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Enregistrement W4404057901 · doi:10.1007/s11123-024-00738-y

Club convergence in regional labor productivity: how do Australian states and territories compare to the US, UK, and Canadian subnational regions?

2024· article· en· W4404057901 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Productivity Analysis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityConvergence (economics)ClubEconomicsEconomic geographyGeographyRegional scienceEconomic growthGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Developing strategies to enhance productivity growth requires identifying leading and lagging regions, industries, and growth drivers. However, there are limited cross-country studies using subnational data. Our study goes beyond the traditional country convergence approach and estimates labor productivity convergence using Philips and Sul’s club convergence approach and subnational data from 2004 to 2020. We aim to determine whether labor productivity growth rates in Australian states and territories are equal, converging, or divergent as compared to United States, United Kingdom, and Canadian subnational regions. The results show that five Australian jurisdictions, including Western Australia and New South Wales, are in the high labor productivity group (Club 1), while the remaining three i.e., Australian Capital Territory, Victoria, and Queensland, are in the moderate growth group (Club 2). We also used fixed effects models with least squares dummy variable estimators to identify the club’s characteristics. The results show that regions with a high proportion of employees in information and communications technology, energy, mining, and resources experienced higher labor productivity growth than those with a manufacturing sector. Human capital, innovation, and household disposable income were associated with high labor productivity, whereas high old-age dependency and children-to-women ratios were associated with lower growth. These results are consistent with the macroeconomic phenomenon that economic development leads to inequality and polarization in certain regions of a country. Nonetheless, the findings are useful for decision-makers and researchers to use in benchmarking and improving regional strategies by identifying regional peers and factors that influence convergence or divergence that can be improved. The results provide insightful findings for consideration by policymakers seeking to boost labor productivity or to bridge regional gaps in productivity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle