Fiscal Countermeasures of Population Aging for Economic Development Based on Big Data Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Like money or gold, data has emerged as a new class of economic commodity.Big data is now a factor of production on par with other material resources, having permeated every aspect of today's economy and society.Social development inevitably leads to population aging, which affects all facets of social life, particularly social and economic development.Nevertheless, systematic and thorough study on how population aging affects economic development is still lacking.The economic and iscal policy trade-offs of aging on economic growth are the main emphasis of this article, which is based on big data techniques.This study examines the effects of population aging on economic development from the perspectives of economic growth, social security, and inancial pension expenses, based on an analysis of the current state of population aging and its drivers.It was designed to address the aging of province A's population and discovered that it not only caused the share of the working-age population to decrease, but also decreased the resources available to the labor force.The proportion of tax revenue in total iscal revenue will continue to be over 82% by 2021, with 73% of the population being between the ages of 15 and 64.The scale of iscal pension expenditures in Province A has shown a clear upward trend.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».