Disentangling neutral, directional, and complementarity effects of technological change: evidence from 32 OECD countries, 1994–2019
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops and applies a novel growth-accounting methodology based on a Constant Elasticity of Substitution (CES) production function to disentangle the total effect of technological change on GDP into three components: neutral (level), directional (bias), and complementarity (substitution). While the neutral effect corresponds to Solow’s Total Factor Productivity (TFP), the directional effect captures changes in output elasticity, and the complementarity effect reflects variations in the elasticity of substitution between capital and labor. Applying the framework to a balanced panel of 32 OECD countries over 1994–2019 reveals that neutral technological change alone contributed little, and in many cases negatively, to GDP growth, in line with the ‘productivity paradox’. By contrast, the directional effect emerges as the dominant positive channel in nearly all countries, while the complementarity effect, though typically smaller, plays a substantial role in Canada, South Korea, and the UK; has been historically important in France, Italy, and Spain; and is increasingly salient in Australia, Japan, and the US. These results highlight the need to go beyond standard TFP measures to fully capture the economic impact of innovation, as well as the policy relevance of influencing both the direction and the complementarity of technological change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».