Difficulties Assessing Multifactor Productivity for Canada
Notice bibliographique
Résumé
In 2011, Canada's business sector multifactor productivity (MFP) index, as estimated by Statistics Canada, was below that for 1977, a third of a century earlier. Over these years, public policies were enacted to try to improve Canada's productivity. Yet the nation's MFP continued to fall, relative to both the past and Canada's main trading partners. Policymakers and business decision makers need to know whether Canada's MFP statistics accurately reflect the nation's productivity. We argue that they do not. RÉSUMÉ En 2011, l'indice de la productivité multifactorielle (PMF) du secteur des entreprises du Canada tel qu'estimé par Statistique Canada en 2011 était inférieur à celui de 1977, plus d'une trentaine d'années plus tôt. Pendant des années les politiques publiques ont été développées pour améliorer la productivité du Canada. Pourtant, l'indice du PMF continue à decliner, par rapport au passé et aux principaux partenaires commerciaux du Canada. Il est crucial pour les responsables des politiques et les décideurs des milieux d'affaires de savoir si la situation reflète fidèlement le rendement du Canada sur le plan de la PMF. Nous soutenons que cela n'est pas le cas. IN 2011, CANADA’S BUSINESS SECTOR multi-factor productivity (MFP) index, as estimated by Statistics Canada, was 94.8, which is lower than the value of 97.6 for 1977. For years now, governments in Canada have sought to improve the nation's productivity. Don Drummond (2006 and 2011) and Paul Boothe and Richard Roy (2008) describe some of the policy mea-sures. Yet, as Drummond (2011:4) laments, “multifactor productivity did not grow at all.” Drummond notes that the implementation of a large number of market-oriented policies by governments in Canada over the past several decades was expected to boost productivity 1 Michael J. Harper retired in 2011 from his position as Associate Commissioner for Productivity and Technology of the U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) which he had held since 2006. At the BLS he was involved in developing the Bureau's measures of multifactor productivity. Alice Nakamura is a professor in the Department
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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 | 0,015 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».