Assessing the Impact of Demographic Composition on Productivity
Notice bibliographique
Résumé
We examine how demographic factors influence potential output, focusing on how the age distribution of the working-age population and the old-age dependency ratio affect aggregate productivity. Following Feyrer (2007), we emphasize that the contribution to aggregate productivity varies by age group, with middle-aged individuals (aged 40 to 49) being the most productive. Our analysis shows that changes in demographic composition could explain some of the productivity trends observed in China and the United States over the past few decades. This demonstrates why it is important to incorporate the impact of demographic composition when estimating potential output. In particular, demographic factors are expected to narrow the differential in trend labour productivity (TLP) growth between China and the United States by nearly 1 percentage point between 2024 and 2030. On average, TLP growth in China could be reduced by 0.8 percentage points, while that in the United States could rise by 0.1 percentage point. Moreover, demographic factors in Canada portray a similar story to that of the United States. After averaging about 1 percentage point per year from 2010 to 2019, demographic headwinds are expected to dissipate fully through the 2020s, which could signal an upside risk to Canadian TLP growth.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».