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Record W2119059496 · doi:10.7202/012837ar

Pourquoi, pendant que la locomotive de la productivité se mettait en branle aux États-Unis, l’Europe est-elle restée en gare

2006· article· fr· W2119059496 on OpenAlexvenueno aff
Robert J. Gordon

Bibliographic record

VenueL Actualité économique · 2006
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicRegional Economics and Spatial Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Après 50 ans de rattrapage du niveau de productivité des États-Unis, l’Europe accumule du retard depuis 1995. En effet, le taux de croissance de la production horaire n’atteignait, sur le Vieux Continent, que la moitié de celui des États-Unis en 1995-2003 et cet écart annuel a ramené le niveau de la productivité européenne de 94 % du niveau des États-Unis à seulement 85 %. Un cinquième du rattrapage européen (de 44 % à 94 %) effectué dans le demi-siècle précédent a été complètement perdu depuis 1995. Des études désagrégées portant sur les secteurs industriels laissent entendre que la principale différence entre l’Europe et les États-Unis se trouve dans les industries ayant recours aux technologies de l’information (TI), notamment le commerce de gros et de détail, de même que le courtage des valeurs mobilières. Le contraste dans la vente au détail attire l’attention sur les barrières réglementaires et l’aménagement du territoire en Europe empêchant le développement des grands magasins de détail du type de ceux qui ont rendu possible une bonne partie des gains de productivité aux États-Unis. Depuis des décennies, les États-Unis et l’Europe ont choisi des directions opposées en matière de politiques publiques ayant une incidence sur le développement urbain. Les États-Unis ont favorisé des zones métropolitaines à basse densité et fortement dispersées en construisant des autoroutes dans les villes et en étranglant le transport public, en accordant des réductions d’impôts à la propriété résidentielle et en permettant aux gouvernements locaux de maintenir une faible densité d’occupation avec l’imposition d’une taille minimale pour les lots résidentiels. Par contre, les Européens ont choisi des politiques tout autres, en encourageant l’occupation résidentielle de haute densité et les districts commerciaux au coeur des villes, tout en décourageant les installations nouvelles en zones suburbaines et « exurbaines », lesquelles conviennent si bien au développement des grands magasins actuels. La partie centrale de cet article s’inspire d’une récente publication de Phelps (2003) selon laquelle le dynamisme économique est d’une part stimulé par des politiques qui favorisent la concurrence et la souplesse du financement par capitaux propres et d’autre part étouffé par des institutions corporatistes, conçues pour protéger les producteurs en place et empêcher les nouveaux venus de se tailler une place. Certaines valeurs culturelles européennes découragent l’ambition et l’indépendance des adolescents et des jeunes adultes, contrairement à ce qui se passe aux États-Unis. Si la concurrence, le corporatisme et la culture peuvent contribuer à expliquer les divergences transatlantiques dans la croissance de la productivité, elles mettent aussi en lumière, dans les deux continents, des lacunes institutionnelles profondément ancrées et susceptibles de persister. La dernière section de l’article identifie les racines profondes du climat plus favorable à l’innovation aux États-Unis qu’en Europe, notamment le système ouvertement concurrentiel des universités privées et publiques, les subventions gouvernementales accordées aux universités sous la forme d’aide à la recherche en fonction d’une évaluation par les pairs plutôt que par l’entremise de bourses sans conditions libérant les étudiants du premier cycle des droits de scolarité, la prédominance mondiale des écoles de commerce et des sociétés de conseil en gestion des États-Unis, l’excellente protection des brevets, l’infrastructure financière flexible permettant de mobiliser du capital de risque à l’intention des innovations prometteuses, les avantages d’une langue commune, la migration intérieure sans entraves et enfin, un environnement accueillant pour les immigrés hautement qualifiés.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.752
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.217 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2006
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