Export-led growth: a survey of the empirical literature and some non-causality results. Part 1
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The economic development and growth literature contains extensive discussions on relationships between exports and economic growth. One debate centers on whether countries should promote the export sector to obtain economic growth. An abundant empirical literature on this export-led growth (ELG) hypothesis has followed. We contribute to this literature in two ways. In this paper, part 1, we provide a comprehensive survey of more than one hundred and fifty export-growth applied papers. We describe the changes that have occurred, over the last two decades, in the methodologies used to empirically examine for relationships between exports and economic growth, and we provide information on the current findings. The last decade has seen an abundance of time series studies that focus on examining for causality via exclusions restrictions tests, impulse response function analysis and forecast error variance decompositions. Our second contribution is to examine some of these time series methods. We show, in part 2, that ELG results based on standard causality techniques are not typically robust to specification or method. We do this by reconsidering two export-led growth applications- Oxley=s (1993) study for Portugal, and Henriques and Sadorsky=s (1996) analysis for Canada. Our results suggest that extreme care should be exercised when interpreting much of the applied research on the ELG hypothesis.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découle