The Relationship between Population Growth and Economic Growth Over 1870-2013: Evidence from a Bootstrapped Panel-Granger Causality Test
Notice bibliographique
Résumé
This study applies the bootstrap panel causality test proposed by Kónya (2006), which accounts for both dependency and heterogeneity across countries, to test the causal link between population growth and economic growth in 21 countries over the period of 1870-2013. With regards to the direction of population growth-economic growth nexus, we found one-way Granger causality running from population growth to economic growth for Finland, France, Portugal, and Sweden, one-way Granger causality running from economic growth to population growth for Canada, Germany, Japan, Norway and Switzerland, and no causal relationship between population growth and economic growth is found in Belgium, Brazil, Denmark, Netherlands, New Zealand, Spain, Sri Lanka, the UK, the USA and Uruguay. Furthermore, we found feedback between population growth and economic growth for Austria and Italy. Dividing the sample into two subsamples due to a structural break yielded different results in that for the first period of 1871-1951 we found that population growth Granger cause economic growth only for Finland and France, economic growth Granger cause population growth for Denmark, Japan, and Norway and that there is bidirectional causality between population growth and economic growth for both Austria and Italy. For the period of 1952-2013 we found that population growth Granger cause economic growth only for Sri Lanka, economic growth Granger cause population growth for Belgium, Denmark, France, Germany, New Zealand, Spain, Switzerland, and Uruguay and that found bidirectional causality between population growth and economic growth only for Japan. Our empirical results have important policy implications for these 21 countries under study as the directions of causality tend to differ across countries and depending on the time period under question.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».