Absolute and Conditional Convergence in Both Zones of <scp>C</scp>yprus: Statistical Convergence and Insitutional Divergence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper implements a time series econometric model to determine the timing of full convergence of incomes and output per capita and total factor productivity in the N orth and S outh of C yprus, regardless of whether there is a political settlement or not. A significant dimension of the paper is its emphasis on institutional convergence, going beyond econometric or statistical convergence. Our results reveal that N orth C yprus needs 17 years to catch up to full per capita income convergence, 16 years for per capita output convergence and 17 years for full total factor productivity (technological) convergence. The time‐series findings demonstrate that statistical convergence is occurring quite rapidly as the N orth is catching up to the average income and productivity levels of the S outh, which may confirm evidence of unconditional (beta) or absolute convergence, but there are significant differences between N orth and S outh in savings, tastes, population growth and technology. Most significantly, there are institutional differences highlighted in the study with a Two‐sector model of gate‐keeping and rent‐seeking which validates the premises of conditional convergence. Put differently, there are strong forces of divergence hidden behind our statistical findings.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».