Islamic Development Bank, Foreign Aid and Economic Growth in Africa: A Simultaneous Equations Model Approach
Notice bibliographique
Résumé
This study is an empirical investigation on the role of the Islamic Development Bank (IDB) Group through its foreign aid activities in contributing to the economic growth of African countries, especially the African Muslim Countries (AMCs). The AMCs, which is serving as the sample countries for this study constitute more than two-third of the IDB member countries from Africa. Therefore, this study provides empirical evidences from AMCs like Algeria, Burkina Faso, Egypt, Senegal, Niger, Morocco and Tunisia among others, on the impact of its development assistance (DA) on the economic growth of these countries using balanced panel data of six years average from 1987-2010. In order to accomplish the objectives of this paper, Simultaneous Equations Model (SEM) was adopted and Seemingly Unrelated Regressions Estimate (SURE) method was utilized for its estimation. In view of this, the findings from this study revealed that the DA of IDB has positive impact on the economic growth of AMCs through investment as the major transmission mechanism. Moreover, the impacts of the DA on human capital were more than that of investment and growth. This paper hereby recommends that the IDB should give more attention to these important transmission mechanisms, since they are among the expected gains of foreign aid to LDCs as theoretically advanced in the literature and empirically established. Evidently, this study is perhaps the first of its kind to empirically investigate the impact of the foreign aid activities of IDB in Africa, especially in AMCs.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».