Export-Led Growth, Growth-Driven Export, Both or None? Granger Causality Analysis on OECD Countries
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the possibility of export-led growth and growth-driven export by testing for Granger causality between the logarithms of real exports and real GDP in twenty-five OECD countries. Two complementary testing strategies are applied. First, depending on the time series properties of the data, causality is tested with Wald tests within finite-order vector autoregressive (VAR) models in levels and/or in first-differences. Then, with no need for pre-testing, a modified Wald procedure is used in augmented level VAR systems. In both cases we experiment with alternative deterministic trend degrees. The results indicate that there is no causality between exports and growth (NC) in Luxembourg and in the Netherlands, exports cause growth (ECG) in Iceland, growth causes exports (GCE) in Canada, Japan and Korea, and there is two-way causality between exports and growth (TWC) in Sweden and in the UK. Although with less certainty, we also conclude that there is NC in Denmark, France, Greece, Hungary and Norway, ECG in Australia, Austria and Ireland, and GCE in Finland, Portugal and the USA. However, in the case of Belgium, Italy, Mexico, New Zealand, Spain and Switzerland the results are too controversial to make a simple choice.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».