Human capital, poverty, and income distribution in developing countries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to examine the impact of the components of human capital on the extent of poverty and income distribution in developing countries. Design/methodology/approach Data for all variables are from the World Development Report, 2006 and 2007. The least‐squares estimation technique in a multivariate linear regression is applied. It is noted that the introduction of interaction terms between income and the components of human capital yields better statistical results, as pointed out in the economic development literature. Findings Based on data from the World Bank and using a sample of 40 developing economies, it is found that the fraction of the population below the poverty line is linearly dependent upon gender parity ratio in primary and secondary schools, the prevalence of child malnutrition, per capita purchasing power parity gross national income, the maternal mortality rate, and the percentage of births attended by skilled health staff. Using another sample of 35 developing countries, it is found that income inequality linearly depends on the same explanatory variables plus the infant mortality rate and the primary school completion rate. Practical implications Statistical results of such empirical examination will assist governments in those countries identify areas that need to be improved upon in order to alleviate poverty and improve the distribution of income. Originality/value This paper provides useful information on the impact of the components of human capital on the extent of poverty and income distribution in developing countries.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».