Import‐economic growth nexus: ARDL approach to cointegration
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the relationship between import and economic growth for 62 countries. Design/methodology/approach The paper applies autoregressive distributed lag model (ARDL) for long‐run relation and Granger causality test, in order to detect the direction of short‐run and long‐run causal relationship. Findings The results indicate that the long‐run relationship exists in the USA, the UK, Japan, Iceland, Canada, Italy, Algeria, Brazil, Chile, Colombia, Cuba, Gabon, Malaysia, Mexico, Peru, South Africa, Uruguay, Bolivia, Cameroon, Cote d'Ivoire, Ecuador, Egypt, El Salvador, Guatemala, Honduras, India, Lesotho, Nicaragua, Papua New Guinea, Thailand, Bangladesh, Benin, Chad, Congo, Gambia, Kenya, Madagascar, Togo, Zambia and Zimbabwe when economic growth is dependent variable. This result confirms the importance of import in the process of sustainable economic growth of these countries. In alternative combination when import is dependent variable, the long‐run relationship is found in the USA, the UK, Japan, Finland, Iceland, Canada, Italy, Brazil, Cuba, Dominican Republic, Iran, Malaysia, Mexico, Peru, South Africa, Bolivia, Cameroon, Guatemala, Honduras, India, Indonesia, Lesotho, Morocco, Nicaragua, Pakistan, Philippines, Senegal, Sudan, Swaziland, Thailand, Tunisia, Bangladesh, Benin, Burkina Faso, Chad, Congo, Gambia, Kenya, Madagascar, Malawi, Mali, Mauritania, Togo and Zambia. These findings confirm the importance of source of economic growth for import. On the other hand, the results of Granger causality test indicate mixed results but the importance is that in the case of higher income countries, there is unidirectional long‐run causality found from import to economic growth (except the USA, Iceland and Italy), and bidirectional long‐run causal relationship exists between import and economic growth in low income countries except Madagascar and Mauritania. Originality/value This paper provides the largest sample, including 62 countries, examining the relationship between import and economic growth, from 1971 to 2009.
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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) | 0,001 | 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 ».