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Enregistrement W2163626957 · doi:10.3386/w19024

The 1991 Reforms, Indian Economic Growth, and Social Progress

2013· preprint· en· W2163626957 sur OpenAlexaff
Manmohan Agarwal, John Whalley

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueIndian Economic and Social Development
Établissements canadiensCentre for International Governance InnovationWestern University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésEconomic geographyDevelopment economicsPolitical scienceEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes the effects of the reforms initiated in India following the balance of payments (BOP) crisis of 1991 on economic performance.We do not find persuasive the contention of many analysts that growth accelerated after the mid-1980s when reforms were initiated.Nor does statistical analysis support the contention that reforms in the mid-1980s resulted in a growth acceleration.We show that there is an accelerating rate of growth of GDP after the mid 1970s and it is difficult to relate this gradual acceleration to specific policy changes.The changed policies in the 1980s did not mean a basic change in the policy framework.Furthermore, since corporate investment as a share of GDP did not increase in the 1980s it is difficult to identify the mechanism by which the more pro-business policies of the government were translated to higher growth.We also find that the differences with East Asia and particularly China depend on the basis of the comparison.We compare changes in performance since the reforms, which started in China in 1979 and in India in 1991.Such a comparison shows more similarities than differences.We finally examine social progress.We find that South Asia lags behind other regions in making progress towards the Millennium Development Goals (MDGs) and India lags behind other South Asian countries.The responsiveness of the improvement in the MDGs to increases in per capita income is usually low in Asia and particularly in India.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,178
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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