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Enregistrement W2599667604

Curse or Blessing? How Institutions Determine Success in Resource-Rich Economies

2017· article· en· W2599667604 sur OpenAlexaboutno aff
Peter Kaznacheev

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueNatural Resources and Economic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlessingResource curseCurseEconomicsNatural resourceOil reservesDevelopment economicsProperty rightsResource (disambiguation)GeopoliticsEconomyMarket economyBusinessEconomic policyNatural resource economicsPoliticsPetroleumPolitical scienceGeographyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the main reasons for the drop in oil prices that began in 2014 was a rapid increase in U.S. oil production—it reached the level of the other two biggest producers, Russia and Saudi Arabia, that same year. That, in turn, decreased U.S. demand for imported petroleum and hence put downward pressure on the oil price worldwide. There is one aspect of the shale revolution that gets much less attention than geopolitical or environmental issues: What were the institutional conditions that allowed the technological innovation to happen? In essence, it was a combination of secure property rights, a favorable tax regime, minimal red tape, and a strong entrepreneurial culture (there were around 13,000 small U.S. oil companies fiercely competing with each other). This paper explains how the quality of institutions determines whether natural resource abundance is a blessing or a curse: Will it boost or stifle innovation and economic development? Institutional deficiency in resource economies perpetuates rent-seeking, autocracy, and slower economic growth as illustrated by multiple examples. One of the most alarming among them is Venezuela. While the country possesses the largest oil reserves in the world it is at a brink of economic collapse and is struggling with mass food shortages. Nonetheless, the evidence presented in this paper is at odds with the “resource curse” hypothesis that mineral-exporting countries are doomed to stagnation. A number of countries with high levels of economic freedom, such as Australia, Canada, Chile, and Norway, demonstrate that it is possible to build a prosperous and innovative economy with a significant share of income from the sale of minerals. Furthermore, sound institutions can help diversify the economy and weather the storm of low commodity prices. As exemplified by several countries in the 1980s and in later years, petroleum exporters with strong institutions can achieve positive growth even during oil price drops.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,217 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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