Natural Resources, Institutions Quality, and Economic Growth; A Cross-Country Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Natural resources as a source of wealth can increase prosperity or impede economic growth. Empirical studies with different specifications and dataare also mixed on whether natural resources are curse or blessing. In fact, the variety of model specifications, measurements, and samples in the empirical literature makes it difficult to generalize the results. In this study, a growth model including natural resources is developed to estimate the effect of natural resource dependency on economic growth, using different measures of natural resources and controlling for the quality of institutions in 149 countries during 1996-2010. The results show that natural resource abundance, proxied by per capita natural wealth, has a positive and significant effect on GDP growth. However, the impact of natural resource dependency on GDP growth depends on the type of natural resources and the quality of institutions. Fuel dependency, for example, can be considered a strong curse, as it has no effect on GDP growth, and agriculture and food dependency a weak curse, as it can increase GDP growth in the presence of good institutional qualities. Results also show that among different indexes used for institutional qualities, government effectiveness, regulatory quality, and rule of law are more effective in avoiding the negative effect of resource dependency. The thresholds above which different types of institutional qualities can turn a curse to a blessing are also estimated for different types of natural resource dependency.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 découle