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Enregistrement W2769770987 · doi:10.5539/ibr.v10n12p167

Human Capital and Economic Growth in Morocco: Evidence from Bayesian Model Averaging

2017· article· en· W2769770987 sur OpenAlexvenueno aff
Omar Essardi, Redouane Razzouk

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman capitalEconometricsEconomicsCointegrationLife expectancyProxy (statistics)Granger causalityMultivariate statisticsReal gross domestic productGross domestic productIndex (typography)StatisticsMathematicsMacroeconomicsPopulationEconomic growthDemographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper investigates the relationship between human capital and economic growth in Morocco during the period from 1965 to 2015. In order to test this relationship we estimated a growth function using firstly the Johansen multivariate cointegration test and the Granger causality test. Secondly, we used the method of the Bayesian Model Averaging (BMA) that takes into consideration the uncertainty related to the specification of the model studied. In the theoretical literature, the difficulty of measuring human capital is often stressed. In order to overcome this problem, we use four proxies of human capital: first, we employ the average years of schooling. Second, we use the index of the gap in life expectancy between Morocco and developed countries. Third, we integrate the qualitative aspects of education and health by constructing two composite indicators of human capital using Principal Component Analysis (PCA) method.The main results of regression analysis confirm that in the specification of determinants of GDP per worker the average years of total schooling, the life expectancy index and the indicator of quality of health affect positively and significantly level of GDP per worker. However, in the specification of determinants of the growth of the GDP per worker, we found there is no proxy of human capital that affects significantly the growth of the GDP per worker.In addition, the results of Granger causality test show that only the indicator of quality of health that cause the GDP per worker. As well, these results show that the average years of total schooling and the indicator of quality of education cause the growth of GDP per worker. We suggest that the Moroccan authorities should make additional efforts to raise the level of quality of human capital especially in the health sector and increase the productivity of both public and private investment.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,345
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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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