Analyzing Factors Affecting GRDP in Indonesia Using Spatial Panel Data Model
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
Each region in Indonesia has diverse economic growth. Various empirical studies focus on this problem and attempt to identify the factors that affecting Gross Regional Domestic Product (GRDP) at constant prices or economic growth. However, the research on GRDP at constant prices or economic growth is not solely enough on observation units in a certain time (cross-section); these units also need to be observed in several periods of time. Moreover, the existence of spatial dependencies, which usually occur on the objects observed in form of regions or locations, causes estimation with OLS generating biased and inconsistent results. This study aims to analyze the factors that affecting GRDP at constant prices, namely population, original local government revenue, government expenditure, domestic investment, foreign investment, and the total manpower using the spatial panel data model with the quasi-maximum likelihood estimation method. This study is a quantitative study with panel data of 33 provinces in Indonesia during 2010-2016 periods. The best model obtained from these data was the Spatial Lag Fixed Effect Model with five independent variables. The referred variables are the number of populations, original local government revenue, government expenditure, domestic investment, and foreign investment which have a positive and also significant influence on GRDP at constant prices of provinces in Indonesia, while the total manpower do not have significant influence.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle