THE EFFECTS OF NAFTA ON ECONOMIC GROWTH
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTThis paper evaluates the effects of the North American Free Trade Agreement on the economic growth of Mexico, the United States and Canada by means of an augmented Solow growth model. Such a model is estimated with panel data through two econometric methods: 1) the Arellano-Bond dynamic panel Generalized Method of Moments, and 2) Feasible Generalized Least Squares. The two techniques are consistent in indicating that trade raises Gross Domestic Product (GDP) per capita, controlling for physical capital stock per capita, human capital formation, total factor productivity, and the capital depreciation rate. However, the most important source of GDP per capita growth is human capital formation, which highlights the need to promote trade while investing more in long-term formal education, short-term training programs and the whole process of knowledge transferring. LOS EFECTOS DEL TLCAN EN EL CRECIMIENTO ECONÓMICORESUMENEsta investigación evalúa los efectos del Tratado de Libre Comercio de América del Norte en el crecimiento económico de México, Estados Unidos y Canadá mediante una versión ampliada del modelo de crecimiento de Solow. El modelo se estima con datos en panel mediante dos métodos: 1) el método generalizado de momentos de Arellano y Bond, el cual se aplica a un panel dinámico y 2) mínimos cuadrados generalizados factibles. Ambos indican que el comercio incrementa el producto interno bruto (PIB) per cápita, controlando para el stock de capital físico y humano, la productividad total de los factores y la tasa de depreciación del capital. Sin embargo, la principal fuente de crecimiento económico es la formación de capital humano, por lo que se debe estimular el comercio internacional e invertir más en educación formal de largo plazo, programas de capacitación de corto plazo y todo el sistema de transferencia del conocimiento.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,010 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».