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Enregistrement W2946984469 · doi:10.1002/rfe.1064

Sustainable economic growth in the European Union: The role of<scp>ICT</scp>, venture capital, and innovation

2019· article· en· W2946984469 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueReview of Financial Economics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesWorld Bank Group
Mots-clésInformation and Communications TechnologyVenture capitalInvestment (military)EconomicsError correction modelDiffusionEuropean unionSustainable growth rateShort runEconomic systemGranger causalityCausality (physics)BusinessIndustrial organizationMonetary economicsCointegrationInternational economicsFinanceEconometricsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over the past 30 years, the economies in Europe have undergone major transformations that have been powered by diffusion of information and communication technology ( ICT ), intensification of innovation, and reforms in the financial sector to support innovative endeavors. The primary objective of this study was to examine the causal relationships among ICT diffusion, innovation diffusion, venture capital investment, and economic growth for 25 countries in Europe for the period from 1989 to 2016. Using a vector error‐correction model, the study examines the underlying short‐run and long‐run relationships for the above variables. The empirical analysis shows that in the long run, venture capital investment, ICT diffusion, and innovation diffusion have significant impacts on economic growth in Europe. However, in the short run, the direction of the causality varies depending on the specific measures of ICT diffusion and innovation diffusion that are utilized. Results from this study provide valuable insights into the types of policies that will contribute to sustainable economic growth in Europe.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,187 · 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