Does “Good†Governance Promote Economic Growth According to Countries' Conditional Income Distribution
Notice bibliographique
Résumé
This study identifies the relative impact of “good†governance on comparative economic growth performance for a large sample of countries classified based on their relative income distributions, namely; low income countries, middle income countries, and high income countries. The data set covers 100 countries throughout the period for 1996 to 2018. The empirical model is estimated with econometric pooled Ordinary Least Squares (OLS), random effects, fixed effects techniques and using the Hausman Test. According to the appropriate fixed effects estimated model, findings suggest that “good†governance generally has a positive and statistically significant effect on economic growth across all countries in the sample. However, results confirm that the impact of “good†governance differs according to conditional income distributions among countries. Indicators of “good†governance for low income countries are more likely to affect economic growth than those for middle and high income countries. Specifically, findings show that the dominant governance indicators for economic growth in low income countries include government effectiveness, political stability, regulatory quality, rule of law, and voice and accountability. Findings also show that control of corruption seems not to influence economic growth for high and low income countries. There are some policy implications that can be drawn for countries to develop a variety of policies toward the role of governance in the economy according to their income distributions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».