Effects of Financial Liberalization on the Productivity Growth of Agriculture Sector in the Presence of Structural Breaks: Evidence from Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The study examined the relationship between financial liberalization and productivity growth of the Agriculture Sector in Ghana using the annual (yearly) data over the period 1970-2013. In the econometric analysis, the credits provided to private sector, investment, trade liberalization and capital account openness are considered as financial liberalization index while sector level value added as a percentage of GDP represented productivity growth. The stationarity of the series and the long run relationship were analyzed using Zivot-Andrews (1992) and Clemente, Montanes and Reyes (1998) test and Gregory Hansen tests in which structural breaks are considered. The findings of the study revealed that, opening up the economy will yield a positive result of sustainable productivity growth at sector levels. It behooves on the government to ensure that any structural reform programs that are initiated is comprehensively and completely implemented and also accompanied by sound macroeconomic policies to maintained a lasting effect, because the effect of such structural reforms in the long run growth path are prone to be thrown out of gear by other external shocks. The favorable influence of financial liberalization on productivity growth of agriculture sector is confirmed in Ghana. Future studies could be focused on whether financial liberalization will yield the expected effect on agriculture and other economic sectors’ productivity growth using primary data from the various sectors of the economy in a survey study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».