Impact of National Competitiveness on Economic Growth and Income Level – Evidence From the Selected Post-Soviet Countries
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the impact of national competitiveness on productivity, economic growth and income per capita in the selected post-Soviet countries between 2004 and 2018. In this paper, 2019 edition of the Global Competitiveness Index (GCI), which is composed of 12 pillars such as namely institutions, infrastructure, ICT adoption, macroeconomic stability, health, skills, product market, labour market, financial system, market size, business dynamism and innovation capability, is used as a proxy for the national competitiveness and productivity for the empirical analysis purposes. The findings reveal that: (1) the GCI is highly correlated with productivity level and the selected post-Soviet countries with higher level of national competitiveness had higher long-term economic growth and income per capita, (2) Russia and Kazakhstan more benefited from rising per capita income associated with enhanced national competitiveness (or productivity growth) compared to other selected former Soviet states, (3) among the GCI factors, ICT adoption, macroeconomic stability, market size and healthy life expectancy were major levers of productivity growth that influenced the national competitiveness, positively and significantly contributing to an increase in the income level in the selected post-Soviet countries in 2004-2018 period.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».