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Enregistrement W3121973872 · doi:10.1146/annurev-economics-080213-041119

Institutions, Human Capital, and Development*

2014· article· en· W3121973872 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

RevueAnnual Review of Economics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCulture, Economy, and Development Studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaArmy Research OfficeMultidisciplinary University Research Initiative
Mots-clésHuman capitalEconomicsEconometricsOmitted-variable biasCapital (architecture)Differential (mechanical device)Variable (mathematics)Empirical evidenceDemographic economicsEconomic growthGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we revisit the relationship among institutions, human capital, and development. We argue that empirical models that treat institutions and human capital as exogenous are misspecified, both because of the usual omitted variable bias problems and because of differential measurement error in these variables, and that this misspecification is at the root of the very large returns of human capital, about four to five times greater than that implied by micro (Mincerian) estimates, found in the previous literature. Using cross-country and cross-regional regressions, we show that when we focus on historically determined differences in human capital and control for the effect of institutions, the impact of institutions on long-run development is robust, whereas the estimates of the effect of human capital are much diminished and become consistent with micro estimates. Using historical and cross-country regression evidence, we also show that there is no support for the view that differences in the human capital endowments of early European colonists have been a major factor in the subsequent institutional development of former colonies.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,273 · 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