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

Institutions, Human Capital, and Development*

2014· article· en· W3121973872 sur OpenAlexaff
Daron Acemoğlu, Francisco Gallego, James A. Robinson

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations479
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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