Does immiserizing growth exist? Evidence from world’s top trading nations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to motivate the reality that experiential investigation of immiserizing growth has not been performed at large. The key objective of the study is to analyse the empirical existence of immiserizing growth in the real world. Design/methodology/approach Theory of revealed preferences has been implemented for welfare movement by using Laspeyres and Paasche quantity index and for empirical estimations, logistic regression has been applied. The study established panel data of the world’s largest trading nations, including the USA, China, France, Germany, UK, Italy, Japan, the Netherland and Canada. Annual time series data for an extensive time period covering from 1981 till 2017 have been used. Findings Findings of the Laspeyres and Paasche index reveal that out of nine countries immiserizing growth prevails in five nations and those are Italy, Canada, the Netherland, UK and Japan. The results of panel logistic regression verify the significance of terms of trade on immiserizing growth in all included countries. Separate logistic regression has also been performed on all the five countries from which Italy, Canada, the Netherland exhibit significant results. Originality/value This study is a pioneer attempt towards the concept of immiserizing growth. Considering the fact that immiserizing growth is viewed by the majority of the scholars as a theoretical notion, this study attempts to investigate analytically the existence of immiserizing growth with real data set. The impact of terms of trade deterioration on the welfare of the world’s largest trading nations has been focused on the research which is in compliance with the concept of Bhagwati (1958).
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».