MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3124298478

The Relationship between Population Growth and Standard-of-Living Growth Over 1870-2013: Evidence from a Bootstrapped Panel Granger Causality Test

2016· preprint· en· W3124298478 sur OpenAlexaboutno aff
Tsangyao Chang, Hsiao-Ping Chu, Frederick W. Deale, Rangan Gupta, Stephen M. Miller

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGranger causalityCausality (physics)EconomicsDependency ratioEconometricsPopulationPanel dataStandard of livingPopulation growthTest (biology)Demographic economicsDemographyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the linkages between population growth and standard-of-living growth in 21 countries over the period of 1870-2013. We apply the bootstrap panel causality test proposed by Kónya (2006), which accounts for both dependency and heterogeneity across countries. We find one-way Granger causality running from population growth to standard-of-living growth for Finland, France, Portugal, and Sweden, one-way Granger causality running from standard-of-living growth to population growth for Canada, Germany, Japan, Norway and Switzerland, two-way causality for Austria and Italy, and no causal relationship for Belgium, Brazil, Denmark, Netherlands, New Zealand, Spain, Sri Lanka, the UK, the USA, and Uruguay. Dividing the sample into two subsamples due to a structural break yields different results over the two periods of 1871-1951 and 1952-2013. Our empirical results suggest important policy implications for these 21 countries as the directions of causality differ across countries and time period.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRePEc: Research Papers in EconomicsMême sujetEconomic Growth and ProductivityTravaux en français237 207