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Enregistrement W3125159039 · doi:10.5539/ijef.v5n6p104

The Next Step in African Development: Aid, Investment, or Another Round of Debt?

2013· article· en· W3125159039 sur OpenAlexvenueno aff
Michael W. Nicholson, Sarah C. Lane

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUnited States Agency for International Development
Mots-clésDebtExternal debtInternal debtEconomicsInvestment (military)Corporate governanceDebt levels and flowsDebt-to-GDP ratioForeign direct investmentGood governancePanel dataDevelopment economicsInternational economicsFinancial systemFinanceMacroeconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amidst intense debt relief, and alongside dramatically improved governance, investment and growth increased substantially across Africa during the past decade. This paper interprets the timing of the Heavily Indebted Poor Countries (HIPC) Initiative, launched by the IMF and World Bank in the late 1990s, as a natural experiment to see whether these positive trends were specific to Africa, or specific to HIPC countries, as well as whether debt relief itself manifests deeper structural shifts in economic governance. As many HIPC countries are presently raising their external public debt levels, we question whether these loans would be a “good kind of debt” that leads to investment and development or the beginning of a new debt cycle potentially leading to another round of debt relief programs. Data on external debt and capital development for 46 countries of sub-Saharan Africa and six other HIPC countries outside of Africa is used to evaluate structural breaks and parameter stability in a longitudinal panel analysis. Incorporating an identification strategy that isolates the debt relief initiatives from endogenous improvements to economic governance, we find that they had a statistically significant impact on foreign investment flows to Africa. The data suggests that even alongside new escalating debt levels, investment will likely be the next step in African development.

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 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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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