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Enregistrement W3126003125

INSTITUTIONS, INEQUALITY, AND LONG-TERM DEVELOPMENT: A PERSPECTIVE FROM BRAZILIAN REGIONS

2016· preprint· en· W3126003125 sur OpenAlexaboutno aff
Pedro Paulo Pereira Funari

Notice bibliographique

RevueAmericanae (AECID Library) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalityEconomic inequalityContext (archaeology)IndustrialisationGeographyDevelopment economicsUrbanizationCensusSocial inequalityDemographic economicsEconomic growthEconomicsDemographySociologyPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present evidence on the relationship between inequality and long-term development using data on different Brazilian regions. A new framework of analysis is provided in the sense that our empirical approach is developed within a constant de jure institutional environment - Brazil - accounting for possible differences in the de facto institutional environments (Brazilian regions) rooted in distinct colonial experiences within the same national territory. New inequality indicators are constructed from scratch for Brazilian municipalities in 1920 (using the Census of 1920, which, surprisingly, had thus far been ignored for such purposes). We find no significant relationship between economic (land) inequality (proxied by the Land Gini) and political concentration (proxied by the percentage of eligible voters) for Brazilian municipalities in the early twentieth century. And although our econometric analysis indicates a positive robust relationship between economic inequality and long-term development indicators for Southeastern states (São Paulo, the center of coffee production in the nineteenth and twentieth centuries and a state with a large influx of European immigrants, which became the most dynamic Brazilian region; and Minas Gerais, the gold cycle region, shaped also by cattle-farming and coffee production), we find no relationship for Pernambuco, a state in the Northeast region representative of the old agrarian structure of colonial sugar plantations; and a positive and robust relationship for Rio Grande do Sul, a Southern state with a colonial experience more similar to that of the United States and Canada. We found no evidence of a robust relationship between the percentage of eligible voters and long-term development, a surprising result in light of the results provided in development literature, but likely consistent with a politically captured system with very low levels of enfranchisement. These results are shown to hold even when controlling for proxies for structural changes that happened in this time span, namely: urbanization, industrialization, and immigration. Moreover, land inequality in 1920 is at most weakly related to contemporaneous income inequality for Minas Gerais and São Paulo, but significant for Pernambuco and Rio Grande do Sul. In other words, evidence suggests that the positive effects of inequality are associated to a particular structural organization at a specific time, in contrast to a more structural inequality, which, as exemplified by the cases of Pernambuco and Rio Grande do Sul, would have negative or no significant effects on long-term development. Finally, we find no robust relationship between the overall land Gini and long-term economic development. These results highlight the importance of the study of historical and social elements in their respective context, as the results are consistent with the picture of a rural Brazil dominated by agrarian elites within a complex institutional environment.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,281 · 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.

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

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