The Heterogeneous Impact of Sectoral Foreign Aid Inflows on Sectoral Growth: SUR Evidence from Selected Sub-Saharan African and MENA Countries
Notice bibliographique
Résumé
A great deal of the foreign aid–growth literature finds that the net effect of aggregate aid on total growth appears to be insignificant. This study argues that this aid–growth nexus can be better explained by testing the variation responses for each of growth sectors to their corresponding allocated aid inflows. It aims to investigate the heterogeneous effects of sectorally allocated aid inflows on their corresponding growth sectors (industry, agriculture and services) using data from 37 Sub-Saharan African and MENA-recipient developing nations from 1996 to 2017. We constructed two measures; one is the (SAASG) Sectoral-Allocated-Aid-for Sectoral-Growth, which was used as a major measure in the first two econometric specifications, and another one was the revised Clemens early-impact aid categories measure, which was used as the secondary measure in the third specification. The seemingly unrelated regression framework (SUR) was employed as the basic estimation approach, while the GMM approach was used to check robustness. The empirical findings revealed clear systematic impacts associated with aid distributed to each sector of growth, which may explain why the net effect of overall aid on total growth appears to be insignificant. The findings show that allocated aid inflows have a strong positive impact on agricultural growth, helping boost overall growth, whereas aid allocated to the service and industrial growth sectors tends to minimize the net benefits of total aid on growth due to financial and institutional reasons. The success of the planned scaling-up of aid to recipient countries depends on the financial system, institutional quality policies, and the ability to design a way to maintain incentives in the MENA and SSA regions’ selected recipient countries to overcome structural bottlenecks of sectoral growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».