Institutional development in an information-driven economy: can ICTs enhance economic growth for low- and lower middle-income countries?
Notice bibliographique
Résumé
The information and communication technology (ICT) revolution has brought positive spill-over effects on institutions and economies across the globe, but it has also increased the information gaps between countries. A key characteristic that may explain these widening gaps is the deepening endogenous relationships between ICT infrastructure, institutions of governance, and economic growth in many developing countries. Thus far, the links between these variables have not been discernible in developing economies, so few studies have explored them. In this paper, we investigate the possible Granger causal relationships among institutional quality, economic growth, and ICT infrastructure development for a sample of developing countries for the period from 2005 to 2019. The application of a vector error-correction model reveals strong inter-relationships between all the variables in the short run. In the long run, institutional quality and ICT infrastructure development stimulate economic growth. These complex relationships are explored and lessons are drawn for policymakers.RESEARCH HIGHLIGHTS We assess interactions between institutional quality and ICT infrastructure as well as economic growth.We deploy a panel Granger causality test for low- and lower middle-income countries from 2005 to 2019.We show that there is Granger causality between the variables in the short and the long term.For each case and specification, there is support for the hypothesis that ICT infrastructure and institutional quality both Granger-cause growth in the economy.In the short run, we note a feedback relationship between institutional quality and economic growth. Other short-run results are more varied, based on the particulars proxies for institutional quality and ICT infrastructure.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».