Remittances flow to India and its impact on growth over three decades since 1991
Notice bibliographique
Résumé
In many developing countries, remittance payments from migrant workers are observed as an increasing magnitude and becoming a significant source of foreign reserve earnings. Remittances inflow is noted to be very useful in promoting household welfare, health, and education particularly in developing countries. Inflows of remittances to India have experienced a sharp rise in last three dictates. Remittances have also emerged as a more important and stable source of foreign exchange inflow compared to official development assistance, foreign direct investment or other types of capital flows in particular in developing countries.Among countries today, the top recipient countries are India with $79 billion, followed by China ($67 billion), Mexico ($36 billion), the Philippines ($34 billion), and Egypt ($29 billion) (World Bank 2019).Available evidences indicate that migrant labour flows from India since 1990s have not only registered impressive growth, in respect of the traditional destinations like United States of America (USA), United Kingdom (UK), Canada and the Gulf countries but also have diversified and expanded to newly emerging migrant destinations in continental Europe (Germany, France, Belgium), Australasia (Australia, New Zealand), East Asia (Japan) and South-East Asia (Singapore, Malaysia).In this study we have concentrated on the long-run relationship between remittances inflow and the economic growth of India considering annual data over the period 1975-2016,In this purpose we have used VAR (The vector auto regression) model for estimating the significance relationship and the direction of the relationship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».