The Impact of Government Effectiveness on Trade and Financial Openness: The Generalized Quantile Panel Regression Approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This paper aims to investigate the impact of government effectiveness on trade and financial openness in 35 selected countries around the globe. Design/methodology/approach: A quantitative research approach was applied in the study using the generalized quantile panel regression approach to analyze the impact of identified variables in these selected countries. Panel quantile models with high estimation performance are preferred in the presence of excessive deviations and in cases where the normal distribution is invalid. Findings/results: The empirical findings indicate that selected countries with above-average governmental effectiveness, that is, with a well-established state bureaucracy and a historically strong state tradition, will further increase their activities toward international integration through financial and trade openness. Practical implications: This study aims to provide valuable information that governments and regulatory authorities can benefit from in their decision-making processes. Originality/value: In this study, it is preferred to use the trade openness of countries as the share of exports in total world exports and financial openness as the ratio of capital flows to world flows. In this way, these variables will provide new information to analyze the influence of government effectiveness. Implementing the generalized quantile panel regression technique can also be expressed as an innovation in this field of literature.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».