Effect of demographic transition on economic growth: does economic freedom matter? Evidence from ECOWAS countries
Notice bibliographique
Résumé
According to the economic literature, for a country to benefit from the demographic dividend, it must first undergo a demographic transition, which describes the shift of a population from a stage of high fertility and mortality to one of low fertility and mortality. This transition, which results in a temporary increase in the share of the working age population, opens up a huge window of opportunity if the sound policies are implemented. Indeed, the literature indicates that local conditions can limit the expected effects of the change in age structure on economic growth. In this study, we focus on the role of economic freedom institutions in ECOWAS region by analysing the consequences of the interaction between economic freedom indicators and the growth rate in the share of the working age population on economic growth over the period 1996–2018. To do so, the study uses a robust technique, namely the Augmented Mean Group (AMG) method, which takes into account both the dependence and the heterogeneity of the individuals in the panel. The estimation shows that an increase in the share of the working age population only has a positive effect on economic growth when countries have better economic freedom institutions. This contribution is made in particular through improvements in indicators of investment freedom, financial freedom and government integrity. These results call on policy makers in the region to improve these dimensions in particular to enable their economies to benefit from the demographic transition dividend.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».