Do Innovation and Institutional Quality Elevate Economic Growth? Empirical Evidence from Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
Research Highlights • An assessment of institutional quality, innovation, and economic growth in developing countries. • Long-run causality from innovation and institutional quality to economic growth is present. • Short-run directions of causality are varied among variables of interest. • Innovation and institutional quality generally positively impact economic growth. Continuous innovation is the lifeblood of a competitive economy. Furthermore, and arguably, the existence of institutions of governance of quality can be a catalyst for emerging economies to transition up the universal innovation value chain. In this context, we investigate temporal causal interactions among institutional quality, innovation, and economic growth for developing countries (DCs) spanning the period of 2005–2020. Employing a vector error-correction model (VECM), we find that for each case and specification (49 instances), there is evidence of the long-run causality from institutional quality and innovation to economic growth. Stated another way, in the long run, institutional quality and innovation Granger-cause economic growth. However, the short-run causality results differ depending on the specific measures of innovation and institutional quality. The strongest short-run conclusion is support for the feedback hypothesis for economic growth and innovation where there is a strong endogenous relationship between innovation, institutional governance, and economic growth. The empirical analysis shows over 70% of our observations support that economic growth and innovation jointly determine each other in the short run. The results suggest that DCs should develop and pursue long-term growth strategies that simultaneously develop innovation and improve institutional governance.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».