Role of Remittance on Sustainable Economic Development in Developing and Emerging Economies: New Insights from Panel Cross-Sectional Augmented Autoregressive Distributed Lag Approach
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we aim to investigate the effects of remittance on sustainable economic development in 52 developing and emerging economies from 1996 to 2021. The study uses other variables such as real GDP per capita, total natural resource rents, globalization, and foreign direct investment. To achieve the mentioned objective, we apply a series of second-generation panel estimation approaches. These include CIPS unit root, Westerlund cointegration, cross-sectional augmented autoregressive distributed lag (CS-ARDL), and robustness using augmented mean group (AMG) and common correlated mean group (CCEMG). These methods are useful provided they are robust towards cross-country dependencies, slope heterogeneity, endogeneity, and serial correlation, which are disregarded in the conventional panel estimations. The empirical findings indicate that remittance accelerates sustainable economic development. Additionally, real GDP per capita and globalization also positively contribute towards sustainable economic development. However, total resource rents deteriorate sustainable economic development. This study offers key policy implications based on the empirical findings for the developing and emerging economies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».