An investigation on immigration inflows, GDP productivity and knowledge production in selected OECD countries: A panel model analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to investigate the impact of pervasive immigrant inflows on GDP productivity growth in selected OECD countries, including Australia, Canada, Germany, Italy, New Zealand and the USA. The study aims to consider patent filing residence and non-residence as well as R&D expenditure to see if large immigrant destination countries can accept many immigrants to generate knowledge and creativity and stimulate economic development. Design/methodology/approach The study uses OECD and WDI data sets from 2000 to 2019 and employs a fundamental correlation matrix and static panel model to analyze the data. The study examines the impact of residential and non-residential patent applications and R&D expenditure on GDP productivity growth in the selected OECD countries. Findings The study found an adverse effect for residential patent applications, while non-residential patent application and R&D expenditure variables were strongly linked to GDP productivity. This indicates that to reap the benefits of skilled immigration inflows, the selected OECD countries must devote more resources to research and development and build a knowledge-based economy. This will improve economic efficiency and overall growth. Originality/value This paper assists policymakers in comprehending how to effectively utilize immigration inflows in developed and emerging economies in order to construct a future knowledge-based economic system.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».