Impact of Research and Development Expenditures on Economic Growth: Evidence from Industrial Development in Pakistan and A Comparison from Developed Countries
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of research and development (R&D) expenditures on economic growth, with a focus on industrial development in Pakistan and a comparative analysis with developed countries. Despite being the sixth most populous country, Pakistan faces significant challenges in achieving sustained growth. Using a panel least squares regression model, this study analyzes the data of eight countries over a period of 25 years, including Pakistan and seven G7 nations i.e. France, the United States, the United Kingdom, Germany, Japan, Italy, and Canada. The correlation results reveal that R&D expenditures positively and significantly impact GDP across these countries. The GDPs of the G7 countries are significantly higher to Pakistan, highlighting the potential for substantial economic gains through increased R&D investment. The model shows a high R² and adjusted R², explaining 88.79% of the variation in GDP, with significant predictors including research expenditures and the lagged GDP into R&D expenditure. These findings suggest that for Pakistan, increasing R&D expenditure could lead to notable improvements in GDP and overall economic performance. Recommendations to increase government allocation to R&D, focusing on key industries such as textiles, automobile, electronics, technological advancement and infrastructure, and implementing policies that encourage private sector investment in R&D. Additionally, enhancing academic research and providing a roadmap for policymakers to foster industrial and economic development in Pakistan.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».