The Nexus Among Human Capital, Monetary Policy, and Regional Economic Growth: Comparison of the West and East Region Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Regional economic growth is one of the key indicators of national economic development.This investigation is conducted to assess the nexus among human capital, monetary policy, population, investment, and regional economic growth in Indonesia with the comparison of the West and East regions.To assess the dynamic nexus among regional economic growth, human capital, monetary policy, population size, and investment, Indonesia's 34 provinces were grouped into two regions: the western and eastern parts.The research period is 2016 to 2023 using panel data.The model applied is a dynamic panel model, and the estimation method used is the generalized method of moments (GMM).The results indicate that previous-period regional economic growth, human capital, investment, and population size influence economic growth across all provinces, as well as in the western and eastern sub-regions.However, the magnitude of change varies across sub-regions.In the eastern region (KTI), monetary policy and population size have no meaningful effects on economic growth.These findings suggest that, in the long run, Human resource development should be the focus of government through education, research, and development to enhance regional economic growth.Additionally, investment should take environmental sustainability into account to support sustainable development.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».