Youth Unemployment and Economic Growth in South Asia: Policy Implications for Stability and Sustainable Development
Notice bibliographique
Résumé
Youth unemployment poses significant challenges to economic growth and social stability in South Asia, particularly in Pakistan, India, and Bangladesh.This study uses System Generalized Method of Moments and Dynamic Panel Threshold Models to examine how youth unemployment impacts GDP growth and reveals key threshold effects.Results show that a 1% rise in YU reduces GDP per capita growth by 0.20% on average across the region, with declines reaching 0.30% when unemployment exceeds a 17% threshold.Education are positively correlated with GDP growth 0.16%, while GD in employment contribute to a 0.13% GDP decline for each 1% increase in disparity.Inflation and FDI further influence growth, with inflation reducing GDP by 0.09% and FDI increasing it by 0.11%.Comparative analysis shows that despite India's relatively higher educational attainment, labor market mismatches persist, leading to high rates of educated youth unemployment.In Bangladesh, remittances offer economic stability amid limited domestic job opportunities Unlike previous study that finds teenage unemployment distinctly, our investigation shows a precarious joblessness threshold of 17%, at which economic instability accelerates.Using Threshold Models System and GMM, we build a non-linear association among YU and GDP growth, providing empirical evidence in favour of specific policy regulations.Findings highlight the importance of targeted labor market reforms, educational alignment with job market demands, and policies to reduce gender disparity in employment to maximize the region's youth potential.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».