Democracy, Technology, and Growth
Notice bibliographique
Résumé
We explore the question of how political institutions and particularly democracy affect economic growth. Although empirical evidence of a positive effect of democracy on economic performance in the aggregate is weak, we provide evidence that democracy influences productivity growth in different sectors differently and that this differential effect may be one of the reasons of the ambiguity of the aggregate results. We provide evidence that political rights are conducive to growth in more advanced sectors of an economy, while they do not matter or have a negative effect on growth in sectors far away from the technological frontier. One channel of explanation goes through the beneficial effects of democracy and political rights on the freedom of entry in markets. Overall, democracies tend to have much lower entry barriers than autocracies, because political accountability reduces the protection of vested interests, and entry in turn is known to be generally more growth-enhancing in sectors that are closer to the technological frontier. We present empirical evidence that supports this entry explanation. JEL Classification codes: H7 Acknowledgments: The authors are particularly grateful to Daron Acemoglu for his comments. We also benefitted from discussions with Matilde Bombardini, Elhanan Helpman Guido Tabellini and seminar participants at a CIAR meeting in Toronto for comments, and we thank Daron Acemoglu, Simon Johnson, Jim Robinson, and Pierre Yared for sharing their data. 1 Andrea Asoni provided excellent research assistance. Trebbi kindly acknowledges financial support from the Initiative on Global
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».