Effet de l'investissement public sur la croissance économique en Afrique Sub-saharienne : Rôle des institutions
Bibliographic record
Abstract
Cet article a pour objectif d’analyser l’effet de l’investissement public sur la croissance économique dans 23 pays d’Afrique Sub-Saharienne sur la période 1988-2017. L’Afrique Sub-Saharienne est caractérisée par un niveau d’investissement faible mais à cela s’ajoute la mauvaise qualité des institutions ce qui justifie son sous-développement d’où le choix de cette région. Pour ce faire nous admettons l’hypothèse d’existence de régimes de croissances multiple, et testons si l’effet de l’investissement public sur la croissance diffère suivant le régime de croissance. Nous utilisons au modèle de mélange fini pour identifier de façon endogène des régimes de croissance et contrôler l’hétérogénéité inobservée. Les principaux résultats montrent que les pays d’Afrique Sub-Saharienne suivent deux régimes de croissance distincts dans lesquels l’effet de l’investissement public sur la croissance est positif mais diffère en ampleur. De façon spécifique, les pays à faible qualité institutionnelle sont moins enclins à suivre le régime où l’effet de l’investissement public sur la croissance est plus important. Nos résultats soulignent l’importance de l’amélioration de la qualité des institutions dans les pays d’Afrique Sub-Saharienne.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".