flfp economic growth analysis

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.17.5%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22medium%22)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Female%20Labor%20Force%20Participation%20and%20Economic%20Growth%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Research%20Question%0A%0A%20%20%20%20Does%20a%2010%20percentage%20point%20increase%20in%20female%20labor%20force%20participation%20(FLFP)%20associate%20with%20higher%20GDP%20per%20capita%3F%20Using%20World%20Bank%20data%20from%20156%20countries%20in%202019%2C%20we%20test%20whether%20gender%20equity%20in%20employment%20correlates%20with%20prosperity%E2%80%94and%20whether%20this%20relationship%20holds%20after%20controlling%20for%20education%2C%20fertility%2C%20and%20urbanization.%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Policy%20Stakes%0A%0A%20%20%20%20Countries%20with%20FLFP%20rates%2010pp%20higher%20show%20%243%2C200%20greater%20GDP%20per%20capita%20on%20average%20(2019%20cross-section).%20This%20matters%20for%20two%20competing%20interpretations%3A%20(1)%20If%20FLFP%20causes%20growth%2C%20raising%20female%20employment%20from%2045%25%20to%2055%25%20could%20boost%20GDP%20by%207-12%25%2C%20making%20gender%20equity%20programs%20growth%20strategies.%20(2)%20If%20growth%20causes%20FLFP%2C%20then%20development%20naturally%20increases%20female%20employment%2C%20and%20policymakers%20should%20plan%20for%20this%20rather%20than%20engineer%20it.%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Data%3A%2017%2C290%20Country-Year%20Observations%0A%0A%20%20%20%20World%20Bank%20World%20Development%20Indicators%20(1990-2024)%20covering%20265%20countries.%20Key%20variables%3A%20FLFP%20rate%20(%25%20of%20women%2015%2B%20working)%2C%20GDP%20per%20capita%20(constant%202015%20US%24)%2C%20female%20secondary%20enrollment%20(%25)%2C%20fertility%20rate%20(births%20per%20woman)%2C%20urban%20population%20(%25)%2C%20and%20poverty%20headcount.%20Missing%20data%3A%20FLFP%20available%20for%2048%25%20of%20observations%2C%20poverty%20for%2017%25.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20import_libraries()%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Import%20all%20required%20packages%20in%20one%20cell%20to%20establish%20dependencies%0A%20%20%20%20%23%20clearly.%20Following%20Marimo%20best%20practices%2C%20this%20cell%20has%20no%20external%20dependencies.%0A%0A%20%20%20%20import%20pandas%20as%20pd%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.pyplot%20as%20plt%0A%20%20%20%20import%20seaborn%20as%20sns%0A%20%20%20%20import%20statsmodels.api%20as%20sm%0A%20%20%20%20import%20statsmodels.formula.api%20as%20smf%0A%20%20%20%20from%20statsmodels.stats.outliers_influence%20import%20variance_inflation_factor%2C%20OLSInfluence%0A%20%20%20%20from%20statsmodels.stats.diagnostic%20import%20het_breuschpagan%2C%20het_white%0A%20%20%20%20from%20scipy%20import%20stats%0A%20%20%20%20import%20os%0A%20%20%20%20import%20warnings%0A%20%20%20%20warnings.filterwarnings('ignore')%0A%0A%20%20%20%20%23%20Set%20publication-quality%20plotting%20defaults%0A%20%20%20%20plt.rcParams.update(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'font.size'%3A%2011%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'axes.labelsize'%3A%2012%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'axes.titlesize'%3A%2013%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'figure.dpi'%3A%20144%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'axes.grid'%3A%20True%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'grid.alpha'%3A%200.3%2C%0A%20%20%20%20%7D)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Colorblind-safe%20palette%20(Wong%202011%2C%20Nature%20Methods)%0A%20%20%20%20COLORS%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'blue'%3A%20'%230173B2'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'orange'%3A%20'%23DE8F05'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'green'%3A%20'%23029E73'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'purple'%3A%20'%23CC78BC'%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20COLORS%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20OLSInfluence%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20het_breuschpagan%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20np%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20os%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pd%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20plt%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sm%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20smf%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sns%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20stats%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20variance_inflation_factor%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20load_data(os%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Core-methodology%20requires%20defensive%20input%20validation.%0A%20%20%20%20%23%20We%20check%20file%20existence%2C%20validate%20structure%2C%20and%20document%20data%20properties.%0A%0A%20%20%20%20%23%20Fetch%20data%20from%20GitHub%20raw%20URL%20for%20WASM%20compatibility%0A%20%20%20%20data_url%20%3D%20'https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fsshtomar%2FInquiro%2Fmain%2Fexamples%2Fdatasets%2Fflfp_economic_growth_data.csv'%0A%0A%20%20%20%20try%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_raw%20%3D%20pd.read_csv(data_url)%0A%20%20%20%20except%20Exception%20as%20e%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Fallback%20to%20local%20file%20if%20GitHub%20is%20unavailable%0A%20%20%20%20%20%20%20%20input_file%20%3D%20'flfp_economic_growth_data.csv'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20assert%20os.path.exists(input_file)%2C%20f%22Data%20file%20not%20found%3A%20%7Binput_file%7D%20and%20GitHub%20fetch%20failed%3A%20%7Be%7D%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_raw%20%3D%20pd.read_csv(input_file)%0A%0A%20%20%20%20%23%20MANDATORY%3A%20Validate%20data%20structure%0A%20%20%20%20required_cols%20%3D%20%7B'country_name'%2C%20'year'%2C%20'flfp'%2C%20'gdp_per_capita'%7D%0A%20%20%20%20missing_cols%20%3D%20required_cols%20-%20set(df_raw.columns)%0A%20%20%20%20assert%20not%20missing_cols%2C%20f%22Missing%20required%20columns%3A%20%7Bmissing_cols%7D%22%0A%0A%20%20%20%20%23%20MANDATORY%3A%20Document%20data%20properties%0A%20%20%20%20print(%22%5CnDATA%20VALIDATION%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Observations%3A%20%7Blen(df_raw)%3A%2C%7D%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Countries%3A%20%7Bdf_raw%5B'country_name'%5D.nunique()%7D%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Year%20range%3A%20%7Bdf_raw%5B'year'%5D.min()%7D%20-%20%7Bdf_raw%5B'year'%5D.max()%7D%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Variables%3A%20%7Blen(df_raw.columns)%7D%22)%0A%20%20%20%20return%20(df_raw%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20clean_data(df_raw%2C%20np%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Core-methodology%20mandates%20no%20silent%20transformations.%0A%20%20%20%20%23%20Every%20data%20modification%20is%20explicit%20and%20justified.%0A%0A%20%20%20%20print(%22%5CnDATA%20CLEANING%20%26%20TRANSFORMATION%22)%0A%0A%20%20%20%20df_clean%20%3D%20df_raw.copy()%0A%0A%20%20%20%20%23%20Step%201%3A%20Focus%20on%20years%20with%20better%20FLFP%20coverage%0A%20%20%20%20print(f%22%5CnStep%201%3A%20Filtering%20to%201990%2B%20for%20better%20data%20coverage%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20Before%3A%20%7Blen(df_clean)%7D%20observations%22)%0A%20%20%20%20df_clean%20%3D%20df_clean%5Bdf_clean%5B'year'%5D%20%3E%3D%201990%5D.copy()%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20After%3A%20%7Blen(df_clean)%7D%20observations%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Step%202%3A%20Remove%20regional%20aggregates%0A%20%20%20%20print(f%22%5CnStep%202%3A%20Removing%20regional%20aggregates%20and%20income%20groups%22)%0A%20%20%20%20exclude_keywords%20%3D%20%5B'income'%2C%20'World'%2C%20'OECD'%2C%20'IDA'%2C%20'IBRD'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'Africa'%2C%20'Asia'%2C%20'Europe'%2C%20'America'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'Arab'%2C%20'Caribbean'%2C%20'Pacific'%5D%0A%0A%20%20%20%20_n_before%20%3D%20len(df_clean)%0A%20%20%20%20for%20_keyword%20in%20exclude_keywords%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_clean%20%3D%20df_clean%5B~df_clean%5B'country_name'%5D.str.contains(_keyword%2C%20case%3DFalse%2C%20na%3DFalse)%5D%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20Removed%20%7B_n_before%20-%20len(df_clean)%7D%20aggregate%20observations%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20Countries%20remaining%3A%20%7Bdf_clean%5B'country_name'%5D.nunique()%7D%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Step%203%3A%20Create%20log%20GDP%20(explicit%20transformation)%0A%20%20%20%20print(f%22%5CnStep%203%3A%20Log%20transformation%20of%20GDP%20per%20capita%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20Rationale%3A%20GDP%20is%20right-skewed%20(skew%20%3D%20%7Bdf_clean%5B'gdp_per_capita'%5D.skew()%3A.2f%7D)%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20Log%20transformation%20normalizes%20distribution%20for%20regression%22)%0A%20%20%20%20df_clean%5B'log_gdp_per_capita'%5D%20%3D%20np.log(df_clean%5B'gdp_per_capita'%5D)%0A%20%20%20%20_skew_after%20%3D%20df_clean%5B'log_gdp_per_capita'%5D.dropna().skew()%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20Skewness%20after%20log%3A%20%7B_skew_after%3A.2f%7D%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Step%204%3A%20Create%20income%20classification%0A%20%20%20%20print(f%22%5CnStep%204%3A%20Creating%20income%20quintiles%20based%20on%202019%20GDP%22)%0A%20%20%20%20df_2019%20%3D%20df_clean%5Bdf_clean%5B'year'%5D%20%3D%3D%202019%5D.copy()%0A%20%20%20%20df_2019%5B'income_quintile'%5D%20%3D%20pd.qcut(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_2019%5B'gdp_per_capita'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20q%3D5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%5B'Q1_Poorest'%2C%20'Q2_Poor'%2C%20'Q3_Middle'%2C%20'Q4_Rich'%2C%20'Q5_Richest'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20duplicates%3D'drop'%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20df_clean%20%3D%20df_clean.merge(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_2019%5B%5B'country_name'%2C%20'income_quintile'%5D%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20on%3D'country_name'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20how%3D'left'%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20Countries%20classified%3A%20%7Bdf_clean%5B'income_quintile'%5D.notna().sum()%20%2F%20df_clean%5B'country_name'%5D.nunique()%3A.1%25%7D%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20MANDATORY%3A%20Report%20missing%20data%0A%20%20%20%20print(%22%5CnMISSING%20DATA%20SUMMARY%22)%0A%20%20%20%20missing%20%3D%20df_clean%5B%5B'flfp'%2C%20'gdp_per_capita'%2C%20'log_gdp_per_capita'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'female_secondary_enrollment'%2C%20'fertility_rate'%5D%5D.isnull().sum()%0A%20%20%20%20missing_pct%20%3D%20(missing%20%2F%20len(df_clean))%20*%20100%0A%20%20%20%20_missing_df%20%3D%20pd.DataFrame(%7B'Count'%3A%20missing%2C%20'Percentage'%3A%20missing_pct%7D)%0A%20%20%20%20print(_missing_df.round(1))%0A%20%20%20%20return%20(df_clean%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Descriptive%20Statistics%0A%0A%20%20%20%20FLFP%20ranges%20from%204.9%25%20(Yemen%202000)%20to%2090.5%25%20(Rwanda%202019)%20with%20median%2051.3%25.%20GDP%20per%20capita%20spans%20%24224%20(Burundi%201993)%20to%20%24116%2C935%20(Luxembourg%202021)%2C%20heavily%20right-skewed%20(skewness%20%3D%203.8).%20Log%20transformation%20reduces%20skewness%20to%200.4%2C%20appropriate%20for%20regression.%20Variation%20is%2073%25%20cross-sectional%20(between%20countries)%20vs.%2027%25%20time-series%20(within%20countries)%2C%20suggesting%20fixed%20effects%20may%20absorb%20most%20signal.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20descriptive_stats(df_clean)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Descriptive-statistics%20skill%20requires%20comprehensive%20summary%0A%20%20%20%20%23%20including%20both%20parametric%20and%20robust%20measures.%0A%0A%0A%20%20%20%20print(%22DESCRIPTIVE%20STATISTICS%3A%20Key%20Variables%22)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20Select%20variables%20for%20summary%0A%20%20%20%20key_vars%20%3D%20%5B'flfp'%2C%20'gdp_per_capita'%2C%20'log_gdp_per_capita'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'female_secondary_enrollment'%2C%20'fertility_rate'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'urban_population_pct'%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%20Comprehensive%20summary%20including%20extended%20percentiles%0A%20%20%20%20summary%20%3D%20df_clean%5Bkey_vars%5D.describe(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20percentiles%3D%5B.01%2C%20.05%2C%20.25%2C%20.5%2C%20.75%2C%20.95%2C%20.99%5D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20print(summary.round(2))%0A%0A%20%20%20%20%23%20MANDATORY%3A%20Report%20distribution%20shape%0A%20%20%20%20print(%22%5Cn%22%20%2B%20%22%3D%22%20*%2070)%0A%20%20%20%20print(%22DISTRIBUTION%20SHAPE%22)%0A%0A%20%20%20%20for%20_var%20in%20%5B'flfp'%2C%20'gdp_per_capita'%2C%20'log_gdp_per_capita'%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_data%20%3D%20df_clean%5B_var%5D.dropna()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22%5Cn%7B_var%7D%3A%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22%20%20Skewness%3A%20%7B_data.skew()%3A.3f%7D%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22%20%20Kurtosis%3A%20%7B_data.kurtosis()%3A.3f%7D%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20abs(_data.skew())%20%3E%202%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22%20%20High%20skewness%20-%20consider%20transformation%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Panel%20data%20variation%20decomposition%0A%20%20%20%20print(%22%5Cn%22%20%2B%20%22%3D%22%20*%2070)%0A%20%20%20%20print(%22PANEL%20DATA%3A%20Within%20vs.%20Between%20Variation%22)%0A%0A%20%20%20%20print(%22(Understanding%20whether%20variation%20is%20cross-sectional%20or%20time-series)%22)%0A%0A%20%20%20%20for%20_var%20in%20%5B'flfp'%2C%20'log_gdp_per_capita'%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_overall_std%20%3D%20df_clean%5B_var%5D.std()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_between_std%20%3D%20df_clean.groupby('country_name')%5B_var%5D.mean().std()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_within_std%20%3D%20(df_clean%5B_var%5D%20-%20df_clean.groupby('country_name')%5B_var%5D.transform('mean')).std()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22%5Cn%7B_var%7D%3A%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22%20%20Overall%20SD%3A%20%7B_overall_std%3A.3f%7D%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22%20%20Between%20SD%3A%20%7B_between_std%3A.3f%7D%20(%7B_between_std%2F_overall_std*100%3A.1f%7D%25%20of%20total)%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22%20%20Within%20SD%3A%20%20%7B_within_std%3A.3f%7D%20(%7B_within_std%2F_overall_std*100%3A.1f%7D%25%20of%20total)%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_between_std%20%3E%20_within_std%20*%202%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22%20%20-%3E%20Primarily%20cross-sectional%20variation%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20_within_std%20%3E%20_between_std%20*%202%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22%20%20-%3E%20Primarily%20time-series%20variation%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20visualize_distribution(COLORS%2C%20df_clean%2C%20np%2C%20os%2C%20plt%2C%20sns)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Visualization%20skill%20requires%20publication-quality%20plots%20with%0A%20%20%20%20%23%20proper%20labeling%2C%20colorblind-safe%20palettes%2C%20and%20statistical%20annotations.%0A%0A%20%20%20%20fig_dist%2C%20(ax_hist%2C%20ax_box)%20%3D%20plt.subplots(1%2C%202%2C%20figsize%3D(14%2C%206))%0A%0A%20%20%20%20%23%20Histogram%20with%20KDE%0A%20%20%20%20_data_flfp%20%3D%20df_clean%5B'flfp'%5D.dropna()%0A%20%20%20%20ax_hist.hist(_data_flfp%2C%20bins%3D40%2C%20density%3DTrue%2C%20alpha%3D0.7%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20edgecolor%3D'black'%2C%20color%3DCOLORS%5B'blue'%5D)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Add%20KDE%0A%20%20%20%20from%20scipy.stats%20import%20gaussian_kde%0A%20%20%20%20_kde%20%3D%20gaussian_kde(_data_flfp)%0A%20%20%20%20_x_range%20%3D%20np.linspace(_data_flfp.min()%2C%20_data_flfp.max()%2C%20100)%0A%20%20%20%20ax_hist.plot(_x_range%2C%20_kde(_x_range)%2C%20'r-'%2C%20linewidth%3D2%2C%20label%3D'KDE')%0A%0A%20%20%20%20%23%20Add%20mean%20and%20median%20lines%0A%20%20%20%20_mean%20%3D%20_data_flfp.mean()%0A%20%20%20%20_median%20%3D%20_data_flfp.median()%0A%20%20%20%20ax_hist.axvline(_mean%2C%20color%3D'red'%2C%20linestyle%3D'--'%2C%20linewidth%3D2%2C%20label%3Df'Mean%3A%20%7B_mean%3A.1f%7D%25')%0A%20%20%20%20ax_hist.axvline(_median%2C%20color%3D'green'%2C%20linestyle%3D'--'%2C%20linewidth%3D2%2C%20label%3Df'Median%3A%20%7B_median%3A.1f%7D%25')%0A%0A%20%20%20%20ax_hist.set_xlabel('Female%20Labor%20Force%20Participation%20Rate%20(%25)'%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20ax_hist.set_ylabel('Density'%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20ax_hist.set_title('FLFP%20Distribution%20Across%20All%20Country-Years'%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20ax_hist.legend()%0A%20%20%20%20ax_hist.grid(True%2C%20alpha%3D0.3)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Box%20plot%20by%20income%20quintile%0A%20%20%20%20_df_box%20%3D%20df_clean.dropna(subset%3D%5B'flfp'%2C%20'income_quintile'%5D)%0A%20%20%20%20sns.boxplot(data%3D_df_box%2C%20x%3D'income_quintile'%2C%20y%3D'flfp'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax%3Dax_box%2C%20palette%3D%5BCOLORS%5B'blue'%5D%2C%20COLORS%5B'green'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COLORS%5B'orange'%5D%2C%20COLORS%5B'purple'%5D%2C%20'%23ECE133'%5D)%0A%0A%20%20%20%20ax_box.set_xlabel('Income%20Quintile%20(2019%20Classification)'%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20ax_box.set_ylabel('Female%20Labor%20Force%20Participation%20Rate%20(%25)'%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20ax_box.set_title('FLFP%20by%20Income%20Level%5Cn(Boxes%20show%20IQR%2C%20whiskers%20show%201.5%C3%97IQR)'%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20ax_box.tick_params(axis%3D'x'%2C%20rotation%3D45)%0A%20%20%20%20ax_box.grid(True%2C%20alpha%3D0.3%2C%20axis%3D'y')%0A%0A%20%20%20%20%23%20Add%20sample%20sizes%0A%20%20%20%20_quintile_counts%20%3D%20_df_box.groupby('income_quintile').size()%0A%20%20%20%20for%20_i%2C%20(_q%2C%20_count)%20in%20enumerate(_quintile_counts.items())%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_box.text(_i%2C%20ax_box.get_ylim()%5B0%5D%20-%203%2C%20f'n%3D%7B_count%7D'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ha%3D'center'%2C%20fontsize%3D9)%0A%0A%20%20%20%20plt.tight_layout()%0A%0A%20%20%20%20os.makedirs(%22.%2Fimages%22%2C%20exist_ok%3DTrue)%0A%20%20%20%20plt.savefig(%22.%2Fimages%2Fflfp_distribution.png%22%2C%20dpi%3D144%2C%20bbox_inches%3D%22tight%22)%0A%20%20%20%20plt.show()%0A%0A%20%20%20%20print(%22Success%3A%20Distribution%20plot%20saved%3A%20.%2Fimages%2Fflfp_distribution.png%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Return%20figure%20for%20inline%20display%20in%20notebook%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Cross-Sectional%20Regression%20(2019%3A%20n%3D156%20countries)%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Stated%20Assumptions%0A%0A%20%20%20%201.%20**Linearity**%3A%20log(GDP)%20varies%20linearly%20with%20FLFP%20and%20controls%E2%80%94violations%20detectable%20via%20residual%20plots%0A%20%20%20%202.%20**Independence**%3A%20Countries%20are%20independent%20observations%E2%80%94violated%20if%20regional%20spillovers%20exist%0A%20%20%20%203.%20**Homoskedasticity**%3A%20Error%20variance%20constant%20across%20FLFP%20levels%E2%80%94test%20with%20Breusch-Pagan%2C%20use%20HC3%20robust%20SE%20if%20rejected%0A%20%20%20%204.%20**No%20severe%20multicollinearity**%3A%20VIF%20%3C%2010%20for%20all%20predictors%E2%80%94correlation%20among%20fertility%2C%20education%2C%20urbanization%20expected%20but%20not%20disabling%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Model%3A%20log(GDP_i)%20%3D%20%CE%B2%E2%82%80%20%2B%20%CE%B2%E2%82%81%C2%B7FLFP_i%20%2B%20%CE%B2%E2%82%82%C2%B7Education_i%20%2B%20%CE%B2%E2%82%83%C2%B7Fertility_i%20%2B%20%CE%B2%E2%82%84%C2%B7Urban_i%20%2B%20%CE%B5_i%0A%0A%20%20%20%20HC3%20robust%20standard%20errors%20correct%20for%20heteroskedasticity%20(MacKinnon%20%26%20White%201985).%20Coefficients%20on%20log(GDP)%20interpret%20as%20approximate%20percentage%20changes%3A%20%CE%B2%E2%82%81%20%3D%200.01%20means%201pp%20higher%20FLFP%20associates%20with%201%25%20higher%20GDP.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20cross_sectional_regression(df_clean%2C%20np%2C%20smf)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Using%202019%20to%20avoid%20time-series%20complications%20in%20cross-sectional%20analysis%0A%0A%20%20%20%20df_cs%20%3D%20df_clean%5Bdf_clean%5B'year'%5D%20%3D%3D%202019%5D.copy()%0A%0A%20%20%20%20%23%20MANDATORY%3A%20Input%20validation%0A%20%20%20%20required%20%3D%20%5B'log_gdp_per_capita'%2C%20'flfp'%2C%20'female_secondary_enrollment'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'fertility_rate'%2C%20'urban_population_pct'%5D%0A%20%20%20%20df_cs%20%3D%20df_cs.dropna(subset%3Drequired)%0A%0A%0A%20%20%20%20print(%22CROSS-SECTIONAL%20OLS%20REGRESSION%20(2019%20Data)%22)%0A%0A%20%20%20%20print(f%22Sample%20size%3A%20%7Blen(df_cs)%7D%20countries%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Missing%20values%20removed%3A%20%7B(df_clean%5B'year'%5D%20%3D%3D%202019).sum()%20-%20len(df_cs)%7D%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Model%20with%20robust%20standard%20errors%20(HC3)%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20HC3%20robust%20SE%20correct%20for%20heteroskedasticity%20better%20than%20classical%20SE%0A%20%20%20%20model_cs%20%3D%20smf.ols(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'log_gdp_per_capita%20~%20flfp%20%2B%20female_secondary_enrollment%20%2B%20fertility_rate%20%2B%20urban_population_pct'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20data%3Ddf_cs%0A%20%20%20%20).fit(cov_type%3D'HC3')%0A%0A%20%20%20%20print(%22%5Cn%22%20%2B%20model_cs.summary().as_text())%0A%0A%20%20%20%20%23%20MANDATORY%3A%20Interpret%20coefficients%20with%20units%0A%20%20%20%20print(%22%5Cn%22%20%2B%20%22%3D%22%20*%2070)%0A%20%20%20%20print(%22COEFFICIENT%20INTERPRETATION%22)%0A%0A%20%20%20%20print(f%22FLFP%3A%20%7Bmodel_cs.params%5B'flfp'%5D%3A.4f%7D%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20-%3E%201%20percentage%20point%20increase%20in%20FLFP%20associated%20with%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20%20%20%7Bmodel_cs.params%5B'flfp'%5D%3A.4f%7D%20log%20points%20change%20in%20GDP%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20-%3E%20Approximately%20%7B(np.exp(model_cs.params%5B'flfp'%5D)%20-%201)*100%3A.2f%7D%25%20change%20in%20GDP%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20-%3E%20p-value%3A%20%7Bmodel_cs.pvalues%5B'flfp'%5D%3A.4f%7D%22)%0A%20%20%20%20return%20(model_cs%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20regression_diagnostics(%0A%20%20%20%20COLORS%2C%0A%20%20%20%20OLSInfluence%2C%0A%20%20%20%20het_breuschpagan%2C%0A%20%20%20%20model_cs%2C%0A%20%20%20%20np%2C%0A%20%20%20%20os%2C%0A%20%20%20%20plt%2C%0A%20%20%20%20stats%2C%0A%20%20%20%20variance_inflation_factor%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Regression-diagnostics%20skill%20mandates%20complete%20diagnostic%20suite.%0A%20%20%20%20%23%20Without%20diagnostics%2C%20we%20cannot%20trust%20p-values%20or%20confidence%20intervals.%0A%0A%20%20%20%20print(%22%5Cn%22%20%2B%20%22%3D%22%20*%2070)%0A%20%20%20%20print(%22COMPREHENSIVE%20REGRESSION%20DIAGNOSTICS%22)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20Extract%20residuals%20and%20fitted%20values%0A%20%20%20%20_fitted%20%3D%20model_cs.fittedvalues%0A%20%20%20%20_residuals%20%3D%20model_cs.resid%0A%20%20%20%20_std_resid%20%3D%20_residuals%20%2F%20_residuals.std()%0A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20diagnostic%20plots%0A%20%20%20%20fig_diag%2C%20axes_diag%20%3D%20plt.subplots(2%2C%202%2C%20figsize%3D(14%2C%2012))%0A%0A%20%20%20%20%23%201.%20Residuals%20vs%20Fitted%0A%20%20%20%20axes_diag%5B0%2C%200%5D.scatter(_fitted%2C%20_residuals%2C%20alpha%3D0.5%2C%20s%3D30%2C%20color%3DCOLORS%5B'blue'%5D)%0A%20%20%20%20axes_diag%5B0%2C%200%5D.axhline(0%2C%20color%3D'red'%2C%20linestyle%3D'--'%2C%20linewidth%3D2)%0A%20%20%20%20axes_diag%5B0%2C%200%5D.set_xlabel(%22Fitted%20Values%20(log%20GDP)%22%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20axes_diag%5B0%2C%200%5D.set_ylabel(%22Residuals%22%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20axes_diag%5B0%2C%200%5D.set_title(%22Residuals%20vs%20Fitted%5Cn(Check%3A%20Random%20scatter%20around%20zero)%22%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20axes_diag%5B0%2C%200%5D.grid(True%2C%20alpha%3D0.3)%0A%0A%20%20%20%20%23%202.%20Q-Q%20Plot%0A%20%20%20%20stats.probplot(_residuals%2C%20dist%3D%22norm%22%2C%20plot%3Daxes_diag%5B0%2C%201%5D)%0A%20%20%20%20axes_diag%5B0%2C%201%5D.set_title(%22Normal%20Q-Q%20Plot%5Cn(Check%3A%20Points%20follow%20diagonal)%22%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20axes_diag%5B0%2C%201%5D.grid(True%2C%20alpha%3D0.3)%0A%0A%20%20%20%20%23%203.%20Scale-Location%0A%20%20%20%20_sqrt_abs_resid%20%3D%20np.sqrt(np.abs(_std_resid))%0A%20%20%20%20axes_diag%5B1%2C%200%5D.scatter(_fitted%2C%20_sqrt_abs_resid%2C%20alpha%3D0.5%2C%20s%3D30%2C%20color%3DCOLORS%5B'orange'%5D)%0A%20%20%20%20axes_diag%5B1%2C%200%5D.set_xlabel(%22Fitted%20Values%22%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20axes_diag%5B1%2C%200%5D.set_ylabel(%22%E2%88%9A%7CStandardized%20Residuals%7C%22%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20axes_diag%5B1%2C%200%5D.set_title(%22Scale-Location%5Cn(Check%3A%20Horizontal%20band)%22%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20axes_diag%5B1%2C%200%5D.grid(True%2C%20alpha%3D0.3)%0A%0A%20%20%20%20%23%204.%20Residuals%20vs%20Leverage%0A%20%20%20%20_influence%20%3D%20OLSInfluence(model_cs)%0A%20%20%20%20_leverage%20%3D%20_influence.hat_matrix_diag%0A%20%20%20%20_cooks_d%20%3D%20_influence.cooks_distance%5B0%5D%0A%0A%20%20%20%20axes_diag%5B1%2C%201%5D.scatter(_leverage%2C%20_std_resid%2C%20alpha%3D0.5%2C%20s%3D30%2C%20color%3DCOLORS%5B'green'%5D)%0A%20%20%20%20axes_diag%5B1%2C%201%5D.axhline(0%2C%20color%3D'red'%2C%20linestyle%3D'--'%2C%20linewidth%3D2)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Mark%20influential%20points%0A%20%20%20%20_threshold%20%3D%204%20%2F%20len(_residuals)%0A%20%20%20%20_influential%20%3D%20_cooks_d%20%3E%20_threshold%0A%20%20%20%20if%20_influential.any()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20axes_diag%5B1%2C%201%5D.scatter(_leverage%5B_influential%5D%2C%20_std_resid%5B_influential%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D'red'%2C%20s%3D100%2C%20alpha%3D0.7%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3Df%22Cook's%20D%20%3E%20%7B_threshold%3A.3f%7D%22)%0A%0A%20%20%20%20axes_diag%5B1%2C%201%5D.set_xlabel(%22Leverage%22%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20axes_diag%5B1%2C%201%5D.set_ylabel(%22Standardized%20Residuals%22%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20axes_diag%5B1%2C%201%5D.set_title(%22Residuals%20vs%20Leverage%5Cn(Check%3A%20No%20influential%20outliers)%22%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20axes_diag%5B1%2C%201%5D.grid(True%2C%20alpha%3D0.3)%0A%20%20%20%20if%20_influential.any()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20axes_diag%5B1%2C%201%5D.legend()%0A%0A%20%20%20%20plt.suptitle(%22Regression%20Diagnostic%20Plots%22%2C%20fontsize%3D14%2C%20y%3D1.00)%0A%20%20%20%20plt.tight_layout()%0A%20%20%20%20os.makedirs(%22.%2Fimages%22%2C%20exist_ok%3DTrue)%0A%20%20%20%20plt.savefig(%22.%2Fimages%2Fregression_diagnostics.png%22%2C%20dpi%3D144%2C%20bbox_inches%3D%22tight%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Heteroskedasticity%20tests%0A%20%20%20%20print(%22%5CnHETEROSKEDASTICITY%20TESTS%22)%0A%0A%20%20%20%20_bp_stat%2C%20_bp_pval%2C%20_%2C%20_%20%3D%20het_breuschpagan(_residuals%2C%20model_cs.model.exog)%0A%20%20%20%20print(f%22Breusch-Pagan%3A%20p-value%20%3D%20%7B_bp_pval%3A.4f%7D%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20-%3E%20%7B'VIOLATION%20detected'%20if%20_bp_pval%20%3C%200.05%20else%20'No%20violation'%7D%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20VIF%20for%20multicollinearity%0A%20%20%20%20print(%22%5CnMULTICOLLINEARITY%20(VIF)%22)%0A%0A%20%20%20%20_X%20%3D%20model_cs.model.exog%0A%20%20%20%20vif_results%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20for%20_i%2C%20_name%20in%20enumerate(model_cs.model.exog_names)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_name%20!%3D%20'Intercept'%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_vif%20%3D%20variance_inflation_factor(_X%2C%20_i)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20vif_results.append(%7B'Variable'%3A%20_name%2C%20'VIF'%3A%20_vif%7D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22%7B_name%7D%3A%20VIF%20%3D%20%7B_vif%3A.2f%7D%20%7B'(HIGH)'%20if%20_vif%20%3E%205%20else%20'(OK)'%7D%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Influential%20observations%0A%20%20%20%20print(%22%5CnINFLUENTIAL%20OBSERVATIONS%22)%0A%0A%20%20%20%20print(f%22Cook's%20D%20threshold%3A%20%7B_threshold%3A.4f%7D%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Influential%20points%3A%20%7B_influential.sum()%7D%20(%7B_influential.sum()%2Flen(_residuals)*100%3A.1f%7D%25)%22)%0A%0A%20%20%20%20if%20_influential.sum()%20%3E%200%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20print(%22Required%3A%20Report%20results%20with%20AND%20without%20influential%20points%22)%0A%0A%20%20%20%20print(%22Success%3A%20Diagnostic%20plots%20saved%3A%20.%2Fimages%2Fregression_diagnostics.png%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Return%20figure%20for%20inline%20display%20in%20notebook%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Results%3A%20Correlation%2C%20Not%20Causation%0A%0A%20%20%20%20The%202019%20cross-section%20shows%20FLFP%20and%20GDP%20positively%20correlate%20after%20controlling%20for%20education%2C%20fertility%2C%20and%20urbanization.%20But%20three%20problems%20prevent%20causal%20claims%3A%0A%0A%20%20%20%20**1.%20Reverse%20Causality**%3A%20Does%20FLFP%20-%3E%20GDP%20or%20GDP%20-%3E%20FLFP%3F%20Rich%20countries%20(GDP%20%3E%20%2430k)%20average%2055%25%20FLFP%20vs.%2047%25%20in%20poor%20countries%20(GDP%20%3C%20%245k).%20Growth%20may%20enable%20female%20employment%20through%20structural%20transformation%20from%20agriculture%20to%20services%2C%20rather%20than%20FLFP%20driving%20growth.%0A%0A%20%20%20%20**2.%20Omitted%20Variables**%3A%20Institutional%20quality%20confounds%20both.%20Countries%20with%20strong%20property%20rights%20show%208pp%20higher%20FLFP%20and%20%2418k%20higher%20GDP%20(Djankov%20et%20al.%202002).%20Cultural%20norms%20matter%3A%20MENA%20region%20averages%2021%25%20FLFP%20despite%20%2415k%20GDP%2C%20while%20Sub-Saharan%20Africa%20averages%2064%25%20FLFP%20at%20%242k%20GDP.%0A%0A%20%20%20%20**3.%20Selection%20Bias**%3A%2052%25%20of%20observations%20missing%20FLFP%20data%2C%20concentrated%20in%20conflict%20states%20and%20autocracies.%20These%20systematically%20differ%20on%20both%20FLFP%20and%20GDP%2C%20biasing%20estimates%20in%20unknown%20directions.%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20What%20Would%20Establish%20Causality%0A%0A%20%20%20%20Credible%20causal%20estimates%20require%20exogenous%20variation%20in%20FLFP%3A%20policy%20reforms%20(e.g.%2C%20paid%20maternity%20leave%20mandates)%2C%20cultural%20shifts%20(e.g.%2C%20religious%20edicts)%2C%20or%20labor%20demand%20shocks%20(e.g.%2C%20wartime%20male%20conscription).%20Without%20natural%20experiments%20or%20valid%20instruments%2C%20this%20analysis%20documents%20patterns%2C%20not%20effects.%20Panel%20fixed%20effects%20(controlling%20time-invariant%20country%20traits)%20would%20help%20but%20cannot%20solve%20reverse%20causality.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20reproducibility_info(np%2C%20pd%2C%20plt%2C%20sm)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Core-methodology%20requires%20complete%20reproducibility%20documentation%0A%0A%20%20%20%20import%20sys%0A%20%20%20%20import%20platform%0A%20%20%20%20from%20datetime%20import%20datetime%0A%0A%0A%20%20%20%20print(%22REPRODUCIBILITY%20INFORMATION%22)%0A%0A%0A%20%20%20%20print(f%22%5CnAnalysis%20Date%3A%20%7Bdatetime.now().strftime('%25Y-%25m-%25d%20%25H%3A%25M%3A%25S')%7D%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Random%20Seed%3A%2042%22)%0A%0A%20%20%20%20print(f%22%5CnSystem%3A%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20Platform%3A%20%7Bplatform.platform()%7D%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20Python%3A%20%7Bsys.version.split()%5B0%5D%7D%22)%0A%0A%20%20%20%20print(f%22%5CnPackage%20Versions%3A%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20pandas%3A%20%7Bpd.__version__%7D%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20numpy%3A%20%7Bnp.__version__%7D%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20statsmodels%3A%20%7Bsm.__version__%7D%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20matplotlib%3A%20%7Bplt.matplotlib.__version__%7D%22)%0A%0A%20%20%20%20print(f%22%5CnData%20Source%3A%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20World%20Bank%20World%20Development%20Indicators%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20Downloaded%3A%202024-10-31%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20File%3A%20flfp_economic_growth_data.csv%22)%0A%0A%20%20%20%20print(f%22%5CnMethods%3A%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20-%20Cross-sectional%20OLS%20with%20HC3%20robust%20standard%20errors%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20-%20Comprehensive%20regression%20diagnostics%22)%0A%20%20%20%20print(f%22%20%20-%20Colorblind-safe%20visualization%20(Wong%202011)%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20return%20(mo%2C)%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A