A Study of Comparative Advantage and Intra-Industry Trade in the Pharmaceutical Industry of Iran
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drug costs in Iran accounts for about 30% of the total health care expenditure. Moreover, pharmaceutical business lies among the world's greatest businesses. The aim of this study was to analyze Iran's comparative advantage and intra-industry trade in pharmaceuticals so that suitable policies can be developed and implemented in order to boost Iran's trade in this field. METHODS: To identify Iran's comparative advantage in pharmaceuticals, trade specialization, export propensity, import penetration and Balassa and Vollrath indexes were calculated and the results were compared with other pharmaceutical exporting countries. The extent and growth of Iran's intra-industry trade in pharmaceuticals were measured and evaluated using the Grubel-Lloyd and Menon-Dixon indexes. The required data was obtained from Iran's Customs Administration, Iran's pharmaceutical Statistics, World Bank and International Trade Center. RESULTS: The results showed that among pharmaceutical exporting countries, Iran has a high level of comparative disadvantage in pharmaceutical products because it holds a small share in world's total pharmaceutical exports. Also, the low extent of bilateral intra-industry trade between Iran and its trading partners in pharmaceuticals shows the trading model of Iran's pharmaceutical industry is mostly inter-industry trade rather than intra-industry trade. In addition, the growth of Iran's intra-industry trade in pharmaceuticals is due to its shares of imports from pharmaceutical exporting countries to Iran and exports from Iran to its neighboring countries. CONCLUSIONS: The results of the analysis can play a valuable role in helping pharmaceutical companies and policy makers to boost pharmaceutical trade.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle