Economic implications of the Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership (CPTPP) on Pakistan: a CGE approach
Notice bibliographique
Résumé
The Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership (CPTPP) is one of the recently negotiated multilateral free trade agreements which aims to establish a free trade agreement between 11 economies (after US exit) on both sides of the Pacific. The formation and implementation of this proposed partnership is a valid threat for other economies, particularly for Pakistan. Pakistan will likely to suffer from this agreement due to trade diversion of textile and apparels in favor of the CPTPP members. The reason can be extended in terms of the likely ‘yarn forward rule,’ according to which, it is obligatory for the CPTPP member economies to import all the components of manufactured products from other CPTPP member economies. So, the implementation of the CPTPP will have an impact on global supply chain of textile and apparels. With this backdrop, this study evaluates the likely impacts of the CPTPP on the regional trade flows and other macroeconomic aggregates of Pakistan using a global computable general equilibrium model. The economy-wide results show the proposed CPTPP will have a negative impact on Pakistan’s real GDP, sectoral exports and imports and at household level. However, if Pakistan joins CPTPP, there is an overall positive impact on Pakistan’s economy. Thus, keeping in view Pakistan’s ideal geographical and strategic location and its potential to be a transit economy with a junction of south Asia, west Asia and central Asia, this study suggests that Pakistan’s proposed entry to CPTPP will not only yield a wide gain to the region but will reduce the gap between poor and rich in Pakistan and hence will have a positive impact on overall income inequality in Pakistan.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».