Tourism-Led Growth and Risk of the Dutch Disease: Dutch Disease in Turkey
Notice bibliographique
Résumé
The Dutch disease phenomenon refers to the adverse effects of the supply of natural resources and production in the tradable sectors specifically the manufacturing sector. Corden and Neary (1982) and Corden (1984) developed the core model of the Dutch disease that it explains a large amount of foreign money to inside the country will appreciate real exchange rate and cause both the spending and reallocation of resources between non-tradable and tradable sectors that it will lead the country to de-industrialisation The Dutch disease is generally related to the export of natural resources; however, it can be caused by any factors that increase the flow of foreign currency into a country. According to Copelend (1991), the tourism sector is one of the most important sectors that can be the cause of the Dutch disease. Holzner (2010) called the effect of the Dutch disease on tourism-dependent countries the “Beach Disease”. The aim of this study is to investigate whether the growing tourism sector in Turkey has caused resource movement and a spending effect that have led the Turkish economy to experience the Dutch disease. The Turkish economy is one of the emerging markets that in the past few decades has experienced noticeable growth in the tourism sector, to the extent that, according to the World Travel and Tourism Council (WTTC, 2017), travel and tourism’s contribution to GDP in Turkey was 12.5% in 2016. By using several methods, such as non-linear and linear ARDL bounds tests and structural VAR, this study aims to investigate whether the Turkish economy experienced Beach Disease over the period from 1976 to 2017. Empirical evidence demonstrates that due to the growth of the tourism sector, the Turkish economy is suffering from symptoms of Beach Disease, such as de-industrialisation and resource allocation to non-tradable sectors. The results show that the Turkish economy has suffered from the Dutch disease due to a growing tourism sector, which has led to de-industrialisation and unstable long-term growth.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».