Time-Varying Effects of Export on Employment Since 1990
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study uses the quarterly data of the Korean economy from 1990 to 2019 to identify the dynamic impacts of the expansions of export on employment. Design/Methodology/Approach The empirical analysis of this paper uses a methodology that applies the rolling regression model based on the dynamic OLS. The 40 quarters are composed of one sample, and then a total of 80 samples are formed by moving in 1 quarter afterward, starting from the first quarter of 1990. Findings It is found that export expansion since 1990 has little or even negative impact on employment, and the time-varying impacts are nor stable over time. In addition, the impact of export expansion on job creation is asymmetry. That is, the statistical significances are not observed in the samples where export expansion have positive impacts on employment, whereas the samples where negative impacts are generally statistically significant. In recent years, the impact of export by processing stage on employment is differently estimated Research Implications The empirical results suggest that the direct impact of export on employment in the Korean economy since the late 1990s is limited. In recent years, the impact of job creation have been observed in exports of consumer goods and capital goods compared to those of intermediate goods. This suggests that diversification of export products can be effective for job creation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».