Privatization and Poverty Reduction in Vietnam Optimal choices and its potential impacts
Notice bibliographique
Résumé
Since its transition from a centrally planned economy to a market economy, Vietnam has been under pressure to reduce the size of the state-owned sector. In this process, the private sector has emerged. The objective of this paper is to examine how the privatization could contribute better to economic growth and hence further accelerate poverty reduction in Vietnam. We use the multi-sectorial integrated activity analysis model, and apply it to the data of the Vietnamese economy in 2007 to measure the impacts of ownership restructuring on economic growth. If labour and capital could reallocate across sectors and type of ownership, what would be the optimal allocation of activities and the feasible level of domestic final demand? Factor inputs are capital and four types of labour, namely technicians, high skilled, low skilled and unskilled workers. The model keeps track on asymmetric mobility of labour endowments by skill levels. Main contributions of this paper are fourfold. First, we demonstrate that that at the optimum, privatization does not mean to weaken the economic power of state sector. Second, we propose a specific pattern of SOE reform for Vietnam. Third, alternative experiments on the mobility of labour to shows that there is a trade-off between further privatization toward economic efficiency gain and job-creation in Vietnam, which means privatization does not contribute to job creation. Last, the paper shows that current skill situation of Vietnam's labour force will be a 'bottle neck' for Vietnam economic growth in the near future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».