The economic costs of protests and policy recommendations for preventing them: the case of Hong Kong
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to examine the economic costs of protests at micro-to-firm, market sector and aggregate levels. This paper then develops institutional policy recommendations for allaying these costs. Design/methodology/approach This paper conducts a case study of the anti-extradition bill protests in Hong Kong by examining news articles, online discussions and economic indices from the Hong Kong Census and Statistics Department. This paper further develops policy insights from an analysis of the Hong Kong Basic Law (the city’s mini-constitution) and insights from economic research. Findings This paper discovers that the protests may have caused overall volatility in firms, market sectors and the overall economy, measured in production disruptions, revenue losses and declines in employment. Among Hong Kong’s four major industries, the most severely stunted market sectors were tourism and retail, as well as trading and logistics, whereas financial services and professional and producer services experienced mixed effects. This paper develops two institutional policy recommendations for government and corporate policymaking for reducing volatility and ultimately safeguarding economic growth: the separation of political ideology and economics; the systematic use of public opinion analytics to pre-test the reception of policies. Practical implications Corporate strategists and policymakers would benefit from and advance the economy by better insulating business decision-making from political biases and by investing in public opinion analytics. Originality/value Much of economic theory treats social transformations as externalities. This paper adopts a different approach by foregrounding the role that social transformations play in shaping the economy. To this end, to the best of the author’s knowledge, this paper is among the first to examine the anti-extradition bill protests of Hong Kong, arguably the most significant and widespread protests in the city’s and the region’s history.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».