Stimulating Non-Energy Exports in Trinidad and Tobago: Evidence from a Small Petroleum-Exporting Economy Experiencing the Dutch Disease
Notice bibliographique
Résumé
The motivation for this study hinges around the fact that Trinidad and Tobago (T&T) is suffering from the Dutch disease which inadvertently hinders the growth of non-energy exports. This paper examines measures that can be adopted for a small petroleum-exporting economy to dampen the effect of Dutch disease by promoting non-energy trade. This paper is novel and contributes to the literature in using panel data for the T&T case, as it investigates the effect of a devaluation of the TT dollar in order to stimulate non-energy exports (a combination of agriculture and manufacturing trade). Note that previous studies would have examined the Marshall–Lerner condition on the aggregate trade balance which is heavily influenced by energy revenues. The panel autoregressive distributed lag (ARDL) method is used for ten of T&T’s main trading partners for the period 1991 to 2019 to establish findings. The results show that the Marshall–Lerner condition does not hold for aggregate trade in the long run, as expected. However, when non-energy trade is isolated, it is found that a devaluation of the TT dollar does have a positive impact on non-energy trade and the Marshall–Lerner condition holds. Other measures are also recommended to stimulate non-energy exports in the long run.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».