Impact of AGOA on Agricultural Exports Growth of Member Countries: A Dynamic Shift-Share Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Since the commencement of AGOA, U.S. exports to Sub-Saharan Africa (SSA) have grown by 23% attaining $21 billion while the exports from the U.S. to the rest of the world increased by only 15%. Total bilateral trade between the U.S. and SSA also increased by 5.8%, up from $36.9 billion in 2015 to $39 billion in 2017. U.S. imports from SSA region have also increased more than three times reaching $26.7billion in 2014. However, others have argued that AGOA has failed to enhance member countries’ agricultural exports to the U.S. But these studies only focused on overall export growth. Using dynamic shift-share analysis, this study evaluates potential impact of AGOA on U.S. export growth for four major aggregate commodity groups – bulk, consumer, intermediate and ag-related. Export performance is empirically examined by comparing pre-AGOA (1980-200), post-AGOA (2000-2019) and complete time-period (1980- 2019). The results suggest member countries’ exports have grown from a deficit of $436 million pre-AGOA to $1,487 million in Post-AGOA with bulk commodities contributing close to 50%.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».