Assessment of Export-Led Growth Hypothesis: The Case of Bangladesh, China, India and Myanmar
Notice bibliographique
Résumé
The Asian countries, particularly Bangladesh, China, India and Myanmar, have been witnessing impressive economic growth rates due to their trade performance in the international market. Although export-led growth assumption is functional in these economies, existing pieces of literature hardly considered them in their studies. Against this backdrop, the present study investigates the export-led growth hypothesis for four South Asian countries — Bangladesh, China, India, and Myanmar — covering country-specific different time ranges. This research employs the autoregressive distributed lag (ARDL) bounds testing approach to co-integration and the MWALD Granger causality test to determine the causal relationship between variables. The results obtained from the autoregressive distributed lag method confirm the co-integration among the variables. In addition, the Granger causality test explores both the export-led and growth-led export hypotheses in Bangladesh and India as per the bidirectional causation between exports and economic development. Only the export-led growth theorem is relevant to China, and the growth-led export hypothesis is valid in the case of Myanmar based on the unidirectional causation between these variables. Therefore, any joint footstep of BCIM countries is critical to promoting exports by penetrating new destinations with diversified export goods and services. The obtained findings also indicate the potential for utilising these countries’ unused resources to encourage exports to uplift the existing growth trajectory.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».