Globalization of Arms Production and Hierarchical Market Economies: Explaining the Transformation of the South Korean Defense Industry
Notice bibliographique
Résumé
The global arms industry has experienced a major transformation in the post-Cold War era, with production becoming increasingly transnational and larger in scale. While many scholars and policymakers predicted the widespread adoption of market-enhancing reforms aimed at increasing domestic competition and attracting FDI, globalization of arms production has not led to a convergence of national defense industries into a liberal-market model. Drawing on the varieties of capitalism (VoC) literature, recent scholarship has demonstrated how an interdependent web of economic institutions has shaped each country’s response in varied ways. This paper builds on the VoC literature and argues that the hierarchical market economy (HME) as a distinct variety serves as a better model for understanding the trajectory of defense industries in many second-tier producers that do not fit the existing categories of VoC. We conduct an in-depth case study of South Korea’s defense-industry reform initiated in 2008 and the subsequent threefold increase in its arms exports. We show that the trajectory of South Korea’s defense-industry reform can be seen as the result of an HME’s attempt to adapt to the globalization of arms production in ways that preserve its distinct comparative advantage. As the HME model has broad applicability for many countries in Asia and Latin America, our findings have important implications for future developments in the global arms industry.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».