Oil and Non-Oil Determinants of Saudi Arabia’s International Competitiveness: Historical Analysis and Policy Simulations
Notice bibliographique
Résumé
To achieve sustainable economic growth, Saudi Vision 2030’s target is to improve Saudi Arabia’s ranking on the Global Competitiveness Index from 25 in 2015–2016 to within the top 10 by 2030. Saudi Arabia also aims to increase the share of non-oil exports in the non-oil GDP from 16% in 2016 to 50% by 2030. For policymakers to make informed decisions to achieve these goals, they need to understand the driving forces of Saudi Arabia’s competitiveness. To this end, we consider the real effective exchange rate (REER) as a measure of external price competitiveness, as it captures domestic and global price changes. We then examine the REER using a two-stage modeling framework. First, we estimate the REER equation, which allows us to assess the impacts of the determinants and evaluate currency misalignments as a competitiveness indicator. Second, we extend the KAPSARC Global Energy Macroeconometric Model (KGEMM) with the estimated equation, which provides a framework for simulating the competitiveness impacts of the theoretically formulated determinants and other variables relevant to policymakers. The framework also allows us to account for feedback loops. We conduct a policy scenario analysis to quantify the competitiveness effects of the Public Investment Fund’s (PIF) new strategy for 2021–2025. We derive the following policy insights. Authorities may wish to implement initiatives boosting future productivity and, thus, competitiveness, such as PIF investments. Policymakers should be regularly informed about currency misalignment. Government consumption and public investment projects should consider substituting imports with locally produced goods and services. Local content development would also help to diversify the Saudi economy. Finally, attracting more foreign investment and other assets from the rest of the world may lead to technological development and improvement in the economic, financial, and social infrastructure and business environment, all enhancing competitiveness.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».