Trade openness and growth in a small economy: Evidence from Malawi
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Economists often debate whether a country should pursue a discriminatory regional trade or the broader multilateral trade expansion. This paper contributes to the discourse by presenting empirical evidence on the impacts of regional and multilateral trade openness on economic growth of expansion in Malawi. Using the ARDL‐EC model and data spanning the period 1995–2020, the estimates show that the impact of multilateral trade openness on the long‐run growth rate is positive and statistically significant. At the disaggregated level, the results show that both intra‐ and extra‐African merchandise trade openness have positive and significant impact on the long‐run growth rate. The evidence also suggests that the impact of a change in the level of intra‐African merchandise trade openness on long‐run growth is larger than that of a similar change in the level of extra‐African merchandise trade openness. Thus, our results suggest that policymakers can pursue both regional and multilateral trade expansions simultaneously to accelerate Malawi's economic growth. To augment the benefits of trade, however, we recommend that policymakers focus on deepening intra‐African trade integration and diversifying the country's export base beyond the primary commodities; and to increase the processing of export products to enhance the dynamic benefits to spur faster growth.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».