Global Value Chains, Trade and Structural Transformation in Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
The study explores the role of global value chains (GVCs) – related trade and conventional trade in the structural transformation of resource-rich and non-resource-rich developing countries. Using data from various sources the study adopts panel data fixed effects estimation to achieve its objectives. The results show that the share of domestic value added in gross GVC-related exports and conventional trade have the tendency to aggravate employment and value addition respectively in the agricultural sector of Non-Resource-Rich Countries (NRRCs). In Resource Rich Countries (RRCs), the findings show that conventional trade has negative and significant impact on value-added in manufacturing while the share of foreign value added in gross GVC-related trade reports positive and significant impact on share of labour employment in services but not on the value added in the sub-sector. Thus, developing countries must be willing to pay the huge price for correcting their structural imbalances by increasing investments in the development of domestic capabilities and infrastructure which are important ingredients for the development of GVCs and trade. Hence, the study contributes to the literature on the effect GVCs could have on structural transformation particularly in developing countries in terms of the performance of the economic sub-sectors and their employment shares. The sub-sample approach gives unique evidence on the subject as it relates to the natural resource endowments in developing countries.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».