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Enregistrement W4403067849 · doi:10.1016/j.resourpol.2024.105326

Is natural resource abundance a curse or an opportunity? Economic complexity, FDI, and industrial policies in Mozambique

2024· article· en· W4403067849 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueResources Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Technological Innovation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaInstituto de Sistemas Complejos de IngenieríaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésResource curseNatural resourceCurseNatural resource economicsForeign direct investmentEconomicsNatural (archaeology)Abundance (ecology)Resource (disambiguation)BusinessInternational tradeEcologyMacroeconomicsGeographyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research has shown that a lack of structural transformation predicates the onset of the resource curse, that is, the notion that resource-rich countries paradoxically have lower growth prospects in the long run. Such structural transformations can be mapped through economic complexity indicators, which have been shown to predict the long-term economic underperformance of countries before it is manifested in lower economic growth rates. Economic complexity thus provides countries with an early warning before the onset of the resource curse. FDI and effective industrial policy have been proposed as potential tools to facilitate diversification and counter the resource curse. Emerging insights from economic complexity can further unpack how FDI and industrial policy impact the resource curse. To illustrate this, we critically evaluate the role that FDI and industrial policy have played in the case of Mozambique. We investigate whether these tools have contributed to circumventing or accelerating the onset of the resource curse in the country. Our empirical results cover a period between 1996 and 2019, showing that FDI mainly focussed on natural resource products in the periphery of the product space with a low to average product complexity index. Moreover, industrial policies have also promoted diversification into some related mining goods and relatively simple activities, such as textiles and agriculture, that would only slightly improve the country's overall complexity but not lead to structural realignment. Neither FDI nor industrial policies have exploited the most promising new industrial opportunities associated with mining activities, which can help master new technological and productive knowledge. Where industrial policy has targeted more complex goods, these have often been unrelated to existing capabilities and consequently been unsuccessful. Hence, despite the economic growth that Mozambique has experienced, it has not been able to improve its industrial structure, which points towards the eventual onset of the resource curse. Based on these observations, we make recommendations on how FDI and industrial policies could be refocused in a smart diversification direction to improve Mozambique's industrial structure in a promising and achievable direction. • Lack of structural transformation predicates the onset of the resource curse, impacting long-term economic performance. • Economic Complexity offers a framework to map the long-term impacts of the resource curse and identify better development opportunities. • We use Economic Complexity to evaluate the impacts of past Industrial Policies and FDI on Mozambique's structural transformation. • Despite the short-term economic growth experienced by Mozambique, FDI and Industrial Policy failed to support significant structural transformation. • Mozambique can benefit from adopting a Smart Diversification framework for long-term structural transformations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,190
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,137 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle