The Impact of Economic Complexity on Economic Development in Saudi Arabia (1991–2021)
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to measure the effect of the Economic Complexity Index (ECI) on economic development by constructing a composite variable representing economic development. It also included the average oil prices as a control variable, given the critical role oil prices play in supporting economic development in the Saudi economy. The study utilized data from the period 1991–2021 and demonstrated the existence of a cointegrating relationship between the study variables in both the short and long run using the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) methodology through the Bounds Test. The results indicated a positive but statistically insignificant relationship at the 5% significance level between economic complexity and economic development in the short run. However, in the long run, the relationship was positive and statistically significant at the 5% level. Additionally, the control variable (oil prices) had a positive and significant effect on economic development in the long run. The findings from the product space analysis revealed that Saudi Arabia possesses untapped knowledge and productive capabilities for manufacturing various complex products, particularly in the chemicals and machinery sectors. Furthermore, Saudi Arabia achieved an advanced ranking in the Economic Complexity Index, surpassing developed G20 countries such as Russia, Spain, Canada, and Australia in 2021.
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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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».