The Impact of Eurasian Economic Union Membership on Mutual Trade in Services: What Are the Challenges for Small Economies?
Notice bibliographique
Résumé
Despite the fact that a decade has elapsed since the establishment of the Eurasian Economic Union (EAEU), the impact of the EAEU on the economic development of its member states remains a subject of ongoing debate. This article examines the mutual trade in services between the Eurasian Economic Union (EAEU) countries, with the aim of assessing the impact of membership on it. The difference-in-difference model has been applied for impact assessment. The model utilizes data from five EAEU member countries—Armenia, Belarus, Kazakhstan, Kyrgyzstan, and Russia—capturing periods both before and after their EAEU membership, spanning 17 years in total. The results show that membership in the EAEU has significantly affected the exports of services from Russia and Belarus and has a less significant impact on the exports of services from Kazakhstan to the EAEU. At the same time, it has no significant effect on the exports of services from Kyrgyzstan and Armenia to other EAEU countries. In order to ascertain the challenges that exist, expert surveys among service exporters from Armenia have been conducted. Representatives of companies exporting various services to the EAEU have been selected as experts. The survey results indicate the presence of various barriers, including legal, logistical (for cargo transportation companies), and cultural challenges. These barriers encompass licensing difficulties, technical obstacles related to VAT refunds, a ban on cash payments, and difficulties with financial transfers due to sanctions against Russia. The findings of this research are of practical importance and can serve as a guideline for policymakers in the EAEU.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».