Bilateral Trade Potentials in Iran-Russia Relations: A Case Study of Food Trade
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 336
فایل این مقاله در 42 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_WSPS-4-4_002
تاریخ نمایه سازی: 2 بهمن 1400
چکیده مقاله:
Signing a preferential trade agreement between Iran and the Eurasian Economic Union (EAEU) has created a suitable context for the expansion of trade interactions between the countries of this region. With respect to this context, this paper examines food trade potentials between Iran and Russia as two neighbors with significant economies. Product codes are chosen from the ۲۱ categories of the integrated tariff system based on the global definition of food. Data analysis is based on four trade criteria including the Allen cosine measure, the Revealed Comparative Advantage measure, the simple estimate of trade potential measure, and the Drysdale index over the years ۲۰۰۱–۲۰۱۷. These indices illustrate that Iran and Russia have high trade capacities for some items in certain food groups, and that they can facilitate the process of economic integration through reinforcing regional interactions and intra-region trade expansion, while safeguarding national interests and improving national security. The paper concludes that Iran’s food exports to Russia in a particular set of commodity codes enjoy the potential of expansion due to structural similarities between the countries’ food exports, the increasing trend of Iran’s food export potential to Russia, the increasing advantage of these commodity codes in Iran’s export to the world, and the increasing trade expansion opportunities from Iran to Russia.
کلیدواژه ها:
Cosine Measure ، Drysdale index ، Eurasian Economic Union ، Food Trade ، International Trade ، Iran-Russia Relations ، Revealed Comparative Advantage Measure ، Trade Potential Measure
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :