Industrial Clusters in India: Evidence from Automobile Clusters in Chennai and the National Capital Region

This study analyzes the patterns of agglomeration of some modern manufacturing sectors in India, and in particular the Indian automobile sector. It also examines and contrasts the factors that have led to different patterns of cluster development in two leading auto clusters in India-Chennai and the National Capital Region (NCR). Moreover, the study analyzes whether firms in clusters perform better than those that are excluded and whether the relative importance of variables that determine the behavior of firms differs among clusters. Our analyses, which employ a combination of quantitative and qualitative methods, show that Indian industrial clusters are largely concentrated in the three clustered regions: NCR, Mumbai-Pune, and Chennai-Bangalore, across different manufacturing sectors. Our study of the auto clusters in Chennai and the NCR find considerable differences in the patterns of cluster formation, due partly to the historical and policy conditions under which firms, particularly, the lead firms must operate. Moreover, our econometric analyses confirmed that being part of a cluster positively influences the performance of the auto component firms and those belonging to a cluster perform better.

Sustainable Development and Poverty Reduction under Mubarak's Program

This paper describes and analyzes the major features of economic development and poverty reduction in Egypt during its transition to a market Economy. It focuses on the changes in the situation of poverty and economic policies pursued as remedies by the government of Egypt and the ruling NDP. Sustainable development and poverty reduction is the core of the President Mubarak’s election campaign for his fifth term for the presidency. We attempt to explain the obstacles encountered by the Egyptian economy in terms of adjustments and general economic arguments on poverty. Finally, we refer to the necessity for enhanced accountability in the society to accomplish the goal.

Technology Choice in the IT Industry and Changes of the Trade Structure

In the IT industry, there has been a remarkable increase in the demand for system LSI. A system LSI must be produced, tailor-designed for each electrical appliance. It is said that this production method has made the IC cycle ambiguous in recent years. It can be sought that the choice of whether the economy pursues a development path centering on technology which is tradable or technology which is embodied in labor, depends on the historical background. The relationship between these two types of technologies is changing rapidly every one or two years. In this background, the analysis is focused on the new trend of technology. In the section 2, the newest trend of technology in the field of system LSI is explained. Then, which kind of technology will be developed and how it will have an affect in the near future, is considered.

Chapter 3 Knowledge Exchanges and Innovation in Connected Firms: Evidence from Upstream-Downstream Relationships

This paper proposes evidences for linking innovation and knowledge exchanges in developing economies towards a comprehensive theory of new economic geography in the knowledge based spatial economy. Firms which dispatched engineers to customers achieved more innovations than firms which did not. Mutual sharing of knowledge also stimulates innovations. A just-in-time relationship is effective for dealing with upgrading production process. But such strong complementarities with partners are not effective for product innovation.. These evidences support the hypothesis that face-to-face communication and complementarities among production linkages have different roles in knowledge creation.

Heterogeneous multinational firms and productivity gains from falling FDI barriers

During the past decade of declining FDI barriers, small domestic firms disproportionately contracted while large multinational firms experienced a substantial growth in Japan’s manufacturing sector. This paper quantitatively assesses the impact of FDI globalization on intra-industry reallocations and aggregate productivity. We calibrate the firm-heterogeneity model of Eaton, Kortum, and Kramarz (2011) to micro-level data on Japanese multinational firms. Estimating the structural parameters of the model, we demonstrate that the model can strongly replicate the entry and sales patterns of Japanese multinationals. Counterfactual simulations show that declining FDI barriers lead to a disproportionate expansion of foreign production by more efficient firms relative to less efficient firms. A hypothetical 20% reduction in FDI barriers is found to generate a 30.7% improvement in aggregate productivity through market-share reallocation.

Shrinking population and the urban hierarchy

This paper examines whether population shrinkage leads to changes in urban hierarchy in terms of their relative size and function from the standpoint of the new economic geography. We find some salient patterns in which small cities in the agglomeration shadow become relatively bigger as medium industries spill over on them. This appears to be quite robust against a variation in the rate of natural change among cities. Thus, rank-size relationship and the urban hierarchy are partly disrupted as population shrinks. Regarding the welfare of the residents, a lower demand for land initially causes rent to go down, which boosts the utility. However, the illusion is short-lived because markets soon begin to shrink and suppress wages. We also find that it is better to maintain a slow pace of overall population decline in the long-term perspective. More importantly, it is crucial to sustain the relative livability of smaller cities to minimize the overall loss of utility.

Comparing the economic impacts of Asian integration by computational simulation analysis

The Geographical Simulation Model developed by IDE-JETRO (IDE-GSM) is a computer simulation model based on spatial economics. IDE-GSM enables us to predict the economic impacts of various trade and transport facilitation measures. Here, we mainly compare the prioritized projects of the Master Plan on ASEAN Connectivity (MPAC) and the Comprehensive Asia Development Plan (CADP). MPAC focus on specific hard or soft infrastructure projects that connect one ASEAN member state to another while the CADP emphasizes the importance of economic corridors or linkages between a large cluster and another cluster. As compared with MPAC projects, the simulation analysis shows that CADP projects have much larger positive impacts on ASEAN countries.

Partition, independence, and population geography in Bengal

This study quantitatively explores the changing population geography in Bengal, with a particular focus on Partition in India in 1947 and Independence of Bangladesh in 1971. Based on decadal census data from 1901 to 2001 at the district level, this paper explores how trends in regional population growth evolved with such historical events. Following Redding and Sturm (2008), Differences-in-Differences estimation is also employed. Estimation results show that there were different shocks on both sides and from both events. In West Bengal, the change in the regional population trends occurred in 1947 and remained similar thereafter. On the other hand, in East Bengal, the population growth became statistically significant after 1971. Further robustness checks show that the impacts were not uniform with respect to the distance from the border. Overall analyses show that the emergence of the international border in Bengal had asymmetric impacts on both sides.

Methodology for assessing regional economic impacts of charging HGVs in Spain: an integrated approach through a random utility based multiregional input-output and a road transportation network model

An integrated approach composed of a random utility-based multiregional input-output model and a road transport network model was developed for evaluating the application of a fee to heavy-goods vehicles (HGVs) in Spain. For this purpose, a distance-based charge scenario (in euros per vehicle kilometer) for HGVs was evaluated for a selected motorway network in Spain. Although the aim of this charging policy was to increase the efficiency of transport, the approach strongly identified direct and indirect impacts on the regional economy. Estimates of the magnitude and extent of indirect effects on aggregated macroeconomic indicators (employment and gross domestic product) are provided. The macroeconomic effects of the charging policy were found to be positive for some regions and negative for other regions.

Development and implementation of an air quality integrated assessment modelling system for the Iberian Peninsula

La mejora de la calidad del aire es una tarea eminentemente interdisciplinaria. Dada la gran variedad de ciencias y partes involucradas, dicha mejora requiere de herramientas de evaluación simples y completamente integradas. La modelización para la evaluación integrada (integrated assessment modeling) ha demostrado ser una solución adecuada para la descripción de los sistemas de contaminación atmosférica puesto que considera cada una de las etapas involucradas: emisiones, química y dispersión atmosférica, impactos ambientales asociados y potencial de disminución. Varios modelos de evaluación integrada ya están disponibles a escala continental, cubriendo cada una de las etapas antesmencionadas, siendo el modelo GAINS (Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies) el más reconocido y usado en el contexto europeo de toma de decisiones medioambientales. Sin embargo, el manejo de la calidad del aire a escala nacional/regional dentro del marco de la evaluación integrada es deseable. Esto sin embargo, no se lleva a cabo de manera satisfactoria con modelos a escala europea debido a la falta de resolución espacial o de detalle en los datos auxiliares, principalmente los inventarios de emisión y los patrones meteorológicos, entre otros. El objetivo de esta tesis es presentar los desarrollos en el diseño y aplicación de un modelo de evaluación integrada especialmente concebido para España y Portugal. El modelo AERIS (Atmospheric Evaluation and Research Integrated system for Spain) es capaz de cuantificar perfiles de concentración para varios contaminantes (NO2, SO2, PM10, PM2,5, NH3 y O3), el depósito atmosférico de especies de azufre y nitrógeno así como sus impactos en cultivos, vegetación, ecosistemas y salud como respuesta a cambios porcentuales en las emisiones de sectores relevantes. La versión actual de AERIS considera 20 sectores de emisión, ya sea equivalentes a sectores individuales SNAP o macrosectores, cuya contribución a los niveles de calidad del aire, depósito e impactos han sido modelados a través de matrices fuentereceptor (SRMs). Estas matrices son constantes de proporcionalidad que relacionan cambios en emisiones con diferentes indicadores de calidad del aire y han sido obtenidas a través de parametrizaciones estadísticas de un modelo de calidad del aire (AQM). Para el caso concreto de AERIS, su modelo de calidad del aire “de origen” consistió en el modelo WRF para la meteorología y en el modelo CMAQ para los procesos químico-atmosféricos. La cuantificación del depósito atmosférico, de los impactos en ecosistemas, cultivos, vegetación y salud humana se ha realizado siguiendo las metodologías estándar establecidas bajo los marcos internacionales de negociación, tales como CLRTAP. La estructura de programación está basada en MATLAB®, permitiendo gran compatibilidad con software típico de escritorio comoMicrosoft Excel® o ArcGIS®. En relación con los niveles de calidad del aire, AERIS es capaz de proveer datos de media anual y media mensual, así como el 19o valor horario más alto paraNO2, el 25o valor horario y el 4o valor diario más altos para SO2, el 36o valor diario más alto para PM10, el 26o valor octohorario más alto, SOMO35 y AOT40 para O3. En relación al depósito atmosférico, el depósito acumulado anual por unidad de area de especies de nitrógeno oxidado y reducido al igual que de azufre pueden ser determinados. Cuando los valores anteriormente mencionados se relacionan con características del dominio modelado tales como uso de suelo, cubiertas vegetales y forestales, censos poblacionales o estudios epidemiológicos, un gran número de impactos puede ser calculado. Centrándose en los impactos a ecosistemas y suelos, AERIS es capaz de estimar las superaciones de cargas críticas y las superaciones medias acumuladas para especies de nitrógeno y azufre. Los daños a bosques se calculan como una superación de los niveles críticos de NO2 y SO2 establecidos. Además, AERIS es capaz de cuantificar daños causados por O3 y SO2 en vid, maíz, patata, arroz, girasol, tabaco, tomate, sandía y trigo. Los impactos en salud humana han sido modelados como consecuencia de la exposición a PM2,5 y O3 y cuantificados como pérdidas en la esperanza de vida estadística e indicadores de mortalidad prematura. La exactitud del modelo de evaluación integrada ha sido contrastada estadísticamente con los resultados obtenidos por el modelo de calidad del aire convencional, exhibiendo en la mayoría de los casos un buen nivel de correspondencia. Debido a que la cuantificación de los impactos no es llevada a cabo directamente por el modelo de calidad del aire, un análisis de credibilidad ha sido realizado mediante la comparación de los resultados de AERIS con los de GAINS para un escenario de emisiones determinado. El análisis reveló un buen nivel de correspondencia en las medias y en las distribuciones probabilísticas de los conjuntos de datos. Las pruebas de verificación que fueron aplicadas a AERIS sugieren que los resultados son suficientemente consistentes para ser considerados como razonables y realistas. En conclusión, la principal motivación para la creación del modelo fue el producir una herramienta confiable y a la vez simple para el soporte de las partes involucradas en la toma de decisiones, de cara a analizar diferentes escenarios “y si” con un bajo coste computacional. La interacción con políticos y otros actores dictó encontrar un compromiso entre la complejidad del modeladomedioambiental con el carácter conciso de las políticas, siendo esto algo que AERIS refleja en sus estructuras conceptual y computacional. Finalmente, cabe decir que AERIS ha sido creado para su uso exclusivo dentro de un marco de evaluación y de ninguna manera debe ser considerado como un sustituto de los modelos de calidad del aire ordinarios. ABSTRACT Improving air quality is an eminently inter-disciplinary task. The wide variety of sciences and stakeholders that are involved call for having simple yet fully-integrated and reliable evaluation tools available. Integrated AssessmentModeling has proved to be a suitable solution for the description of air pollution systems due to the fact that it considers each of the involved stages: emissions, atmospheric chemistry, dispersion, environmental impacts and abatement potentials. Some integrated assessment models are available at European scale that cover each of the before mentioned stages, being the Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies (GAINS) model the most recognized and widely-used within a European policy-making context. However, addressing air quality at the national/regional scale under an integrated assessment framework is desirable. To do so, European-scale models do not provide enough spatial resolution or detail in their ancillary data sources, mainly emission inventories and local meteorology patterns as well as associated results. The objective of this dissertation is to present the developments in the design and application of an Integrated Assessment Model especially conceived for Spain and Portugal. The Atmospheric Evaluation and Research Integrated system for Spain (AERIS) is able to quantify concentration profiles for several pollutants (NO2, SO2, PM10, PM2.5, NH3 and O3), the atmospheric deposition of sulfur and nitrogen species and their related impacts on crops, vegetation, ecosystems and health as a response to percentual changes in the emissions of relevant sectors. The current version of AERIS considers 20 emission sectors, either corresponding to individual SNAP sectors or macrosectors, whose contribution to air quality levels, deposition and impacts have been modeled through the use of source-receptor matrices (SRMs). Thesematrices are proportionality constants that relate emission changes with different air quality indicators and have been derived through statistical parameterizations of an air qualitymodeling system (AQM). For the concrete case of AERIS, its parent AQM relied on the WRF model for meteorology and on the CMAQ model for atmospheric chemical processes. The quantification of atmospheric deposition, impacts on ecosystems, crops, vegetation and human health has been carried out following the standard methodologies established under international negotiation frameworks such as CLRTAP. The programming structure isMATLAB ® -based, allowing great compatibility with typical software such as Microsoft Excel ® or ArcGIS ® Regarding air quality levels, AERIS is able to provide mean annual andmean monthly concentration values, as well as the indicators established in Directive 2008/50/EC, namely the 19th highest hourly value for NO2, the 25th highest daily value and the 4th highest hourly value for SO2, the 36th highest daily value of PM10, the 26th highest maximum 8-hour daily value, SOMO35 and AOT40 for O3. Regarding atmospheric deposition, the annual accumulated deposition per unit of area of species of oxidized and reduced nitrogen as well as sulfur can be estimated. When relating the before mentioned values with specific characteristics of the modeling domain such as land use, forest and crops covers, population counts and epidemiological studies, a wide array of impacts can be calculated. When focusing on impacts on ecosystems and soils, AERIS is able to estimate critical load exceedances and accumulated average exceedances for nitrogen and sulfur species. Damage on forests is estimated as an exceedance of established critical levels of NO2 and SO2. Additionally, AERIS is able to quantify damage caused by O3 and SO2 on grapes, maize, potato, rice, sunflower, tobacco, tomato, watermelon and wheat. Impacts on human health aremodeled as a consequence of exposure to PM2.5 and O3 and quantified as losses in statistical life expectancy and premature mortality indicators. The accuracy of the IAM has been tested by statistically contrasting the obtained results with those yielded by the conventional AQM, exhibiting in most cases a good agreement level. Due to the fact that impacts cannot be directly produced by the AQM, a credibility analysis was carried out for the outputs of AERIS for a given emission scenario by comparing them through probability tests against the performance of GAINS for the same scenario. This analysis revealed a good correspondence in the mean behavior and the probabilistic distributions of the datasets. The verification tests that were applied to AERIS suggest that results are consistent enough to be credited as reasonable and realistic. In conclusion, the main reason thatmotivated the creation of this model was to produce a reliable yet simple screening tool that would provide decision and policy making support for different “what-if” scenarios at a low computing cost. The interaction with politicians and other stakeholders dictated that reconciling the complexity of modeling with the conciseness of policies should be reflected by AERIS in both, its conceptual and computational structures. It should be noted however, that AERIS has been created under a policy-driven framework and by no means should be considered as a substitute of the ordinary AQM.

Climate variability effects on field crops in Iberian Peninsula. Predictability

La presente Tesis constituye un avance en el conocimiento de los efectos de la variabilidad climática en los cultivos en la Península Ibérica (PI). Es bien conocido que la temperatura del océano, particularmente de la región tropical, es una de las variables más convenientes para ser utilizado como predictor climático. Los océanos son considerados como la principal fuente de almacenamiento de calor del planeta debido a la alta capacidad calorífica del agua. Cuando se libera esta energía, altera los regímenes globales de circulación atmosférica por mecanismos de teleconexión. Estos cambios en la circulación general de la atmósfera afectan a la temperatura, precipitación, humedad, viento, etc., a escala regional, los cuales afectan al crecimiento, desarrollo y rendimiento de los cultivos. Para el caso de Europa, esto implica que la variabilidad atmosférica en una región específica se asocia con la variabilidad de otras regiones adyacentes y/o remotas, como consecuencia Europa está siendo afectada por los patrones de circulaciones globales, que a su vez, se ven afectados por patrones oceánicos. El objetivo general de esta tesis es analizar la variabilidad del rendimiento de los cultivos y su relación con la variabilidad climática y teleconexiones, así como evaluar su predictibilidad. Además, esta Tesis tiene como objetivo establecer una metodología para estudiar la predictibilidad de las anomalías del rendimiento de los cultivos. El análisis se centra en trigo y maíz como referencia para otros cultivos de la PI, cultivos de invierno en secano y cultivos de verano en regadío respectivamente. Experimentos de simulación de cultivos utilizando una metodología en cadena de modelos (clima + cultivos) son diseñados para evaluar los impactos de los patrones de variabilidad climática en el rendimiento y su predictibilidad. La presente Tesis se estructura en dos partes: La primera se centra en el análisis de la variabilidad del clima y la segunda es una aplicación de predicción cuantitativa de cosechas. La primera parte está dividida en 3 capítulos y la segundo en un capitulo cubriendo los objetivos específicos del presente trabajo de investigación. Parte I. Análisis de variabilidad climática El primer capítulo muestra un análisis de la variabilidad del rendimiento potencial en una localidad como indicador bioclimático de las teleconexiones de El Niño con Europa, mostrando su importancia en la mejora de predictibilidad tanto en clima como en agricultura. Además, se presenta la metodología elegida para relacionar el rendimiento con las variables atmosféricas y oceánicas. El rendimiento de los cultivos es parcialmente determinado por la variabilidad climática atmosférica, que a su vez depende de los cambios en la temperatura de la superficie del mar (TSM). El Niño es el principal modo de variabilidad interanual de la TSM, y sus efectos se extienden en todo el mundo. Sin embargo, la predictibilidad de estos impactos es controversial, especialmente aquellos asociados con la variabilidad climática Europea, que se ha encontrado que es no estacionaria y no lineal. Este estudio mostró cómo el rendimiento potencial de los cultivos obtenidos a partir de datos de reanálisis y modelos de cultivos sirve como un índice alternativo y más eficaz de las teleconexiones de El Niño, ya que integra las no linealidades entre las variables climáticas en una única serie temporal. Las relaciones entre El Niño y las anomalías de rendimiento de los cultivos son más significativas que las contribuciones individuales de cada una de las variables atmosféricas utilizadas como entrada en el modelo de cultivo. Además, la no estacionariedad entre El Niño y la variabilidad climática europea se detectan con mayor claridad cuando se analiza la variabilidad de los rendimiento de los cultivos. La comprensión de esta relación permite una cierta predictibilidad hasta un año antes de la cosecha del cultivo. Esta predictibilidad no es constante, sino que depende tanto la modulación de la alta y baja frecuencia. En el segundo capítulo se identifica los patrones oceánicos y atmosféricos de variabilidad climática que afectan a los cultivos de verano en la PI. Además, se presentan hipótesis acerca del mecanismo eco-fisiológico a través del cual el cultivo responde. Este estudio se centra en el análisis de la variabilidad del rendimiento de maíz en la PI para todo el siglo veinte, usando un modelo de cultivo calibrado en 5 localidades españolas y datos climáticos de reanálisis para obtener series temporales largas de rendimiento potencial. Este estudio evalúa el uso de datos de reanálisis para obtener series de rendimiento de cultivos que dependen solo del clima, y utilizar estos rendimientos para analizar la influencia de los patrones oceánicos y atmosféricos. Los resultados muestran una gran fiabilidad de los datos de reanálisis. La distribución espacial asociada a la primera componente principal de la variabilidad del rendimiento muestra un comportamiento similar en todos los lugares estudiados de la PI. Se observa una alta correlación lineal entre el índice de El Niño y el rendimiento, pero no es estacionaria en el tiempo. Sin embargo, la relación entre la temperatura del aire y el rendimiento se mantiene constante a lo largo del tiempo, siendo los meses de mayor influencia durante el período de llenado del grano. En cuanto a los patrones atmosféricos, el patrón Escandinavia presentó una influencia significativa en el rendimiento en PI. En el tercer capítulo se identifica los patrones oceánicos y atmosféricos de variabilidad climática que afectan a los cultivos de invierno en la PI. Además, se presentan hipótesis acerca del mecanismo eco-fisiológico a través del cual el cultivo responde. Este estudio se centra en el análisis de la variabilidad del rendimiento de trigo en secano del Noreste (NE) de la PI. La variabilidad climática es el principal motor de los cambios en el crecimiento, desarrollo y rendimiento de los cultivos, especialmente en los sistemas de producción en secano. En la PI, los rendimientos de trigo son fuertemente dependientes de la cantidad de precipitación estacional y la distribución temporal de las mismas durante el periodo de crecimiento del cultivo. La principal fuente de variabilidad interanual de la precipitación en la PI es la Oscilación del Atlántico Norte (NAO), que se ha relacionado, en parte, con los cambios en la temperatura de la superficie del mar en el Pacífico Tropical (El Niño) y el Atlántico Tropical (TNA). La existencia de cierta predictibilidad nos ha animado a analizar la posible predicción de los rendimientos de trigo en la PI utilizando anomalías de TSM como predictor. Para ello, se ha utilizado un modelo de cultivo (calibrado en dos localidades del NE de la PI) y datos climáticos de reanálisis para obtener series temporales largas de rendimiento de trigo alcanzable y relacionar su variabilidad con anomalías de la TSM. Los resultados muestran que El Niño y la TNA influyen en el desarrollo y rendimiento del trigo en el NE de la PI, y estos impactos depende del estado concurrente de la NAO. Aunque la relación cultivo-TSM no es igual durante todo el periodo analizado, se puede explicar por un mecanismo eco-fisiológico estacionario. Durante la segunda mitad del siglo veinte, el calentamiento (enfriamiento) en la superficie del Atlántico tropical se asocia a una fase negativa (positiva) de la NAO, que ejerce una influencia positiva (negativa) en la temperatura mínima y precipitación durante el invierno y, por lo tanto, aumenta (disminuye) el rendimiento de trigo en la PI. En relación con El Niño, la correlación más alta se observó en el período 1981 -2001. En estas décadas, los altos (bajos) rendimientos se asocian con una transición El Niño - La Niña (La Niña - El Niño) o con eventos de El Niño (La Niña) que están finalizando. Para estos eventos, el patrón atmosférica asociada se asemeja a la NAO, que también influye directamente en la temperatura máxima y precipitación experimentadas por el cultivo durante la floración y llenado de grano. Los co- efectos de los dos patrones de teleconexión oceánicos ayudan a aumentar (disminuir) la precipitación y a disminuir (aumentar) la temperatura máxima en PI, por lo tanto el rendimiento de trigo aumenta (disminuye). Parte II. Predicción de cultivos. En el último capítulo se analiza los beneficios potenciales del uso de predicciones climáticas estacionales (por ejemplo de precipitación) en las predicciones de rendimientos de trigo y maíz, y explora métodos para aplicar dichos pronósticos climáticos en modelos de cultivo. Las predicciones climáticas estacionales tienen un gran potencial en las predicciones de cultivos, contribuyendo de esta manera a una mayor eficiencia de la gestión agrícola, seguridad alimentaria y de subsistencia. Los pronósticos climáticos se expresan en diferentes formas, sin embargo todos ellos son probabilísticos. Para ello, se evalúan y aplican dos métodos para desagregar las predicciones climáticas estacionales en datos diarios: 1) un generador climático estocástico condicionado (predictWTD) y 2) un simple re-muestreador basado en las probabilidades del pronóstico (FResampler1). Los dos métodos se evaluaron en un caso de estudio en el que se analizaron los impactos de tres escenarios de predicciones de precipitación estacional (predicción seco, medio y lluvioso) en el rendimiento de trigo en secano, sobre las necesidades de riego y rendimiento de maíz en la PI. Además, se estimó el margen bruto y los riesgos de la producción asociada con las predicciones de precipitación estacional extremas (seca y lluviosa). Los métodos predWTD y FResampler1 usados para desagregar los pronósticos de precipitación estacional en datos diarios, que serán usados como inputs en los modelos de cultivos, proporcionan una predicción comparable. Por lo tanto, ambos métodos parecen opciones factibles/viables para la vinculación de los pronósticos estacionales con modelos de simulación de cultivos para establecer predicciones de rendimiento o las necesidades de riego en el caso de maíz. El análisis del impacto en el margen bruto de los precios del grano de los dos cultivos (trigo y maíz) y el coste de riego (maíz) sugieren que la combinación de los precios de mercado previstos y la predicción climática estacional pueden ser una buena herramienta en la toma de decisiones de los agricultores, especialmente en predicciones secas y/o localidades con baja precipitación anual. Estos métodos permiten cuantificar los beneficios y riesgos de los agricultores ante una predicción climática estacional en la PI. Por lo tanto, seríamos capaces de establecer sistemas de alerta temprana y diseñar estrategias de adaptación del manejo del cultivo para aprovechar las condiciones favorables o reducir los efectos de condiciones adversas. La utilidad potencial de esta Tesis es la aplicación de las relaciones encontradas para predicción de cosechas de la próxima campaña agrícola. Una correcta predicción de los rendimientos podría ayudar a los agricultores a planear con antelación sus prácticas agronómicas y todos los demás aspectos relacionados con el manejo de los cultivos. Esta metodología se puede utilizar también para la predicción de las tendencias futuras de la variabilidad del rendimiento en la PI. Tanto los sectores públicos (mejora de la planificación agrícola) como privados (agricultores, compañías de seguros agrarios) pueden beneficiarse de esta mejora en la predicción de cosechas. ABSTRACT The present thesis constitutes a step forward in advancing of knowledge of the effects of climate variability on crops in the Iberian Peninsula (IP). It is well known that ocean temperature, particularly the tropical ocean, is one of the most convenient variables to be used as climate predictor. Oceans are considered as the principal heat storage of the planet due to the high heat capacity of water. When this energy is released, it alters the global atmospheric circulation regimes by teleconnection1 mechanisms. These changes in the general circulation of the atmosphere affect the regional temperature, precipitation, moisture, wind, etc., and those influence crop growth, development and yield. For the case of Europe, this implies that the atmospheric variability in a specific region is associated with the variability of others adjacent and/or remote regions as a consequence of Europe being affected by global circulations patterns which, in turn, are affected by oceanic patterns. The general objective of this Thesis is to analyze the variability of crop yields at climate time scales and its relation to the climate variability and teleconnections, as well as to evaluate their predictability. Moreover, this Thesis aims to establish a methodology to study the predictability of crop yield anomalies. The analysis focuses on wheat and maize as a reference crops for other field crops in the IP, for winter rainfed crops and summer irrigated crops respectively. Crop simulation experiments using a model chain methodology (climate + crop) are designed to evaluate the impacts of climate variability patterns on yield and its predictability. The present Thesis is structured in two parts. The first part is focused on the climate variability analyses, and the second part is an application of the quantitative crop forecasting for years that fulfill specific conditions identified in the first part. This Thesis is divided into 4 chapters, covering the specific objectives of the present research work. Part I. Climate variability analyses The first chapter shows an analysis of potential yield variability in one location, as a bioclimatic indicator of the El Niño teleconnections with Europe, putting forward its importance for improving predictability in both climate and agriculture. It also presents the chosen methodology to relate yield with atmospheric and oceanic variables. Crop yield is partially determined by atmospheric climate variability, which in turn depends on changes in the sea surface temperature (SST). El Niño is the leading mode of SST interannual variability, and its impacts extend worldwide. Nevertheless, the predictability of these impacts is controversial, especially those associated with European climate variability, which have been found to be non-stationary and non-linear. The study showed how potential2 crop yield obtained from reanalysis data and crop models serves as an alternative and more effective index of El Niño teleconnections because it integrates the nonlinearities between the climate variables in a unique time series. The relationships between El Niño and crop yield anomalies are more significant than the individual contributions of each of the atmospheric variables used as input in the crop model. Additionally, the non-stationarities between El Niño and European climate variability are more clearly detected when analyzing crop-yield variability. The understanding of this relationship allows for some predictability up to one year before the crop is harvested. This predictability is not constant, but depends on both high and low frequency modulation. The second chapter identifies the oceanic and atmospheric patterns of climate variability affecting summer cropping systems in the IP. Moreover, hypotheses about the eco-physiological mechanism behind crop response are presented. It is focused on an analysis of maize yield variability in IP for the whole twenty century, using a calibrated crop model at five contrasting Spanish locations and reanalyses climate datasets to obtain long time series of potential yield. The study tests the use of reanalysis data for obtaining only climate dependent time series of simulated crop yield for the whole region, and to use these yield to analyze the influences of oceanic and atmospheric patterns. The results show a good reliability of reanalysis data. The spatial distribution of the leading principal component of yield variability shows a similar behaviour over all the studied locations in the IP. The strong linear correlation between El Niño index and yield is remarkable, being this relation non-stationary on time, although the air temperature-yield relationship remains on time, being the highest influences during grain filling period. Regarding atmospheric patterns, the summer Scandinavian pattern has significant influence on yield in IP. The third chapter identifies the oceanic and atmospheric patterns of climate variability affecting winter cropping systems in the IP. Also, hypotheses about the eco-physiological mechanism behind crop response are presented. It is focused on an analysis of rainfed wheat yield variability in IP. Climate variability is the main driver of changes in crop growth, development and yield, especially for rainfed production systems. In IP, wheat yields are strongly dependent on seasonal rainfall amount and temporal distribution of rainfall during the growing season. The major source of precipitation interannual variability in IP is the North Atlantic Oscillation (NAO) which has been related in part with changes in the Tropical Pacific (El Niño) and Atlantic (TNA) sea surface temperature (SST). The existence of some predictability has encouraged us to analyze the possible predictability of the wheat yield in the IP using SSTs anomalies as predictor. For this purpose, a crop model with a site specific calibration for the Northeast of IP and reanalysis climate datasets have been used to obtain long time series of attainable wheat yield and relate their variability with SST anomalies. The results show that El Niño and TNA influence rainfed wheat development and yield in IP and these impacts depend on the concurrent state of the NAO. Although crop-SST relationships do not equally hold on during the whole analyzed period, they can be explained by an understood and stationary ecophysiological mechanism. During the second half of the twenty century, the positive (negative) TNA index is associated to a negative (positive) phase of NAO, which exerts a positive (negative) influence on minimum temperatures (Tmin) and precipitation (Prec) during winter and, thus, yield increases (decreases) in IP. In relation to El Niño, the highest correlation takes place in the period 1981-2001. For these decades, high (low) yields are associated with an El Niño to La Niña (La Niña to El Niño) transitions or to El Niño events finishing. For these events, the regional associated atmospheric pattern resembles the NAO, which also influences directly on the maximum temperatures (Tmax) and precipitation experienced by the crop during flowering and grain filling. The co-effects of the two teleconnection patterns help to increase (decrease) the rainfall and decrease (increase) Tmax in IP, thus on increase (decrease) wheat yield. Part II. Crop forecasting The last chapter analyses the potential benefits for wheat and maize yields prediction from using seasonal climate forecasts (precipitation), and explores methods to apply such a climate forecast to crop models. Seasonal climate prediction has significant potential to contribute to the efficiency of agricultural management, and to food and livelihood security. Climate forecasts come in different forms, but probabilistic. For this purpose, two methods were evaluated and applied for disaggregating seasonal climate forecast into daily weather realizations: 1) a conditioned stochastic weather generator (predictWTD) and 2) a simple forecast probability resampler (FResampler1). The two methods were evaluated in a case study where the impacts of three scenarios of seasonal rainfall forecasts on rainfed wheat yield, on irrigation requirements and yields of maize in IP were analyzed. In addition, we estimated the economic margins and production risks associated with extreme scenarios of seasonal rainfall forecasts (dry and wet). The predWTD and FResampler1 methods used for disaggregating seasonal rainfall forecast into daily data needed by the crop simulation models provided comparable predictability. Therefore both methods seem feasible options for linking seasonal forecasts with crop simulation models for establishing yield forecasts or irrigation water requirements. The analysis of the impact on gross margin of grain prices for both crops and maize irrigation costs suggests the combination of market prices expected and the seasonal climate forecast can be a good tool in farmer’s decision-making, especially on dry forecast and/or in locations with low annual precipitation. These methodologies would allow quantifying the benefits and risks of a seasonal weather forecast to farmers in IP. Therefore, we would be able to establish early warning systems and to design crop management adaptation strategies that take advantage of favorable conditions or reduce the effect of adverse conditions. The potential usefulness of this Thesis is to apply the relationships found to crop forecasting on the next cropping season, suggesting opportunity time windows for the prediction. The methodology can be used as well for the prediction of future trends of IP yield variability. Both public (improvement of agricultural planning) and private (decision support to farmers, insurance companies) sectors may benefit from such an improvement of crop forecasting.

Business, development and inclusive supply chains. Exploring pathways for the sustainable incorporation of the poor as suppliers in agrifood supply chains

El panorama global está cambiando, y esto influye sobre la forma en la que entendemos y tratamos de alcanzar un desarrollo humano sostenible. El crecimiento de la población conlleva una mayor presión sobre los recursos, pero también supone una mayor cantidad de mano de obra y de talento; la concentración en áreas urbanas está cambiando las dinámicas sociales y desafiando los canales de comercialización tradicionales, pero también genera nuevos mercados y fomenta la innovación; los cambios en la economía global están reduciendo los tradicionales desequilibrios de poder entre los países occidentales y el resto del mundo; y las crecientes interconexiones crean nuevos riesgos pero también oportunidades para lanzar iniciativas de alcance global. Todas estas tendencias nos están obligando a repensar qué es el desarrollo humano y de qué manera deberíamos afrontar el reto de la pobreza. Es comúnmente aceptado que la globalización implica interdependencia y que, para conseguir un desarrollo humano sostenible, la colaboración entre actores de distintos ámbitos es necesaria. Se observa una creciente convergencia de temas, intereses y soluciones en torno al desarrollo sostenible, incluso en diferentes países y sectores, lo que está facilitando la colaboración estratégica entre empresas, gobiernos y sociedad civil. Existen pocas duda a día de hoy sobre el papel fundamental que las empresas deben desempeñar en la transición mundial hacia la sostenibilidad ambiental y la erradicación de la pobreza. Las empresas están evolucionando desde un enfoque tradicional centrado en la maximización de beneficios económicos hacia un enfoque holístico que integra la sostenibilidad y la responsabilidad social como parte del núcleo de negocio de las compañías. En el ámbito medioambiental, muchas empresas ya han comenzado a actuar y tratan de reducir sus emisiones, sus desechos y su consumo de energía. Sin embargo la contribución de las empresas a la reducción de la pobreza no está tan clara. Actualmente en torno a 1,2 miles de millones de personas viven en situación de extrema pobreza. La mayoría de estas personas aún vive en zonas rurales donde la mayor parte de la población activa trabaja en el sector agrícola. Por lo tanto, mejorar las oportunidades y reducir los riesgos de los productores más vulnerables en el sector de la agricultura puede ser un motor de desarrollo rural y reducción de la pobreza, especialmente en países de bajo nivel de desarrollo cuyas economías están fundamentalmente basadas en la agricultura. Algunas empresas comienzan a incluir a los pobres en sus operaciones como consumidores, proveedores y emprendedores. Esta tesis se centra en las potenciales oportunidades relacionadas con la incorporación sostenible de los pobres como proveedores de productos y/o de mano de obra. La colaboración entre empresas y productores vulnerables de países en desarrollo es un tema relativamente nuevo y todavía poco estudiado. La pregunta que guía esta tesis es: “¿Cómo pueden las empresas facilitar la inclusión sostenible en cadenas de suministro de productores vulnerables de los países menos desarrollados?”. Para responder a la pregunta anterior, la autora ha aplicado una metodología de casos de estudio. Esta metodología se considera apropiada porque la investigación sobre cadenas de suministro inclusivas es todavía escasa y porque es necesario entender en profundidad un fenómeno de la vida real, y para ello es fundamental conocer su contexto. En primer lugar, se realiza una revisión de literatura para identificar las proposiciones y los constructos teóricos que guiarán la posterior recogida de datos. La revisión de literatura se divide en dos partes: una más general que explora la dimensión social de la sostenibilidad en cadenas de suministro, y una más específica que se centra en la incorporación de los pobres como proveedores en cadenas de suministro. A lo largo de la última década, ha habido un crecimiento exponencial de los estudios académicos sobre la sostenibilidad de las cadenas de suministro, pero la mayoría de los esfuerzos se han dirigido hacia la dimensión medioambiental de la sostenibilidad. Por lo tanto la revisión de literatura, que se presenta en la Sección 3.1 (página 35) y que profundiza en la sostenibilidad social de las cadenas de suministro, puede considerarse una contribución en sí misma. Esta revisión de literatura revela que la investigación sobre aspectos sociales en cadenas de suministro está cobrando impulso en distintas áreas de conocimiento, principalmente en los ámbitos de investigación sobre “gestión de cadenas de suministro”, “responsabilidad social corporativa” y “estudios del desarrollo”. La investigación existente sobre sostenibilidad social de cadenas de suministro se centra en tres temas: aclarar la definición de sostenibilidad social; analizar la implementación de estrategias de sostenibilidad social en cadenas de suministro; y estudiar el apoyo de las em presas líderes a proveedores vulnerables para facilitar su transición hacia la sostenibilidad. Un marco conceptual que resume los principales hallazgos de esta primera parte de la revisión de literatura es planteado en la Figura 7 (página 48). No obstante, en el área de investigación que está emergiendo en torno a la sostenibilidad social de las cadenas de suministro, los estudios relacionados con la reducción de la pobreza son aún escasos. Además se aprecia una falta de contribuciones desde y sobre los países menos desarrollados, así como una clara tendencia a reflejar la visión de las empresas líderes de las cadenas de suministro, olvidando la perspectiva de los proveedores. La segunda parte de la revisión de literatura presentada en la Sección 3.2 (página 51) profundiza en tres líneas de investigación que exploran, desde distintas perspectivas, la inclusión de los pobres en cadenas de suministro. Estas líneas son “Global Value Chains” (GVC), “Base of the Pyramid” (BoP) y “Sustainable Supply Chain Management” (SSCM). La investigación en GVC analiza las cadenas de suministro desde la perspectiva de la globalización económica y el comercio internacional, poniendo especial énfasis en las implicaciones para los países en desarrollo y las comunidades vulnerables. GVC caracteriza las cadenas de suministro según la forma en la que son gobernadas, las oportunidades de mejora que existen para los productores que forman parte de la cadena y el grado de inclusión o exclusión de las comunidades más pobres y vulnerables. La investigación en BoP explora las relaciones comerciales entre empresas y comunidades pobres. La premisa fundamental del concepto BoP es la posibilidad de combinar la generación de beneficios con la reducción de la pobreza. La propuesta original es que mediante la venta de productos y servicios a las comunidades pobres de países en desarrollo, la pobreza puede ser reducida al tiempo que las empresas incrementan sus beneficios, especialmente las grandes empresas multinacionales. Esta idea ha ido evolucionando y, a día de hoy, los investigadores BoP consideran la incorporación de los pobres no sólo como consumidores sino también como empleados, proveedores y co-creadores. La investigación en SSCM ha estado fundamentalmente orientada al estudio de la dimensión medioambiental de la sostenibilidad de cadenas de suministro. Sin embargo, la creciente externalización de la producción a países en desarrollo y las demandas de los grupos de interés para que las empresas aborden todos los aspectos de la sostenibilidad han llevado a los académicos de SSCM a reconocer la importancia de integrar asuntos relacionados con la reducción de la pobreza en sus investigaciones. Algunos estudios comienzan a apuntar los principales retos a los que se enfrentan las empresas para colaborar con productores vulnerables en sus cadenas de suministro. Estos retos son: falta de comunicación, altos costes de transacción y el incremento de la complejidad de las operaciones. Las contribuciones de estas tres líneas de investigación son complementarias para el estudio de las cadenas de suministro inclusivas. Sin embargo, raramente han sido consideradas conjuntamente, ya que pertenecen a ámbitos de conocimiento distintos. Esta tesis integra las aportaciones de GVC, BoP y SSCM en un marco conceptual para la creación y gestión de cadenas de suministro inclusivas. Este marco conceptual para cadenas de suministro inclusivas queda representado en la Figura 9 (página 68). El marco conceptual refleja las motivaciones que llevan a las empresas a colaborar con productores vulnerables, los retos a los que se enfrentan al hacerlo, y los caminos o estrategias que están siguiendo para construir y operar cadenas de suministro inclusivas de manera que sean beneficiosas tanto para la empresa como para los productores vulnerables. A fin de validar y refinar el marco conceptual propuesto, tres casos de estudio se llevan a cabo. Las cadenas de suministro analizadas por los casos de estudio pertenecen al sector agrícola y sus principales proveedores se encuentran en países de África subsahariana. Múltiples métodos de recolección de datos y triangulación son utilizados para mejorar la fiabilidad de los datos. La autora desarrolló trabajos de campo en Senegal, Etiopía y Tanzania. Estos viajes permitieron enriquecer el proceso de recogida de información mediante entrevistas semiestructuradas y conversaciones informales con los principales actores de la cadena de suministro y mediante la observación directa de los procesos y las interacciones entre productores vulnerables y empresas. El Caso de estudio A (Sección 5.1 en página 96) es un caso de estudio único. Analiza la cadena de suministro local de verduras en Senegal. La organización focal es Manobi, una empresa senegalesa que provee servicios de bajo coste a emprendedores locales del sector agrícola. El Caso de estudio A proporciona un interesante análisis del funcionamiento de una cadena de suministro local en un país en desarrollo y muestra como la provisión de servicios profesionales puede mejorar el desempeño de productores vulnerables. El Caso de estudio B (Sección 5.2 en página 122) es un caso de estudio único. Analiza la cadena de suministro global de flor cortada con origen en Etiopía. La organización focal es EHPEA, la Asociación Etíope de Productores y Exportadores Hortícolas, cuya misión es promover y salvaguardar la posición competitiva del sector agrícola etíope en el mercado global. El Caso de estudio B ayuda a comprender mejor la perspectiva de los proveedores respecto a los requerimiento de sostenibilidad del mercado global. También muestra cómo la inclusión de los productores en el proceso de desarrollo de un estándar privado facilita su implementación posterior. El Caso de estudio C (Sección 5.3 en página 143) es un caso de estudio múltiple. Analiza la cadena de suministro global de café especial con origen en Tanzania. Las organizaciones focales son comerciantes que conectan de manera directa a pequeños agricultores de café en países en desarrollo con empresas tostadoras de café en países desarrollados. El Caso de estudio C muestra cómo un pequeño agricultor puede proveer un producto “premium” al mercado global, y participar en un segmento diferenciado del mercado a través de una cadena de suministro transparente y eficiente. Las aportaciones empíricas de los casos de estudio ayudan a validar y mejorar el marco conceptual sobre cadenas de suministro inclusivas (ver discusión en el Capítulo 6 en página 170). El resultado es la propuesta de una nueva versión del marco conceptual representado en la Figura 40 (página 195). Los casos de estudio también proporcionan interesantes aportaciones en relación a la gestión de cadenas de suministro inclusivas y muestran las perspectivas de distintos actores implicados. Esta tesis arroja luz sobre el papel de las empresas en la creación y la gestión de cadenas de suministro inclusivas llevando a cabo una revisión de literatura multidisciplinar y analizando tres casos de estudio en países africanos. Como resultado, esta tesis presenta una serie de contribuciones empíricas y teóricas al ámbito de investigación emergente en torno a las cadenas de suministro inclusivas (Capítulo 7). Esta tesis también pretende ser útil a profesionales que deseen facilitar la incorporación de los pobres como proveedores en condiciones justas y beneficiosas. ABSTRACT The global outlook is changing, and this is influencing the way we understand and try to achieve sustainable human development. Population growth entails increasing pressure over resources, but it also provides greater workforce and talent; concentration in urban areas is changing social dynamics and challenging traditional marketing channels, but also creating news markets and driving innovation; the global economy shift is rebalancing the traditional power imbalance between Western countries and the rest of the world, making new opportunities to arise; and interconnections and global interdependence create new risks but also opportunities for launching initiatives with a global reach. All these trends are impelling us to rethink what development is and in which way poverty alleviation should be approached. It is generally agreed that globalization implies interdependence and, in order to achieve sustainable human development, collaboration of all actors is needed. A convergence of issues, interests and solutions related to sustainable development is being observed across countries and sectors, encouraging strategic collaboration among companies, governments and civil society. There is little doubt nowadays about the crucial role of the private sector in the world’s path towards environmental sustainability and poverty alleviation. Businesses are evolving from a “business as usual” stance to a more sustainable and responsible approach. In the environmental arena, many companies have already “walk the talk”, implementing environmental management systems and trying to reduce emissions and energy consumption. However, regarding poverty alleviation, their contribution is less clear. There are around 1.2 billion people living in extreme poverty. Most of this people still live in rural areas where the agricultural sector employs a big part of the active population. Therefore, improving opportunities and reducing risks for vulnerable producers in the agri-food sector can be a primary engine of rural development and poverty alleviation, particularly in the poor, agriculture-based economies of least developed countries. Some companies are beginning to include the poor into their operations as consumers, suppliers and entrepreneurs. This thesis focuses specifically on the potential opportunities related to the sustainable incorporation of the poor as suppliers of products and/or labor. Business collaboration with vulnerable producers in developing countries is a relatively new trend and it is still understudied. The overall question guiding this thesis is: “How can businesses facilitate the sustainable inclusion of vulnerable producers from least developed countries into supply chains?”. In order to answer the research question, the author has applied a case study research strategy. This methodology is considered appropriate because research about inclusive supply chains is still at an early stage, and because there is a need to understand a real-life phenomenon in depth, but such understanding encompasses important contextual conditions. First, a literature review is conducted, in order to identify the research propositions and theoretical constructs that will guide the data collection. The literature review is divided in two parts: a more general one that explores the social dimension of sustainability of supply chains, and a more specific one that focuses on the incorporation of the poor as suppliers in supply chains. During the last decade, there has been an exponential growth of studies in the field of supply chain sustainability, but research efforts have traditionally been directed towards the analysis of the environmental dimension. Therefore, the literature review presented in Section 3.1 (page 35) that delves into social sustainability of supply chains can be considered a contribution in itself. This literature review reveals that the investigation of social issues in supply chains is gaining momentum and comes from different academic disciplines, namely Supply Chain Management, Corporate Social Responsibility and Development Studies. Existing research about social sustainability of supply chains focuses on three issues: clarify the definition of social sustainability; analyze the implementation of social sustainability strategies in supply chains; and study lead companies’ support to vulnerable suppliers in their transition towards sustainability. A conceptual framework that outlines the main findings that emerge from this first part of literature review is proposed in Figure 7 (page 48). Nevertheless, in this nascent field of social sustainability of supply chains, studies related to poverty alleviation are still scarce. Moreover, a lack of contributions from and about least developed countries has been observed, as well as a tendency to reflect on the lead firms’ standpoint, neglecting the suppliers’ perspective. The second part of the literature review (Section 3.2 in page 51) delves into three research streams that are exploring the inclusion of the poor into supply chains from different viewpoints. These research streams are Global Value Chains (GVC), Base of the Pyramid (BoP) and Sustainable Supply Chain Management (SSCM). GVC research discusses the dynamics of economic globalization and international trade, putting special emphasis in the implications for developing countries and vulnerable communities. GVC characterizes supply chains by the way they are governed, the upgrading opportunities that exist for producers in the chain and the degree of inclusion or exclusion of impoverished communities. BoP research explores trading relationships between businesses and impoverished communities. The core premise of the BoP concept is the possibility to combine profits with poverty alleviation. The original BoP proposition is that by marketing innovative products and services to poor communities in developing countries, poverty would be reduced and companies would increase their benefits, especially multinational companies. This idea has evolved to consider the incorporation of the poor to business activities not only as consumers, but also as employees, entrepreneurs and co-creators. The SSCM school of thought has mainly focused on studying the environmental dimension of supply chain sustainability, neglecting the consideration of the social perspective. However, in recent years, increasing outsourcing of production to developing countries and stakeholders’ demands for a more holistic approach to business sustainability have led SSCM scholars to acknowledge the importance of integrating poverty concerns in this field’s research agenda. Some SSCM studies identify the main operational challenges for companies which engage with vulnerable suppliers in their supply chains: missing communication, higher transactional and operational costs and increased complexity. Contributions from these three research streams are complementary for the study of inclusive supply chains. However, they have been rarely considered together, since they belong to different research areas. This thesis seeks to play a dovetailing role in this scenario by proposing a conceptual framework for creating and operating inclusive supply chains that builds on contributions from GVC, SSCM and BoP research. This framework for inclusive supply chains is depicted in Figure 9 (page 68), and explains the motivations that drive businesses to collaborate with vulnerable suppliers, the chal lenges they face in doing so, and the pathways they are following in order to build and operate inclusive supply chains profitably for both buying companies and vulnerable suppliers. In order to validate and refine the proposed framework, three case studies are carried out. The supply chains analyzed by the case studies belong to the agri-food sector and source from Sub-Saharan African countries. Multiple data collection methods and triangulation are used in order to improve reliability of findings. The author carried out field work in Senegal, Ethiopia and Tanzania. These travels enriched the data collection process, providing semi-structured interviews and informal conversations with the main actors in the supply chains, as well as direct observation of processes and interactions among companies and vulnerable suppliers. Case study A (Section 5.1 in page 96) is a single case study. It analyzes a local supply chain in Senegal providing vegetables to the local market. The focal organization is Manobi, a Senegalese inclusive business which provides affordable ICT services to local entrepreneurs in the agri-food sector. Case study A provides interesting insights into the dynamics of local supply chains and how professional services can help to improve their performance. Case study B (Section 5.2 in page 122) is a single case study. It analyzes a global supply chain with origin in Ethiopia providing cut flowers to the global commodity market. The focal organization is EHPEA, Ethiopian Horticulture Producers and Exporters Association, whose mission is to promote and safeguard the competitive position of the Ethiopian horticulture sector within the global market. Case study B helps to better understand the suppliers’ perspective regarding global market sustainability requirements and shows how the inclusion of suppliers in the process of development of a private standard has a positive impact in its implementation. Case study C (Section 5.3 in page 143) is a multiple case study. It analyzes a global supply chain with origin in Tanzania providing coffee to the global niche market of specialty coffee. The focal organizations are traders who are directly connecting smallholder coffee farmers in developing countries to coffee roasters in developed countries. Case study C shows how smallholder farmers can supply a premium product and be incorporated in a differentiated market segment through a transparent and efficient supply chain. The empirical findings from the case studies help to validate and refine the conceptual framework (see discussion in Chapter 6). The proposal of a new version of the conceptual framework is depicted in Figure 40 (page 195). The case studies also provide interesting insights related to the management of inclusive supply chains and show the perspectives of the different actors involved. This thesis sheds some light on the role of businesses in the creation and operation of inclusive supply chains by carrying out a cross-disciplinary literature review and analyzing three case studies in African countries. In doing so, this thesis presents a series of theoretical and empirical contributions to the emerging academic field of inclusive supply chains (Chapter 7). This thesis also intends to be useful to practitioners willing to improve the incorporation of the poor as suppliers in fair and profitable conditions.

Regulation of transforming growth factor β- and activin-induced transcription by mammalian Mad proteins

Members of the transforming growth factor β (TGF-β) superfamily are involved in diverse physiological activities including development, tissue repair, hormone regulation, bone formation, cell growth, and differentiation. At the cellular level, these functions are initiated by the interaction of ligands with specific transmembrane receptors with intrinsic serine/threonine kinase activity. The signaling pathway that links receptor activation to the transcriptional regulation of the target genes is largely unknown. Recent work in Drosophila and Xenopus signaling suggested that Mad (Mothers against dpp) functions downstream of the receptors of the TGF-β family. Mammalian Mad1 has been reported to respond to bone morphogenetic protein (BMP), but not to TGF-β or activin. We report here the cloning and functional studies of a novel mammalian Mad molecule, Mad3, as well as a rat Mad1 homologue. Overexpression of Mad3 in a variety of cells stimulated basal transcriptional activity of the TGF-β/activin-responsive reporter construct, p3TP-Lux. Furthermore, expression of Mad3 could potentiate the TGF-β- and activin-induced transcriptional stimulation of p3TP-Lux. By contrast, overexpression of Mad1 inhibited the basal as well as the TGF-β/activin induced p3TP-Lux activity. These findings, therefore, support the hypothesis that Mad3 may serve as a mediator linking TGF-β/activin receptors to transcriptional regulation.

Systemic hypoxia changes the organ-specific distribution of vascular endothelial growth factor and its receptors

Vascular endothelial growth factor (VEGF) plays a key role in physiological blood vessel formation and pathological angiogenesis such as tumor growth and ischemic diseases. Hypoxia is a potent inducer of VEGF in vitro. Here we demonstrate that VEGF is induced in vivo by exposing mice to systemic hypoxia. VEGF induction was highest in brain, but also occurred in kidney, testis, lung, heart, and liver. In situ hybridization analysis revealed that a distinct subset of cells within a given organ, such as glial cells and neurons in brain, tubular cells in kidney, and Sertoli cells in testis, responded to the hypoxic stimulus with an increase in VEGF expression. Surprisingly, however, other cells at sites of constitutive VEGF expression in normal adult tissues, such as epithelial cells in the choroid plexus and kidney glomeruli, decreased VEGF expression in response to the hypoxic stimulus. Furthermore, in addition to VEGF itself, expression of VEGF receptor-1 (VEGFR-1), but not VEGFR-2, was induced by hypoxia in endothelial cells of lung, heart, brain, kidney, and liver. VEGF itself was never found to be up-regulated in endothelial cells under hypoxic conditions, consistent with its paracrine action during normoxia. Our results show that the response to hypoxia in vivo is differentially regulated at the level of specific cell types or layers in certain organs. In these tissues, up- or down-regulation of VEGF and VEGFR-1 during hypoxia may influence their oxygenation after angiogenesis or modulate vascular permeability.

Hypersensitivity of Ku80-deficient cell lines and mice to DNA damage: The effects of ionizing radiation on growth, survival, and development

We recently have shown that mice deficient for the 86-kDa component (Ku80) of the DNA-dependent protein kinase exhibit growth retardation and a profound deficiency in V(D)J (variable, diversity, and joining) recombination. These defects may be related to abnormalities in DNA metabolism that arise from the inability of Ku80 mutant cells to process DNA double-strand breaks. To further characterize the role of Ku80 in DNA double-strand break repair, we have generated embryonic stem cells and pre-B cells and examined their response to ionizing radiation. Ku80−/− embryonic stem cells are more sensitive than controls to γ-irradiation, and pre-B cells derived from Ku80 mutant mice display enhanced spontaneous and γ-ray-induced apoptosis. We then determined the effects of ionizing radiation on the survival, growth, and lymphocyte development in Ku80-deficient mice. Ku80−/− mice display a hypersensitivity to γ-irradiation, characterized by loss of hair pigmentation, severe injury to the gastrointestinal tract, and enhanced mortality. Exposure of newborn Ku80−/− mice to sublethal doses of ionizing radiation enhances their growth retardation and results in the induction of T cell-specific differentiation. However, unlike severe combined immunodeficient mice, radiation-induced T cell development in Ku80−/− mice is not accompanied by extensive thymocyte proliferation. The response of Ku80-deficient cell lines and mice to DNA-damaging agents provides important insights into the role of Ku80 in growth regulation, lymphocyte development, and DNA repair.