Impact of trade liberalization and regional integration on firm behaviour, income levels, and industrialization
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation investigates the influence of economic integration through trade on several aspects of economic activity. The aim is to obtain empirical evidence on whether and how trade integration affects economic activity, and to provide theoretical frameworks to organise and understand the empirical findings. Since trade liberalization and regional integration agreements are the main tools through which the extent of integration can be influenced by policy makers, they are of particular interest throughout the analysis. In the first substantive chapter, I analyse the role of proximity to product markets in explaining the variation of regional per capita income in the European Union. Using a New Economic Geography model, I derive an econometric specification relating income levels to a trade cost and price index weighted sum of the surrounding locations' GDP. I estimate this specification for a sample of 193 EU regions for 1975-1997 and find an important role for market access. However, its main benefits seem to come from increased incentives for physical and human capital accumulation and not through direct trade cost savings. In the second chapter, I extend the analysis of the importance of geographic position and the extent of market integration to the developing world. In particular, I point out that economic geography plays an important role in explaining levels of industrialization in developing countries. First, good access to developed countries' product markets seems to be beneficial for industrialization. Second, geographic position also plays an important role in determining a country's comparative advantage and thus its sectoral specialization. Finally, the last chapter shifts the focus of analysis from the macro-to the micro-level by analysing the impact of trade liberalization on firm-level behaviour. Specifically, I use the Canada-U.S. Free Trade Agreement of 1989 as a natural experiment to show that trade liberalization leads to an increase in mergers and acquisitions activity. I also provide evidence that resources are transferred from less to more productive firms in the process and that the magnitude of the overall transfer is quantitatively important.
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.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».