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Enregistrement W1500251059 · doi:10.1080/00036846.2015.1008772

Chinese firm and industry reactions to antidumping initiations and measures

2015· article· en· W1500251059 sur OpenAlex
Chunding Li, John Whalley

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueApplied Economics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensCentre for International Governance InnovationWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaBusinessPanel dataProductivityDeveloping countryEconomicsInternational tradeEconometricsMacroeconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because of large and rapid growing export volumes and its formal status as a non-market economy; China has been the subject of large numbers of both antidumping initiations and measures. Current estimates are that around 40% of such actions are against China; India, in turn, is the largest source of initiation against China by number of actions. Here we explore the reactions of Chinese firms and industries to these actions. No other papers to our knowledge explore these reactions empirically. We use industrial panel data on all Chinese firms in the industry, foreign firms operating within China and state owned enterprises (SOE) for aggregated firms group between 1997 and 2007. This provides information on sales, profits, firm numbers, labor productivity, and employment. We are able to link this data with a World Bank dataset on antidumping actions by industry by country (both by and against) for the same period. We then use a dynamic system GMM estimator to explore the importance of different forms of Chinese firms' overall response to both initiations and measures. We also separately analyze antidumping actions against China from developed and developing countries, US and EU to compare their different effects. We find that antidumping actions by developed and developing countries negatively impact industrial profits and employee and firm numbers and also exports. Output impacts are the smallest. Labor productivity is improved by antidumping actions. We also find that different kinds of firms show different responses. All firms together in an industry react to antidumping the most, and foreign and SOE firms show a much smaller response. Also, developed countries' antidumping actions have more negative impact than developing countries' actions for all firms and SOEs, but foreign firms' impacts are the opposite. Chinese industry reactions to antidumping actions by the US and EU are the same as for other developed countries, but the effects of US actions are larger. US antidumping actions have more impact than EU's on firm numbers, employees and exports, and EU antidumping has more influence than US on output, profit and labor productivity. Finally, comparing Chinese, foreign, and SOE firm's reactions to US and EU antidumping actions, our results show foreign firms to be hurt more by antidumping from EU. We discuss policy implications in a concluding section.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,135 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle