TRADE IN POLARIZED AMERICA: THE BORDER EFFECT BETWEEN RED STATES AND BLUE STATES
Notice bibliographique
Résumé
Political and cultural polarization in the United States is widely discussed, but does it relate to any economic disconnection among states? We estimate the “border” effect between Red and Blue states using the gravity equation with a nonlinear generalized method of moments estimator to simultaneously overcome the problems associated with endogeneity, cross‐state price differences, and zero‐trade flow. The border effect is robustly confirmed for the 2000s, while not so robustly detected for the 1990s. Notably, in 2007, the border reduces trade between Red and Blue states to approximately 75% of the trade within each set of states. This estimated border effect is much smaller than the United States–Canada national border effect estimated by Anderson and van Wincoop (2003), and by Feenstra (2002), yet is comparable to the border effect that Nitsch and Wolf (2009) find for the former West and East Germanies approximately 10 years after reunification. While the border effect in Germany after reunification is decreasing, the border effect between the Red and Blue states is emerging. We also find the border effect is more significant for consumption, rather than intermediate, goods. The border effect is an important indicator for a potential dismantling of the economic connectivity in the United States. (JEL D72, F10, F15, R1)
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».