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Enregistrement W1519675478 · doi:10.3386/w14418

The Quality-Complementarity Hypothesis: Theory and Evidence from Colombia

2008· report· en· W1519675478 sur OpenAlexaff
Maurice Kügler, Eric Verhoogen

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2008
Typereport
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplementarity (molecular biology)Quality (philosophy)EconometricsEconomicsMathematical economicsEpistemologyPhilosophyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a tractable formalization and an empirical investigation of the quality-complementarity hypothesis, the hypothesis that input quality and plant productivity are complementary in generating output quality. We embed this complementarity in a general-equilibrium trade model with heterogeneous, monopolistically competitive firms, extending Using uniquely rich and representative data on the unit values of outputs and inputs of Colombian manufacturing plants, we then document three facts: (1) output prices are positively correlated with plant size within industries on average; (2) input prices are positively correlated with plant size within industries on average; and (3) both correlations are more positive in industries with more scope for quality differentiation, as measured by the advertising and R&D intensity of U.S. industries. The predicted and observed correlations between export status and input and output prices are similar to those for plant size. We present additional evidence that market power of either final-good producers or input suppliers does not fully explain the empirical patterns we observe. These findings are consistent with the predictions of our model and difficult to reconcile with alternative models that impose symmetry or homogeneity of either inputs or outputs. We interpret the results as broadly supportive of the quality-complementarity hypothesis.

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 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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,720
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,217 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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