Regionalization, Changes in Home Bias, and the Growth of World Trade
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we use numerical modeling methods to quantitatively assess the impacts of changes in home bias within regions on the growth of world trade among major blocs over the last three decades.Existing work focuses on the impacts of trade barrier, transport cost and income changes on trade growth, rather than preferences.Removing changes in home bias over the last three decades from our global general equilibrium model reduces world trade by 27% compared to actual world trade in 2004 in our central case scenario.These results support the view that world trade among major blocs has became more regionalized rather than internationalized which we suggest may be due to a proliferation of free trade agreements.We calibrate a simple global trade model of inter bloc trade to both 1975 and 2004 data and substitute different calibrated parameters from the two data sets between model parameterizations.Our results suggest that if changes over time in home bias involving different regionally sourced goods in a multi-region multi product model are removed, substantial effects follow for the growth of world trade in the last three decades.Home bias changes in developed and developing economies reduce world trade by 8% and 19% respectively, suggesting that regionalization is more pronounced in developing country trade.Our results also indicate that income growth, income convergence, and falling trade costs explain 76%, 4%, and 7% respectively of the growth of world trade over the last three decades.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».