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Enregistrement W1844950269 · doi:10.1111/caje.12413

Deep trade agreements and vertical FDI: The devil is in the details

2019· article· en· W1844950269 sur OpenAlexvenueno aff
Alberto Osnago, Nadia Rocha, Michèle Ruta

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeign direct investmentMultinational corporationInternationalizationIntellectual propertyBusinessOutsourcingInternational economicsInternational tradeInvestment (military)Production (economics)Free tradeLiberalizationEconomicsMarket economyMicroeconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although pre‐1990s preferential trade agreements focused mostly on tariff liberalization, recent agreements increasingly contain deep provisions in diverse areas, such as intellectual property rights, investment and standards. At the same time, there has been a remarkable increase in the internationalization of production through foreign direct investment and outsourcing. This paper studies how deep trade agreements affect the international organization of production. Using new measures of the depth and content of preferential trade agreements and of vertical foreign direct investment, the analysis finds evidence that the depth of trade agreements is correlated with vertical foreign direct investment. Furthermore, this relationship is driven by the provisions that improve the contractibility of inputs provided by suppliers, such as standards, while provisions that increase the contractibility of headquarter services, such as intellectual property rights and investment protection, are generally negatively correlated with foreign investment. This finding is consistent with the so‐called “property rights” theory of the multinational firm according to which improving the contractibility of an input reduces the importance of giving incentives through ownership.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,013 · 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

Citations73
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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