Vertical Specialization of Production: Critical Review and Empirical Evidence for the Mexican Manufacturing Industries 1994-2014
Notice bibliographique
Résumé
This paper surveys Vertical Specialization (VS) from different empirical approaches, including the various conceptualizations of VS, the problems with its quantification, and a case study. The empirical estimation of this paper refers to the Mexican manufacturing industry and the in-bond industry (also known as maquiladora). The purpose of this paper is to compare VS, through the application of the Vertical Intra-Industry Trade (VIIT) indexes, for maquiladora and non-maquiladora industries and to contrast the degree to which the maquiladora industry is integrated with the global value chain relative to the non-maquiladora activities for the 1994-2006 period. Furthermore, this paper quantifies VIIT for the post-maquiladora period (2007-2014) in order to discuss if there have been changes in the VIIT since the conclusion of the maquiladora program in 2006. In particular, this paper tests if the quality ladder hypothesis applies to Mexico for its bilateral trade with the United States and Canada. The empirical estimations show the remarkable differences between maquiladora and non-maquiladora VS and the impacts that changes in the NAFTA tariff schedule for the automotive industry have had on the bilateral trade pattern.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».