An Industrial Organization Approach to the Study of Export Intensity: Strategic Market Interactions and Export Intensity
Notice bibliographique
Résumé
In developing countries characterized by relatively small domestic markets, local firms may have to internationalize in order to realize their growth potential.Despite the formidable challenges that may accompany the internationalization process, globally-oriented managers and domestic policymakers may effectively craft coherent export-promotion strategies and policies, respectively, if they have a solid understanding of the determinants of export performance.While the empirical export performance literature in the field of international business (IB) has the potential to contribute towards this end, it appears to be hampered by a paucity of rigorous theoretical frameworks.In the virtual absence of a well-articulated direction on how to fill this theoretical void, this paper makes a case for the application of industrial organization (IO)-based modeling in this line of research.It formulates a model of exporting in the context of market structures characterized by a monopoly, and a (symmetric linear) Stackleberg duopoly with price discrimination.Under this theoretical framework, it is found that the Stackleberg leader has an export intensity of zero, while the Stackleberg follower has an export intensity of one-half.But at an export intensity of two-thirds, the price-discriminating monopolist has the largest export intensity.These analytical results provide insights into the so-called "industry effects" phenomenon that has been noted in empirical export performance studies, and strengthens the theoretical argument for the conventional use of industry-dummy variables to control for hypothesized industry effects.More generally, this paper signals a potentially fruitful direction for IO-based modeling in the extant empirical export performance literature.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».