Trade, fiscal transfers, diversity and the resource curse : evidence from Canada and the US
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines various issues related to intranational and international trade, fiscal decentralization, trade openness, economic diversity, resource curse and economic growth – all within a Canada-US sub-national framework. Chapter 1 provides the motivation for the study and sets the stage for the various empirical-based policy trade-offs and insights arrived at in the subsequent chapters. In chapter 2, we examine the extent to which trade costs, modeled by distance and contiguity, influence the magnitude and direction of both east-west and north-south trade in Canada and the US .We provide an alternative framework which pays special attention to estimation issues related to unobserved heterogeneity, log-linearization in the presence of heteroscedasticity, and logarithmic transformation of zero bilateral trade flows. In all, this thesis provides updated results and garners further evidence in support of the home bias argument of McCallum (1995) and Obstfeld and Rogoff (2000b). Equally, our results uphold the Linder-hypothesis, but refute the Heckscher-Ohlin factor endowment proposition. Chapter 3 focuses on the relative importance of fiscal redistribution and trade openness in the economic growth analysis of Canada and the US. Using a dynamic panel of Canada-US data, we estimate the importance of redistributive flows based on personal income after federal taxes and transfers, and pretax personal income. We conclude that there is a clear incidence of “immiserising growth”. The coefficient of the interaction variable gives no evidence of fiscal transfer-induced growth across all four major estimators. Chapter 4 explores the diversity-resource-growth nexus. The first major conclusion is that the diversity measures employed are arbitrary because both the absolute and relative specialization measures, on which they are based, are arbitrary. We find evidence for a positive direct relationship for the diversity-growth nexus. Due to statistically insignificant coefficients, the GMM framework does not provide us with predictive power to test the resource curse proposition. However, through the fixed effects technique, we provide evidence for the role of economic diversity as a transmission channel of the resource curse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».