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Enregistrement W2588067679 · doi:10.1111/cjag.12133

The Intensive and Extensive Margins of China's Agricultural Trade

2017· article· en· W2588067679 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaoheng Zhang, Xianhui Geng, Xu Tian

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChinaMargin (machine learning)ProductivityAgricultureEconomicsInternational tradePolitical scienceHumanitiesWelfare economicsGeographyEconomic growthPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Utilizing the 1995–2013 Harmonized System's six‐digit agricultural product data for China, this study measures the dual margin contribution to export growth in China's agricultural products. Results show that contribution from the intensive margin has reached and been staying at a high level since 2007, providing new insight in explaining the deteriorating terms of trade in China's agricultural products. In light of this, an empirical analysis of the determinants of dual margins indicates that larger trading partners lead to less growth in exports of both new and existing products. Destination countries with higher labor productivities and lower fixed trade costs are China's target markets to convert intensive‐margin‐driven growth into extensive‐margin‐driven growth. In addition, the impact of relative labor productivity and free trade agreements on the intensive margin differs between primary and processed products due to their product characteristics. Au moyen des données à six chiffres du produit agricole pour la Chine provenant du Système harmonisé de 1995–2013, cette étude mesure la double marge de contribution à la croissance, des exportations des produits agricoles chinois. Les résultats démontrent que la contribution provenant de la marge intensive a atteint et demeure élevée depuis 2007, fournissant de nouvelles explications aux termes de l′échange des produits agricoles chinois. Étant donné ces informations, une analyse empirique des déterminants des doubles marges indique que les grands partenaires commerciaux mènent à moins de croissance dans les exportations à la fois de produits nouveaux et existants. La Chine choisit comme cibles les pays de destination avec une productivité élevée de la main‐d'œuvre et de faibles coûts fixes de commerce pour convertir la croissance stimulée par les marges intensives en croissance stimulée par les marges extensives. Qui plus est, l'impact de la productivité relative de la main‐d'œuvre et des accords de libre‐échange sur les marges intensives diffère des produits primaires aux produits transformés en raison des caractéristiques du produit.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,130 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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