Notice bibliographique
Résumé
This dissertation consists of three essays that study the industrial organization of China's manufacturing sector from an empirical perspective. It uses structural estimation to look into the performance of China's manufacturing sector with a particular emphasis on the steel industry - a key sector in China that produces half of the world's steel. This dissertation also examines the financial constraints that manufacturing firms face. Chapter 1 documents the development of the steel industry in the past two decades. Chapter 2 studies productivity differences in vertically-integrated Chinese steel facilities, using a unique dataset that provides equipment-level information on inputs and output in physical units for each of the three main stages in the steel value chain, i.e., sintering, iron-making and steel making. We find that private integrated facilities are more productive than provincial state-owned facilities, followed by central state-owned facilities. This ranking lines up with our productivity estimates in the two downstream production stages, but central state-owned facilities outperform in sintering, most likely because of their superior access to high-quality raw materials. The productivity differential favoring private facilities declines with the size of integrated facilities, turning negative for facilities larger than the median. We attribute this pattern to differences in the internal configuration of integrated facilities, which reflect the greater constraints confronting expanding private facilities. Increasing returns to scale within each stage of production partially offset these costs, and rationalize the choice of larger facilities. Chapter 3 draws on the Chinese Industrial Survey Data from 1998 to 2007 to examine financing constraints in the manufacturing sector. Building on the Euler Equation approach and applying the dynamic GMM estimation, we find that on average private firms face more obstacles in accessing credit than state-owned enterprises (SOEs). Contrary to the widely accepted view that China's private sector is largely excluded from formal credit allocation, we find that large firms, both state-owned and private, are not credit constrained. Medium and small SOEs are financially constrained, although to an extent less than their private counterparts of similar size. Moreover, the capabilities of firms in accessing external finance differ by economic region and across industries.
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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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».