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Enregistrement W2907517016 · doi:10.1093/restud/rdaf029

Barriers to Entry and Regional Economic Growth in China

2025· preprint· en· W2907517016 sur OpenAlexafffund
Loren Brandt, Gueorgui Kambourov, Kjetil Storesletten

Notice bibliographique

RevueThe Review of Economic Studies · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFirm Innovation and Growth
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNorges Forskningsråd
Mots-clésConvergence (economics)ChinaSalientBarriers to entryEconomic geographyProductivityEconomicsManufacturing sectorConstruct (python library)Labour economicsBusinessIndustrial organizationEconomic growthGeographyMarket structure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Labour productivity in manufacturing differs starkly across regions in China. We document that productivity, wages, and start-up rates of non-state firms have nevertheless experienced rapid unconditional regional convergence after 1995. To analyse these patterns, we construct a Hopenhayn model that incorporates location-specific capital wedges, output wedges, and entry barriers. Using Chinese Industry Census data, we estimate these wedges and examine their role in explaining differences in performance and growth across prefectures. Entry barriers explain most of the differences. We investigate the empirical covariates of these entry barriers and find that changes in barriers are causally related to changes in the size of the state sector: a smaller state sector leads to lower entry barriers.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations26
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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