Inventory Management, Product Quality, and Cross‑Country Income Differences
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has documented that export shipments are “lumpy”— exporters make infrequent and relatively large shipments to any given export destination. This fact has been interpreted as implying that fixed, per shipment cost and inventory management decisions play a key role in international trade. We document here that exports from poor countries are considerably more lumpy—have higher fixed per shipment cost— than those from rich countries. Using a model of trade with inventory management, we estimate that the country at the ninetieth percentile of the distribution of per shipment costs has almost three times higher costs than the one at the tenth percentile. We show that these per shipment cost differences have a reduced-form representation given by an ad valorem trade cost that varies with export country income (as in Waugh 2010 ). A calibrated version of the model that incorporates these estimates and allows for endogenous product quality reveals that cross-country differences in per shipment costs explain almost 40 percent of the observed cross-country differences in income. It also shows that policies that lower per shipment costs can lead to significant welfare gains, mainly due to induced quality upgrading. (JEL F12, F14, F43, G31, O16, O19)
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».