What Is Restraining Non-Energy Export Growth? Staff Analytical Note 2018-25 (English)
Notice bibliographique
Résumé
This note summarizes the key findings from Bank of Canada staff analytical work examining the reasons for the recent weakness in Canadian non-energy exports. Canada steadily lost market share in US non-energy imports between 2002 and 2017, mostly reflecting continued and broad-based competitiveness losses. In addition to this evidence from the demand side, industry analysis points to supply constraints that are limiting export growth, such as physical capacity and shortages of skilled labour. Transportation bottlenecks, environmental and regulatory changes, and the inability to source raw materials also appear to be limiting export growth in some industries. Evidence suggests supply-side capacity constraints at the industry level as well. These constraints mainly reflect a decline in the factors of production, such as labour input and capital stock, which are likely related to the ongoing competitiveness losses. Simulations using the Bank of Canada’s ToTEM model suggest that demand factors such as competitiveness issues explain most of the recent weakness in non-commodity exports. The simulations also indicate that a monetary policy reaction is required, independent of whether the weakness is driven by demand or supply factors. Staff expect broad-based competitiveness losses and structural supply factors to continue to restrain the growth of non-energy exports over the projection horizon, which extends until 2020.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».