Effects of Multiple Dimensions of Intangible Distance on Agro-food Exports: Evidence from China
Notice bibliographique
Résumé
Intangible distance may play a role as both trade barriers and competitive advantages in cross-border trade. Moreover, for agro-food products, intangible distance reflects the discrepancy between eating habits of the importing and exporting countries, and thus affects agro-food trade also as “eating-habit distance”. This paper investigates the effects of four dimensions of intangible distance on China’s agro-food exports, namely, cultural distance, institutional distance, distance in education, and distance in industrial development. A panel data of 78 countries covering the period 2002-2016 is used, and an extended gravity model is employed. We control for the effects of quality or level of institution, education, and industrial development of China and its trading partners to distinguish the “quality effects” from “distance effects” and to test the robustness of the results. To explore the (possible) different effects of intangible distance on different categories of agro-food products, we consider not only the total agro-food exports, but also the individual samples of the four agro-food categories classified according to the Harmonized System codes. We find that all these dimensions of intangible distance influence China’s agro-food exports significantly, at least for certain categories of agro-food products. Distance in institution, education, and industrial development function as measures of trade costs, whereas cultural distance functions more like a reflection of competitive advantage. Furthermore, when the distance in institution, education or industrial development increases in favor of the importing countries, the negative effects of intangible distance are partly neutralized by the importers’ improved level of institution, education or industrialization.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».