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Enregistrement W3034362127 · doi:10.1111/roie.12486

Structural change and global trade flows: Does an emerging giant matter?

2020· article· en· W3034362127 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueReview of International Economics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsChinaCommodityEmerging marketsWageInternational economicsProduction (economics)Trade barrierInternational tradeEconomies of scaleLabour economicsMarket economyMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, we develop a novel trade‐accounting framework that is based on a multi‐country, multi‐industry model of trade. The framework links observed changes in wages, sectoral employment shares, total labor force, and bilateral trade costs to changes in bilateral trade values at the sector level. In our application, we quantify the changes in trade patterns from 1995 to 2010 among 15 advanced and emerging market economies attributable to structural change in China, focusing on three manifestations of trade creation and destruction: China’s replacement of manufactured final goods exports to advanced economies at the expense of other economies; an expansion of China’s imports of manufactured final goods and commodities; and an expansion of China’s imports of parts and components that are then processed and exported as manufactured final goods to the advanced economies. Our main findings are: (a) scale effects have more than compensated for the loss of competitiveness due to higher wages in China; (b) China’s wage growth has been an economically more significant determinant of trade creation and destruction than its reallocation of labor across sectors, and (c) structural change in China has shifted other countries toward more commodity‐intensive production.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,177 · 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