Going the distance: Estimating the effect of provincial borders on trade when geography (and everything else) matters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In the presence of often‐cited provincial non‐tariff trade barriers, one should observe provincial border effects in Canada. However, using provincial trade data leads to upward biased estimates of the border effect, because intraprovincial trade is skewed towards short distance flows that are poorly estimated by gravity models. We overcome this bias by using sub‐provincial trade flows generated from a transaction‐level transportation dataset. The results show that border effects fall as geographies are more fine‐grained and uniform. In contrast to the US, where state border effects were eliminated using similar approaches, provincial border effects remain, with an implied 6.9% tariff equivalent. Résumé. Tenir la distance: estimation de l’effet frontalier provincial sur le commerce en tenant compte de la géographie. Lorsque l’on aborde la question très discutée des obstacles non‐tarifaires aux échanges commerciaux, il convient d’observer l’effet des frontières provinciales au Canada. L’utilisation de données commerciales interprovinciales se traduit néanmoins par des biais par excès au niveau de l’effet frontalier, les flux de courtes distances étant surreprésentés et mal évalués par les modèles gravitaires. Afin de résoudre ce problème d’écart systématique par excès, nous utilisons des données commerciales infraprovinciales issues d’un ensemble de données transactionnelles relatives au transport. Nos résultats montrent que l’effet frontalier diminue dès lors que les unités géographiques sont plus petites et uniformes. En utilisant les mêmes approches, on constate que l’effet frontalier disparaît aux États‐Unis. En revanche, au Canada, l’effet frontalier persiste avec un équivalent tarifaire implicite de 6,9 %.
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 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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».