Estimating Trade Flows: Trading Partners and Trading Volumes<sup>*</sup>
Notice bibliographique
Résumé
We develop a simple model of international trade with heterogeneous firms that is consistent with a number of stylized features of the data. In particular, the model predicts positive as well as zero trade flows across pairs of countries, and it allows the number of exporting firms to vary across destination countries. As a result, the impact of trade frictions on trade flows can be decomposed into the intensive and extensive margins, where the former refers to the trade volume per exporter and the latter refers to the number of exporters. This model yields a generalized gravity equation that accounts for the self-selection of firms into export markets and their impact on trade volumes. We then develop a two-stage estimation procedure that uses an equation for selection into trade partners in the first stage and a trade flow equation in the second. We implement this procedure parametrically, semiparametrically, and nonparametrically, showing that in all three cases the estimated effects of trade frictions are similar. Importantly, our method provides estimates of the intensive and extensive margins of trade. We show that traditional estimates are biased and that most of the bias is due not to selection but rather due to the omission of the extensive margin. Moreover, the effect of the number of exporting firms varies across country pairs according to their characteristics. This variation is large and particularly so for trade between developed and less developed countries and between pairs of less developed countries.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».