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Enregistrement W3133150362 · doi:10.22201/fe.24488143e.2021.52.599

Análisis de las condiciones estructurales de la industria automotriz en México ante la entrada en vigor del T-MEC / Analysis of the Structural Conditions of the Automotive Industry in Mexico Before the Entry into Force of the T-MEC

2021· article· es· W3133150362 sur OpenAlexaboutno aff
Rafael García Moreno, Alejandro Rogelio Álvarez Béjar

Notice bibliographique

RevueEconomíaUNAM · 2021
Typearticle
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyWelfare economicsPhilosophyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El objetivo del articulo es presentar un analisis integral sobre los elementos estructurales que caracterizan a la industria automotriz localizada en Mexico. En principio, se estudia la composicion de la industria, asi como las ventajas estructurales que ofrece la economia nacional a la localizacion de un mayor numero de unidades productivas que participan activamente en las cadenas globales de valor; en particular, la cercania geografica con el mercado de Estados Unidos, las condiciones de acceso a dicho mercado, las bajas tasas salariales, asi como las politicas de promocion al ingreso de inversion extranjera y de conformacion de conglomerados industriales (clusters automotrices). De manera posterior, la metodologia de analisis considera las variables fundamentales que influyen sobre el funcionamiento de la industria, tales como produccion, ventas, exportaciones, empleo, salarios, inversion extranjera directa y consumo. En general, los resultados obtenidos dan cuenta de una industria con vocacion exportadora que depende, de manera significativa, del mercado externo. En este sentido, el valor del estudio esta en la coyuntura que enfrenta la industria ante la entrada en vigor del Tratado Mexico, Estados Unidos, Canada (T-MEC). Sin duda la industria automotriz instalada en Mexico esta atravesando por un momento delicado, que exhibe la debilidad del mercado interno, asi como les efectos derivados del confinamiento provocado por el COVID-19. Dado que el T-MEC inicio operaciones el pasado 1 de julio de 2020, es relevante conocer las condiciones que esta presentando la industria, para realizar los ajustes necesarios y estar en capacidad de generar los elementos que permitan retomar la tendencia positiva que se registro despues de la crisis de 2009 y que se mantuvo casi hasta 2018, cuando la variacion anual fue cercana a 0%. Abstract The objective of the article is to present a comprehensive analysis of the structural elements that characterize the automotive industry located in Mexico. In principle, the composition of the industry is studied, as well as the structural advantages that the national economy offers to the location of a greater number of productive units that actively participate in global value chains; in particular, the geographic proximity to the US market, the access conditions to said market, the low wage rates, as well as the policies to promote the entry of foreign investment and the creation of industrial conglomerates (automotive clusters). Subsequently, the analysis methodology considers the fundamental variables that influence the industry operation, such as production, sales, exports, employment, wages, foreign direct investment and consumption. In general, the results obtained show an industry with an export vocation that depends, in a significant way, on the foreign market. In this sense, the value of the study is in the situation faced by the industry at the entry into force of the United States, Mexico and Canada Agreement (USMCA). Undoubtedly, the automotive industry installed in Mexico is going through a delicate moment, which shows the weakness of the domestic market, as well as the effects derived from the confinement caused by COVID-19. Given that the T-MEC began operations on July 1, 2020, it is relevant to know the conditions that the industry is presenting, to make the necessary adjustments and be able to generate the elements that allow to resume the positive trend registered after the 2009 crisis and that lasted almost until 2018, when the annual variation was close to zero percent

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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