Good Names Beget Favors: The Impact of Country Image on Trade Flows and Welfare
Notice bibliographique
Résumé
This paper estimates the effects of time-varying consumer preference bias on trade flows and welfare. We use a unique data set from the BBC World Service Poll, which surveys (annually during 2005–2017 with some gaps) the populations of a wide array of countries on their views of whether an evaluated country is having a mainly positive or negative influence in the world. We identify the effects on consumer preference parameters due to shifts in these country image perceptions and quantify their general equilibrium effects on bilateral exports and welfare (each time for an evaluated exporting country, holding the exporting country’s own preference parameters constant). We consider five important shifts in country image: the George W. Bush effect, the Donald Trump effect, the Senkaku Islands Dispute effect, the Brexit effect, and the Good-Boy Canadian effect. We find that such changes in bilateral country image perceptions have quantitatively important trade and welfare effects. The negative impact of Donald Trump’s “America First” campaign rhetoric on the U.S.’s country image might have cost the United States 4%–5% of its total exports and welfare gains from trade. In contrast, the consistent improvement of Canada’s country image between 2010 and 2017 has amounted to more than 8% of its total welfare gains from trade. This paper was accepted by Matthew Shum, marketing.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».