The Who, What, When, and How of Industrial Policy: A Text-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
Since the 18th century, policymakers have debated the merits of industrial policy (IP). Yet, economists lack basic facts about its use. This study sheds light on industrial policy by measuring and studying global policy practice for the first time. We first create an automated classification algorithm for categorizing industrial policy practice from text. We then apply it to a global database of commercial policy descriptions and quantify policy use at the country, industry, and year levels (2009-2020). These data allow us to study fundamental policy patterns across the world. We highlight four findings. First, IP is common (25% of policies in our database) and has expanded since 2010. Second, instead of blunt tariffs, IP is granular and technocratic. Countries tend to use subsidies and export promotion measures, often targeted at individual firms. Third, the countries engaged most in IP tend to be wealthier (top income quintile) liberal democracies. In our data, IP is rarer among the poorest nations (bottom quintile). Fourth, IP is targeted toward a subset of industries and is highly correlated with an industry’s revealed comparative advantage. We show that industrial policy is a prominent feature of the global economy and a far cry from industrial policies of the past.
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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».