Industrial Policy: Lessons from Shipbuilding
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Industrial policy has been used throughout history in some form or other by most countries. Yet, it remains one of the most contentious issues among policy makers and economists alike. In part, this is because the empirical evidence on whether and how it should be implemented remains slim. Scant data on government subsidies, conflicting theoretical arguments, and the need to account for governments’ short and long-run objectives, render research particularly challenging. In this article, we outline a theory-based empirical methodology that relies on estimating an industry equilibrium model to measure hidden subsidies, assess their welfare consequences for the domestic and global economy, as well as evaluate the effectiveness of different policy designs. We illustrate this approach using the global shipbuilding industry as a prototypical example of an industry targeted by industrial policy, especially in periods of heavy industrialization. Just in the past century, Europe, followed by Japan, then South Korea, and more recently China, developed national shipbuilding programs to propel their firms to global leaders. Success has been mixed across programs, certainly by welfare metrics, and sometimes even by growth metrics. We use our methodology on China to dissect the impact of such programs, what made them more or less successful, and how we can justify why governments have chosen shipbuilding as a target.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle