Industrial Policy Implementation: Empirical Evidence from China’s Shipbuilding Industry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Industrial policies are widely used across the world. In practice, designing and implementing these policies is a complicated task. In this paper, we assess the long-term performance of different industrial policy instruments, which include production subsidies, investment subsidies, entry subsidies, and consolidation policies. To do so, we examine a recent industrial policy in China aiming to propel the country’s shipbuilding industry to the largest globally. Using firm-level data from 1998 to 2014 and a dynamic model of firm entry, exit, investment, and production, we find that (i) the policy boosted China’s domestic investment, entry, and international market share dramatically, but delivered low returns and led to fragmentation, idle capacity, as well as depressed world ship prices; (ii) the effectiveness of different policy instruments is mixed: production and investment subsidies can be justified by market share considerations, while entry subsidies are wasteful; (iii) counter-cyclical policies, firm-targeting, and shortening the intervention horizon can substantially reduce distortions. Our results highlight the critical role of firm heterogeneity, business cycles, and firms’ cost structure in policy design. Finally, when exploring potential rationales, we find support for nonclassical considerations, such as reducing freight rates to boost Chinese trade.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».