Countries don’t trade, firms do: A firm-level assessment of CETA
Notice bibliographique
Résumé
: The impact of free trade agreements (FTAs) has been analysed by numerous empirical studies that focus on their effect on trade values. But what about the number of trading firms? Do FTAs lead to new firms becoming exporters or importers? Using data from the OECD-Eurostat Trade by Enterprise Characteristics dataset and estimating a structural gravity model, this paper examines the effect of the EU-Canada Comprehensive Economic and Trade Agreement (CETA) on the number of EU exporting and importing firms. When debating its future effects during the negotiations, the CETA agreement was the subject of both hope and criticism, including its potential negative effect on small firms. We explore the heterogeneous response of firms to CETA by sector, firm size and EU country. We find a positive but diverse response from EU firms to the opportunities offered by the CETA agreement. On average, CETA increased the number of EU exporting firms by around 11%. The largest increases were found in Spain and Lithuania (over 30%), while the lowest increases were in Italy (8.7%). The increase in the number of trading firms has been higher for small than for large firms. These findings underscore the importance of considering firm-level impacts in trade policy assessments.
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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 | 0,000 |
| 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 ».