Trade cost and export diversification: Evidence from Chinese firms
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the relationship between the number of varieties a firm decides to export (its export scope) and the characteristics of the destination country. Using Chinese firm-level customs data for 2001 and 2006, we document that Chinese exporters adjust their export scope to different characteristics of destination countries. We show that firms export fewer varieties to countries that display higher exchange rate volatility, that are farther away from China, or that impose higher import-tariff rate. Also, we find that the response to the tariff reduction process due to China’s entry into the WTO in 2001 is heterogeneous across firms: high productivity firms (the total factor productivity is measured through the Olley-Pakes method) expanded their export scope, while low productivity firms reduced it. With this evidence at hand, we develop a flexible and tractable theoretical model to rationalize our empirical findings. Our framework considers heterogeneous firms’ optimization decisions involving both production and export varieties and their interplay with the exchange rate volatility, the distance to the destination country, and the tariff rate. Our model predicts that the export scope decreases in the level of exchange rate volatility, distance, and tariff rate of a destination country: firms can reduce the export scope if the destination countries suffer negative demand shocks, but cannot expand the export scope if positive shocks occur, due to insufficient pre-investment in production capacity. Also, our model predicts that high-productivity firms have an advantage in producing higher quality products, and in response to a tariff reduction the demand for high-quality products increases more than that for low-quality products: thus, high productivity firms react by expanding their export scope, but low productivity firms may reduce their export scope due to the increase in market competition.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».