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Enregistrement W7015788817

Trade cost and export diversification: Evidence from Chinese firms

2017· other· en· W7015788817 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMunich Personal RePEc Archive (Munich University) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTariffScope (computer science)ProductivityExchange rateProduction (economics)Economies of scopeChinaExport performance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,151 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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