Quantitative Restrictions and Quality Upgrading: The Case of the Multi-Fibre Agreement
Notice bibliographique
Résumé
The thesis uses the end of the Multi-Fibre Agreement to test the theory of quality-upgrading, which states that firms facing quotas will export higher-quality products to generate the greatest economic rent from each individual exported good. The Multi-Fibre Agreement (MFA) is a set of quantitative restrictions placed by the US on textile exports from Asian nations that began in 1974 and ended January 1, 2005. The thesis constructs a hedonic regression to isolate the quality and price characteristics of goods exported from China, and it creates a fixed effects regression to estimate the impact of quotas on the quality and price of goods exported. The study finds that the end of the MFA led to a 9 percent decrease in the quality of goods exported in previously restricted groups and a 26 percent decrease in the price of goods exported from China. Furthermore, it is the first study to evaluate how the reinstatement of ex ante textile quotas in 2006 impacted the price and quality of Chinese goods exported and found the resulting increase in quality to be 19 percent and the increase in price to be 21 percent (all statistically significant at the 1 percent level). The thesis also generates a theory for how quotas on Chinese textiles lead to a decrease in quality of goods produced by firms in nations that do not themselves face quotas on exports (specifically Canada,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».