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Abstract
Résumé Dans un cadre néo-classique traditionnel, moyennant quelques hypothèses, le taux de change réel d’équilibre de long terme (TCRELT) n’est déterminé que par la productivité relative du secteur exposé national, relativement à cette même productivité relative à l’étranger (effet « Balassa-Samuelson »). Dans cet article, en employant des données construites à partir de la base de données sectorielles internationales (ISDB) publiée par l’OCDE (14 pays, 1970-1996), nous dégageons trois faits stylisés complémentaires, contraires à la théorie, dont les deux premiers trouvent une première confirmation économétrique. Il n’existe pas en général de relation à long terme entre taux de change réel (TCR) et (double) productivité relative du secteur exposé. La PPA relative sur le secteur exposé à la concurrence internationale est mal vérifiée. Elle ne l’est clairement pas entre le dollar, le yen et le mark. En particulier, le TCR du secteur exposé du dollar s’est déprécié vis-à-vis des 13 monnaies étudiées à l’exception du dollar canadien, parfois dans des proportions considérables : il a par exemple perdu plus de la moitié de sa valeur par rapport au yen entre 1970 et 1996. Enfin, la très grande majorité des pays affichent sur longue période une forte corrélation entre taux de change réel du secteur exposé et taux de change réel du secteur abrité, alors que la théorie prédit une corrélation nulle avec des TCR du secteur exposé constants. Ces observations nous amènent à conclure que, dans le cas des pays développés, l’évolution des TCR, tous secteurs confondus, des pays s’explique généralement davantage par celle du TCR du secteur exposé que par l’effet Balassa-Samuelson. C’est par exemple le cas du Japon vis-à-vis des États-Unis : contrairement aux résultats de plusieurs travaux antérieurs, l’appréciation réelle du yen au cours des deux décennies écoulées tient davantage à l’envolée de son TCR exposé qu’à un effet Balassa-Samuelson qui apparaît notoirement faible. Classification JEL : F31.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".