Les taux de change bilatéraux adoptés pour l’entrée dans l’euro sont-ils des taux d’équilibre?
Bibliographic record
Abstract
Au mois de mai 1998, les autorités européennes ont décidé de fixer de manière irrévocable les parités bilatérales pour les monnaies des 11 pays qui ont adopté l’euro. En étudiant les taux de change bilatéraux des différents pays européens face au deutsche mark, on montre que dans la plupart des cas, ces parités sont très proches de taux de parité des pouvoirs d’achat (PPA) définis à l’aide de niveaux généraux de prix (prix à la consommation ou prix du Produit Intérieur Brut). À l’inverse, ces parités ne sont pas compatibles avec ce que donnerait l’utilisation d’une parité des coûts unitaires du travail. Ainsi, on observe que l’entrée dans l’euro s’est faite à des niveaux de taux de change qui valident des écarts de coûts pouvant atteindre 40 %. Or, une analyse en termes de causalité montre que ce sont les distorsions de coûts plus que celles de prix qui sont significatives pour expliquer des déséquilibres internes et/ou externes. Ces conclusions conduisent à douter de la pertinence d’une référence à une PPA des niveaux généraux de prix et invitent à tenir compte davantage des coûts unitaires du travail pour la fixation des parités d’équilibre.
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 | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".