Comment mesurer la compétitivité structurelle des pays dans les équations d’exportation ?
Bibliographic record
Abstract
Cet article étudie l’impact de l’introduction d’une mesure élargie de la compétitivité structurelle dans les équations d’exportation tirées du modèle d’Armington (1969). À partir d’un modèle en panel composé de 11 pays de la zone euro sur la période 1996-2008 et d’un indicateur de compétitivité globale, nous montrons que la compétitivité structurelle ne peut se résumer au seul facteur innovation. Nous montrons, en outre, que la prise en compte de facteurs de développement financier, de développement humain, d’efficacité des entreprises et d’infrastructure des pays considérés permet une meilleure modélisation des équations d’exportation. Cette étude apporte donc un nouvel éclairage sur les différences de performances commerciales au sein de la zone euro grâce à une mesure plus élargie de la compétitivité structurelle. Il est notamment souligné que la surperformance allemande provient d’une compétitivité-coût accrue conjuguée à des produits innovants mais également d’une politique fiscale avantageuse et d’une plus grande facilité d’accès au crédit pour les entreprises.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".