Un estudio sobre el comercio intra-industrial de México en el tratado de libre comercio de América del Norte
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Abstract
El objetivo de esta investigacion es la medicion y estimacion de los determinantes de los Indices de Comercio Intra-Industrial (CII) bilateral para la industria manufacturera no maquiladora de Mexico en el contexto del Tratado de Libre Comercio de America del Norte (TLCAN) que corresponde al periodo 1994-2006. En este trabajo se sostiene la pertinencia de aislar el contenido del componente maquilador de los flujos de comercio exterior ya que estas corresponden a un intercambio de bienes en diferentes etapas de produccion, mientras que el CII ha sido analizado y cuantificado como el comercio de bienes que pertenecen a una misma etapa productiva. En ese entendido se ofrece una medicion ajustada de los indices considerando ademas su diferenciacion respecto de su naturaleza horizontal y vertical. Se comprueba que los indices calculados teniendo en cuenta los flujos maquiladores sobre-estiman el desempeno de este tipo de comercio, en particular con Estados Unidos con el que se tiene un significativo comercio, mientras que con Canada existe una sobre-estimacion aunque no de la misma magnitud. Asimismo, se evidencia que el comercio bilateral mexicano ha sido principalmente de naturaleza vertical y se ha concentrado en un reducido numero de sectores industriales. Asimismo, se plantea un conjunto de variables explicativas con el objetivo de analizar los determinantes de este CII. Para ello se utiliza una funcion econometrica de Minimos Cuadrados No Lineales (MCNL) y un Modelo Lineal Generalizado (MLG) que confirman como las diferencias en el desarrollo economico asi como la presencia del capital extranjero y la diferenciacion horizontal y vertical del producto han sido los principales determinantes del CII para el periodo estudiado. Todo lo cual nos permite corroborar el caracter Norte-Sur de la relacion comercial de Mexico con sus socios comerciales asi como de la pertinencia de las teorias Neo-H-O y de las recientes aportaciones sobre la heterogeneidad de la empresa en el comercio internacional para explicar este comercio.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".