Miksi Suomen viennin arvonlisä kehittyi heikosti?
Bibliographic record
Abstract
Kiitokset Lauri Kajanojalle kommenteista viennin kotimaisen arvonlisäyksen muutoksia käsittelevään tutkimukseemme (Haaparanta ym. 2017). Kansantaloustieteellisessä aikakauskirjassa 1/2018 julkaistussa puheenvuorossaan Kajanoja (2018) tiivisti hyvin raporttimme lukua 4.1. Vastauksena Kajanojan kommentteihin haluaisimme vielä tuoda muutaman lisäkommentin tähän keskusteluun Suomen palveluviennin kehityksestä. Haluamme myös tuoda esille, kuinka Tilastokeskuksen äskettäin tekemä palveluviennin aikasarjaan tehty korjaus vaikuttaa raportissamme julkaistuihin tietoihin. Lopuksi selvennämme viennin arvonlisän deflatoinnin menettelytapoja ja rajoitteita, erityisesti palveluviennin kohdalta. Tämä viimeinen kommentti on etenkin vastaus Juha Itkosen Twitterissä esittämiin raporttiamme koskeviin kommentteihin. Kuten lääketieteessä, myös taloustieteellisessä analyysissa ja talouspolitiikassa olisi mielestämme pyrittävä määräämään hoito-ohjeita ongelmille vasta sen jälkeen, kun ymmärretään oireiden syyt mahdollisimman syvällisesti.
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) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.137 | 0.195 |
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".