Putting the Lid on Lobbying: Tariff Structure and Long-Term Growth when Protection is for Sale
Notice bibliographique
Résumé
It has long been recognized that a country's tariffs are the endogenous outcome of a rent-seeking game whose equilibrium reflects national institutions.Thus, the structure of tariffs across industries provides insights into how institutions, as reflected in tariff policies, affect long-term growth.We start with the commonplace perception among politicians that protection of skill-intensive industries generates a growth-enhancing externality.Modifying the Grossman-Helpman protection for sale model to allow for this, we make two predictions.First, a country with good institutions will tolerate high average tariffs provided tariffs are biased towards skill-intensive industries.Second, there need not be any relationship between average tariffs and good institutions.Using data for 17 manufacturing industries in 59 countries over approximately 25 years, we find that average tariffs are uncorrelated with output growth and that the skill-bias of tariff structure is positively correlated with output growth.We interpret this to mean that countries grow faster if they are able and willing to put a lid on the rent-seeking behaviour of special interest lobby groups.We show that our results are not compatible with explanations that appeal to (1) externalities per se, (2) initial industrial structure that is skewed towards skill-intensive industries, or (3) the effects of broader institutions such as rule of law and control of corruption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».