Trade Liberalization and Industrial Pollution in Mexico: Lessons for the FTAA"
Notice bibliographique
Résumé
As the barriers to hemispheric trade and integration are lowered, it will be asked whether we will we hear the "giant sucking sound" of poorer nations luring U.S. and Canadian firms south to take advantage of low wages and lax environmental regulations? Or, will Latin American nations passively accept this problematical specialization in doing the world's cheap and dirty work? Mexico is the ideal laboratory for such research. Though NAFTA took effect in 1994, trade liberalization in Mexico began long before that. From 1982 to 1996 Mexico transformed itself from one of the most closed to one of the most open economies in the world. As a first step in such efforts, this paper looks at the relationship between industrial pollution and economic activity in Mexico, compares those results to the United States, and draws out implications for the FTAA. The study finds that many of the industries deemed the dirtiest in the world economy are actually cleaner in Mexico than in the US, and the industries labeled the cleanest are dirtier in Mexico. To generalize, this exhibits that trade liberalization can have both positive and negative environmental effects in developing economies. Sectors where plant vintage determines pollution levels can benefit from their ability to take advantage of newer technologies after liberalizing trade, as is the case with the Mexican steel industry. However, if pollution is a function of end of pipe technology, as in the paper industry, pollution levels are determined by levels of regulation, enforcement and compliance, which are lower in Mexico.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».