High Commodity Prices and the EU's Single Payment Scheme: Some Consequences of Double‐Dipping
Notice bibliographique
Résumé
When negotiating agricultural policies, decisions are generally based on historical net farm income figures, which are derived from the then current price and production data. In 2003, when the Single Payment Scheme (SPS) was introduced in the EU, agricultural commodity prices were “low.” As a result the SPS is very generous when viewed in light of today's “high” agricultural commodities prices: farmers are double‐dipping. We provide an empirical assessment of the implications for compensatory payments under the SPS in combination with high commodity prices for two major EU crops: wheat and barley. Yearly compensatory payments for these two crops alone exceed $10 billion. The lesson of this result for agricultural policy reform is that the payments under the SPS should have been made more flexible and tied to future (farm gate) prices, i.e., so payouts would usually vary with changing market conditions, while still being decoupled from production decisions. Au moment de négocier des politiques agricoles, les décisions sont généralement fondées sur les données historiques sur le revenu agricole net, lesquelles sont dérivées des prix et des données de production d'alors. En 2003, année où l'UE a mis en place le régime de paiement unique (RPU), les prix des produits agricoles étaient ≪faibles≫. Actuellement, le RPU est très généreux en raison des prix ≪élevés≫ des produits agricoles: les producteurs cumulent les avantages. Nous présentons une estimation empirique des répercussions sur les paiements compensatoires du RPU combinées aux prix élevés des produits de base pour deux grandes cultures de l'UE, à savoir le blé et l'orge. Pour ces deux cultures seulement, les paiements compensatoires annuels dépassent les dix milliards de dollars. La leçon est que les paiements versés dans le cadre du RPU auraient dûêtre plus souples et liés aux prix (à la ferme) futurs, de sorte que les versements varieraient généralement en fonction des conditions changeantes du marché tout en demeurant indépendants de la production.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».