The Role of Income in Trading‐Differentiated Agri‐Food Products: The Case of Canada, the United States, and Selected EU Countries
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the role of income in determining the agri‐food exports of a subset of EU countries, Canada, and the United States by estimating per capita bilateral trade flows for 42 individual products categorized into nine product sectors across 52 countries for the period 1990–2000. About 43% of the total observations of bilateral trade flows for the selected regions and products are zero. Therefore, the fixed‐effects Heckman Maximum Likelihood estimation procedure is used to account for the zero observations. The results show that, in general, the three regions (Canada, the EU countries, United States) face statistically significant and positive income elasticities from developing countries. However, only Canadian and United States’ exports of agri‐food products benefit from elastic income elasticities. Middle‐income developing countries are the growth market of the future as growth in their expenditures on agri‐food imports outpaces the growth in their per capita incomes. Homotheticity is consistently rejected for Canada and the EU and less often for the United States. Thus, income plays an important role in agri‐food trade; however, further investigation is needed to better understand the forces that generate rather widely divergent results across countries and products. Dans la présente étude, nous avons examiné le rôle du revenu sur les exportations agroalimentaires de certains pays de l’Union européenne (UE), du Canada et des États‐Unis en estimant les échanges commerciaux bilatéraux par habitant de 42 produits issus de neuf secteurs de production dans 52 pays, pour la période allant de 1990 à 2000. Environ 43 p. 100 des observations d’échanges commerciaux bilatéraux pour les pays et les produits choisis étaient égales à zéro. Nous avons utilisé la méthode d’estimation du maximum de vraisemblance d’Heckman pour tenir compte des échanges nuls. Les résultats ont montré que, en règle générale, les trois zones (Canada, pays de l’UE et États‐Unis) sont confrontées aux élasticités−revenu positives et statistiquement significatives des pays en développement. Toutefois, seules les exportations canadiennes et étatsuniennes de produits agroalimentaires bénéficient d’une élasticité‐revenu élevée. Les pays en développement à revenu intermédiaire sont les marchés en expansion de l’avenir puisque la croissance de leurs importations agroalimentaires dépasse la croissance de leur revenu par habitant. L’homothéticité est systématiquement rejetée dans le cas du Canada et l’UE, et l’est moins souvent dans le cas des États‐Unis. Le revenu joue un rôle important dans le commerce agroalimentaire; toutefois, il faudrait effectuer des recherches supplémentaires afin de mieux comprendre les forces qui génèrent des résultats fort divergents entre les pays et les produits.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».