The Missing Food Problem: How Low Agricultural Imports Contribute to International Income and Productivity Differences
Notice bibliographique
Résumé
This paper finds an important relationship between the international food trade and cross-country income and productivity differences. Poor countries have low labour productivity in agriculture relative to other sectors, yet predominantly consume domestically-produced food. To understand these observations, I describe and exploit a general equilibrium model of international trade to: (1) measure sectoral productivity and trade costs across countries; and (2) quantify the impact of low poor-country food imports on international income and productivity gaps. Specifically, I expand on Yi and Zhang [2010] and modify an Eaton-Kortum trade model to incorporate multiple sectors, non-homothetic preferences, and labour mobility costs. With this model, I estimate PPP-adjusted productivity from observed bilateral trade data, avoiding problematic price and employment data in poor countries that direct output-per-worker estimates require. I find reasonable trade barriers and labour mobility costs account for the low poor-country imports despite their low productivity. Through various counterfactual experiments, I quantify how easing import barriers and labour mobility costs increases imports and within-agriculture specialization, shuts down low productivity domestic food producers, and lowers the gap between rich and poor countries. I also find an interaction between domestic labour-market distortions and trade barriers not found in the existing dual-economy literature, which largely abstracts from open-economy considerations. Overall, I account for one-third of the aggregate labour productivity gap between rich and poor countries and for nearly half the gap in agriculture.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».