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Enregistrement W2121413862 · doi:10.1108/17538250910953435

Optimal tariffs of preferential trade agreements and the tariff complementarity effect

2009· article· en· W2121413862 sur OpenAlexaff
Kamal Saggi, Halis Murat Yildiz

Notice bibliographique

RevueIndian Growth and Development Review · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTariffEconomicsCournot competitionWelfareComplementarity (molecular biology)International economicsCommercial policyMarket accessMicroeconomicsInternational tradeMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to evaluate and contrast the welfare effects of free trade agreements (FTAs) and customs unions (CUs) on member and non‐member countries when tariffs of both members and non‐members are endogenously determined. It also aims to provide sufficient conditions under which both types of preferential trade agreement (PTA) are likely to lower tariffs on non‐members relative to that under most favored nation (MFN). Design/methodology/approach The paper employs a three country Cournot oligopoly model of trade with segmented markets. Findings It is shown that under symmetry CU members enjoy higher welfare relative to that under an FTA or MFN. Furthermore, the non‐member country gains from the formation of a PTA so long as the PTA's external tariff falls below a certain threshold. However, for FTA members to necessarily gain, their external tariff needs to be greater than this threshold but smaller than twice their MFN tariffs. Outside this tariff range, welfare effects of FTAs are ambiguous in the absence of further assumptions. The paper also isolates sufficient conditions under which a PTA member is less likely to impose a positive tariff on the non‐member relative to that under MFN. Originality/value Unlike existing literature, we do no assume demand linearity to obtain our main welfare results and use this assumption only for illustrative purposes. Another contribution of the paper is to provide sufficient conditions under which a PTA member is less likely to impose a positive tariff on the non‐member relative to that under MFN.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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