The Optimum Discriminatory Tariffs under the Cournot-Nash Strategy in International Trade
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the optimum ad valorem tariffs under the Cournot competition. There are three situations that exceptions to most-favored-nation (MFN) principle are made within the GATT framework: free trade agreement, ‘safeguard’ actions and escape clause. Hence, the issue of discriminatory tariffs has important policy implications. Most of the literature concerning the discriminatory tariffs assumes that the objective of the government is to maximize their country’s welfare by choosing the appropriate trade policy. We expand welfare-maximizing to loss-minimization model in order to comparing two types of optimum discriminatory tariff ratios. In the loss-minimization model, we assume that the objective of the government is to minimize loss in consumers’ surplus while subject to a minimum target level of tariff revenue. The aim of this paper is to show that the optimum ad valorem tariff ratio between two exporting countries can be unambiguously derived with a linear demand curve and constant marginal costs. We conclude that the welfare-maximizing tariff ratio differs from that of the loss-minimization model or a quasi-Ramsey rule. The Ramsey-like tariff ratio does not depend on the size of the intercept of market demand since its objective function is to minimize the loss in consumers’ surplus. On the contrary, the welfare-maximizing tariff ratio is dependent on the intercept since it is used to measure the total consumers’ surplus. Only when the two foreign producers have the identical marginal cost will they coincide.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».