Does the US Biofuel Mandate Increase Poverty in India
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, many countries have adopted aggressive policies that promote biofuels as a substitute for gasoline in transportation. For instance, 40 % of US grain is now used in transportation. This share is expected to rise significantly under the current Renewable Fuels Mandate. In this paper, we focus on the effect of the US mandate on poverty in India. First, we use a model with endogenous land use to estimate the effect of the mandate on the world price of selected food commodities, namely rice, wheat, sugar and meat and dairy, which provide almost 70 % of food calories in India, and fuel for transportation. We obtain world price increases of the order of 10 % for most of these commodities. Next we estimate their price pass-through to the Indian domestic market. Finally, using household data on Indian food consumption, wages and income, we estimate the effect on welfare. We account for the positive effects of food price increases through wages and income. We show that the net impact on welfare is negative and regressive, i.e., the policy affects the poorest the most. The current mandate may create about 35 million new poor in India alone. With imperfect pass-through of world prices food markets, this number declines to 14 million. The main implication is that even if biofuel policies lead to only a modest increase in food prices, they may cause a significant increase in poverty in developing countries.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».