Effects of environmental regulations on South Asian food and agricultural exports : a gravity analysis
Notice bibliographique
Résumé
Regardless of the occasional dissenting voices, free trade is now being embraced by many of the nations of the world. South Asian countries joined the global consensus for frictionless trade by forming regional trade blocs under the banner of the South Asian Association for Regional Cooperation (SAARC). However, intra- and interregional trade in SAARC has not yet reached the desired stage, and a range of empirical studies have therefore been carried out with the objective of determining the causes. This current study is also motivated by the poor performance of the South Asian countries in world trade and it investigates the effects of environmental regulation on the food and agricultural trade of four South Asian nations, i.e., Bangladesh, India, Pakistan and Sri Lanka. For this study, the Gravity Model for international trade analysis was used with country- and time-specific fixed effects followed by Heckman sample selection model to avoid possible biases that are widely cited in the gravity literature. Trade data were retrieved from Trade Map while data for other gravity variables were retrieved from relevant recognized data sources. The Environmental Performance Index (EPI) was utilized as a proxy measure for the environmental regulation of the four SAARC nations and their trade partners to denote environmental regulation of reporting and partner countries. The results of the coefficient estimates revealed that even though there appears to be a relationship between stringent regulations and foreign trade without these specific effects, its significance fades as soon as both the importing and exporting country-specific effects are taken into consideration
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».