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Enregistrement W2556259793 · doi:10.1111/j.1467-9701.2012.01450.x

Impact of Environmental Regulations on Trade in the Main EU Countries: Conflict or Synergy?

2012· preprint· en· W2556259793 sur OpenAlexaboutno aff
Roberta De Santis

Notice bibliographique

RevueWorld Economy · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational tradeInternational economicsEmpirical evidenceGovernment (linguistics)EconomicsEnvironmental impact assessmentTrade diversionBilateral tradeTrade creationBusinessEmpirical researchTrade barrierInternational free trade agreementChinaPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In an increasingly integrated world with declining trade barriers, environmental regulations can have a decisive role in shaping countries’ comparative advantages. The conventional wisdom about environmental protection is that it comes at an additional cost on firms imposed by the government, which may erode their global competitiveness. However, this paradigm has been challenged by some analysts. In particular, Porter and van der Linde argue that pollution is often associated with a waste of resources and that more stringent environmental policies can stimulate innovations that may overcompensate for the costs of complying with these policies. This is known as the Porter hypothesis. While there is a broad empirical literature on the impact of trade on environment, the empirical literature on the impact of environmental regulations on trade flows is relatively scarce, very heterogeneous and presents mixed results. The innovative feature of this paper is its attempts to estimate, in a gravity setting, augmented with a proxi of environmental stringency, the impact of three major multilateral environmental agreements (MEAs) on 15 EU countries’ bilateral exports. According to our estimates, in the period 1988–2008, to be member of MEAs had a positive average impact on EU‐15 bilateral exports. This evidence can be partly explained by a possible trade diversion effect with respect to countries that did not sign MEAs and a corresponding trade creation effect among members of the environmental agreements. Furthermore, evidence coming from interaction effects estimates seems to show that for exporting countries, having signed the United Nations Framework Convention on Climate Change and the Montreal agreements partly mitigates (by the amount of the estimated coefficient) the negative impact of having a relatively more stringent environmental regulation on bilateral trade. This result could have important policy implications for the future international trade–environmental negotiations.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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