Do Geographical Indications Really Increase Trade? A Conceptual Framework and Empirics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Production location matters to many consumers and regulators and policymakers are pressed to statue on labels about country of origin, local foods and geographical indications (GIs). This paper investigates the incidence of the EU policy on GIs on bilateral trade flows. We develop ttheoretical arguments and provide empirical evidence to analyze heterogeneity in consumer preferences regarding country of origin ( domestic versus foreign ) and the implicit quality signals from GI logos. The objective of the paper is to investigate whether producing GIs really boots bilateral trade, assuming heterogeneity in consumers’ preference. We first develop an analytical framework of a simple partial equilibrium two-country model through a Cobb-Douglas utility structure to assess the impact of GIs on trade. In addition, we empirically corroborate the analytical findings with a unique data on protected GIs by product and European country. Our main findings indicate that GI-products have ambiguous effect on international trade. Indeed, their trade-impact depends on the importance of product for consumers (i. e., the intensity and the reputation of GI-product considered as deterministic weight in consumers’ preference). As expected, a heterogeneity in consumers’ preference – due to home bias about local or foreign varieties – can increase or decrease trade, despite the presence of GI-products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».