Trade Growth under the African Growth and Opportunity Act
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores whether one of the most important U.S. policies towards Africa of the past few decades achieved its desired result.In 2000, the United States dropped trade restrictions on a broad list of products through the African Growth and Opportunity Act (AGOA).Since the Act was applied to both countries and products, we estimate the impact with a triple difference-in-differences estimation, controlling for both country and product-level import surges at the time of onset.This approach allows us to better address the "endogeneity of policy" critique of standard difference-in-differences estimation than if either a country or a product-level analysis was performed separately.Despite the fact that the AGOA product list as chosen to not include "import-sensitive" products, and despite the general challenges of transaction costs in African countries, we find that AGOA has a large and robust impact on apparel imports into the U.S., as well as on the agricultural and manufactured products covered by AGOA.These import responses grew over time and were the largest in product categories where the tariffs removed were large.AGOA did not result in a decrease in exports to Europe in these product categories, suggesting that the U.S.-AGOA imports were not merely diverted from elsewhere.We discuss how the effects vary across countries and the implications of these findings for aggregate export volumes.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».