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Enregistrement W2950590825 · doi:10.11575/prism/36640

Essays in International Trade and Environmental Policy

2019· dissertation· en· W2950590825 sur OpenAlexaboutno aff
Alaz Safak Munzur

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental policyInternational tradeEconomicsCommercial policyInternational economicsNatural resource economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis comprises a collection of three essays on international trade and environmental policy. In Chapter 1, I examine Britain’s trade policy in the 19th-century. Britain, the dominant trading nation of the time, abolished protectionist import tariffs in the middle of the century. To quantify the effect of this shift in trade policy on Britain’s welfare, I employ a general equilibrium trade model with multiple industries and input-output linkages. Relying on a novel dataset of trade flows and import tariffs of Britain and its main trading partners, I show that trade liberalization improved Britain’s overall welfare. This result is driven by the increased volume of trade. Although its terms of trade deteriorated, Britain benefited as its tariff structure became less restrictive over the period. In Chapter 2, I present an analysis of Canada’s commitment under the Paris Agreement. I examine the effects of meeting the emission reduction target as described in Canada’s Nationally Determined Contribution on welfare, bilateral trade and carbon leakage at the provincial and national level. To do this, I incorporate pollution emissions as a by-product of production into a general equilibrium trade model. Provinces substantially vary in terms of their economic structures and emissions profiles, therefore the effects of a national environmental policy differ at the regional level. By considering interprovincial trade and linkages across industries, the results provide a comprehensive understanding of how the industry level effects of a national target are transmitted through the Canadian economy and inform the policy in terms of the “emission intensive and trade exposed” industries at the provincial level. Meeting the Paris Agreement target decreases aggregate Canadian output by 0.48% but the provincial effects vary primarily due to differences in emissions intensity of production. Finally, the policy leads to 10.8% of emissions to relocate out of Canada but the proposed Output-Based Pricing System partly alleviates the problem of carbon leakage. In Chapter 3, using a general equilibrium trade model with cross-border pollution externalities from production, I evaluate the potential for carbon tariffs as an instrument to enforce the commitments under the Paris Agreement. Employing a non-cooperative optimal policy framework, I investigate the strategic interactions across five regions, Canada, China, the European Union, the United States and the rest of the world. In light of the debates following the possible withdrawal of the United States from the Paris Agreement, the analysis specifically focuses on the effects of welfare-maximising carbon tariffs on imports from the United States. I find that optimal carbon tariffs at the industry level result in small reductions in the total emissions and real income of the United States but are not sufficient to enforce participation in emission mitigation efforts. Compared to meeting its emission reduction targets, the United States is better off by withdrawing from the Paris Agreement, bearing the cost of carbon tariffs and retaliating in response. The committing regions are worse off when the United States retaliates. The results show that the negative effects of a worldwide tariff war on real incomes are substantially larger than the compliance cost to the Paris Agreement for all regions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2019
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