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Enregistrement W3108420865

Green Box Subsidies: A Theoretical and Empirical Assessment

2007· article· en· W3108420865 sur OpenAlexaboutno aff
Veena Jha

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidyComputable general equilibriumEconomicsAgricultureDeveloping countryInternational economicsInternational tradeAgricultural productivityAgricultural economicsMacroeconomicsEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Uruguay Round Agreement on Agriculture aimed at globally reducing trade distorting subsidies.However measures which were identified as having no or minimal trade distorting effects were to be categorized as Green Box (GB) measures.These measures were exempt from reduction commitments & subsidies under the GB could even be increased without any financial limitations under the WTO.Recent research shows that current GB subsidies do not meet the criterion of ‘no or at most minimal’ trade distorting effects.While there is sufficient theoretical justification for the trade distorting effects of GB, little empirical work has been undertaken to substantiate this claim. Using computable general equilibrium modelling, that is, the Global Trade Analysis Project & Data Envelopment Analysis, this paper shows empirically that GB subsidies do have significant distortive effects on trade & production. The paper shows that reduction of GB subsidies would leave global agricultural output virtually unchanged, registering a marginal increase of 0.13 %. The largest decrease in output is seen in the EU, US, Canada, & Switzerland. Conversely, most developing countries can expect to increase their agricultural output.Even the Least Developed countries would find their agricultural output increase by 3 %. Further, the overall global trade goes down on account of decline in exports of EU, US, Canada etc. Exports of most developing countries register an increase of about 20%.Even LDCs would find their exports go up by 20 %. As global imports decline, most countries would also show a lower dependence on agricultural imports.Agricultural employment would rise in almost all developing countries, while that in developed countries would fall. LDCs could also see their wages and employment go up.Wages would also rise by about 1 % on an average in developing countries. This implies that the poverty attenuating effects of the reduction of GB subsidies would be positive & significant.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,002

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations7
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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