Does trade liberalization harm the environment? A new test
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Some believe that relatively lenient environmental standards give developing countries a comparative advantage in pollution–intensive goods. Thus, freer trade will harm their environment. This paper brings together the literature on openness and growth, and on the environmental Kuznet’s curve, to demonstrate that the opposite may be true. A simultaneous–equations system is derived which incorporates multiple effects of trade liberalization on the environment. Estimation using pooled provincial data on Chinese water pollution, suggests that freer trade aggravates environmental damage via the terms of trade, but mitigates it via income growth. Simulations suggest that the net effect in China was beneficial. JEL Classification: Fl3, Q28, 0l9 Est–ce que la libéralisation du commerce est nuisible pour l’environnement? Un nouveau test. Certains croient que des normes environnementales relativement peu contraignantes donnent un avantage comparatif aux pays en voie de développement dans la production de biens qui polluent intensivement. Donc, un commerce plus libre contribuera à nuire à l’environnement. Ce mémoire synthétise la littérature spécialisée sur l’ouverture des marchés et la croissance, ainsi que sur la courbe de Kuznets, pour montrer que l’inverse est vrai. On dérive un système d’équations simultanées qui incorpore les multiples effets de la libéralisation du commerce sur l’environnement. La calibration de ce système, en utilisant de manière intégrée les données provinciales de pollution de l’eau en Chine, suggère qu’un commerce plus libre aggrave l’état de l’environnement par le truchement du jeu des termes d’échange, mais que cet effet est mitigé par l’effet de croissance des revenus. Des simulations suggèrent que l’effet net en Chine est positif.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle