Trade and the Environment with Pre-existing Subsidies: A Dynamic General Equilibrium Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Countries that wish to erect trade barriers have a variety of instruments at their disposal. In addition to tariffs and quotas, countries can offer tax relief, low interest financing, reduced regulation, and other subsidies to domestic industries facing foreign competition. In a trade agreement, countries typically agree to reduce not only tariffs but also subsidies. We consider the effect of a free trade agreement on pollution emissions. We show that while reducing tariffs may indeed increase output and pollution, reductions in some subsides required by the trade agreement reduce pollution in general equilibrium for reasonable parameter values. Reducing subsidies has three effects on pollution: (1) reducing subsidies to firms reduces pollution-causing capital accumulation, (2) if subsidized firms are more pollution intensive, then reducing subsides moves capital and labor from more to less pollution intensive firms, and (3) reducing subsidies concentrates production in more productive firms, increasing output and thus pollution. We derive straightforward conditions for which (1) and (2) outweigh (3). We then calibrate the model to China in 1997, and find that pollution has a more elastic response to reducing subsidies than to reducing tariffs. While a 5% reduction in tariffs increases all pollutants by approximately 1%, a 5% reduction in subsidies reduces pollution by 1.8–11.6%, depending on the pollutant. The reductions in pollution occur without any environmental side agreements or abatement policy changes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».