The Accession of Kazakhstan, Russia and Ukraine to the WTO: What will it Mean for the World Trade in Wheat?
Notice bibliographique
Résumé
International trade in wheat accounts for approximately one third of world grain trade and is expected to double by 2050.The KRU (Kazakhstan, Russia and Ukraine) countries account for approximately a quarter of world wheat exports and are collectively considered one of the key wheat exporting regions. The Ukraine became a member of the WTO only in 2008. Russia became an official member of the WTO in 2012 and Kazakhstan is expected to follow Russia and reach an accession deal with WTO members shortly. As a result of WTO accession, all three countries will be entitled to “most favoured nation” (MFN tariffs), and hence, gain improved access to a number of important markets that have been largely inaccessible due to very high tariffs that could be charged on imports from non-WTO countries. World wheat trade liberalization, reflecting the move to the MFN tariff as a result of accession, was simulated using the global simulation model (GSIM). The KRU region’s increased market accessibility as a result of successful accession to the WTO has the potential to foster important re-alignments in world wheat trade flows, prices and changes in welfare among major wheat trading countries. The simulation results suggest that the change to MFN tariffs leads to KRU countries trading more with now freer markets such as Turkey, the EU and China. Major traditional wheat exporters such as Australia, Canada, the EU, and the US do not seem to be negatively impacted to any important degree. Their relative market access conditions, however, erode in Turkish, Middle Eastern, and North African markets with their exports being diverted and broadly distributed among other countries and regions at marginally reduced prices. Trade liberalization is not uniform across regions and, hence, leads to different net welfare changes across countries. Those welfare changes, however, appear to be modest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».