Potential Impact of TPP Trade Agreement on US Bilateral Agricultural Trade: Trade Creation or Trade Diversion?
Notice bibliographique
Résumé
Trans-Pacific Partnership (TPP) trade agreement is a trade agreement U.S is negotiating with 11 other countries in the Asia-Pacific region (Australia, Brunei Darussalam, Canada, Chile, Japan, Malaysia, Mexico, New Zealand, Peru, Singapore, and Vietnam) to reduce or eliminate tariffs on U.S. products exported to the TPP countries. With TPP, U.S expects to expand its trade with members of the partnership; resulting in GDP growth. However, there exist large concerns about the potential negative impact TPP will have on U.S. agricultural trade. Therefore, this paper examines the potential effect of TPP agreement on U.S agricultural trade using panel VAR and IRF models. A system of three VAR equations is developed for the three endogenous variables agricultural trade, real exchange rate, and the price ratio of imports to exports. In addition, the future pattern of trade is determined using the IRF curves. The lagged coefficients of agricultural trade volumes were significant in all three models implying current trade patterns are influenced by past volumes of trade. Also, the lagged price ratios have negative effect on current agricultural trade volumes as expected. Overall, the study found that a unit shock in price ratios as a result of the TPP agreement leads to a trade creation for U.S in the short run but in the long run, leads to more trade diversion than trade creation.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».