Do Environmental Regulations Influence Trade Patterns? Testing Old and New Trade Theories
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between trade liberalisation and the environment has been the subject of a growing body of literature in recent years. One particular focus of attention has been whether environmental regulations are influencing patterns of international trade. This paper aims to examine this issue in the context of the Heckscher‐Ohlin‐Vanek (HOV) model of trade, but also in a ‘new’ trade model characterised by monopolistic competition and differentiated products. Our use of the HOV model improves upon a well cited study by Tobey (1990) in many ways, not least by allowing for the possible endogeneity of environmental regulations. We find no significant relationship between such regulations and ‘dirty’ net exports. The ‘new’ trade model explains the presence of both intra‐ and inter‐industry trade and we again allow for the possible endogeneity of regulations. We believe this to be the first study to assess the role of environmental regulations within a ‘new’ trade model, but also the first to allow for the endogeneity of regulations in a cross‐country model of trade. We find environmental regulations to be a statistically significant determinant of the share of inter‐industry trade (net trade) and we find this significance to increase when endogeneity is controlled for.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».