African trade of mangoes to OECD countries: disentangling the effects of compliance with maximum residue limits on production, export supply and import demand
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article theoretically and empirically disentangles the effects of maximum residue limits (MRLs) for pesticides on production, export supply and import demand. We adopt a modelling approach based on the costs and benefits associated with food safety standards and use our theoretical framework to assess the empirical net effects of MRLs for pesticides on African mango production and trade with Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) member countries. On the one hand, we theoretically highlight that for a given production technology and a level of elasticity of production costs with respect to the MRL gap, producers will likely (probability and quantity) produce standard-compliant products if they are able to completely pass through the standard-compliance costs to the unit price they receive from exporters; otherwise, they will exit standard-compliant products market. On the other hand, we theoretically show that the net effects of the MRL gap on bilateral trade can be positive, zero or negative depending on the effects of consumers’ perceived quality (positive), trade costs (negative) and standard-compliant production cost (negative). We use a cross-sectional data set for 12 African countries that produced and exported MRL-compliant mangoes to 31 OECD countries in 2016. On the one hand, we find that the net effect of MRLs is positive for the level of standard-compliant mango production and negative for the probability of producing. On the other hand, they are positive in mango trade between African and OECD member countries. Our results highlight that the tightening or imposition of strict MRLs for pesticides in developed countries may be trade promoting, while they severely impede production in African countries.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».