An Empirical Evaluation of the Effect of Covid-19 Travel Restrictions on Canadians' Cross Border Travel and Canadian Retailers
Notice bibliographique
Résumé
This paper estimates the impact on Canadian retailers' revenues of significantly decreased international travel by Canadians in response to the Covid-19 related travel restrictions imposed on the US-Canada border. We use detailed data from 1991 to 2020 on Canadians' travel to the United States to estimate the monthly fraction of a community's residents who cross the border for 237 communities within 150 kilometers of the border. We estimate the model of cross-border travel from Baggs, Fung and Lapham (2018) and use those estimates to establish community-level counterfactual crossing rates had the pandemic not occurred. We then combine those rates with actual crossing rates to estimate the revenue losses that small Canadian retailers' avoided due to the near cessation of cross-border travel by Canadians as a result of the pandemic. Our results suggest that, on average, the border closure prevented a 1.7% decrease in revenues for a small Canadian retailer located within 150 kilometers of the border. However, we document considerable variation in the magnitude of this decrease across communities and retail sectors, with estimates ranging from approximately 0% to 234%. Specifically, retailers that are located in less affluent communities near sizeable US shopping opportunities and that are in sub-sectors that cater to travelers experienced the largest foregone revenue losses due to border closures in 2020.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».