Notice bibliographique
Résumé
We investigate preferential trade agreement (PTA) formation when risk-averse countries face demand uncertainty and hence, have an insurance motive for pursuing trade integration. In this environment, when deciding which type of PTA - if any - they wish to form, countries seek to maximise their net welfare; that is, their expected utility minus a risk premium. The desire for insurance influences not just whether a particular PTA forms, but also the preferred depth of integration. We analyze the insurance implications of free trade agreements (FTAs), customs unions (CUs), and countries choosing to stand alone. We further distinguish between shallow CUs and deep CUs; in the former, members maximise the sum of their individual net welfare, while in the latter, they maximise the net value of the sum of their individual expected welfare. We show that differences in country risk attitudes, the levels of risk they face, and the degree to which these risks are correlated with each other (each and together) influence the formation and design of TAs. When countries' demands are uncorrelated, they form a deep CU if their levels of risk aversion are sufficiently different. If, however, their risk attitudes are similar, countries opt for shallower trade integration - either a shallow CU or a FTA - if they face low levels of uncertainty, and choose to stand alone if one country faces a sufficiently high level of uncertainty. When countries' demands are correlated, they tend to form a deep CU if their demands are strongly negatively correlated, a FTA if their demands are strongly positively correlated and a shallow CU when their demands are weakly correlated. Intuitively, differences in their degree of risk aversion act as an additional source of comparative advantage. Deeper integration- particularly via a CU - permits less risk-averse members to essentially export their relative partiality for risk to more risk-averse partners, thereby effectively providing the latter with insurance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».