Groundnut Export Tax in Senegal: Winners and Losers
Notice bibliographique
Résumé
Groundnuts are the most common cash crop and the main source of income for farmers in Senegal. Previously marginal, groundnut exports surged between 2011 and 2013. This new dynamic motivated the Government of Senegal to introduce a tax on groundnut exports in 2017. Senegal is a price-taker in the international groundnut market. Thus, the ex-ante simulation of the export tax on groundnuts results in a decreasing surplus for groundnut producers, while the surpluses of groundnut processors, the Government, and consumers increase. However, the positive effect on consumers is reversed if the introduction of the export tax is associated with a public investment-led groundnut productivity increase. The tax appears to be biased in favor of the export-oriented groundnut oil industry. Although the groundnut productivity increase mitigates the producers’ loss, it widens the benefit accruing to the groundnut processors. The induced increase of groundnut oil exports and the exchange rate effect exacerbate the producers’ loss. The associated negative income effect exceeds the positive price effect, leading to a decline in consumers’ surplus. Therefore, the introduction of an export tax does not necessarily increase consumers’ surplus in a country with weak market power. The economic structure and the external trade features of the country are as relevant as the fiscal policy decisions associated with the implementation of the trade reform.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».