A Gravity Model of Softwood Lumber Trade: An Application to the Canada-U.S. Trade Dispute
Notice bibliographique
Résumé
A gravity model of softwood lumber (SWL) trade is developed and used to determine the effect that U.S. tariffs have on SWL exports from Canada to the U.S. The gravity model employs quarterly data for seven Canadian and three U.S. regions over the period 2007–2019; it is expanded to include Japan and China as separate regions, and then as a combined China-Japan region. The effect of a Canadian export tax or U.S. import tariff is examined using information on the Softwood Lumber Agreement (effective from 2006 to 2015), which included a trigger mechanism that varied the tax/tariff. The gravity model was estimated for trade quantity and value using OLS and a Poisson Pseudo-Maximum-Likelihood estimation method for different configurations of the China-Japan export regions. Our findings indicate that (1) the imposition of a countervail and/or anti-dumping duty usually has a negative effect on Canada’s physical exports, but not in all cases; (2) the value of softwood lumber trade decreases by 0.054% on average with each 1% increase of tax/tariff; (3) the tax/tariff has a significant impact on Canadian exports when China and Japan are included; and, not surprisingly, (4) duties affect the value of lumber exports to a much greater extent than quantity.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».