Implementing the Trade Facilitation Agreement (TFA): estimates of reduction in time at customs for the United Nations' vulnerable economies
Notice bibliographique
Résumé
All members of the WTO participate in the Trade Facilitation Agreement (TFA) that is to reduce border and documentary compliance in customs. Successful implementation should benefit all countries, the developing countries and more particularly the three categories of vulnerable countries receiving special status at the UN: Least Developed Countries (LDCs), the Landlocked Developing Countries (LLDCs) and the Small Island Developing States (SIDS). This paper gives plausible estimates (in the sense of realizable at the country and group levels) of reduction in trade costs from a successful implementing of the TFA. The paper starts with a presentation of the TFA noting its two principal characteristics. First, the TFA is a rules-based bottom-up approach built into the agreement that takes into account countries' implementation capabilities, an important feature for the three groups of UN vulnerable countries. Second, the TFA provisions are monitorable (e.g. provisions like the publication of information, advance rulings, appeal or review of decisions, transparency, and border agency cooperation). In preparation for the agreement, the OECD has assembled large amount of indicators of the state of implementation of provisions in the TFA summarized in a TFI (Trade Facilitation Index). TFI values for 2019 are then used to evaluate econometrically the impact of implementing TFA on the waiting-time reduction at customs for a sample of 160 countries. Average ad-valorem equivalents (AVEs) of reduction of time in customs estimates for each UN-grouping (LDCs, LLDCs, and SIDS) show averages in the range 2.1%-2.9% for imports and 1.9%-2-7% for exports. Larger gains are obtained for a more ambitious implementation of the TFA. Importantly, gains are larger for each of the three groupings than for other developing countries, a corroboration that the UN vulnerable categories capture an aspect of vulnerability.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».