Softwood lumber trade and trade restrictions: gravity model.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A gravity trade model can be used to determine the effects of policy on bilateral trade flows. The gravity model is initially explained and then used to determine the effect that U.S. tariffs have on softwood lumber (SWL) imports from Canada, using information from the 2006 Softwood Lumber Agreement. Quarterly data for seven Canadian and three U.S. regions for the period 2007-2017 are used to estimate a gravity model of SWL trade. The model is subsequently expanded to include Japan and China as separate regions, and then as a combined China-Japan region. The model is estimated using OLS and a Poisson Pseudo-Maximum-Likelihood method for trade quantity and value. Findings indicate that: (1) the imposition of a countervailing 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 26% on average under a tax/tariff compared with no duties; (3) the tax/tariff has a smaller but still significant impact on Canadian exports when China and Japan are included, as SWL exports are diverted from the U.S.; 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,014 | 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 ».