Environmental agreements as clubs: Evidence from a new dataset of trade provisions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Creating intergovernmental environmental clubs is a prominent policy proposal for addressing global environmental problems. According to their proponents, environmental clubs provide an incentive to join them and accept their environmental obligations by generating exclusive “club goods” for their members. Yet, the existing literature considers environmental clubs as a theoretical idea that still has to be put into practice. This article asks whether, in fact, the numerous international environmental agreements (IEAs) containing trade-related provisions provide club goods to their parties. It does so by investigating the effects of these provisions on trade flows among parties compared to flows with non-parties. We introduce an original dataset on 48 types of trade provisions in 2,097 IEAs that we make available with the publication of this article. Based on this new data and a panel of worldwide bilateral trade flows, we find evidence that existing IEAs and their trade-liberalizing content are associated with increased trade among their parties relative to trade with non-parties. We conclude from this finding that systems of IEAs provide club goods to their parties. Uncovering the existence of environmental clubs has significant methodological and policy implications. It is an important first step for future research on the actual effectiveness of clubs in attracting participation and raising environmental standards.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».