Price pass‐through in the U.S. beef industry: Implications of feedlot capacity utilization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transmission of prices, profits, and more generally, economic well‐being across vertically connected sectors of agriculture have a long history of interest—arguably of most current interest in meat and livestock markets. Disruptions in live animal harvesting, especially from COVID‐19, have corresponded with substantial market adjustment and hence elevated interest in inner‐industry relationships, including from policymakers. This paper's main contribution is assessing how price changes in the U.S. feedlot industry manifest in feeder cattle markets. We use Ricardian rent theory as a framework to quantify price transmission by testing how price fluctuations actually pass through the supply chain versus theoretical expectations. We posit that the capacity utilization of feedlots changes because of market shocks, impacting price relationships. In the empirical model, when feedlot capacity utilization rates are below the 65% critical point, we find that both fed to feeder cattle and corn to feeder cattle pass‐through rates are higher than hypothesized. When feedlot capacity utilization rates are high (>65%), estimated pass‐through rates are lower and not statistically different from Ricardian rent theory. Understanding how prices pass through in the beef industry can help inform policy discussions about beef market competitiveness and promote efficient resource allocation.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 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 ».