Reducing Wait Times at Customs to Boost Trade: How Implementing the Trade Facilitation Agreement Can Expand Trade among AfCFTA Countries?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract All WTO members participate in the Trade Facilitation Agreement (TFA), a rules-based bottom-up approach built on monitorable provisions (e.g., the publication of information, advance rulings, appeal or review of decisions, transparency and border agency cooperation) aimed at reducing time in customs. The paper draws on the OECD indicators of the state of implementation of provisions in the TFA summarised in a TFI (Trade Facilitation Index) to estimate the reduction in waiting time at customs for a large sample of 160 countries. Implementing the TFA could be a significant complement to the African Continental Free Trade Area (AfCFTA)'s objectives. The paper's estimates suggest that a realistic implementation of TFA measures could reduce time in customs for imports by 3.7 days and by 1.9 days for exports. Using extraneous estimates from customs-level transactions, this translates to a reduction tariff Ad-Valorem Equivalent (AVE) in the range 3.5%–7% for imports and 8% extra growth for exports. The large differences in interests across AfCFTA participants—landlocked-coastal, resource-rich and resource-poor, large-small—suggest large gains from reducing tariffs on intra-African trade. However, tariff reductions face the zero-sum hurdle of negotiations involving rent transfers across and within countries. By avoiding rent-transfer issues, this paper suggests that taking seriously the TFA provisions would be a powerful complement to the AfCFTA's tariff-reduction agenda.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».