Heterogenous impact of China's place‐based environmental regulations on its hog industry: A synthetic difference‐in‐differences approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Agricultural water pollution from the livestock industry is a growing concern in China and globally. Since 2014, China classified eight urban provinces in the southeast as a development control zone (DCZ), which prohibits new hog facility construction and encourages hog farms to relocate to other regions. Leveraging synthetic difference‐in‐differences (SDID), we systematically analyze the impacts of such place‐based regulations on the hog industry and water pollution, especially revealing heterogenous responses. Our results show that, on average, the regulations led to heterogenous reductions in hog inventories both within and across DCZ provinces, mainly resulting from the closures of existing hog farms. The effects range from a 2% increase to 40% hog inventory reduction, equivalent to a loss of over U.S. $5.06 billion in the DCZ hog sectoral revenue. We explore three channels to explain the heterogeneity: counties upstream of big cities, counties designated as main hog counties, and counties with drinking water sources serve as origins of the heterogenous effects. However, we find no significant water quality improvement.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».