The asymmetric effects of softwood lumber duties, tariffs, and mortgage rates on housing payments
Notice bibliographique
Résumé
• A 25% lumber tariff increases monthly mortgage payments by $26-$41. • Tariff impact weakens by 36% as markets adjust from rigid to flexible conditions. • 19 basis point rate reduction completely offsets 25% tariff impact on payments. • Monetary policy is the dominant driver of housing affordability over trade policy. This paper quantifies how softwood lumber tariffs propagate through the U.S. economy to affect homebuyers’ monthly mortgage payments, comparing this channel to direct mortgage rate changes. Using an integrated Armington-Leontief framework with 2022 IMPLAN data, we trace a tariff shock on Canadian softwood lumber into residential construction costs and mortgage payments. For a baseline $420,000 home with a typical principal-and-interest payment of about $2,190, a 25% tariff raises monthly payments by $26-$41 (1.2%–1.9%), depending on market flexibility. In contrast, a one percentage point mortgage rate increase raises payments by $229, nearly six times larger. The tariff impact weakens by 36% as markets adjust from rigid to flexible conditions, whereas mortgage rate effects persist throughout the loan term. A relatively small 19 basis point rate reduction completely offsets a 25% tariff impact. Our results show that for housing affordability, monetary policy dominates trade policy, with critical implications for the ongoing U.S.-Canada softwood lumber trade dispute.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,007 | 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 ».