MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W61644871

Old Wine in New Bottles: Are Carbon Tariffs International Trade Barriers? an Empirical Study of the Impact of Carbon Tariffs on Chinese Agricultural Products

2013· article· en· W61644871 sur OpenAlexaboutno aff
Xifeng Zhang, Chunjie Qi, Nejdet Delener

Notice bibliographique

RevueJournal of Business and Economic Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTariffEconomicsComputable general equilibriumCarbon taxInternational tradeAgricultureBalance of tradeProtectionismKyoto ProtocolGreenhouse gasInternational economicsAgricultural economicsMacroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractThis paper explains the reason for and the significance of tariffs. It discusses the effects of tariffs on agricultural trade: reduction of export volume, increase in export prices, decline in domestic output, deterioration of trade conditions, and reduced social welfare. The findings are based on the results of an empirical test using the Global Trade Analysis Project GTAP model and a RunGTAP software simulation analysis of the effects of tariffs on China's agricultural product exports. The results are discussed and recommendations for their application are provided.Keywords: Carbon tariffs; GTAP model; trade balance; low economy, green agricultural technology, environmental protection, social welfare; trade barriersJEL Codes: Q37IntroductionThe term carbon tariff was first put forward in January 2007 by the then French President, Jacques Chirac (France Tells US, 2007). Currently, some developed nations are advocating the collection of certain taxes or tariffs on commodities that are high in energy consumption and C02 emission in order to meet the requirements of the Kyoto Protocol. The General Assembly of the United Nations Climate Change Conference in Copenhagen and the Cancun Climate Change Conference have shifted the international community towards a consensus on the development of a low-carbon global economy.Globally, there have been no examples of tariffs on agricultural products, but some European countries, such as Sweden, Denmark, and Italy, have attempted to impose a tax within their own countries. Additionally, since July 2008, the province of British Columbia, Canada, introduced a tax, which stipulated that in the first year, 10 Canadian dollars per ton of emissions would be levied, followed by five more dollars in each year thereafter. By 2012, the tax levy would increase to 30 Canadian dollars per ton of emissions (Stern, 2007). At the same time, some developing countries, such as South Africa, moved to collect emission tax on industry production. On June 26, the U.S. approved the Clean Energy Security Act. According to the Act, beginning in 2020 the U.S. will impose high tariffs on emissions-intensive imported products that do not meet the standards of U.S. emissions. The bill specifies aluminum, iron and steel, cement, and chemical products (Xianliang 2009). It is worth noting that the EU launched the Emissions Trading Scheme in January 2005. Initially, it applied only to energy, steel, and other industrial sectors, but in 2008, the EU adopted a new bill pertaining to the aviation industry. As a result, beginning January 1, 2012, all incoming airlines were levied aviation emissions taxes (Lingyun, Junkai & Xing 2010).Among the new issues in environmental protection, the tariff has become a hot topic in the international arena. Some countries have recently developed tariff acts, while some international organizations have proposed tariffs that are applicable to international trade rules. Obviously, the tariff is an international political and economic issue. However, it is overlain by the complex strategic distribution of benefits. Although it can be assumed that tariffs will be in place in the near future, their practical application is still under discussion (Blyth, Bunn, Kettunen, & Wilson, 2009).Similarities and Differences Between Conventional Trade Restrictions and Carbon TariffsSimilar to conventional tariffs, the tariff has all the characteristics of common tariffs. Traditional tariffs can be classified by different criteria. For instance, they are classified as export tariffs, import tariffs, specific duty tariffs, ad valorem tariffs, and so on (Hillman & Bullard 1978). The tariff is a kind of import tariff. Carbon tariffs, in the case of certain fiscal revenues, have a role in protecting the environment to form part of fiscal tariffs and protective tariffs. …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Business and Economic Studies→Même sujetEnvironmental Impact and Sustainability→Travaux en français237 207→