Global demand and supply elasticities and the impact of tariff shocks
Notice bibliographique
Résumé
This study applies the Quadratic Almost Ideal Demand System (QUAIDS) to the Asian Development Bank's Multi-Region Input-Output (MRIO) dataset to estimate global demand and supply elasticities across intermediate vs. final, and domestic vs. foreign sectors. Using pooled data from 2021-2023, results show that supply is generally less responsive to income changes than demand, but more reactive to price changes, particularly for intermediate goods. Over time, demand for foreign intermediate and final goods has outpaced supply, reflecting a growing dependence on foreign inputs with low substitutability. At a more detailed sectoral level, demand elasticities exhibit stronger income and substitution effects, especially in Household final demand and intermediate Services, while supply elasticities are predominantly price-driven, with greater responsiveness in sectors such as Construction, Manufacturing, and Agriculture. These elasticities are then used to simulate welfare impacts of ongoing trade tensions between the USA and the rest of the world, using the latest bilateral tariff data. Findings indicate a global welfare loss of approximately -1.3%, with some countries, particularly those highly dependent on US imports with limited substitution options, face losses up to 5.6%. Counter-tariffs also adversely affect sanctioning countries; for example, Canada could experience revenue losses of up to 5%, while others see welfare losses ranging from 0.5-1.8%. Despite retaliatory tariffs, the USA faces minimal welfare losses. This framework presented in this paper showcases how monitoring elasticities can support with adapting policies to potential trade-related price shocks.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».