This is an HTML version of an attachment to the Freedom of Information request 'EU Sugar Market'.

link to page 18 link to page 18
Ref. Ares(2015)5011813 - 11/11/2015
European Review of Agricultural Economics pp. 1–20
doi:10.1093/erae/jbr043
Modelling the effects of an abolition
of the EU sugar quota on internal prices,
5
production and imports
Stephan Nolte*, Jeroen Buysse and Guido Van Huylenbroeck
Ghent University, Belgium
10
Received June 2010; final version accepted July 2011
Review coordinated by Harald Grethe
15
Abstract
We apply a spatial price equilibrium model of the world sugar market to simulate an
abolition of the European Union (EU) quota system in 2015/16. To overcome the nor-
mative nature of the approach, we calibrate the model by attaching a non-linear cost
term to each trade flow. This is in some regards similar to positive mathematical pro-
20
gramming. We suggest an economic interpretation and an econometric specification
of the cost term. EU sugar production is simulated to increase from 13.3 to 15.5
million tons in case of quota abolition by 2019/20. Ten member states increase pro-
duction, nine reduce it. Preferential imports are significantly reduced. Simulated
effects are found to be more pronounced the higher the world market price.
25
Keywords: CAP, structural change, sugar, TRQ, spatial modelling, trade
preferences, PMP
JEL classification: F11, F17, Q17, Q18
30
1. Introduction
The reform of the European Union’s (EU) common market organisation
(CMO) for sugar entering into force in 20061 was assessed as a success
35
by the European Commission (Agra-Europe Weekly, 2009). The majority
of EU beet sugar production is now concentrated in the member states
(MS) with the most efficient industries. The price for food manufacturers
and consumers of sugar was decreased. Processors and beet growers were
compensated for their loss of quota and the latter even for a part of the
40
reduction of the statutory price for sugar beet within the quota. The
restructuring scheme2 was successful in reducing the overall sugar quota
*Corresponding author: Department of Agricultural Economics, Ghent University, Coupure links
653, 9000 Ghent, Belgium. E-mail: xxxxxxx.xxxxx@xxxxx.xx
45
1 Council Regulation (EC) 2006/318.
2 Council Regulation (EC) 2006/320.
# Oxford University Press and Foundation for the European Review of Agricultural Economics 2011; all rights
reserved. For permissions, please email xxxxxxxx.xxxxxxxxxxx@xxx.xxx

link to page 18 link to page 18 link to page 18 link to page 19 link to page 19 link to page 19 link to page 19 link to page 20 link to page 20 Page 2 of 20
S. Nolte et al.
of the EU by almost 6 million tons, including renouncements of inulin-
syrup and isoglucose, equivalent to one-third of the pre-reform level of
A- and B-quotas. This reduction in quantity was regarded necessary in
order to keep the common market in balance, once imports from least
50
developed countries (LDC) under the ‘Everything but arms’ initiative
(EBA) and ACP (African, Caribbean and Pacific countries) under the
Economic Partnership Agreements (EPA), the successors of the Lome´
and Cotonou treaties, became fully duty and quota free as of 2009 and
2015,
respectively.
As
a
consequence,
the
European
Commission
55
decided not to enact a further mandatory quota cut in February 2010,
as it would have been entitled to should the restructuring process not
have lead to a sufficient reduction in quantity (Agra-Europe Weekly,
2010
).
Agricultural economists, however, while acknowledging the success
60
of the reform with respect to the specified objectives, were disappointed
by some specific aspects which led to a needless loss of efficiency. In
particular, they criticised that free movement of quotas especially
between MS is still not possible and that the incentives set by the
restructuring scheme led to the persistence of sugar sectors in MS that
65
are not competitive. A proper implementation of one or both of these
measures could have facilitated a structural adaption of the EU sugar
industry embodying a full concentration of production in regions with
a
comparative
advantage
for
beet
production
and
of
processing
enterprises being able to optimally exploit economies of scale (Nolte
70
and Grethe, 2010).
The current CMO is expiring after the sugar marketing year (MY)
2014/15. No concrete proposal for a successor has yet been tabled, but
a communication document by the European Commission (2010) mentions
a non-disruptive end of sugar and isoglucose quotas as an option to be
75
examined. That makes an abolition of the quota a rather likely possibility.
In that case, producers in the EU would still be protected by compara-
tively high most favoured nation (MFN) tariffs. However, increased com-
petition within the EU alone can be expected to lead to a substantial
structural reallocation of sugar production to more competitive regions.
80
It will lead to discouragement of a part of the preferential imports from
ACP, LDC and others and thus to an increased market share of domestic
producers. In case of world market prices (WMP) as high as they have
been in the MYs 2009/10 and 2010/11, it seems even possible that the
EU might re-emerge as an exporter of sugar on the world market—
85
without export refunds, although it is highly questionable whether this
high level of WMP is sustainable.
The objective of this paper is to model the abolition of EU sugar quotas
after 2014/15 in order to analyse its impact on production, prices and
imports of the EU. For that purpose, an ESTJ3 spatial price equilibrium
90
Enke (1951), Samuelson (1952), Takayama and Jugde (1964).

link to page 19 link to page 19 link to page 19 link to page 19 link to page 19 link to page 19 link to page 19 Abolition of the EU sugar quota
Page 3 of 20
(SPE) model is applied. The preferential imports of the EU, which are
next to quota bound production and relatively stable consumption the
only variable element in the current market balance, are of crucial import-
ance for the effectiveness of the EU sugar policy. They are also of interest
95
of their own, though, since for the countries of origin, they are a major
source of export earnings and agricultural gross domestic product. There-
fore, the SPE model, which is particularly suited to simulate bilateral
policy changes for homogeneous products, is an adequate choice as a
tool for this analysis. The approach is known, though, to perform
100
poorly in reproducing observed trade matrices. To overcome this
problem, we calibrate the model by attaching a non-linear cost term to
each trade flow. This approach is similar to positive mathematical
programming (PMP), a method developed in the 1990s to solve the
problem of normative farm or sector supply models being unable to
105
reproduce an observed set of decision variables.
The abolition of quotas in the EU can be viewed as a structural break in the
sugar policy with the potential to induce a considerable reallocation of pro-
duction between MS. As a consequence, isoelastic supply functions, whose
parameters are estimated over a rather limited range of observed price vari-
110
ations, will have difficulties in properly depicting the supply response to
this structural break, most notably the possible liquidation of sugar industries
in some MS. Thus, we decided to employ a different functional form, which is
described in more detail below.
In the next section, we give a short overview of the modelling approach. In
115
Section 3, we describe the scenarios we simulate with respect to the develop-
ment of the WMP, which will be a crucial determinant of the imports of
various preferential trading partners, of possible exports of EU producers,
of the price level on the community market and thus of the level of production
and the structural consolidation of the EU sugar industry. In Section 4, we
120
present and discuss the results and in the final section, we draw conclusions
with respect to both the stated research objective and the adequacy and poten-
tial of the applied model.
125
2. The modelling approach
2.1. The original SPE model
The model we use for the simulation of the scenarios formulated in Section 3
130
is an ESTJ model of the world sugar market with all sugar modelled in white
sugar equivalents (WSE). It has first been developed and described by Nolte
(2008a) 
and since been applied for the simulation of various scenarios of EU
and world sugar policies (Nolte, 2008b; Nolte et al., 2010b2011). For
reasons of transparency and flexibility, it is formulated as a mixed comple-
135
mentarity problem (MCP) rather than an optimisation problem (Nolte et al.,
2010b
). In its basic, uncalibrated version, the equations of the model are as

Page 4 of 20
S. Nolte et al.
follows4:
Di = ai∗(PDi − c subsi)bi
(1)

1
140
S
j
j = MAX{0, g + d
}
(
j
j∗ PSj + p subsj
2)
ESTi = z ∗
i stock shri∗Di∗PDhi
(3)
 
Di + ESTi ≤
Xsch,j,i
⊥PDi ≥ 0
(4)
145
sch
j
 
Sj + ostj ≥
Xsch,i,j
⊥PS ≥ 0
(5)
sch
i
150
Sj ≤ quota


j
PPQj
0
(6)
Xsch,j,i ≤ trq

(
sch,j,i
PQschj,i≥0
7)
(PSj + PSHj + PQ
+
+
+
sch,j,i
exw fasj + loadingj
freight j,i
tcsch − ex sub j,i)
155
∗(1 + tar avsch,j,i) + tar sp
+
+

sch,j,i
unloadingi
inld transporti
PDi
⊥Xsch,j,i ≥ 0
(8)
where i denotes consuming regions; j, producing regions; sch, scheme (MFN,
160
EBA, etc.); Di, demand; PDi, consumer price; c_subsi, consumer subsidy; bi,
demand elasticity; ai, multiplicative intercept; Sj, supply; PSj, producer
price; p_subsj, producer subsidy; gj, additive intercept (zero for isoelastic
functions); dj, multiplicative intercept (calibrated for isoelastic functions);
1j, exponent (supply elasticity for isoelastic functions); ESTi, ending
165
stocks; stock_shri, observed stocks/consumption ratio; zi, multiplicative
intercept of the stock holding equation; hi, elasticity of stockholding;
Xsch,j,i, trade from region j to region i under scheme sch; ostj, opening
stocks (ending stocks of previous period); quotai, production quota; PPQj,
quota rent (production quota); trqsch,j,i, tariff rate quota; PQsch,j,i,
quota
170
rent (TRQ); exw_fasj, freight costs from plant to port (ex works—free along-
side ship); loadingj, loading costs for ocean vessels; freightj,i, ocean freight
rates; tcsch, transaction costs; ex_subsch,j,i, export refunds; tar_avsch,j,i, ad
valorem tariffs; tar_spsch,j,i, specific tariffs; unloadingi, unloading costs for
ocean vessels; inld_transporti, inland transport (plant/port to wholesale
175
market).
Complementary slackness provides quota rents to fall to zero if tariff rate
quotas (TRQ) or production quotas are not filled and imports to be zero if
the duty paid price for imported sugar from the exporting regions is higher
180
4 Endogenous variables are written in capital letters while exogenous parameters are written in
lower case letters.

link to page 19 Abolition of the EU sugar quota
Page 5 of 20
than the domestic wholesale price in the importing region. The scheme dimen-
sion of trade flows greatly facilitates the simulation of discriminatory or pre-
ferential trade policies in the model. In particular, it enables the model to
simulate more than one preferential scheme between two countries, as it is
185
the case with the EU trade preferences for sugar. The EU currently imports
sugar under four preferential schemes. These are first the CXL5 quotas, in
total some 600,000 tons, open to countries which supplied certain MS prior
to their accession. These suppliers negotiated TRQ upon accession in order
not to be worse of in terms of market access. The second scheme of preferen-
190
tial imports is granted to a number of Western Balkans countries and quota
limited as well. In total these quotas amount to some 360,000 tons. The
third scheme is the EBA initiative granting preferential access to LDC. In
the implementation phase from 2001 until 2009, these imports were quota
limited. The quotas were abolished, however, as of October 2009 and
195
imports since can flow freely. Finally, ACP countries are granted preferential
access to the EU sugar market. Traditionally the members of this group were
the largest exporters of sugar to the EU possessing an aggregate TRQ of
1.3 million tons. Since October 2009, these quotas are replaced by gradually
increasing regional thresholds which will only be binding if overall imports to
200
the EU threaten to cause an oversupply of the community market. As of 2015,
this restriction will fall as well.
Since the version of the model published in Nolte et al. (2010b) some
changes in the structure of the normative model have been introduced. In
particular, we modelled stock holding as described in equation (3).
205
For some countries, notably all EU MS, the supply functions (2) are not
isoelastic, but contain an additional, additive intercept gj. This allows for
production to cease at a positive price in the respective region, which can
be expected as a possible and likely result of major structural breaks such
as those modelled in this study. The MAX function ensures supply cannot
210
assume negative values.
The model includes 106 producing and 90 consuming regions. It offers a
comprehensive coverage of trade policies, in particular of regional (RTA)
and preferential trade arrangements.
215
2.2. Critique of the SPE model and response
The SPE model in its original form essentially behaves like a normative,
i.e. optimisation model notwithstanding it usually being used as a tool of
positive economic analysis. The linear programming (LP) formulation of
220
the transport module is technically restricted to a non-degenerate solution
of a maximum of 2n21 trade flows, n being the number of exporting
and importing regions. The model suffers thus from two sources of misspe-
cification which usually prohibit it from reproducing an observed matrix of
trade flows, even if all real world constraints were captured adequately,
225
5 Number of the WTO goods schedule of the EU (140 in roman numerals).

link to page 19 link to page 19 link to page 18 link to page 20 link to page 20 link to page 19 link to page 20 link to page 20 link to page 19 link to page 18 Page 6 of 20
S. Nolte et al.
which is almost impossible for a sufficiently large and complex model.
Besides the solution of the normative transport model representing an
optimal situation subject to the subset of real-world constraints known to
the modeller, however well the (linear) model is specified, the restriction
230
to a maximum number of trade flows does not allow replication of observed
trade patterns of products that show trade flows that exceed the number of
constraints. In particular, it does not allow for cross-hauling. As a conse-
quence, the model performs poorly in reproducing observed matrices of
trade flows as is noticed by many authors (Bro¨cker, 1988Harker, 1988;
235
Batten and Westin, 1989; Roy, 1990; Ostrovsky, 2005Nolte, 2008b, to
name but a few), some of which also tried to offer alternative approaches
for the modelling of spatial trade in homogeneous commodities. None of
these, however, proved successful in replacing the SPE model.
As a consequence of the mentioned points of critique and various
240
observed trends in international agri-food trade, notably the growing import-
ance of intra-industry trade, consumer concerns about food safety and the
emergence of biotechnology in agriculture, Sarker and Surry (2006) argue
that trade models resting on the assumption of homogeneous products
will in future be ‘less and less suited to study trade in agri-food products’.
245
Most agricultural economists, including the authors of this article, will agree
that the arguments put forward by Sarker and Surry (2006) correctly
describe the trends of global agricultural trade in the first 10 years after
the Uruguay Round. Some recent developments on global agricultural
markets, however, seem to point in another direction. In mid-2007, for
250
instance, the sugar refining industry in the Persian Gulf, which had by
then been supplied entirely by raw sugar from Brazil, switched completely
to raw sugar of Indian origin for a period of more than a year. Indian sugar
had become competitive, because the country had a large exportable surplus
in that year and ocean freight rates surged at the same time, affecting freight
255
costs from distant Brazil relatively stronger. Moreover, the Indian govern-
ment granted a transport subsidy for sugar exports (ISO, various issues).
This example clearly rebuts the assumption of product heterogeneity for
the case of raw sugar. In fact, no existing spatial modelling framework
allowing for cross hauling would have been able to reproduce this complete
260
switch of origins as a result of changing c.i.f. prices of raw sugar from
different origins. A further example illustrates that a complete shift
cannot only occur between origins, but even between different crop
species: In the first half of the grain MY 2008/09, South Korea is reported
to have replaced imports of maize from the USA completely by imports of
265
feed wheat from Ukraine (AgriMarket, 2009).
As a consequence, while the hypothesis of Sarker and Surry appears to be
valid for processed agri-food products, it must be rejected for agri-bulk com-
modities, especially those not intended for final human consumption, as is the
case with the two examples discussed above. As an economic explanation of
270
the observed dispersion of trade flows in these products, we adopt the hypo-
thesis of non-constant and non-uniform transaction costs which is put

link to page 19 link to page 18 link to page 19 link to page 19 link to page 20 link to page 19 Abolition of the EU sugar quota
Page 7 of 20
forward in Nolte et al. (2010a).6 From a modeller’s point of view, this hypoth-
esis allows modification of the SPE framework by attaching a non-linear cost
term to each trade flow, a procedure which is referred to as calibration in math-
ematical programming literature. The model resulting from this calibration is
275
able to cope with the described problems as an alternative to the original SPE
while it avoids resting on the assumption of heterogeneity with regard to
origin, the so-called Armington (1969) assumption.
280
2.3. The calibrated SPE model7
Nolte (2008b) suggests overcoming the problem of non-reproducibility of
observed trade matrices by attaching additional cost terms to each trade
flow, an approach that was originally developed by agricultural supply mod-
285
ellers (Howitt, 1995) to overcome a similar problem as the one we deal with in
trade modelling: The solution of an LP farm or higher aggregate supply model
did not reflect the observed production programme of the farm. The reasons
are similar to those we mentioned already: The neoclassical assumptions
are not fulfilled in reality and the number of activities is bound by the
290
number of binding, linearly independent constraints, besides the fact that all
models suffer, of course, from the fact that real world constraints cannot be
captured fully in the model.
In the case of SPE as well as supply models, it is necessary that the
additional cost terms be at least partly non-linear in order to overcome the
295
limitation in the number of trade flows and activities. The absolute value of
the additional cost terms as well as their first-order derivative will have a
large influence on the simulation behaviour of the model. It is therefore essen-
tial that both be empirically well-founded. The absolute size of the cost term is
determined endogenously by the calibration procedure, but only for trade
300
flows and activities that are observed in the base equilibrium. The first-order
derivative of the cost term needs to be positive in order to avoid non-
convexities of the model which would lead to multiple local rather than one
global optimum of the model. In reality, this would mean, that the costs of
trade between two regions are increasing with the amount of trade of the
305
product in question. However, an increase in freight costs cannot be observed,
and there are good arguments to even assume the contrary, decreasing freight
costs due to economies of scale. Furthermore, discussions with traders led to
the conclusion that an SPE model parameterised with empirically well-
founded freight costs proves to be an excellent instrument for predicting
310
local prices. From the previously said, it must be concluded that the non-linear
6 The latter has been put forward already by Ostrovsky (2005). It might be useful at this stage to
remind the reader that this theory does not reject product heterogeneity among functional com-
modities in general, for instance where high and low protein wheat are concerned. It merely
rejects product heterogeneity with regard to origin.
315
7 Further details on the procedures applied here and additional discussion of some theoretical and
technical aspects of the calibration can be found in Nolte et al. (2010a).

link to page 20 link to page 18 link to page 18 link to page 18 link to page 20 link to page 19 Page 8 of 20
S. Nolte et al.
part of the calibration term does not reflect freight cost, but rather other com-
ponents of total trade costs, which can be summarised under transaction costs.
A large first-order derivative of the calibration term would lead to a strong
increase in total trade costs with total volume of trade on the route. This,
320
however, conflicts with observations that at least for the major importing
and exporting regions of agri-bulk commodities, the relation of c.i.f. and
f.o.b. prices is rather close to the sum of freight costs, tariffs and other
policy costs as well as administrative costs—irrespective of the volume of
trade. In other words, the theory of SPE is confirmed by such observations.
325
With a relatively large influence of the non-linear component of trade costs,
significant spatial price disequilibria would be given rise to, which cannot
be observed in reality. It must thus be concluded that this non-linear com-
ponent, i.e. the first-order derivative of the calibration term cannot be all
too large.
330
An attempt to calibrate SPE models which is similar to ours has recently
been made by Paris, Drogue´ and Anania (2009) and an application of the pro-
cedure in an SPE model of EU trade preferences for bananas has been pub-
lished by Anania (2010). In their approach, they tackle the net trade
position of a country by attaching linear cost terms to trade flows. As a
335
result, the model is not only able to reproduce an observed net-trade position
of a country, but also to reproduce observed local prices and to eliminate
inconsistencies in observed trade costs. Due to their calibration term being
linear, however, the model is still limited to 2n21 trade flows, and thus not
able to reproduce observed trade matrices, or more precisely, only as one sol-
340
ution out of an infinite number of possible solutions due to their model not
being strictly convex, at least in the base period. As Anania and McCalla
(1991) 
have shown, the SPE approach can lead to trade matrices with more
than 2n21 trade flows, however only if quantitative restrictions to certain
bilateral trade flows such as TRQ or trade embargos are present. This is, of
345
course, also true for the calibrated SPE of Paris, Drogue´ and Anania (2009).
As a possible explanation of how transaction costs are influenced positively
by the volume of trade between two regions, we use the hypothesis that ex-
porters in one country pursue a risk minimising strategy by diversifying
their export destinations. Heckelei (2002) illustrated that the presence of
350
risk can provide a justification for a non-linear objective function in the
case of calibrated constrained supply models. The same argument is appli-
cable to trade models where traders have to manage risk. In particular, they
might want to insure themselves against price crashes in specific markets
and thus be willing to export to markets where lower than optimal f.o.b.
355
prices for their products can be fetched. They also might be willing to sell
for a lower than optimal f.o.b. price in order to be present in certain
markets which could potentially become optimal f.o.b. price destinations.
To test the hypothesis of increasing transaction costs as a function of the
quantity traded between two regions, the model is solved with all quantities,
360
prices and rents fixed exogenously and trade costs variable. This step, which in
some aspects is analogue to the first step of classical PMP, is performed for six

link to page 19 link to page 19 link to page 19 link to page 19 link to page 20 link to page 19 link to page 19 Abolition of the EU sugar quota
Page 9 of 20
consecutive years, for which data on production, consumption and stock
changes (F.O. Licht, 2009) as well as bilateral trade data (ITC, 2007; Eurostat,
2009; 
USDA, 2009) are available (1999/2000 – 2004/05).8 One fundamental
difference between our approach and the analogue first step of original
365
PMP is, however, that we use a priori information on the shadow prices of
constraints. Constraints in the trade module of our model are production
and consumption quantities as well as TRQ (equations (4), (5) and (7)). The
corresponding shadow prices are local prices, some of which are observed
and some of which are derived from the WMP, as well as TRQ rents,
370
which are derived from the difference between f.o.b. WMP and preferential
export prices. In doing so, we avoid the inconsistency of the first step of
PMP as described by Heckelei and Wolff (2003). In the next step, we
compare the trade costs from the first step to observed freight rates and calcu-
late the difference. On routes where trade is both observed and simulated by
375
the normative, uncalibrated version of the SPE, this difference is zero. In case
trade is observed, but not simulated by the model, the difference is negative. In
cases where trade is not observed, but simulated, which happened very rarely,
the difference is positive. In the next step, an ordinary least square regression
of the relationship between the trade cost difference and the share of the trade
380
on one route in the total production of the exporting country is performed.
Many trade flows that occur, though, are not determined by economic
reasoning of the involved agents, but rather politically induced. That is,
of course, the case for trade that occurs under TRQs, but unfortunately
also in less obvious situations, such as for instance the former C-sugar
385
(now out-of-quota sugar) exports of the EU which are not directly subsi-
dised, but are also not flowing freely, since the set of destinations is deter-
mined by the licensing policy of the EU. Another case are the exports of
Cuba to China and Russia. To avoid a bias in the estimation results from
politically induced trade flows, we include only those observations where
390
we can be relatively sure they follow economic rather than political ration-
ales, i.e. those by established exporters of sugar at world market
conditions.9
The regression confirms the hypothesis that per unit trade costs increase
with the share of domestic production that is shipped to one destination,
395
with a coefficient of EUR 0.614 per per cent of domestic production.10 It
also confirms the expectation that this increase is not very large. Although
the regression and the coefficient are highly significant, the r2 of the model
is very low, indicating, that although there is certainly a positive correlation
400
8 Unfortunately, the quality of the bilateral trade data is rather poor (Nolte, 2008a) and the data
need to be processed to match the balances of supply, demand and stock changes. This affects
the reliability of the estimations.
9 Guatemala, El Salvador, Honduras, Nicaragua, Costa Rica, Colombia, Brazil, Argentina, South
Africa, Thailand and Australia.
10 The regression equation is: Cost difference/ton j, i ¼ b0 + b1 * production share i + 1j, i, R2:
405
0.024, F-test: 0.000, where indices i and j denote the country of origin and destination,
respectively.

Page 10 of 20
S. Nolte et al.
between the two variables, there are other determinants which have a much
stronger influence on transaction costs and/or measurement errors of freight
costs might have occurred. The estimated coefficient of EUR 0.614 effect-
ively means that if one country exports its entire production to one other
410
country, costs would increase by EUR 61.40 per ton. This seems rather
high if compared with ocean freight rates in the range of EUR 20 – 40 per
ton on the most frequented routes. On the other hand it does not seem very
high if compared with import tariffs and tariff equivalents of other policy
measures which easily exceed several hundred EUR per ton in a large
415
number of countries. In any case, the case of one country exporting its
entire production to one destination virtually never occurs.
In the next step, analogue to the second step of classical PMP, we replace
the price transmission equation (8) of the normative SPE by equation (9),
containing an additional, calibrated cost term for every possible trade flow.
420
(PSj + PPQ +
+
+
+
j
PQsch,j,i
exw fasj + loadingj
freight j,i
tcsch − ex sub j,i)
∗ (1 + tar avsch,j,i) + tar sp
+
+
sch,j,i
unloadingi
inld transporti
 Xsch,j,i
425
+ u
sch
sch,j,i + i ∗
≥ PDi ⊥Xsch,j,i ≥ 0
(9)
Sj
In equation (9), i is the estimated coefficient of transaction costs as a function
of the production share which is traded on one route. u is a linear parameter,11
which is calibrated such that when added to i multiplied by the production
430
share, the result is identical to the calculated difference between observed
freight cost and endogenously determined trade costs in the first step of our
calibration procedure. The resulting model perfectly reproduces the observed
matrix of trade flows, analogue to the third step of PMP.
435
3. Scenarios
After the expiry of the current CMO as of MY 2015/16, we use as a refer-
ence scenario for our analysis the continuation of current policies, specifi-
440
cally, current levels of quotas and tariffs. Our main counterfactual scenario
embodies an abolition of the quota regulation, of the production charge of
EUR 12 per ton and of any price policy instruments in the current CMO
such as private storage aid in case of an undercut reference price or
additional import quotas in case of a price surge. Trade policies such as
445
tariffs and TRQ remain unchanged. Since the European Commission com-
munication explicitly states a non-disruptive end of quotas as an option, we
simulate three annual steps of a 10 per cent increase of quotas before finally
11 Complying with the hypothesis that exporters are willing to pay a premium to be present in a
450
market, this parameter is negative in most cases. In general, the larger the exports to that market,
i.e. the more important this market is for the exporter, the higher this premium.

link to page 20 link to page 12 link to page 13 link to page 12 link to page 19 Abolition of the EU sugar quota
Page 11 of 20
abolishing them completely in the fourth year. Our projection horizon is the
MY 2019/20.
A second dimension of scenarios is derived from different expectations
with respect to the development of the WMP, which will especially have an
455
influence on the amount of preferential imports. As a reference, we take pro-
jections from OECD and FAO (2010) and convert the London f.o.b. price for
white sugar in USD, in a Middle East c.i.f. price for white sugar in EUR. We
chose the Middle East as a reference location, since it is extremely unlikely
that that region might change its net trade position.12 As scenarios for a
460
lower and higher than expected WMP, we deduct or, respectively, add one
standard deviation calculated from a 10 years time series of WMP obser-
vations. These prices amount to USD 342 and 536 per ton of white sugar,
respectively, instead of USD 439, London f.o.b. The resulting Middle East
c.i.f. landed prices for white sugar in EUR are EUR 362 for the reference
465
situation, EUR 292 for a low and EUR 431 for a high WMP.13
Additionally, it would also have been interesting to model the effects of an
agreement of the Doha Round of WTO negotiations and its interplay with the
effects of the quota abolition. This extra dimension of scenarios would,
however, have increased the total number of scenarios to 12 rather than 6
470
as it is now. In case of a variation of the applied modalities, which also
would have been interesting, the number of scenarios would even increase
further. Furthermore, even if a WTO agreement were to be concluded
within short time, the implementation phase would not be completed by the
end of our projection horizon. We, therefore, settled with the two dimensions
475
of WMP development and EU quota policy in order to keep the analysis
focused.
4. Results
480
The results of the simulation runs are presented in Tables and below.
Table shows the results for the EU and its MS. In the reference scenario
with a perpetuation of the quota system and standard assumptions about the
WMP development (the column is shown in bold letters), total production
is 13.3 million tons and the production quota is filled by each MS. The internal
485
price is at EUR 544 per ton, and thus comfortably above the reference
price of EUR 404.40. Total imports under preferential schemes amount to
3 million tons.
Under standard assumptions regarding the WMP, an abolition of the quota
after 2014/15 leads to an increase of EU production to 15.5 million tons. The
490
internal price falls to EUR 400, slightly less than the reference price under the
12 Freight differentials for the Euronext white sugar contract in different ports are also determined
by using the Middle East as a reference location (Euronext, 2005).
13 The model is driven by real (2004/05) rather than nominal prices. The results are reconverted
into nominal EUR for the convenience of the reader. The projected cumulated inflation between
495
2004/05 and 2019/20 is 28.4 per cent. EUR 1 in nominal terms is thus equivalent to EUR 0.779 in
real terms.

Page 12 of 20
S. Nolte et al.
Table 1. Model results for the EU (2019/20)
Quota
Abolition of quota
Low
High
Low
High
500
WMP
Standard WMP
WMP
Standard WMP
1.
PWM (E/t)
292
362
431
290
356
416
2.
PEU (E/t)
446
544
630
393
400
408
3.
DemandEU (mill.
16.3
16.3
16.3
16.3
16.3
16.3
505
t WSE)
4.
ImportsEU (mill.
3.0
3.0
3.0
1.9
0.9
0.0
t WSE)
5.
ProductionEU
13.3
13.3
13.3
14.5
15.5
17.6
(mill. t WSE)
Quota
Production
Production
510
(1,000 tons WSE)
(1,000 tons WSE)
6.
Austria
351
351
351
351
347
370
399
7.
Belgium/
676
676
676
676
643
702
777
Luxemburg
8.
Czech Republic
372
372
372
372
379
397
419
515
9.
Denmark
372
372
372
372
363
390
425
10. Spain
498
498
498
498
402
444
497
11. Finland
81
81
81
81
73
78
84
12. France
3,437
3,437
3,437
3,437
4,376
4,632
5,779
13. Germany
2,898
2,898
2,898
2,898
3,347
3,595
3,908
14. Greece
159
159
159
159
116
127
141
520
15. Hungary
105
105
105
105
62
78
98
16. Italy
508
508
508
508
378
425
484
17. Lithuania
90
90
90
90
73
78
84
18. Netherlands
805
805
805
805
749
806
878
19. Poland
1,406
1,406
1,406
1,406
1,504
1,612
1,749
525
20. Portugal
10
10
10
10
4
6
9
21. Romania
105
104
105
105
91
93
102
22. Slovakia
112
112
112
112
100
107
116
23. Sweden
293
293
293
293
299
313
330
24. UK
1,056
1,056
1,056
1,056
1,171
1,228
1,299
530
Source: Simulations. The figures for production and consumption do not include isoglucose and out-of-quota sugar.
current CMO. This discourages a substantial share of preferential imports,
which fall to 0.9 million tons. The WMP is only slightly affected by the abol-
ition of EU production quotas, falling by EUR 6 or about 2 per cent. Out of 19
535
MS which continued to produce sugar after the restructuring period from 2006
to 2009, 10 are simulated to increase their production beyond their quotas after
abolition. Nine are simulated to decrease production. These are, as widely
expected, MS located at the southern and northern peripheries of the EU.
Out of those MS which expand their production, France, Germany and
540
Poland see the largest increase, in absolute as well as in relative terms.

Abolition of the EU sugar quota
Page 13 of 20
Table 2. Model results for EU Imports, 1,000 tons WSE (2019/20)
Quota
Abolition of quota
Low
High
Low
High
545
WMP
Standard WMP
WMP
Standard WMP
1.
Total
3,024
3,022
3,021
1,947
932

2.
CXL
604
604
604
604
595

3.
Cuba
54
54
54
54
54

550
4.
Brazil
537
537
537
537
537

5.
Australia
9
9
9
9


6.
Other countries
4
4
4
4
4

7.
BALKAN
181
181
181
103


8.
Croatia
180
180
180
103


9.
Albania
1
1
1
1


555
10. LDC
385
542
665



11. Benin
2
3
3



12. Congo, D.R.
4
11
14



13. Ethiopia
86
174
230



14. Guinea
1
3
4



560
15. Madagascar
9
13
15



16. Malawi
49
69
85



17. Mozambique
173
157
126



18. Senegal
3
12
15



19. Sierra Leone
0
1
1



20. Zambia
59
98
172



565
21. ACP
1,854
1,695
1,571
1,240
337

22. Congo, Rep.
4
8
8



23. Coˆte d’Ivoire
33
44
44



24. Mauritius
474
442
415
361
106

25. Swaziland
611
389
362
539
193

570
26. Zimbabwe

36
28



27. Barbados
32
30
25
19


28. Belize
117
109
88
42


29. Dominican
111
153
157



Republic
30. Guyana
304
285
246
154


575
31. Papua New
43
34
22
25


Guinea
32. Fiji
125
116
107
100
39

33. Other countries

51
68



Source: Simulations.
580
In case of a lower WMP of EUR 292, the EU price strongly decreases in the
non-abolition scenario to EUR 446. Production in the EU is slightly affected
negatively, with one MS, Romania, not filling its quota anymore. An abolition
of the quota leads to an increase of EU production to 14.5 million tons. As can
585
be expected, this is less than under the standard WMP development. The
decrease of preferential imports is also less pronounced.

link to page 13 link to page 13 Page 14 of 20
S. Nolte et al.
Under assumptions of a high WMP of EUR 431, the community price
increases to EUR 630. An abolition of EU quotas under this setting is simu-
lated to trigger a strong production increase to 17.6 million tons, which
even exceeds the pre-2006 level of quotas as well as internal demand. As a
590
consequence of the latter, the EU turns to be an exporter of more than
1 million tons again. Preferential imports, on the other hand, are entirely dis-
placed from the EU market. The price on the EU market falls to EUR 408.
This makes it the only scenario in which after abolition of quotas the internal
price in MY 2019/20 is above the current reference price. The effect on the
595
WMP which falls by EUR 15 or 3.5 per cent is considerably stronger than
under the standard and low WMP scenarios.
Table presents the results for preferential imports of the EU under the
various policy and WMP scenarios simulated in this paper. The EU currently
imports sugar under four different schemes. The first of these is CXL. The
600
scheme is strictly quota limited and all countries holding quotas, being com-
petitive exporters at WMP, fill these quotas as long as the price premium on
the EU market can gap the in-quota tariff of EUR 98 per ton (raw sugar) plus
bilateral freight costs. This is the case in all scenarios that maintain the EU
production quota. Without quota, the TRQ are only filled in case of a low
605
WMP. Under an increasing WMP, first, Australia then the other countries
cease to export to the EU.
The second scheme of quotas covered in the table is granted to a number of
western Balkans countries and quota limited as well. While Croatia and
Albania fill their TRQ under the three non-abolition scenarios, they reduce
610
or terminate these exports under the abolition scenarios depending on the
level of the WMP. Serbia and Macedonia do not export to the EU under
any of the scenarios.
The next group of countries in the table are the LDC. Imports under the
non-abolition
scenario
and
standard
WMP
development
are
about
615
542,000 tons. In case of a low WMP, exports of LDC to the EU fall to
385,000 tons. In case of a high WMP, they increase to 665,000 tons. If the
EU quota system is abolished, imports from LDC do not occur anymore
irrespective of the WMP.
The last group presented in Table are ACP countries,14 which under the
620
EPA will enjoy quota and duty-free market access as of MY 2015/16 as well.
Under the non-abolition scenario and standard WMP development, these
imports are simulated to be 1.7 million tons at the end of the projection
horizon. The abolition of the EU production quota and the resulting price
decrease lead to a reduction of these exports by 80 per cent to 337,000 tons.
625
Under low WMP, imports are simulated to be 1.9 million tons. In case of
production quota abolition in the EU, imports fall by one-third to 1.2
million tons. Under a high WMP, imports from ACP are 1.6 million tons in
the non-abolition scenario. The abolition of the quota leads to a complete
stop of imports from ACP.
630
14 Countries belonging to both groups, LDC and ACP, are listed under LDC.

link to page 20 link to page 12 Abolition of the EU sugar quota
Page 15 of 20
While the group of LDC responds to a WMP increase by an increase of
exports to the EU, the behaviour of the group of non-LDC ACP countries is
the opposite (under the non-abolition scenarios). This pattern is not mirrored
by all countries in the respective groups, though. Generally, a WMP increase
635
triggers an increase of the domestic price in ACP and LDC, which are usually
shielded by ad valorem tariffs. Since this increases the propensity for the
countries to sell domestically or to neighbours within a RTA, the reduced
supply on the EU market leads to an increasing price level there, too. As a con-
sequence, countries whose domestic prices increase stronger than the EU price
640
tend to reduce exports to the EU. Those whose domestic prices increase less
than the EU price have an incentive to increase their shipments to the EU.
5. Conclusions
645
The paper applies an ESTJ SPE model with calibrated non-linear cost terms
attached to each trade flow in order to simulate the effect of an abolition of
the EU production quota system for sugar after the expiry of the current
CMO as of MY 2015/16. The variables in the focus of the analysis are pro-
duction quantities, domestic and WMP, and preferential imports of the EU
650
under various schemes. The strong increase of WMP since mid-2009 shows
that preferential imports of the EU can be inhibited by a high WMP since
exporting countries may find it more profitable to export to regional
markets or to substitute imports on their domestic markets. Therefore, two
sub-scenarios taking into account a lower than expected and a higher than
655
expected WMP are simulated.
Under all WMP scenarios, the abolition of the quota leads to an increase in
production in the EU and correspondingly to a decrease in preferential
imports. The higher the WMP, the more pronounced is this tendency. If the
WMP is sufficiently high, preferential imports are entirely displaced and the
660
EU turns to exporting to the world market again.
If the WMP develops as projected by OECD and FAO (2010), production in
the EU will increase by 2.2 to 15.5 million tons in case of quota abolition. MS
in the geographical centre of the EU, which are known to be more competitive
producers of sugar beet, increase their level of production beyond the former
665
quota, whereas countries at the southern and northern limits of the community
decrease their production. No country ceases to produce sugar under any of the
simulated scenarios, although the functional form of the supply curves expli-
citly allows this to happen. It must, however, be noted that it is questionable
whether sectors which are simulated to shrink very strongly are still viable at
670
that level of production.
The simulation revealed that the WMP for sugar by virtue of the abolition of
quota limitation of LDC and ACP imports, as well as reduction of the internal
price by the 2006 CMO reform has gained a strong influence on the internal
price level of the EU. Table shows that under the non-abolition scenario,
675
a WMP variation triggers a movement of the community price in the same
direction which in our cases is even more pronounced in absolute terms

link to page 19 Page 16 of 20
S. Nolte et al.
than the WMP shift itself. This is due to preferential trading partners’ alterna-
tive markets usually being shielded by ad valorem tariffs such that prices on
these markets, which they compare with the EU price in order to decide where
to ship their exports, also vary stronger than the WMP. Since the quota-bound
680
production in the EU is not price responsive, these price variations cannot be
dampened by reactions of EU producers. This changes if the production quota
in the EU is abolished. The world market triggered variations of the commu-
nity price then are merely 10 – 15 per cent of the WMP variations themselves.
Price variability is thus significantly reduced. The sub-scenarios for different
685
WMP developments must, however, not be confused with temporary price
spikes, to which producers, unlike in our model, cannot react. The effects
of such price spikes on preferential imports can be expected to be more pro-
nounced than what is shown in our results. While the EU price turns out to be
influenced by the world market, the quota policy of the EU does not have the
690
potential to prompt a significant effect on the WMP.
To close the discussion about the results, it should be mentioned that as in
any simulation study they are subject to some degree of uncertainty. Sources
of uncertainty can arise from aspects covered by the model such as the supply
behaviour of preferential importers to the EU, where detailed and reliable
695
information is hard to come by. Previous simulation exercises with the
model have shown that the level of supply elasticities has the potential to
greatly influence the overall results. With respect to the supply response of
LDC, recent studies by Nolte et al. (2010b, 2011) found that increased pro-
duction in individual LDC will ceteris paribus lead to increased imports
700
from the LDC in question. However, this increase comes to a large degree
at the expense of the market shares of other preferential importers and only
slightly increases total preferential imports of the EU.
In recent years, the link between the sugar market and the crude oil market
has intensified due to production of ethanol from sugar cane and beet. On a
705
global level, this will affect the sugar market by diverting sugar crops from
sugar production to ethanol production and hence shift the sugar supply
curve of countries with an ethanol production programme to the left. We
would thus argue the global effect is sufficiently captured by simulating our
scenarios over a large range of WMP. It is more complex to investigate
710
single country effects of ethanol production based on sugar cane or beet, par-
ticularly in EU MS, though.
Sugar is different from other crops in that it is not a primary, but a processed
product. Since transport and storage of sugar beet and cane are rather costly
and virtually impossible over long distances or periods, the primary pro-
715
duction and the first stage of processing are closely linked, both spatially
and temporally. Reallocations in sugar production have thus wider repercus-
sions than what can be simulated in an agricultural sub-sector model. The
2006 reform of the CMO has shown that policy makers take this into
account by compensating producers for scaling down production and by
720
linking restructuring aid to social criteria. In this sense, the reader should
keep in mind that the results we simulate in this article are only one aspect

link to page 18 link to page 18 link to page 20 link to page 12 link to page 19 Abolition of the EU sugar quota
Page 17 of 20
of the socio-economic effects of an abolition of sugar production quotas in the
EU.
As a final caveat on the discussion of the results, we would like to point to
the uncertainty stemming from the substitutability of sugar and isoglucose.
725
Both products are caloric sweeteners and have been covered by the same
CMO before the merger into the CMO for all agricultural products
managed by the EU’s common agricultural policy into one document. It can
therefore hardly be imagined that quotas for sugar production will be abol-
ished and those for isoglucose will be maintained. The current market share
730
of isoglucose in EU consumption of caloric sweeteners is only about 4 per
cent, but this has certainly the potential to increase. In the USA for instance,
the market share of starch based sweeteners is about 40 per cent (Bichara
Rocha, 2010). 
The situation in the EU is different from that in the USA
since the ratio of sugar and cereal prices—the former being the most important
735
substitute in consumption, the latter being the key inputs and thus determi-
nants of production costs—is much less favourable to isoglucose producers
in the EU than it is in the USA. An abolition of sugar quotas will furthermore
widen this gap. Consequently, a market share of 40 per cent is extremely un-
likely to be attained. However, anything from a substantial increase to a com-
740
plete displacement of isoglucose from the EU market for caloric sweeteners
seems possible and will have an effect on sugar production by decreasing
or increasing its market share.
In our analysis, we apply functional forms for the supply of the EU (and
some other beet producing countries) which are different from isoelastic func-
745
tions and allow production to cease at a positive price. This leads to functions
which are very price responsive if compared to standard elasticities from lit-
erature. Implicitly, our supply functions have elasticities usually larger than 2,
in some cases even more.15 However, it is commonly acknowledged, that
current marginal costs of sugar production in the EU move somewhere
750
between EUR 300 and 450 per ton and that EU production is not competitive
at prices below EUR 200 – 250 per ton. The only way, though, to simulate this
with a continuous function is to choose one with a rather high price elasticity,
which furthermore increases, the closer it moves to zero.
The paper introduced a new method of modelling international trade by cali-
755
brating an ESTJ SPE model with quadratic cost terms. This approach goes
beyond the work of Paris, Drogue´ and Anania (2009), who engaged in calibrat-
ing an SPE with linear cost terms, in several regards. With the cost terms being
non-linear, we are able to build a strictly convex model which perfectly cali-
brates to any observed base situation. We, furthermore, offer an economic
760
explanation for the cost functions we introduce and engage in an econometric
specification of these. A first practical consequence can be seen in Table 1. The
internal price for white sugar in the EU under the non-abolition, standard WMP
scenario is simulated to be EUR 544 per ton in 2019/20. Nolte et al. (2011) using
765
15 This is also a result of the supply functions being combined beet supply and processing
functions. The latter is assumed to be perfectly elastic in the long run.

link to page 20 link to page 19 link to page 19 Page 18 of 20
S. Nolte et al.
a normative version of the model and using the same WMP projections by
OECD and FAO (2010) simulated the internal price to be only EUR 491.
With production quotas in place, the price on the EU market is equivalent to
the opportunity costs of the marginal ACP or LDC supplier including bilateral
770
transaction costs. Recall that in our model the latter are a function of the share of
domestic production being shipped to a particular destination. For many ACP
and LDC this share and hence the transaction costs increased after 2009, con-
tributing to a higher EU price in our model.
Several questions with respect to the implications and the further potential
775
of this approach are still open and being addressed in a technical paper (Nolte
et al., 2010a
). These are, among others, possible solutions for the immense
data requirement for a geographically sufficiently disaggregated model to
perform meaningful trade policy analysis and an enhanced empirical base
for the estimation of the cost functions.
780
Acknowledgements
The authors would like to thank three anonymous reviewers and the editors of this special issue
of the European Review for helpful comments and suggestions. We also thank organisers and
785
participants of the 114th EAAE Seminar ‘Structural Change in Agriculture’, 15 – 16 April
2010, in Berlin for the opportunity to present a previous draft of this manuscript and for
helpful comments received. Financial support from the Belgian ‘Instituut voor de Aanmoediging
van Innovatie door Wetenschap en Technologie’ (IWT, project number 050667) is gratefully
acknowledged.
790
References
Agra-Europe Weekly. (2009). Commission resists calls for sugar regime changes. Euro-
pean Policy News, 19 June 2009, 4 – 5.
795
Agra-Europe Weekly. (2010). EU sugar producers are spared final quota cut. European
Policy News, 29 January 2010, 2.
AgriMarket. (2009). In the current season, Ukrainian feed wheat entered Asian market due
to low cost of freight. APK-Inform Information Agency. http://www.agrimarket.info/
showart.php?id=73238
. Accessed 30 March 2011.
800
Anania, G. (2010). EU Economic Partnership Agreements and WTO negotiations. A quan-
titative assessment of trade preference granting and erosion in the banana market. Food
Policy 35: 140 – 153.
Anania, G. and McCalla, A. F. (1991). Does arbitraging matter? Spatial trade models and
discriminatory trade policies. American Journal of Agricultural Economics 73: 103–117.
805
Armington, P. (1969). A theory of demand for products distinguished by place of origin.
IMF Staff Papers 16: 159 – 178.
Batten, D. F. and Westin, L. (1989). Modelling commodity flows on trade networks:
retrospect and prospect. Umea˚ Economics Studies Report 194. Umea˚, Sweden: Univer-
sity of Umea˚, Department of Economics.
810
Bichara Rocha, L. (2010). World sugar demand: outlook to 2020. F.O. Licht’s Sugar and
Sweetener Report 142, 663 – 670.

Abolition of the EU sugar quota
Page 19 of 20
Bro¨cker, J. (1988). Interregional trade and economic integration: a partial equilibrium
analysis. Regional Science and Urban Economics 18: 261 – 281.
Enke, S. (1951). Equilibrium among spatially separated markets: solution by electric
analogue. Econometrica 19: 40 – 47.
815
Euronext. (2005). White sugar futures and options summary. March.
European Commission. (2010). The CAP towards 2020: Meeting the food, natural
resources and territorial challenges of the future. Communication from the Commission
to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee
and the Committee of the Regions. COM(2010) 672 final. http://eur-lex.europa.eu/
820
LexUriServ/LexUriServ.do?uri=COM:2010:0672:FIN:en:PDF (accessed 19 May 2011).
Eurostat. (2009). COMEXT database. Internet Version. External trade detailed data.
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page?_pageid=0,1136217,0_45571467&_
dad=portal&_schema=PORTAL 
(accessed 19 February 2011).
F.O. Licht. (2009). F.O. Licht’s International Sugar and Sweetener Report. World Sugar
825
Balances 1999/2000 – 2008/09. Ratzeburg, Germany.
Harker, P. T. (1988). Dispersed spatial price equilibrium. Environment and Planning A 20:
353 – 368.
Heckelei, T. (2002). Calibration and Estimation of Programming Models for Agricultural
Supply Analysis. Habilitation Thesis, University of Bonn, Germany.
830
Heckelei, T. and Wolff, H. (2003). Estimation of constrained optimisation models for
agricultural supply analysis based on generalised maximum entropy. European
Review of Agricultural Economics 30: 27 – 50.
Howitt, R. E. (1995). Positive mathematical programming. American Journal of Agricul-
835
tural Economics 77: 329 – 342.
ISO. (various issues). Monthly market report. International Sugar Organization.
ITC. (2007). SITA-Database. International Trade Center.
Nolte, S. (2008a). The future of the world sugar market—a spatial price equilibrium analy-
sis. Dissertation. Humboldt-University of Berlin. http://edoc.hu-berlin.de/docviews/
840
abstract.php?id=29001 (accessed 26 August 2011).
Nolte, S. (2008b). The future of the world sugar market: a spatial price equilibrium analy-
sis. Presented at the 107th EAAE Seminar, 29 January – 1 February, Sevilla.
Nolte, S., Buysse, J., Van der Straeten, B., Claeys, D., Lauwers, L. and Van Huylenbroeck,
G. (2011). Preferential sugar imports of the EU. International Sugar Journal 113:
845
93 – 101.
Nolte, S., Buysse, J., Van der Straeten, B., Lauwers, L., Claeys, D. and Van Huylenbroeck,
G. (2010a). Non-uniform and non-constant transaction costs as determinants of dis-
persed agricultural trade flows. Presented at the IATRC Wintermeeting, 12 – 14
December, Berkeley, CA.
850
Nolte, S. and Grethe, H. (2010). Developments in the EU and world sugar markets in 2009.
Sugar Industry (Zuckerindustrie) 135: 29 – 36.
Nolte, S., Grethe, H., Buysse, J., Van der Straeten, B., Claeys, D., Lauwers, L.
and Van Huylenbroeck, G. (2010b). Modelling preferential sugar imports of the EU:
855
a spatial price equilibrium analysis. European Review of Agricultural Economics 37:
165 – 186.

Page 20 of 20
S. Nolte et al.
OECD and FAO. (2010). OECD-FAO Agricultural Outlook 2010 – 2019. Paris: OECD
Publishing.
Ostrovsky, M. (2005). Trade Patterns under Transportation Cost Heterogeneity. Chapter 2
of the Dissertation ‘Essays on Matching’. Cambridge, Massachusetts: Harvard Univer-
860
sity. March.
Paris, Q., Drogue´, S. and Anania, G. (2009). Calibrating mathematical programming spatial
models. AgFoodTrade Working Paper 2009 – 10.
Roy, J. R. (1990). A dispersed equilibrium commodity trade model. The Annals of Regional
Science 24: 13 – 28.
865
Samuelson, P. (1952). Spatial price equilibrium and linear programming. The American
Economic Review 42: 283 – 303.
Sarker, R. and Surry, Y. (2006). Product differentiation and trade in agri-food products:
taking stock and looking forward. Journal of International Agricultural Trade and
Development 2: 39 – 78.
870
Takayama, T. and Judge, G. G. (1964). Spatial equilibrium and quadratic programming.
Journal of Farm Economics 46: 67 – 93.
USDA. (2009). Briefing room sugar and sweeteners. http://www.ers.usda.gov/Briefing/
Sugar/data.htm. Accessed 5 June 2011.
875
880
885
890
895
900