Policy Research Working Paper 9158 The Upstream Tariff Simulator (UTAS) A Tool to Assess the Impact of Tariff Reform on Input Costs and Effective Protection across Sectors Andreas Eberhard-Ruiz Gonzalo J. Varela Lucia Casal Federico Ganz Macroeconomics, Trade and Investment Global Practice February 2020 Policy Research Working Paper 9158 Abstract Increased international production fragmentation implies effective protection across sectors? This paper presents the that firms at home rely on imported intermediates for Upstream Tariff Simulator, a simple Microsoft Excel–based production. In this context, tariff policy design needs tool designed to help policy makers answer these questions, to consider the impact downstream of changes in tariffs by combining information on tariffs and input-output upstream. Policy makers embarking on tariff reforms need structures and allowing alternative sectoral aggregations, to answer questions such as: what is the impact of tariff and alternative market structures for input markets. It pro- changes on production costs downstream? What are the key vides the underlying conceptual framework and a range of input tariffs that could be reduced to lower production costs examples that show the insights that the tool can provide to in priority sectors considering sectors’ backward linkages? policy makers when analyzing the impact of tariff reforms. Or how will a tariff rationalization plan that focuses on tariff reductions in raw materials and intermediates affect This paper is a product of the Macroeconomics, Trade and Investment Global Practice. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/prwp. The authors may be contacted at aeberhard@worldbank.org, gvarela@worldbank.org, lc944@cornell.edu, federicoganz@gmail.com. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team The Upstream Tariff Simulator (UTAS): A Tool to  Assess the Impact of Tariff Reform on Input Costs and  Effective Protection across Sectors*  Andreas Eberhard‐Ruiz*  Gonzalo J. Varela†  Lucia Casal‡  Federico Ganz§  JEL: C67, F10, F17  Keywords: tariff policy, input‐output economics, simulator, effective protection   * We  thank  Juan  Pedro  Gambetta  provided  excellent  support  throughout  the  preparation  of  the  tool  and background  material.  Valuable  comments  were  received  from  Jakob  Engel,  Ana  Margarida  Fernandes,  Alen Mulabdic,  Alberto  Portugal,  Hans  Timmer,  and  Erik  von  Uekxull,  as  well  as  from  policymakers  in  workshops delivered in Kathmandu and Islamabad,  specially  to  Ms Robina  Ather, Chairperson of Pakistan’s  National Tariff Commission  and  active  supporter  of  this  tool.  We  acknowledge  financial  support  from  the  Trade  Multidonor Trust Fund for Trade and Development without which this undertaking would not have been possible. * Eberhard is with the Social Protection and Jobs Group of the World Bank Group. †  Varela is with the Macroeconomics, Trade and Investment GP of the World Bank Group. ‡  Ganz is with the Macroeconomics, Trade and Investment GP of the World Bank Group. § Casal is with Cornell University. 1) Introduction  Tariff  policy  reform  is  a  policy  lever  for  countries  seeking  to  increase  consumer  welfare,  boost  productivity,  and  attract  greater  inward  investment  in  the  medium  to  long‐term.  When  asked  how  these  outcomes  materialize,  economists  typically  distinguish  between  two  channels.  First,  as  protection levels on the production of final goods decline, tariff reform induces pro‐competitive forces  among  domestic  producers,  which  now  face  tougher  import  competition,  and  incentivizes  them  to  become more productive. Second, with lower tariffs, the costs of intermediate inputs decline, allowing  firms to shift to new or better‐quality inputs, access better technology and integrate into increasingly  important global value chains.  Although  these  benefits  are  widely  acknowledged  in  academia,  in  policy‐making  spheres,  policy  makers will often have to deal with short‐term adjustment costs, possible distributional consequences  that may be politically sensitive, and other policy trade‐offs of tariff reforms. They will therefore want  to consider these issues before embarking on a comprehensive tariff reform. Similarly, high  levels of  protection  accorded  to  some  sectors  may  make  the  sudden  removal  of  tariffs  unfeasible.  Policy  makers  may  hence  seek  more  gradual  reform  approaches.  In  addition,  many  countries  may  have  in  place complex ‘cascading’ tariff structures intended to reconcile the desire for lower input tariffs with  a policy of continued protection accorded to downstream activities. In this case, policy makers will be  interested to  know how different activities  intertwine  with  a  set tariff  structure  and how they  affect  effective protection levels across sectors. 1   This paper presents a Microsoft Excel‐based tool – “UTAS” (Upstream Tariff Simulator) to help policy  makers  assess  the  impact  of  tariff  reforms  on  production  costs  and  effective  protection  across  a  variety of sectors in a flexible and time‐efficient manner. The tool allows policy makers embarked on  a  tariff  reform  to  answer  key  policy  questions  such  as:  What  is  the  impact  of  tariff  changes  on  production  costs  downstream?  What  are  the  key  input  tariffs  that  could  be  reduced  to  lower  production  costs  in  priority  sectors  taking  into  account  sectors’  backward  linkages?  How  will  a  tariff  reform affect effective as opposed to nominal protection rates across the sectors of an economy?   Recent  evidence  shows  that  the  consideration  of  such  questions  is  important  to  maximize  the  potential benefits of a tariff reform.   First,  a  growing  body  of  evidence  shows  that  the  productivity  gains  arising  from  lower  tariffs  on  intermediate  inputs  are  particularly  large.  In  fact,  two  seminal  studies  by  Topalova  and  Khandelwal  (2011) and by Amiti and Konings (2007) show that, in India and Indonesia, the impact of trade reform  on  productivity  was  larger  on  account  of  the  impact  on  the  cost  of  inputs  than  due  to  the  pro‐ competitive effects it unleashed through reductions of tariffs on final goods. Moreover, a reduction in  tariffs  on  intermediate  inputs  can  also  play  a  very  important  role  in  boosting  firms’  exports.  Recent  research  shows,  for  example,  that  China’s  well‐known  export  success  story  is  at  least  in  part  attributable  to  cheaper  imports  of  intermediates.  Feng  et  al.  (2016)  find  that  Chinese  firms  that  benefitted  from  lower  tariffs  on  intermediate  inputs  after  China’s  accession  to  the  World  Trade  Organization (WTO) exhibited stronger export growth than those that did not benefit from the decline  in  input  tariffs.  They  also  find  that  these  effects  were  larger  for  firms  that  were  not  involved  in  any                                                               1  Also, importantly, many developing countries rely heavily on trade taxes to pay for public expenditure, as  customs duties and other trade‐related taxes provide a relatively easy and straightforward source of revenue.  Policy makers will thus need to consider how much customs revenue a country can afford to lose in the short‐ run.  2    form  of  international  trade  before  the  reform,  which  suggests  that  lower  input  tariffs  can  help  firms  to start exporting. This is also found in a paper by Bas (2012), who investigates the trade liberalization  in  Argentina  during  the  early  1990s  and  demonstrates  that  firms  producing  in  industries  with  the  largest  declines  in  input  tariffs  experienced  the  greatest  increase  in  the  probability  of  entering  the  export market. Moreover, Bas and Strauss‐Kahn (2015) show that Chinese firms that benefitted most  from input tariff cuts accessed higher quality inputs to quality‐upgrade their exports, which is key to  penetrate  the  most  advanced  markets  around  the  globe  that  place  strict  quality  requirements  on  imports. A thorough assessment of the cost implications of a tariff reform for firms should thus be an  integral part of any trade policy analysis considering different reform options.  Second,  with  the  growing  importance  of  global  manufacturing  networks  along  global  value  chains,  even  low  tariffs  can  have  large  effects  on  production  costs,  as  parts  and  components  comprising  a  product are produced in multiple locations crossing borders various times before they are assembled  into the final product (Rouzet and Mirodout, 2013). Moreover, when value chains are global, it is not  only  the  nominal  values  of  tariffs  that  matter,  but  also  their  distribution  between  processed  and  unprocessed goods. In many developing countries, tariffs are lower on unprocessed than on processed  goods. Diakantoni and Escaith (2014) discuss how the combination of such ‘tariff escalation’ and high  levels of nominal duties can lead to a significant anti‐export bias and reduce firms’ incentive to export.  On the one  hand, this  arises  because  steep tariff  escalation  increases  firms’ returns on the  domestic  market  relative  to  the  international  market.  On  the  other,  it  stems  from  the  fact  that  on  the  global  stage  exporting  firms  will  be  at  a  disadvantage  compared  to  foreign  competitors  operating  in  a  free  trade environment with zero tariffs. Establishing changes to effective protection rates, which take into  account the  spread between tariff‐related  upstream  costs and the nominal protection  accorded to a  sector, is thus an essential aspect of trade policy analyses.  By  shedding  light  on  how  tariffs  intertwine  with  an  economy’s  production  structures  across  sectors,  UTAS seeks to promote a more evidence‐based policy decision‐making process. It joins the set of trade  analysis  tools  that  the  World  Bank  puts  at  the  disposal  of  policy  makers  in  client  countries  following  the  principles  of  accessibility,  simplicity,  and  tractability.2  The  tool  is  MS  Excel‐based,  not  requiring  particular  programming  skills.  It  is  straightforward  to  use  and  builds  on  a  simple  and  transparent  underlying  trade  model,  where  users  can  choose  between  different  modeling  assumptions  and  parameters.  The  data  needed  to  run  UTAS  are  relatively  limited,  requiring  a  country’s  current  tariff  schedule,  a  proposed  tariff  schedule,  and  an  input‐output  table  with  a  reasonable  sectoral  disaggregation.3  The  tool  is  also  highly  flexible  to  accommodate  and  combine  different  sector  classification  systems,  which  often  make  combining  tariff  schedules  and  sector‐specific  production  data a cumbersome and time‐consuming exercise.  The remainder of this paper explains how UTAS can assist policy makers in considering the impact of  different trade reform options on tariff‐related costs for firms active in downstream activities and on  effective  protection  rates  across  sectors.  Section  2  outlines  the  overall  objective  of  UTAS  and  how  it  allows policy makers to overcome a series of practical challenges when assessing the impact of tariff  reform.  Section  3 describes the  analytical  framework underlying  UTAS.  The  structure of the tool  and  data requirements are discussed in section 4. Section 5 presents a series of policy examples that can  be addressed with UTAS. Section 6 concludes.                                                               2  Previous simulation tools include, for example, TRIST and SMART (Brenton et al., 2011).  3  I/O tables from GTAP are provided alongside the tool.  3    2) The purpose of UTAS  UTAS  allows  users  to  take  full  ownership  of  the  tool  and  to  develop  it  further  to  address  varying  country  needs.  It  offers  solutions  to  several  challenges  that  typically  complicate  policy  makers’  assessment of the impact of tariff reforms on production costs in a flexible and time‐efficient manner.  First,  previous  studies  assessing  the  impact  of  tariffs  on  firms’  production  costs  and  effective  protection  have  generally  relied  on  firm‐level  survey  or  census  data  on  manufacturing  that  allow  disaggregating firms’ consumption of intermediate inputs. These data are then used to extract firms’  input cost shares and weigh input tariffs accordingly, and to subsequently attain firm‐level estimates  of tariff‐related cost.4 Most often, however, such highly disaggregated firm‐level data are not readily  available,  as  they  tend  to  include  sensitive  information  and  are  expensive  and  time‐consuming  to  collect.  The  alternative  pursued  in  UTAS  is  to  build  on  economy‐wide  input‐output  (I/O)  tables  that  provide  a  disaggregation  of  production  costs  by  sector.  Although  more  aggregated  than  firm‐level  data, I/O tables are available in most countries and allow policy makers to attain a quick overview of  varying input cost shares across sectors.5  Yet the use of I/O tables is not without its challenges. Sector  classifications  of  most  I/O  tables  cannot  be  matched  easily  with  available  tariff‐schedules  typically  classified at a much finer product level on the basis of the Harmonized System (HS) tariff nomenclature  of  the  WTO.  UTAS  overcomes  this  problem  by  drawing  on  pre‐defined  concordance  tables  between  HS  codes  and  a  range  of  commonly  used  I/O  sector  classifications  (e.g.  GTAP,  ISIC  or  NAICS).  A  key  function of UTAS is therefore to help users handling different sets of data to combine tariff schedules  with I/O sectors’ input cost shares and to calculate tariff‐related input costs and effective protection  rates for different sectors.   Second, a common problem to both firm‐level data and I/O tables is that it involves assigning weights  to each input tariff according to a firm’s/industry’s current reliance on that particular input. To date,  most  academic  research  has  followed  this  approach  (e.g.  Amiti  and  Konings,  2007;  Topalova  and  Khandelwal,  2011;  Yu,  2014).  The  drawback  of  pursuing  such  a  weighting  approach  is  that  it  will  understate  the  true  cost  impact  of  an  upstream  tariff  reduction,  as  it  does  not  consider  substitution  effects that could kick‐in, if tariffs were to be removed. Moreover, new intermediates, which are used  only  after  an  input  tariff  is  removed,  will  not  be  taken  into  account,  as  they  will  carry  an  effective  weight  of  zero.  Diakatoni  and  Escaith  (2012)  underline  that  the  failure  of  taking  into  account  substitution  effects  also  puts  the  calculation  of  effective  protection  rate  on  weak  theoretical  grounding.  In  practice,  a  strategy  to  assess  the  magnitude  of  this  bias  could  for  example  involve  the  use  of  a  proxy  I/O  cost  structure  pertaining  to  a  different  country  that  is  deemed  less  distorted  by  tariffs and is assumed to represent the sectors’ I/O structure in the absence of input tariffs. This implies  assuming  technological  convergence  across  countries  or  across  groups  of  countries  with  similar  characteristics.  By  allowing  for  an  easy  switch  between  different  I/O  tables,  UTAS  enhances  policy  makers’ ability to carry out such sensitivity analyses and allows benchmarking results against the use  of different I/O tables in a straightforward manner.  Third, studies that have calculated upstream tariff costs and effective protection rates have generally  done  so  on  the  basis  of  direct  input  requirements  alone.  This  omits  the  possibility  of  input  tariffs  affecting production costs indirectly through the value chain. To the extent that producers in upstream  sectors are able to pass on changes in tariff costs to downstream producers, the true cost impact of a  tariff  on  an  upstream  activity  will  be  underestimated,  if  solely  direct  requirements  are  considered.  UTAS  automatically  re‐calculates  I/O  tables  that  take  into  account  direct  and  indirect  requirements                                                               4  An example is Amiti and Konings (2007) or Rahardja and Varela (2014).  5  GTAP has input output information on over 120 countries.   4    and  allows  users  to  choose  between  original  I/O  tables  that  reflect  either  direct  intermediate  input  requirements  alone,  or  that  take  into  account  both  direct  and  indirect  requirements.6  Moreover,  it  allows  users  to  deviate  from  the  perfect  homogeneity  assumption  between  imports  and  domestic  inputs,  underlying  most  studies  on  tariff‐related  input  costs  available  to  date.7  Assuming  perfect  homogeneity  between  imported  and  domestic  varieties  has  two  implications.  First,  domestic  input  producers are likely to compete with an infinitely elastic supply of imports and will therefore be unable  to pass‐on higher tariff associated costs to upstream producers. Only then would calculating upstream  tariffs on the basis of direct inputs alone appear to be the appropriate assumption. Second, the pass‐ through from changes in tariffs to changes in input costs is likely to be close to 100 percent. By allowing  for  differentiation  between  the  domestic  and  imported  varieties  of  the  same  product,  UTAS  thus  allows  considering  scenarios  where  the  pass‐through  effect  of  input  tariffs  on  production  costs  is  incomplete.  With  this  choice,  UTAS  therefore  greatly  increases  the  range  of  modeling  scenarios  that  can be considered compared to previous applications.  3) Analytical framework  UTAS is an Excel‐based tool that allows policy makers to simulate the impact of tariffs on production  costs  across  sectors  in  an  economy  and  perform  comparative  static  analysis  for  different  tariff  structures on the basis of a simple partial equilibrium framework.8 It combines I/O data with detailed  product‐level  tariff  data  to  establish  average  output  tariff  rates  for  each  sector  specified  in  the  I/O  table.  To  do  this,  UTAS  draws  on  a  series  of  pre‐set  concordance  tables  that  establish  how  product‐ level tariff schedules match with more aggregate sector‐level data of I/O tables. For each I/O sector,  the tool then calculates an upstream tariff () reflecting the total incidence of all intermediate input  tariffs on sector  ’s production costs as follows:  ∑   (1)  The variable   stands for the weight of upstream sector  in sector  ’s total production output  and   stands for the simple average of all ad‐valorem tariffs on products that belong to input sector . The  parameter   measures the level of pass‐through of a tariff in sector  on output prices of sector  and  can  take  values  between  0  and  1.  On  the  basis  of  equation  (1),  UTAS  then  establishes  the  effective  protection  rate  ( )  in  each  sector  .  Effective  protection  rates  measure  how  a  sector’s  output  protection weighs up against the tariff costs it faces due to protection accorded to upstream sectors  relative to a sector’s value added. They are calculated as follows:    (2)  Equation  (2)  deducts  from  a  sector  ’s  nominal  protection  ( )  the  additional  production  cost  that  producers  face  on  account  of  upstream  tariffs  ( ),  where  this  difference  is  compared  with  the  sector’s  value  added  share  in  total  output  ( ).  It  therefore  allows  policy  makers  to  gauge  the  net  impact of an entire tariff schedule given the sector’s backward linkages.                                                               6  This is done by calculating Leontief’s inverse.   7  An exception is a paper by Chevassus‐Lozza et al. (2013) who show that under imperfect competition and  product differentiation the impact of lower input tariffs on the probability of firms entering export markets will  differ between high and low productivity firms.  8  Notice that the partial equilibrium approach implies that UTAS considers sectors in isolation from each other.  Substitution effects between sectors are not taken into account. UTAS therefore captures predominantly  short‐term effects. Substitution effects that take longer to materialize and may kick in once firms start to  respond to new price signals are not considered.  5    To implement equations (1) and (2), the magnitudes of both   and   need to be determined. In UTAS  these depend on one of the following two modeling frameworks, which are discussed in turn.  3.1) Modeling framework A ‐ Product homogeneity   The product homogeneity framework assumes that imported and domestically produced inputs within  a  sector  are  indistinguishable  from  each  other.  In  this  case,  domestic  upstream  producers  of  inputs  will  compete  with  a  fully  elastic  supply  curve  of  imported  inputs,  as  shown  in  Figure  1.  Downstream  producers  will  face  input  prices  that  are  equivalent  to  each  input’s  world  market  price  plus  its  tariff.  In  this  case  the  tariff  pass‐through  on  input  prices  will  therefore  be  exactly  100  percent,  hence  1. Note also that because domestic upstream producers compete against a fully elastic foreign supply,  they  will  not  be  able  to  pass‐on  increasing  costs  to  downstream  sectors.  Indirect  effects  of  tariffs  on  upstream sectors emanating from value chain linkages will not have any impact on downstream sector  costs.  In  the  product  homogeneity  framework,    will  therefore  be  set  taking  into  account  only  the  direct I/O weight of sector  in sector  ’s total production output.  Figure  1:  Price  pass‐through  of  an  increase  input  tariffs under product homogeneity      3.2) Modeling framework B ‐ Product differentiation   The  starting  point  for  this  modeling  framework  is  the  assumption  that  all  inputs  have  exactly  two  varieties:  an  imported  one  and  a  domestically  produced  one.  They  are  assumed  to  be  imperfect  substitutes of each other. The imposition of a tariff on the imported variety will cause demand for the  imported variety to decline and the demand for the domestic variety to increase accordingly. Yet due  to the imperfect substitutability assumption the pass‐through effect of the tariff on the average price  for the input will not be complete, hence  1. The specific size of   will depend on how the price  of the domestically produced input responds to the tariff. UTAS allows us to consider two effects. First,  it  allows  users  to  define  the  size  of  the  substitution  elasticity  in  each  input  sector    between  the  imported  and  domestic  varieties.  A  higher  elasticity  of  substitution  will  cause  a  larger  shift  in  the  demand for the domestic variety in response to a tariff, and thus a larger increase in the overall price  of  that  input,  than  when  the  elasticity  of  substitution  is  low  (see  left  panel  of  Figure  2).  Second,  it  allows users to set elasticities of supply specific to the domestic supply of each input sector . Higher  elasticities of supply will imply a smaller pass‐through than lower elasticities of supply.9 Furthermore,  product differentiation implies that upstream sectors do not compete against a perfectly elastic supply  of  imports  and  therefore  have  some  ability  to  pass‐on  costs  to  downstream  producers.  This  implies                                                               9  The formulae used to calculate   under the assumption of product differentiation is detailed in the  appendix.  6    that  downstream  sectors  will  not  only  be  affected  through  increase  in  inputs  directly,  but  also  indirectly  through  value‐chain  linkages,  as  upstream  suppliers  of  inputs  will  hike  their  prices  in  response to higher tariff‐related costs. In this framework,   will therefore be set to reflect both the  direct and the indirect I/O weight of sector  in sector  ’s total production output.   Figure 2: Price pass‐through of an increase input tariffs under  product differentiation      4) Data requirements and simulation modules  UTAS  consists  of  a  single  Microsoft  Excel  file  that  facilitates  both  the  data  uploading  process  and  implementation of simulations. The overall structure of the tool is illustrated in Figure 3. In this section  we  first  describe the data requirements, followed  by  an  explanation of  available simulation modules  UTAS has on offer.  Figure 3: UTAS flow chart  Data input  Internal  Scenario input  Simulation  Results  calculations modules Ranking of tariff lines by  Tariff  cost impact for a selected  ranking  sector  Input‐Output  data  Cost impact of a change in  Concordance tables  upstream protection rates  Sim I  on one selected  downstream sector  Definition of  reform  Tariff schedule  scenarios and  model  parameters Cost impact of a change in  Output tariff by  upstream protection rates  Sim I  sector  on all downstream  sectors.  Definition of  Cost impact of a new  new tariff  Sim III  tariff schedule on all  schedule and  downstream sectors.  model  parameters     7    4.1) Data requirements  The data requirements of UTAS are relatively limited. The tool requires only two sets of data that are  available in most countries: (i) a country’s prevailing tariff structure by product and (ii) an input‐output  matrix  that  provides  information  on  the  direct  intermediate  input  usage  in  each  output  sector.  The  tariff schedule details the ad‐valorem tariff applying to the importation of each product at HS 10‐, 8‐,  or 6‐digit disaggregation.10 The I/O tables can come in different forms, be more or less disaggregated,  and  build  on  distinct  sector  classification  systems.  Hence,  for  UTAS  to  be  able  to  read  an  I/O  table  correctly,  it  will  have  to  undergo  a  specific  formatting  process  that  converts  the  table  into  a  matrix  format with   output sector columns and  input sector rows, where  , as illustrated in Figure 4.  In  addition,  the  table  will  include  three  rows  at  the  bottom  of  the  matrix  reporting  totals  for  intermediate consumption, value added, and output of each sector. Users will have to make sure that  each row and each column is identified by a corresponding sector code. UTAS can read three types of  sector classification systems: GTAP, NAICS, and ISIC. Each classification system comes with a separate  concordance  table  to  match  I/O  sectors  with  tariffs  at  the  HS  product  level.  The  three  classification  systems and their corresponding concordance tables are described in the subsection below.  Figure 4: I/O table format      Sector classifications in UTAS  The following classifications can be used in UTAS.   GTAP sectors  The GTAP classification system distinguishes between 57 sectors and is used in the construction of I/O tables of  the  Global  Trade  Analysis  Project  (GTAP). Although  relatively  aggregated  at  a  sector  level,  these  I/O  tables  are  readily  available  for  a  wide  range  of  countries  and  can  be  used  where  more  disaggregated  I/O  tables  are  not  available.  Moreover,  their  standardized  construction  procedure  allows  for  easy  cross‐country  comparison  of  results.   The  concordance  table  that  is  used  to  match  GTAP  sectors  with  HS  product‐level  codes  is  based  on  the  ‘HS  Combined  to  GTAP’  concordance  table  of  the  World  Bank  Integrated  Trade  Solution  (WITS)  software  available  here: https://wits.worldbank.org/product_concordance.html.   NAICS sectors                                                               10  Tariff schedules can be defined in either of the different HS revisions (HS1988, HS1996, HS2002, HS2007, or  HS 2012).  8    The North American Industry Classification System (NAICS) spans 385 sectors and is the standard used by the US  Bureau  of  Economic  Analysis  (BEA)  in  producing  its  I/O  tables  for  the  US  economy.  The  advantage  of  NAICS  is  that  it  allows  users  to  simulate  the  impact  of  upstream  tariffs  on  a  very  detailed  sector  disaggregation.  The  disadvantage  is  that  few  countries  will  have  I/O  tables  based  on  NAICS.  However,  policy  makers  may  want  to  benchmark  the  impact  upstream  tariffs  using  a  foreign  I/O  table  as  basis  for  their  simulations  to  better  reflect  the  input  cost  structure  of  industries  operating  at  the  technology  frontier  and  with  limited  tariff  distortion.  In  such cases, the use of a US I/O table with an NAICS sector disaggregation may come in handy.   The  concordance  table  that  is  used  to  match  NAICS  sectors  with  HS  product‐level  codes  is  based  on  work  by  Pierce  and  Schott  (2009)  is  available  for  download  under  the  following  link:  http://faculty.som.yale.edu/peterschott/sub_international.htm.  ISIC Revision 3 sectors  The  International  Standard  Industrial  Classification  System  (ISIC)  covers  145  different  sectors  and  is  a  widely  used standard to classify productive activities. In countries that use specific classification systems, concordance  tables  between  national  and  ISIC  industry  codes  are  often  readily  available.  Users  may  therefore  want  to  use  national I/O tables as a basis for their simulations by first converting them into ISIC Rev. 3 classification.   The concordance table that is used to match ISIC sectors with HS product‐level codes is based on the ‘HS  Combined to ISIC Rev3’ concordance table of the World Bank Integrated Trade Solution (WITS) software  available here: https://wits.worldbank.org/product_concordance.html.  4.2) The UTAS simulation modules  UTAS  includes  four  simulation  modules  that  allow  users  to  seek  answers  to  four  different  policy  questions related to the impact of tariffs on production costs. We discuss each in turn.  The Tariff ranking module allows users to establish which tariff  lines of the HS tariff schedule have  a  particularly large impact on the cost structure in a particular sector. Based on the concordance tables  of the respective sector classification chosen by the user, this tool generates a ranking of tariff lines at  the  HS  6‐digit  product  level,  where  a  top‐ranked  product  implies  that  the  prevailing  protection  accorded to this product has a particularly large cost impact on a selected output sector. The module  is  therefore  intended  to  provide  policy  makers  with  a  quick  overview  of  how  the  tariff  schedule  and  production  costs  intertwine  across  different  sectors.  It  does  not,  however,  quantify  the  impact  of  a  particular tariff on sector costs. This is left to the modules described below.  Second, the Sim I module allows users to select a specific output sector   and analyze how a change in  tariffs  of  sector  ’s  ten  most  important  input  sectors  would  affect  sector  ’s  production  costs.  This  is  done in steps. A baseline upstream tariff for the selected sector   is first calculated in line with equation  (1). The user can then consider an increase or a reduction in the tariffs on sector  ’s ten most important  intermediate  input  sectors.  UTAS  subsequently  calculates  a  new  upstream  tariff  and  a  new  effective  protection  rate  based  on  the  revised/simulated  tariff  schedule.  The  difference  in  the  baseline  and  simulated figures is then used to establish the overall impact of the reform on sector  .   Third,  rather  than  focusing  on  one  priority  sector  alone,  the  SIM  II  module  allows  policy  makers  to  examine how revising a tariff on one or several intermediate input sectors affects costs and effective  protection rates  across  all  output sectors. The tool  calculates baseline  upstream  tariffs  and  effective  protection  rates  for  all  sectors  based  on  the  data  uploaded  to  UTAS.  Users  can  then  modify  the  prevailing  tariff  on  specific  input  sectors.  New  upstream  tariffs  and  effective  protection  rates  are  subsequently calculated based on the simulated tariff schedule  for all output sectors. The difference  between  baseline  and  simulated  values  is  then  used  to  assess  the  overall  cost  impact  of  the  reform  across different sectors.   9    Fourth,  at  times  policy  makers  will  want  to  consider  the  impact  of  a  change  in  tariffs  defined  at  the  product  level.  To  this  end,  module  Sim  III  allows  users  to  define  an  entirely  new  tariff  schedule  and  simulate  how  the  change  in  the  tariff  schedule  affects  costs  and  effective  protection  rates  across  sectors. The tool then calculates two sets of upstream tariffs: the first on the basis of the original tariff  schedule  and  the  second  on  the  basis  of  the  new/revised  tariff  schedule.  The  difference  in  the  two  sets of upstream tariffs is then used to assess the cost impact of the tariff changes in each sector.   5) Using UTAS for trade policy analysis  How  do  changes  in  tariffs  affect  production  costs  and  effective  protection  rates  across  sectors?  This  question  lies  at  the  core  of  UTAS.  An  in‐depth  understanding  of  the  impact  of  tariff  reform  on  downstream production costs and on effective rather than only nominal protection rates is important  for  countries  seeking  to  boost  their  competitiveness.  Yet  while  the  academic  literature  provides  important  guidance  on  how  intermediate  input  tariff  reductions  affect  downstream  firms’  performance in terms of export competitiveness, productivity or diversification, the available research  is  not  always  easy  to  translate  into  quantifiable  estimates  for  policy  purposes  in  a  timely  manner.  In  this  section  we  discuss  two  practical  examples  to  illustrate  how  UTAS  can  be  used  to  assist  policy  makers in analyzing the implications of tariff reforms, followed by a series of additional considerations  that should be considered when using UTAS for policy simulations.   5.1) Declining tariffs on intermediate inputs in textiles and apparel manufacturing in  Nepal  Textiles and apparel are Nepal’s most important merchandise exports. Over the last decade, however,  Nepal’s  exports  of  textiles  and  apparel  have  stagnated.  In  2017  they  amounted  to  US$342  million  compared  to  US$362  a  decade  earlier,  according  to  figures  from  UN  Comtrade.  A  key  trade  policy  question therefore is how growth in textiles and apparel can be reinvigorated to boost the country´s  exports base. Key among possible measures is the reduction of tariffs and para‐tariffs on intermediate  goods to reduce production costs of domestic firms and promote adoption of cheaper or better quality  inputs  from  wherever  they  are  most  efficiently  sourced.  In  parallel,  this  should  be  combined  with  a  gradual reduction in these sectors’ output tariffs to lower effective protection levels accorded to these  sectors, which will reduce the overall  anti‐export bias and promote a greater outward orientation of  firms active in these sectors.  We use UTAS to assess the impact that such a strategy would have on the textiles and wearing apparel  sectors and rely on data from GTAP to account for the production structure in these sectors in Nepal.  Data on import duties are taken from the UN TRAINS. For simplicity, all our simulations are based on  the  product  homogeneity  modeling  framework  of  UTAS,  which  assumes  a  complete  tariff  pass‐ through  on  domestic  prices.11  The  following  policy  questions  guide  our  exposition.  Screenshots  of  UTAS are included to facilitate a step‐by‐step replication of our results in UTAS.  Q1: Which tariffs have the greatest impact on upstream production cost?  The  Tariff‐ranking  module  allows  users  to  establish  which  tariff  lines  at  the  HS  6‐digt  level  have  the  largest impact on a particular sector. We use the module to determine the 20 tariffs with the highest  impact for the apparel  and textiles  sectors, respectively. In  the Tariff‐ranking  module this  is done by  clicking on the ‘Change Data’ icon and selecting the appropriate sector and the number of tariff lines  to be considered in the analysis (see Figure 5).                                                                11  Less restrictive assumptions are considered in the example of Section 5.2  10    For wearing and apparel, there are 37 tariff lines that have the same maximum impact score and are  thus  all ranked  in  position  one (see  Figure 6).  All  these tariff  lines  belong to chapters  32  (i.e.  tanning  and  dying  extracts)  and  39  (i.e.  plastics  and  articles  thereof).  Meanwhile,  for  the  textiles  sector,  the  tariff  lines  with  the  highest  impact  score  on  the  sector’s  upstream  costs  belong  to  chapter  57  (i.e.  textiles and other textiles floor coverings).  Figure 5: Data selection in the UTAS Tariff‐ranking module    Source: Output from UTAS based on GTAP data for Nepal and tariff schedule from WITS    Figure 6: Tariffs with highest impact on upstream costs in the wearing apparel sector    Source: Output from UTAS based on GTAP data for Nepal and tariff schedule from WITS    11    Figure 7: Tariffs with highest impact on upstream costs in the textiles sector    Source: Output from UTAS based on GTAP data for Nepal and tariff schedule from WITS    Q2: Which intermediate input sectors contribute most to downstream costs in textiles and  apparel sectors?  This  question  can  be  answered  using  the  Sim  I  module  in  UTAS.  The  first  step  involves  selecting  the  simulation framework and the relevant sector for which the analysis is to be conducted. This is done  by  clicking  on  the  ‘Change  Data’  icon  in  the  top  right  corner  of  the  module  (see  Figure  8).  The  contribution of different intermediate input sectors to upstream tariff costs is then displayed in lines  32 to 41 of the module.   Figure 8: Simulation framework and sector selection in UTAS SIM I module    Source: Output from UTAS based on GTAP data for Nepal and tariff schedule from WITS    For  Nepal’s  apparel  sector,  there  are  eight  input  sectors  that  contribute  upstream  tariff  costs  (see  Figure 9). Chemical/rubber/plastic  products and textiles contribute 90 percent of the total upstream  tariff costs of firms operating in the wearing apparel sector. For textiles, the intermediate sectors that  affect upstream tariff costs are less concentrated, with nine different input sectors having an impact  12    on  upstream  tariff  costs  (see  Figure  10).  Tariffs  on  textiles  contribute  most  of  the  upstream  tariff  burden, followed by the mineral products, metal products and chemical/rubber/plastic products.12  Figure 9: Contribution of intermediate input sectors to upstream tariff costs in wearing  and apparel    Source: Output from UTAS based on GTAP data for Nepal and tariff schedule from WITS    Figure 10: Contribution to intermediate input sectors to upstream tariff costs in textiles    Source: Output from UTAS based on GTAP data for Nepal and tariff schedule from WITS    Q3: How would apparel and textiles sectors benefit, if tariffs on intermediate input sectors  were to be halved?  The  SIM  I  module  also  allows  us  to  consider  what  would  happen,  if  baseline  tariff  rates  were  to  be  halved  on  all  intermediate  inputs  in  wearing  apparel  and  textiles  sectors.  We  do  this  by  specifying  a  ‘Simulated  Tariff’  that  is  half  the  baseline  tariff  in  each  input  sector.13  In  line  19  of  SIM  I,  UTAS  then  calculates  the  percentage  point  change  of  such  a  reduction  in  input  tariffs.  Figure  11  and  Figure  12  illustrate this for each sector respectively. Starting with wearing apparel, we find that halving import  tariffs  on  intermediate  inputs  would  cause  upstream  tariff  costs  to  decline  only  from  3.1  percent  to  1.6 percent. In the textiles sector, upstream tariff costs fall from 4.2 percent to 2.1 percent.   The  effects  are  slightly  larger  when  we  look  at  effective  protection  rates  in  each  sector,  which  are  calculated in line 27 of SIM I. If output tariffs on wearing apparel are to remain unchanged (as assumed  here), the reduction in upstream tariff  costs would imply an increase in effective protection rates by                                                               12  This implies that in the case of textiles a significant portion of upstream tariff costs is explained by intra‐ sector input‐output relationships. Ideally, one would therefore be able to further unpick these intra‐sector  links using more disaggregated I/O tables, subject to data availability constraints.  13  Note that we do not apply the reduction in input tariffs on intra‐sectoral inputs, i.e. when wearing apparel  and textiles are an input to themselves.   13    6.4 percentage points. In the case of the textiles sector, the increase would amount to 10.2 percentage  points. The magnitude of the effects seems to be larger in the case of upstream costs. Note, however,  that  measures  of  effective  protection  compare  how  a  sector’s  output  protection  weighs  up  against  the tariff costs it faces due to protection accorded to upstream sectors, relative to the sector’s value  added. Effects on effective protection are thus magnified, if value added in a sector is low.  Figure 11: Upstream tariffs and effective protection costs in wearing and apparel    Source: Output from UTAS based on GTAP data for Nepal and tariff schedule from WITS    Figure 12: Upstream tariffs and effective protection costs in wearing and apparel    Source: Output from UTAS based on GTAP data for Nepal and tariff schedule from WITS    Q4: How would other downstream sectors benefit if nominal tariffs on textiles and apparel  were to be halved simultaneously?  We  address  this  question  with  the  help  of  module  SIM  II,  which  allows  to  analyze  how  a  change  in  output tariff in one or several sectors affects all other sectors simultaneously. We specify a simulated  output tariff equal to half the baseline tariff of 19.0 percent and 10.8 percent in the wearing apparel  and textiles sectors respectively. Figure 13 shows the output generated in UTAS. The change in output  tariffs in both the wearing apparel and textiles sectors specified in lines 37 and 38 of the module hardly  has any repercussions in other downstream activities because of the limited forward linkages apparel  and  textiles  have  with  other  sectors.  The  decline  in  output  tariffs  would  however  generate  a  strong  reduction in effective protection rates of 36 percent in both apparel and textiles sectors.  14    Figure 13: Potential impact of lower output tariffs in apparel and textiles sectors in downstream activities    Source: Output from UTAS based on GTAP data for Nepal and tariff schedule from WITS    5.2) Impact of a tariff reform in Pakistan  In mid‐2019 Pakistan increased additional customs  duties on  several tariff lines with the objective of  increasing tax revenues. Two key policy issues facing policy makers in Pakistan are therefore: (i) how  the revenue increase from a hike in taxes on international trade compares against the negative effects  such taxes have on firms’ input costs and (ii) how this strategy exacerbates Pakistan’s  already strong  anti‐export bias due to the prevalence of high levels of effective protection.  We show how UTAS can be used to assess the downsides of increasing import duties in terms of their  impact on production costs and effective protection rates. We consider Pakistan’s 2019 duty increase  to illustrate this and use GTAP I/O tables to account for Pakistan’s production structure across sectors.  To  test  the  sensitivity  of  our  results  to  the  choice  of  modeling  framework,  we  also  consider  results  when  allowing  for  product  differentiation.  This  relaxes  the  assumption  of  product  homogeneity  and  allows  the  same  input  to  vary  depending  on  whether  it  is  being  sourced  locally  or  imported  from  abroad. We rely on a series of policy questions to guide our exposition and use screenshots from UTAS  to facilitate the replication of results.  Q1: How did the reform affect nominal protection rates across sectors?  The average increase in customs duties foreseen in Pakistan’s 2019 tariff reform amounted to 2.3 p.p.  across  all  products  (simple  average).14  How  such  a  change  in  average  tariffs  varies  across  sectors,  however, is often time‐consuming to establish due to the high disaggregation of tariff schedules. We  can use the SIM III module to shed a quick light on how the tariff increases compared across sectors.  This is done by loading the reform schedule to the data handling worksheet of SIM III (i.e. SIM_III_IN),  as  shown  in  Figure  14,  and  subsequently  choosing  the  appropriate  simulation  framework,  which  we  first set to ‘Homogeneity’. UTAS then calculates the change in the average output tariff in each sector  (simple average) in the corresponding results worksheet of SIM III (SIM_III_OUT), as displayed in Figure  15.   The  tariff  hikes  were  highest  for  heavy  manufacturing,  followed  by  construction  materials  and  light  manufacturing. Primary sectors, however, were by and large excluded from the tariff hike, with some  sectors even experiencing a decline in nominal duty rates.                                                               14  The weighted average by export volume is even smaller, amounting to only 1.03 percentage points.  15    Figure 14: Simulation framework and scenario selection in UTAS SIM III module    Source: Output from UTAS based on GTAP data for Pakistan and tariff schedules from FBR.    Figure 15: Impact of 2019 tariff reform on average output tariffs across sectors    Source: Output from UTAS based on GTAP data for Pakistan and tariff schedules from FBR.  16    Q2: How did the reform affect firms’ production costs across sectors?  The SIM III module also establishes the impact of a tariff reform scenario on sectors’ upstream costs.  This is shown in Figure 16 based on Pakistan’s 2019 tariff reform.   Some  of  Pakistan’s  key  export  industries  experienced  particularly  high  increases  in  production  costs  due to rising tariffs. Input costs in the manufacture of leather products, for instance, were estimated  to  have  risen  by  3  percentage  points.  This  increase  was  driven  by  the  relatively  strong  tariff  hike  on  cattle farming and dairy farming, which was set to raise by 5.6 percentage points and which accounts  to 53 percent of total input costs in the production of leather products. Other sectors that were also  affected  were  the  vegetables  oils  and  fats  and  wearing  apparel  sectors.  Here  the  estimated  rise  in  input  costs  amounted  to  1.3  and  0.7  percentage  points,  respectively.  In  the  services  sectors,  the  increases  in  input  costs  were  also  relatively  pronounced.  Note  also  that  some  sectors,  mostly  in  agriculture,  experienced  falling  input  tariff  costs.  Overall,  however,  these  declines  were  relatively  small and limited to a small number of primary sectors only.   Figure 16: Impact of 2019 tariff reform on production costs across sectors    Source: Output from UTAS based on GTAP data for Pakistan and tariff schedules from FBR.    Q3: How did the reform affect effective rates of protection across sectors?  The SIM III module also calculates changes in effective protection rates (see Figure 17). Note that the  absolute  magnitude  of  these  effects  is  significantly  larger  than  when  considering  the  impact  on  production  costs.  The  reason  for  this  lies  in  the  fact  that  effective  rates  of  protection  are  calculated  relative to value added. In sectors with low value added, effects are thus magnified.   Effective  protection  is  estimated  to  have  risen  with  the  reform  in  most  sectors.  Effects  were  particularly  large  in  both  light  and  heavy  manufacturing  and  construction  materials.  In  the  wearing  apparel sector, for instance, the rate of effective protection increased by over 100 percentage points.15  For  the  manufacture  of  vehicle  parts,  effective  protection  rose  by  41  percentage  points,  and  for  mineral  products, it rose by 47 percentage points. These results  illustrate that even  small changes in                                                               15  Note that in the wearing and apparel sector the EPR was already high before the reform. Relative to the pre‐ reform level, the EPR thus rose by only 28 percent.  17    import duty rates can have large effects on effective protection. Although nominal duty rates did not  change  much,  the  reform  resulted  in  an  important  increase  in  effective  protection  accorded  to  key  manufacturing sectors. The reform thus exacerbated Pakistan’s already high anti‐export bias, which is  highly  detrimental  to  the  growth  prospects  of  these  sectors.  High  effective  protection  rates  reduce  the  attractiveness  of  exporting.  They  also  disincentivize  firms  from  investing  into  more  efficient  production methods and technology. The reform therefore contributed to firms’ tendency to remain  more  inward  oriented  and  to  shy  away  from  competing  with  international  peers  operating  at  the  technology frontier. The use of UTAS would have allowed policy makers to deep dive into such policy  issues and therefore assess a wider set of policy trade‐offs before the reform was adopted.  Figure 17: Impact of 2019 tariff reform on  effective protection across sectors    Source: Output from UTAS based on GTAP data for Pakistan and  tariff schedules from FBR.    Q4: How does the choice of modeling framework matter for the results?  To  test  the  sensitivity  of  our  results  to  the  choice  of  modeling  framework,  we  repeat  our  simulation  based on the product differentiation framework instead. We assume that the substitutability between  imported and domestic varieties of the same product varies by sector, according to import‐domestic  substitution  elasticities  that  we  retrieve  from  GTAP.  The  elasticity  of  supply  is  set  to  10  across  all  sectors. The subsection below on effects under product differentiation provides further details on how  these effects with product differentiation are calculated.  Column K of Figure 18 reports the predicted percentage point change in the output price because of  the  tariff.  Under  product  differentiation,  the  change  in  nominal  tariffs  is  only  partly  passed  on  to  output prices. Hence, for all sectors predicted price changes are smaller than when assuming product  homogeneity  (compare  Figure  18  with  Figure  15  above).  Note,  however,  that  the  direction  and  the  distribution of the price increases across sectors are similar in both frameworks.   The  results  between  the  two  frameworks  diverge  more  strongly  when  considering  the  impact  on  production  costs,  shown  in  Figure  19  (compare  to  Figure  16  above).  When  assuming  product  differentiation, UTAS considers both direct and indirect effects in calculating the change in input costs.  18    Higher  costs  of  an  input  will  not  only  affect  producers  relying  on  that  input  directly,  but  also  affect  producers further downstream that are affected indirectly through value chain linkages. As shown in  Figure  19,  the  effects  of  the  reform  on  input  costs  are  thus  estimated  to  be  more  widespread  than  under product homogeneity with all sectors negatively affected by an increase in costs.  Figure 18: Impact of 2019 tariff reform on average output tariffs across sectors under  product differentiation    Source: Output from UTAS based on GTAP data for Pakistan and tariff schedules from FBR.    Figure 19: Impact of 2019 tariff reform on production costs under product differentiation    Source: Output from UTAS based on GTAP data for Pakistan and tariff schedules from FBR.    19    Effects when there is product differentiation  The choice of the modeling framework determines how the imposition of import tariffs in a particular  sector affects its output prices. When users decide to simulate effects with the product homogeneity  framework,  the  average  import  tariff  across  all  the  products  in  a  particular  sector  represents  the  percentage increase in the sector’s output prices. A full pass‐through on domestic prices is therefore  assumed under this framework. By contrast, if the product differentiation framework is chosen, UTAS  calculates the following three effects: (i) the increase of import prices on account of the tariff, (ii) the  pass‐through of the tariff on imports on the goods’ domestic equivalent, and (iii) an overall price effect  that  combines  (i)  and  (ii).  While  (i)  is  calculated  simply  as  the  average  import  tariff  on  products  of  a  particular  sector, (ii) and (iii)  depend on  user‐defined  substitution  and  supply elasticities  as  well  as  a  sector’s  domestic  consumption  share  (i.e.  how  much  of  a  sectors’  total  consumption  is  sourced  domestically).  UTAS considers first by how much the demand for the imported variety of the sector’s output would  increase,  if  all  tariffs  were  to  be  abolished.  This  depends  on  the  sector’s  elasticity  of  substitution.  It  then  calculates  by  how  much  the  hypothesized  increase  in  the  import  demand  would  lead  to  lower  demand  for  the  sector’s  domestic  output  variety.  This  is  done  by  assuming  a  Leontief  production  framework, where the increase in the demand for the imported variety at zero tariffs is exactly offset  by  an  equivalent  reduction  in  the  demand  for  the  domestic  variety.  Next,  UTAS  calculates  how  the  demand shift from the domestic to the imported variety would translate into a lower output price for  the  domestic  variety.  The  size  of  this  effect  is  mediated  by  the  sector’s  elasticity  of  supply.  Last,  the  overall effect of the tariffs in the sector is calculated as a weighted average of the change in the output  price  for  the  imported  and  the  domestic  variety,  where  the  hypothesized  consumption  shares  of  domestic versus imported sector produce at zero‐tariffs are used as the respective weights.   Figure  20  and  Figure  21  below  illustrate  these  calculations  for  a  few  selected  sectors  based  on  Pakistan’s  pre‐2019  reform  duty  rates.  Imports  of  vegetables,  fruit  and  nuts,  for  example,  accrue  a  tariff of 10.5 percent. The pass‐through of the tariff on domestic prices in this sector is relatively small,  amounting to only 2.3 percent. This is because UTAS predicts only a small difference in the domestic  consumption share on account of the tariff. By contrast, the pass‐through effect on domestic prices is  much larger in the textiles and motor vehicles sectors, where UTAS attributes a much larger increase  in domestic consumption shares due to the prevalence of tariffs.  Figure 20: Price pass‐through of tariffs in  Figure  21:  Domestic  consumption  share  in  selected sectors under product differenciation  selected sectors  30% 90% 80% 25% 70% 60% 20% 50% 40% 15% 30% 20% 10% 10% 0% 5% 0% Vegetables, Vegetable Textiles Motor fruit, nuts oils and vehicules fats and parts Imported prdct. Domestic prdct. Overall with tariff without tariff     Source: Authors’ calculations using UTAS  20    5.3) Additional considerations  We  highlight  a  series  of  additional  practical  considerations  that  UTAS  users  may  find  useful  when  planning their simulation exercises.   Choice of modeling framework  The  choice  of  modeling  framework  should  be  guided  by  two  main  considerations.  First,  for  users  predominantly  interested  in  modeling  the  effects  of  a  tariff  reform  on  a  few  selected  sectors,  the  choice  of  framework  should  consider  the  homogeneity  and  the  tradability  of  these  sectors.  For  tradable sectors that produce relatively homogeneous goods, the perfect pass‐through assumption of  the product homogeneity is more suitable than for less homogeneous good that are more difficult to  trade  across  borders  (e.g.  services).  Second,  data  requirements  are  considerably  higher  for  the  product differentiation framework. Users are recommended to at least obtain domestic consumption  shares for each sector before embarking on simulations under the product differentiation framework.  This should also be combined with a careful sensitivity analysis based on alternative substitution and  supply elasticities.   Duty exemptions and duty drawback schemes  In  many  developing  countries,  duty  on  imported  intermediate  products  is  exempt  to  encourage  exports. To ensure that the estimations in UTAS are accurate, the baseline tariff schedule should thus  ideally  reflect  effective  (i.e.  actually  collected)  tariffs  and  not  statutory  (i.e.  de  jure)  tariffs.  An  ‘effective’ tariff schedule can normally be constructed using customs transactions data, which report  the  amount  actually  collected  for  each  transaction  at  the  import  stage.  In  some  countries,  however,  exemptions  are  not  granted  at  the  import  stage  but  in  the  form  of  duty  drawback  schemes  for  exporters.  Data  on  such  schemes  are  much  more  challenging  to  collect,  making  it  more  difficult  to  factor  in  drawback  schemes.  When  comprehensive  duty  drawback  schemes  are  in  place,  UTAS  will  most  likely  overestimate  the  size  of  upstream  tariffs  on  downstream  costs  for  exporting  industries.  Note, however, that in most developing countries duty drawback schemes tend to work imperfectly.  There  are  also  large  implicit  costs  associated  with  using  them.  This  diminishes  the  possibility  of  estimation bias in UTAS even when drawback schemes are in place pro‐forma.  Preferential trade agreements  Preferential  trade  agreements  (PTA)  with  one  or  various  trading  partners  are  among  the  most  frequent  trade  reforms.  UTAS  does  not  explicitly  allow  for  differential  tariff  treatment  across  countries.  Instead  it  relies  on  the  specification  of  an  average  effective  tariff  collected  across  all  countries. To model the impact of a PTA, users will therefore have to establish the impact of the PTA  on  the  average  effective  tariff  for  each  product  outside  the  UTAS  environment.  This  can  be  done  by  assuming  a constant  import share  from  PTA‐affected trade partners  and computing  a corresponding  pro‐rata reduction in the average tariff for each product on account of the PTA.16  Restrictions of services trade  Trade restrictions of services trade are not explicitly considered in UTAS. Yet, if trade restrictions can  be  translated  into  ad‐valorem  equivalents,  they  can,  in  principle,  be  considered  in  UTAS,  but  will  require some prior  manipulation of  the  pre‐set  parameters of the tool.  If  this  is done, UTAS  will  also  consider  services  trade  restrictions  in  calculating  all  trade‐related  upstream  costs  on  downstream  sectors.                                                               16  More advanced scenarios could also take into account trade diversion due to the PTA. This, however, would  require knowledge on the substitution elasticity between the products of different origin.  21    6) Conclusion  In  modern  production  processes,  the  parts  and  components  comprising  a  product  are  produced  in  multiple locations, crossing borders multiple times before they are assembled into the final  product.  Firms therefore increasingly rely on imported inputs to produce competitively. In fact, several studies  have  shown  that  the  use  of  imported  intermediates  has  been  associated  with  improved  firms’  productivity  and  diversification patterns.  Trade  policy reform  aimed  at reducing  the  impact of tariffs  in  upstream  sectors  can  therefore  go  a  long  way  in  improving  firms’  competitiveness  and  help  them  play a more active role in global value chains.  This paper presents UTAS: a novel tool developed by the World Bank to help policy makers assess the  impact of tariff reforms on production costs across a variety of sectors in a flexible and time‐efficient  manner.  It  also  allows  users  to  compute  effective  protection  rates.  This  is  important  because  high  levels of effective protection can result in a significant anti‐export bias and reduce firms’ incentive to  export. Based on a simple modeling framework, the tool is intended to allow policy makers to consider  how  different  tariff  structures  intertwine  with  firms’  production  costs,  with  the  ultimate  goal  of  supporting an informed discussion of the possible consequences of trade reform for the private sector.  It allows users to combine country‐specific input‐output data across sectors with information on tariffs  by HS code to quantify the impact of different tariff reform scenarios across different sectors, building  on  a  user‐friendly  Microsoft  Excel  environment.  The  tool  can  be  operated  with  only  basic  Excel  knowledge and allows users to specify different assumptions to gauge the impact of direct and indirect  effects of tariff reform scenarios on the costs of inputs across sectors.      22    Appendix 1: Additional Screenshots of UTAS    Figure A1: Screenshot of UTAS control panel    Source: World Bank UTAS    Figure A2: Screenshot of UTAS Tariff‐Ranking module    Source: World Bank UTAS      23    Figure A3: Screenshot of SIM I module    Source: World Bank UTAS    Figure A4: Screenshot of SIM II module    Source: World Bank UTAS  24      Figure A5: Screenshot of SIM III module    Source: World Bank UTAS  25    Appendix 2: Calculation of tariff pass‐through under product  differentiation and imperfect competition  Our point of departure to establish the tariff pass‐through on input prices is the assumption that each  intermediate input   comes in two forms that are differentiable from each other: an imported variety  and  domestic  variety.  Consider  now  that  for  the  imported  variety  of  input    downstream  producers  will  have  to  pay  an  ad‐valorem  tariff  of    above  its  world  market  price.  The  approach  to  the  establishment of the pass‐through of a tariff on the price of an input  , builds on being able to calculate  what would happen to consumed quantities of the respective varieties of input  , if tariff  was to be  abolished. We explain the framework in steps:  Step  1:  The  first  step  requires  determining  by  how  much  the  demand  for  the  imported  variety  of    would  increase  in  response  to  the  elimination  of  the  tariff  .  To  this  end  consider  a  demand  relationship for imports of input   that takes the following form:  / . 1    (1)  where   represents the imported quantity of an input and subscripts 1 and 0 denote demand with  and without the tariff. The term   represents the percentage fall in the price for the imported  variety of input  , if the tariff  on input   was to be lowered to zero. The parameter  / .  measures  the  overall responsiveness of  imports to a change  in the  import price.  It depends on the elasticity of  substitution  between  the  domestic  and  foreign  variety  of  input    0  and  the  share  of  the  total  demand  for  input    met  by  the  domestic  variety  when  0  represented  by  .  The  overall  price  responsiveness  of  demand  for  the  imported  variety  is  hence  assumed  to  decrease  the  smaller  the  domestic consumption share, reflecting an increasing difficulty to substitute a domestic input variety  when the domestic consumption share is already low.  The decline in the price of imports if  was lowered to zero is equal to:   ,  (2)  Equation (1) thus simplifies to:  / . 1 .,  (3)  which is equal to  / .    (4)  Equation  (4)  is  our  first  key  result  and  allows  us  to  calculate  the  percentage  increase  in  imports  that  would occur, if tariff  would be eliminated.  Step  2:  The  next  step  involves  establishing  how  the  increase  for  the  imported  variety  of  input    calculated  in  equation  (4)  would  affect  the  demand  for  the  domestic  variety  of  .  For  this,  note  that  UTAS generates results assuming unchanged output levels regardless of the change in input costs. The  tool therefore estimates the cost impact at constant output levels.21 Consequently, an increase in the                                                               21  This is equivalent to assuming a Leontief production schedule across firms and sectors.  26    demand  for  the  imported  variety  will  be  offset  one‐to‐one  with  a  reduction  in  the  demand  for  the  domestic variety. The change in the demand for the domestic variety of input   is therefore given by:  1  ,  (5)  where    represents  demand  for  the  domestic  variety.    stands  again  for  the  share  of  the  total  demand for input   met by the domestic variety when  0. We can  now divide equation (5) by the  total demand for input   to attain an expression for this share when  0:  1  ,  (6)  Combining equation (6) with equation (4) implies that:   / . 1    (7)  Equation  (7)  gives  us  our  second  key  results,  as  it  defines  by  how  much  the  domestic  consumption  share  of  input    would  decrease  with  the  elimination  of  the  tariff,  as  consumers  are  induced  to  substitute  the  domestic  for  imported  variety.  In  UTAS  equation  (7)  is  implemented  on  the  basis  of  user‐determined values for the tariff rate , the value for the substitution elasticity , and the current  domestic consumption share  .  Step 3: The subsequent step requires determining how a change in demand for the domestic variety  would affect the market price of the domestic variety. We rely on the following supply relationship to  determine this:  1    (8)  where    denotes  the  price  for  the  domestic  variety  of  input    with  subscripts  1  and  0  denoting  again post‐tariff and pre‐tariff levels, and  represents the elasticity of supply.   Note  now  that  analogous  to  equation  (6)  we  can  express  the  demand  for  the  domestic  variety  after  the application of the tariff as follows:  / . 1    (9)  This is the same as:  / .    (10)  Combining equations (8) and (10), we attain the following result:  ∆ / .    (11)  Equation  (11)  defines  by  how  much  prices  on  the  domestic  variety  increase  on  account  of  the  prevailing tariff, whereas the increase in the imported price on account of the prevailing tariff is given  by:  ∆    (12)  27    Step 4: The final step requires calculating the weighted increase in the price of input   on account of  the tariff along the following formula:  ∆ ∆ ∆ 1 1 1 1 1    (13)  Equation  (13)  defines  by  how  much  a  tariff  causes  prices  on  input    to  increase,  where  the  overall  price‐pass through parameter   used to calculate upstream tariff costs  is then defined as:  ∆ /    (14)      28    References  Amiti, Mary and Jozef Konings (2007): “Trade Liberalization, Intermediate Inputs, and Productivity:  Evidence from Indonesia”, American Economic Review, Vol. 97 (5), pp. 1611‐1638.  Bas, Maria (2012): “Input‐trade liberalization and firm export decisions: Evidence from Argentina”,  Journal of Development Economics, Vol. 97, pp. 481‐493.  Bas, Maria and Vanessa Strauss‐Kahn (2015): “Input‐trade liberalization, export prices and quality  upgrading”, Journal of International Economics, Vol. 95, pp 250‐262.  Brenton, Paul, Christian Saborowski, Cornelia Staritz, and Erik von Uexkull (2011): “Assessing the  adjustment implications of trade policy change using Tariff Reform Impact Simulation Tool  (TRIST)”, World Trade Review, Vol 10 (2), pp. 249‐276.  Chevassus‐Lozza, Emmanuelle, Carl Gaigné and Léo Le Mener (2013): “Does input trade liberalization  boost downstream firms' exports? Theory and firm‐level evidence”, Journal of International  Economics, Vol. 90, pp 391‐402.  Diakatoni, Antonia and Hubert Escaith (2014): “Trade in tasks, tariff policy and effective protection  rates”, Staff Working Paper ERSD‐2014‐22, World Trade Organization.  Diakatoni, Antonia and Hubert Escaith (2012): “Reassessing effective protection rates in a trade in  tasks perspective: Evolution of trade policy in Factory Asia”, Staff Working Paper ERSD‐2014‐ 22, World Trade Organization.  Feng, Ling, Zhiyuan Li and Deborah L. Swenson (2016): “The connection between imported  intermediate inputs and exports: Evidence from Chinese firms”, Journal of International  Economics, Vol. 101, pp 86‐101  Pierce, Justine R. and Peter K. Schott (2009): “A concordance between tec‐digit U.S. Harmonized  System codes and SIC/NAICS product classes and industries”, NBER Working Paper Series, No.  15548.  Rahardja, Sjamsu and Gonzalo Varela (2014): “Nothing to Fear but Fear Itself: Evidence on Imported  Intermediates in Indonesia”, World Bank Economic Premise, issue 136, pages 1‐6.  Rouzet, Dorothée and Sébastien Miroudot (2013): “The cumulative impact of trade barriers along  the value chain: An empirical assessment using the OECD inter‐country input‐output model”,  Unpublished manuscript.  Topalova, Petia and Amit Khandelwal (2011), “Trade liberalization and firm productivity: The case of  India”, Review of Economics and Statistics, Vol. 93 (3), pp. 995‐1009  Yu, Miaojie (2014): “Processing trade, tariff reductions and form productivity: Evidence from Chinese  firms”, Economic Journal, Vol. 125, pp. 943‐988  29