Gains and Losses from Potential Bilateral US-China Trade Retaliation
Notice bibliographique
Résumé
Two closely related numerical general equilibrium models of world trade are used to analyze the potential consequences of US-China bilateral retaliation on trade flows and welfare.One is a conventional Armington trade model with five regions, the US, China, EU, Japan and Rest of the World, and calibrated to a global 2009 micro consistent data set.The other is a modified version of this model with monetary non neutrals and including China's trade surplus as an endogenous variable.Who may gain or loss from global trade conflicts spawned by adjustment pressures in the post crisis world is much debated.In a US-China trade conflict, Europe and Japan would seem gainers from preferential access to US and Chinese markets.The loss of markets would hurt the US, but moving closer to an optimal tariff could be the source of terms of trade gains.And the ease of substitution across trading partners practices would determine costs for China.Results from the conventional model suggest that retaliation between the two countries can be welfare improving for US as it substitutes expenditures into own goods and improve its terms of trade with non retaliatory regions, while China and non retaliatory regions maybe adversely affected.Results in the endogenous trade surplus model from the central case model specification ,however, suggest that both the US and the EU (the deficit regions) have welfare losses in most cases, while the surplus region, China, and the ROW have welfare gains.In both models, when the bilateral tariff rates are very high, gains accrue to the EU and Japan from trade diversion if the substitutions elasticities of imports are high.Costs will are borne by the US and China in lost exports, lowered terms of trade and adjustment costs at home.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».