Traders' dilemma: Developing countries' response to trade wars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the United States engages in a trade war with its major trading partners, policymakers in developing countries face the ‘traders’ dilemma’: should they join the trade war, stay out or do something different, including continuing to pursue regional trading arrangements? Using a global, general equilibrium model, we paper simulate an increase in U.S. tariffs to non‐MFN rates and retaliation in kind by its major trading partners—the European Union, China, Mexico, Canada and Japan. We consider four possible responses by developing countries to this trade war: (a) join the trade war; (b) do nothing; (c) form regional trading arrangements with all regions outside the United States; and (d) unilaterally liberalise tariffs on imports from the United States. We find that joining the trade war is the worst option for developing countries (twice as bad as doing nothing); and forming RTAs with non‐U.S. regions and liberalising tariffs on U.S. imports (“turning the other cheek”) is the best. The reason is that a trade war between the United States and its major partners creates opportunities for developing countries to increase their exports to these markets. Liberalising tariffs increases developing countries’ price competitiveness, enabling them to further capitalise on these opportunities.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».