Trade Conflict Between the U.S. and China: What Are the Impacts on the Chinese Economy?
Notice bibliographique
Résumé
Growth in trade has slowed since the global financial crisis in 2008. It seemed to recover in 2017 but declined again after the Trump administration in the U.S. imposed protectionist measures in 2018 which led to conflicts with its major trading partners, including Canada, China, Japan, Mexico, Korea and the EU. Among these partners, the U.S. negotiated amendments to its FTAs with Canada, Mexico and Korea. It is still negotiating with Japan. However, the U.S. government took a different, hard line approach to China in terms of trade based on setting high tariffs on Chinese imports to which China responded by placing high tariffs on U.S. imports. The trade conflict began with criticisms directed at each other, with the U.S. putting its national interest first and China touting a global system of free trade as a key issue. The trade conflict has negatively impacted not only the U.S. and Chinese economies but also the global economy, given that the two economies together as the G2 account for nearly 40% of global output. Therefore, one of the most important challenges for global economic growth is how the conflict might further affect the global economy. This paper analyzes why the trade conflict emerged and how to resolve it. It also focuses on the economic impacts of the trade conflict on the global economy in general, and the Chinese economy in particular. Further, it analyzes how the Chinese government strategically deals with trade negotiations with the United States.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».