Winner and Loser in Terms of the FTAs and the Trade War: Case Study of the Japanese Market
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The US raised trade war issues under protecting national security against China in July 2018. Likewise, the trade war has spread out across other regions such as India, the EU, Canada, Mexico, Russia, and Turkey through an additional tariff on products such as steel and aluminum. Clearly, the uncertainty has shown an increase since this friction created a pessimistic environment for the future world economy and did hurt economic development. Therefore, it has had negative effects for welfare -especially those (low-income consumers) who prefer to buy cheap imported goods. Contrary to protectionism, Japan has signed new FTAs with the EU and the US. In that context, this paper quantitatively examines the Japanese new FTAs under the trade war. It employs the general equilibrium approaches to not only investigate the economic structure of each country trade flow but also address the FTAs and the impacts of the welfare and sectoral value chains of the trade war. Essentially, the paper scenarios depend on the official list of the FTAs and the trade war-related goods. As a result of the FTAs under the trade war, the new Japanese trade agreements have provided some opportunities for its market as well as targeted countries. For instance, the Japanese benefit from the EU-Japan FTA would be $4.11 billion U.S.D. and the EU would gain $768 million U.S.D. within the 15-year. Moreover, the US not only would get a huge advance but also could get back its export market share from Pacific island nations in Japan when Japan would eliminate the tariff on concerned sectors for the US goods. For example, the US and Japan would improve their welfare by $4.09 billion U.S.D. and $398 million U.S.D., respectively through the limited USA-Japan FTA. That is, the US market would comparatively earn much more than Japan. Lastly, those who participate in the FTAs would boost their GDP, welfare, and value-added (productivity). For example, not only would Japan provide some opportunities for its market and then enhance its welfare and GDP, but also the EU and the US would boost their macro variables. However, from the perspective of the other regions/countries, those regions/countries which are not in the trade deal could lose their export market share in Japan, the US, and the UE and would, therefore, have a negative impact on their GDP and welfare.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».