TRUMP’S TRADE WAR: EU EXPORTS AT RISK AND ALTERNATIVE MARKETS
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the European Union (EU)’s response to President Trump’s 2025 imposition of tariffs on imports of aluminum and steel from the EU. The EU’s response includes bargaining, politically targeted tariffs and internal substitution measures. The EU is not considering external substitution measures, such as alternative export markets for aluminum and steel products threatened. In this paper, we argue that this is an omission. The EU’s response should be twofold: one, at the EU level, to apply retaliatory tariffs and negotiations, and two, to support country-level efforts to minimize the impact of tariffs, including external substitution. We use the case of the Netherlands to illustrate the usefulness of our recommended approach. Using the CEPII BACI reconciled UN COMTRADE data we calculate time-weighted Revealed Comparative Advantage (RCA tw ) and Revealed Trade Advantage (RTA tw ) measures to assess the risk to the Netherlands’ exports to the USA. For high-risk products, we then use a data filtering process to identify alternative export markets. Our findings indicate that while most of the Netherlands’ exports to the USA are at low-to-medium risk, a smaller portion is at high risk. For aluminum and steel products, the high-risk products face exports-at-risk of US$ 245 million, much lower than some current estimates. For these, we identify alternative export opportunities outside the USA and EU. The best opportunities, valued at US$ 12 billion, are in China, Mexico, Canada, Malaysia and India. An implication is that the USA’s trade policies could push the Netherlands and the wider EU toward closer economic ties with other global players, potentially weakening the USA’s geopolitical standing.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».