If the US-China trade war is here to stay, what are the risks and opportunities for other GVC economies outside the war zone?
Notice bibliographique
Résumé
Over the last three years, trade tensions between the United States (US) and China have transformed a fairly open bilateral trading environment into a rather protectionist one. The new administration of the United States has maintained most of the bilateral tariffs and non-tariff barriers put in place by the previous administration. Moreover, incentives to diversify trade partners and localisation have been intensified following COVID-19-induced global supply-chain disruptions. Continuing bilateral trade tensions between the world's largest economic powerhouse scan be expected to have significant impacts on the rest of the world. While it is intuitive to conclude that bilateral trade restrictions create new opportunities for others, deep economic interdependence through Global Value Chains (GVCs) complicate matters considerably. Impact assessment needs to consider supply-side relationships between each economy and the two GVC giants. Therefore, in this paper, we develop an analytical framework based on input-output data to assess how existing trade flows will be affected by tariff escalation between the US and China. The aim is to identify potential winners and losers among third-party economies. More specifically, we used product-level data and a new UN-ESCAP WWZ decomposition technique of MRIO trade in value-added data to (1) model tariff's impacts on US-China bilateral trade and then (2) track how third-countries might be impacted via international supply-chains: both negatively, via lower exports in affected (tariffed) links, as well as positively via enhanced exports demand in alternative ones. We find that the current trade war has been overall positive for third-party economies, shifting US$ 61.1 billion in net exports away from the US-China link towards other economies. Due to export asymmetries in the US-China bilateral trade relationship, opportunities for third-party economies emerge more from the US tariff imposition than a vice versa. Indeed, our model indicates that the supply-side reconfiguration to avoid US tariffs accounted for more than 80% of third-party economies' gains, equivalent to US$ 49.5 billion in net exports coming from China to the US diverted. Mexico, Canada, Republic of Korea, Germany and Japan are among the top beneficiaries. Ultimately, lingering trade tensions between the world's two largest economies will continue to pressure international trade downwards, while accelerating pre-existing trends, such as diversification of supply chains.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».