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我们提出了一个基于梯度的学习框架，用于在多国民群体一般平衡模型中解决最佳（单方面和诱使）策略。它在表征全球竞争中有效地有效，其中多个主要经济体使用高维政策工具相互竞争。，我们将此框架应用于在部门规模经济经济体的存在下偿付的最佳关税和工业政策，如Lashkaripour和Lugovskyy（2023）。我们发现（i）Lashkaripour和Lugovskyy（2023）中分析最佳策略的“内部合作”假设不符合我们的完全最佳政策； （ii）纳什的关税和工业补贴在各个部门和国家之间的差异很大，并且在部门规模的经济体方面增加了； （iii）NASH关税导致所有经济体造成巨大的福利损失，而如果没有指定和实施工业补贴，则NASH工业政策可能会为所有经济体带来福利收益； （iv）全球社会规划师将选择接近零的关税和实质性的工业补贴，以随着部门规模的经济而增加，以最大程度地提高全球福利。JEL分类：F12; F51; C61; C63关键字：关税战争；工业政策；纳什平衡；基于梯度的学习；最佳响应与梯度；机器学习
全球经济中的最佳贸易和工业政策
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