| 广告联系 | 繁体版 | 手机版 | 微信 | 微博 | 搜索:
欢迎您 游客 | 登录 | 免费注册 | 忘记了密码 | 社交账号注册或登录

首页

温哥华资讯

温哥华地产

温哥华教育

温哥华财税

新移民/招聘

黄页/二手

旅游

师夷长技以制夷 欧洲被建议迫使中企转让先进技术

QR Code
请用微信 扫一扫 扫描上面的二维码,然后点击页面右上角的 ... 图标,然后点击 发送给朋友分享到朋友圈,谢谢!
德语媒体:师夷长技以制夷


上周五通过的欧盟对华电动汽车关税案,依然是德语媒体关心的话题。德国《商报》认为,挑起欧中贸易战的并非欧盟,而是许多年前就大肆补贴本国产业的中国政府。《法兰克福汇报》则建议欧洲也迫使中国企业转让先进技术。https://t.co/qRIUc5Bhma pic.twitter.com/vEb8JzDZjm— DW 中文- 德国之声 (@dw_chinese) October 7, 2024

上周五通过的欧盟对华电动汽车关税案,依然是德语媒体关心的话题。德国《商报》认为,挑起欧中贸易战的并非欧盟,而是许多年前就大肆补贴本国产业的中国政府。《法兰克福汇报》则建议欧洲也迫使中国企业转让先进技术。


《法兰克福汇报》以“第二次中国冲击

”为题,刊发评论指出,大规模出口的中国过剩产能早已不局限于廉价产品,而是越来越多地包括汽车等高端产品,这使得德国的核心产业遭受冲击。作者认为,德国不妨以其人之道还治其人之身。

中国的出口攻势已经达到了新的规模,其制造业的贸易顺差额已经达到了全球GDP的2%。同为出口大国的德国或者日本从来没有达到过这样的贸易顺差水平。而且,中国出口的许多产品偏偏正是我们绿色转型所需要的:电动汽车、电池、太阳能发电板、风力发电机等。这让情况变得更加复杂:我们需要中国产品来实现我们的气候保护目标。从中国进口收受了大量政府补贴的太阳能板,甚至可能是经济效益最优的途径。但另一方面,这也可能会造成严重的社会后果,仅德国就有可能因此损失数十万就业岗位。”

文章认为,如果用贸易保护主义去回应这种威胁,很有可能会失败,因为贸易保护主义只会保护落后产业、阻止产业升级。真正有效的产业政策应该聚焦提升创新能力,并且提振全社会对绿色能源产品的需求,从而让相关产业尽快形成规模效应。“我们也必须考虑到中国已经在电动汽车等领域取得技术领先地位的现实。我们为什么不照搬中国人的策略呢?中国从前曾经通过合资企业实现技术转让,那我们现在也可以要求中国企业合资在欧洲建立产能来实现技术转让。”


“就像亚洲武术一样,成功的秘诀就在于借力打力。我们依赖于一些中国原材料、中国产品,但中国也依赖于我们的市场,而且在美国市场大门逐渐对中企关闭的今天,欧洲市场对中国越发重要。这完全可以成为我们欧洲的抓手。所以,面对中国的出口攻势,我们没理由感到绝望。”

欧盟对华电动车关税会不会适得其反?

杜塞尔多夫出版的德国《商报》以“和中国的贸易争端早已开始,而且是由北京挑起的”为题,刊发评论指出,欧盟此次投票决定正式引入对华电动汽车关税,其实是向中国发出了一个强烈信号:决不再容忍中国经济模式损害欧洲企业利益。


“多年来,中国政府通过大量补贴等方式让本国企业能够以较低的成本建立很高的产能;同时,北京的一些措施也导致中国的内部消费需求不足以消化这巨大的产能。中国的经济策略目前暂无转变迹象。所以中国企业的唯一出路就是不惜一切代价对外出口。欧洲工业界越来越多地指责中国竞争对手进行倾销,也绝非偶然,而正是中国这种产业政策的后果。”

“近年来,外国领导人在和中国领导人会晤时,北京的补贴政策一直是重点话题,但这些讨论却没有取得成果。我们不应听信中国的宣传。引发贸易争端的并非欧盟,它其实早已开始。多年前,中国就用不公正的手段开启了贸易争端,而且至今不想做出改变。”

“汽车关税也是对欧盟团结的一次考验。尽管关税决定得以投票通过,但是团结性考验却没有通过。欧盟委员会的这项提案只能说是险胜:只有10个国家支持,弃权、反对的成员国则多达17个。这再次表明,欧洲在对华关系议题上是多么地不一致。”

摘编自其他媒体的内容,不代表德国之声的立场或观点。
点个赞吧!您的鼓励让我们进步     无评论不新闻,发表一下您的意见吧
注:
  • 新闻来源于其它媒体,内容不代表本站立场!
  • 猜您喜欢:
    您可能也喜欢:
    我来说两句:
    评论:
    安全校验码:
    请在此处输入图片中的数字
    The Captcha image
    Terms & Conditions    Privacy Policy    Political ADs    Activities Agreement    Contact Us    Sitemap    

    加西网为北美中文网传媒集团旗下网站

    页面生成: 0.0373 秒 and 4 DB Queries in 0.0041 秒