Диссертация (Влияние применения США нетарифных барьеров на развитие российско-американской торговли), страница 11

Они оценивают следующую спецификацию гравитационноймодели:ln( IM kjt )   0   1 ln(GDPt )   2 ln(GDPjt )   3 ln( Distt )   4 Contig j   5 Comlang j   6 ln(Tariff t k )   7 TBTt k (14)  8 Lkt   9 Qtk  IM kjt – стоимость импорта товара k в Китай из страны j в год t, GDPtи GDPjt – это реальный ВВП Китая и страны j в период t, переменная Dist– расстояние между Китаем и торговым партнером j, Contig – определяетсоседство Китая со страной j (наличие общей границы), переменнаяComlang – фиктивная переменная определяющая наличие единого языкаkмежду Китаем и страной j, Tariff t – средний уровень преференциальногоkтарифа, применяемый к продукту k в год t, TBTt – коэффициент частотыили коэффициент покрытия нетарифной меры технические барьеры,kотносящийся к продукту k в год t, Lt – коэффициент частоты иликоэффициент покрытия нетарифной меры лицензирование импорта,kприменяемый к продукту k в год t, Qt – коэффициент частоты иликоэффициент покрытия импортной квоты, применяемой к продукту k впериод t.Панель данных включает в себя 37000 наблюдений за период с 1996года по 2006 год по 43 странам на уровне HS – 2 (то есть данныеанализируются на уровне товарных групп).

Данные по импорту брались72из China Custom Statistic Yearbook, данные по размеру экономик взяты изUS Department of Agriculture Economic Research Services InternationalMacroeconomic Data Set. Расстояние между Китаем и его торговымипартнерами рассчитывалось как расстояние между Пекином и столицамиторговых партнеров Китая (данные по расстоянию и наличию общегоязыка брались из Centre d’Etudes Prospectives et d’InformationsInternationales in France).

Регрессии проводились как на полном периоде с1998 по 2006 года, так и по двум периодам: с 1998 по 2001 и с 2002 по 2006года39. Анализ состоял из проведения регрессий с учетом толькокоэффициентов частоты нетарифных мер или только с учетом толькокоэффициентов покрытия нетарифными мерами. В рамках каждого видаанализа оценивалось три спецификации исходного уравнения:1Обычноеисходноеуравнениебездобавлениядополнительных переменных.2Исходное уравнение с дополнительными переменными насельскохозяйственный сектор (товары).3Исходное уравнение с дополнительными переменными напромышленный сектор (товары).В итоге авторы приходят к выводу, что при увеличениикоэффициента частоты нетарифной меры технические барьеры в торговлена 1% объем импорта в Китай сокращается на 0,7% для всех групп товаровприпрочихравных.Однакоприразбивкетоваровнасельскохозяйственные и промышленные влияние технических барьеров39Разбивка на два период связана с тем, что с 2002 года Китай присоединился ВТО.

Такимобразом, авторы пытались выявить структурный сдвиг в товарообороте Китая. По оценкам авторов фактприсоединения Китая к ВТО незначительно повлиял на зависимость между техническими барьерами ивнешней торговлей.73неоднозначно: при увеличении коэффициента частоты нетарифной мерытехнические барьеры на 1% объем импорта сельскохозяйственныхтоваров в Китай сокращается на 3,8% при прочих равных условиях, а приувеличении коэффициента частоты технических барьеров на 1%, объемимпортапромышленныхтоваровувеличиваетсяна0,43%(см.приложение 1).Если регрессию проводить, используя коэффициенты покрытиянетарифными мерами, то коэффициент при технических барьерах наполной выборке и на выборке по сельскохозяйственным товарам являетсянезначимым (то есть не влияет на объемы импорта). Однако техническиебарьеры стимулируют торговлю промышленными товарами: приувеличении коэффициента покрытия нетарифной мерой техническиебарьеры на 1%, импорт промышленных товаров в Китай увеличивается на1,17% при прочих равных условиях, в том числе за счет увеличениясуществующего импорта на 0,95% и увеличения «потенциального»40импорта на 0,04% (см.

приложение 2).Анализ влияния технических барьеров (а также санитарных ифитосанитарных мер)41 на объемы сельскохозяйственной торговли былпроведен в работе [Disdier, Fontagne, Mimouni, 2008] [77]. В данной работеавторы отвечали на два вопроса: каково влияние ТБТ- и СФС-мер наобъемы торговли сельскохозяйственными товарами и одинаково ли этовлияние среди всех экспортеров. Для определения влияния СФС- и ТБТмер на объемы торговли использовались три различных переменных длянетарифных мер:40Увеличивается вероятность доступа иностранных промышленных товаров на китайскийрынок.41Далее ТБТ- и СФС-меры соответственно.741Фиктивная переменная, которая равняется 1, если вимпортирующей стране применяется хотя бы одна ТБТ- или СФС-мера науровне товарных субпозиций (HS – 6).2Индекс частоты ТБТ- и СФС-мер.3Адвалорные эквиваленты ТБТ- и СФС-мер42.В общем виде авторами оценивалась следующая регрессия(гравитационное уравнение):ln xijShs4   i feiShs2   j fe Sjhs2   1 ln d ij   2 cbord ij   3 clang ij   4 col ij   5 tarijShs4   6 SPSTBTijShs4  uijShs4(15)ln xijShs4 – натуральный логарифм импорта из страны i в страну j; fe –фиксированные эффекты на сектор экономики в стране i и j; ln d ij –расстояние между торгующими странами; cbord ij – наличие общейграницы между торгующими странами; col ij – переменная, определяющаяSобщее колониальное прошлое между рассматриваемыми странами; tarij hs4S– импортные пошлины в стране j по отношению к стране i; SPSTBTij hs4 –нетарифные меры (СФС- и ТБТ-меры), применяемые в стране j ксельскохозяйственной продукции из страны i.В случае использования фиктивной переменной в качествеопределения нетарифной меры СФС и ТБТ в регрессионном анализеавторы получали, что при наличии нетарифной меры в стране, импорт внее снижается на 15% при прочих равных условиях.

Если для нетарифноймеры использовался индекс частоты, то его увеличение на 1% приводилок снижению импорта в страну на 21% при прочих равных условиях.42Значения адвалорных эквивалентов нетарифных мер брались из статьи [Kee, Nicita, Olarreaga,2006].75Однако при регрессии с адвалорными эквивалентами ТБТ- и СФС-меравторы получали, что при увеличении адвалорного эквивалента ТБТ- иСФС-меры на 1%, объем импорта в страну j из страны i сокращается на6% при прочих равных условиях (см.

приложение 3).Для определения влияния ТБТ- и СФС-мер на экспортеров авторыоценивали следующее уравнение:ln xijS hs4   1 ln d ij   2 cbord ij   3 clang ij   4 col ij   5 tarijS hs4 * OECD   6 tarijS hs4 * DCs & LDCs   7 SPSTBTS hs 4ij* OECD   8 SPSTBT(16)S hs 4ij* DCs & LDCsln xijShs4 - натуральный логарифм импорта из страны i в страну j; ln d ij– расстояние между торгующими странами; cbord ij – наличие общейграницы между торгующими странами; col ij – переменная, определяющаяSобщее колониальное прошлое между рассматриваемыми странами; tarij hs4S– импортные пошлины в стране j по отношению к стране i; SPSTBTij hs4 –нетарифные меры (СФС- и ТБТ-меры), применяемые в стране j ксельскохозяйственной продукции из страны i; OECD – страны ОЭСР;DCs&LDCs – развивающиеся и наименее развитые страны.Оценив данное уравнение авторы пришли к выводу, что нетарифныемеры (СФС- и ТБТ-меры) являются статистически незначимыми длястран ОЭСР и не влияют на объемы торговли между странами ОЭСР.Увеличение адвалорного эквивалента СФС- и ТБТ-мер на 1% вимпортирующей стране, входящей в ОЭСР, приводит к тому, что экспортиз развивающихся и наименее развитых стран сокращается на 14% в неепри прочих равных условиях (см.

приложение 4). По мнению авторовданные результаты связаны с тем, что качество продукции из76развивающихся и наименее развитых стран хуже по сравнению скачеством товаров из ОЭСР [77].В работе [Kee, Nicita, Olarreaga, 2009] [83] авторы рассчитываютстепень защиты (ограничений) торговой политики для 78 стран. Дляопределения степени защиты авторы, в том числе, рассчитывалиадвалорные эквиваленты нетарифных мер. Чтобы их рассчитатьиспользовался следующий вид модели спроса на импорт:DSln mn,c   n   n,k Cck   nCore,c Coren ,c   n ,c ln DS n ,c   n ,c ln(1  t n ,c )   n ,ck(17)mn,c – импорт товара n в страну с;  n – фиксированные эффекты наkтип продукции; C c – k переменных, характеризующих страну (отношениесельскохозяйственных земель к ВВП страны, отношение капитала к ВВПи отношение рабочей силы к ВВП); Coren,c – фиктивная переменная,характеризующая применение ключевых (core) нетарифных мер на товарn в стране c43;DS n,c– переменная, определяющая поддержкуотечественных производителей товара n в стране c (рассчитывалась вдолларах США); t n,c– импортная пошлина (или ее адвалорныйэквивалент), применяемая в стране c к товару n.

В уравнение включалосьтакже две переменных гравитационного типа: фиктивная переменная наостров (то есть определение нахождения страны на острове) и переменнаярасстояния до мировых рынков (взвешенное на импорт расстояние докаждого торгового партнера).Используя коэффициенты из оцениваемого уравнения, авторысмогли вычислить адвалорные эквиваленты нетарифных мер:43К ключевым нетарифным мерам в данной работе авторы относили меры ценового контроля,количественные ограничения, монополистические меры, меры технического регулирования.77Coren ,caveDSn ,cavee nCore,c1 n ,c(18) nDS,c n ,cВ результате авторы получили, что среднее значение адвалорногоэквивалента нетарифныхмер по всейвыборке равно45%, асредневзвешенное – 32%.

Например, для США адвалорный эквивалентключевых нетарифных мер равнялся 0,374 (37,4%), а адвалорныйэквивалент поддержки отечественных производителей – 0,166. Чтокасается влияния нетарифных мер на торговлю, то по полученнымрезультатам авторы отмечают, что в среднем введение нетарифной мерыв стране на товар снижает его импорт в данную страну примерно на 12,9%[83].В работе [Andriamananjara et al., 2004] [71] авторы прибегают кметоду сравнения цен для того, чтобы определить разницу между ценамина продукты, к которым применяются нетарифные меры и аналогичнымипродуктами, на которые нетарифные меры не действуют.