Диссертация (Влияние применения США нетарифных барьеров на развитие российско-американской торговли), страница 14

Статистическая справка,описание базы данных и анализ торговой политики в металлургическойотрасли приведены в приложениях 5, 6, 7. Оцениваемое уравнениероссийского спроса на импорт металлов выглядит следующим образом57:ln mtl     1 ln GDPt   2 ln RER t   3 ln Ind t  1tbts tl   2 adcvtl   3 quota tl   4 othtl   ln ptl (1  t tl )   e,t(28)lВ данном уравнении ln mt – натуральный логарифм импорта товараl (физический объем) в Россию в год t, ln GDPt – натуральный логарифм57Теоретические предпосылки модели более подробно описаны в третьей главе текущейработы.92ВВП России в год t, ln RERt – натуральный логарифм реальногоэффективного обменного курса рубля в базовых ценах 2010 года в год t,ln Ind t – натуральный логарифм доли промышленности в ВВП России вlгод t, tbts t – дамми переменная на наличие технического барьера илиlсанитарной меры58, применяемой к товару l в год t, adcv t – бинарнаяпеременная отвечающая за применение защитных мер к товару l в год t,quota tl – наличие квоты на импорт товара l в году t, othtl – фиктивнаяпеременная применения неклассифицированных нетарифных мер кllтовару l в год t, ln pt (1  t t ) – натуральный логарифм произведениястоимости единицы товара l в год t (рассчитывалось как отношение суммыимпорта товара в долларах к сумме импорта товара, выраженное вфизических величинах) на ставку таможенной пошлины, применяемой ктовару l в год t.Модель оценивалась на выборке товаров металлургическойпромышленности (товарные группы 72 – 80) на уровне товарных позицийза период 2001 – 2013 года на агрегированном уровне59.

Ожидаемые знакикоэффициентов при переменных представлены в таблице 5.58Обычно санитарные и фитосанитарные меры применяется к товарам, которые употребляютсяв пищу людьми, животными и т.д. Однако проанализировав нетарифные барьеры, применяемые кметаллургическим товарам, следует сказать, что ряд Постановлений был направлен на применениестандартов к металлам, которые непосредственно употребляются для упаковки пищи или являютсяконтейнерами для пищи.

С одной стороны – это можно отнести к мерам СФС, с другой стороны, таккак эти меры относятся к качеству металла, непосредственно не влияющего на пищу, то эти меры можноотнести к ТБТ. Таким образом, чтобы избежать двоякости ситуации технические барьеры и санитарныеи фитосанитарные меры были объединены автором в одну фиктивную переменную.59Импорт в Россию без разделения импорта по странам. Данные за 2014 год не учитывалисьтак как под конец 2014 года произошел геополитический кризис, и, как следствие, курс рубля сильнообесценился.93Таблица 5 – Ожидаемые знаки оцениваемого уравненияКоэффициентВВП РоссииРеальный обменный курсДоля промышленности в ВВПСтоимость товара с учетом пошлиныТехнические барьеры и СФС-мерыЗащитные мерыИмпортная квотаНеклассифицированные мерыОжидаемый знак+++?-Источник: составлено авторомДанные представляют из себя панель в разрезе товарная позиция год.

Изначально оценивалась регрессия методом МНК (OLS)60 по всейвыборке на основные переменные: зависимость импорта от ВВП,реального эффективного обменного курса рубля, доли промышленности вВВП и стоимости единицы товара с учетом таможенной пошлины.Результаты оценки представлены в таблице 6.Таблица 6 – Результаты МНК - оценки уравнения спроса наимпорт от ключевых переменныхПеременнаяВВПДоляпромышленностиСтоимость единицытовара с учетомпошлиныРеальный обменныйкурсКонстантаКоличествонаблюденийR260Импорт2,124***(0,509)3,199**(1,283)-1,411***(0,0459)2,314***(0,502)-48,49***(11,81)18060,356Метод наименьших квадратов.94Примечания:1В скобках указаны стандартные ошибки; * – уровень значимости10%; ** – уровень значимости 5%; *** – уровень значимости 1%.2Источник: составлено автором.Как видно из таблицы, все переменные являются значимыми иимеют ожидаемый знак.

Добавив к уравнению переменные, отвечающиеза применение нетарифных мер, мы получаем следующие оценки (см.таблицу 7):Таблица 7 – МНК-оценка уравнения спроса на металлыПеременнаяВВПДоляпромышленностиСтоимость единицытовара с учетомпошлиныРеальный обменныйкурсИмпорт1,932***(0,494)3,471***(1,240)-1,342***(0,0452)2,251***(0,485)1,719***(0,573)Меры защиты рынка 1,196***(0,307)ТБТ- и СФС-меры0,0963(0,134)Другие меры2,687***(0,344)Константа-42,95***(11,50)Импортная квота95КоличествонаблюденийR218060,401Примечания:1В скобках указаны стандартные ошибки; * – уровень значимости10%; ** – уровень значимости 5%; *** – уровень значимости 1%.2Источник: составлено автором.В данном случае коэффициент при технических барьерах и СФС-мерах оказывается незначим.

Коэффициенты при остальных нетарифныхмерах несмотря на то, что они значимы имеют противоположный отожиданий знак. Это возможно вызвано тем, что коэффициенты приинтересующих нас переменных интерпретируются как среднее за периодвлияние регрессоров, что возможно также влияет на качество оценкимодели. Еще одним фактором, потенциально влияющим на результатыоценок, является то, что, например, антидемпинговые пошлиныприменяются отдельно к странам, в то время как выборка включает в себяагрегированные показатели по импорту61.Далее представляется целесообразным оценить модель с учетомфиксированных эффектов на товары (см.

таблицу 8, приложение 10).Таблица 8 – Результаты МНК оценки без временных эффектов62ПеременнаяВВПДоляпромышленностиИмпорт1,929***(0,232)3,485***(0,574)61То есть если Россия, например ввела антидемпинговую пошлину по отношению к Китаю копределенному товару, экспорт этого товара может увеличиться, например из США в Россию, что неучитывается при агрегированных данных.62Оценка производилась с учетом коррекции модели на гетероскедастичность иавтокорреляцию, так как основные тесты не отвергали гипотезы об их отсутствии (см.

приложение 10).96Стоимость единицытовара с учетомпошлиныРеальный обменныйкурсИмпортная квотаМеры защиты рынкаТБТ- и СФС-мерыДругие мерыКонстантаКоличествонаблюденийКоличество товарныхгруппR2-1,185***(0,0477)2,048***(0,228)0,176(0,339)-0,0326(0,163)-0,313***(0,102)0,293(0,333)-41,85***(5,475)1 8061090,336Примечания:1В скобках указаны стандартные ошибки; * – уровень значимости10%; ** – уровень значимости 5%; *** – уровень значимости 1%.2Источник: составлено автором.При оценке модели с фиксированными эффектами коэффициентыпри импортной квоте, защитных мерах, неклассифицированных мерахстановятся незначимыми, что вполне может объясняться тем фактом, чтоданные в выборке агрегированы на общем страновом уровне импортаметаллов в Россию63. Касательно остальных коэффициентов, то онизначимы – в частности коэффициент при переменной техническихбарьеров и санитарных и фитосанитарных мерах имеет отрицательныйзнак.

Однако несмотря на то, что коэффициент при переменной защитныхмер незначим, он имеет ожидаемый знак.63Более детальные данные не всегда доступны в общих источниках информации, поэтому автороценивал модель на агрегированных данных.97Далее для более корректной оценки влияния нетарифных мер наимпорт металлов в Российскую Федерацию стоит проанализироватьимпорт металлургической продукции в Россию из Украины – одного изкрупнейших экспортеров металлургической продукции в Россию.Оценивалось уравнение (28). Выборка включала в себя данные поимпорту всех товарных позиций металлургической промышленности изУкраины в период с 2001 по 2013 года. В данном случае также неучитывалисьтовары,ккоторымприменялисьзащитныемеры(антидемпинговые пошлины, компенсационные пошлины).

Это быловызвано тем, что включение коэффициента при защитных мерах ведет кухудшению модели, так как в ней присутствует эндогенность: например,изменение импорта товара может повлиять на решение о введенииантидемпинговой пошлины.Оценка модели без включения регрессоров, отвечающих заприменение нетарифных мер показывает, что все базовые объясняющиепеременные значимы и имеют правильный знак (см.

таблицу 9, столбец1). Исключением является коэффициент при переменной реальногообменного курса рубля, что вероятнее всего связано с тем фактом, что, вопервых, торговля между Россией и Украиной осуществлялась вроссийской валюте. Во-вторых, это связано с тем, что между переменнойВВПРоссийскойФедерациииреальныйобменныйкурснасоответствующем временном промежутке высокая корреляция64. Привключении в модель переменных по нетарифным мерам, коэффициентТБТ- и СФС-мер незначим и имеет положительный знак, коэффициент64Значение коэффициента корреляции составляет 0.99.

Тем не менее в дальнейшемкоэффициент реального обменного курса будет сохранен в модели, так как он отражает изменениестоимости отечественных товаров.98при защитных мерах имеет положительный знак (что противоречитвыдвигаемой гипотезе), коэффициент при импортных квотах такженезначим, а коэффициент при других нетарифных мерах имеетположительный знак и значим (см. таблицу 9, столбец 2).

Это вероятнеевсего вызвано тем фактом, что при оценке всей модели, в ней неучитывался временной срез импорта отдельных товаров. Для этого былаоценена модель с фиксированными эффектами65 на товары и время66 (см.таблицу 9, столбец 3, приложение 11). В данном случае всекоэффициенты, за исключением коэффициента при других нетарифныхмерах являются значимыми и имеют ожидаемый знак.Таблица 9 – Оценка уравнения импортного спроса на металлы вРоссии на примере УкраиныПеременнаяВВПДоляпромышленностиСтоимость единицытовара с учетомпошлиныРеальный обменныйкурсИмпорт(1)10,367***(3,769)4,708***(2)10,38***(3,735)4,824***(3)1,65***(0,007)-(1,955)-1,807***(1,936)-1,787***-1,320***(0,0556)-5,328*(0,055)-6,454*(0,1080)-(3,494)-0,531***(0,102)-1,06***(0,345)0,302(0,349)0(0)987Константа-41,43***(17,19)(3,465)0,203(0,179)-1,072(0,743)2,876***(0,599)-40,96***(16,67)Количествонаблюдений987987ТБТ и СФСКвотаДругие меры65В соответствии с тестом Хаусмана модель с фиксированными эффектами предпочтительна.66С коррекцией на гетероскедастичность и автокорреляцию.99R2Количество товарныхгрупп0,5210,5320,31190Примечания:1В скобках указаны стандартные ошибки; * – уровень значимости10%; ** – уровень значимости 5%; *** – уровень значимости 1%.2Источник: составлено автором.Дополнительно стоит рассмотреть влияние российских нетарифныхмер на импорт металлов из Украины на уровне отдельных товарных группи вычислить адвалорные эквиваленты нетарифных мер67.

В данном случаеинтересом для оценки являются те товары, доля которых относительновелика в импорте Российской Федерации из Украины: черные металлы(товарная группа 72 – доля импорта из Украины в общем импортеметаллургических товаров из Украины в 2013 году составила порядка 69%[100] и изделия из черных металлов (товарная группа 73 – доля импортаиз Украины в общем импорте металлургических товаров из Украины в2013 году составила 27,5% [100]). Также стоит обратить внимание нахарактеристику применения нетарифных мер по отношению к импортуметаллов в Россию из Украины (см. таблицу 10). Как можно увидеть,наибольшее число нетарифных мер защиты импорта применяются кчерным металлам и изделиям из черных металлов (72 и 73 товарныегруппы соответственно). Таким образом, стоит ожидать, что наиболееярко выраженное влияние нетарифных мер на импорт металлов в Россиюбудет приходиться на 72 и 73 товарные группы.67Данное действие, в том числе, позволит проанализировать устойчивость оценок моделиспроса на металлы из Украины в Россию.100Таблица10–Распределениеколичестваприменяемыхнетарифных мер на импорт металлургической продукции изУкраины в Россию, 2001 – 2013 года7273747576787980ТБТ и СФС1116708210Защитные Меры94000000Импортные квоты04001000Источник: составлено автором.Оценив влияние нетарифных мер на уровне отдельных товарныхгрупп металлургической промышленности стоит сказать, что гипотеза отом, что влияние нетарифных мер будет отчетливо проявляться наимпорте черных металлов и изделий из черных металлов не отвергается(см.