Диссертация (1137888), страница 28
Текст из файла (страница 28)
Такаядамми переменная позволяет контролировать тот факт, что длина первогоэкспортного потока (до гибели и повторного возникновения) может оказатьсясистематически короче, по сравнению с экспортными потоками, которые длятсябез прерываний [Fugazza, Molina, 2016, с. 11]. Включение дамми переменнойпозволяет контролировать наличие торговых потоков со «множественнымвходом», что было выделено выше в качестве третьей проблемы, связаннойс анализом продолжительности существования.Для того, чтобы проконтролировать возможную эндогенность, связаннуюс особенностью продолжительности существования экспорта в разных регионахмира, все страны разделены на три региона в соответствии с [Akin, Kose, 2008],которые выделяют развитые страны (страны Севера), а также разделяютразвивающиеся страны на два типа в зависимости от уровня их интеграциив мировую экономику, соответственно, страны развивающегося юга и страныбыстрорастущего юга.
В исследоании также отдельно выделен четвертый регион –страны СНГ, являющиеся одними из основных торговых партнеров для российскихрегионов, как было показано ранее. Список рассматриваемых стран представленв Приложении М.Смещенныеоценки,связанныесэндогенностьюпродолжительностисуществования различных отраслей, мы дополнительно корректируем посредством144включения дамми для двух типов товаров – дифференцированных и однородных,принимая оценки для рефернтных товаров за базовые.Наконец, следуя [Cadot et. al., 2013] мы оцениваем разработанную модельс использованием кластеризованных ошибок, специфичных для связанной парыпеременных товар - импортный рынок, предполагая наличие неконтролируемыхэффектов, специфичных для отдельных отраслей на рынках определенных стран.Как было показано [Cadot et.
al., 2013], кластеризация на уровне товар - импортныйрынок позволяет учесть коррелированные шоки спроса, оказывающие влияние наэкспортные потоки, специфичные на уровне товар-импортный рынок. При этомкластеризация ошибок на уровне товар - регион-экспортер приводит к схожимрезультатам.Проблемы эмпирического анализа продолжительности существованияэкспортаВыделимважнейшиепроблемы,возникающиеприанализепродолжительности существования экспорта. Первое, проблема цензурирования.Цензурирование «слева» возникает тогда, когда неизвестно, возник ли торговыйпоток в 2002 году или раньше.
В целях настоящего исследования из базы данныхбудут исключены все возможные торговые потоки с «левым цензурированием»и оставляем только те, которые возникли после 2003 года. Цензурирование«справа» возникает тогда, когда мы не знаем, заканчивается ли торговый потокв 2010 году или продолжает существовать дальше. В отличие от «цензурированияслева»даннаяпроблемарешаетсяизвестнымиметодамианализапродолжительности существования. Для контроля цензурирования «справа» прианализе продолжительности существования в момент декларирования структурыданных необходимо задать дамми переменную, равную 1 в случае, если товарныйпоток погибает в один из наблюдаемых периодов времени.
Соответственно, дляэкспортных потоков в крайний в выборке 2010 год дамми переменная принимаетзначение 0, что позволяет при статистических расчетах рассматривать данныеэкспортные потоки как цензурированные «справа».145Рисунок3.3.1иллюстрируетвозможныепроблемы,связанныес цензурированием данных, а также показывает особый случай «множественноговхода» торгового потока, когда после исчезновения торговый поток вновьвозникает.Рисунок 3.3.1.
Иллюстрация данных о продолжительности существованияторговых потоков в соответствии с проблемой цензурированияСоставлено авторомВторая проблема связана с классификацией товаров и предопределена тем, чтоФТС РФ периодически пересматривает классификацию отдельных товаров илитоварных групп, в результате чего, некоторые товарные коды перестаютсуществовать, а другие появляются. Изменения классификации могут привестик тому, что некоторые коды могут объединяться в один, а другой код может бытьразделен на несколько. Мы признаем, что такие изменения могут отражатьсяна торговых потоках, однако вследствие большого массива данных намне представляется возможным отследить возможные ошибки.Третьяпроблемаобусловленаналичиемторговыхпотоковсо «множественным входом», как было проиллюстрировано на рисунке 3.3.1.С однойстороны,торговыйпотокможетприостанавливатьсяизатемвозобновляться после одного или нескольких лет по финансово-экономическимили иным мотивам.
В базе данных мы имеем 18% торговых потоков, которыепрерываются один или более раз. С другой стороны, наблюдение прерывания146торгового потока может объясняться ошибками (пропусками) в базе данных. Болеетого, вероятность ошибки в случае, если прерывание составляет всего один год,довольно высока. В целях контроля «множественного входа» экспортных потоковв регрессию будет включена дамми переменная, что будет более детальнорассмотрено далее.Четвертое, одной из важнейших проблем является проблема классификациитоваров. Мы следуем подходу [Rauch, 1999] и выделяем следующие три группытоваров: однородные (торгуемые на организованных биржах, например, зерно,нефть), референтные (товары, ориентировочные цены на которые указаныв отраслевых каталогах и специальных сборниках, но которые не торгуютсяна организованных биржах) и дифференцированные (обладающие большимчислом разнообразных характеристик, особенных для каждого производителя).Поскольку база данных содержит классификацию товаров в соответствиис Гармонизированной системой классификации товаров HS на уровне 4 знаков,а в работе [Rauch, 1999] товары классифицированы в соответствии с 4-значнымикодами c Международной стандартной торговой классификации SITC Rev.
2,мы используем таблицы WITS Всемирного банка для сопоставления отраслевыхклассификаций. [Rauch, 1999] выделяет два типа классификации товаров –консервативную и либеральную, при этом, как отмечается, первая классификацияминимизируетчислотоваров,классифицированныхкакоднородныеили референтные, а вторая, напротив, максимизирует69.Описание базы данныхКак было показано выше, методика эмпирического исследования и выборобъясняющих переменных накладывают ряд ограничений на базу данных. Вопервых, это касается ограничений по цензурированию данных, описанных выше.Во-вторых, это связано с тем, что Индекс Опоры предоставляет данныеза интересующий период времени только для 35 российских регионов, при этомRauch, J.E.
Networks versus markets in international trade // Journal of international Economics. – 1999. – Т. 48 – № 1 –P. 1269147данная выборка регионов не полностью соответствуют выборке регионов,созданной в целях настоящего исследования. В-третьих, выбор для исследованиячетырехгеографическихрегионовстранмировоймировойэкономики(включающий 100 стран-импортеров) хотя и включает всех основных странимпортеров росссийских товаров, однако накладывает некоторые ограниченияна выборку.
Наконец, следуя стратегии ряда эмпирических исследований [Freund,Pierola, 2010; Fugazza, Molina, 2016], в выборку включены только те экспортныепотоки, объем которых превышает 1 тыс. долл.Таким образом, эмпирическое исследование будет осуществляться на основеданных о 47519 экспортных потоках, направленных из 20 российских регионовв 100 стран-импортеров в период 2003-2010 годов. Экспортные потокиклассифицированы в соответствии с 4-значной классификации ТН ВЭД, котораявключает 1251 отрасль 70 .
В соответствии с данными ФСГС РФ, включенныев выборкурегионы29% внутреннеговпериодвалового2003-2010продуктагодовсоставляли,в среднем,российскойэкономикивцеломи 37% внутреннего валового продукта без учета г. Москва. Кроме того, регионывыборки составляли в рассматриваемый период около 24% валового российскогоэкспорта и около 40% валового экспорта без учета экспорта из г.
Москва, ХантыМансийского и Ямало-Ненецкого автономных округов.Эмпирическое оценивание факторов продолжительности существованияэкспортаследуетначинатьспроверки,действительнолисуществуютстатистически значимые отличия в продолжительности существования экспортныхпотоков однородных и дифференцированных товаров. Для этого мы используемнепараметрический метод Каплана-Майера оценивания продолжительностисуществования экспортных потоков.
Оценки представлены на рисунке 3.3.2.Ежегодные данные об экспорте российских регионов позволили сформировать базу данных динамики экспортныхпотоков в разрезе регионов и стран назначения. Приведем пример формирования экспортных потоков и расчета ихпродолжительности. Если регион r экспортирует некоторый товар i в некоторую страну непрерывно на протяжении2003-2006 годов, считаем, что экспортный поток продолжается 4 года.70148Число экспортных потоков в соответствии с типомДифференцированныеОднородныеРеферентныеРисунок 3.3.2. Продолжительность существования экспортных потоковдля разных типов товаровСоставлено авторомНесмотря на то, что наклон функции продолжительности существованияэкспортных потоков для разных типов товаров почти идентичен, на графике видно,что дифференцированные товары, в среднем, имеют наименьший уровеньпродолжительностисуществования(сплошнаялиниярасположенанижепунктирных), а референтные товары – наибольший уровень продолжительностисуществования (пунктирная линия с широкими штрихами располагается вышеостальных).
Согласно полученным результатам, после 1 года существованиясохраняется 28,34% потоков референтных товаров, 25,53% потоков однородныхтоваров и 25,46% потоков дифференцированных товаров. В таблице 3.3.1представлены результаты семейства взвешенных log-rank тестов на значимостьразличий в функциях продолжительности существования экспортных потоковдифференцированных, референтных и однородных товаров. Данные тесты,например, отмечены в [Besedeš, Blyde, 2010].149Таблица 3.3.1 - Тестирование статистической значимости различий в функцияхпродолжительности существования экспортных потоков(1)Chi2Pr > Chi2Log-RankWilcoxonTaronWarePeto-PetoLog-Rank+фиксированныеэффекты длярегионов51.71(0.00)44.33(0.00)50.64(0.00)50.30(0.00)51.29(0.00)Chi243.4139.1042.4442.2533.05Pr > Chi2 (0.00)(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)Примечание: (1) статистические различия для консервативной классификации [Rauch, 1999];(2) – статистические различия для либеральной классификации [Rauch, 1999](2)Составлено авторомПринципиальным отличием тестов является подход к определению функциивесов для log-rank статистики.
Так, отмечается, что Peto-Peto версия log-rank тестаявляется более чувствительной к различиям на начальных стадиях функциираспределения по сравнению со стандартным log-rank тестом. Кроме того,в [Prentice,Marek,1979]отмечается,чтоPeto-Petoтестявляетсяпреимущественным по сравнению с Tarone-Ware поскольку первый тестиспользует веса относительно общей функции продолжительности существования,апоследний–используетразмеррискавзависимостиот функциипродолжительности существования и цензурирования. Как показано в таблице,независимо от спецификации функции весов, результаты тестов говорят в пользустатистической значимости различий функций распределения продолжительностисуществования для разных типов товаров.Проведеманалогичноетестированиеразличийвфункцияхпродолжительности существования для экспортных потоков, направляющихсяна разные типы рынков.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
