диссертация (1169878), страница 33
Текст из файла (страница 33)
В современных работах авторы при учете экономического размера странтакже вводят в модель такие параметры, как площадь территории, численностьнаселения или ВВП на душу населения. В качестве параметров, определяющихиздержки торговли, используются ввозные таможенные пошлины, логистическиеиздержки, наличие колониальных связей, общей религии и языка, доступгосударств к морским перевозкам, волатильность обменного курса и пр.283Несмотря на подтверждение эффективности и устойчивости гравитационныхмоделей внешней торговли эмпирическим путем, долгое время модель неTinbergen J.
Shaping the World Economy; Suggestions for an International Economic Policy. – New York: TwentiethCentury Fund, 1982. – 117 p.283Шумилов А. Оценивание гравитационных моделей международной торговли: обзор основных подходов. –Экономический журнал ВШЭ. – 2017. – Т. 21 № 2. – С. 2.282155пользовалась популярностью в связи с отсутствием достаточной теоретическойбазы.Вместестем,сегоднясуществуетмножествонаучныхработ,подтверждающих её эффективность. Более того, теоретическая обоснованностьгравитационной модели внешней торговли следует из предпосылок наиболеераспространенных теорий международной торговли, например, классическоймодели Хекшера-Олина284 или новой теории международной торговли Кругмана285.Таким образом, сегодня гравитационная модель является общепризнанным изарекомендовавшим себя инструментом для анализа торговых потоков междустранами.В общем виде гравитационная модель внешней торговли, используемая дляоценки влияния НТМ на экспорт (Ex) из страны i в страну j продукции отрасли s впериод времени t, может быть представлена следующим образом286:ln = ln + ′ + ′ + + + + (6)где tarsijt – ставка ввозной таможенной пошлины, установленной в стране j натовар отрасли s из страны i в период времени t;NTM – параметр, указывающий на применение НТМ на уровне отрасли илитоварной группы (фиктивная переменная, коэффициент частотности,адвалорный эквивалент НТМ и пр.);z – набор двусторонних гравитационных переменных (расстояние, наличиеобщего языка, выход к морю и пр.);fe – набор фиксированных эффектов;ε – случайная ошибка.В качестве примера использования гравитационной модели внешнейторговли для оценки влияния нетарифных мер на взаимную торговлю можноDeardorff A., Stern R.
Measurement of Non-Tariff Barriers. – Paris: OECD Economics Department Working Papers. –1998. – 118 p.285Krugman P. Scale Economies, Product Differentiation, and the Pattern of Trade. – American Economic Review. – 1980.– No. 70. – Р.
950-959.286Fugazza M. The Economics Behind Non-Tariff Measures: Theoretical Insights and Empirical Evidence. – Geneva:UNCTAD, 2013. – P. 17.284156привести исследование Дидье, Фонтанье и Мимуни287, посвященное влиянию ТБТи СФС мер на торговлю сельскохозяйственными товарами. В работе былопроанализировано влияние на торговлю мер, содержащихся в нотификациях странчленов ВТО, в отношении торговли 690 видами сельскохозяйственной продукции183 странами.Вгравитационноймодели,используемойвработе,применялисьфиксированные эффекты экспортера (ℎ2 ) и импортера (ℎ2 ) в зависимостиот сектора экономики на уровне товарных групп ТН ВЭД (HS2). В качествеобъясняющих переменных использовались натуральный логарифм расстояниямежду странами (ln ), наличие общей границы ( ), наличие общего языка( ), колониальные связи в прошлом ( ) и уровень ввозных таможенныхпошлин на уровне 4 знаков ТН ВЭД (ℎ4 ).
Таким образом, гравитационнаямодель внешней торговли имела следующий вид:ln ℎ4 = ℎ2 + ℎ2 + 1 ln + 2 + 3 + 4 ℎ4+ 5 ℎ4 + 6 ℎ4 + (7)Примечательно, что при анализе количественного эффекта ТБТ и СФС мер( ℎ4 ) в работе поочередно использовалась фиктивная переменная(принимающаязначение«1»вслучае,еслиимпортирующаястрананотифицировала по крайней мере одну НТМ на уровне 6 знаков ТН ВЭД),коэффициент частотности (доля кодов ТН ВЭД на уровне 6 знаков, в отношениикоторых применяется по крайней мере одна НТМ, в субпозиции на уровне 4 знаковТН ВЭД), а также адвалорный эквивалент НТМ (на основе данных Ки, Ничита иОлареага, представлено далее).В целом результаты исследования свидетельствуют о негативом влиянииТБТ и СФС мер на торговлю (коэффициенты при всех вышеперечисленныхпараметрах,отражающихналичиеНТМ,оказалисьотрицательнымииDisdier A., Fontagné L., and Mimouni M.
The Impact of Regulations on Agricultural Trade: Evidence from SPS and TBTAgreements. – American Journal of Agricultural Economics. – 2008. – No. 90(2). – P. 336-350.287157значимыми)288. Вместе с тем, при анализе влияния ТБТ и СФС мер на отдельныегруппы стран результаты отличаются. Так, ТБТ и СФС меры не влияют навзаимную торговлю сельскохозяйственными товарами стран-членов ОЭСР.
В то жевремя ТБТ и СФС меры оказывают значительное влияние на объемы экспортанаименее развитых стран в страны-члены ОЭСР. Как ранее отмечалось в работе,подобные результаты связаны с высокими стандартами качества и требованиямибезопасности к продукции, которые используются в развитых странах. Экспортерыиз наименее развитых стран не обладают достаточными ресурсами и технологиямидля их соблюдения, что фактически изолирует их от рынка развитых стран.Как отмечалось ранее, гравитационные модели внешней торговли такжеиспользуются при реализации «косвенного» способа расчета адвалорногоэквивалента НТМ.
В связи с использованием товарных потоков, а не сравнения ценна продукцию, для получения адвалорного эквивалента НТМ данным способомнеобходимы дополнительные вычисления. Вместе с тем, данный способ зачастуюболее предпочтителен, поскольку данные о статистике внешней торговли легкодоступны, тогда как найти источник информации о стоимости продукции,очищеннойотлюбогородаиздержек,связанныхстранспортировкой,страхованием и пр., весьма проблематично.Расчет адвалорного эквивалента НТМ через торговые потоки проводится вдва этапа.
На первом этапе с помощью гравитационной модели внешней торговлиоценивается количественный эффект нетарифных мер на торговлю, а на второмэтапе количественный эффект преобразуется в адвалорный эквивалент НТМ спомощью эластичности спроса на импорт. Большой вклад в развитие данногометода внесли в своей работе Ки, Ничита и Олареага289.На первом этапе осуществлялось построение модели спроса на импорт науровне подсубпозиций (6 знаков ТН ВЭД) для 78 стран и 4575 видов продукции.При этом спрос на импорт оценивался для каждого вида продукции.Disdier A., Fontagné L., and Mimouni M. The Impact of Regulations on Agricultural Trade: Evidence from SPS and TBTAgreements. – American Journal of Agricultural Economics.
– 2008. – No. 90(2). – P. 344.289Kee H., Nicita A., Olarreaga M. Estimating Trade Restrictiveness Indices. – The Economic Journal. – 2009. – No. 119. –P. 172-199.288158Дополнительно авторы учитывали уровень таможенных пошлин и страновыехарактеристики, основываясь на подходе, в котором сравнительные преимуществастран в международной торговле обусловлены различиями в наделенностифакторами производства. Для учета в модели нетарифных мер авторы используютфиктивную переменную.
Таким образом, модель спроса на импорта в работе Ки,Ничита и Олареага имеет следующий вид290:ln , = + ∑ , + ,, + , ln ,(8)+ , ln(1 + , ) + ,где mn,c – объем импорта товара n из страны c;αn – фиксированный эффект вида продукции; –страновыехарактеристики,гдеkотражаетотносительнуюобеспеченность страны c факторами производства;NTMn,c – фиктивная переменная, отражающая наличие НТМ в отношениитовара n из страны c;AgSn,c – объем внутренней поддержки сельского хозяйства (субсидий) встране с для товара n;tn,c – ставка таможенной пошлины на товар n из страны c;εn,c – эластичность спроса на импорт;,– параметр, учитывающий влияние НТМ в отношении товара n в странеc на импорт этого товара этой страной;, – параметр, учитывающий влияние субсидии в отношении товара n встране c на импорт этого товара этой страной.C помощью полученных значений авторами были вычислены адвалорныеэквиваленты НТМ:Kee H., Nicita A., Olarreaga M.
Estimating Trade Restrictiveness Indices. – The Economic Journal. – 2009. – No. 119. –P. 175.290159 ,, − 1=,(9),Результатырасчетов,=,показали,что(10)среднеезначениеадвалорногоэквивалента для всей выборки составило 12%, а средневзвешенное значение пообъемам импорта – 10%291. Если рассматривать только те виды продукции, вотношении которых применяется по крайней мере одна НТМ, то среднее значениеадвалорного эквивалента НТМ увеличивается до 45%, а средневзвешенное – до32%. При этом значения адвалорного эквивалента сильно зависят от страны.Вместе с тем, исследование не выявило зависимость между ВВП на душунаселения и адвалорным эквивалентом НТМ. Также исследование Ки, Ничита иОлареага содержит важный вывод, согласно которому для 55% товарных группзначение адвалорного эквивалента НТМ превышает ставку ввозной таможеннойпошлины. Следовательно, как правило нетарифные меры имеют большийограничительный характер по сравнению с таможенными пошлинами.Работа Ки, Ничита и Олареага содержит уникальный эмпирический материали открывает возможности для дальнейших исследований, однако в ней также естьопределенные недостатки.
Так, исходные данные о применении НТМ в ряде страни отраслей не являются полными, что может приводить к смещению результатов.Кроме того, в работе использован стоимостной объем торговли, а не физический,что приводит к появлению дополнительных допущений при расчете адвалорногоэквивалента.Помимо этого, данное исследование, а также подавляющее большинстводругих работ, посвященных количественной оценке эффектов НТМ, изначальностроится на допущении об исключительно негативном влиянии НТМ.
При этомранее в работе автором рассматривались случаи, когда введение НТМ можетKee H., Nicita A., Olarreaga M. Estimating Trade Restrictiveness Indices. – The Economic Journal. – 2009. – No. 119. –P. 182-183.291160способствовать торговле, а не ограничивать её. В работе Ки, Ничита и Олареагаспособствующие торговле НТМ имеют нулевой адвалорный эквивалент, тогда какфактически он должен принимать отрицательное значение.Данная проблема была решена в работе Бегьяна, Дидье и Маретта, в которойадвалорные эквиваленты НТМ могли принимать отрицательные значения292. Приэтом в целом используемый ими подход был заимствован у Ки, Ничита и Олареага.Результаты исследования показали, что 39% товарных групп находятся подвлиянием способствующих торговле НТМ, однако среднее значение адвалорногоэквивалентапо-прежнемусвидетельствуетовысокомсовокупномограничительном влиянии нетарифных мер.
Вместе с тем, значения адвалорныхэквивалентов, учитывающих способствующие торговле НТМ, практически в двараза ниже для большинства товарных групп.Дополнительным преимуществом адвалорных эквивалентом НТМ являетсявозможность их использования в моделях прикладного общего равновесия дляколичественной оценки эффекта отмены НТМ293. Данные модели частоиспользуются для анализа влияния либерализации торговли на экономику. Вчастности, модели прикладного общего равновесия применяются в ходемногосторонних переговоров ВТО294. В исследовании ЦИИ ЕАБР, направленномна оценку экономического эффекта отмены НТМ в ЕАЭС, также применяласьмодельприкладногообщегоравновесиясиспользованиемадвалорныхэквивалентов НТМ295.Таким образом, сегодня существует несколько ключевых способов оценкиколичественного эффекта НТМ.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
