CC BY
60
ВЛИЯНИЕ ЛИБЕРАЛИЗАЦИИ ТОРГОВЛИ ПИЩЕВЫМИ ПРОДУКТАМИ НА ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ СТРАН МЕРКОСУР
В любой открытой экономике при формировании торговой политики приходится делать выбор между протекционизмом и либерализацией торговли, что до сих пор остается предметом оживленной дискуссии как в научных кругах, так и среди практиков. Часто цитируемое исследование1 2001 г. экономистов Всемирного банка Д. Доллара и А. Крайя показало, что снижение тарифной ставки и увеличение объемов торговли способствуют экономическому росту и тем самым преодолению бедности в большинстве рассматриваемых стран. Авторы заключают, что «рассмотренные индивидуальные случаи и межстрановый анализ поддерживает мнение о том, что режимы свободной торговли ведут к более быстрому экономическому росту и сокращению бедности в бедных странах»2.
Несмотря на то что на развивающиеся страны оказывается огромное давление в сторону либерализации торговли, причинно-следственная связь между большей степенью открытости и более высокими темпами роста экономики не является очевидной. Так, в исследовании3 1999 г. Ф. Родригеса из Уэслианского университета и Д. Родрика из Гарвардского университета, ставшем показательным в данной области, содержится призыв к осторожности в интерпретации результатов межнационального анализа торговой политики и экономического роста. Авторы заявляют, что тенденция существенно преувеличивать систематические эмпирические доказательства в пользу открытости оказывает значительное влияние на политику в мире.
Постараемся оценить влияние торговой политики на экономический рост. Под торговой политикой подразумеваем манипуляции с импортным тарифом. Возьмем пищевые продукты в силу их традиционной важности с точки зрения продовольственной безопасности государства и особого положения как части сельскохозяйственной продукции в многосторонних торговых переговорах, в частности, под эгидой ВТО. В качестве экономического роста рассмотрим среднегодовой прирост реального ВВП на душу населения. Сделаем предположение, что либерализация торговли ведет к ускорению экономического роста, и наоборот, что протекционизм замедляет рост. Допустим, что это влияние, если оно имеет место, относительно невелико, поскольку исследуется сравнительно небольшая группа товаров.
На основе регрессионного анализа панельных данных рассмотрим четыре страны Южной Америки: Аргентину, Бразилию, Парагвай и Уругвай, формирующие Общий южный рынок (Меркосур)4. Выбор региона обусловлен тем, что эти государства на протяжении рассматриваемого временного интервала проводили политику либерализации торговли. Интересно проа-
нализировать влияние изменений в импортном тарифе на экономический рост в контексте преимущественно одного направления политики.
В качестве временного интервала был выбран 1996-2008 гг., поскольку простое среднее арифметическое за этот период ставок, примененных адвалорных и расчетных адвалорных эквивалентов импортных тарифов для стран, пользующихся режимом наибольшего благоприятствования по 6-значным подзаголовкам Гармонизированной системы, используемое в качестве переменной интереса, публикуется ВТО (все государства — члены ВТО с 1 января 1995 г.5 — И.Л.) начиная с 1996 г. Ограничимся 2009 г. по состоянию на сентябрь 2011 г., когда проводились данные расчеты. Источник данных — Tariff Analysis Online (TAO), May 2011. Однако сведения за 2009 г. не использовались в силу того, что на них отразился международный финансовый кризис и вызванное им сокращение внешнего спроса6. Результаты регрессионного анализа позволили рассчитать минимальный выигрыш от либерализации торговли и минимальные потери от протекционизма для каждой страны.
Краткая сводная характеристика
Беднейшим с точки зрения уровня ВВП на душу населения в группировке остается Парагвай с показателем не выше $1500 на всем интервале (см. рис. 17). За ним следует Бразилия с ВВП на душу населения около $4000. Более высокие доходы демонстрируют Уругвай ($6000) и Аргентина ($8000).
Рис. 1. Динамика ВВП в расчете на душу населения в странах Меркосур в 1991-2009 гг., $
В целом в 1996-2009 гг. для всех стран характерно снижение тарифа в среднем на 1,5% — с 13,0 до 11,8% (см. рис. 28). Начиная с 2001 г. сводный тариф для стран Меркосур постоянно сокращался с 14,4 до 11,0% в 2007 г. Далее снижение сменилось незначительным ростом до 11,7% в 2008 г. и 11,8% в 2009 г. В связи с этим анализ стран Меркосур проводился в интервале 1996-2007 гг., чтобы не прерывать установившуюся тенденцию к либерализации торговли протекционизмом, берущим начало в 2008 г.
Рис. 2. Динамика изменения средних ставок импортных пошлин на пищевые продукты в странах Меркосур в 1996-2009 гг., %
Рис. 39 наглядно подтверждает выбор указанного временного интервала. Поскольку данные панельные и нацелены на выявление влияния либерализации торговли и протекционизма на экономический рост, информационный массив должен быть объединен общими признаками. Так, страны Меркосур демонстрировали в этот период тенденцию к либерализации торговли, за исключением Аргентины в 1998 г. (из-за чего сводный тариф Меркосур в 1998-2000 гг. повышался, а не продолжал снижаться), а также Аргентины и Бразилии в 2008-2009 гг. По этой причине при анализе ограничимся интервалом 1996-2006 гг.
Условные обозначения:
снижение тарифной ставки по отношению к предыдущему периоду ІІІІІІІІІІН рост тарифной ставки по отношению к предыдущему периоду
постоянство тарифной ставки по отношению к предыдущему периоду
Рис. З. Динамика изменения ставок импортных пошлин на пищевые продукты в странах Меркосур в 1996-2009 гг.
Спецификация переменных для регрессионного анализа
Определение многих переменных и методов проведения регрессионного анализа во многом основано на работах ведущих экономистов Всемирного банка, МВФ и других международных агентств и организаций, в т.ч. негосударственных — Д. Доллара и А. Крайя 10, С. Эдвардса11, Д.А. Френкеля и Д. Ромера12, Р. Левина13, Л. Притчетта14.
В качестве зависимой переменной во всех уравнениях регрессии используется среднегодовой темп прироста реального ВВП на душу населения (growth). В качестве независимых переменных были выбраны:
. простое среднее арифметическое ставок примененных адвалорных и расчетных адвалорных эквивалентов импортных тарифов для стран, пользующихся наибольшим благоприятствованием, по 6-значным подзаголовкам Гармонизированной системы (dutfood) (это переменная интереса, или variable of interest);
. логарифм правительственных расходов на конечное потребление (consumlog);
. логарифм начального уровня инфляции (для измерения общего роста цен используется дефлятор ВВП) (gdpdeflog);
. логарифм начального уровня реального ВВП на душу населения (gdpinitlog);
. логарифм торговли товарами и услугами (tradelog);
. логарифм индекса чистых бартерных условий торговли пищевыми продуктами (totfoodlog);
. логарифм индекса производства пищевых продуктов (agrifoodlog);
. логарифм инвестиций (investlog);
. логарифм начального уровня финансовой глубины (для измерения финансовой глубины используется денежный агрегат М2 — moneylog);
. логарифм общей внешней задолженности (dstocklog);
. логарифм общего обслуживания долга (dservicelog);
. списанная либо сокращенная задолженность (dforgiven);
. нетто официальная помощь развитию (ODA) (oda);
. логарифм численности населения (totpoplog);
• рождаемость (frate);
• смертность детей в возрасте до 5 лет (mrate);
• продолжительность предстоящей жизни (lifexp);
• логарифм урбанизации (доля городских жителей в общем населении — urbanlog);
• индексы гражданских свобод и политических прав Freedom House (civlib, prights);
• логарифм начального уровня импорта оружия (armslog).
Это переменные контроля (control variables).
Источниками данных послужили базы данных WTO TAO, May 2011; ECLAC Statistical Yearbook for Latin America and the Caribbean 2010; FAOSTAT; IDA RMS Database; IMF WEO Database, September 2011; OECD Development Assistance Database; OECD.Stat Extracts; PWT 7.0; UN Demographic Yearbook; UNCTADSTAT; UNDP World Population Prospects, 2010; UNESCO Institute for Statistics Data Centre; UNICEF State of the World’s Children; UNSD MDG Database; UNSD Millennium Indicators Database; UNSD National Accounts Estimates of Main Aggregates; WB GDF Database; WB MDG Database; WB WDI Database; WHO Data; WRI EarthTrends.
Ежегодные данные импортного тарифа по странам представлены для каждой из 97 глав Гармонизированной системы в отдельности. Не исключена возможность некоторой погрешности при усреднении.
Регрессионный анализ панельных данных
В анализе был использован обычный для панельных исследований регрессионный анализ с фиксированными (fixed effects) и случайными (random effects) эффектами. В общем случае модель с фиксированными эффектами позволяет контролировать не включенные в нее переменные, которые различаются между странами, но остаются постоянными во времени, и использовать изменения переменных во времени для оценки влияния независимых переменных на зависимую. Если предположить, что некоторые из не включенных в модель переменных могут быть фиксированы во времени, но варьировать по странам, а другие варьируют по времени, но фиксированы по странам, то используются случайные эффекты. Статистически фиксированные эффекты всегда дают последовательные результаты, однако могут быть не самыми эффективными. В этом случае модель со случайными эффектами будет иметь лучшие ^-значения. Статистической проверкой гипотезы о равенстве оценок коэффициентов, полученных с помощью обеих моделей, является тест Хаусмана. Если нулевая гипотеза (о равенстве оценок коэффициентов моделей с фиксированными и случайными эффектами) подтверждается, то безопаснее использовать случайные эффекты.
В исследовании использовался эконометрический пакет Stata. Для каждой из баз данных был проведен анализ с разным набором независимых переменных, чтобы определить наиболее эффективный набор, т.е.
переменные с лучшими ^-величинами. Использовался 95%-й уровень доверия.
Приведенные диаграммы рассеяния с линией тренда позволяют сделать предварительный вывод: предположение о наличии и характере связи между экономическим ростом и импортным тарифом не отвергается (рис. 4).
I
-------------------------------14,0 -------------------------
80
4,0
------------------------------------------------------------------------
I--------------1-------------1-----------03—1-------------1--------------1
-15,0 -10,0 -5,0 0,0 5,0 10,0
II
IV
3,8; 11,7
-з,б^нй,°:: -3,4; 11
’ 7.2; 8.9
2,0
-15,0 -10,0 -5,0 0 0 5,0 10,0 15,0
Рис. 4. Диаграмма рассеяния экономического роста и импортного тарифа на пищевые продукты для Аргентины (I), Бразилии (II), Парагвая (III) и Уругвая (IV) в 1996-2007 гг. 15
Анализ показал, что для всех стран случайные эффекты вполне безопасны для использования. Оценка коэффициента при тарифе лежит
в интервалах [-1,68; -0,19] и [1,22; 1,98]. Все модели идентифицированы как безопасные по тесту Хаусмана и статистически значимы. Три из них характеризуются статистически значимыми коэффициентами при тарифе. Спецификация двух моделей с отрицательными оценками представляется более экономически целесообразной, чем спецификация моделей с положительной оценкой. Скорее всего, если оценка коэффициента при тарифе отрицательная, это подтверждает сделанное предположение относительно характера влияния изменений в тарифе на рост.
Чтобы оценить выигрыш при либерализации торговли или потери от протекционизма для примера возьмем Парагвай. Логика оценки может быть выстроена следующим образом.
1. Среднегодовой темп прироста реального ВВП на душу населения (growthj рассчитан на основе ВВП на душу населения в долларах США 2000 г. (источник данных — ECLAC Statistical Yearbook’10).
2. Источник расчета простого среднего арифметического ставок примененных адвалорных и расчетных адвалорных эквивалентов импортных тарифов для стран, пользующихся наибольшим благоприятствованием, по 6-значным подзаголовкам Гармонизированной системы dutfood — WTO TAO, May 2011.
3. Оценки коэффициентов Pj = -1,68; Р2 = -1,66; Р3 = -0,19 (p-значения < 0,05 во всех трех случаях) были взяты из регрессионных моделей роста (с F-значением < 0,05). Были использованы лишь статистически значимые оценки коэффициентов из статистически значимых моделей.
4. Из изменения в росте Agrowth = growtht - growtht-1 которое можно представить как композитную функцию изменений независимых переменных, вычиталось ожидаемое изменение в росте как функция изменения в импортном тарифе AgraWth = ^(Adutfood), к = 1;3 . Тогда остается изменение в росте без учета изменения в импортном тарифе, как если бы изменение в тарифе не оказывало влияния на изменение в росте.
Затем рассчитывался рост, в изменение которого не включено изменение тарифа — growth^ Отрицательная разница между growth и growth свидетельствует о том, что при неизменном тарифе, т.е. если бы ставка тарифа осталась на прежнем уровне, фактический рост составил бы growth^ т.е. был бы меньше, чем growth. И наоборот: положительная разница между growthk и growth свидетельствует о том, что если бы ставка тарифа оставалась на прежнем уровне, фактический рост составил бы growthk , т.е. превышал бы growth.
Отрицательная разница между growthk и growth имела место тогда, когда ставка тарифа повышалась. И наоборот: положительная разница между growthk и growth соответствовала понижению ставки тарифа. Иными словами, увеличению тарифа соответствует меньший рост по сравнению с неизменным уровнем тарифа. И наоборот: уменьшению тарифа соответствует больший рост по сравнению с неизменным уровнем тарифа. Таким образом, нельзя отрицать, что протекционизм ведет к более низким
темпам прироста реального ВВП на душу населения, тогда как либерализации торговли соответствуют более высокие темпы прироста реального ВВП на душу населения.
Заметим, что импортный тариф является переменной интереса. Поэтому проводилась оценка выигрыша / потерь от торговой политики. Если изменить переменную интереса, то оценку можно провести для любой из переменных контроля, если она станет новой переменной интереса.
5. Рассчитанный без учета изменения в тарифе реальный показатель ВВП на душу населения далее умножался на фактическую численность населения (источник данных: WB WDI Database) и сравнивался с реальным ВВП на душу населения (источник данных: ECLAC Statistical Yearbook’10), также скорректированным (умноженным) на фактическую численность населения. Такое сравнение расчетной величины с реальным ВВП, а не фактическим реальным значением, использовалось для того, чтобы единственным различием между ними был ВВП на душу населения (в первом случае это расчетный ВВП на душу населения без учета изменения в тарифе; во втором — фактический ВВП на душу населения).
6. Сумма разниц между расчетным и фактическим ВВП в случае, когда либерализация торговли нивелируется, может быть представлена как выигрыш от либерализации торговли. Сумма разниц между расчетным и фактическим ВВП в случае, когда протекционизм нивелируется, может быть представлена как потери от протекционизма. Относительная величина в случае протекционизма всегда отрицательна, поэтому можно говорить о потерях от протекционизма. Относительная величина в случае либерализации торговли всегда положительна, тогда мы говорим о выигрыше от либерализации торговли. Для этого были использованы абсолютные значения разницы между расчетным и фактическим ВВП.
Далее выигрыш либо потери (речь идет о постоянных ценах) представлялись по отношению к реальному ВВП 2000 г.
Так, в случае Парагвая минимальный средний выигрыш (минимальный, поскольку данные по тарифу за рассматриваемый период неполные) составил $357,8 млн, или 4,98% ВВП, минимальные средние потери — $123,6 млн, или 1,72% ВВП, что является сравнительно большой величиной для государства.
Для стран Меркосур минимальный средний выигрыш в 1996-2007 гг. составил $31945,6 млн, или 3,30% ВВП; минимальные средние потери — $11415,8 млн, или 1,18% ВВП, что также является существенным показателем для группы.
Проведенный регрессионный анализ позволил не отвергать предположение о том, что либерализация торговли оказывает положительное воздействие на экономический рост, а протекционизм, наоборот, отрицательное. Прикладной характер исследования заключается в оценке выигрыша или потерь от торговой политики как для отдельного государства, так и для группы стран.
1 D. Dollar, A. Kraay. Trade. Growth and Poverty. <http://www.adb.org/Poverty/Forum/pdf/ Dollar.pdf> (November 2009).
2 Там же. Ibidem.
3 F Rodriguez, D. Rodrik. Trade Policy and Economic Growth: A Skeptic’s Guide to the Cross-National Evidence. <http://www.hks.harvard.edu/fs/drodrik/skepti1299.pdf> (November 2009).
4 http://www.mercosur.int
5 www.wto.org
6 Pese a la Crisis, la Economia Uruguaya Crecio 2,9% en 2009. http://www.lanacion.com. ar/1246985-pese-a-la-crisis-la-economia-uruguaya-crecio-29-en-2009 (July 2011).
7 ECLAC Statistical Yearbook’10.
8 WTO TAO, May 2011.
9 Там же. Ibidem.
10 D. Dollar, A. Kraay. Trade. Growth and Poverty; D. Dollar, A. Kraay. Institutions, Trade, and Growth. <http://siteresources.worldbank.org/DEC/Resources/Institutions,Trade_and_Growth. pdf> (July 2011); D. Dollar, A. Kraay. Institutions, Trade and Growth: Revisiting the Evidence. <http://www-wds.worldbank.org/servlet/WDSContentServer/WDSP/IB/2003/04/23/000094946_0 3040404262854/Rendered/PDF/multi0page.pdf> (July 2011).
11 S. Edwards. Openness, Productivity and Growth: What Do We Really Know? <http:// www.nber.org/papers/w5978.pdf?new_window=1> (July 2011); S. Edwards. Openness, Trade Liberalization and Growth in Developing Countries. <http://www.irisprojects.umd.edu/ppc_ideas/ Revolutionizing_Aid/Resources/typology_pdf/trade_edwards.pdf> (July 2011); S. Edwards. Trade Orientation, Distortions, and Growth in Developing Countries. <http://www.nber.org/papers/w3716. pdf> (July 2011).
12 J.A. Frankel, D.Romer. Does Trade Cause Growth? <http://home.hio.no/~ivar-br/fag/ intecon/Tradeandgrowth.pdf> (July 2011); J.A. Frankel, D. Romer. Trade and Growth: An Empirical Investigation. <http://www.nber.org/papers/w5476.pdf> (July 2011).
13 R. Levine, D. Renelt. Cross-Country Studies of Growth and Policy: Methodological, Conceptual, and Statistical Problems. <http://www.iadb.org/res/publications/pubfiles/pubWP-365. pdf> (July 2011); R. Levine, S. Zervos. Looking at the Facts: What We Know about Policy and Growth from Cross-Country Analysis. <http://www-wds.worldbank.org/servlet/WDSContentServer/WDSP/ IB/1993/03/01/000009265_3961004084236/Rendered/PDF/multi_page.pdf> (July 2011).
14 L. Pritchett. Measuring Outward Orientation in Developing Countries: Can It Be Done?
<http://www-wds.worldbank.org/servlet/WDSContentServer/WDSP/IB/1991/01/01/000009265_ 3960930075427/Rendered/PDF/multi0page.pdf> (July 2011); L. Pritchett. Patterns of Economic Growth: Hills, Plateaus, Mountains, and Plains. <http://www-wds.worldbank.org/servlet/
WDSContentServer/WDSP/IB/1998/07/01/000009265_3980901110212/Rendered/PDF/multi_ page.pdf> (July 2011).
15 ECLAC Statistical Yearbook’10; WTO TAO, May 2011.
