Основной идеей данной работы является оценка значения различных показателей, которые характеризуют страну, применяющую протекционистскую меру, и страну, на которую данная мера направлена, при определении вероятности принятия протекционистских мер в торговле. Ранее были описаны факторы, повлиявшие на применение протекционистских мер в торговле в период 2008 - 2010гг., в следующей части работы будут проанализированы факторы, повлиявшие на вероятность существования ограничений в торговле в период 2008- 2013 гг.

Обзор баз данных по протекционистским мерам

Необходимо заметить, что сфера протекционистских мер, которые наблюдались в период Великой депрессии, отличается от той, которая имела место быть в период недавнего кризиса. Если тогда протекционистские меры были очевидны и состояли, в основном, в повышении тарифов, то сейчас ограничительная торговая политика приобретает все более скрытые формы. При анализе протекционистских мер возникает вопрос, а что, собственно, считать протекционизмом. Включает ли это понятие только меры, которые нарушают соглашения ВТО? Если да, то как без доклада Третейской группы или Апелляционного органа узнать, что мера противоречит нормам ВТО? Если мера по своей природе ограничительная, но соответствует обязательствам, принятым страной в рамках ВТО, как в случае повышения страной тарифа в рамках связанной ставки пошлины, нужно ли ее считать протекционистской? Диапазон определения понятия протекционизм очень широкий и зависит от источника, предоставляющего данные об ограничительных мерах в торговле.

Перед тем, как выявить основные характерные черты ограничительных мер в торговой политике в период недавнего экономического кризиса, необходимо обозначить существующие источники данных о протекционистский мерах, поскольку каждый из них использует собственную методологию по сбору данных о принятых ограничениях. Отметим пять основных баз данных: Доклады Европейской Комиссии по потенциально ограничительным мерам в торговле, принятых в условиях мирового экономического кризисаhttp://europa.eu/rapid/press-release_IP-13-226_en.htm, доклады по торговле и инвестиционным мерам стран Группы двадцати, выпускаемые ВТО совместно с ЮНКТАД и ОЭСРhttp://www.oecd.org/daf/inv/8thG20report.pdf, база данных по антидемпинговым мерам Всемирного Банкаhttp://econ.worldbank.org/WBSITE/EXTERNAL/EXTDEC/EXTRESEARCH/0,,contentMDK:22574930~pagePK:64214825~piPK:64214943~theSitePK:469382~isCURL:Y,00.html, доклады по обзору торговли, выпускаемые ВТО с 2009 г.http://www.wto.org/english/thewto_e/minist_e/min11_e/brief_tr_monitoring_e.htm и, наконец, ведущая база данных по дискриминационным мерам аналитического центра Global Trade Alerthttp://www.globaltradealert.org. Кроме того, с 3 мая 2013 г. на сайте ВТО доступна база данных по протекционистским мерам, принятым с октября 2008 гhttp://tmdb.wto.org. Диапазон мер, содержащихся в докладах организаций, сильно различается. Например, в базе Всемирного Банка есть данные только по антидемпинговым, компенсационным пошлинам и специальным защитным мерам. В докладах Европейской комиссии доступна информация по пограничным мерам, а также по субсидиям и государственным закупкам, действующим только в некоторых из торговых партнеров Европейского Союза. Нет четкого определения, что такое протекционистская мера, таковыми считаются все, которые «могут потенциально сказаться на объемах экспорта и импорта», вне зависимости от того, противоречат они соглашениям ВТО или нет. Обзор мер в докладах Европейской Комиссии в определенной мере ограничен хотя бы потому, что в них умалчивается о протекционистских мерах, принятых странами Европейского Союза. В докладах ВТО/ЮНКТАД/ОЭСР (вместе с докладом от 25 октября 2013 г. их шесть) доступны меры, принятые после апреля 2009 г. Так же, как и в докладах Еврокомиссии, вся база данных сводится, в основном, к традиционным инструментам торговой политики, таким как пограничные и защитные меры, которые были нотифицированы в Секретариат ВТО или официально опубликованы. Доклад также не дает четкого определения, что считается протекционистской мерой. Доклады ВТО по обзору торговой политики выпускаются с февраля 2009 г. Органом по проведению обзора торговой политики, на настоящий момент вместе с докладом от 21 ноября 2013 г. выпущено 8 докладов. Информация о протекционистских мерах сообщается странами-членами и наблюдателями ВТО, а также берется из возможных официальных и государственных источников. Информация о мерах оправляется на подтверждение в налагающую меру страну, за период с октября 2008 г. по 21 ноября 2013 г. (дата последнего выпущенного доклада) только 55 стран, включая ЕС и его членов по отдельности, подтвердили наличие меры, что составляет только 36% от общего числа членов ВТОOverview of Development in the international Trading Environment.Annual Report by the Director-General. Trade Policy review Body, WT/TRP/OV/14. 21 November 2011. P.2.. В данных докладах есть информация о принимающей стороне и представлено краткое описание мер, однако отсутствуют данные о том, какие сектора и страны мера затронула.

Следует отметить, что с 3 мая 2013 г. ВТО запустила новую базу данных по обзору торговой политики, на основе информации о мерах, представленных в докладах по обзору торговой политики. Однако, в отличие от докладов, здесь можно посмотреть данные о принятых ограничительных мерах в зависимости от страны, принимающей меру, и на которую мера направлена, в зависимости от типа меры и от кода Гармонизированной системы.

Наконец, рассмотрим еще одну базу данных и объясним, почему для нашего анализа мы выбираем именно ее. Организация GTA, состоящая из мозговых центров и исститутов, регистрирует меры с ноября 2008 г. Протекционистскими считаются все меры, которые имеют результатом дискриминацию иностранных коммерческих интересов в пользу национальных.Кроме того, организация четко определяет, на какие страны распространилась та или иная мера.Таким образом, GTA является наиболее полным доступным источником информации по применяемым протекционистским мерам, поскольку охватывает все меры, которые влияют на импорт, экспорт, иностранные инвестиции, права интеллектуальной собственности, права национальной и иностранной рабочей силы, кроме того, содержит потенциальные меры, которые еще не были приняты. Кроме того, GTA является единственной организацией, которая определенно оценивает, является ли мера ограничительной или нет, и что вообще понимается под протекционистской мерой.

Основные показатели, характеризующие объем и состав протекционизма в период 2008 - 2013 гг.

Для данного исследования была выбрана база данных по протекционистским мерам организации GTA по нескольким причинам. Во-первых, как уже отмечалось, организация достаточно широко определяет понятие протекционизм и под данные меры попадают все, которые так или иначе диксриминируют иностранные коммерческие интересы в пользу национальных.Сюда входят меры, которые вряд ли будут попадать под протекционистские меры в торговле в других источниках, такие, как миграционные или инвестиционныеСм. Подробнее Evenett S. J. Did WTO Rules Restrain Protectionism During The Recent Systemic Crisis Period? // CERP Discussion Paper No. 8687, December 2011. P. 4..Во-вторых, это единственная организация, которая позволяет нам отделить протекционистские меры от мер, влияние которых пока не определено (янтарные меры).В третьих, в отличие от существующих баз данных по протекционистским мерам, в частности ВТО, база GTA содержит наиболее полную информацию о странах, пострадавших от введения меры. Кроме того, наличие единой торговой политики у стран не означает, что мера налагается блоком стран или его затрагивает. Например, мера по финансированию торговли, принятая Италией от 1 июля 2009 г. («Сокращение издержек финансирования для компаний-экспортеров»).

На март 2013 г. в базе данных GTA было зарегистрировано 3015 протекционистских мер, принятых с ноября 2008 г. Данная совокупность состоит из мер, которые еще не приняты или которые уже действуют. Данные меры включают в себя дискриминационные меры, также меры, влияние которых пока не определено (например, инициирование антидемпингового расследование еще не означает то, что будет введена антидемпинговая пошлина), и меры, направленные на либерализацию торговли. Для данных мер используется система цветового кодирования. Например, красной мерой является повышение Россией тарифа на экспорт нефти и нефтепродукты Постановление от 25 августа 2012 г. №850. - www.government.ru/gov/results/20401/ или введение антидемпинговой пошлины на синтетические хлопковые волокна из Украины от 25.09.2009 г. Янтарной мерой является слияние Аэрофлота с шестью российскими авиалиниями от 2.02.2010г.Федеральныйзаконот 30 декабря 2008 г. №308-ФЗ "ОвнесенииизмененийвФедеральныйзакон «Оразмещениизаказовнапоставкитоваров, выполнениеработ, оказаниеуслугдлягосударственныхимуниципальныхнужд» иотдельныезаконодательстныеактыРоссийскойФедерации" или Стратегия 2020 для российской национальной автоиндустрииhttp://www.minprom.gov.ru/activity/auto/news/189. Примером зеленой меры является снятие Россией ограничений на импорт свинины из США от 01.06.2010 гWTO report WT/TPR/OV/W/3 14 June 2010. или снятие экспортной пошлины на цемент от 12.10.2010 гПостановление от 12 октября 2010 г. №803 “О ставках вывозных таможенных пошлин в отношении цемента, вывозимого за пределы государств - участников соглашений о Таможенном союзе”.

Протекционистские меры в торговле, которые, вероятнее всего, регулируются соглашениями ВТО, применяются намного реже, чем неочевидные формы протекционизма. Например, из всех принятых дискриминационных мер, количество которых равно 1432, только 149 мер касались повышения тарифов, в 35 случаях выдавались экспортные субсидии.

Мы также можем заметить, что в период недавнего кризиса наибольшее распространение получили защитные меры в торговле. Исторически, большинство антидемпинговых и компенсационных расследований заканчиваются введением пошлины. Число расследований, инициированных в 2008 г., возросло на 34% по сравнению с 2007 г. ( 115 против 81). В 2009 г. рост составил 19,7% (140 новых расследований) www.globaltradealert.org. Таким образом, логично ожидать, что с увеличением расследований в последние несколько лет увеличится и объем защитных мер. Далее идут меры государственной поддержки, такие, как выкуп. Нетарифные меры в торговле применялись в 130 случаяхСм. Прил. 8.

В течение недавнего кризиса страны, несомненно, как и в период Великой депрессии, чувствовали необходимость в принятии протекционистских мер в торговле. Однако, настоящая ситуация отличается тем, что большая доля принятых дискриминационных мер в течение последнего кризиса не противоречит соглашениям ВТО, а иногда и не попадает под их действие. Это ни в коем случае не значит, что правила ВТО бесполезны. Это значит только то, что обязательства, которые берут на себя страны в рамках ВТО неполны и оставляют странам пространство для увеличения объема протекционистских мер.

В данной работе выбрана база данных протекционистских мер организации GTA, что позволяет нам оценить факторы, повлиявшие на применение протекционистских мер, которые включают в себя не только вероятно противоречащие нормам ВТО, но и другие, более скрытые меры ограничительной политики. Таким образом, дальнейший анализ выявляет, какие характеристики, присущие применяющей меру стране и стране, на которую мера направлена, влияют на вероятность установления ограничений в период с 2008 г.

2.3 Выбор эмпирической модели и данных

Эмпирический анализ проводится на основе гипотезы, что на принятие протекционистской меры влияют переменные, касающиеся одновременно двух стран, такие, как общая культурная составляющая, географическое расположение и общее историческое прошлое. Соответственно, в качестве двусторонних независимых переменных берутся две фиктивные переменные - общий официальный языкПрим.: официальным считается основной язык, который используется в законодательстве и судопроизводстве. В большинстве государств официальный используется вместо понятия государственный язык, то есть это одно и то же. Например, русский язык был официальным языком СССР. В некоторых странах несколько официальных языков, например, в Канаде и Швейцарии. Помимо официального языка в обиходной жизни могут использоваться и другие языки, и в определенных регионах они могут использоваться вместо официальных. Иногда язык является официальным на региональном уровне, например, русский язык в Украине или Румынии. В данной работе, однако, наличие общего языка означает признание его официальным на государственном уровне. Таким образом, в данном эмпирическом анализе у России и Украины нет общего языка, точно так же, как и в случае США и Испании. и общее колониальное прошлое, переменные равны единице в случае наличия таковых и нулю в случае отсутствия таковых факторов. Кроме того, в качестве независимой переменной также определяется расстояние между странамиПрим.: Расстояние между странами, как правило, считается как дистанция между столицами или наиболее населенными городами. В данном случае, расстоянием между странами считается расстояние между столицами. . Источником трех переменных является французский Исследовательский Центр Международной Экономики CEPII, который собирает и гармонизирует данные из различных источниковhttp://www.cepii.fr/CEPII/fr/welcome.asp. Также независимыми переменными являются ВВП, в качестве индикатора экономической силы стран, и импорт. Источником информации является база данных по Показателям мирового развития Всемирного Банкаhttp://data.worldbank.org/data-catalog/world-development-indicators. Данные независимые переменные берутся как натуральный логарифм от среднего объема ВВП и импорта за три года, то есть в предкризисный период 2004 - 2006 гг., с целью избежать искажения результатов эмпирического анализа вследствие того, что кризис отрицательно сказался на объемах торговли и производства. Фиктивная переменная, равная нулю в случае членства страны в ВТО, берется с сайта ВТОhttp://www.wto.org/english/thewto_e/whatis_e/tif_e/org6_e.htm. Список стран членов берется такой, какой он был на 2 марта 2013 г.

Кроме того, интересно было бы проверить, как факторы, характеризующие слабые стороны экономики, влияют на применение ограничительной торговой политики. В данной работе на втором этапе мы включаем в анализ средний показатель уровня безработицы и государственного долга в процентах от ВВП за докризисный период 2004- 2006 гг. и смотрим, насколько данные переменные увеличивают описательную способность и являются ли они статистически значимыми при анализе определения торговой политики.

Тот факт, что мы учитываем членство стран в ВТО в качестве фиктивной переменной, может исказить результаты эмпирического анализа, как, возможно, случилось в существующем анализе влияния ВТО на объем торговли между странамиRose A. K. Do we really know that the WTO increases Trade? October 2002.. Поэтому во втором этапе эмпирического анализа в данной работе членство в ВТО включается в анализ не как фиктивная переменная, но берутся во внимание различия в обязательствах, взятые странами в рамках членства в организации. Данные переменные включают в себя средние показатели за 2004 - 2006 гг. уровня связанных таможенных пошлин, средний связанный тариф, средний уровень применяемых тарифов. Показатели также берутся с базы данных Показателей мирового развития Всемирного Банка.

Зависимая переменная принимает два значения и равна единице в случае существования протекционистской меры между парой стран и нулю в случае отсутствия таковой. Протекционистские меры берутся за период ноябрь 2008 г. - март 2013 г. В базе данных GTA информация о протекционистских мерах доступна в следующем виде:

1) Название меры

2) Дата принятия меры

3) Дата, когда информация о данной мере поступила в GTA

4) Список стран, которые приняли данные меры

5) Список стран, на которые данная мера направлена

6) тип меры. Например, тарифная, защитная, инвестиционная, направленная на продвижение экспорта мера

7) Сектора и продукты, которые данная мера затронула (коды Гармонизированной Системы Кодирования товаров на двузначном и четырехзначном уровне)

8) Указано, является мера ограничительной, направленной на либерализацию, или влияние которой пока оценить нельзя (красная, зеленая и янтарная соответственно)

9) Иногда доступна информация по предположительному периоду действия меры

Стоит также отметить, что страны всегда указываются по отдельности. ЕС, например, никогда не указывается, как один блок, если даже меры касаются всех 27 стран. Это сделано потому, что часто дискриминационная мера может приниматься только некоторыми странами-членами ЕС или быть направленной только не некоторые из них, более того, может быть принята членами ЕС против членов ЕС. Все страны указываются по отдельности, и в базе данных мы не увидим ни упоминание о блоке НАФТА, ни о Таможенном Союзе России, Белоруссии и Казахстана.

Например, мера со справочным номером 4224 «Таможенный союз России, Белоруссии и Казахстана: Запрет на экспорт древесины и целлюлозно-бумажных изделий из Казахстана» является протекционистской, тип меры - экспортные пошлины или другие ограничения экспорта. Принята Российской Федерацией и Белоруссией и направлена против Казахстана.

Из данной базы нас интересуют только протекционистские меры (красные), которые были приняты. Поэтому из всех существующих на 6.05.2013 г. 3015 мер мы первоначально оставляем для нашего анализа только данные только по примененным протекционистским мерам, количество которых составило 1431.

В свой анализ мы включаем все типы мер, определенные организацией GTA. Чтобы проанализировать факторы определения торговой политики, направленной одной страной против другой, в одном наблюдении должны участвовать две страны. Поэтому, если мера применяется одной страной против нескольких стран или несколькими странами против одной страны, одна мера составит сразу несколько наблюдений. Например, вышеупомянутая мера по экспортным ограничениям в нашем анализе составит два наблюдения: Российская Федерация - Казахстан, Белоруссия - Казахстан.

Стоит также отметить неизбежное упущение данной работы. В некоторых случаях отсутствует информация по странам, на которые протекционистская мера направлена. Чаще всего это происходит, если типом меры является государственная помощь. Например, мера со справочным номером 2029 «Бельгия, Франция и Люксембург: Меры по спасению группы Дексия» является протекционистской, принята тремя странами, Бельгией, Францией и Люксембургом, информация по пострадавшим странам отсутствует. В подобных случаях данные меры не учитываются в нашем анализе.

После разбивки каждой меры на несколько случаев, включающих одну применяющую меру страну и одну страну, нам нужно добавить случаи, когда между парой стран протекционистская мера отсутствует. Это как раз будут случаи, когда зависимая переменная будет равна нулю. Таким образом, для нашего эмпирического анализа генеральная совокупность включает в себя 29,507 наблюдений. Необходимо также отметить, что число наблюдений будет меньше в зависимости от включения в модель независимых переменных, поскольку если, например, отсутствуют данные по государственному долгу страны за определенный год, автоматически из совокупности исключаются наблюдения, где данная страна является налагающей меру.

Для оценки факторов, повлиявших на вероятность принятия протекционистской меры одной страной против другой страны, в данном эмпирической анализе используется логистическая регрессия. Независимыми переменными являются характеристики стран, определенные ранее, данные переменные определяют зависимую переменную, в нашем случае наступление или не наступление события, которым является принятие протекционистской мерыПодробнее о выборе модели и о логистической регрессии см. Прил. 9.

В данной работе проанализированы основные факторы, повлиявшие на ограничительную торговую политику в период 2008-2010 гг. в соответствии с изученным передовым опытом в данной области. Учитывая то, что существующий эмпирический анализ помимо выявления значимых факторов все же не учитывает какие-то детерминанты, дается обоснование настоящей работы. Проанализировав основные существующие базы данных по протекционистским мерам, мы приходим к выводу, что наиболее полной и достоверной из них является база данных организации GTA. С помощью полученных данных и других показателей, взятых из различных источников в качестве независимых переменных, мы используем логистическую регрессию для оценки значения факторов при предсказании вероятности применения протекционистской меры одной страной против другой.



3. Основные результаты модели и выводы

3.1 Основные результаты анализа. Членство в ВТО как фактор, сдерживающий применение протекционистских мер

Ниже представлены результаты логистической регрессии для прогноза вероятности применения протекционистской меры Более подробно см. Прил. 11.

Логистическая регрессия	Количество наблюдений	29507
	Псевдо R-квадрат	0,3941
Применение протекционистской меры страной 1 против страны 2	Коэффициент	P>[z]
Общий официальный язык	- 0,4525	0,000
Общее колониальное прошлое	0,238	0,029
Натуральный логарифм расстояния между столицами	0,104	0,579
Натуральный логарифм ВВП страны 1	0,874	0,000
Натуральный логарифм ВВП страны 2	0,455	0,000
Натуральный логарифм объема импорта страны 1	-0,118	0,000
Натуральный логарифм объема импорта страны 2	0,313	0,000
Членство в ВТО страны 1	-0,971	0,003
Членство в ВТО страны 2	0,178	0,000

Результаты логистической регрессии говорят о том, что, во-первых, наличие общего языка заметно снижает вероятность применения страной 1 протекционистской меры против страны 2. Другой статистически значимой переменной, снижающей вероятность наложения ограничения, является объем импорта страны 1. В соответствии с моделью Гроссмана и Хелпмана, тарифы ниже в политически неорганизованных отраслях, там, где дефицит торгового баланса выше. Таким образом, то, что в период недавнего кризиса страны прибегали к протекционизму тем меньше, чем больше объем их импорта, можно объяснить тем, что правительства стран считались больше с интересами населения, нежели чем с интересами частного сектора.

Такие переменные, как общее колониальное прошлое или расстояние между столицами, повышают вероятность применения ограничительных мер, но являются статистически незначимыми.

Положительно на вероятность применения дискриминационных мер влияет объем ВВП обеих стран. Объяснений этому может быть много. Начиная с экономической теории о том, что от торговых ограничений выигрывает крупная, а не малая экономика, заканчивая соображениями о том, что, ответные меры против крупной страны вводить невыгодно, особенно малым экономикам. Положительное влияние объема ВВП страны 2 можно объяснить тем, что объем торговли с крупной экономикой выше, что автоматически расширяет возможности для принятия ограничительных мер и увеличивает необходимость в них.

Наконец, наиболее важным результатом данного анализа является то, что членство страны 1 в ВТО является наиболее значимым фактором при определении торговой политики страны. В период недавнего кризиса членство в ВТО заметно снижало вероятность установления страной торговых барьеров. Как показывают результаты регрессии, членство страны-партнера в ВТО положительно влияет на применение протекционистской меры, но данный коэффициент не так высок, поэтому будем считать, что его можно интерпретировать таким образом: объем торговли страны-члена ВТО в целом выше с теми партнерами, кто тоже является членом ВТО из-за определенной стабильности и предсказуемости, которую предполагают взятые странами в рамках ВТО обязательствами. Поскольку объем торговли больше, то и объем протекционистских мер, принятых против партнера-члена ВТО тоже оказывается больше, нежели чем против стран, объем торговли с которыми сравнительно небольшой.

Что касается адекватности данной модели при предсказании существования протекционистской меры, можно сказать, что выбранные нами переменные неплохо предсказывают зависимость, но, очевидно, существует еще что-то, что влияет на решение стран о применении ограничительной политики.

Оценка факторов с помощью линейной регрессии

При оценке вероятности с помощью линейной модели, которая не так хорошо подходит для данного анализа, как логистическая регрессия См. Прил. 9, мы все же получаем похожие результаты Более подробно см. Прил. 12.

Линейная регрессия	Количество наблюдений	29507
	R-квадрат	0,4205
Применение протекционистской меры страной 1 против страны 2	Коэффициент	P>[t]
Общий официальный язык	-0,0616	0,000
Общее колониальное прошлое	0,0633	0,000
Натуральный логарифм расстояния между столицами	-0,0012	0,638
Натуральный логарифм ВВП страны 1	0,1253	0,000
Натуральный логарифм ВВП страны 2	0,06342	0,000
Натуральный логарифм объема импорта страны 1	-0,01544	0,000
Натуральный логарифм объема импорта страны 2	0,003129	0,000
Членство в ВТО страны 1	-0,1417	0,000
Членство в ВТО страны 2	0,33	0,000

Близость стран в культурном плане отрицательно влияет на вероятность применения протекционистских мер, иначе влияют объемы ВВП двух стран. Наша гипотеза о том, что членство в ВТО снижает вероятность применения страной протекционистской меры, подтверждается, хоть коэффициент и меньше по модулю, чем в логистической регрессии. Предсказательная способность модели неплохая (R- квадрат = 42,05%).

На втором этапе мы смотрим, как проблемы в экономике способны повлиять на торговую политику. Помимо существующих, мы включили в модель такие переменные, как средний за три года уровень безработицы (2004 - 2006 гг.) и отношение государственного долга к ВВП (средний показатель за период 2004 - 2006 гг.) Результаты см. В Прил. 13. Новые независимые переменные, во-первых, ухудшили описательную способность модели, во-вторых, хоть и положительно влияют на вероятность протекционистских мер, не так значимы, как объем ВВП страны 1 или даже членство в ВТО страны 2. Уровень государственного долга практически не оказывает никакого влияния на применение ограничительной торговой политики. Влияние безработицы больше, но тоже, в целом, незначительно.

На третьем этапе мы исключили из анализа фиктивную переменную, показывающую членство в ВТО, вместо нее включили в анализ показатели, связанные с членством страны 1 в ВТО Более подробно см. В Прил. 14.

Логистическая регрессия	Количество наблюдений	23317
	Псевдо R-квадрат	0,4171
Применение протекционистской меры страной 1 против страны 2	Коэффициент	P>[z]
Общий официальный язык	-0,1101	0,000
Общее колониальное прошлое	-0,38	0,004
Натуральный логарифм расстояния между столицами	0,079	0,000
Натуральный логарифм ВВП страны 1	0,69	0,000
Натуральный логарифм ВВП страны 2	0,46	0,000
Натуральный логарифм объема импорта страны 1	-0,1208	0,000
Натуральный логарифм объема импорта страны 2	0,435	0,000
Средний уровень связывания тарифов (2004 - 2006 гг.)	0,00073	0,552
Средняя связанная ставка таможенных пошлин (2004 - 2006 гг.)	-0,42	0,000
Средний тариф (2004 - 2006 гг.)	0,0724	0,000
Средний показатель условий торговли (2004 - 2006 гг.)	-9,38e-14	0,000

Предсказательная способность модели оказалась ненамного лучше, чем на первом этапе. Как в первых двух этапах, наличие общего языка снижает вероятность существования протекционистской меры, общее колониальное прошлое является статистически незначимой переменной, ВВП двух стран и объем импорта страны 1 увеличивают вероятность применения дискриминационной меры.

Что касается обязательств, принятых в рамках ВТО, все показатели оказались значимы, кроме среднего уровня связывания тарифов. Это объясняется тем, что, видимо, неважно, по скольким позициям страна связала тарифы, поскольку кроме тарифов странам доступно огромное количество других протекционистских мер, таких, как, например, нетарифные меры, которые, в свою очередь, включают в себя нетарифные барьеры и другие меры, которые, в отличие от барьеров, не ограничивают торговлю, но все равно относятся к протекционизму. Например, экспортные субсидии. Тарифные меры составляли всего лишь около 10% от всего количества принятых протекционистских мер (149 из 1431).

Кроме того, чем выше средняя ставка связанных таможенных пошлин, тем меньше страна склонна прибегать к протекционистским мерам. Чем выше у страны возможность повышать тарифы в рамках обязательств, принятых в ВТО, тем, возможно, «спокойнее» страна себя чувствует. Для того, чтобы поднять тариф, нужно меньше времени и усилий, чем, например, для того, чтобы установить нетарифные ограничения в торговле, выдать субсидию или, тем более, установить антидемпинговую или компенсационную пошлину. Данный вывод интересен тем, что чем больше свободы страна получает в рамках ВТО, тем меньше прибегает к протекционистским мерам. Но, кажется, в настоящее время этот вывод не особо актуален, поскольку уровень связанных таможенных пошлин стран, вступивших в ВТО сравнительно недавно, гораздо ниже, чем у тех, кто присоединились к многосторонней торговой системе давно.

3.2 Влияние членства в Группе двадцати на применение протекционистских мер

В логистической регрессии мы не учитывали членство стран в Группе двадцати. Однако, на основе собранных данных можно сделать несколько замечаний, касающихся торговой политики стран, входящих в данных блок.

В 2009 г. 60% протекционистских мер, появившихся после ноября 2008 г., приходится именно на страны Группы 20, в 2012 г. данный показатель вырос до 79% См. Прил. 15. Таким образом, роль такого института, как Группа двадцати в предотвращении распространения протекционизма и падения торговли ставится под сомнение.

В общей совокупности мы имеем 13,334 наблюдения, когда налагающая меру страна является членом Группы двадцати, и 10,013 случаев, когда член Группы двадцати является страной, на которую направлена мера.

Для общей совокупности, которая состоит из 54,635 наблюдений Прим.: в данное число входят принятые и непринятые меры, и не исключаются случаи, в которых отсутствует информация о странах, на которые направлена мера в 41,301 случаях налагающей меру является страна, не входящая в группу Двадцати. В 44,622 случаях мера налагается на страну, не являющуюся членом Группы двадцати См. Прил. 16.

Что касается членства в ВТО, здесь количество стран-членов, налагающих меру, и количество стран-членов, на которые мера направлена, примерно равны. В 44,384 случаях мера налагается членом ВТО, в 44,422 - принимается.

Сами по себе эти цифры ни о чем не говорят, поскольку, как мы помним, наша генеральная совокупность состоит из случаев, когда протекционистская мера принимается и не принимается. В таком случае, посмотрим на показатель членства в международных институтах, учитывая только случаи, когда протекционистская мера была наложена (событие случилось, indicator1=1).

Теперь из 21, 411 случаев в 11,365 случаях мера налагается страной-членом Группы двадцати, тогда как данные страны подвергаются действию ограничительной торговой политики только в 7,285 случаях См. Прил. 17. Таким образом, в период 2008-2013 г. именно страны-члены Группы двадцати были ответственны за большую часть эффекта от ограничительной торговой политики. Даже если простое количество мер, принятое членами Группы двадцати, говорит об обратном, мы видим, что ограничительная торговая политика стран Группы двадцати ответственна больше, чем за половину затронутых протекционизмом стран. Случаев, когда дискриминационная мера принимается страной-членом Группы двадцати, больше, чем случаев, когда протекционистская мера направлена против данных стран См. Прил. 18. В случае членства в ВТО, мы замечаем то же самое, но разрыв здесь незначительный.

В случае принятия антидемпинговых, компенсационных пошлин и специальных защитных мер в торговле мы видим, что ситуация отличается для стран-членов Группы двадцати. Из 2,932 наблюдений, когда применялась защитная мера в торговле, в 1,294 случаях она была принята членами Группы двадцати и в 1,914 случаях была направлена против них См. Прил. 19.

Из совокупности наблюдений, когда протекционистская мера принята, 3,760 наблюдений касаются тарифных мер в торговле. Интересно заметить, что для членов Группы двадцати тенденция такая же, как и в случае общего количества протекционистских мер: число наблюдений, когда страна-член Группы двадцати повышает тариф, больше, чем когда тарифная мера направлена против страны-члена Группы двадцати См. Прил. 20. Тенденция усиливается в случае принятия странами-членами Группы двадцати экспортных субсидий: субсидия применяется данной группой стран в три раза чаще, чем ее затрагивает См. Прил. 21.

Таким образом, в случае по, крайней мере, тарифных ограничений и экспортных субсидий, примерно в 50% наблюдений именно страны-члены ЕС применяют протекционистские меры. Среди прочих мер, экспортные субсидии затронули данную группу стран в меньшей степени.

Члены ВТО, на первый взгляд, более склонны применять экспортные субсидии и защитные меры, нежели чем повышать тарифы. Полученные результаты, тем не менее, должны интерпретироваться с определенной долей осторожности, поскольку количество наблюдений в генеральной совокупности зависит от того, сколько стран меру приняли и сколько стран определенная мера коснулась. Однако, в данной работе игнорируется количество затронутых ограничительными мерами секторов или продуктов.

3.3 Возможная критика работы и возможности дальнейшего исследования

Изначальная критика данной работы может быть связана с тем, что понятие протекционизм охватывает слишком широкий круг мер. Несмотря на то, что GTA является наиболее полной из существующих баз данных по протекционистским мерам в торговле, то, как организация определяет ограничительная мера или нет, является спорным. Протекционистской считается любая мера, которая «дискриминирует иностранные коммерческие интересы», без доказательства того, что дискриминация, на самом деле, существует. Во-первых, мера может быть дискриминационной де юре и де факто, во-вторых, некоторые ограничительные меры могут являться частью действий более крупного масштаба, которые, в конечном итоге, имеют положительный эффект даже на изначально затронутые ограничительной политикой страны. Акт о Восстановлении экономики и возобновлении инвестиций в Америку (American Recovery and Reinvestment Act of 2009), например, если и дискриминировал интересы определенных стран, то его отсутствие могло бы иметь для этих же стран еще более негативные последствия http://www.cepr.net/documents/publications/trade-and-protectionism-2009-11.pdf. Однако, если даже по мнению некоторых, какие-то из включенных в анализ дискриминационных мер не должны быть отнесены к протекционистским мерам в торговле, определив протекционизм более узким понятием и взяв за источник другую базу данных по протекционистским мерам, мы рисковали бы недооценить эффект от неочевидных формам ограничительной торговой политики.

Кроме того, справедливой критикой данной работы может быть то, что она никак не учитывает меры, направленные на либерализацию торговли. Возможно, некоторые из подобных мер означают то, что ранее принятая ограничительная мера отменена. Учет подобной информации потребовал бы внимательный анализ каждой меры, и для 3015 доступных мер это не представляется возможным сделать.

Возможно, данный недостаток было бы возможно частично избежать следующим образом: мы могли бы не учитывать меры, направленные на либерализацию, но в то же время включить в анализ продолжительность меры. Тогда бы мы автоматически приняли во внимание те из «зеленых» мер, которые отменяют принятые после ноября 2008г. ограничительные. Но, даже если в базе данных GTA для некоторых мер доступна информация о том, на какой период данная мера рассчитана, данные есть для меньшинства случаев. Например, на май 2013 г. в базе данных зарегистрированы 3015 мер, из них 2099 являются принятыми, 1431 из принятых являются ограничительными. Для 1223 из 1431 принятых ограничительных мер отсутствует информация по продолжительности. Таким образом, нет смысла ее учитывать из-за отсутствия данных. Для 71 из 481 принятых «зеленых» мер присутствует предположительный период действия См. Прил. 22. Кроме того, даже если и сообщался бы изначально планируемый период действия меры, GTA не проводит мониторинг, была ли она отменена вовремя или нет.

Таким образом, мы не сможем частично исправить упущение, связанное с тем, что мы не учитываем «зеленые» меры, с помощью включения в анализ продолжительности действия меры. Тем не менее, это не должно сильно повлиять на результаты, поскольку из 2094 принятых мер 1424 являются дискриминационными, 481 являются мерами, направленными на либерализацию торговли. Определенное количество из данной 481 меры направлено на отмену мер, принятых ранее ноября 2008 г. Напр., снижение экспортных пошлин на бензин и нефть Вьетнамом от 29.10.2008 , или на введение новых мер, действующих в пользу иностранных коммерческих интересов Напр., введение нового вида лицензии, упрощающий импорт алкоголя в Россию от 01.03.2010. Таким образом, количество мер, которые бы отменяли принятые после ноября 2008г. протекционистские меры в торговле, должно быть очень незначительно.

Для дальнейшего анализа в данной области стоит отметить, что анализ протекционистских мер, доступных в базе данных Всемирного Банка, является единственным источником информации о том, как та или иная протекционистская мера повлияла на объемы торговли и каков ее экономический эффект.

В данной работе мы увидели также, что диапазон применяемых типов применяемых торговых ограничений широк. В ходе дальнейшего анализа в данной области было бы также интересно рассмотреть, как факторы, определенные в данной работе, влияют на каждый тип протекционистской меры в отдельности.



Заключение

В данной работе показано, что исторически протекционизм являлся одной из центральных причин сокращения торговли в период Великой Депрессии. В период недавнего кризиса если не упали объемы торговли, то сократились темпы роста мирового экспорта и мирового импорта. Таким образом, проблема протекционизма остается на повестке дня. Вследствие кризиса 2008 г. страны использовали всевозможные меры, в том числе и дискриминационную торговую политику, с целью ограничения последствий кризиса и повышения национального благосостояния.

В данной работе показано, что факторы, определенные классическими теориями определения торговой политики, влияют на применение потекционистских мер в период недавнего кризиса. Среди данных факторов проникновение импорта, уровень конкуренции в стране, политическая организованность групп давления.

Тем не менее, ограниченность классических моделей определения вектора торговой политики может вызвать справедливые опасения по поводу того, что модели не учитывают важные факторы, как, например, торговые соглашения, число которых значительно выросло хотя бы за последние десять лет. Проанализировав существующий анализ в данной области, мы видим, что обязательства, которые страны вязли на себя в рамках ВТО, а также членство стран в Группе двадцати, несомненно влияют на применение протекционистских мер, но и эти факторы не являются достаточными при прогнозировании объема протекционистских мер конкретной страны.

В данной работе проведен эмпирический анализ того, как, наряду с другими, факторы, которые касаются двух стран, влияют на вероятность существования протекционистской меры.

Основные выводы, сделанные в результате эмпирического анализа, основанного на примерно 30 тыс. наблюдений в зависимости от доступности данных:

Наша гипотеза о том, что характеристики, касающиеся страны, на которую направлена протекционистская мера, также оказывают влияние на вероятность существования торговых ограничений. Например, наличие общего языка снижает вероятность установления протекционистской меры, в то время как расстояние между странами или общее колониальное прошлое увеличивают вероятность принятия дискриминационной меры в торговле.

Объем ВВП обеих стран положительно влияет на вероятность увеличения протекционизма, что объясняется выгодой от принятия торговых ограничений для крупной экономики.

Включение в модель таких переменных, как размер государственного долга и уровень безработицы, не увеличило предсказательную способность модели, что говорит о незначимости данных факторов.

Наконец, при рассмотрении факторов, связанных с обязательствами, принятыми в рамках ВТО, мы видим, что средний уровень связывания практически не оказывает влияния на вектор торговой политики, что еще раз говорит о том, что в течение недавнего кризиса страны прибегали к неочевидным формам ограничения торговли, таким, как, например, нетарифные меры ограничения торговли или различные виды государственной помощи.

Здесь можно было бы сказать, что членство в ВТО повлияло не на количественную, а на качественную составляющую протекционистских мер. Однако, одним из важных результатов модели является то, что членство страны, налагающей меру, в ВТО, является наиболее значимым показателем, снижающим вероятность применения протекционистской меры. Таким образом, многосторонняя система торговли существенно ограничила применение протекционистских мер в течение последнего кризиса.

Что касается роли Группы двадцати в ограничении кризиса, тем не менее, ставится под сомнение. Именно страны блока ответственны более, чем за 70% мер, принятых с ноября 2008 г. Учитывая то, что самые крупные экономики мира ставят ограничение дискриминационных мер не в приоритетные направления своей политики, а также то, что меньшая доля протекционистских мер, принятых с ноября 2008 г. по март 2013 г. являются более менее прозрачными и регулируются соглашениями ВТО, протекционизм долже вызывать опасения. Страны все чаще применяют неочевидные формы торговых ограничений, нежели чем классические инструменты торговой политики. Скрытые формы протекционизмы сложнее распознать, и на это нужно больше времени. Таким образом, тенденция сокращения зарегистрированных действующих дискриминационных мер, которая прослеживается с 1 квартала 2011 г., может на деле не означать уменьшение протекционизма, поскольку сообщения об ограничительных мерах поступают с задержкой.



Приложения

Приложение 1

Спираль, иллюстрирующая сокращение объема мировой торговли товарами за период январь 1929г. - июнь 1933г.

Источник: Eichengreen B., Irwin D. A. Trade Blocks, currency blocks…P.5.



Приложение 2

Сокращение объемов мировой торговли товарами и услугами в течение трех лет после 1929 г. и 2008 г.

Источник: Данные за 1929-1932 гг.: Меморандум о торговле и платежном балансе Лиги Наций Прим.: Стоит отметить, что в статистике Лиги наций данные за один и тот же год могут отличаться в зависимости от года Меморандума. Например, в Меморандуме о Международной Торговле и Платежном Балансе Лига Наций за 1930 год объем экспорта за 1928 год составляет 32,728 млн. долл. США, тогда как в Меморандуме за 1926-1928 гг. объем экспорта стран-участниц организации числится как 32,233 млн. долл. Тем не менее, для цели сравнения темпов сокращения торговли этой разницей в статистике можно пренебречь. Данные об объемах торговли за период 1929-1930 гг. Взяты из Меморандума 1930 г. -

www.digital.library.northwestern.edu/league/le0268ai.pdf,

данные за 1931-1932 гг. взяты из Меморандума 1931-1932 гг -http://digital.library.northwestern.edu/league/le0269aj.pdf.

Данные за 2008-2011 гг.: Trade Map



Приложение 3

Объем мировой торговли товарами (долл. США)

Источник: Trade Map



Приложение 4

Темпы роста объемов мировой торговли товарами и услугами за период 1980 - 2010 гг. (в %)

Источник: МВФ, Доклад по обзору мировой экономики, октябрь 2009



Приложение 5

Подход к определению факторов, влияющих на формирование торговой политики в рамках модели Гроссмана и Хелпмана

Как и авторы предыдущих работ, в данной модели политики рассматриваются как агенты, максимизирующие свое собственное, нежели чем всеобщее благосостояние. Однако, благосостояние определяется несколькими факторами, и торговая политика зависит от взаимодействия правительства, с одной стороны, которое берет во внимание размеры вложений со стороны представителей отрасли, а также благосостояние среднего избирателя, и лоббистов, с другой стороны, которые заботятся только о максимизации благосостояния членов группы, которые составляют данную группу интересов.

Модель Гроссмана и Хелпмана отличается от более ранних моделей определения торговой политики ролью, которую авторы отводят материальным вкладам со стороны представителей отрасли, то есть лоббистов. Данные вклады имеют целью не столько повлиять на результаты выборов, сколько на направление торговой политики после выборов, которое будет придерживаться государство. Политики также берут во внимание возможность быть переизбранными.В то время как действующее правительство максимизирует функцию политической поддержки, задаваясь, кроме прочего, целью быть переизбранным, выборы как таковые не учитываются в модели, точно также как не учитываются потенциальные соперникиГроссман и Хелпман исходят из того, что размер вкладов со стороны представителей отрасли определяется размеров экспортных и импортных субсидий и пошлин. В сложившейся ситуации ни правительство не может отойти от выбранного вектора торговой политики, так как наряду с другими факторами существует возможность переизбрания, ни лоббисты не пересмотрят размер своих вкладов в течение избирательной компании и после, поскольку политика, проводимая при данном размере вкладов, максимизирует их благосостояние.

Приложение 6

Регрессионная оценка прогнозирования общего вектора торговой политики с учетом факторов, определенных моделью Гроссмана и Хелпмена

Источник: Evenett S., Fritz J., Gerasimenko D., Nowakowska M., Wermelinger M. The Resort to Protectionism during theGreat Depression: Which Factors Mattered? St Gallen: University of St Gallen, 2010. P. 24.



Приложение 7

График, отражающих зависимость регрессионных остатков и количества принятых протекционистских мер (зависимая переменная)

Источник: Evenett S., Fritz J., Gerasimenko D., Nowakowska M., Wermelinger M. The Resort to Protectionism during theGreat Depression: Which Factors Mattered? St Gallen: University of St Gallen, 2010. P. 25



Приложение 8

Количество принятых и непринятых протекционистских мер по типам за период 2008-2013 гг.

Вид Меры	Меры, направленные на либерализацию торговли (принятые + непринятые)	Протекционистские меры (все/принятые)
Государственная поддержка/ выкуп	4	443	321
Конкурентная девальвация	0	6
Субсидии потребителям	4	3
Экспортные субсидии	3	40	35
Налоги или другие экспортные ограничния	41	107	74
Запрет на импорт	6	43	38
Импортная субсидия	4	1
Защита интеллектуальной собственности	4	3
Инвестиционная мера	83	62	62
Требование местного компонента	3	27
Миграционная мера	55	72	65
Нетарифные барьеры (без дополнительных уточнений)	27	145	130
Другие меры в секторе услуг	3	7
Государственные закупки	1	31	31
Квота (включая тарифные квоты)	10	27	13
Санитарные и фито-санитарные меры	6	13
Компании под государственным контролем	1	9
Тарифная мера	325	193	149
Технические барьеры в торговле	16	15
Защитные меры (антидемпинговые, компенсационные пошлины, специальные защитные меры	19	455	415
Финансирование торговли	0	21
Общее число	615	1723

Источник: GTA

Приложение 9

Логистическая регрессия для оценки вероятности применения протекционистской меры

В нашем случае для оценки факторов, повлиявших на применение протекционистских мер в период недавнего кризиса, нам нужна модель, в которой объясняемая переменная принимает только два значения. Зависимая переменная равна 1 в случае принятия страной протекционистских мер и равна 0 в случае, если ограничительная мера отсутствует. Можно было бы использовать и множественную линейную регрессию для оценки вероятности исхода события, где исход события принимал бы только два значения, 1 и 0. Однако, поскольку множественная регрессия не учитывает, что зависимая переменная является бинарной по своей природе, предсказываемые значения могут быть как меньше нуля, так и больше единицы. Таким образом, нам подойдет логистическая регрессия, которая при любых значениях независимых переменных определяет непрерывные значения зависимой переменной на отрезке [0;1]. Чтобы предсказываемая переменная принимала значения от нудя до единицы включительно, используется следующее логит-преобразование:

,

Где P - вероятность наступления события, в нашем случае, принятия страной дискриминационной меры в торговле, e - основание натуральных логарифмов, y = f(x) - уравнение регрессии. С ростом y вероятность наступления события приближается к единице, и, наоборот, если y очень мал, вероятность стремится к нулю.

На практике для нахождения коэффициентов уравнения y = f(x) обычно используется метод максимального правдоподобия.

Шансы того, что протекционистская мера будет принята, определяется по формуле:

,

Связь между вероятностью наступления события (зависимой переменной) и независимыми переменными задается с помощью следующего выражения:

,

где a - вектор параметров, с помощью которых будет достигаться максимальное правдоподобие, х - матрица независимых переменных.



Приложение 10

Как интерпретировать показатели, полученные с помощью логистической регрессии?

В программе Stata, с помощью которой оцениваем факторы, повлиявшие на применение протекционистских мер, можно выполнить логистическую регрессию с помощью команд logit или logistic. В случае logit параметры независимых переменных выдаются в форме коэффициентов (coefficients), в случае logistic мы видим параметры, оцененные в форме шансов того, что событие случится (odds ratio).

Что показывают шансы того, что событие произойдет (odds)?

Вспомним, что показатель шанса того, что событие случится, определяется отношением:

Таким образом, если вероятность наступления события равна 0,5, то шанс наступления события равен 1 (0,5/(1-0,5)=1). Данный показатель можно интерпретировать так: если odds<1, то событие скорее не случится, чем случится, или вероятность события меньше 0,5. Odds принимает значения в диапазоне от нуля до бесконечности и не может быть отрицательным числом.

Что показывают коэффициенты (coef.)?

...