Влияние вступления в ВТО на внешнюю торговлю в агропромышленном комплексе России

В выборке участвуют 200 стран и территорий, с которыми Россия имеет или не имеет внешнеэкономические торговые отношения. В качестве зависимой переменной могли оказаться экспорт, импорт и внешнеторговый оборот, который является суммой двух предыдущих показателей. В 2014 году после присоединения Крыма ряд государств выдвинул санкции против Российской Федерации. В ответ на эти действия Россия предприняла ряд мер против этих стран. В числе этих мер было продовольственное эмбарго, которое, предположительно, имело прямое влияние на импортные потоки, поэтому в качестве зависимых переменных будут выступать импорт и экспорт по отдельности.

В качестве источника данных логичным решением было бы использование статистики ВТО, однако базы данных ВТО не дают достаточно подробной статистики. Они предоставляют информацию по общей величине потоков экспорта, импорта по отраслям, но не разделяют эти данные по странам. Другим популярным источником данных является база данных ФАО. Проблемой этого ресурса является фокус. ФАО делает акцент на продуктах питания, поэтому часть сельскохозяйственных продуктов остается неучтенной при наборе данных с этого ресурса. Еще одной сложностью является то, что в фокус ФАО попадают лишь продукты питания, которые поддаются существенной обработке, что автоматически переводит их из категории продуктов аграрного сектора в продукты пищевой промышленности. Отсутствие нужных показателей на сайте Всемирного банка препятствовало использованию его в данном случае как статистического ресурса. Нужную статистику удалось найти на сайте Конференции ООН по торговле и развитию (ЮНКТАД). Для получения нужных показателей (по экспорту и импорту) была использована статистика по продуктовым группам, среди которых путем агрегации данных в отрасли продуктов питания и первичных продуктов сельского хозяйства были получены объемы экспорта и импорта по странам в АПК. Использование данных о продуктах питания может показаться сомнительным, но при детальном его рассмотрении можно понять, что в него входят первичные продукты сельского хозяйства, которые привычно употреблять в пищу (молочные продукты, крупный рогатый скот, овощи и т.п.), исключая при этом продукты, которые поддаются существенной переработке.

В качестве контрольных переменных были использованы ВВП, население, наличие общего языка (русского), расстояние между экономическими центрами (столицами), площадь земли, отданной под сельскохозяйственные нужды, индекс потребительских цен, площадь вспаханной земли, добавочная стоимость сектора АПК и наличие общей границы.

Для контрольных переменных источником данных была выбрана база данных Всемирного банка. Причиной этому стало доверие к статистической базе, удобство и доступность интересующих данных.

Ниже приведена итоговая таблица выбранных переменных для анализа и источников данных.

Таблица 8

Источники данных

Глава IV. Эмпирический анализ экспортно-импортных операций

4.1 Анализ влияния вступления в ВТО на импорт России

Для проведения адекватного анализа необходимо было пронормировать переменные. Нормирование переменных было частично продиктовано методологией построения гравитационной модели и распределением данных. Ниже представлены графики распределения стран по объемам импорта и экспорта до нормирования данных.

Рис. 2. Распределение импорта по странам до нормирования

При подборе спецификации базовой модели для анализа импортных потоков было проведено сравнение между обычной сквозной регрессией, моделью с детерминированными индивидуальными эффектами и случайными индивидуальными эффектами.

В процессе отбора было выяснено, что все модели являются статистически значимыми при любом выбранном уровне значимости. Однако в среднем оценки являются неустойчивыми. Во время анализа коэффициента вздутия дисперсии было обнаружено, что включение в модель добавочной стоимости АПК приводит ко вздутию дисперсии, поэтому было принято решение исключить переменную из анализа. При сравнении моделей сквозной регрессии и со случайными индивидуальными эффектами с помощью теста Бройша-Пагана более точные результаты показала модель со случайными индивидуальными эффектами. Между моделью с детерминированными индивидуальными эффектами и сквозной регрессией выбор пал на модель с детерминированными индивидуальными эффектами. Результаты проведенных тестах можно найти в приложениях. Тест Хаусмана, направленный на сравнение моделей с детерминированными и случайными индивидуальными эффектами не отверг нулевую гипотезу о равенстве результатов оценок, полученных моделями, поэтому не смог помочь в выборе между данными спецификациями. Однако не стоит забывать о специфике построения данных моделей. Модель с детерминированными индивидуальными эффектами строится на предпосылке, что наблюдения в выборке обладают объединяющей характеристикой, что неверно по отношению к данной выборке. Также модель с детерминированными индивидуальными эффектами не оценивает инвариантные переменные. В данной модели такими переменными являются наличие общей границы и участие в СНГ. В силу того, что ЕАЭС - молодое объединение, к которому недавно присоединились Армения и Киргизия, данное объединение не попало в категорию инвариантных переменных. В итоге в базовой спецификации была выбрана модель со случайными индивидуальными эффектами. Ниже приведены результаты оценок коэффициентов в трех моделях.

Таблица 9

Результаты оценивания панельных регрессий

Уровень значимости: * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001

В модели с детерминированными индивидуальными эффектами переменные, соответствующие членству в СНГ и границе, были удалены из анализа, что существенно повлияло на объясняющую силу модели. В модели со случайными индивидуальными эффектами значимыми на 90% доверительном интервале являются ВВП страны-экспортера, площадь, занятая в АПК, расстояние, вступление в ВТО и членство в ЕАЭС. Как и ожидалось, вступление в ВТО имело положительное влияние на потоки импорта. За два года санкций со стороны Российской Федерации их влияние не было замечено на объемы импорта, что свидетельствует в пользу отвержения гипотезы о влиянии санкций на импорт РФ.

Для интерпретации маржинальных эффектов нужно обладать уверенностью о стабильности, эффективности и несмещенности полученных результатов. В этой связи были проведены тесты на наличие отклонений от теоремы Гаусса-Маркова. В модели были обнаружены мультиколлинеарность, автокорреляция и гетероскедастичность. Гипотеза о нормальности распределения была отвергнута. Методом постепенного добавления регрессоров было обнаружено, что причиной мультиколлинеарности является показатель добавленной стоимости в АПК, поэтому был удален из последующего анализа. Для борьбы с гетероскедастичностью были использованы следующие методы:

1. Робастные ошибки. Модель с учетом поправок Уайта практически не отличается в объясняющей силе от первичной постановки. Тем не менее, учебник Камерон, Трайведи не рекомендует использование робастных ошибок для коротких выборок. В результате применение робастных ошибок не помогло справиться с отклонениями, хоть и улучшило объясняющую силу модели.

2. Были произведены расчеты на данных за 2009-20011 гг., 2009-2012 гг., 2009-2013 гг. и т.д. В результате произведения анализа на разных временных промежутках было обнаружено, что, начиная с 2014 года оценки модели наблюдаются незначительные колебания в оценках, подкрепленные постепенным снижением дисперсии ошибок и повышением объясняющей силы модели. Однако гетероскедастичности в данных избежать не удается. Одной из причин данного явления может служить перемена торговых партнеров после введения санкций.

3.Существует возможность получить эффективные несмещенные оценки с помощью построения регрессии обобщенным методом наименьших квадратов. В такой регрессии есть возможность избавиться от автокорреляции и гетероскедастичности, но по своей структуре эта регрессия все равно сквозная и не берет в учет индивидуальные эффекты.В силу фокуса исследования использовать модели, которые дают устойчивые, но неэффективные оценки, некорректно, поэтому было решено оценивать модель с помощью обобщенного метода МНК.Для оценки была также применена тобит-модель, которая проводит оценку на цензурированной выборке. Цензурирование проводилось относительно ключевой переменной для анализа ВТО.

Таблица 10

Переход к оценкам ОМНК

Метод ОМНК говорит нам о существенном влиянии ВВП, площади, занятой в АПК, расстоянии между столицами, значимости наличия общей границы между государствами и членстве в ЕАЭС. Полученная модель оценена при предпосылках однородности остатков и отсутствия автокорреляции. Полученные оценки тобит-модели подтверждают статистическую значимость влияния ВВП, площади, занятой в АПК, расстояния, вступления в ВТО и ЕАЭС.

На следующем этапе анализа была проведена динамизация влияния вступления России в ВТО на импортные потоки. При оценке гетерогенного влияния переменной вступления в ВТО были созданы три фиктивные переменные для 2013-2015 гг. и одна фиктивная переменная, описывающая влияние санкций в 2015 году. Результаты представлены в таблице ниже:

Таблица 11

Оценки гетерогенного влияния ВТО при гомогенном влиянии контрольных переменных

При добавлении фиктивных переменных на время объясняющая сила модели тобит снизилась, а модели ОМНК возросла. При сравнении с данными из предыдущей таблицы можно наблюдать сохранение характера влияния контрольных переменных. При введении дамми-переменных на время обрели значимость санкции в модели тобит, отрицательно влияющие на объемы импорта России в АПК. Также можно наблюдать возрастающее влияние вступления в ВТО Российской Федерации.

Преимущество модели с гетерогенными эффектами всех переменных является возможность получения коэффициента влияния в 2012 году. Результаты анализа можно увидеть на графике.

Рис. 3. Результаты оценивания влияния ВТО при гетерогенности влияния остальных регрессоров

Во всех моделях вступление в ВТО значимо при любом разумном уровне значимости. Его коэффициент меняется от 0,8150 в 2014 году до 0,9262 в 2012 году. Таким образом, можно сделать вывод о том, что гипотеза о гетерогенности влияния вступления в ВТО подтверждается, но гипотеза о том, что влияние вступления в ВТО в 2012 году было ниже, отвергается. Таким образом, с 99% уверенностью можно утверждать, что при вступлении в ВВП импорт России вырос на 92,62%.

Оценки параметров на данном этапе исследования с помощью ОМНК приведены ниже:

Таблица 12

Результаты оценивания ОМНК при гетерогенном влиянии всех регрессоров

Из данных оценок можно сделать вывод, что даже при оценке гетерогенного влияния всех параметров модели, оценки большинства из них остаются стабильными, только с падением значения ВТО повышается значение ВВП. Что же касается санкций, то их действие было статистически не значимым и при разделении влияния на отдельные годы.

Проведем аналогичные измерения с помощью тобит модели.

Рис. 4. Динамизация оценок ВТО с помощью Тобина

В результате анализа с помощью модели Тобина были получены результаты, аналогичные ОМНК. Вступление в ВТО имело стабильно положительное влияние на импортные потоки России. Значение ВТО для России стабильно возрастает, исключая 2014 год. Показатель также является статистически значимым при заданном уровне значимости 99%.

Отличие оценок Тобин от ОМНК существует при оценке влияния санкций. В соответствии с моделью Тобин санкции имели значимое негативное влияние на импортные потоки России. Разница в оценках моделями Тобин и ОМНК состоит в том, что при использовании регрессии Тобина учитываются случайные индивидуальные эффекты в то время, как ОМНК оценивает сквозную регрессию без учета индивидуальных эффектов.

Рис. 5. Динамизация влияния санкций на РФ

График иллюстрирует влияние санкций на импорт Российской Федерации, полученный в результате оценивания моделей Тобина с гетерогенным влиянием всех переменных. Оценка продемонстрировала относительную стабильность влияния всех показателей на импортные потоки России. Влияние санкций оказалось значимым на 95% уровне значимости. Вертикальные линии на графике демонстрируют доверительный интервал значения санкций в определении импортных потоков РФ. Данное влияние было ощутимым, но в 2015 году снизилось. График показывает, что введение санкций привело в среднем к 65% снижению торговли в АПК со странами, на которые распространялись данные санкции.

В результате оценки импортных потоков Российской Федерации можно сделать следующие выводы:

1. Вступление в ВТО оказало сильное влияние на увеличение импортных потоков, что свидетельствует об исправной работе принципов ВТО.

2. Влияние членства России в ВТО существенно колеблется вне зависимости от способа его оценки.

3. Влияние СНГ оказалось статистически незначимым, в отличие от ЕАЭС, которое, впрочем, оказалось негативным.

4. Влияние контрольных переменных стабильно вне зависимости от включенных в модель фиктивных переменных.

5. Влияние санкций оценено неоднозначно. Сквозь призму индивидуальных эффектов они имели огромное негативное влияние на внешнеторговые отношения России с данными странами, но в целом их влияние оказалось незначительным, если рассматривать его с позиций среднего уровня импорта.

Следующая секция работы посвящена оценке влияния вступления в ВТО на экспортные потоки России.

4.2 Оценка влияния вступления России в ВТО на экспортные потоки России

Список использованной литературы

1. "Договор о Евразийском экономическом союзе" (Подписан в г. Астане 29.05.2014) (ред. от 08.05.2015) (с изм. и доп., вступ. в силу с 12.02.2017)

2. Доктрина продовольственной безопасности

3. [Электронный ресурс]: http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/foreigneconomicactivity/economic_organization/doc1186126917609

Проверено 15.05.2016 г.

4. Anderson, James E. "A Theoretical Foundation for the Gravity Equation," American Economic Review, 69, 1979, pp. 106-16.

5. Assem Abu Hatab, EirikRomstad, XuexiHuo. Determinants of Egyptian Agricultural Exports: A Gravity Model Approach. PP. 134-143

6. Crouch, G. I. (1995). A meta-analysis of tourism demand. Annals of Tourism Research, 22(1), 103-118.

7. Dascal, D., Mattas, K. &Tzouvelekas, V. International Advances in Economic Research (2002) 8: 135.

8. Edward Christie. "Potential trade in south-east Europe: a gravity model approach". SEER - South-East Europe Review for Labour and Social Affairs 04:81-101.

9. Eilat, Y., &Einav, L. (2004). Determinants of international tourism: A threedimensional panel data analysis. Applied Economics, 36, 1315-1327.

10. JameelKhadarooa, BoopenSeetanahb/The role of transport infrastructure in international tourism development: A gravity model approach. Tourism Management. Volume 29, Issue 5, October 2008, Pages 831-840

11. Jensen, Jesper, Thomas Rutherford, and David Tarr. 2007. The Impact of Liberalizing Barriers to Foreign Direct Investment in Services: The Case of Russian Accession to the World Trade Organization. Review of Development Economics, Vol. 11 (3), August, 482-506.

12. Keith Walsh. Trade in Services: Does Gravity Hold? A Gravity Model Approach to Estimating Barriers to Services Trade. IIIS Discussion Paper No. 183,October 2006

13. Koo, Won W.; Karemera, David; Taylor, Richard. "A Gravity Model Analysis of Meat Trade Policies,"Agricultural Economics, 10, 1994, pp. 81-8.

14. Liefert W. and Liefert O. Russia's Economic Crisis and its Agricultural and Food Economy. 2015. The magazine of food, farm, and resource issues, 1st Quarter 2015 * 30(1)

15. Lim, C. (1997). Review of international tourism demand models. Annals of Tourism Research, 24(4), 835-849.

16. Mehmet Erigyt, ErdoganKotil. Factors affecting international tourism flows to Turkey: a gravity model approach. Tourism Economics, 2010, 16 (3), 585-595

17. Natalia Karlova, Natalia Shagaida,VladimirUzun, RenataYanbykh. 2015. Russian agriculture: the impact of sanctions. Russian Economy in 2014. Trends and Outlooks. (Issue 36) / [V. Mau at al; ed S. Sinelnikov-Mourylev (editor-in-chief), А. Radygin]; М.: Gaidar Institute Publishers, 2015. 520 pp.

18. Naudee, W. A., &Saayman, A. (2005). Determinants of tourist arrivals in Africa: A panel data regression analysis. Tourism Economics, 11(3), 365-391.

19. Sergey Kiselev Effects of Russia's WTO Accession on Agriculture and Food Sector. 2013. FAO Regional Office for Europe and Central Asia. Policy Studies on Rural Transition No. 2013-8

20. Stephen K. Wegren (2012) The Impact of WTO Accession on Russia's Agriculture, Post-Soviet Affairs, 28:3, 296-318

21. Tarr D., Volchkova N. Russian Trade and Foreign Direct Investment Policy at the Crossroads. 2010. Policy Research Working Paper, The World Bank Development Research Group Trade and Integration Team

22. Witt, S., & Witt, C. (1995). Forecasting tourism demand: A review of empirical research. International Journal of Forecasting, 11, 447-475.

23. Timbergen, J. Shaping the World Economy: Suggestions for an International Economic Policy, New York: The Twentieth Century Fund, 1962.

24. Выдрина О. Н., Святова О. В., Кривошлыков В. С. Основы продовольственной безопасности Российской Федерации в условиях глобализации. 2013. ВестникКурскойгосударственнойсельскохозяйственнойакадемии ,№ 1 / 2013

25. И.Г. Ушачев. Перспективы развития АПК России в условиях глобальной и региональной интеграции. Настоящее и будущее агропромышленного комплекса России: сб. материалов VВсероссийского конгресса экономистов-аграрников, посвященного 125-летию А.В. Чаянова(21-22 ноября 2013 г., Москва):науч. изд. Том I. -М.: ФГБНУ "Росинформагротех", 2014 с. 12-19

26. Ищукова Н., Ссмутка Л. Выявленное сравнительное преимущество российского экспорта АПК. ActaUniversitatisAgriculturaeetSilviculturaeMendelianae Brunesis,2013-4, с. 941-952

27. [Электронный ресурс]: планирование стоимости перевозки груза в Юго-Восточной Европе

http://www.oir.at/en/transport_planning

Проверка 15.05.2016

28. [Электронный ресурс]:Сайт ВТО

https://www.wto.org/english/thewto_e/whatis_e/tif_e/fact2_e.htm

29. [Электронный ресурс]: Сайт ЮНКТАД

www.Unctadstat.unctad.org

30. [Электронный ресурс]: Всемирный банк

www.data.worldnak.org

31. [Электронный ресурс]: расчет расстояний

http://ru.distance.to/