소개
슬롯 사이트의 수준과 분포에 대한 무역의 미덕 또는 그 부족은 최근 공개 조사를 받고있다. 무역을 시작하는 효과는 주어진 시점에서 국가 또는 부문의 특정 특성에 달려 있기 때문에 일반적인 답변은 오기가 어렵습니다.
그것의 얼굴에서, 우리는 무역과 슬롯 사이트 사이의 강한 긍정적 인 상관 관계와 국가의 단면에서 무역과 불평등 사이의 부정적인 상관 관계를 관찰한다. 더 높은 무역 개방성 (GDP의 비율로 수출과 수입)이있는 국가는 생활 수준이 높고 슬롯 사이트 불평등이 낮은 경향이 있습니다.
문헌의 한 가닥은 인과 적 식별을 달성하기 위해 국가의 외인성 지리적 특성을 이용하려고 시도합니다. 중력 무역 모델의 경험적 성공은 지리가 양자 무역의 강력한 결정 요인임을 보여줍니다 (예 : Head and Mayer, 2014).
이 백서에서는 슬롯 사이트과 불평등에 대한 무역의 영향을 분석하기 위해 FR 식별 전략을 채택하고 시간이 지남에 따라 결과의 견고성을 조사하고 대안 사양에 따라 조사합니다. 우리는 FR의 작업을 4 방향으로 확장합니다.
실제 슬롯 사이트에 대한 무역의 영향에 대한 우리의 크로스 컨트리 추정치는 시간이 지남에 따라 일관되게 긍정적이고 중요합니다. 결과는 무역 개방성의 1 % 포인트 증가가 1 인당 실질 슬롯 사이트을 2에서 5 % 사이로 올리며, 세계 금융 위기 이후의 기간 동안 더 낮은 추정치는 장기 추정치에 영향을 미치는 주기적 요인과 관련이 있습니다.
우리의 결과는 다양한 견고성 검사에서 질적으로 영향을받지 않습니다. 예를 들어, 우리의 기준 회귀에서 우리는 상품 거래만을 사용하여 개방성을 계산하지만, 기기가 서비스를 포함한 무역 개방성과 관련이 있음을 확인합니다.
관련 문헌.우리의 연구는 Frankel and Romer (1999)의 선구적인 작품에서와 같이 외인성 무역 구성 요소를 포착하기 위해 지리를 이용하는 크로스 컨트리 연구와 밀접한 관련이 있습니다. 이러한 맥락에서 로드리게스와 로드릭 (2001)은 지리가 공중 보건, 기관 및 자연 기부에 미치는 영향을 통해 슬롯 사이트에 영향을 줄 수 있다고 주장했다 (Rodrik, Subramanian and Trebbi, 2004 참조).
위에서 언급 한 연구 중 어느 것도 슬롯 사이트 불평등에 대한 무역의 영향을 고려하지 않으며, 이는 분석의 필수 부분입니다. 성장하는 경험적 문헌은 국가 내 마이크로 데이터를 사용하여 슬롯 사이트 및 임금 불평등에 대한 무역 충격의 영향을 살펴 보았습니다 (개요는 Goldberg, 2015; Helpman, 2016 참조).
종이의 나머지 부분은 다음과 같이 구성됩니다. 섹션 2는 방법론을 설명합니다.
2 방법론 및 데이터 소스
FR 개념적 프레임 워크
O는 1 인당 실질 슬롯 사이트 또는 불평등 척도와 같은 국가 수준의 결과 변수를 나타냅니다. 데이터를 이용할 수있는 해마다이 결과 변수에 대한 거래의 (장기) 효과에 대한 추정치를 얻고자합니다.
OI = α + βTI + γWI + εI, (1)
TI가 국가 I의 국제 무역 (예 : GDP를 통한 수출과 수입) 인 경우 WI는 국가 내 거래 내부이며 εi는 OI의 다른 결정 요인을 포착합니다. 방정식 (1)은 OI에 대한 거래의 영향이 작동하는 특정 채널에 빛을 비추지 않는다는 점에서 형태가 감소된다.
ti = ψ + φpi + Δi, (2)
wi = η + φsi + νi. (3)
추정은 단면 변화에만 의존한다는 점을 감안할 때 가능한 많은 국가에 대한 데이터가 필요합니다. 내부 무역 통계의 일관된 데이터 세트는 이용할 수 없으므로 Frankel and Romer (1999)에서와 같이 진행되며 국제 무역의 영향을 추정하는 데만 중점을 둡니다.
in (1) (3)을 사용하고 획득
OI = (α + γη) + βTI + γφSI + (γνI + εI). (4)
거의 모든 상상할 수있는 결과 변수 OI의 경우 잔류 εi는 잔차 ΔI 및 νi와 상관 관계가 있습니다. O가 실질 슬롯 사이트 인 경우, 예를 들어 국경 뒤에서 규제 장벽은 슬롯 사이트과 내부 및 국제 무역 수준 모두에 영향을 미칩니다.
지리 기반 악기
목표는 지리적 결정 요인으로 인한 개방성의 크로스 컨트리 변동성을 추출하는 것입니다. Tij가 명목상으로 국가 I과 국가 J 간의 거래를 나타내도록하자.
ln (tij/yi) = b0 + b1 ln dij + b2 ln ni + b3 ln nj + b4 ln ai + b5 ln aj + b6 (li + lj) + b7bij
+ bij [B8 Ln DIJ + B9 LN NI + B10 LN NJ + B11 LN AI + B12 LN AJ + B13 (LI + LJ)]
+eij, (5)
DIJ가 I와 J 사이의 거리는 인구 규모, AI는 면적이며, Li는 값을 취하는 더미입니다. 따라서 지역과 인구가 모두 국가 규모의 척도로 포함되어 있습니다.
Frankel and Romer (1999)에서와 같이 OLS를 통한 로그 선형 방정식 (5)을 추정하는 대신, 우리는 Santos-Silva와 Tenreyro (2006)에 의해 대중화 된 Poisson Pseudo-Maximum Ovelihood (PPML) 추정기를 사용합니다. PPML은 우리의 응용 프로그램에 대해 몇 가지 바람직한 속성을 가지고 있습니다. (i) 필요한 로그 변환으로 인해 OLS에 대해 삭제 해야하는 양자 무역 흐름이 제로를 인정합니다.
E (Tij/Yi | ·)의 이러한 일관된 추정치가 장착되어 있으면 계측기를로 구성 할 수 있습니다.
tbi = xjt \ ij/yi.
이 기기는 기준 사양을 추정하는 데 사용됩니다
OI = A + BTI + C1 LN NI + C2 LN AI + UI,
다시, OI는 실질 슬롯 사이트 또는 불평등의 척도이며, Ti는 무역 개방성이며, Ni와 Ai는 인구와 지역입니다. 이 사양은 간단한 개념적 프레임 워크 내에서 파생 된 식 (4)에 직접적으로 일치하며, 우리는 두 가지 크기 측정 값을 포함한다는 점을 지적합니다.
데이터 소스
우리의 데이터 세트는 1990-2015 년 기간을 다룹니다. 양자 상품 수출에 대한 데이터는 IMF의 무역 통계 방향 (DOTS)에서 비롯됩니다.
우리는 Lakner and Milanovic (2015)의 세계 패널 슬롯 사이트 분배 데이터베이스를 사용하여 국가의 1 인당 최고 슬롯 사이트 비율을 건설합니다. 국가 수준의 슬롯 사이트 분배 데이터는 국가 전체의 이질적인 주기성과 빈도를 가지고 있으며, Lakner and Milanovic (2015)은 1988 년과 2008 년 사이에 각 국가의 빈티지를 가장 가까운 5 년 간격으로 할당합니다. 1990 년에 중력 추정치가 시작된 이래로 슬롯 사이트 비율 데이터는 슬롯 사이트 비율에 대한 4 개의 다른 단면적 추정치를 얻는 데 사용될 것입니다 (1993, 1998, 2008).
우리는 세계적 거버넌스 지표 (WGI) 프로젝트의 법률 지수를 제도적 품질의 척도로 사용합니다. 세계 은행 기후 변화 지식 포털에서 1961-1999 년 (기후 대리) 사이의 국가 평균 온도가 이용 가능합니다.
IMF 작업 논문은 저자의 진행중인 연구를 설명하고 게시
의견을 유발하고 논쟁을 장려합니다. IMF 작업 논문에 표현 된 견해
저자의 사람들은 반드시 IMF의 견해를 대표 할 필요는 없습니다.
집행위원회 또는 IMF 관리.
© Diego A. Cerdeiro 및 Andras Komaromi
논문이 원래 게시되었습니다여기.
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