区域贸易协定的影响当地和全球贸易的纯洁关系

文摘

在世界经济的快速集成相比,许多区域贸易协定(RTAs)也出现了自1990年代初。这种矛盾促使学者和政策制定者探索区域贸易协定的真正影响,包括地区和全球贸易关系。本文定义了综合贸易阻力分解成自然和人为因素。这里,我们独立的地理距离的影响,经济,和整体运输和增加劳动力成本并利用期望最大化算法优化参数和量化贸易纯度指标,描述了真正的全球贸易环境和国家之间的关系。这表明,尽管全球大多数地区贸易关系逐渐恶化在2007 - 2017年期间,区域贸易协定成员之间产生的贸易关系,特别是导致相对繁荣的欧盟(EU)和北美自由贸易协定(NAFTA)的国家。此外,我们将网络应用于反映国家间的贸易关系的纯洁。区域贸易协定的影响可以通过比较分析典型的工会和贸易社区,它使用一个经验网络结构。这一分析表明,群落结构非常符合一些工会,以及代表RTAs构成国际贸易网络的核心结构。然而,工会的作用减弱,和多边贸易自由化加速了在过去的十年。这意味着更多的国家最近倾向于扩大其贸易伙伴之外的这些工会,而不是限制他们的交易活动区域贸易协定。

1。介绍

国际贸易的快速发展,截至2020年,世界贸易组织(WTO)拥有164成员占世界贸易的98%。然而,除了这广泛的多边贸易体系,世界也出现了前所未有的扩散区域贸易协定(RTAs)自1990年代以来1]。2013年、546年收到的通知区域贸易协定的关税及贸易总协定关贸总协定/世贸组织(2]。学者和政策制定者区域贸易协定的作用提出了疑问:是什么驱使越来越多的国家加入区域贸易工会,以及这将如何影响区域贸易模式和全球化过程?贸易创造和贸易转移提出了描述区域贸易协定的影响(3,4]。贸易创造是指新成员国之间的贸易产生关税的减免,而贸易转移意味着从一个低成本的局外人国家进口取代进口区域贸易协定的成员国,因为成本较高(5]。有些学者主张RTAs认为,与多边贸易自由化,促进“更深”集成(6]。

尽管争议在文献中,以往的研究通常集中在区域贸易协定的影响国家在特定地区,而不是定量分析在全球范围内。常见的方法是实施区域贸易协定成员国作为一个分类自变量的影响并分析工会使用引力模型在双边贸易(7- - - - - -10]。然而,区域贸易协定的角色在地区和全球交易不同,也可以出现在贸易创造和贸易转移的描述。不全面的分别研究它们,我们需要突破现有研究的局限性。事实上,国际贸易与全球和地区特点是一个复杂的系统结构,我们应该分析区域贸易协定的影响在两个地区和全球贸易环境。有必要使用定量模型和网络方法来分析全球贸易作为一个整体,和其他国家的影响不应忽略当讨论任何两国之间的贸易流。

区域贸易协定通常周边国家签署,所以其对区域贸易的影响加上地理距离和其他因素。本文研究的创新和描述国家的贸易纯洁的关系,与其他典型的因素,如经济总量、地理距离,和整体运输和劳动力成本的增加,分离。与现有文献相比,持续增加了可观测变量量化贸易成本(11- - - - - -13),在这里,我们定义合成贸易阻力(14),将它分解成自然和人为因素,提出了贸易纯度指标(TPI)来描述真实的贸易环境和国家之间的关系。区域贸易协定的作用可以通过比较TPI及其演化研究工会内部和外部。在这里,我们期望最大化(EM)算法应用于优化参数和量化贸易纯度指标。

外生参数估计相比现有的贸易成本量化研究[15- - - - - -18),本文方法更科学、有效,并有可能延长讨论区域贸易协定的影响在世界各地的许多国家。

此外,国际贸易是一个系统,涉及到众多国家和贸易关系,和复杂网络建模的优势分析的实体和复杂的关系(19- - - - - -21]。此外,网络理论还可以促进本地和全局属性的检查(22),这与我们工作的目标是一致的。然而,贸易流动的直接结果是贸易开放,贸易流动通常适用于重量和相关研究网络(9,19]。以来贸易流动体积可能会影响一个国家的经济,地理因素,和人工壁垒,我们喜欢贸易阻力,消除经济的影响,以反映国与国之间的贸易关系的纯洁。此外,国际贸易网络中社区集群代表了不同的国家,国与国之间的贸易关系在同一个社区更接近比在不同的社区9]。因此,比较典型的工会的成员在全球贸易和贸易社区网络可以促进区域贸易协定的有效性研究。

本文的组织结构如下:部分2简要描述了数据源和引力模型与合成贸易阻力。同时在这里,我们建立一个最大似然函数估计的参数和量化贸易纯度指标。部分3介绍了结果。在这里,我们专注于六个典型的区域贸易协定:皮带和道路(BRI)、欧盟(EU),北美自由贸易协定(NAFTA),非洲联盟组织(非统组织)。加勒比海自由贸易区(CARIFTA),和东南亚国家联盟(东盟)。我们讨论TPI的进化在地区和全球贸易水平和分析区域贸易协定的影响期间2007 - 2017。此外,我们将讨论贸易社区基于网络的进化方法。这表明代表RTAs构成国际贸易网络的核心结构,但工会的作用削弱了,多边贸易自由化加速了在过去的十年。最后,部分4提供了结论和讨论。

2。数据和方法

2.1。数据源

在本文中,我们使用的贸易数据来自联合国Comtrade数据库,其中包括198个国家/地区。在这里,我们选择“商品”类型的产品和使用所有商品的年度总商品(协调商品描述和编码系统)。鉴于时间和统计口径的差异,流数据报告的进口国和出口国并不总是相同的。在这里,我们使用进口国的报告,与出口商的补充数据时失踪。

GDP(当前美元),我们使用世界银行国民账户数据和经合组织国民经济核算数据文件。它是没有扣除的资产折旧计算或自然资源的枯竭和退化。数据是在当前美元。美元GDP数据被转换使用单从国内货币的官方汇率。

这里有几种方法来计算地理距离。一些国家有很多进出口港口,我们不选择的坐标的资本但使用意味着位置经度和纬度来计算距离。一个完整的描述在表提供的数据来源1。

2.2。量化贸易引力模型的阻力

引力模型是最成功的实证方法在社会科学领域(14]。具体来说,Isard和Tinbergen先锋在应用重力模型来描述各国双边总贸易流动的模式(23,24]。催生了一个庞大的实证文献,似乎工作表现良好在建模贸易流动和探索他们(影响因素14,25,26),变化的流动可能被安装的关系(27]。

学者们提出可能的解释变量进行回归和面板数据确认是否贸易增长或损失是更重要的3,5,28,29日]。然而,它是不可能包括所有相关的因素,所以估计的影响可能是由于遗漏变量偏差和不一致的,与显著高估或低估的可能性9]。

Tinbergen重力模型的距离并不局限于地理距离,它可以被广泛解释为包括所有因素,可能会造成贸易阻力(24,26]。最近,一些论文估计贸易成本或合成电阻从观察到的各国的生产和贸易模式(30.- - - - - -32)和执行分析基于量化贸易成本。

基于定义的贸易阻力 ,本文使用的改进模型是描述由以下公式: 在哪里和国家的国内生产总值(gdp)的产品吗和 ; 是一个综合变量定义;参数估计;和误差项。在这里,如果我们考虑是对称的,方程描述的机制(1)类似于安德森的结构重力模型15,33),但与一个简单的表达式。在这里,是贸易阻力的代表,我们使用作为一个复合的所有其他因素影响贸易总量比其他国家的GDP。方程(1)表明,贸易金额成正比和但它们之间的综合有效的距离成反比,表示 。

与传统的重力模型,在这里,一个国家的地理距离被替换为贸易阻力吗 。新模型不仅捕获距离或距离的地理距离,也充分体现了真实和全面的系统中实体之间的关系,这一点是重要的,对于理解全球经济,政治,和文化34]。

在文献中,贸易成本测量可以从更广泛的模型(33),有不同的参数估计方法和结果,比如替代弹性(15),f参数(35),和帕累托参数(16- - - - - -18]。参数估计和观察到的贸易流动 , ,和 ,对称贸易阻力可以得到方程(1使用最小二乘法)。

现有的外生参数估计方法将引入不必要的错误和质疑的有效性。然而,进一步分析贸易阻力将不可避免地涉及潜在的变量或参数的估计,在这里,我们从机器学习使用EM算法。此外,有很多零值在双边迁移数据,这也是一个问题,一直困扰研究人员(36- - - - - -39]。在这里,我们使用伪最大似然(PML)方法预处理新鲜感流;详情请见附录B。

2.3。分解贸易阻力通过期望最大化(EM)算法

每一对的国家和 ,贸易的阻力由方程(量化1),我们假设贸易阻力可以分为两个部分。的数据 可分为两类:我主要是与地理距离等自然因素有关吗 ,通过人工壁垒和II是影响超过自然因素:

在这里,是常数。和是正态分布的随机变量均值和标准差不同吗 和 。如何估计参数 基于观测数据并将每个到相应的类别?

解决两个混合分布的参数问题,我们运用一种常用方法,即EM算法。在统计,EM算法是迭代的方法找到最大似然或最大后验(MAP)统计模型的参数估计的算法依赖于未被遵守的潜变量(40- - - - - -43]。

EM算法寻求获得初速(最大似然估计)的边际似然迭代应用步骤(E步骤)和期望最大化步骤(步骤),可能性 代表的迭代的数量。详细过程如下:(1)期望步骤(E步骤):在步骤 ,根据最后的估计参数 ,计算的期望值属于某个类别的概率。分别计算概率的观察属于我和类别2: 然后,他们正常化如下: 未被注意的潜在变量 ,在哪里 代表贸易阻力的概率我属于的类别。(2)最大化似然步骤(步骤):基于从E步骤获得,我们发现参数估计这个可能性最大化。的似然函数的发生的概率乘以预计所有贸易电阻如下: 的最优值基于和从这个函数可以计算:

2.4。探索社区进化基于提取的骨干贸易网络

在这里,我们作为国家的节点,两个节点之间的关系可以被描述为一个优势。贸易阻力的倒数的重量优势。因为贸易阻力是对称的一对 ,网络也是对称的。为节点 ,节点聚类系数由以下方程计算(44]: 在哪里是边的数量与邻节点和表示节点相邻的节点的数量 。网络的聚类系数是所有节点的聚类系数的均值。

使社区分类更有效率,我们应用差异筛选方法获得骨干网(45]: 在哪里节点之间的边的概率是和 , 表示给定节点的程度,是归一化边缘的重量,是一个零假设的显著性水平。

后提取主干网络,将网络分成几个社区,我们应用鲁汶社区检测算法(46)和评估结果使用指数(47]: 在哪里边缘节点之间的重量吗和 , 是边的权重的和附加节点 , 是哪个节点的社区属于, 是1,如果 和0。 边的权值之和。基于量化贸易抗性2007 - 2017年期间,我们可以构建每年全球贸易的骨干网,试图探索社区网络的分类。

3所示。结果与讨论

3.1。全球贸易关系的异化

3.1.1。国家贸易纯度指标

基于扩展的重力模型,我们可以量化国际贸易阻力198年的实体(图1)。我们假设大多数贸易阻力可以分为两类。第一个预期的壁垒较低,主要是自然地理距离等因素有关,和其他包括人工贸易壁垒相对较高的国家,如贸易限制、边境封锁,文化差异和政治政策。这表明大多数美国之间的贸易关系(红点),中国(绿点),和其他国家属于第一类;即,大多数贸易抗性是正相关的地理距离,所以他们都集中在蓝色虚线(数字1(一),1 (c),1 (e))。对于美国和中国,只有少量的双边贸易关系正受到更多的人为障碍。

使用EM算法和潜在的参数定义 ,我们可以适应贸易阻力的分布好,获得的特征两类(42]。的分布符合2007年、2012年、2017年通过Kolmogorov-Smirnov测试,有效地转换为最优的参数值(数字1 (b),1 (d),1 (f)),这证实了我们的假设两类的贸易关系。

这里,每一对的贸易阻力的概率属于有限贸易阻力组(自然壁垒或类别我)。对于每一个国家 ,我们定义贸易纯度指标通过总结其贸易关系的概率我是属于类别 ,在哪里是国家的数量= 1时,贸易关系和属于第一类,否则和0。TPI指标提供了一个定量的衡量一个国家的贸易开放的环境。

3.1.2。国与国之间的贸易关系的异化

图2(一个)显示了贸易的发展阻力。不同的颜色代表贸易阻力的分布对应的年。与优化参数,在考虑的十年里,贸易阻力的分布(类别I和II)的期望转移到正确的整体,这表明平均增加在全球贸易阻力期间2007 - 2017。

考虑到全球贸易的阻力可能影响运输成本的增长或其他因素,我们也分析贸易的趋势纯度指标从更严格的角度来看。贸易的分布(图纯度指标2 (b))也表明全球贸易网络的异化。显然,意味着TPI从2007年到2017年下降。

全球贸易的异化是发人深省的。近年来,一些学者强调这一趋势在国际贸易(48,49]。保护贸易利益,一些国家寻求保持友好地区贸易关系签署贸易协定和创建工会。自1990年代以来,区域贸易协定数量激增,包括区域性工会成员在地理上接近另一个(例如,欧盟和北美自由贸易协定)和国家或地区集团与多样性和地理上遥远的伙伴(例如,东盟和砖)50,51]。区域贸易协定的影响一直感兴趣的政治家和学者。区域贸易协定适应这种国际贸易环境吗?为什么政府可能愿意妥协其主权和签署一份协议吗?答案是相互依存的。基于量化TPI,我们试图分析影响的区域贸易工会在以下部分中。

3.2。区域贸易协定的影响(贸易)

由任何政府的政策可能会影响自己的公民的幸福感不仅还在其他国家。贸易创造和贸易转移是常见的影响区域贸易协定确定了在最近的文献[52,53),在实证研究中,混合效果更为复杂;结果是难以量化54,55]。本文描述区域贸易协定的影响全球和当地的贸易关系通过定量模型和实证分析。

3.2.1之上。相对更紧密的贸易工会成员之间的关系

546年到2013年,提出了区域贸易协定。这里,我们选择了6个有代表性的区域贸易协定的可行性,包括28个欧盟国家,52非统国家,13 CARIFTA国家,10个东盟国家,3北美自由贸易协定的国家,和66年展望国家。这些155个成员国(后删除重复的成员)覆盖近66.5%的国家和大约69.4%的贸易流动,涉及5大洲和占领大面积的世界(图3)。此外,欧盟、北美自由贸易协定,东盟,总是和砖中提到的相关研究(5,19),所以他们比较有代表性的区域贸易协定。

首先,我们比较贸易阻力内外六个工会。在表2,成员国之间的贸易阻力平均低于外面的工会。这表明一个联盟的成员国通常有更紧密的贸易关系。

此外,在图4,x协调表达中的TPI联盟和y坐标表达了TPI工会之外,不同的颜色代表不同的工会,斑点的颜色变得更深的随着时间的推移。周围的箭头点描述了2007 - 2017年期间总体趋势。显然,大多数景点都位于对角线以下,这意味着联盟成员之间的关系更紧密的与其他国家比外面的联盟。

因此,它表明所有工会帮助降低平均贸易抗性和创建更紧密的贸易关系的成员与其他国家相比。

3.2.2。下降趋势工会成员的贸易关系

这六个工会可以分为两种类型。具体地说,欧盟和北美自由贸易协定的表单类型,大多数国家在这些工会发达国家。这两个区域贸易协定,斑点移动垂直随着时间的推移,箭头(图4)。工会内部的TPI几乎没有变化,但外面的TPI工会和波动往往会增加。砖、非统CARIFTA,非统属于二类,和这些工会的地方转向左下方,图中的箭头4。总之,通过对比tpi在2007年和2017年,欧盟和北美自由贸易协定,除了内tpi工会均拒绝。这意味着欧盟和北美自由贸易协定的贸易环境更友好比其他四个工会。

在图7(附录一),我们可以更清楚地看到这两个类型的工会。红色标签表明贸易逆差,而蓝色标签表明贸易顺差,斑点的大小代表了净流出(出口减去进口)。欧盟和北美自由贸易协定(数字7(一)和7 (e)用更少的成员)经济发展和tpi更高。因此,点是高度集中。其他工会(BRI非统CARIFTA,东盟)(数据7 (b)- - - - - -7 (d),7 (f))更不均匀,点分布从低TPI高TPI,和一些成员国贸易顺差,而其他的贸易赤字。此外,它表明,大型贸易流动的国家总是有更高的内外TPI工会。

3.3。比较工会和贸易社区

工会形成通过签订协议的国家。随着全球化的发展,值得进一步探索能否反映真实贸易亲和力。就像前面提到的2。4全球贸易,我们提取的骨干网络基于量化贸易阻力和分类到多个社区。贸易社区得到的网络结构的分析,可以客观地描述了国与国之间的贸易关系。

3.3.1。社区在全球贸易网络

我们做贸易社区分类骨干网,表3显示了社区的模块化分类在2007 - 2017。他们所有的人都大于0.7,这意味着网络结构的聚类特征。在这里,我们把2007年和2017年作为例子,展示社区分区图5。节点共享相同的颜色被分配到同一个社区。很明显,有一些结构性变化在2007年和2017年之间。

首先,在2007年,社区表现出明显的地域性。地图(图5(一个))表明,在相同的大陆国家更有可能聚集在同一个社区,确认地理特征形成贸易格局中发挥着重要的作用。对于大多数成员,六个工会签署了在地区的国家中,基于他们的相对密切的贸易关系,不难理解,大多数RTAs都聚集在同一社区的成员。2017年,社区成员的分布是不同的。随着全球化的发展,国与国之间的贸易不再受地理和交通因素的限制。

其次,从实证结果,在这十年,网络密度减少,这意味着国家在全球贸易网络连接更松散(集群系数从0.1370到0.1006)。

还有一个有趣的现象。一些国家在同一大陆,属于同一等但更密切相关的国家在其他工会比他们的区域贸易协定的成员。大多数非洲国家有多个等会员(56),而欧洲大陆的东部和西部海岸属于不同的海洋在全球海运航线网络(57]。因此,很容易理解为什么非洲东部和西部非洲聚集成不同的社区。法国、西班牙、葡萄牙和比利时是欧盟国家,但他们分为社会大多数成员都是非洲国家。这表明他们已经与非洲国家建立更紧密的贸易关系与其他欧盟成员国相比,这可能是由于语言、文化、殖民影响,和他们的贸易结构。

在这里,我们应用external-internal指数(练习指数)和比较区域贸易凝聚力和全球贸易衔接如下:

来自不同社区的外部边缘连接节点,而内部边缘连接两个节点属于同一个社区。和是内部和外部的总和为所有节点度;和内部和外部权重的总和为所有节点。基于骨干网的结果在2007年和2017年,练习指数(学位)从0.2711下降到0.1000,和练习指数(重量)从−0.1019增加到0.0281。在全球贸易网络的关系更加多元化,但贸易强度集中在当地社区。

3.3.2。工会和社区的相关性和演化

我们已经确认了工会造成国家之间的谈判和贸易社区集群的实证数据。他们之间的关系是什么?工会的成员真的有更紧密的贸易关系吗?限制工会没有明显的影响,帮助成员国?为了回答这些问题,我们测量的工会成员之间的相关系数和贸易社区。图6显示了Jaccard相似系数矩阵的六个工会和十个典型社区。“他人”表明国家不属于六个工会。绿色意味着更大的工会之间的相关性和更高共性的成员和社区。相比之下,黄色意味着联盟的成员和社区基本上是不同的。

总的来说,2007年和2017年有类似结构的相似性矩阵。每个工会只有一个或两个网格与大量的绿色,这表明一些工会成员和社区有很高的一致性。几个非常绿色网格如图6(一)介绍了东盟的重叠和社区6、房屋和社区0,CARIFTA和社区4,非统和社区1,等。欧盟和北美自由贸易协定是相对“自由”贸易工会,及其成员并不局限于一个或两个社区,与几个独立的社区重叠。此外,在2007年,“其他”的国家不属于六工会也相对集中在三个社区,与一定的聚合,它从2017年的结果是完全不同的。

2007年高的相似之处;也就是说,工会更类似于实际的聚类结果。2017年,工会的作用削弱。对于大多数工会、社区成员的最大匹配是减少。这里,欧盟和北美自由贸易协定仍异常,有相对较高的相似性与社区1和8。这可能是由于其成熟的贸易背景。此外,欧盟和北美自由贸易协定的tpi保持稳定,而其他工会的tpi降低(图4)。TPI表明trade-friendly与其他国家的关系,而社区也反映了不同国家之间的贸易关系内部和外部的社区。因此,它是合理的和科学的得出结论,欧盟和北美自由贸易协定的两个结果都具有一定的特殊性。与2007年相比,“其他”国家的社会结构变得更为分散。

简而言之,区域贸易协定似乎影响加强的形成真正的贸易关系(9]。基于相似矩阵,每个工会主要是集中在一个或两个社区。然而,在2017年,这种一致性明显减弱,和多边贸易自由化加速了在过去的十年。

4所示。结论和讨论

本文研究的创新和描述贸易纯洁国家之间的关系,考虑其他一些典型的因素,如经济总量、地理距离,整体运输和劳动力成本增加,是分开的。此外,本文没有使用外生参数估计方法,和我们定义潜在的参数和使用似然函数和EM算法量化和分析贸易纯度指标更加科学和有效。总之,扩展模型提示开发国际贸易引力模型的理论研究。

在实证分析中,贸易关系的一些难以察觉的特点可以同时被定义和优化,并分析使用一个贸易纯度指标来描述国家的贸易环境和位置在地区和全球贸易关系。

与联合国Comtrade数据从数据库,我们量化国际贸易阻力的198个国家/地区。这一分析表明,198年的贸易关系实体可以分为两类。国家贸易阻力的分类与地理距离,我有一个近似对数线性关系和这些国家有一个相对开放、友好的贸易环境,贸易壁垒主要有自然因素。第二类国家有较高的人工贸易壁垒,和贫穷的国家贸易环境经常属于第二类。在这里,我们得到拟合结果使用EM算法从机器学习。所有潜在的变量迅速收敛到最佳点,验证扩展提出了引力模型。

此外,本文定义和标识等不同国家的贸易纯度指标期间2007 - 2017。它可以描述真正的贸易环境和关系。指标有友好的贸易环境和获得较高的国家大型贸易流动,如美国、中国、日本、韩国、南非、新加坡、澳大利亚和马来西亚。对这些国家来说,大部分贸易伙伴关系主要是自然地理距离等因素有关,他们没有明显的贸易壁垒。指标及其演变的分析可以帮助国际贸易研究的特点和趋势。这表明,尽管全球大多数地区贸易关系逐渐恶化在2007 - 2017年期间,RTAs拉近成员之间的贸易关系,特别是对欧盟和北美自由贸易协定的相对繁荣。

最后,基于贸易阻力矩阵,我们建立一个网络映射的关系198个国家/地区。鲁汶社区检测方法识别多个社区的全球贸易网络。在这里,我们分析区域贸易协定的影响通过比较工会的成员和社区。结果表明,代表RTAs构成国际贸易网络的核心结构,但工会的作用削弱了,多边贸易自由化加速了在过去的十年。这意味着更多的国家最近倾向于扩大贸易伙伴在他们的工会,而不是限制他们的交易活动区域贸易协定。

一般来说,在过去的十年中,世界贸易的结构和一些特点是不断变化的,但是它的模式仍然是基本稳定。总的来说,整个世界的开放贸易环境下降,无论在国家之间的成员或从不同的工会,它显示了多边自由贸易的退化,这已经引起了学者和政策制定者的讨论。这明显有意义学习策略应采取的国家,离不开经济水平、贸易基础上,附属区域贸易协定,这些国家的发展,和详细的结论需要通过更严格的分析。根据上述结果,我们可以给更一般的政策建议:近期全球贸易异化对大多数国家来说是一个挑战。区域贸易协定可以促进地区贸易,但在这样一个时代与下降的全球贸易环境,国家不应该过多的关注区域贸易保护带来的利润;相反,面对多边贸易自由化的加速趋势在过去的十年里,国家需要积极扩大贸易工会外区域贸易协定而不是限制他们的交易活动。尤其是相关成员的砖,东盟,CARIFTA,非统,他们可以继续探索与“新”的贸易伙伴的贸易合作,通过实施监管改革和减少贸易限制措施。本研究是一个基本的研究,更建议政策方面需要结合政策为进一步讨论细节。

附录

贸易阻力在六个不同的工会

图7(附件)提供了一些详细的信息。的x坐标表达了TPI特定国家和其他国家之间在同一联盟,虽然y协调表达了TPI之外的特定国家和其他国家之间的联盟。点的大小正比于净流出,衡量出口和进口之间的差异的绝对值;红色标签意味着这个国家有贸易赤字,而蓝色标签意味着贸易顺差流。大多数点以下红色对角线”y=x”,这意味着,大多数国家在联盟的tpi高于以外的联盟。此外,国家拥有巨额贸易流有更高的TPI内外的联盟。

b预处理流零值

重力模型(方程(1)),从一个国家贸易流量吗国家 , 和他们的经济规模,是贸易的阻力,需要量化。人们普遍认为,该模型不能描述零流因为重力是普遍的36],即使两国的规模非常小,地理距离或贸易阻力非常大,只要体积 不等于零,阻力不是无限的,它们之间的贸易流量可能很小,但不为零。

然而,新鲜感流的情况是很常见的经验数据,大约50%的全球贸易网络(18),它创建了一个额外的问题的对数线性形式重力方程(包括传统和结构性贸易引力模型研究)。在早期的研究中,一些学者经常处理零贸易观察截断方法,如删除它们完全由小正的常数(或替换58,59]。它显然是不够严谨36]。在现实中,新鲜感贸易流量通常被认为是不可见由于测量从舍入错误。所以随机版本的方程被用于实证研究(18,38]。在这里,我们可以添加一个误差项 ,假定误差函数是积极和服从对数正态分布(38), 在以下方程: 在哪里

为了清楚起见,我们假设 和 。随机变量的概率密度函数是

的概率密度函数计算如下:

如果我们假设贸易阻力是两国,那么我们可以简单的演绎对于每一对国家的最小二乘法

不同种类的pseudomaximum可能性(PML)方法被证明是有效应对新鲜感贸易流和对数变换(38,60,61年]。本文方法并不完全一样的重力模型,主要的不同是,我们替换的地理距离需要量化。所以我们使用PML的想法但提高这里的似然函数。然后,我们的概率最大化 ,似然函数定义为

通过最大似然估计的方法,我们可以优化参数和得到 ,使 最有可能发生在现实中。

优化的参数表中列出4,图8显示了随机误差的分布在2007 - 2017。可以看出,随机变量的均值是基本上1 - 2左右,且变化相对较小,这符合统计误差的基本假设在贸易流动。

与优化和 ,我们将使用 作为修改后的贸易流动,没有零值。

数据可用性

本文中使用的经验数据从表中所列出的来源可以下载1或者可以从李Xiaomeng博士(lixiaomeng@bnu.edu.cn)要求。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突包括任何金融、个人或其他与他人或组织的关系。

确认

作者欣赏从Zengru迪教授的意见和有用的建议,李Honggang寒冬,Yougui Wang和江。这个工作是由中国国家自然科学基金(71701018,71701018,61673070),教育部,教育部人文社会科学基金会中国(20 yjazh010)、国家社会科学基金,中国(14 bsh024),以及北京师范大学跨规程的项目。这也是部分由中国奖学金委员会。

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