美国对华贸易制裁的效力分析论文

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1、美国对华贸易制裁的效力分析论文.freelani-Oskooee(1994)对澳大利亚进口与出口进行了实证分析,认为澳大利亚进口与出口之间存在协整关系,且协整系数趋于1,这表明该国宏观经济政策非常有效。Bahmani-OskooeeandRhee(1997)利用韩国的季度数据建立VAR模型,研究认为韩国进口与出口之间存在协整关系,韩国并不违背其国际预算限制。Fountasand方法,研究认为在长期中国的进出口维持均衡关系。前人的研究几乎都是检验一国对全世界的进、出口相关性,虽然大多数都发现了协整关系,但是

2、这对于评价两个国家之间的双边贸易摩擦却没有多少解释力。对全世界贸易量的协整关系不能得出双边贸易量也存在协整关系的结论,要评价两国贸易壁垒的效果必须检验特定两国进、出口之间的关系。本文根据1980年到2005年中国对美进、出口的数据,检验二者的相关性,利用误差纠正模型和脉冲响应函数来观察美国对华贸易制裁的效力。首先我们检查中国对美进、出口的平稳性,然后做协整检验和建立误差纠正模型,最后通过脉冲响应函数来说明制裁的效力。数据来自IMF的DOT数据库,样本选取1980年到2005年的年度数据。以LOGEX代表中

3、国对美国出口的对数,以LOGIM代表中国从美国进口的对数。计量软件使用EVIE做例行的平稳性检验。结果显示两个序列都为I(1)过程。2.协整检验对于服从I(1)过程的变量,可以通过EG两步法或者Johansen方法来检验其长期关系。Johansen和Juselius在1990年提出了一种在VAR系统下用极大似然估计法来检验多变量协整关系的方法,即现在最通行的Johansen检验。检验过程中依据变量特征值建立VAR模型,并且需要正确设立滞后期k。如果滞后期太短,误差项的自相关会很严重,并导致参数的非一致性估

4、计;滞后期太长又会损害自由度。本文对最优滞后期的选择根据LR统计量、赤池和施瓦茨信息准则确定。如果亦池和施瓦茨信息准则的判断一致,则可以直接确定滞后期。如果不一致,那么还要引入LR检验进行取舍。LR似然比统计量定义为:L=-2/logL(k)—logL(k+1)X2(N)2。其中logL(k)和logL(k+1)分别是VAR(k)和VAR(k+1)模型的极大似然估计值。k表示VAR模型中滞后变量的最大滞后期,LR统计量渐进服从X2(N2)分布。根据检验结果可知LOGEX和LOGIM存在协整关系,并且赤池和

5、施瓦茨信息准则的判断一致。3.误差纠正模型由于LOGEX和LOGIM两个变量是协整的,那么二者存在长期均衡关系。短期内如果出现偏离均衡的情况,会有某种纠正机制来使短期的偏离回复到均衡水平。根据格兰杰表述定理,如果两个变量是协整的,那么二者之间的关系可由误差纠正机制表述。根据赤池和施瓦茨信息准则选择滞后项,建立误差纠正模型为:4.脉冲响应函数在VAR模型中,往往难以对系数做逐一解释,一般是通过脉冲响应函数来描绘VAR系数中的因变量如何响应误差项的冲击。一般假设在某一个方程中的误差项增加一个标准差,这个冲击将

6、会改变所有内生变量的现期值和未来值。脉冲响应函数跟踪这种冲击在将来若干个时期里所起的影响。在这里,我们观察对出口施加一个负向标准差的冲击会对出口和进口带来怎样的影响。根据图示,出口变量一个负向的标准差冲击会在当期立刻打击出口,但是进口变量从下一个时期开始会产生同向变化,使得出口和进口逐渐趋于平衡。进、出口指标分别在第4、5期后开始产生正向补偿,使初始的负向冲击的累计效果趋于消失。另外,在第5期之后还一度出现出口超过进口的反应。5.检验结论综上所述,根据26年来中美的贸易数据,进口和出口具有长期的均衡关系。

7、误差纠正机制能够保证来自出口干扰项的冲击会在进口产生同向反应。其经济学含义是,贸易制裁只能对当期的出口产生抑制效果,经济内在的均衡机制会使进口随之减少,制裁效果无法持续,后期甚至还会出现补偿。因此,贸易制裁对经常账户的干扰只是暂时的,无论是即时效果还是累计效果,其影响力都会很快失效,这种制裁是效率低下的。如果再考虑到对方报复行为的可能性,很难保证贸易制裁具有明确的减少顺差的效果。制裁引致的美国福利损失根据前文的检验可知,仅仅基于经济内在的均衡机制,美国对华贸易制裁就是低效的,试图以此微弱效果来解决美国庞大

8、的贸易赤字的愿望是无法实现的。贸易制裁不仅无助于解决贸易赤字的问题,而且还会严重损害美国自身的福利水平。1.对华贸易制裁会损害美国本土的消费者福利传统的经济理论说明,自由贸易会提高交易双方的福利水平。无论对方的产品多么廉价,消费者都会受益。美国无论是采取何种措施提高贸易壁垒,强制减少中国产品进口,只能使美国消费者转向次优的商品选择,消费者剩余减少。贸易保护的范围越广,涉及金额越大,那么美国消费者剩余损失也就越多。由于中、美的比

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