美国对华反倾销会计预警模型探究

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1、美国对华反倾销会计预警模型探究目前,美国是我国的主要贸易伙伴之一,也是对华反倾销指控的主要国家,近年来对华反倾销频率逐渐加快。美国反倾销法与实践是国际社会重点关注的问题之一,不仅直接影响了国际反倾销法的形成与发展,而且各国国内反倾销法的制定与修改也受到了美国的影响。同时,美国对华反倾销的做法往往为其他国家所效仿,其示范效应日益扩大。因此,研究美国的反倾销政策和对华反倾销状况,建立美国对华反倾销预警系统显得尤为重要。一、反倾销预警系统研究文献综述(%1)国外文献综述国外学者对反倾销预警系统的研究,主要分析了与反倾销有相关关系的

2、因素,从一定理论角度或实务角度展开探讨。Mark,H.G和Schwartz,J.B(1984)发现对一个行业,进口渗透比率(进口货物/国内消费量)、资金股票和一体化非常重要。通过调查国际贸易中心的实质伤害,发现国内一个行业公司的数量、雇佣比率的变化、销售利润的比例及熟练工人的比例都很重要。Hoekman,B和Leidy,M.P(1992)通过分析得出了进口产品的性质对于反倾销的提起有一定的影响,中间产品更容易引起进口国采取反倾销等临时性的保护措施;并从产业损害的角度建立了预警指标体系,得出进口渗透率、雇员总数量、生产工人总数

3、、平均工资、平均产量工资、以货币表示的资本占以货币表示的发货量的比率、倾销幅度、'‘贸易协定法案”等变量与实质性损害相关性显著;边际价格一成本、新资本支出/货币表示的发货量的比率、化工及附属产品指数,GNP等变量与实质性损害的相关性不显著oHansen,W.L和Prusa.T.J(1997)收集了具体行业、进口、政治等方面的数据,以美国国际贸易委员会的反倾销裁定为因变量构建模型,分析得出反倾销的裁定受到经济和政治因素的影响,由于行业对政治产生压力的能力大于经济损害的影响,结果显示必须要充分重视行业的力量。(%1)国内文献综述

4、相对国外而言,国内的相关研究较少。王明明(2003)运用图谱法预警进口产品的反倾销,即通过进口产品价格变化图、国内同类产品价格变化图以及市场份额变化图,判别进口产品的动向以及对国内产业造成的损害,并发出预警。卓骏、单晓菁(2003)通过时差相关分析选择预警指标,确定欧盟对华反倾销的警兆指标为中国出口额、中国出口增长率、中欧贸易额、中国向欧盟的出口额、欧盟GDP紧缩率、欧盟进口总额、中国向欧盟的出口额占欧盟进口总额的比重等7个指标,建立了欧盟对华反倾销统计预警模型和预测模型。二、反倾销预警系统的设计(一)警兆指标与警义指标之间

5、的时差相关分析以警义指标为基准指标,通过时差相关分析可计算出警义指标与各警兆指标之间在不同延时数的时差相关系数,由时差相关系数可确定各警兆指标对警义指标的相关强度及对应先导长度。根据表1的结果,可得出结论:虽然有些指标在不同的先导长度与反倾销立案数量之间存在相关性,但在具体选取警兆指标时,由于样本容量不大,所以应先对各警兆指标与警义指标的时差相关系数进行显著性检验,在此以0.05的显著性水平为标准对警兆指标进行筛选,据此标准,在时差相关系数中,找出不同时差关系中绝对值最大的相关系数,根据绝对值最大时差相关系数,确定各警兆指标

6、与警义指标的时差相关关系。(二)警义指标变量的警限确定警度即警情的严重程度。将美国对华反倾销预警的每年立案总数进行报警区间的划分,相应地有无警警限、轻警警限、中警警限、重警警限、巨警警限。警限的划分方法主要有正态归一法、u-8法、系统化方法及经验数据法等。前两种方法都是需要大样本容量的统计学方法,而经验数据法的缺陷是主观性太强。系统化方法能够全面考虑系统的自身变动规律及国际变化趋势,相应采取一些客观原则进行研究,遵循多数、半数、均数等原则,然后将各种结果加以合理综合,得到较科学的结论。多数原则:选择占2/3的区间作为中警上限

7、,全部数据共25个,2/3区间落在第16个和第17个数据上,取其平均数为6,因此按多数原则选定的中警上限为6o半数原则:选择占总数1/2的区间为中警上限,全部数据25个,1/2区间位于第12个和第13个数据之间,取其平均值为3.5,故按半数原则选定的中警上限为3.5O均数原则:使用所有数据的平均数作为中警上限,全部数据个数为25,反倾销案件总数为111,故按均数原则确定的中警上限为4.44o综合考虑以上三种原则所计算的中警上限,可确定美国对华反倾销系统中警上限为5,中警下限为4,即轻警上限为4。在此基础上,再根据多数原则和均

8、数原则确定美国对华反倾销警义指标的各级警限,结果见表2。(%1)单指标预警单指标预警是在对警兆指标数据进行判断分析后,按一定的方法划分警兆指标的报警区间,将每一个警兆指标归入对应的报警区间,并给予相应的警值。单指标预警可根据警义指标的警度情况,逆向地找到导致警情指标变动的主要影响指标,并找

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