Federica Demaria

Una valutazione del Sistema di Preferenze Generalizzate

Il mio lavoro di tesiPrimo Capitolo: Breve rassegna sugli accordi di preferenze commerciali stipulati dall’Unione Europea

Secondo Capitolo: Il modello Gravitazionale Teorico

Terzo Capitolo: Rassegna sulla letteratura del Sistema di Preferenze Generalizzate (SPG)

Quarto Capitolo: Analisi empirica sul Commercio Agricolo

ScopoVerifico se e quanto il SPG ha promosso la crescita delleesportazioni dei Paesi in Via di Sviluppo (PVS)Il settore Agricolo è il focus del mio lavoro di tesiMisuro l’impatto delle preferenze commerciali attraversouna variabile quantitativa: Il Margine di PreferenzaCommercialeLavoro ad un livello di disaggregazione dei dati pari a 6 digitIl campione è costituito da 156 PVS ed il periodo preso in considerazione è 2001-2004Uso il Modello Gravitazionale.

Sistema di Preferenze GeneralizzatoConcessioni commerciali unilaterali dell’UE

Accordo imperniato sulla relazione “commercio-sviluppo”

Tende a caratterizzarsi per la presenza di numerosi criteri e livelli di differenziazione tra i paesi beneficiari

Fasi del GSPIl primo schema è stato adottato nel 1971 per un periodo di10 anni ed è stato periodicamente rinnovato

1 gennaio 1995 nuovo rinnovo (10 anni)

Giugno 2001 CE adotta una proposta di revisione per il periodo 2002-2004

1 gennaio 2006 entra in vigore un nuovo schema.

Le differenzeVecchio Schema:

Schema GeneraleDue accordi speciali per lo sviluppo sostenibileAccordi cooperativiSPG-DrugEBA

Nuovo Schema: 3 accordiSchema GeneraleSPG PlusEBA

Modello GravitazionelePrende origine dalla legge sulla gravità di Newton, secondo la quale l’attrazione tra due pianeti è direttamente proporzionale alla loro massa e inversamente proporzionale alla distanza.

È possibile per analogia applicare la legge gravitazionale al commercio: il flusso di commercio tra due paesi è proporzionale al prodotto delle masse economiche di ciascuno di essi, generalmente individuate dal Pil, diviso la distanza tra i rispettivi centri economici di gravità, ossia la distanza tra le capitali.

Giustificazione del ModelloApproccio microfondato nel quale le variabili prezzo sono utilizzate per spegare i flussi di commercio tra i paeseicoinvolti (Anderson 1979, Bergastrand 1985)

Concorrenza imperfetta e rendimenti di scala crescenti (Helpman e Krugman 1985)

Letteratura del commercio internazionale della dotazione dei fattori (Hecksher-Ohlin)

Cross Secotion o Panel Data?Molti studi utilizzano cross section data

Cross Section data non controllano per eterogeneità

I panel posseggono una serie di vantaggi:

1. I Panel data forniscono un largo numero di informazioni , incrementando i gradi di libertà e riducendo la collinearitàtra le variabili esplicative

2. Panel data possono essere usati per identificare simultaneamente gli effetti di time-varying variables(tecnologia) e variabili cross-sectional (economie di scala)

Gli effetti degli Accordi di commercio preferenziale

Generalmente gli effetti sono valutati in termini di tradecreation e trade diversion

La letteratura che utilizza i gravity model usa le variabili dummy

Dummy versus Margine di preferenze commerciale

La letteratura esistente coglie l’impatto delle preferenze commerciali per mezzo di una variabile dummy:

Nilsson (2002), Verdejia (2006) and Agostino et al. (2006)

solo Cipollina and Salvatici (2007), Emlinger et al. (2006), Cardamone (2008) considerano una misura di tipo quantitativo

L’equazione gravitazionale

13_1211ln10

ln9ln8ln7ln6

ln5ln4ln3ln2ln1ln

lijtuijBorderijlangComijColonyl

ijtPMED

lijtPMACPl

ijtPMEBAlijtPMGSPplusijt

lPMGSP

ijDISTjtPOPitPOPjtGDPit

GDPlijtX

++++

++++

++++++=

ββββ

ββββ

βββββα

lijtethlkjviv

lijtu ++++=

Le VariabiliX è il flusso delle importazioni dal paesi i al paese j

GDP misura rispettivamente il PIL del paese i e del paese j

POP miusara la popolazione del paese i e del paese j

DIST è la distanza tre le capitali dei due paesi

Lang è una dummy che individua la lingua comune

BOR è una dummy che individua il confine comune

COL è una dummy identificante un passato legame coliniale,

PMGSP è il margine di preferenza per i paese apparteneti al SPG:

PMGSPPLUS è il margine di preferenza per i paesi apparteneti al SPG PLUS

PMEBA è il margine di preferenza per i paese meno sviluppati

PMACP è il margine di preferenza per i paesi appartenenti all’accordi diCotonou

PMMED è il margine per i paese aderenti all’accordo del mediteraneo

Il Margine di Preferenza CommercialeGeneralmente il margine di preferenza commerciale èdefinito come:

Noi lo definiamo nel seguente modo:

lijt

lijt

lijt PREFMFNPM −=

ijtijtijt yAppliedDutDutyMaxAppliedPM −=

BANCA DATIUN Comtrade

FAOSTAT Agricultural data

MACMAP

DBTAR

World Bank WDI.

LOG O NON LOG?OLS:

Inconsistenza dei minimi quadrati

Esclusione delle osservazioni dei flussi bilaterali quando essi sono uguali a zero

Esogeneità o endogeneità del margine

SAMPLE SELECTIONPOISSON

Risolve il problema della selezione del campione

Fornisce stime dei parametri più consistenti rispetto al modello OLS

Il flusso commerciale è espresso in livello

Dunque il modello gravitazionale può essere stimato direttamente nella sua forma moltiplicativa

Variabile dipendente: flusso delle Importazioni dell’EU in log

Total Agricultural Trade Agricultural Trade at HS6

GSP 0.041*** 0.014***

[0.000] [0.002]

DRUG 0.032*** 0.052***

[0.001] [0.009]

EBA -0.092*** 0.049**

[0.001] [0.022]

ACP 0.072*** -0.001

[0.000] [0.011]

MED 0.048*** -0.002

[0.000] [0.002]

Observations 2574124 111156

R-squared 0.069 0.030

OLS

LSDV

Variabile dipendente: flusso delle Importazioni dell’EU in log

TOTAL AGRICULTURAL TRADE

GSP 0.019

[0.013]

DRUG 0.042

[0.047]

EBA 0.033

[0.034]

ACP -0.017

[0.054]

MED -0.000

[0.008]

Observations 111156

R-squared 0.101

Poisson Variabile dipendente: flusso delle Importazioni dell’EU in livello

Total Agricultural Trade Agricultural Trade at HS6

GSP 0.025*** 0.031*

[0.003] [0.018]

DRUG -0.006 0.151***

[0.005] [0.052]

EBA -0.039*** 0.008

[0.015] [0.078]

ACP 0.039*** -0.008

[0.004] [0.098]

MED 0.024*** 0.006

[0.002] [0.013]

Observation 2574187 2574187

Poisson per classi di prodotto

Beverages

Fisheries Products of animal origin

Live trees

trade GSP 0.200 -0.003 0.080 [0.135] [0.068] [0.064] DRUG 0.551 -1.381 -0.262 0.114*** [1.878] [3.099] [1.257] [0.019] EBA -0.014 6.142*** 0.018 -2.842*** [0.069] [2.325] [0.099] [0.891] ACP -0.060 0.130 -0.052 -0.371*** [0.254] [20.894] [0.075] [0.102] MED -0.010 -2.338*** -0.113 0.013 [0.133] [0.891] [0.105] [0.019] Constant -178.494*** -644.649 -262.468*** -223.041*** [33.210] [.] [55.549] [56.164] Observations 307118 10021 80151 650595 Robust standard errors in brackets: * significant at 10%; ** significant at 5%; *** significant at 1%

Poisson per classi di prodotto

Fruits Lacs gums other veg.

Oil and fats Sugar Dairy products Vgeatbles

trade trade [0.137] [0.200] [0.052] [0.202] [0.645] [0.489] GSP 0.579*** -10.780*** 0.002 0.340*** -0.012 -0.009 [0.188] [3.940] [0.060] [0.100] [0.185] [0.027] DRUG -0.031 -4.052** -0.032 -0.049 -0.037 -0.145 [0.140] [1.593] [0.115] [0.035] [0.112] [0.112] EBA -0.011 0.385** 0.111*** 0.001 0.105 -0.067 [0.086] [0.186] [0.029] [0.042] [0.082] [0.110] ACP 2.514 -0.132*** 0.027 0.517 -0.016 [2.162] [0.049] [0.092] [0.661] [0.104] MED -70.893*** -0.429 0.390 -46.775*** -80.293 [9.279] [1.038] [2.157] [7.747] [61.922] Constant 74.132 439.299 3.768 -40.423 -289.290 348.285** [107.152] [0.000] [95.621] [159.065] [0.000] [150.040] Observations 26706 33344 255288 116738 33368 60030 Robust standard errors in brackets: * significant at 10%; ** significant at 5%; *** significant at 1%

ENDOGENEITA’Hausman Test

---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | iv ols Difference S.E. -------------+--------------------------------------------------------------- GSP | -2.787519 .0130684 -2.800587 5.027994 GSPP | 1.249796 .0427565 1.20704 2.870192 EBA | -119.2307 .0614316 -119.2921 245.7936 ACP | -4.121271 .0024707 -4.123742 15.76175 MED | -.7029799 -.0018632 -.7011167 4.068847 GDP IMP | -3.901606 -.2951571 -3.606449 8.369525 GDP EXP | -4.219888 .2137161 -4.433604 10.49325 POP IMP | 4.180563 .6573408 3.523222 8.354072 POP EXP | 2.791263 -.0709167 2.86218 6.465209 DIST | 1.550102 .05469 1.495412 3.122264 BORDER | .2591588 .415486 -.1563272 1.739564 LANGUAGE | .180223 -.1570396 .3372625 2.426247 COLONY | 1.626304 .2050625 1.421242 1.520422 ------------------------------------------------------------------------- b = consistent under Ho and Ha; obtained from ivreg2 B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from regress Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(13) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 4.44 Prob>chi2 = 0.9855

Prove di RobustezzaGDP per capita al posto di GDP

Produzione al posto di GDP

Massimo valore del margine di preferenza

Margine su MFN

Considerazioni finali Le prove di robustezza del modello confermano i risultati

Il SPG sembrerebbe essere in grado di incrementare le esportazioni dei PVS

Il SPG DRUG sembrerebbe avere affetti negativi

L’EBA presenta una evidenza mista, la stessa considerazione può essere fatta per i paesi appartenenti all’area del bacino del mediterraneo

L’accordo di Cotonou sembrerebbe avere un impatto positivo sul trade

Ulteriori SviluppiNegative Binomial Regression

Regole dell’Origine

Grazie per l’attenzione