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3.2 “关税测量法”与现实情况的比较分析

3.2.1 “关税测量法”的基本思想与测度方式

“关税测量法”最早由Handley于2014年在研究澳大利亚贸易政策不确定性降低对其进口的影响时提出,是目前有关贸易政策不确定性影响的微观实证研究中运用得最为广泛的方法(龚联梅,钱学锋,2019)。该方法的核心思想在于:贸易政策的不确定性主要体现为进口国关税税率的不确定性,最惠国待遇虽然使得进口国目前对进口商品征收较低的关税,但在未来一段时间内,进口国仍然有可能将现行进口商品税率提高到该国税法规定的最高水平,最高税率和现行税率之间的税率差异(以下简称“税率差异”)就是贸易政策不确定性的来源,并且由于面临税率差异,不同类型进口商品所面临的贸易政策不确定性也具有一定的区别。

上述核心思想可以总结为以下两个关键性论点:

第一,出于贸易保护主义或其他方面的原因,进口国有动机在未来合法地提高进口商品关税税率。国际贸易中的基本事实可以为该论点提供论据,如澳大利亚坚持认为自身既不是发展中国家,也不是完全工业化的国家,并要求灵活地征收关税以保护其具有成本劣势的幼稚产业(Snape et al.,1998);1980—1999年,美国国会每年都会对“是否给予中国最惠国待遇”进行审议,如果中国失去最惠国待遇,则中国商品出口到美国就有可能被征收非正常贸易伙伴关税(或称为第二类关税),其中最惠国待遇平均税率约为4%,而非正常贸易伙伴关税的平均进口税率约为31%;虽然WTO规定各成员间相互征收的进口关税税率不得超过其规定的关税上限,但是仍然有税目占比超过30%的商品在被提高进口关税税率后,进口国无须向出口国进行赔偿(Bchir et al.,2006)。

第二,由于面临税率差异,不同类型进口商品所面临的贸易政策不确定性也具有一定的区别。对于这一论点,Handley和Limão(2017)的论证过程最为完备,其在针对中国加入WTO前后所面临的贸易政策不确定性进行研究时,首先从经济学直觉的角度出发,认为在中国加入WTO前,如果美国取消了中国的最惠国待遇,中国的出口到美国的商品就会被征收,此时中国的出口商会因为被收取更高的产品进口关税而遭受损失;相应的,关税差异大的产品出口商将会受到更为严重的损失,因此其出口量和出口产品价格受贸易政策不确定性的影响也就越大。

除上述分析外,Handley和Limão(2017)还构建了一个具有垄断竞争市场结构的异质性企业出口决策模型,并从企业决策均衡方程中推导出企业的出口额对数增长率ln R 与税率差异 [1] 的函数 存在线性关系,并基于美国从中国进口商品的微观数据,利用Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验证明了中国加入WTO以后,高税率差异的商品和低税率差异的商品在出口增长率和产品价格变动方面均存在显著差异,进而采用半参估计(semiparametric fit)方法对ln R 的关系进行拟合,最终确定贸易政策不确定性TPU与税率差异 的关系满足TPU=1-

与前文所述不同,Pierce和Schott(2016)在研究中国加入WTO的影响时,直接用不同情况下潜在的最高关税税率和目前适用的关税税率的差额来衡量中国商品出口到美国所面临的贸易政策不确定性变化,而Handley和Limão(2015)在对葡萄牙加入欧共体前后贸易政策不确定性变化的影响展开研究时,测度不确定性的方式为TPU= ,其中 σ 为商品的进口替代弹性。虽然这两种测度贸易政策不确定性的方法在计算公式上存在一定差异,但是核心思想一致,即通过衡量潜在的关税变化幅度来测度贸易政策不确定性(余智,2019)。

从前文中“关税测量法”的核心思想和测度方式可以看出,虽然该方法计算简单,并且能够体现不同类型的产品所面临的不确定性差异,但是该方法能够准确衡量贸易政策不确定性存在一个十分关键的前提假设,即假设当“坏”事件发生时,进口国会直接取消别国进口商品的最惠国待遇,而不是针对个别商品征收反倾销税或反补贴税,同时也不会采取其他附加措施。这一前提假设相对较强,通常采用这种方法测度贸易政策不确定性需要研究者对关税税率的几种潜在变动结果具有很强的信心,现有研究多以某个国家加入多边贸易组织或签订双边贸易协定的具体事件作为分析对象(龚联梅,钱学锋,2018),并在研究开始之前需结合客观史实分析该假设的合理性,极大地限制了该方法的适用范围。

[1] Handley和Limão(2017)在论文中将中国出口到美国的商品所面临的关税差异表示为 τ 2 / τ MFN ,其中 τ 2 =ln(1+ T 2 ), τ MFN =ln(1+ T MFN ), T 2 为美国进口商品第二类关税税率, T MFN 为美国进口商品的最惠国待遇税率。 w6sFm7RmbkdpcB8UjFe9TCbj/0L1O+5jGxGqQjV9UvNftBT9Y09q+uZKXIPOvMTR

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