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自由贸易区的边界效应
摘 要
本文考察了从欧洲生产商到各种欧洲港口的葡萄酒出货量。 本研究的问题聚焦于分类讨论，包括港口的性能，距离，以及是否必须跨越国界到达港口。 使用混合羅吉特模型，我们发现距离，性能和国家边界对不同规模的托运人的港口选择产生不同的影响。 使用估计结果，我们计算各种尺寸的国家边界的距离等同物。 我们发现在欧洲自由贸易区内边界效应是不平凡的和不对称的。
关键词：贸易壁垒，双边贸易，距离当量，边界效应
1.简介
距离和国界一直是国际贸易格局理论与实践研究的重点。同时，经济学运输方面文献也在询问了是什么影响托运人关于使用哪个港口做出的决定。本文通过重点关注欧洲那些经常跨国界的葡萄酒酿商做出的分类航运决定，为两方面因素（距离和国界）的研究做出了贡献。在考虑到允许不同尺寸的托运人的偏好异质性的前提下，我们首先模拟和讨论对装运水平港口决策的影响。然后，我们使用估计结果来计算不同大小的托运人的相对的国际边界的距离。
这项研究从现有文献中分为四个方面：首先，使用离散的选择框架，我们同时考虑到特定托运人和几个可能目的地之间的距离和边界; 第二，我们通过使用混合羅吉特模型估计器来调解托运人偏好中的不可观察的异质性; 第三，我们的数据描述了个人出货量，而不是国家或行业层面的汇总交易量，即我们调查个人决策而不是决策总和。 第四，我们衡量每批货物的起点与托运人选择的港口之间的准确距离，而不是国家首都或经济活动中心之间的距离。
对结合了多种不同商品的出货量的聚合贸易额的研究，隐含地假设汽车制造商的运输决定与生产家具或消费电子产品的运输决策相同。 然而，这种假设不能使用聚合数据进行测试。 为了避免这个问题，我们专注于一种特定的商品(葡萄酒),我们利用个人货运的数据。 葡萄酒是相关研究商品，这是因为其区域重要性（葡萄酒是从欧洲出口到美国的最常见的商品），它的航运需求比较均匀，例如制冷，葡萄酒出货是可分割的，等等。葡萄酒的运送量可以从几箱到许多箱。
我们利用PIERS贸易情报数据库制作的数据，这个数据描述了2006年7月至2007年6月间葡萄酒的集装箱化货物运输。这些运输都是从欧洲贸易自由区的原产地港口到同一区域内的16个可能的港口之一。为了预览我们经验结果，我们在各种规模的托运人的离散选择框架中发现统计上和经济上有的意义差异。 例如，港口表现对选择特定港口的可能性随托运人规模而增加。 此外，我们发现，从托运人到特定港口和跨国界的距离都减少了选择特定港口的可能性。 为了与边界效应相关文献联系起来，我们使用经验结果来计算国家边界的距离。 我们在欧洲自贸区内发现了边界效应是不平凡的和不对称的
2.文献综述
很自然地，地理，尤其是距离，是最主要的阻碍商品和人口移动的障碍之一。在大多数研究中，距离是运输成本的代理，被发现是贸易流动的一个重要决定因素。除了距离以外，语言、货币、加入区域或全球贸易协定，拥有一种共同的法律文化，以及一个或两个贸易国家都是内陆国家，也被证明影响了贸易模式和流动(例如，安德森和Van Wincoop，2003年，Van Wincoop和Van Wincoop，2011年，Van Wincoop等人，2005年，1999年)。
距离对贸易的显著的负面影响似乎是显而易见的，但与直觉相反，估计的距离效应一直在增加，而不是随着时间的推移而下降。 这与当前全球化浪潮带来的“距离死亡”的观念相矛盾，而这种距离难题在许多国际贸易研究中引起了人们的关注。几位研究人员，包括Brun等人 （2005）和Coe等人 （2007），发现距离的影响随着时间的推移而下降，而Leamer和Levinsohn（1995）和Disdier和Head（2008）的研究未能发现距离随时间的影响减少。 Disdier和Head的结论是，他们对103项独立研究中1,467项距离系数估计的系统分析“对于那些认为技术变革彻底改变世界经济造成空间分离影响衰退或消失的人来说是一个挑战”。
经过长期的使用，将双边贸易额作为两国国家产品的主要功能，以及它们之间的距离的标准的重力模型被安德森和Van Wincoop(2003)彻底改变了。他们的非线性重力模型意味着双边贸易在贸易成本中是零均衡的，他们指出，这可能是引力模型估计没有发现贸易对时间的距离不太敏感的主要原因。
国界
引起经济学家关注的另一层面就是国界（例如，Combes等，2008）。 经验证据表明，越过国家边界虽然本身是一个相当微不足道的距离，但可以增加国际贸易格局里相当大的有效的距离。 鉴于世界范围内降低关税和非关税壁垒的趋势由于经济自由，多边和双边自由贸易协定的扩大以及后勤和运输成本的降低，边界效应依然那么明显令人困惑，大量的实证文献提供了国际贸易边界效应依然巨大的证据。
麦考拉姆（McCallum，1995）发现，美国与加拿大的边界使得加拿大的省份相比美国的交易额增加了22倍。 进一步的研究证实，在一体化和文化同质国家之间的贸易中存在严重的家庭偏见，其中自由贸易协定应该以其他方式加强国际贸易。 例如，Helliwell（1996年和1998年）通过从NAFTA后期分析美国和加拿大之间的贸易来证实McCallum的原始调查结果，并显示国际贸易下降了十二分之一。
欧盟国界也得到广泛的研究。 陈（2004）估计，欧盟国家自身交易平均水平比与其他欧盟国家多出六倍。 Nitsch（2000）发现，边界可以使欧洲国家之间将贸易减少了6.8倍。 Turrini和Ypersele（2010）显示，缺乏边界可以使经合组织国家之间贸易提高了约9.5倍。
国际贸易的摩擦效应已经在实证研究中经常记载，但对其根本原因尚未达成共识。 Turrini和Ypersele（2010）指出，汇率波动，各国非关税壁垒和规律性差异，信息障碍和商业网络的作用薄弱机构和广泛的腐败等多个因素都被认为是边界影响的部分原因。
使用描述经合组织国家的数据，他们表明，在排除国家特定因素，距离，共同边界的存在和共享语言之后，当两个贸易伙伴之间的法律制度存在显着差异时，国家边界的影响最重要。 他们发现两国“具有相同法律程序来退还无偿支票”的贸易比“全面区分[法律]程序”高出百分之七十。
一些研究表明边界效应的大小与国内和进口货物之间的替代程度之间的关系。 例如陈（2004）显示，在欧盟的大宗商品如混凝土，石头或迫击炮，都经历了很大的边界效应。 此外，Wolf（1997）和Hillberry和Hummels（2005）认为，由于寻求降低运输成本的企业的空间聚集，边界效应可能内生地出现。
使用城市对之间的类似商品的价格分散来检测边界效应。 恩格尔和罗杰斯（1996）显示，越过美加边界相当于穿过75000英里的距离。 Depken和Sonora（2002）发现，墨西哥 - 美国边界的影响相当于跨越3,642到44,765多英里的距离。 欧芹和魏（2001）估计美国和日本之间的边界非常广泛，相当于增加4.3万亿英里或7,314.79光年。 距离，单位运输费用和汇率变动性可能是对观察到的边界效应的解释。
港口性能
本研究中使用的数据描述了从葡萄酒酿造商到欧洲各个出发港口的个人货物。由于港口是连接内陆分销网络的全球海事网络的结点，港口效率，基础设施，可及性和连通性已被公认为港口选择的重要因素。尽管有大量文献侧重于港口特征，但研究人员还没有通用的港口级效率指标，也没有统一的港口性能指标。 “全球竞争力报告”（GCR）在国家层面报告港口效率，一些经济学家通过数据包络分析，随机边界分析，多元分析和回归模型估计了个人港口效率（Cullinane和Song 2006; Wanke et al。2011; Tang et al。，2008; Clark et al。，2004; Blonigen和Wilson，2007）。我们不能利用他们对港口效率的估计，因为他们的样本不全面，不包括我们在这项研究中使用的港口。
认识到测量港口效率和性能的困难，Malchow和Kanafani（2004年）使用船舶的平均容量（以TEU为代表的港口吸引力），Veldman等人 （2003）使用班轮服务频率，Tiwari et al。 （2003）在其港口选择分析中使用船舶尺寸和港口吞吐量。 Tongzon（2009）从港口效率，货物处理能力和可靠性，船舶访问频率，起重机提升的集装箱数量，集装箱泊位数量和延误时间方面来估算港口吞吐量（港口业绩指标）。 较高的可信系数表明端口吞吐量可能是港口属性的可靠聚合。 因此，我们使用港口的吞吐量作为我们测量港口性能的集装箱加载量。
3.实践方法和数据
方法
已经表明，引力模型可以与罗杰特型模型相关（Anderson 2010）。 然而，在港口选择文献中受欢迎的罗杰特模型不能捕获异质偏好，并且不能由独立（横截面）观察结果作为相同决策者的重复选择。罗杰特模型的另一个众所周知的限制是不相关的替代方案（IIA）的独立性，它限制了选择之间的关系。 为了避免这些限制并利用我们数据的丰富性，我们采用了一个混合的罗杰特框架，与航运行业的不可观察或难以衡量的变量的经济现实相匹配。
计算开发和易于模拟使用更复杂的方法来估计更逼真的行为模型，由于计算复杂度，以前是不可接受的（Train 2003）。 对罗杰特限制的一个确定的解决方案是允许个人偏好的变化。 换句话说，将误差项分解为两个部分; 第一个部分可以通过替代方法相关，并通过允许随机偏好来捕获不可观察的口味异质性，其余部分是相同和独立分布的错误。
让人（n）选择替代（i）的实用程序是Uni = nxni ni，其中n是对于具有密度f（）的个体变化的观察属性的偏好矢量，并且是iid极值错误项。 个体n选择替代i的概率是在不同的beta;值下评估的对数公式的加权平均值，给出权重通过密度f（beta;）; 在大多数应用中，密度函数被指定为正常或对数正态。 混合逻辑概率是通过所有可能的标准逻辑概率的积分获得的：
混合逻辑可适应各种行为，避免了以上来自罗杰特的限制（Behrens和Pels，2012），并已广泛应用于工业组织和运输文献（例如，Hastings等人，2005; Hensher和 Greene，2002; Hess and Polak，2005）。
数据
本研究中使用的数据描述了从2006年7月至2007年7月期间，共有5,732个不同托运人对16个欧洲港口的欧洲葡萄酒门对门出货量达32,097次。在我们的估算策略中的许多托运人进行了反复筛选。数据包括通过美国海关和边境自动化清单系统（AMS）提交的信息以及在各个港口提交的清单。 这些原始文件已被数据提供商Port Import Export Reporting Service（PIERS）更正，交叉引用和改进，并作为PIERS Trade Intelligence数据产品（PIERS，2007）分发给用户。这些数据包括每个货物的属性，包括提单，运输公司的名称和地址，根据协调商品说明和编码系统出货的商品描述，二十英尺当量单位（TEU）， 货物的估计值和重量，承运人，转运港口，运输前位置，美国入境口岸和美国收货人及其地址（如果货物没有运到第三国）。
图1描绘了样本中欧洲港口和葡萄酒托运人的空间分布，以总TEU为单位。 图1a显示，有三个非常大的港口，四个中型港口，以及欧洲葡萄酒生产商运往美国的几个较小的港口。 图1b描绘了欧洲葡萄酒托运人在整个欧洲的空间分布。 大多数葡萄酒托运人，正如预期在西班牙，法国，德国和意大利（该地区生产最多的葡萄酒的四个国家）。 表1报告了样本中包含的原产国及其总出货量（以标准箱）。
图1b可以看出，托运人的规模差异很大。 图2显示，基于数据中报告的总TEU的托运人规模分布偏向较小的托运人。 虽然我们的数据中的五大托运人占意大利葡萄酒的58％，法国的葡萄酒出口额为40％，西班牙则为46％，但也有大量非常小的托运人也向美国出口葡萄酒。在5,732名独家发货人中，3,072份样本中少于1 TEU，合计占意大利出口美国总额的0.6％，法国为1.3％，西班牙为2.5％。 这反映了几位研究人员讨论的欧洲葡萄酒行业的分散结构（Bardajiacute;和Mili，2009; Chandes等，2003; Garcia et al。，2012）。
表2报告了样品年份的葡萄酒出货量以及样品中每个港口所有葡萄酒出货量的百分比。 可以看出，里窝那港最常选择的是22％，其次是拉斯佩齐亚（18％），勒阿弗尔（16％），巴塞罗那（8％），安特卫普（8％），热那亚（7％），Fos（7％）和鹿特丹（5％）。其他被选择港口没有超过总选择的百分之五。
我们的实证分析旨在通过一些可能的变量来解释港口选择。 与每个选择只有一个观察值的标准罗杰特模型不同，在混合罗杰特框架中，每个选择都有J个观察结果，其中J是决策者可用的选择数。 因此，对于每个决策，有十六个观察值（每个港口一个），其中十五个具有取值为零的因变量，一个值为1。
为了捕捉邻近和运输成本的重要性，解释变量包括从托运人的位置到各个港口的距离（距离）; 如果港口是最接近的港口，则取值为1的指示符，否则返回0（本地港口）; 如果边界越过，则取值为1的指标，否则为零（跨界）; 吞吐量作为港口性能（性能）的度量; 与美国目的地（海洋距离）的海洋距离。
我们以各种方式控制托运人异质性。首先，这个模型是根据大小不同的托运人来估计的根据每年小于5 TEU的葡萄酒，5至50 TEU，50至300 T
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