使用机器学习评估深贸易协议的影响

优惠贸易协定(正在)最近几十年已经变得越来越频繁,越来越复杂,这使得重要的评估如何影响贸易和经济活动。现代和平包含一系列规定除了降低关税等众多领域的服务贸易、竞争政策、公共采购。为了说明这非关税扩散条款,图1显示了正在生效的份额和通知WTO 2017,覆盖选定的政策领域。40%以上的协议包括规定,如投资、资本流动和技术贸易壁垒。和超过三分之二的协议封面等领域竞争政策和贸易便利化。

图1所选政策领域的份额正在覆盖

请注意:图中显示的比例正在盖一个政策领域。来源:霍夫曼,Osnago和太阳(2019)。

最近的研究试图超越估计总体和平对贸易的影响,并试图建立个人的相对重要性PTA规定(例如科尔等人。2016年,Mulabdic et al . 2017年,Dhingra et al . 2018年,Regmi和Baier 2020)。然而,这些尝试面对困难的数量规定包含在协议正在非常大而和平的数量提供给研究(见图2),因此很难单独的个人对贸易流动的影响。

图2规定的数量随着时间的推移和平

源:Mattoo et al。(2020)。

研究人员试图解决日益增长的复杂性正在以不同的方式。例如,Mattoo et al。(2017)使用规定的数作为衡量达成协议的“深度”,检查是否给定PTA后贸易流动的增加相关措施。Dhingra et al。(2018)集团规定分类(如服务、投资和竞争条款)并检查这些“规定包”对贸易流动的影响。显然,这些方法在不允许的成本确定每组中的各个条款的影响。

新方法

在最近的研究(Breinlich et al . 2022年),我们采用机器学习的技术文献,至少绝对收缩和选择算子(套索)的背景下,选择最重要的规定和量化其影响。更准确地说,我们适应的“严格的套索”方法Belloni et al .(2016)先进的贸易引力模型的估计(例如Yotov et al。2016年,怀德和Zylkin 2021)。1

与传统评估方法,如最小二乘法和基于优化的最大似然估计的样本内适合模型,样本内符合精简优化样本外套索余额,同时选择更重要的解释变量,并估计其对贸易流动的影响。在我们的环境中,套索通过缩小个人条款为零和的影响逐步消除那些不产生重大影响的适合模型(一个直观的描述,请参阅Breinlich et al . 2021;更多细节,请参阅Breinlich et al . 2022年)。的严格的套索Belloni et al .(2016),一个相对最近的套索,改进这种方法,考虑到特殊的数据,只有保持变量的方差被发现有一个统计模型的大影响健康。

因为严格的套索倾向于支持非常吝啬的模型,可能会错过一些重要的条款。为了解决这个问题,我们介绍两种方法来识别潜在的重要条款可能遗漏的严格的套索。的方法之一,我们称之为“冰山套索”,包括回归每个选择的规定严格的套索在所有其他规定,确定相关变量的目的,最初错过由于共线性规定选择的初始步骤。其他方法,称为“引导套索”,增加一组变量的变量选择的插件套索选择当严格的套索引导。

结果和警告

我们使用世界银行数据库深贸易协定,我们观察283和平和305“基本”分为17个类别详细规定在图1.2 8规定严格的套索选择与后增加贸易流动密切相关的实现各自的和平。如表1中详细说明,这些规定是在反倾销领域,竞争政策,技术贸易壁垒,贸易便利化。

表1规定的严格的套索

在这些结果的基础上,冰山套索过程标识一组42规定,引导套索标识30至74条款,可能会影响贸易,这取决于它是如何实现的。因此,冰山套索的规定和引导套索方法选择集小到可以解释和足够大给我们一些信心,他们包括更多的有关规定。相比之下,基于交叉验证的传统实现套索选择133条款。

令人放心的是,冰山套索和引导套索选择类似的规定,主要与反倾销相关,竞争政策,补贴,技术贸易壁垒,贸易便利化。因此,尽管我们的结果没有因果关系解释,因此,我们无法确定哪些规定更重要的是,我们有理由确信这些领域的规定是对贸易产生了积极的影响。

除了识别的规定更有可能影响贸易,我们的方法也提供一个估计的贸易流动的增加与所选的规定。我们使用这些结果来估计不同的影响已经实现和平。表2总结了估计效果选择正在使用不同的方法获得我们介绍。,例如,Baier et al。(2017年和2019年),我们发现各种各样的影响,从很大的影响在协议,包括许多选择在协议条款无效,不包括any.3

表2还表明,不同的方法会导致截然不同的估计,因此这些结果进行解释时需要特别谨慎。如上所述,我们的结果没有因果关系解释。因此个人和平的预测效果的准确性取决于选择的规定是否有因果影响贸易或作为一个信号存在的规定有因果效应。当这个条件成立,基于该方法的预测可能会相当准确,Breinlich et al。(2022),我们报告仿真结果表明是这样。不过,可以想象场景预测基于我们的方法大大失败;例如,它可能的情况是,PTA是错误地测量零影响尽管拥有许多真正的因果关系规定。最后,我们注意到,我们的结果也可以用来预测新和平的影响,但同样的警告。

表2部分影响选择和平估计不同的方法

结论

我们提出了一个正在进行的研究项目的结果,我们已经开发出新的方法来估计个人PTA规定贸易流动的影响。通过适应技术的机器学习文学,我们开发了数据驱动的方法来选择最重要的规定并量化其对贸易流动的影响。虽然我们的方法不能完全解决这一根本问题识别因果影响贸易的规定,我们可以取得相当大的进展。特别是,我们的研究结果表明,有关反倾销规定,竞争政策,补贴,技术贸易壁垒,贸易便利化的程序可能会提高和平的贸易增长的影响。在这些结果的基础上,我们能够估计的影响个人的和平。

本专栏作者注:更新和扩展Breinlich et al。(2021)。参见费尔南德斯et al。(2021)。

引用

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尾注

1我们的方法补充了一个采用Regmi -拜尔(2020),使用机器学习工具来构建组织的规定,然后使用这些集群在一个重力方程。这两种方法之间的主要区别是,Regmi -拜尔(2020)使用所谓的一种无监督的机器学习方法,它只使用规定的信息形成了集群。相反,我们选择使用规定监督方法,还考虑贸易的规定的影响。

2基本规定正在包括实质性条款的设置(那些需要特定集成/自由化的承诺和义务)+程序之间的学科,透明度,要求执行或目标,实现实质性的承诺(Mattoo et al . 2020)。

3拉索值得注意的是,基于传统的交叉验证方法导致极其dispersedestimations贸易效应,其中一些显然是难以置信的。这进一步说明了我们提出的方法的优越性。