Макроекономија Економске анализе, Србија, окружење, и међународна економија
Napomena: Formule nedostaju usled tehničkih teškoća za unos. Zainteresovanim korisnicima prosledićemo rad u word-u, sa nedostajućim formulama/jednačinama.
Abstrakt
U prethodnim godinama negativni ekonomski šokovi se iz Zapadne Evrope prelivaju u Srbiju kroz smanjivanje vrednosti njenog izvoza. Srbija izvozi oko 90% robe u Evropsku uniju i zemlje CEFTA, te je izuzetno osetljiva na pad tražnje u ovim zemljama. Često se sugeriše da bi Srbija trebalo da geografski diversifikuje izvoz kako bi ublažila intenzitet negativnih šokova iz Evrope. Gravitacioni model nam može ukazati gde postoji najveći potencijal za preorijentaciju izvoza, kao i na skrivene mogućnosti za rast izvoza u pojedine članice EU.
Ključne reči: Izvoz, Gravitacioni model, međunarodna trgovina
Abstract
Over last several years global recession and consequent spiral of events in Western European economies. Have adversely affected Serbian exports. The destination for about 90% of Serbian exports are EU and CEFTA countries, hence Serbian exports tend to be sensitive to shifts of aggregate demand in these countries. It is sometimes suggested that Serbia would have benefit from geographically diversifying its exports in order to counteract cyclical vulnerability to volatility of aggregate demand in Western European countries. This as well implies that that there is a suspicion that geographical structure of Serbian exports is not optimal. Gravity models of international trade are often employed as a “first-instance” tool to assess a country trade potential in respect of its trade partners. In this paper we too employ gravity model as the first instance tool in order to establish if Serbian exports to individual countries, its trading partners, is fulfilling its potential.
Key words: Exports, Gravity model, International trade
- 1. Uvod
Izbijanje svetske ekonomske krize u 2008. godini pokazalo je da se većina zemalja u svetu nalazi u sistemu spojenih sudova, i da se kriza izuzetnom brzinom širi kroz prostor. Zastoj u svetskim finansijskim tokovima izazvao je nagli pad međunarodne trgovine, dobrim delom i usled pada cena primarnih proizvoda, a pad trgovine je uticao na veliki pad industrijske proizvodnje i smanjenu investicionu aktivnost. Posmatrajući promene u broju zaposlenih lica u većini zemalja je došlo do najvećeg smanjenja u prerađivačkoj industriji i građevinarstvu.
Da je rast izvoza osnov za privredni oporavak postalo je opšte mesto ne samo u akademskoj komunikaciji. Problem je identifikovati mogućnosti, kako, da do izvozno-orijentisanog oporavka i dođe, kojim makroekonomskim politikama, regionalnim preorijentacijama, i slično.
Osnovne karakteristike srpskog izvoza su:
– jedan od najmanjih udela izvoza van Evrope među evropskim zemljama;
– među evropskim zemljama sa najnižim jediničnim vrednostima izvoza;
– u svetu jedna od zemalja sa najmanjim stepenom koncentracije izvoza;
– visok udeo malog broja zemalja u ukupnom izvozu – prvih šest zemalja učestvuje sa 54%, a prvih deset sa 70% u ukupnom izvozu.
Pri ovim osnovnim karakteristikama izvoza Srbije, upotreba gravitacionog modela može da „osvetli“ pravce i moguće zemlje partnere za dalji rast izvoza. Gravitacioni model, međutim, ne može da pruži odgovore zašto je stanje takvo kakvo jeste: izvoz usitnjen u mnoštvu proizvoda, a visoko koncentrisan na mali broj zemalja, uz niske jedinične vrednosti plasirane robe.
Gravitacioni model je relativno intuitavan opis trgovinskih tokova među zemljama čiji se temelji zasnivaju na principima fizičkih zakona gravitacije. Pojednostavljeno, preuzimajući direktno iz Njutnovih zakona, teorija gravitacionog modela međunarodne trgovine formuliše propoziciju koja pretpostavlja da trgovinski tokovi između dve zemlje rastu što je veći kombinovani GDP tih zemalja, i da su obrnuto proporcionalni distanci između dve zemlje, koja u specifikaciji modela služi kao pojednostavljena reprezentacija transportnih troškova.
Gravitacioni modeli su čest predmet akademske kritike koja ukazuje na to da primena prirodnog fizičkog principa preterano pojednostavljuje realnost stvarnih trgovinskih tokova. Također, tehnološke inovacije sve više omogućavaju direktnije i posrednije posmatranje trgovinskih tokova, ponekad eliminišući potrebu za teoretskim pristupom u modeliranju odnosa u trgovini, na način na koji to čine gravitacioni modeli.
Na primer, osim reprezentacije međunarodnih trgovinskih tokova, gravitacioni modeli često koriste istorijske i trenutne makroekonomske, trgovinske i demografske trendove da bi modelirali i dali reprezentaciju budućih potrošačkih navika. Ove analize obično zahtevaju precizne geografske podatke, tako da demografske i ekonomske statistike ovde znaju ići do najsitnijeg geografskog mikro nivoa, dakle do nivoa regiona, grada ili čak do dela grada, prema tome čak do petocifrenog nivoa NUTS klasifikacije[1]. Namera ove vrste gravitacionih modela je da koristeći statistike, kao što su struktura i rast stanovništva, zaposlenost, promet u maloprodaji, raspoloživi prihodi, gustina i kvalitet saobraćajne mreže, blizina velikih čvorišta javnog saobraćaja itd., predvidi buduća potrošačka tražnja, kao i optimalna mesta za lociranje novih tržnih centara, supermarketa, trgovina itd.
Međutim tehnološke inovacije pogotovo razvoj IT nude sve veće mogućnosti za prikupljanje, analizu, i obradu podataka, pa tako veliki trgovinski lanci dobijaju sve veće mogućnosti za direktno praćenje potrošačkih navika. Najočitiji primer za ovo je britanski lanac supermarketa tesco, čija veoma uspešna šema lojalnosti nudi koristi potrošaču i trgovinskom lancu. Potrošači, korištenjem kartice lojalnosti dobijaju potrošački popust koji može biti jedinstven u tome da je dizajniran i usmeren na potrošačke navike konkretnog potrošača, te je popust dizajniran i usmeren ka grupi proizvoda koje konkretni potrošač inače troši. Istovremeno kartica lojalnosti nudi tescu informaciju o potrošaču do detalja koje uključuju ime i adresu potrošača, proizvode koje potrošač kupuje kao i mesta gde ih kupuje. Dakle tesco u realnom vremenu može da posmatra individualnog potrošača, šta potrošač kupuje, koliko putuje do supermarketa, i ovu informaciju koristi za buduću poslovnu strategiju otvaranja novih trgovina, kao i radi optimiziranja logističke mreže. Dakle, za potrebe tesca gravitacioni modeli postaju sve više prevaziđena metologija, jer nude samo aproksimaciju potrošačkih navika, koje tesco sve više može daleko preciznije i bolje da posmatra u realnom vremenu.
Kritika gravitacionih modela međunarodne trgovine je druge prirode, jer ne postoji način za direktno posmatranje međunarodne trgovine u realnom vremenu. Osnovna kritika gravitacionog modela međunarodne trgovine u pomenutom kontekstu preteranog pojednostavljenja kompleksnosti stvarnosti je ignorisanje čitavog niz socio-ekonomsko-društvenih faktora koji determinišu nivo trgovine između dve zemlje. Dakle, osim kombinovane veličine ekonomija, njihovih distanci, kritičari gravitacionog modela ukazuju i na to da faktori, kao što su moguće razlike u ekonomskim politikama dve zemlje, razlike u pripadnosti carinskim unijama i asocijacijama, učešće u međunarodnim trgovinskim sporazumima, kao i komparativne prednosti i nedostaci dve ekonomije, takođe bitno utiču, a njih gravitacioni modeli ne uzimaju dovoljno u obzir. Također, velika „mana“ gravitacionog modela je činjenica da trgovinsku razmenu među zemljama sve više čini trgovina uslugama, koja često ne ostavlja „fizički trag“, na način kao trgovina u klasičnom smislu, i za koju geografska blizina tržišta ne predstavlja nikakvu komparativnu prednost ili uštedu.
No pored svih kritika gravitacioni modeli se smatraju empirijski među uspešnijima, i relativno dobro objašnjavaju relacije i promene u svetskoj trgovini. I pored toga što skeptičniji kritičari mogu da ukažu i na to da pozitivna relacija sa gdp-om i negativna sa distancom može biti „pokrivač“ za mnogo različitih ekonomskih pretpostavki, rezulati modela su veoma često suglasni sa realnošću, što čini primenu modela popularnim i atraktivnim.
2. Teorijski model
Prema Njutnovim zakonima, gravitaciona sila između tela A i B, sa masama Ma i Mb respektivno, i sa distancom Dab između ta dva tačke je data formulom:
F=cMaMb/D2a,b , gde je c konstanta
U gravitacionom modelu međunarodne trgovine ekvivalent za silu je obim trgovine između zemalja (npr. totalni obim trgovine, ili po komponentama uvoza i izvoza) između zemalja i i j (Tij ), masa je reprezentovana nacionalnih dohocima zemalja, GDPi i GDPj dok je distanca zadržala specifikaciju dab:
Ti,j=CGDPj/Di,j (1)
Tradicionalni pristup primeni gravitacionog modela istorijski počiva daleko više na fizičkim zakonima nego na postulatima ekonomske teorije, a u prethodnih dvadesetak godina učinjeni su ogromni koraci ka „sinhronizaciji“ ekonomske teorije sa fizičkim zakonima prirode.
Značajan spoj ekonomske teorije sa Njutnovim zakonima otpočeo je sa seminalnim radom Tinbergena (1962) da bi dobio koherentniju formu sa Andersonom (1979). Nakon Tinbergena i Andersona sve više je teorejskih proširivanja koja uobličavaju i postavljaju gravitacione modele u okvire ekonomske teorije. Radi dispozicije mi ćemo u veoma kratkim crtama izložiti ideju na kojoj se zasniva Andersonov klasični rad o inicijalnom povezivanju ekonomske teorije sa gravitacionim fizičkim zakonima.
Anderson (1979) je demonstrirao da rešenje za potrošnju pod pretpostavkom Cob-Douglas –ove funkcije može da ima formu Njutnove gravitacione jednačine.
Andersonov pristup je suštinski jednostavan i počinje sa pretpostavkom uravnotežene trgovine između dve zemlje. U modelu Anderson pojednostavljuje stvarnost svodeći svet na dve zemlje, i kao dodatno pojednostavljenje Anderson također pretpostavlja da je proporcija konzumiranja domaće ili inostrane robe konstantna i nezavisna od nivoa prihoda, poreske politike… Tako, proporcija prihoda koju potrošač zemlje 1 troši na konzumiranje robe uvezene iz zemlje 2 je konstanta, a ista relacija važi i u obratnom smeru – proporcija prihoda koju potrošač zemlje 2 troši na konzumiranje robe iz zemlje dva je konstanta.
Ako usvojimo sledeću notaciju:
Xi je izvoz zemlje i u zemlju j,
Yi su prihodi u zemlji i,
wj(i) proporcija prihoda koju potrošači zemlje i potroše na konzumiranje robe iz
zemlje j
Ii Izvoz zemlje i u zemlju j
Ti,j Trgovinska razmjena zemlje i i j
Dakle,
Xi=wi(j)Yj ,
Ii=wj(i)Yj ,
Zbog pretpostavke o balansiranoj trgovini ovo mora da važi:
Ti,j=Xi+Ij=2wj(i)Yj=2wj(i)Yj (1)
Pri tome i prihodi u zemlji i moraju po definiciji biti jednaki zbiru potrošenih prohoda na potrošnju strane i domaće robe:
Yi=wiYi+wiYj=wi(Yi+Yj)
Ali kako je Yi+Yj u našem pojednostavljenom modelu potrošnja sveta onda uvodimo notaciju:
Ysveta=Ys=Yi+Yj (2)
Iz (1) i (2) sledi:
Ti,j=2YiYj/Yj (3)
Jednačina (3) je teorijski oblik jednačine (1) u pojednostavljenom svetu bez frikcije.
Po ovoj tradiciji, a uzimajući u obzir specifičnosti podataka, trgovinska razmena zemalja se može ekonometrijski modelirati kao kombinacija specifikacija vremenske serije sa kros-sekcijskim elementima:
TRj,k,t=CGDPj,tGDPk,t/Dj,k gde: (4)
TRj,k,t je trgovinska razmena zemlje J u zemlju K u godini t
C konstanta
GDPj,t Bruto nacionalni dohodak zemlje J u godini t
GDPk,t Bruto nacionalni dohodak zemlje K u godini t
Dj,k Distanca između zemlje J i zemlje K
Logaritamovanjem obe strane od (2), jednačinu možemo pretstaviti kao regresiju oblika:
+ (5)
Gde je greska sa standardnim gausijanskim svojstvima .
U jednačini smo takođe usvojili konvenciju da logaritam velikog slova označavamo malim italic tipekastom. Tako na primer, u jednačini ln (GDP) = gdp, što omogućava lakšu vizuelizaciju i preglednost jednačina.
Iako je jednačina (5) veoma često u opticaju takođe su česta i alternativna proširenja i specifikacije modela koji, na primer, mogu uzeti u obzir prisustvo granica, njihovu dužinu, identifikovanje zemlje sa ili bez izlaza na more, efekat razlike u blagostanju koji je bitan parametar u trgovinskoj razmeni ako je razlika nivoa blagostanja po glavi stanovnika znatna u dve zemlje, itd.
Prema tome generalni oblik ovih vrsta proširenja modela ima sledeću formu:
+ , (6)
gde
logaritam broja stanovnika zemlje K
jedna od dummy karakteristika u rasponu mogućih karakteristika od i = 0, 1, … , h
- 3. Estimacija modela
U našoj analizi predmet interesovanja je izvozni potencijal Srbije uz pokušaj iznalaženja i utvrđivanja da li je nivo izvoza u individualne zemlje iznad, ispod ili u skladu sa predviđanjima gravitacionog modela.
Kao polaznu osnovu za našu specifikaciju smo uzeli Frenkelovu (1997) verziju modela 6:
+ + (7)
U odnosu na prethodnu notifikaciju umesto subscripta J za generičku zemlju, subsript S je specifičan i označava Srbiju, kao i novi parametar:
izvoz Srbije u zemlju K
Pre diskusije o rezultatima regresije, koeficijentima, želimo da napravimo malu digresiju da bi naglasili da smo u našem modelu, srpske trgovinske razmene, uveli jednu bitnu inovativnu modifikaciju parametra distance, što smo u regresiji (7) dodatno naglasili asteriksom (*) uz parametar distance, dakle
Razlog za ovu inovaciju je činjenica da smo primetili da standardna upotreba distance, bez dodatnih modifikacija, nije adekvatna specifikacija za troškove trgovine, već modeli pokušavaju međunarodnoj trgovini „brutalno“ nametnuti principe prirodnih fizičkih zakona.
Međutim ovakvim pristupom se de facto iz vida gubi suštinska funkcija distance u modelima trgovine, činjenica da su troškovi vremenski promenljivi, kao i suština i cilj samoga modela.
U gravitacionim modelima distanca ima neuporedivo kompleksniju prirodu nego kod fizičkog zakona kod kojeg je relacija, direktna, inverzna i jednostavna. Kompleksnost prirode distance se manifestuje i kroz činjenicu da razdaljina jednim delom sadrži komponentu koja je determinisana navikama i preferancama određenog tržišta, u vezi sa potrošnjom određene robe.
Navike i lične sklonosti mogu potrošače učiniti neracionalnim. Na primer, mi znamo iz iskustva da je, iz nama bliskog okruženja, ivanjički krompir kvalitetan, više smo naviknuti na jadransku nego na marokansku-atlantsku sardinu, poznato nam je da Bugarska proizvodi kvalitetno ružino ulje… Pri kupovini ovih roba teže prihvatamo adekvatne alternative, čak i ako su superiornije cenom i kvalitetom od robe iz neposrednog okruženja za koju znamo da je kvalitetna. Zbog ovoga kao potrošači pri kupovini nekih roba znamo biti „žrtve“ sopstvenih potrošačkih navika i predrasuda. Dakle imamo podsvesne tendencije da konzumiramo proverenu robu, poreklom iz neposredne blizine, ako ta roba ima lokalnu reputaciju da je kvalitetna, jer smo o vlastitom okruženju bolje informisani. Zbog toga je naša sklonost ka kupovini robe iz neposrednog susedstva, koja ima lokalnu reputaciju kao kvalitetna, izražena i relativno neelastična na manje promene cena ovih proizvoda, ili ekvivalentne male promene realnog nivoa prihoda. Međutim, poenta je da i ova naša sklonost fiksna vrednost, jer agregatne sklonosti tržišta mogu biti pod uticajem i manipulacijom marketinških kampanja.
No, u modelu se nismo eksplicitno bavili ovim neracionalnim sklonostima ka potrošnji poznate robe, pošto njegova izolacija, iako interesantna za npr. buduće marketinške kampanje, je za potrebe našeg modela manje bitna. Za naše potrebe je sasvim dovoljno da je ovaj efekat integralni deo generičkih gravitacionih preferansi.
Transportni trošak, s druge strane, je teže zanemariti obzirom da on nije vremenska konstanta, već cena zavisi od troškova transporta, promene poreskih politika, razlika u promenama produktivnosti u dve zemlje…
Naša modifikacija dakle menja uobičajenu ekonometrijsku „ideologiju“ s obzirom na to da smo distancu transformisali od parametra koji je tretiran kao vremenska konstanta, sa svojstvima koje su slične dummy varijabili, u parametar koji je deo vremenske serije, gde je izvor promena transportnih troškova varijacija cene nafte. Ova promena naravno zahteva i modifikaciju konvencija notifikacije parametara sa ključnom razlikom da u našem modelu parametar distance je vremenski varijabilan, te prema tome u subscriptu ima vremensku notaciju
(t) , .
Ako je struktura transportnih troškova kompleksna u prvoj instanci, u našoj trenutnoj modifikaciji transportni trošak je na najjednostavniji način uzet u obzir koristeći Brent cene barela nafte. Dakle, naš modifikovani parametar distance ima formu:
, gde
= lnOt-lnOt-1 ; cena Brent barela nafte u vremenu t
Dakle naš model pretpostavljuje naivnu transmisiju troškova, odnosno da cena transportna ima linearan ekvivalentan odnos sa cenom nafte, što je nerealna pretpostavka, ali neuporedivo bolja od standardnog pristupa koji nemodifikovanjem distance implicitno zanemaruje promenu transportnih troškova.
Što se tiče koeficijenata regresije intuicijom očekujemo da:
(8)
Relaciju (8) je logički najlakše shvatiti kao „elasticitet“ bilateralne trgovinske razmene dve zemlje u odnosu na kombinovanu veličinu dveju ekonomija. Što su veće ekonomije dveju zemalja, logično je da i njihova trgovinska razmena raste, što znači da očekivani predznak koeficijenta je pozitivan, jer smanjenje razmene uz porast dveju ekonomija bi bila anomalija. Treba također naglasiti da vrednosti su teoretski moguće, ali malo verovatne, jer implikacija ovakvog smera relacije je da trgovinska razmena raste brže što je veća kombinovana veličina dveju zemalja. Ovakva relacija bi zahtevala izuzetno otvorene, dinamične, liberalne ekonomije a najbolji potencijalni kandidati za ovakvu trgovinu su Hong Konga i Singapur, Dakle iako je relacija teoretski moguća, praktično je nerealna i zbog toga je odnos (8) očekivan.
Oko parametra populacije smo se dugo dvoumili da li, na koji način da ga uključimo, da bi na kraju odlučili da ga za sada izostavimo. Ali moramo da naglasimo da je jedini razlog zbog čega je parametar distance izostavljen, naša vlastita nedoumica o optimalnom načinu na koji bi parametar populacije trebao da funcioniše u modelu.
Korištenje populacije u bilo kojoj formi u modelu bi povećalo „fit“ modela, ali to stvara znatne nedoumice. Da bi smo objasnili naše dileme razmotrićemo problem kojig korišćenje populacije stvara na primeru modela za trgovinsku razmenu Srbije i Austrije.
Srbija i Autrija su zemlje koje su relativno bliske i one su istorijski, na ovaj ili onaj način, bile i direktni susedi (dakle za vreme Austrougarske i Jugoslavije), sa značajnom trgovinskom razmenom, relativno sličnim populacijama, ali ogromnom razlikom u nacionalnim dohocima, jer je austrijski mnogo veći od srpskog (po glavi stanovnika).
Dakle prosto uključivanje populacija u model ignoriše razlike u bogatstvu dve zemlje, a modifikacije tipa:
nisu adekvatne jer bi penalizovale uvoz Srbije iz Austrije, dok bi istovremeno sugerisale, da bi izvoz u Austriju trebao biti veći nego objektivno optimalan. Suština problema je da bitna determinanta nivoa trgovine između Austrije i Srbije je određena činjenicom da ove dve zemlje su na totalno različitim nivoima ekonomskog razvoja, što determiniše strukturu uvoza i izvoza. Znatnija proporcija trgovinske razmene razvijenih zemalja će se odnositi na usluge za koje geografska distanca ne predstavlja komperativnu prednost ili barijeru u trgovini.
Iako sa dozom skepse, u našoj inicijalnoj verziji modela smo eksperimentalno počeli od „proširenog“ modela koji je uključivao dummy varijabile koje eksplicitnije određuju parametar distance:
+ (9)
, dummy varijabile za prisustvo zajedničke granice i za pomorske zemlje sa standradnom definisanošću ovih promenljivih:
Jedan od razloga našeg skepse je rezultat pokušaja korišćenja dummy varijabile D. Milićevića (2011) u njegovom gravitacionom modelu koji su se pokazali kao neuspešni i nesignifikantni parametri, što je dovelo do bespotrebnog proširenja parametrizacije modela.
Drugi, bitniji izvor naše sumnje je motivisan razlozima zbog kojih smo se odlučili na modifikaciju našeg originalnog parametra distance, dakle zbog neadekvatne reprezentacije karakteristika zbog kojih smo se uopšte odlučili da koristimo dummy varijabilu.
Iz sličnih razloga i ove dummy varijabile zahtevaju određene modifikacije da bi uopšte uspele uhvatiti ove karakteristike na koje sumnjamo da imaju uticaj na nivo trgovinske razmene, zbog kojih smo se uopšte odlučili ove dummy da koristimo.
Dakle, prevashodni razlog za korišćenje ovih vrsta dummy-ja je logička pretpostavka da prisustvo granice i njena dužina determinišu nivo trgovinske razmene između dve zemlje.
Međutim prisustvo i dužina granice na govore ništa o dužini i kvalitetu infrastrukture (putevima i železnicama) koje povezuju dve zemlje, ili o njihovoj pograničnoj demografiji što je u suštinski daleko bitnija determinanta nivoa trgovine.
Podaci
Za potrebe ekonometrijskog testiranja korišćeni su podaci o robnoj razmeni Svetske trgovinske ogranizacije, i podaci o bruto domaćem proizvodu MMF-a.
Za obračunavanje distance korišćeni su internet portali Travelmath i Searates. Pri tome smo za kopnene evropske zemlje izračunavali distancu između glavnih gradova, dok smo za udaljene zemlje obračunavali udaljenost Soluna od Beograda dodajući udaljenost od Soluna do najveće luke zemalja izračunavanja.
Rezultati:
Pre nego što prokomentarišemo naše rezultate potrebno je reći par reči o izboru perioda koji smo koristili u našem modelu, zbog činjenice da je ovaj izbor bio „nameran“ kao i zbog toga što smo svesno težili ka specifikaciji balansiranog kros-sekcijalnog modela. Razlog ovakvom pristupu je težnja ka izbegavanju potencijalnih „tehničkih“ zamki i pogrešnih interpretacija modela, koje bi mogle nastati kao posledica ratova iz devedesetih i trgovinskih sankcija. U stvari još uvek nismo sigurni da su se post-ratni trgovinski tokovi vratili u svoj ravnotežni nivo i potencijal, pa čak ni u ekonometrijsko stanje stabilnosti, ali smo želeli da izborom podataka povećavamo ovu verovatnoću.
Zbog ovoga smo kao predmet naše analize svesno izabrali period 2006 – 2010[2], a proširenje podataka podacima iz ranih 2000-tih smo svesno izbegli sa obzirom na to da taj period delimično podrazumeva međunarodne trgovinske sankcije, i efekte njihovog uklanjanja, i ponovnog uključenja u međunarodne tokove trgovine, što iz ekonometrijske perspektive predstavlja niz strukturnih šokova. Zbog toga naša dilema nije bila da li produžiti vremenske serije uključivanjem podataka iz nešto starije prošlosti, već je verovatnija buduća dilema da li je potrebno podatke dodatno skratiti.
Naš izbor vremenskog raspona podataka nije idealan i zbog podudaranja sa početkom globalne recesije. Problem koji u modelu stvara globalna recesija je činjenica da ulazak individualnih zemalja u recesiju nije bio simultan, već je ovaj tajming funkcija regionalne pripadnosti. Dok su npr zapadno-evropske zemlje uveliko bile u krizi, mnoge istočno-evropske zemlje su nastavile sa solidnim ekonomskim rezultatima. U normalnim uslovima, i da naši podaci podrazumevaju podatke koje zahvataju veći dio ekonomskog ciklusa, ovo ne bi bio problem, ali u našim uslovima ova „nesinhronizovanost“ znatno smanjuje snagu našeg modela, koja jeste solidna, ali duža i stabilnija faza ekonomskog ciklusa bi bez sumnje povećala snagu modela.
U jednom smo momentu bili u dilemi da li da u specifikaciju modela uključimo dummy varijabilu kao identifikator vremena ulaska u recesiju što bi svakako podiglo sveukupnu snagu modela. Od ideje smo međutim odustali jer se kosila sa našim vlastitim principima upotrebe dummy varijabila, a za koju smatramo da se treba koristiti samo u krajnjem slučaju radi neutralisanja tipičnih karakteristika, u podacima za koje smo sigurni da trebaju biti eliminisane, modifikovane ili naglašene. Dodatni problem u ovom konkretnom slučaju je da je dinamika ulaska u recesiju odredila i buduće međunarodne trgovinske tokove tako da „dummy-ranje“ ove karakteristike preti da eliminiše i informaciju o potencijalnoj suštinskoj promeni trgovinskih tokova u zadnjih par godina.
Naš podaci sadrže detalje o trgovinskoj razmeni Srbije sa preko 160 zemalja, od kojih je nivo trgovinskih odnosa sa nekim zemljama beznačajan. Najveću trgovinsku razmenu Srbija je imala sa 15 zemalja:
U našem modelu smo analizirali izvozne tokove Srbije sa trideset i pet najvećih trgovinskih partnera dodajući i nekoliko velikih ekonomija (npr SAD, Brazil, Kina, Egipat, Hong Kong…) koje nisu na listi, a u koje je nivo izvoza iznenađujuće nizak i ispod potencijala.
Regresioni modeli:
+ (9)
+ (9.A)
Rezultati:
| Parametri | Model 1 | Model 2 | |
| Intercept | ᵝ | 13.3 | 13.300 |
| p-value | 0 | 0.000 | |
| gdpS,t;gdpK,t | ᵝ | 0.190 | 0.190 |
| p-value | 0.003 | 0.003 | |
| Distance | ᵝ | -1.232 | -1.232 |
| p-value | 0 | 0.000 | |
| Dummy (Granica) | ᵝ | 0.543 | |
| p-value | 0.783 | ||
| Dummy (Pomorska Z) | ᵝ | 0.125 | |
| p-value | 0.860 | ||
| Broj Observacija | 165 | 165 | |
| Modifikovani R2 | 0.537 | 0.515 | |
| s.e Regresije | 1.299 | 1.302 | |
| F-Stat | 87.003 | 85.381 | |
| p-value (F-stat) | 0.000 | 0.000 | |
| DW | 1.299 | 1.382 | |
Kao što smo pretpostavili, proširena verzija modela sa dummy varijabilama (Model 1) je preterana parametrizacija sa obzirom na to da dummy varijabile nisu statistički značajne.
Model 2 nam pruža osnovne informacije zbog kojih smo i krenuli u ocenjivanje geografske usmerenosti izvoza Srbije, i potencijala za njegov rast na osnovu neiskorišćenih mogućnosti.
| Tabela: Kumulativne vrednosti izvoza u hilj $, 2006-2010 i ocenjene vrednosti | ||||
| Ostvareni izvoz | Modelom ocenjeni izvoz | Razlika | Odstupanje u % | |
| Italy | 3.970.120 | 933.452 | 3.036.668 | 325.3% |
| Montenegro | 3.690.507 | 852.457 | 2.838.050 | 332.9% |
| Bosnia and Herzegovina | 4.145.457 | 1.347.547 | 2.797.910 | 207.6% |
| Germany | 3.586.283 | 1.131.090 | 2.455.193 | 217.1% |
| Russia | 1.662.059 | 314.473 | 1.347.586 | 428.5% |
| FYRMacedonia | 1.659.480 | 914.342 | 745.138 | 81.5% |
| France | 1.121.514 | 496.049 | 625.465 | 126.1% |
| Slovenia | 1.508.180 | 1.029.148 | 479.032 | 46.5% |
| Ukraine | 645.384 | 359.871 | 285.513 | 79.3% |
| United States | 285.681 | 84.225 | 201.456 | 239.2% |
| Netherlands | 595.843 | 409.177 | 186.666 | 45.6% |
| Romania | 1.322.034 | 1.145.777 | 176.257 | 15.4% |
| Iraq | 285.806 | 126.386 | 159.420 | 126.1% |
| United Kingdom | 527.047 | 412.599 | 114.448 | 27.7% |
| Greece | 681.997 | 595.396 | 86.601 | 14.5% |
| China | 26.656 | 37.862 | -11.206 | -29.6% |
| Hong Kong SAR | 4.094 | 24.194 | -20.100 | -83.1% |
| India | 48.594 | 70.262 | -21.668 | -30.8% |
| Belgium | 414.201 | 440.786 | -26.585 | -6.0% |
| Japan | 5.450 | 34.939 | -29.489 | -84.4% |
| Brazil | 7.932 | 44.268 | -36.336 | -82.1% |
| Islamic Republic of Iran | 91.869 | 128.619 | -36.750 | -28.6% |
| Austria | 1.235.166 | 1.282.455 | -47.289 | -3.7% |
| Portugal | 72.287 | 154.801 | -82.514 | -53.3% |
| Sweden | 157.975 | 254.741 | -96.766 | -38.0% |
| Poland | 434.201 | 549.131 | -114.930 | -20.9% |
| Spain | 245.593 | 385.144 | -139.551 | -36.2% |
| Egypt | 100.850 | 264.793 | -163.943 | -61.9% |
| Israel | 62.022 | 240.713 | -178.691 | -74.2% |
| Lithuania | 58.686 | 283.026 | -224.340 | -79.3% |
| Belarus | 63.434 | 289.098 | -225.664 | -78.1% |
| Czech Republic | 456.576 | 704.950 | -248.374 | -35.2% |
| Albania | 259.731 | 515.749 | -256.018 | -49.6% |
| Switzerland | 283.823 | 547.171 | -263.348 | -48.1% |
| Croatia | 1.295.093 | 1.569.859 | -274.766 | -17.5% |
| Denmark | 57.077 | 356.203 | -299.126 | -84.0% |
| Slovak Republic | 495.200 | 1.047.818 | -552.618 | -52.7% |
| Turkey | 187.743 | 794.267 | -606.524 | -76.4% |
| Bulgaria | 822.325 | 1.440.988 | -618.663 | -42.9% |
| Hungary | 1.017.254 | 1.955.063 | -937.809 | -48.0% |
Zemlje su u tabeli rangirane prema apsolutnoj razlici u kumulativnim vrednostima ostvarenog i ocenjenog izvoza, za period 2006-2010. godine, zato što apsolutne vrednosti odstupanja ukazuju na realno moguć rast izvoza. Relativni indikatori malo govore. Na primer, izvoz u Hong Kong je skoro 5 puta niži od potencijalnog, ali fokusiranje na rast izvoza u ovu zemlju donelo bi prirast ukupnoj vrednosti izvoza od 20 miliona dolara u petogodišnjem periodu, što je 4 miliona dolara godišnje, a što je 0,034% ukupne vrednosti izvoza.
Stoga apsolutna odstupanja između realizacije i ocena upućuju na najlakše i najbrže moguće izvozno prestrukturiranje. Među susednim državama najveći potencijal za rast postoji u trgovini Srbije sa Mađarskom, Bugarskom, Hrvatskom i Albanijom. Od geografski bliskih zemalja tu su i Turska, Slovačka, Češka i Švajcarska. Među zemljama van EU najveći ocenjeni potencijal za rast izvoza postoji u Belorusiju, Izrael, i Egipat. Rast izvoza u Iran, Brazil, Japan, Indiju, Hong Kong i Kinu u zbiru ima manji potencijal od povećanja izvoza u Egipat.
Nasuprot ovim zemljama, izvoz u glavne izvozne destinacije je daleko iznad modelom ocenjenog, što je i očekivan rezultat. Poznavanje detaljnih analitika može pomoći u objašnjavanju određenih odstupanja. Na primer, u Rumuniju je izvoz iznad ocenjenog isključivo usled korišćenja ove zemlje za izvoz kukuruza na treća tržišta. Kada bi se isključio kukuruz iz ukupnog izvoza, podaci za Rumuniju bi bili slični ocenama za Bugarsku i Mađarsku. Slično važi i za Irak, jednokratni izvozni posao u oblasti vojne industrije u 2009. godini uticao je na petogodišnju vrednost izvoza na način da je realizacija iznad ocenjene.
Zaključak
U radu smo koristili gravitacioni model, uz izvesne originalne modifikacije, kako bi smo ocenili potencijalnu geografsku distribuciju srpskog izvoza, i na osnovu nje izmerili stvarna odstupanja od modelskih ocena. Većina rezultata je intuitivno već poznata, ali kvantifikacija pomaže u razotkrivanju redova veličina u potencijalima za dalji rast izvoza Srbije u budućnosti.
Osim ocenjenih potencijala, neophodno je i utvrditi metode i načine za rast izvoza u zemlje ispod potencijalnih mogućnosti, potrebna sredstva za realizaciju izvozne preorijentacije kroz poslovnu, diplomatsku i druge neophodne promene.
Dok se izvozna i proizvodnja preorijentacija ne dogode, ostaje nam da konstatujemo kako nam je apsolutna vrednost izvoza mala, i kako se samo kroz rast vrednosti proizvodnje usmerene na izvoz možemo na duži rok podići sa sadašnjeg nivoa (ne)razvijenosti.
Literatura:
Anderson, J.E.(1979) A Theoretical Foundation for the Gravity Equation. American Economic Review, 69, 106-16
Frankel, J.A. (1997) Regional Trading Blocks in the World Economy, Institute of International Economics, New York.
IMF World Economic Outlook Database, September 2011
Milićević D. (2011) “Gravitacioni model srpskog izvoza u odabrane zemlje”, objavljeno na portalu makroekonomija.org
www.bloomberg.com
www.trademap.org
www.travelmath.com
www.searates.com