2017-08-29 10:37:55 来源：
美国牛肉业的全球主要市场竞争对手包括加拿大，澳大利亚，新西兰，巴西，阿根廷和乌拉圭等。由于发达的基础设施和品质、安全的声誉，美国在牛肉生产方面保持竞争优势。但是，相对于生产成本，美国可能处于不利地位。本文考察了1994年至2015年期间，美国牛肉主要出口市场的竞争是否发生变化，以及牛肉库存是否对竞争产生影响。 这两种模式考察了价格上涨和比较优势。这两个模型被估计为考虑八大牛肉出口市场竞争对手的方程式。 这些调查结果相辅相成，表明库存确实对竞争产生了一定的影响，但尽管市场竞争激烈，2015年美国的竞争水平与二十年前没有太大差异。 关键词：牛肉出口，牛周期，国际贸易，竞争 方法 主要的研究问题是，牛肉出口的竞争是否与以往有显着差异，包括回答以下问题：现在是美国，还是在任何时候都是牛肉主要出口市场的定价者？现在美国还是过去在牛肉出口市场上更有比较优势？潜在的生物牛周期是否影响了美国牛肉的竞争力？ 每个问题都受到数据可用性的限制，这是特别复杂的。美国不是牛肉的唯一出口国，因为贸易关系，市场准入，汇率等都影响贸易情况。必须考虑到主要出口市场对美国主要竞争对手的情况，同时也考虑到这些市场的冲击和变化。我们选择通过使用互补的建模程序来检查这些问题。首先，我们采用由Goldberg和Knetter开发的贸易模式，该模型被广泛用于寻找出口市场边际成本的价格上涨。虽然我们的利益本身不在于市场力量，但如果美国具有竞争优势，就是说由于价格领先或主导的“固定”优势，那么应该以一定的价格标注出现迹象。我们通过以下方式扩展了Goldberg-Knetter价格标注（PM）模型。我们估计出口市场是一次系统来检查几个市场的价格。第二，我们不是像Goldberg-Knetter那样依靠一个静态的标记方法来衡量标记，而是将牲畜库存纳入标记参数化。这样做将使我们能够检查随着时间的推移和输入国家的加价以及这些变化如何（如果有的话）到底层库存的变化。然后，我们还使用基于Balassa（1977）提出的模型并在Balassa（1986）中重新拟定的模型，使用一种显示的比较优势模型（RCA）来研究美国市场主导地位的问题。在寻求一个国家贸易状况的变化时，RCA分析经常被使用（参见Bojnec和Ferto的研究和参考文献; Gorton，Davidova和Ratinger; Kuldilok，Dawson和Lindgard; Sarker和Ratnasena以及Zheng和Qi）。 上述两种方法使我们能够寻找在一段时间内影响美国出口牛肉出口市场的共同点。 必须记住，贸易，特别是动物衍生产品贸易往往受到贸易协定和植物检疫紧急情况的冲击的影响。 结果是出口可能发生巨大变化。 2003年12月的疯牛病发现是一个相关的例子。 从2004年1月至2007年4月左右，许多国家的美国牛肉贸易消失（图1a和1b）受到限制或间歇性。 即使没有发生这样的戏剧性事件，如图1所示，贸易合同或扩大的月份也是如此。 没有显示与经历类似变化的美国竞争国家的同等贸易流量。为了确定美国的价格领先地位或比较优势，我们认为最好排除诸如疾病或其他重大出口国走出市场的时期的异常现象。 我们基于市场的模拟来构建市场“平均”的度量。 换句话说，为了回答一个关于美国出口竞争力是否发生变化的一般性问题，我们必须假设美国一直参与其主要出口市场，其价格正受到所有竞争对手的“正常”市场运动的影响。 在估计PM和RCA模型后，我们使用估计模型来预测标记和比较优势可能采取的措施。 然后，我们可以比较我们研究期间的所有观察结果，并比较出口商和进口商“好像”在整个期间都存在。 随着这些模拟，我们然后寻找在分析的时间段内是否有任何变化。 我们通过检查估计的PM和RCA变量以及通过使用断点测试来做到这一点。 模型 在此分析中使用的两个主要模型：1）价格标注（PM）模型和2）显示比较优势（RCA）模型。 价格标注模式（PM）。 第一个模型是基于Goldberg和Knetter的创始人，以及Knetter，他研究了贸易模型，可以揭示出口商的边际成本高于出口商的价格上涨（例如“市场力量”）。 在这个模型中，这样的价格标记通过参数化来显示自己。 在原始的Goldberg-Knetter和Knetter模型中，该参数化是静态的。 在我们的分析中，我们想知道这个加价措施是否随基础股的变化而变化。 原始分析经常被用于指导读者估算方程的推导（Goldberg和Knetter的第41页）。 理论模型开始像许多新的实证产业组织（NEIO）技术作为出口商利润最大化问题的一级条件。Goldberg-Knetter框架的好处是，它明确地模拟出口商的情况，并且可以考虑到生产和营销的基本成本，以及重要的是汇率变化。 因此，该模型对我们的具体研究问题非常有用。 在模型中，出口商和/或其贸易竞争者可以完全或不完全竞争，并且在估计中参与该竞争行动的程度。 导出的最终估计方程为以下形式： 在等式（1）中，Pijt是第i个国家在i个月从进口国j在第t个月进口的牛肉的价格。 同样，Qijt是相关出口牛肉的数量。 Xijt是以“货币i /货币j”计算的所有出售国家的所有j竞争出口国家的汇率，并以观察1计算所有货币为一。 Cijt是一个成本转换器的向量。 “ln”表示Goldberg-Knetter方程对于价格，数量，汇率和成本相关变量所要求的自然对数。 在原始的Goldberg-Knetter公式中，我们表示L（qij，S j，t -k; sij）的函数是 单参数，换句话说，称为勒纳指数的平均价格弹性水平。然而，在我们的表达式中，我们将通过估计不是单个参数，而是可以随时间改变的函数L（qij，Sj，t-k; sj）来使用该标记的动态公式。在这个Lerner函数中，Sj，t-k是j国牛供应滞后库存的向量。这是重要的，因为未来的牛用品的变化是通过将每年女性股份的一部分作为育种股来实现的。增加或减少繁殖种群的决定会影响未来的库存。方程（1）中的估计参数是两个常数：aij和qij;斜率参数eij和βij以及假定相关的误差项εijt 在每个进口国的j方程中，在模型中，数量被推定为内生的。综合起来，包含非线性Lerner函数，误差项的相关性和量的内生性需要将等式（1）作为使用非线性三阶段最小二乘法的系统进行估计。 如果存在非竞争优势，那么价格高于成本。 在这种情况下，Lerner函数将为负且显着;而Lerner函数的积极或统计学上无重大价值则无法抵消竞争性市场形势。 虽然这个模式隐含地将一个国家的牛肉出口行业视为一个公司，但是回想一下，研究的一个目标是确定美国现在或过去是否具有主要的贸易地位，这可以包括价格设定 行为或其他形式的市场功率。 如果美国出口商作为一个集团或足够大的出口商单独拥有这样的能力（回想起牛肉包装行业的集中度相当高），估计应该看出一定程度的市场力量。无论这是价格领导（Stackleberg）还是简单的寡头垄断都是无关紧要的，因为我们对任何此类权力的程度感兴趣（如果发现重要的市场力量，未来的研究可以区分卡特尔，主导企业和简单的寡头垄断行为，卡特和麦克莱伦）。正如Knetter（第202页）在自己的工作中使用汇总贸易数据注意到的那样：“使用行业而不是固定的数据也会引发聚合问题。如果出口行业有不止一家公司，总共有两种情况：（1）出口商勾结，使行业行为相当于单一垄断者产生的行为，或（2）企业的产品是完全不同或目的地市场在公司之间分配，使得外国市场的出口部门之间没有重大的战略互动。在其他情况下，数据可以被认为是表征代表性公司的行为。“我们注意到，其他研究人员已经在存在聚合数据的情况下使用了Goldberg-Knetter方法（参见Felt，Gervais和Larue; Reed和Saghaian ）。 揭示的比较优势模型（RCA）。 市场力量只是一个国家竞争优势的衡量标准。 在巴拉萨披露的比较优势公式（RCA）中，我们构建了一个模型，显示出口市场每个出口商的贸易加权份额随着时间的推移而变化，并将其与模型（1）中的类似变量相关联： 揭示比较优势被用来作为利比较优势的经验性代理。 我们将采用的方程式（2）中的因变量的基础是RCAijt是行业特定的，而不是衡量所有出口国所有贸易商品的比较优势。 RCAijt是出口国j的牛肉进口国i的比例，作为其他主要美国出口目的地的国家j牛肉的比例。 方程（2）的因变量在等式（3）中给出，其中Mijt是由国家j出口并由国家i进口的肉类产品的总价值（美元）。 请注意，我们特别寻求在美国最重要的肉类牛肉出口市场的比较优势，这可以说是偏向研究寻求美国的比较优势。构造时，RCAijt> 1（lnRCAijt> 0）意味着出口商j比国家其他出口国相对于j对所有主要进口国的出口具有比较优势。与等式（1）不同，数量已经包含在因变量上，所以方程式（2）右侧的所有变量都被视为独立的，该模型被估计为具有相关误差的看似无关（线性）回归系统在每个目的地市场， 一旦方程（1）和（2）被估计，我们还执行一系列断点测试，以统计地确定预测的勒纳函数或预测的RCA变量是否在该时间段内具有显着的结构变化。文学中并不常见Lerner功能的体现，揭示了比较优势。在文献中，这些措施通常在提取数据系列的确定时间段内进行分析。然而，鉴于不同的市场条件在不同时期影响这些措施，需要对数据期进行表征，以更好地了解美国的立场如何改变。 根据对1994年至2015年贸易流量的考察，我们选择了八家最大的美国牛肉进口商进行分析。在八个国外市场中，美国共有十一个主要的出口竞争对手。 表1提供了所检查国家的矩阵。 排名第一的是牛肉8大进口商。 左列显示了与美国一起出口的11个主要出口竞争对手。进口商与出口商交叉的数字是1997年至2015年的平均每月出货量，也显示了主要的贸易伙伴。 澳大利亚，新西兰和美国已经运往八个进口商的每一个。 其他出口商单独提供一两个市场。 对于方程（1）中的价格变量，我们使用出口（V）的月度值除以转换成磅的出口数量（T），以得出每英镑出口价格的一美元。 数量被转换成磅，每磅的价格是通过将数值除以数量而得出的.3这里的一个关注是，使用这些出口单位价值是否存在问题，因为牛肉不是作为总商品而是分化出口。 该问题也成为有限数据之一。 虽然美国的数据集数据较少，但其他出口国家的许多模型却没有。 我们进行了一系列向量自回归（VAR）估计，将美国的分类价格与各种出口单位价值进行了比较，看看进口市场看是否差异很大。 我们得出结论，不能确定重大的不和格局。 虽然并不是决定性的，只限于美国可用的数据，但是这些测试值得让我们感到一定程度的信心，即出口单位价值至少与其他牛肉不同（根据时间序列属性）不同 价格在这个时期。 在线附录[以及本文件末尾的评论者和编辑者]中提供了测试结果的完整讨论。 PM模型需要边际成本的测量。我们用每个出口国的消费者价格指数代替这些（例如，“CPI_Ind”是印度的每月消费者价格指数），所有货币的标准化为1994年1月的一个，玉米期货价格“玉米”每个都相同出口商。我们包括一个简单的线性趋势（等于1994年1月1日）及其平方，以解释未观察到的成本变化和行业结构的不可观察的变化。主要的兼并和变化主要集中在我们最早的观察之前（1994），Crespi，Xia和Jones指出，在美国，在90年代和2000年代，加工设施数量的变化大部分是线性的。此外，由于我们没有对美国以外的国家的行业结构采取措施，因此我们将部分趋势用于衡量行业结构的趋势变化，同时意识到其局限性。 PM制定要求列入附表1中用X表示的汇率（例如“X_SK_NZ”是韩元兑换新西兰元月平均汇率;所有汇率均以进出口货币除以出口货币） 。由于将汇率和出口商CPI纳入方程的右侧，如戈德堡和凯特特一样，因变量价格既不减少也不变更为进口商货币。 PM和RCA模型中使用的最终变量是放养变量。 Rosen，Murphy和Scheinkman和Crespi，Xia和Jones都认定，牛的生产关键滞后是一年和三年的滞后。 同时遵循这两个模式，我们通过减去每个出口商从国内头部屠宰的总头数代替育种种群。 美国的数据来源于美国农业部国家农业统计局的报告。 对于我们研究中的其他出口商，为了保持一致，我们选择使用粮农组织的年度报告来确定库存数量。 图2显示了1月1日美国牛库存（总头，牛和小牛，从美国总牛屠宰的）的循环性质。
