Assessing the impact of data disaggregation level and non-tariff barriers in regional trade agreements utilizing the Global Trade Analysis Project Framework

Abstract

Computable general equilibrium (CGE) models have been extensively used by economists for trade policy analysis due to their ability to quantify the impact of a shock on an entire economy. Providing economy-wide numerical results, and including linkages and interactions among main economic variables, agents, sectors, and regions make CGE models preferable in addressing a wide range of economic problems. Among various comparative static, multi-sector and multi-region general equilibrium models, Global Trade Analysis Project (GTAP) is one of the most extensively used. However, despite the widespread use of CGE models in trade policy analysis, there are still debates among researchers about the right choice of the model to apply. The discussions are frequently about the data aggregation level. The degree of data disaggregation within the CGE models has direct impact on policy simulation results stemming from the aggregation bias. Against this background, one of the focal points of this dissertation is the impact of aggregation bias occurring in GTAP simulations and the reasons behind this bias. Another focal point of this dissertation is the estimation of the ad-valorem equivalents (AVEs) of non-tariff barriers (NTBs) on food and agricultural sector through gravity approach and their subsequent implementa-tion into the GTAP framework for thorough analysis of regional trade agreements (RTAs). With the increas-ing number of economic integration agreements and multilateral trade negotiations of the World Trade Or-ganization, the importance of import tariffs has declined, while that of NTBs has risen, since NTBs are hard-er to address due to their complex structure. However, the welfare gains through the reduction of restrictive NTBs due to RTAs are not negligible. We either use the border effect approach or the free trade agreement (FTA) approach to identify NTBs in the trade between respective countries. NTBs are originally not consid-ered in the standard GTAP framework. However, they can be implemented into the GTAP model in several ways (i.e., as export taxes, import tariffs or as efficiency losses) depending on the policies with which they are related. Due to our focus on the agro-food sector in our articles and the predominance of technical NTBs on this sector, we mainly account for the efficiency-decreasing effect of NTBs. Hence, we model a majority of them using the efficiency approach. For the remaining part of trade costs we utilize the import-tariff ap-proach. In this context, the objective of this cumulative dissertation is threefold: (1) to reveal the impact of data ag-gregation level in trade policy analysis with the GTAP framework, (2) to expose the importance of NTBs in the evaluation of RTAs, (3) to demonstrate the effect of data aggregation level in gravity estimates of NTBs and its subsequent impact on trade policy simulations. Hence, this dissertation consists of four articles which are published or submitted to journals. In our first article entitled "Model Structure or Data Aggregation Level: Which Leads to Greater Bias of Results?", we focus on two fundamental characteristics of CGE models, i.e., the model structure and the data aggregation level. Our results demonstrate that there are substantial differences in results due to the use of GE or PE model structure or data disaggregation level. However, the deviations in results caused by sectoral breakdown are much more pronounced than those stemmed from the model structure. While the economy-wide setting of GE models causes differences across the results of GE and PE models, tariff averaging and false competition ground the reason for deviations in results due to data aggregation level. Following our theoretical work in the first article, in our second article, "Moving toward the EU or the Mid-dle East? An Assessment of Alternative Turkish Foreign Policies Utilizing the GTAP Framework", we focus on more applied analysis. In this article, we analyze Turkeys two different policy options by considering the simultaneous elimination of NTBs and import tariffs in the case of Turkeys membership either to the Euro-pean Union (EU) or Greater Arab Free Trade Area (GAFTA). For both experiments, gains from NTB re-moval outweigh the gains due to the elimination of import tariffs. Hence, based on our simulation results, we are able to confirm the importance of NTBs in the evaluation of RTAs. After indicating the importance of aggregation bias in our first article and confirming the impact of NTBs in the evaluation of RTAs in the second, in our third article, "The Effect of Aggregation Bias: An NTB-Modelling Analysis of Turkeys Agro-Food Trade with the EU", we expound the magnitude of aggregation bias in the calculation of AVEs of NTBs. Our estimations demonstrate that using aggregated gravity model to estimate the AVEs of NTBs results in overestimation of trade costs. Hence, the transfer of overestimated trade costs to the GTAP model also leads to overestimation in the simulation results of the EUs extension to include Turkey. Our last article, "Keep Calm and Disaggregate: The Importance of Agro-Food Sector Disaggregation in CGE Analysis of TTIP", is designed as a follow-up to our first article; however, it also includes the key find-ings from the second and third articles. We create five different versions of the GTAP database, which are aggregated at different sector levels. Thereafter, we simulate the Transatlantic Trade and Investment Partner-ship (TTIP) between the EU and the United States (US). In addition to what we constructed in our first arti-cle, in this article we also consider the reduction NTBs for each version of the GTAP database. Hence, in addition to averaging of tariffs and false competition, estimation of AVEs of NTBs at different data aggrega-tion levels also has an impact on deviations in simulation results across five versions of the GTAP database. As we have presented in our articles, the use of higher data disaggregation level commonly results in greater welfare and trade effects, but cases also exit in which more aggregated version of the GTAP database leads to larger changes in simulation results. The atheoretic method of trade-weighted tariff aggregation given in the GTAP database is the trigger of lower trade and welfare effects. By calculating of the Mercantalistic Trade Restrictiveness Index (MTRI) for bilateral import tariffs, and comparing them with the initial trade-weighted tariffs in the GTAP database, we are able to verify the underestimation effect of "tariff averaging". In contrast, "false competition" causes overestimation of trade and welfare effects when higher level of data aggregation is used in the simulations. False competition arises in such situations when competition for a particular subsector does not initially exist between two exporting countries, but this subsector can be aggre-gated with others in which competition actually exists. Hence, this situation leads to wrongly applied weights, and results in false substitution effects, which causes overestimation of results. The estimation of AVEs of NTBs at higher data aggregation levels also reduces the variation across sectors, and commonly leads to higher trade and welfare results. However, the contribution of tariffs to the deviation of results across versions is generally higher than the contribution of NTBs. Hence, based on our simulation results, we exhibit that aggregation of tariffs is more important than the NTBs. This dissertation concludes that neither the impact of aggregation bias nor the importance of NTBs in the evaluation of RTAs on trade policy analysis is negligible. There are considerable differences across simula-tion results depending on the data aggregation level used. The differences in results occur both in the estima-tion of trade costs of NTBs and also in the policy simulation results on the GTAP level. Hence, the selection of data aggregation level can be critical for thorough analysis of trade agreements, especially for the detailed examination of policy changes at the product level. Aggregation bias cannot be entirely overcome in econo-metric estimates or in CGE analysis; however, the extent of its possible effect can be born in mind. Depend-ing on the aim of the policy analysis, the appropriate level of data disaggregation should be chosen.

Allgemeine Gleichgewichtsmodelle (CGE-Modelle) werden in der Literatur, aufgrund ihrer Fähigkeit, die Auswirkungen eines Schocks auf eine ganze Volkswirtschaft zu quantifizieren, ausgiebig genutzt. Da sie numerische Ergebnisse für eine ganze Volkswirtschaft liefern und Verbindungen und Interaktionen zwischen den wichtigsten ökonomischen Variablen, Agenten, Sektoren und Regionen einschließen, sind CGE-Modelle das Mittel der Wahl für die Analyse eines breiten Spektrums ökonomischer Probleme. Unter den verschiede-nen vergleichenden statischen, mehrsektoralen und mehrregionalen CGE-Modellen, ist das Global Trade Analysis Project (GTAP) Modell eines der meistgenutzten. Trotz des weit verbreiteten Gebrauchs von CGE-Modellen bei der Analyse der Außenhandelspolitik, gibt es unter Forschern noch immer Diskussionen über die richtige Wahl des anzuwendenden Modells. Insbesondere stellt die Datenaggregationsebene einen wich-tigen Diskussionspunkt dar. Der Grad der Disaggregation der Daten innerhalb des CGE-Modells hat direkte Auswirkungen auf die Ergebnisse der Politiksimulationen. Vor diesem Hintergrund ist einer der Schwer-punkte dieser Dissertation die Untersuchung der Auswirkungen der Aggregationsverzerrung in den GTAP Simulationsergebnissen und die Ursachen für diese Verzerrung. Einen anderen Schwerpunkt der Dissertation bildet die Analyse von regionalen Handelsabkommen (RTAs) unter Berücksichtigung von nicht-tarifären Handelshemmnissen (NTBs). Hierbei wird ein Zwei-Schritte Ansatz verfolgt. Im ersten Schritt, wird das Gravitationsmodell herangezogen, um Ad-Valorem Äquivalente (AVEs) von NTBs ökonometrisch zu schätzen. Im zweiten Schritt, werden diese AVEs von NTBs in das GTAP Modell integriert. Mit der steigenden Anzahl an Abkommen zur wirtschaftlichen Integration und den multilateralen Handelsgesprächen der Welthandelsorganisation, hat die Bedeutung von Zöllen abgenommen, während NTBs an Bedeutung gewonnen haben. Aus diesem Grund sind die Effekte von NTBs in der Analy-se von RTAs nicht zu vernachlässigen. Um NTBs in der empirischen Gravitationsgleichung zu identifizieren, wird entweder der Grenzeffekt-Ansatz oder eine Freihandelsabkommen- Dummyvariable als ein implizites Maß verwendet. NTBs finden im Standard GTAP Modell keine Berücksichtigung. Allerdings können sie auf unterschiedliche Art und Weise in das GTAP-Modell eingefügt werden (z.B. als Exportsteuern, Importzölle oder Effizienzverluste), abhängig von den in Bezug stehenden Politiken. Da der Fokus der vorliegenden Ar-beit auf dem Agrar- und Ernährungssektor liegt und vornehmlich technische NTBs in diesem Sektor imple-mentiert werden, erfassen die Analysen hauptsächlich den Effizienz verringernden Effekt von NTBs. Folg-lich wird ein Großteil der NTBs mit dem Effizienzansatz modelliert. Für den verbleibenden Anteil an NTBs wird der Importzoll-Ansatz verwendet. In diesem Zusammenhang verfolgt diese kumulative Dissertation drei Ziele: (1) die Auswirkungen der Da-tenaggregation in der Analyse von Handelspolitiken mit dem GTAP-Modell aufzuzeigen, (2) die Bedeutung von NTBs bei der Evaluierung von RTAs herauszustellen, und (3) den Effekt der Datenaggregationsebene auf die Schätzungen der NTBs mit dem Gravitationsmodell und deren folgende Auswirkungen auf Analysen von Handelspolitiken darzustellen. Diese Dissertation besteht aus vier Artikeln, die bereits in Fachzeitschrif-ten veröffentlicht oder eingereicht wurden. In dem ersten Artikel „Model Structure or Data Aggregation Level: Which Leads to Greater Bias of Re-sults?“ werden zwei fundamentale Charakteristika der CGE-Modelle behandelt, die Modellstruktur und die Datenaggregationsebene. Die Analyse demonstriert substantielle Unterschiede in den Ergebnissen, die durch die Wahl der Modellstruktur, entweder allgemeines oder partielles Gleichgewicht, und Datenaggregationse-bene bestimmt werden. Allerdings sind die Abweichungen in den Ergebnissen durch den sektoralen Anteil viel stärker ausgeprägt als die aus der Modellstruktur stammenden Abweichungen. Während die wirt-schaftsweiten Rahmenbedingungen der allgemeinen Gleichgewichtsmodelle die Unterschiede in den Ergeb-nissen zwischen partiellen und allgemeinen Gleichgewichtsmodellen erklären, begründen die „Durch-schnittsberechnung der Zölle“ und „falscher Wettbewerb“ die Abweichungen in den Ergebnissen hinsichtlich der Datenaggregationsebene. Nach der theoretischen Aufarbeitung des ersten Artikels, konzentriert sich der zweite Artikel „Moving to-ward the EU or the Middle East? An Assessment of Alternative Turkish Foreign Policies Utilizing the GTAP Framework“ verstärkt auf die angewandte Analyse. Dieser Artikel analysiert zwei politische Optionen der Türkei, und zwar einerseits die Mitgliedschaft in der Europäischen Union (EU) und andererseits in die Grea-ter Arab Free Trade Area (GAFTA). Unter der Berücksichtigung der simultanen Reduzierung von NTBs und Importzöllen werden die zwei Politiksimulationen durchgeführt. In beiden Experimenten übertreffen die Gewinne aus dem Wegfall von NTBs die Gewinne aus der Reduzierung der Importzölle. Basierend auf den Simulationsergebnissen lässt sich die hohe Bedeutung von NTBs bei der Evaluierung von RTAs bestätigen. Nachdem der erste Artikel die Bedeutung der Aggregationsverzerrung und der zweite Artikel den Einfluss von NTBs bei der Evaluierung von RTAs enthüllt haben, beschäftigt sich der dritte Artikel „The Effect of Aggregation Bias: An NTB-Modelling Analysis of Turkeys Agro-Food Trade with the EU“ mit den Auswir-kungen der Aggregationsverzerrung auf die Schätzung von AVEs von NTBs. Die Schätzergebnisse demonst-rieren, dass die Verwendung aggregierter Daten zu einer Überschätzung der AVEs von NTBs führt. Demzu-folge hat die Integration der überschätzten AVEs von NTBs in das GTAP-Modell starke Auswirkungen auf die Simulationsergebnisse wenn der EU-Beitritt der Türkei simuliert wird. Der letzte Artikel “Keep Calm and Disaggregate: The Importance of Agro-Food Sector Disaggregation in CGE Analysis of TTIP” ist als Fortsetzung des ersten Artikels konzipiert; allerdings enthält er auch Schlüs-selerkenntnisse aus dem zweiten und dritten Artikel. Fünf verschiedene Versionen der GTAP Datenbank werden erstellt, die jeweils auf unterschiedlichen Sektorebenen aggregiert sind. Danach wird die Transatlan-tische Handels- und Investitionspartnerschaft (TTIP) zwischen der EU und den Vereinigten Staaten (USA) simuliert. Zusätzlich zu den Ausarbeitungen des ersten Artikels, wird hier auch die Reduktion der NTBs für jede Version der GTAP Datenbank betrachtet. Somit hat, zusätzlich zur Durchschnittsberechnung von Zöllen und zu dem „falschen Wettbewerb“, die Schätzung der AVEs von NTBs auf unterschiedlichen Datenaggre-gationsebenen einen Einfluss auf die Abweichungen in den Simulationsergebnissen über die fünf Versionen der GTAP Datenbank hinweg. Wie die Analysen zeigen, führt die Nutzung von höheren Datendisaggregationsebenen zu höheren Wohl-fahrts- und Handelseffekten. Allerdings gibt es auch Ausreißer, bei denen höher aggregierte Versionen der GTAP Datenbank zu größeren Veränderungen in den Simulationsergebnissen führen. Die in der GTAP Da-tenbank vorgegebene, theoretische Methode der handelsgewichteten Zollaggregation ist der Auslöser für geringere Handels- und Wohlfahrtseffekte. Durch die Kalkulation des Merkantilistischen Trade Restrictiven-ess Index (MTRI) für bilaterale Importzölle und der Vergleich mit den anfänglichen handelsgewichteten Zöllen in der GTAP Datenbank ist es möglich, den unterschätzenden Effekt von Durchschnittszöllen zu veri-fizieren. Die berechneten MTRIs sind im Wesentlichen viel höher als die handelsgewichteten Zölle. Somit ergeben sich größere Handels- und Wohlfahrtseffekte bei dem Gebrauch höherer Datendisagreggationsebe-nen generell aus der Durchschnittsberechnung der Zölle. Im Gegensatz dazu, führt falscher Wettbewerb zu einer Überschätzung von Handels- und Wohlfahrtseffekten, wenn ein höheres Datenaggregationsniveau für die Simulationen verwendet wird. Falscher Wettbewerb liegt dann vor, wenn Wettbewerb zwischen zwei Exportnationen in einem Untersektor ursprünglich nicht existiert, dieser Untersektor aber mit anderen aggre-giert werden kann, in denen Wettbewerb stattfindet. Folglich führt diese Situation zu falsch angewandten Gewichtungen. Dadurch ergeben sich falsche Substitutionseffekte, die eine Überschätzung der Ergebnisse nach sich ziehen. Die Schätzung der AVEs der NTBs bei höheren Datenaggregationsebenen reduziert die Variation der AVEs zwischen den Sektoren, und führt somit gewöhnlich zu höheren Handels- und Wohl-fahrtsergebnissen. Jedoch ist der Beitrag der Zölle zu den Ergebnisschwankungen über die Versionen im Allgemeinen höher als der Beitrag der NTBs. Auf Basis der Simulationsergebnisse folgt, dass die Aggregati-on der Zölle bedeutender ist als die der NTBs. Aus den Analysen der Dissertation folgt, dass weder die Auswirkungen der Aggregationsverzerrung noch die Bedeutung von NTBs bei der Evaluierung von RTAs zu vernachlässigen sind. Es gibt beträchtliche Unter-schiede über die Simulationsergebnisse hinweg, je nach verwendeter Datenaggregationsebene. Die Ergeb-nisunterschiede erscheinen sowohl bei der Schätzung der AVEs von NTBs als auch in den Politiksimulatio-nen auf der GTAP Ebene. Somit kann die Wahl der Datenaggregationsebene entscheidend sein für eine aus-führliche Analyse von Handelsabkommen, besonders für die detaillierte Untersuchung von Politikänderun-gen auf der Produktebene. Die Aggregationsverzerrung kann nicht vollständig in ökonometrischen Schät-zungen oder in CGE Analysen überwunden werden; allerdings kann auf das Ausmaß des Einflusses hinge-wiesen werden. Je nach Ziel der Politikanalyse kann das angemessene Niveau der Datenaggregation gewählt werden.