GDP and the more similar economical

GDP and the more similar economically, the higher the probability of the formation of an
RTA between two countries. The probability of the formation of an RTA is also higher when
the difference between two countries with respect to factor endowments is larger. These factors
are regarded as source of the potential for trade creation and promoting the governments
to RTAs, but they are not included in the estimated equation. Baier and Bergstrand (2007)
pointed out that IV methods applied to cross-section data so as to address the endogenous bias
are not reliable because of difficulties in selection of appropriate IVs. Instead of using IVs,
they suggested an application of the fixed effects model using panel data, because the source
of the endogeneity bias in the gravity equation could be unobserved time-invariant heterogeneity.
As in Baier and Bergstrand (2007), we apply the fixed effects model using panel data
to control for endogeneity bias.
The zero trade flow problem is also a matter of serious concern. In particular, zero trade
flows may appear frequently in sectoral and product-level trade data.5 For instance, the percentage
of zero trade flows in the total number of our sample is about 50 per cent. Most
studies on the impact of RTAs on foreign trade, by estimating the gravity equation, omitted
zero trade flows since the log of a zero value is not defined. However, omitting zero trade
flows results in biased results if zero trade flows do not occur randomly. It seems appropriate
to assume that factors such as distance, lack of political and cultural links, and large differences
in production structures lead to zero trade between countries.
Several studies have dealt with this using the Tobit model, the Heckman sample selection
model and the PPML method. Trade flows could not be negative, and import values from the
UN COMTRADE database, which we use for the estimation, are reported when values are
greater than 1 US$. Consequently, the gravity model with zero trade flows is categorised as a
type 2 Tobit model, namely the sample selection model.6 Linders and de Groot (2006) employ
the Heckman sample selection model, which incorporates the decision on trade. Given that
zero trade flows usually do not appear randomly, the sample selection model is appropriate.
However, theoretically founded models of the firm’s decision on trade have not been well
developed, and thus, it is difficult to find specific explanatory variables for the selection
model. In the case where the same variables are used in both the selection and the outcome
equations, multicollinearity could be caused and error variances increase. Santos Silva and
Tenreyro (2006) on the other hand propose the PPML estimation technique which provides a
way to deal with zero trade values. They also show that the PPML estimation can provide
robust estimates in the presence of heteroscedasticity. Although Martin and Pham (2008) demonstrated
the PPML estimator yields severely biased estimates when zero trade flows are frequent,
Santos Silva and Tenreyro (2011) extended their simulation to the case of a large
proportion of zeros, and confirmed that the PPML estimator is generally well behaved even
when the dependent variable, that is trade flow in the gravity model, has a large proportion of
zeros in overall bilateral trade.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

GDP และคล้ายคลึงกันมากอย่าง ความสูงของการก่อตัวของการRTA ระหว่างทั้งสองประเทศ ความเป็นไปได้ของการก่อตัวของ RTA มีอยู่สูงเมื่อความแตกต่างระหว่างทั้งสองประเทศเกี่ยวกับสาธารณะกุศลปัจจัยมีขนาดใหญ่ ปัจจัยเหล่านี้ถือเป็นแหล่งที่มาของศักยภาพในการสร้างการค้าและส่งเสริมรัฐบาลให้ RTAs แต่พวกเขาไม่ได้รวมอยู่ในสมการโดยประมาณ Baier และ Bergstrand (2007)ชี้ให้เห็นวิธี IV ที่ใช้ระหว่างส่วนข้อมูลเพื่ออคติ endogenousไม่น่าเชื่อถือเนื่องจากความยากลำบากในการเลือก IVs ที่เหมาะสม แทนการใช้ IVsแนะนำแอพลิเคชันของแบบจำลองผลกระทบคงใช้แผงข้อมูล เนื่องจากแหล่งที่มาของ endogeneity ความโน้มเอียงในสมการของแรงโน้มถ่วงอาจจะ unobserved เวลาบล็อก heterogeneityใน Baier และ Bergstrand (2007), เราใช้ใช้แผงข้อมูลแบบถาวรผลควบคุมสำหรับ endogeneity ความโน้มเอียงศูนย์การค้ากระแสปัญหายังเป็นเรื่องของปัญหาร้ายแรง โดยเฉพาะ ศูนย์การค้าขั้นตอนอาจปรากฏบ่อย ๆ ใน ระดับผลิตภัณฑ์ และรายสาขาการค้า data.5 เช่น เปอร์เซ็นต์ของขั้นตอนการค้าศูนย์ในจำนวนตัวอย่างของเราคือประมาณร้อยละ 50 มากที่สุดการศึกษาผลกระทบของ RTAs ค้าต่างประเทศ โดยประมาณสมการของแรงโน้มถ่วง ละเว้นศูนย์การค้าทุนหมุนเวียนเนื่องจากไม่มีกำหนดบันทึกค่าเป็นศูนย์ อย่างไรก็ตาม รัฐบาลศูนย์การค้าไหลผลผลลัพธ์ biased ถ้ากระแสศูนย์ค้าเกิดแบบสุ่ม เหมือนที่เหมาะสมสมมติที่ปัจจัยเช่นระยะทาง ขาดการเชื่อมโยงทางการเมือง และวัฒนธรรม และความแตกต่างขนาดใหญ่ในการผลิต โครงสร้างนำไปสู่การเป็นศูนย์การค้าระหว่างประเทศหลายการศึกษาได้ดำเนินการนี้ใช้รุ่น Tobit การเลือกตัวอย่างของ Heckmanรูปแบบและวิธีการ PPML ขั้นตอนการค้าอาจไม่เป็นค่าลบ และนำค่าจากการฐานข้อมูล UN COMTRADE ซึ่งเราใช้ในการประเมิน รายงานเมื่อค่าค่ามากกว่า 1 เหรียญ สหรัฐฯ ดังนั้น จัดแบบจำลองแรงโน้มถ่วงกับกระแสเป็นศูนย์การค้าเป็นการพิมพ์ 2 รุ่น Tobit คือในตัวอย่างเลือก model.6 Linders และ de Groot ว่าจ้าง (2006)Heckman ตัวอย่างเลือกรูปแบบ ความการตัดสินใจในทางการค้า ระบุว่าขั้นตอนการค้าศูนย์มักจะไม่ปรากฏแบบสุ่ม แบบเลือกอย่างเหมาะสมอย่างไรก็ตาม รุ่นก่อตั้งขึ้นตามหลักวิชาของการตัดสินใจของบริษัทเกี่ยวกับการค้าไม่ได้ดีพัฒนา และ จึงยากที่จะค้นหาตัวแปรอธิบายเฉพาะส่วนที่เลือกแบบจำลอง ในกรณีที่มีใช้ตัวแปรเดียวกันในการเลือกและผลลัพธ์สมการ อาจเกิด multicollinearity และเพิ่มข้อผิดพลาดต่าง Silva ซานโตส และTenreyro (2006) เสนอเทคนิคการประเมิน PPML ที่คงวิธีการจัดการกับค่าที่เป็นศูนย์การค้า นอกจากนี้ยังแสดงว่า สามารถให้การประเมิน PPMLประเมินประสิทธิภาพในต่อหน้าของ heteroscedasticity แม้ว่ามาร์ตินและฟาม (2008) แสดงประมาณ PPML ทำให้ประเมิน biased รุนแรงเมื่อศูนย์ค้าไหลบ่อยซานโตส Silva และ Tenreyro (2011) ขยายการจำลองกรณีของขนาดใหญ่สัดส่วนของเลขศูนย์ และยืนยันว่า ประมาณ PPML คือโดยทั่วไปดีทำงานได้เมื่อขึ้นอยู่กับตัวแปร ที่ขั้นตอนทางการค้าในแบบจำลองแรงโน้มถ่วง มีสัดส่วนใหญ่ของศูนย์การค้าทวิภาคีโดยรวม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จีดีพีและอื่น ๆ ที่คล้ายกันทางเศรษฐกิจที่สูงขึ้นน่าจะเป็นของการก่อตัวของ
RTA ระหว่างสองประเทศ น่าจะเป็นของการก่อตัวของ RTA ยังสูงเมื่อ
ความแตกต่างระหว่างทั้งสองประเทศที่เกี่ยวกับพลังปัจจัยที่มีขนาดใหญ่ ปัจจัยเหล่านี้
ได้รับการยกย่องว่าเป็นแหล่งที่มีศักยภาพสำหรับการสร้างการค้าและการส่งเสริมของรัฐบาล
ที่จะ RTAs แต่พวกเขาจะไม่รวมอยู่ในสมการประมาณ Baier และ Bergstrand (2007)
ชี้ให้เห็นว่าวิธีการที่สี่นำไปใช้กับข้อมูลที่ตัดเพื่อให้เป็นไปตามที่อยู่อคติภายนอก
จะไม่น่าเชื่อถือเพราะความยากลำบากในการเลือกของเกลือที่เหมาะสม แทนการใช้เกลือ,
พวกเขาชี้ให้เห็นการประยุกต์ใช้แบบจำลองผลกระทบคงที่โดยใช้ข้อมูลแผงเพราะแหล่งที่มา
ของอคติ endogeneity ในสมการแรงโน้มถ่วงอาจจะมีความแตกต่างเวลาคงไม่มีใครสังเกต.
ในขณะที่ Baier และ Bergstrand (2007) เราใช้คงที่ แบบจำลองผลกระทบโดยใช้ข้อมูลแผง
การควบคุมการอคติ endogeneity.
ปัญหาการไหลเวียนของการค้าศูนย์ยังเป็นเรื่องของความกังวลอย่างจริงจัง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นศูนย์การค้า
กระแสอาจปรากฏบ่อยครั้งในการค้าภาคและผลิตภัณฑ์ระดับ data.5 ตัวอย่างเช่นร้อยละ
ของศูนย์กระแสการค้าในจำนวนรวมของตัวอย่างของเราคือประมาณร้อยละ 50 ส่วนใหญ่
การศึกษาเกี่ยวกับผลกระทบของการ RTAs เกี่ยวกับการค้าต่างประเทศโดยการประมาณสมการแรงโน้มถ่วง, ละเว้น
ศูนย์กระแสการค้าตั้งแต่บันทึกค่าเป็นศูนย์ไม่ได้กำหนดไว้ แต่ถนัดศูนย์การค้า
ผลการไหลในผลการลำเอียงถ้าศูนย์กระแสการค้าไม่ได้เกิดขึ้นแบบสุ่ม มันดูเหมือนว่าเหมาะสม
ที่จะสรุปว่าปัจจัยดังกล่าวเป็นระยะทาง, การขาดการเชื่อมโยงทางการเมืองและวัฒนธรรมและความแตกต่างที่มีขนาดใหญ่
ในโครงสร้างการผลิตนำไปสู่การเป็นศูนย์การค้าระหว่างประเทศ.
การศึกษาหลายแห่งได้กระทำกับนี้ใช้รูปแบบบิทเลือกตัวอย่าง Heckman
รูปแบบและ PPML วิธี กระแสการค้าที่ไม่อาจจะลบและค่านำเข้าจาก
ฐานข้อมูล COMTRADE สหประชาชาติที่เราใช้สำหรับการประมาณที่จะมีการรายงานเมื่อค่า
ที่มากกว่า 1 ดอลลาร์สหรัฐ ดังนั้นรูปแบบแรงโน้มถ่วงกับศูนย์การค้ากระแสจะถูกจัดประเภทเป็น
ชนิดที่ 2 รูปแบบบิทคือการเลือกตัวอย่าง model.6 Linders และเดอกรู (2006) การจ้างงาน
รูปแบบการเลือกตัวอย่าง Heckman ซึ่งประกอบด้วยการตัดสินใจเกี่ยวกับการค้า ระบุว่า
ศูนย์กระแสการค้ามักจะไม่ปรากฏการสุ่มแบบการเลือกตัวอย่างที่เหมาะสม.
แต่รุ่นก่อตั้งขึ้นในทางทฤษฎีของการตัดสินใจของ บริษัท เกี่ยวกับการค้ายังไม่ได้รับทั้ง
การพัฒนาและทำให้มันเป็นเรื่องยากที่จะหาตัวแปรที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการเลือก
รูปแบบ . ในกรณีที่ตัวแปรเดียวที่มีการใช้ทั้งในการเลือกและผล
สมการพหุอาจจะเกิดข้อผิดพลาดและความแปรปรวนเพิ่มขึ้น ซิลวาซานโตสและ
Tenreyro (2006) ในมืออื่น ๆ นำเสนอเทคนิคการประมาณค่า PPML ซึ่งมี
วิธีการจัดการกับค่าศูนย์การค้า นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นว่าการประมาณ PPML สามารถให้
ประมาณการที่แข็งแกร่งในการปรากฏตัวของความแปรปรวน แม้ว่ามาร์ตินและ Pham (2008) แสดงให้เห็นถึง
อัตราผลตอบแทนประมาณ PPML รุนแรงประมาณการลำเอียงเมื่อศูนย์กระแสการค้าเป็นประจำ,
ซานโตซิลวาและ Tenreyro (2011) การขยายการจำลองของพวกเขากับกรณีของขนาดใหญ่
สัดส่วนของศูนย์และยืนยันว่าประมาณการ PPML โดยทั่วไป ดีประพฤติแม้
เมื่อตัวแปรตามที่มีการไหลเวียนของการค้าในรูปแบบแรงโน้มถ่วงมีสัดส่วนขนาดใหญ่ของ
ศูนย์ในการค้าทวิภาคีโดยรวม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

GDP และที่คล้ายกันมากขึ้นทางเศรษฐกิจที่สูงกว่าความน่าจะเป็นของการก่อตัวของ
RTA ระหว่างสองประเทศ ความน่าจะเป็นของการก่อตัวของ RTA ก็ยังสูงกว่าเมื่อ
ความแตกต่างระหว่างสองประเทศด้วยการบริจาคปัจจัย เป็นขนาดใหญ่ ปัจจัยเหล่านี้
ถือว่าเป็นแหล่งที่มีศักยภาพสำหรับการสร้างการค้าและการส่งเสริมของรัฐบาล เพื่อ rtas
,แต่พวกเขาจะไม่รวมอยู่ในประมาณการสมการ เบเออร์ และ เบิร์กสแตรนด์ ( 2007 )
ชี้ให้เห็นว่าวิธีการที่ 4 ใช้ข้อมูลภาคตัดขวาง เพื่อที่อยู่ภายในไม่ได้เป็นที่เชื่อถือได้
อคติเพราะความยากลำบากในการเลือกของสายน้ำเกลือที่เหมาะสม แทนที่จะใช้ IVS
, พวกเขาแนะนำการประยุกต์ใช้การแก้ไขผลแบบจำลองโดยใช้ข้อมูลแผง เพราะแหล่ง
ของ endogeneity อคติในแรงโน้มถ่วงของสมการสามารถ unobserved เวลาค่าคงที่สามารถ .
ในเบเออร์ และ เบิร์กสแตรนด์ ( 2007 ) เราใช้ผลแบบคงที่โดยใช้แผงควบคุมสำหรับข้อมูล

endogeneity ลำเอียง กระแสการค้าศูนย์ปัญหาเป็นเรื่องของความกังวลอย่างรุนแรง . โดย
การค้าศูนย์ไหลอาจปรากฏขึ้นบ่อยในหมวดผลิตภัณฑ์และข้อมูลการค้าระดับ 5 ตัวอย่างร้อยละ
ของศูนย์การค้า ( จำนวนตัวอย่างของเราคือ ประมาณ 50 เปอร์เซ็นต์ การศึกษาส่วนใหญ่
ผลกระทบของ rtas การค้าต่างประเทศ โดยคำนวณแรงโน้มถ่วง สมการ ละเว้น
ศูนย์การค้าไหลตั้งแต่เข้าสู่ระบบของศูนย์ค่าไม่ได้กำหนด อย่างไรก็ตาม ศูนย์การค้า ศูนย์ไหลในผล
ลำเอียงผลถ้าศูนย์การค้าไหลไม่ได้เกิดขึ้นแบบสุ่ม มันดูเหมือน
สมมติว่า ปัจจัยต่างๆ เช่น ระยะทาง การขาดการเชื่อมโยงทางวัฒนธรรมและการเมือง และความแตกต่างในโครงสร้างการผลิตตะกั่ว

ศูนย์การค้าระหว่างประเทศ การศึกษาหลายได้รับนี้โดยใช้แบบจำลองโทบิท , เฮ็กเมินการเลือกตัวอย่างแบบ ppml
และวิธี กระแสการค้าไม่สามารถเป็นค่าลบ และ นำเข้า จากค่า
a comtrade ฐานข้อมูลที่เราใช้สำหรับการประมาณค่ามีรายงานเมื่อค่า
มากกว่า 1 , 000 บาท ดังนั้นแรงโน้มถ่วงแบบศูนย์กระแสการค้าจะแบ่งออกเป็น 2 ชนิด คือ แบบบิท
, ตัวอย่างการเลือกรูปแบบ และ 6 linders de Groot ( 2006 ) จ้าง
เฮ็กเมินการเลือกตัวอย่างแบบ ซึ่งประกอบด้วยการตัดสินใจการค้า ระบุว่า
ศูนย์กระแสการค้ามักจะไม่ปรากฏแบบสุ่ม ตัวอย่างการเลือกแบบจำลองที่เหมาะสม
อย่างไรก็ตาม ในทางทฤษฎีรูปแบบของการตัดสินใจของ บริษัท ก่อตั้งขึ้นในการค้าไม่ค่อยดี
พัฒนาและดังนั้นจึงเป็นเรื่องยากที่จะหาตัวแปรที่อธิบายเฉพาะการ
นางแบบ ในกรณีที่ตัวแปรเดียวกันจะใช้ในการเลือกและผล
สมการ อาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดและความสัมพันธ์เพิ่ม ซานโตส ซิลวาและ
tenreyro ( 2006 ) ในมืออื่น ๆที่นำเสนอวิธีการประมาณ ppml ซึ่งมี
วิธีจัดการกับศูนย์การค้าค่า พวกเขายังแสดงให้เห็นว่า ppml ประมาณสามารถให้
ประมาณการที่แข็งแกร่งในการปรากฏตัวของ heteroscedasticity . แม้ว่า มาร์ติน และ ฟาม ( 2008 ) )
ppml ประมาณการผลผลิตลำเอียงรุนแรงประมาณการเมื่อศูนย์ค้า
ไหลบ่อยๆซานโตส ซิลวา และ tenreyro ( 2011 ) ขยายแบบจำลองของกรณีของสัดส่วนขนาดใหญ่
ของศูนย์ และยืนยันว่า ppml ประมาณการทั่วไปประพฤติดีแม้
เมื่อตัวแปรตาม นั่นคือการไหลของการค้าในแรงโน้มถ่วงแบบได้สัดส่วนขนาดใหญ่ของ
0
ในการค้าโดยรวม