A multi country analysis of a decrease in government spending: The case of the European Union

A multi‐country analysis of a decrease in  government spending: The case of the  European Union            Oscar Bajo‐Rubio   (Universidad de Castill...
Author: Elvin Dean
5 downloads 2 Views 275KB Size
A multi‐country analysis of a decrease in  government spending: The case of the  European Union           

Oscar Bajo‐Rubio   (Universidad de Castilla‐La Mancha)     Antonio G. Gómez‐Plana   (Universidad Pública de Navarra)           

December 2015    Very preliminary version            Abstract  In  this  paper,  we  analyse  the  global  effects,  i.e.,  the  effects  on  the  world  economy,  from  a  decrease in the level of public spending in the EU. Specifically, we will simulate the effects of a  decrease in the level of public spending in the EU as a whole, and examine its effects on the  main  macroeconomic  variables  of  seven  regions  of  the  world  economy  (namely,  the  EU,  the  US, Japan, China, Asia‐Pacific, Latin America and rest of the world). The empirical methodology  will  make  use  of  a  computable  general  equilibrium  (CGE)  model,  which  allows  obtaining  the  consequences of changes in a particular variable on the whole economy under analysis, as well  as the specific effects across the different productive sectors.               Keywords:  Computable  general  equilibrium,  Government  spending,  Global  economy,  European Union      JEL classification: C68, H62, H20, H50 

   

1. Introduction  One  of  the  most  relevant  features  of  the  global  financial  crisis  that  started  in  2008  is  the  appearance of large fiscal imbalances in most advanced countries. As a consequence, a series  of fiscal consolidation measures have been pursued in order to reduce the size of government  deficits and the subsequent debt accumulation, so that the confidence of financial markets can  be recovered, and the risk of sovereign default avoided.      The  economic  effects  of  these  fiscal  consolidation  policies  have  been  the  subject  of  intensive research since the beginning of the crisis. An influential line of research in the  first  stages  of  the  crisis  claimed  that,  unlike  the  traditional  “Keynesian”  effects  of  fiscal  policy,  contractionary  fiscal  policies  could  provoke  an  expansionary  effect  on  output,  due  to  the  increased  confidence  of  the  private  agents  on  government’s  solvency,  which  would  lead  to  lower expected taxes in the next future. This is the literature on the so called “non‐Keynesian”  effects  of  fiscal  policy,  following  the  pioneering  work  of  Giavazzi  and  Pagano  (1990).  The  generality  of  these  “non‐Keynesian”  effects  of  fiscal  policy,  however,  has  been  put  recently  into  question.  In  particular,  some  recent  empirical  studies  using  a  novel  methodology  (i.e.,  identifying changes in fiscal policy motivated by the desire to reduce the budget deficit from  historical documents) find that fiscal consolidations have a contractionary effect on economic  activity,  as  expected  from  standard  Keynesian  models;  see  Romer  and  Romer  (2010)  and  Guajardo, Leigh and Pescatori (2014). In addition, as shown by Auerbach and Gorodnichenko  (2013), fiscal policy  multipliers seem  to be larger in recessions, which can be explained from  several  features  that  characterize  depressed  economies,  such  as  the  absence  of  supply  constraints  in  the  short  run,  and  a  binding  zero  lower  bound  on  interest  rates  (DeLong  and  Summers, 2012). As a result, contractionary fiscal policies implemented during the crisis would  have  led  to  a  permanent  decline  in  output  levels,  as  well  as  being  unable  to  reduce  debt  to  GDP ratios (Fatás and Summers, 2015).      Another relevant issue for the assessment of the effects of fiscal consolidations relates  to  their  composition.  Following  previous  contributions  on  this  topic,  Alesina  and  Ardagna  (2010) concluded that, in the case of a fiscal consolidation, spending  cuts are more effective  than tax increases in order to stabilize the debt and avoiding a recession; whereas, for the case  of a fiscal stimulus, the opposite result would hold, i.e., tax cuts are more expansionary than  spending increases. Empirical support for these results has been  provided by  Alesina, Favero  and Giavazzi (2015), who simulated the fiscal plans adopted by 16 OECD countries over a 30‐ year period (1978‐2009) and found that spending‐based fiscal consolidations were associated  with  minor  and  short‐lived  recessions;  unlike  tax‐based  consolidations,  which  led  to  deeper  and  longer  recessions.  The  authors  justified  these  results  in  terms  of  the  confidence  of  investors,  which  recovers  much  sooner  following  a  spending‐based  adjustment  than  a  tax‐ based one.  However, using a completely different methodology, Bajo‐Rubio and Gómez‐Plana  (2015)  simulated  by  means  of  a  computable  general  equilibrium  (CGE)  model  the  effects  of  several  alternative  policy  measures  intended  to  reduce  the  Spanish  government  deficits,  finding that the strongest negative effects on GDP and employment appeared in the case of an  increase in the income tax, followed by spending cuts (especially in public education and, at a  smaller extent, public health and public administration); in contrast, for indirect tax increases  the negative effects on GDP and employment were milder.  1   

  On  the  other  hand,  especially  in  the  member  countries  of  the  European  Union  (EU),  the  preferred  way  of  implementing  consolidation  plans  has  been  by  reducing  government  spending, rather than increasing revenues. Leaving aside its ideological implications, this fact  can be related to the standard result of the literature on fiscal policy and growth, which can be  traced  back  to  Barro  (1991),  of  a  negative  and  significant  effect  of  the  level  of  public  consumption as a percentage of GDP (which would proxy government size) on the growth rate  of  a  cross  section  of  countries.  This  is  justified  on  the  grounds  that  a  greater  government  intervention would distort the incentives systems, so that a higher government size would be  associated with a lower productivity, and hence a lower growth. However, this effect did not  appear  robust  to  changes  in  the  conditioning  variables  in  the  influential  study  of  Levine  and  Renelt  (1992).  In  addition,  and  even  more  importantly,  it  is  not  very  clear  the  use  of  government  consumption  as  a  proxy  of  the  whole  public  expenditure.  In  particular,  a  model  intended to analyse the effects of fiscal policy on growth should consider instead some other  components of public spending more directly linked to growth, such as the government capital  stock  (directly,  as  an  additional  productive  factor  in  the  aggregate  production  function,  and  through its favourable effects on private capital’s productivity), as well as public transfers that  encourage accumulation and growth (as an externality in the aggregate production function);  see Bajo‐Rubio (2000).     In  fact,  over  a  long‐term  viewpoint,  consolidation  strategies  based  on  cutting  public  expenditure  items  such  as  education,  health  care,  R&D  or  public  investments  might  harm  future growth prospects (European Commission, 2012). For all these reasons, and even more  in the current context of credit supply restrictions, fiscal adjustments should be gradual, and  rely  also  on  increases  in  government  revenues  in  addition  to  spending  cuts,  in  order  to  not  dampen  future  growth  (Baldacci,  Gupta  and  Mulas‐Granados,  2015).  And  all  this  would  be  particularly  relevant  since,  as  emphasized  by  Reinhart  and  Rogoff  (2009),  the  decrease  in  public  revenues  due  to  the  subsequent  recession  is  the  main  reason  behind  the  higher  government deficits associated with financial crises.     Our aim in this paper will be to analyse the global effects, i.e., the effects on the world  economy, from a decrease in the level of public spending in the EU. As is well known, faced to  the  increase  in  government  deficits  in  most  EU  countries  following  the  financial  crisis  that  started in 2008, the EU authorities have endorsed the implementation of fiscal consolidation  strategies, known as austerity policies. While only partially successful in reducing government  deficits, such austerity policies have resulted in deepening the recession in most EU countries  (De Grauwe and Ji, 2013). Specifically, we will simulate the effects of a decrease in the level of  public  spending  in  the  EU  as  a  whole,  and  examine  its  effects  on  the  main  macroeconomic  variables of seven regions of the world economy (namely, the EU, the US, Japan, China, Asia‐ Pacific,  Latin  America  and  rest  of  the  world).  The  empirical  methodology  will  make  use  of  a  CGE  model,  through  a  version  of  the  Global  Trade  Analysis  Project  (GTAP)  model.  This  methodology  allows  obtaining  the  consequences  of  changes  in  a  particular  variable  on  the  whole economy under analysis, as well as the specific effects across the different productive  sectors.  Thus,  the  potential  of  CGE  models  lies  in  their  ability  to  integrate  micro  and  macro  elements (Devarajan and Robinson, 2005).   2   

  The  rest  of  the  paper  is  organized  as  follows.  A  brief  description  of  the  model  is  provided in Section 2. The data and calibration process are discussed in Section 3. The results  from the simulations are presented in Section 4. Section 5 concludes.   

2. The model  The model is an extension of Rutherford (2015), based on GTAP9inGAMS, and is a static, multi‐ region computable general equilibrium model. This paper presents a version describing seven  open economies (see Table 1 and Appendix), disaggregated in fifteen productive sectors (see  Table 1 and Appendix), a private representative consumer and a public sector for each region  and three primary factors (i.e., labour, capital and natural resources).     Table 1. Sectors and countries/regions    AGR  CRP  MVH  OTN  IND  OME  ELE  CNS  TRD  TCM  OFI  OBS  ROS  OSG  SER 

Sectors  Agricultural products  Chemical industry  Motor vehicles  Other transport equipment  Other industry  Machinery and equipment  Electronic equipment  Construction  Trade  Transport and communications  Other financial intermediation  Other business services  Recreational services  Government services  Other services 

  EU  USA  JPN  CHI  LAT  PAC  ROW   

Regions  European Union  United States of America  Japan  China  Latin America  Asia Pacific  Rest of the World 

    The extension of the model is twofold:   (1) The  original  version  of  GTAP9inGAMS  has  one  representative  agent  for  each  country  or  region.  The  model  developed  here  splits  the  representative  agent  into  public  and  private  agents,  extending  the  equations,  and  using  National  Accounts and other data sources to assign the corresponding micro and macro  variables   (2) This  version  includes  unemployment  at  a  regional  level  under  a  wage  curve  setting.  It  must  be  noted  that  due  to  the  high  unemployment  rate  in  some  regions, instead of using the common assumption of full employment in labour  markets,  the  model  includes  unemployment  in  a  way  derived  from  the  wage  curve models.     Next,  we  will  present  a  brief  description  of  the  model.  The  full  set  of  equations  is  available from the authors, and the core equations can be found in Rutherford (2011).     3   

Equilibrium conditions  The  equilibrium  of  the  model  is  a  set  of  prices  and  an  allocation  of  goods  and  factors.  It  involves the simultaneous solution of three sets of equations:   Zero‐profit conditions.   Market clearing in goods, natural resources and capital markets.   Constraints  on  income  balance  (total  revenue  must  equal  total  expenditure),  labour  market (that includes unemployment), and macroeconomic closure of the model.    Production  Production is based on a constant returns‐to‐scale technology characterized by a nested CES‐ Leontief  structure  of  intermediate  inputs  and  factors.  The  firms’  decision  problem  is  to  maximise profits subject to the technology constraints, obtaining the unit cost functions, which  are  further  used  in  the  zero‐profit  conditions.  In  turn,  the  demands  for  factors  and  intermediate inputs are obtained from Shephard’s lemma on cost functions, and then used in  the market‐clearing equations. Firms show constant returns to scale in their technologies and  follow a competitive pricing rule, with free entry and exit of firms.     Consumption  Each country or region has two consumers: a representative private household behaving as a  rational consumer, and a public consumer (see next section on the public sector). The level of  consumer’s  welfare  is  determined  by  the  budget  constraint  that  includes  the  rents  from  endowments  of  factors  and  exogenous  savings.  The  fixed  endowment  of  labour  should  be  interpreted  as  a  maximum  supply  of  labour  since  unemployment  is  assumed  to  be  endogenous. Hence, labour supply would be elastic up to the endowment constraint.    The  household’s  decision  problem  consists  of  choosing  an  optimal  consumption  bundle,  by  maximizing  a  nested  CES  utility  function  subject  to  the  budget  constraint.  Preferences  are  represented  by  a  nested  utility  function  on  consumption  of  goods.  Demand  functions for goods are derived from the first‐order conditions, and are included in the goods  and factor markets equations, as well as in the macroeconomic closure for savings.     Public sector  The public sector has been included in the core GTAP9inGAMS model. GTAP includes a single  representative  agent,  so  it  has  been  necessary  to  split  it  into  a  private  representative  household  and  the  public  sector.  For  this  purpose,  we  have  made  use  of  the  National  Accounts,  the  GTAP  database  (Narayanan  et  al.,  2015),  as  well  as  other  sources,  namely,  United Nations (2014), European Commission (2015) and International Monetary Fund (2015).  The procedure has involved adding to the multi‐country model the level of public savings, as  well as the public gross capital formation at national/region level.    The role of the public sector in the model is twofold, i.e., it is an owner of resources  and  a  purchaser  of  certain  goods.  As  an  owner  of  resources,  its  income  includes  net  tax  revenues, where net taxes consist of tax rates on primary factors and commodities, domestic  tax rates on firms, tariff rates, subsidy rates on output and subsidy rates on exports. The public  sector also enters the model as a purchaser of goods; the most relevant in quantitative terms  4   

being  those  included  in  the  sector  Government  services  (i.e.,  public  administration,  defence,  education, health).    Foreign sector  The model represents the world divided in seven regions, so there is trade balance at a global  level,  although  trade  imbalances  are  allowed  at  a  national  or  regional  level.  These  trade  imbalances are endogenous.     We  assume  that  goods  are  differentiated  according  to  their  origin  (i.e.,  domestic  or  foreign), following Armington’s assumption (Armington, 1969), which allows for the possibility  of intra‐industry trade. Consumers (both private and public) perceive domestic and imported  goods as differentiated.    Factor markets  The  representative  private  household  owns  fixed  endowments  of  natural  resources,  capital  and labour, which are internationally immobile. The natural resources’ and capital rents adjust  to clear the domestic markets. Natural resources are sector‐specific. Labour employment (i.e.,  the labour endowment less unemployment) is elastic up to the fixed amount of labour.      The  unemployment  rate  is  determined  through  a  wage  equation,  which  postulates  a  negative relationship between the real wage rate and the rate of unemployment:   1

u θ w   u0 P where w is the nominal wage, P is the consumer price index, u is the unemployment rate, and  u0 is the unemployment rate in the benchmark (see Table 2). Notice that, as long as θ → ∞,  the  wage  equation  approaches  a  downward‐rigid  real  wage.  Such  a  wage  equation  can  be  derived  from  trade  union  models,  or  from  efficiency  wage  models,  and  has  been  extensively  used in CGE models; see, e.g., Rutherford and Light (2001) for an explanation.     Figure 1 illustrates the wage curve in a traditional labour market diagram, where the  real wage rate is measured in the vertical axis and the amount of labour in the horizontal axis.  Full employment occurs with a real wage rate (w/P)0 at the intersection of the labour demand  function L and the formal labour supply function LS. If we replace the labour supply curve with  the  real  wage  curve,  the  equilibrium  wage  rate  (w/P)1  lies  above  the  market  clearing  wage  rate, which causes unemployment equal to (LS)1 – (L)1.                      5   

    Figure 1. The labour market 

      Macroeconomic closure  Total investment is split into sectoral gross capital formation using a fixed‐coefficients Leontief  structure  (Dervis  et  al.,  1981).  Notice  that,  in  our  static  framework,  total  gross  capital  formation  affects  the  economy  as  a  component  of  final  demand.  The  model  embodies  a  macroeconomic  closure  equation  stating  that  investment  and  savings  (private,  public,  and  foreign) are equal.     Finally,  the  model  is  solved  as  explained  in  Rutherford  (1999),  with  the  general  equilibrium  model  defined  as  a  mixed  complementarity  problem  (see  Mathiesen,  1985).  The  software used in the empirical application is GAMS/MPSGE.    

3. Calibration and data  The model has been calibrated using GTAP9 data (Narayanan et al., 2015) with data for 2011.  The  calibration  method  is  based  on  a  benchmark  equilibrium  corresponding  to  the  National  Accounts  and  a  set  of  exogenous  parameters.  A  detailed  explanation  for  the  calibration  method can be found in Dawkins et al. (2001).    Elasticities play a key role in the model. The benchmark values for those elasticities are  taken from Narayanan and Walmsley (2008).    Unemployment  rates  have  been  estimated  for  each  of  the  seven  regions  using  the  labour  force  and  the  total  unemployment  for  each  country  or  region  (see  Table  2);  the  data  comes from World Bank (2015).    The shares of public gross capital formation on total gross capital formation have been  estimated  with  data  from  European  Commission  (2015)  and  United  Nations  (2014),  together  6   

with  the  exchange  rates  taken  from  International  Monetary  Fund  (2015)  (at  30  December  2011).  The  figures  for  the  EU,  United  States  and  Japan  have  been  taken  from  European  Commission  (2015),  and  those  for  the  rest  of  the  regions  from  United  Nations  (2014).  Latin  America has been proxied using data from Brazil (2009) and Mexico, the Republic of Korea is  the  proxy  for  the  region  Asia  Pacific,  and  the  Rest  of  the  World  has  been  estimated  as  the  average of the six regions.     Table 2. Additional variables    EU  USA  JPN  CHI  LAT  PAC  ROW 

Public savings  −1244.0234  73.8966210  115.9641381  344.0529696  37.8348033  94.9887281  317.9953664 

Unemployment  rate (%)  9.58 9.00 4.50 4.30 6.71 4.42 4.92

Public gross capital formation  (share of total GCF) 

0.151  0.209  0.155  0.105  0.121  0.162  0.150 

   

4. Simulation results  The simulation performed consists of a decrease in public expenditure in the EU in order to get  a fall of one‐percentage point in the government deficit to GDP ratio. The results on the main  macroeconomic  variables  appear  in  Table  3  as  percentage  changes  from  benchmark,  except  when indicated.    The contraction in the EU public expenditure (−5.508%) and public revenue (−0.107%)  to reach the target in the government deficit to GDP ratio has a negligible effect on the deficit  to GDP ratio  for the rest  of the regions, although there is an increase across regions in both  public  expenditure  and  public  revenue.  USA  has  the  smaller  quantitative  effect  on  both  variables (0.023% increase in public expenditure and 0.028% increase in public revenue), and  China has the highest increase (0.058% in public expenditure and 0.068% in public revenue).     The  cut  in  public  expenditure  has  a  contractionary  effect  on  the  European  economy,  coupled  with  a  small  expansion  at  the  world  level.  The  negative  effect  on  the  EU’s  GDP  (−0.194%)  contrasts  with  the  slightly  positive  effect  on  the  GDP  of  the  rest  of  regions  and  countries: GDP growth rates move from an increase of 0.053% in China to 0.029% in the USA.     The  fall  in  GDP  in  the  EU  is  due  to  the  lower  employment  level  and  higher  unemployment  rate  following  the  policy  simulation  (−0.265%  and  2.506%.  respectively),  together  with  the  decrease  in  real  wages  (−0.321%).  The  latter  effect  more  than  offset  the  positive  effect  on  GDP  that  might  come  from  the  increase  in  the  other  factors  real  rents  (capital  and  land’s  real  rents  are  0.103%  and  1.319%  higher,  respectively).  Hence,  this  policy  has clear redistributive effects across factor owners in the EU.        7   

  

Table 3. Simulation results: Effect on macroeconomic variables   (% change from benchmark equilibrium)  EU  USA  JPN  CHI  LAT  PAC 

Public deficit/GDP (p.p.)  Public expenditure  Public revenue  GDP  Employment  Unemployment (%)  Unemployment (p.p.)  Real wage rate  Real capital rent  Real land rent  Compensation of employees  Gross operating surplus  Exports  Imports 

−1.000 −5.508 −0.107 −0.194 −0.265 2.506  0.240  −0.321 0.103  1.319  −0.577 0.102  0.879  0.845 

0.002  0.023  0.028  0.029  0.002  −0.024 −0.002 0.026  0.028  0.056  0.029  0.028  0.070  0.052 

0.000  0.041  0.041  0.042  0.002  −0.039 −0.002 0.042  0.042  0.019  0.044  0.042  0.061  0.059 

0.000  0.058  0.068  0.053  0.004  −0.086 −0.004 0.051  0.051  0.024  0.054  0.051  0.097  0.103 

0.001  0.026  0.030  0.030  0.001  −0.016 −0.001 0.027  0.030  0.066  0.028  0.030  0.045  0.048 

0.001  0.051  0.050  0.052  0.005  −0.102  −0.005  0.049  0.055  0.022  0.054  0.055  0.067  0.065 

ROW  0.001  0.042  0.045  0.041  0.005  −0.087 −0.004 0.035  0.039  0.053  0.040  0.039  0.066  0.070 

    There is a slight increase in labour employment in the rest of the regions (from 0.005%  in  Asia‐Pacific  and  ROW  to  0.001%  in  Latin  America)  and  a  small  decrease  in  the  unemployment rates (from −0.102% in China to −0.016% in Latin America). However, the main  reason for the increase in GDP is the rise in the real rents of all factors in the rest of countries:  real wages increase from 0.051% in China to 0.026% in USA, the real capital rent from 0.055%  in  Latin  America  to  0.028%  in  USA,  and  the  real  land  rate  from  0.066%  in  Latin  America  to  0.019% in Japan. There is also a redistributive effect across factors, but smaller than in the EU.  The redistributive effect in this case is slightly favourable to capital.    There also appear some effects on international trade flows: exports increase in the EU  by 0.879% and imports by 0.845%, leaving the trade balance roughly unchanged. The impact in  the rest of the regions is much lower, being the second highest effect in China (with a 0.097%  increase in exports and 0.103% in imports) and the lowest in Latin America (0.045% in exports  and 0.048% in imports).    On  the  other  hand,  the  above  macroeconomic  effects  are  non‐homogenously  reproduced at microeconomic level. Table 4 shows the effects on output at the sectoral level.  The  asymmetric  effect  is  noticeable,  not  only  at  the  sectoral  level,  but  also  across  countries  and regions. In all the regions several sectors appear negatively affected, although the largest  effects, as expected, occur within the EU. Electronic equipment and Construction are the only  sectors  with  output  growth  for  all  the  regions.    Electronic  equipment  has  also  the  highest  quantitative changes (positive or negative) except for the EU and USA. Although the effects are  relatively small, in Asia Pacific nine sectors (out of fifteen) are negatively affected. In the case  of the EU, the higher decrease in output occurs in Government services (−4.067%), the sector  more  linked  to  the  government.  There  are  only  two  additional  sectors  that  experience  a  negative effect, namely, Recreational services (−0.232%) and Other services (−0.175%).  8   

 

   AGR  CRP  MVH  OTN  IND  OME  ELE  CNS  TRD  TCM  OFI  OBS  ROS  OSG  SER 

Table 4. Simulation results: effects on sectoral output  (% change from benchmark)     EU  USA  JPN  CHI  LAT  Agricultural products  Chemical industry  Motor vehicles  Other transport equipment  Other industry  Machinery and equipment  Electronic equipment  Construction  Trade  Transport and communications Other financial intermediation  Other business services  Recreational services  Government services  Other services 

0.488  0.442  1.343  1.674  0.827  2.390  2.401  4.832  0.080  0.131  0.257  1.012  −0.232  −4.067  −0.175 

0.016  −0.061 −0.019 0.138  0.008  0.044  0.131  0.008  0.006  −0.006 −0.004 0.011  −0.001 −0.012 0.002 

−0.005 −0.061 −0.053 −0.011 −0.008 0.011  0.081  0.028  −0.001 0.007  −0.005 0.000  0.001  0.000  0.003 

−0.007 −0.050 −0.042 −0.027 −0.013 0.005  0.247  0.007  −0.008 0.003  0.006  0.002  0.003  0.009  0.008 

0.019  −0.040  −0.012  0.038  0.007  −0.040  0.076  0.009  0.001  −0.006  −0.003  0.001  −0.008  −0.005  0.002 

PAC 

ROW 

−0.004  −0.104  −0.045  0.054  −0.023  −0.004  0.223  0.039  0.004  0.001  −0.013  −0.001  −0.020  −0.007  0.006 

0.012  −0.111 0.006  0.021  0.003  0.076  0.119  0.012  0.004  −0.007 −0.007 0.007  −0.019 −0.005 0.005 

    Table  5  shows  the  change  in  sectoral  employment,  following  a  similar  pattern  than  output  even  though  the  negative  effects  are  smaller.  There  is  a  small  effect  on  total  employment for the rest of the regions as the “total” and “average” rows show, but there are  some  asymmetric  sectoral  effects  (see  “variance”  and  its  relationship  with  the  “total”  in  quantitative terms). Four sectors expand their employment in all the regions: Other business  services,  Electronic  equipment,  Construction  and  Other  services,  while  some  sectors  are  specially suffering a negative shock in most of the regions: Chemical industry, Motor vehicles,  Other  financial  intermediation  and  Government  services.  Within  the  EU,  the  most  negative  effect  is  concentrated  in  the  sector  most  related  to  government,  i.e.,  Government  services  (with a decrease of −3.957%), while the remaining sectors expand their employment levels, in  particular  Electronic  equipment  (2.629%),  Machinery  and  equipment  (2.552%),  Other  transport equipment (1.809%), Motor vehicles (1.506%), Other business services (1.282%) and  Other industry (1.003%).    Regarding the effect on international trade flows, in aggregate terms both exports and  imports expand (see Table 3), but the effect is very different at the sectoral level. While on the  exports side (Table 6) there is a number of sectors in all the regions where exports fall, on the  imports  side  (Table  7)  only  in  the  EU  some  sectors  experience  a  decline  in  imports,  namely,  Recreational  services,  Government  services,  Trade  and  Other  services.  In  the  EU,  exports  increase  in  Chemical  industry,  Motor  vehicles,  Other  financial  intermediation  and  Transport  and Communications.       9   

   AGR  CRP  MVH  OTN  IND  OME  ELE  CNS  TRD  TCM  OFI  OBS  ROS  OSG  SER          

Table 5. Simulation results: effects on sectoral employment  (% change from benchmark)     EU  USA  JPN  CHI  LAT  Agricultural products  0.596  Chemical industry  0.678  Motor vehicles  1.506  Other transport equipment  1.809  Other industry  1.003  Machinery and equipment  2.552  Electronic equipment  2.629  Construction  5.102  Trade  0.348  Transport and communications 0.442  Other financial intermediation  0.491  Other business services  1.282  Recreational services  0.014  Government services  −3.957 Other services  0.283  Total  −0.265 Average (not weighted)  0.968  Variance  3.585 

0.020  −0.060 −0.018 0.138  0.009  0.044  0.132  0.008  0.007  −0.005 −0.004 0.011  −0.001 −0.011 0.004  0.002  0.018  0.003 

−0.006 −0.061 −0.053 −0.011 −0.008 0.011  0.082  0.028  −0.001 0.007  −0.004 0.000  0.001  0.000  0.004  0.002  −0.001 0.001 

−0.009 −0.050 −0.042 −0.026 −0.014 0.006  0.247  0.007  −0.007 0.003  0.007  0.002  0.003  0.009  0.008  0.004  0.010  0.005 

0.023  −0.038  −0.010  0.039  0.009  −0.039  0.078  0.011  0.004  −0.003  −0.001  0.003  −0.006  −0.005  0.005  0.001  0.005  0.001 

PAC 

ROW 

−0.007 −0.100 −0.041 0.058  −0.022 0.000  0.228  0.042  0.009  0.006  −0.008 0.002  −0.017 −0.005 0.013  0.005  0.011  0.005 

0.015  −0.108 0.009  0.023  0.007  0.078  0.122  0.014  0.008  −0.003 −0.004 0.009  −0.017 −0.004 0.009  0.005  0.011  0.002 

   

   AGR  CRP  MVH  OTN  IND  OME  ELE  CNS  TRD  TCM  OFI  OBS  ROS  OSG  SER    

Table 6. Simulation results: effects on exports  (% change from benchmark)     EU  USA  JPN  CHI  Agricultural products  Chemical industry  Motor vehicles  Other transport equipment  Other industry  Machinery and equipment  Electronic equipment  Construction  Trade  Transport and communications Other financial intermediation  Other business services  Recreational services  Government services  Other services  Total exports 

0.289  0.410  1.118  1.677  0.871  1.887  2.290  2.341  0.167  0.175  0.268  0.613  −0.030  −0.562  0.022  0.879 

    10   

0.088  −0.118 −0.016 0.484  0.073  0.252  0.508  1.213  −0.140 −0.031 −0.113 0.227  −0.238 −0.750 −0.020 0.070 

0.062  −0.104 −0.043 0.057  0.002  0.083  0.329  1.693  −0.191 0.105  −0.156 0.081  −0.184 −0.303 −0.037 0.061 

0.078  −0.209 −0.030 0.087  −0.018 0.177  0.438  1.819  −0.160 0.039  −0.175 0.083  −0.247 −0.621 −0.053 0.097 

LAT 

PAC 

ROW 

0.125  −0.107  0.016  0.289  0.059  0.015  0.206  2.026  −0.156  −0.044  −0.114  0.152  −0.279  −0.736  −0.012  0.045 

0.084  −0.127  −0.036  0.168  −0.013  0.059  0.328  1.450  −0.200  0.046  −0.175  0.096  −0.327  −0.655  −0.087  0.067 

0.106  −0.149 0.156  0.263  0.063  0.531  0.744  1.828  −0.183 −0.019 −0.139 0.157  −0.302 −0.739 −0.050 0.066 

   AGR  CRP  MVH  OTN  IND  OME  ELE  CNS  TRD  TCM  OFI  OBS  ROS  OSG  SER    

Table 7. Simulation results: effects on imports  (% change from benchmark)     EU  USA  JPN  CHI  Agricultural products  Chemical industry  Motor vehicles  Other transport equipment  Other industry  Machinery and equipment  Electronic equipment  Construction  Trade  Transport and communications Other financial intermediation  Other business services  Recreational services  Government services  Other services  Total imports 

0.316  0.147  1.332  2.055  0.564  2.521  2.454  4.840  −0.197  0.548  0.021  0.651  −0.467  −2.209  −0.152  0.845 

0.007  0.035  0.018  0.168  0.008  0.060  0.022  0.021  0.020  0.034  0.066  0.023  0.041  0.017  0.015  0.052 

0.005  0.035  0.115  0.069  0.016  0.062  0.046  0.056  0.044  0.052  0.044  0.052  0.049  0.031  0.035  0.059 

0.019  0.050  0.101  0.240  0.046  0.123  0.166  0.068  0.071  0.088  0.062  0.076  0.053  0.063  0.050  0.103 

LAT  0.020  0.013  0.003  0.029  0.017  0.010  0.017  0.042  0.044  0.048  0.050  0.043  0.040  0.045  0.010  0.048 

PAC  ROW 0.001 0.008 0.023 0.041 0.015 0.029 0.164 0.065 0.068 0.047 0.086 0.068 0.063 0.070 0.057 0.065

0.027 0.014 0.022 0.034 0.046 0.054 0.043 0.054 0.063 0.062 0.062 0.054 0.052 0.063 0.026 0.070

  Finally,  the  change  in  prices  (see  Table  8)  shows  that  the  simulated  policy  has  a  deflationary effect on real prices in the EU with respect to other regions. This would make the  EU goods more competitive at international level and can explain the increase in EU exports  shown  in  Table  6.  Regarding  the  rest  of  regions,  China  and  Latin  America  are  those  experiencing a higher increase in real prices.    Table 8. Simulation results: effects on real prices  (% change)  EU  USA  JPN  CHI  LAT  PAC  ROW AGR  Agricultural products  0.028  CRP  Chemical industry  −0.090  MVH  Motor vehicles  −0.109  OTN  Other Transport equipment  −0.120  IND  Other industry  −0.078  OME  Machinery and equipment  −0.119  ELE  Electronic equipment  −0.089  CNS  Construction  −0.106  TRD  Trade  −0.117  TCM  Transport and Communications −0.091  OFI  Other Financial Intermediation −0.115  OBS  Other Business Services  −0.100  ROS  Recreational services  −0.110  OSG  Government services  −0.188  SER  Other services  0.001  11   

0.031  0.021  0.022  0.019  0.025  0.024  0.024  0.025  0.025  0.024  0.026  0.025  0.022  0.025  0.027 

0.036  0.034  0.036  0.036  0.036  0.037  0.038  0.039  0.040  0.039  0.039  0.040  0.040  0.040  0.040 

0.042  0.041  0.036  0.040  0.041  0.041  0.041  0.043  0.046  0.045  0.049  0.046  0.046  0.047  0.046 

0.035  0.023  0.021  0.020  0.027  0.023  0.025  0.026  0.027  0.025  0.027  0.027  0.026  0.026  0.028 

0.037 0.037 0.035 0.037 0.038 0.037 0.037 0.041 0.046 0.040 0.047 0.044 0.044 0.045 0.048

0.038 0.023 0.018 0.023 0.031 0.024 0.025 0.029 0.033 0.029 0.034 0.032 0.030 0.032 0.033

References  Alesina,  A.  and  Ardagna,  S.  (2010):  “Large  changes  in  fiscal  policy:  Taxes  vs.  spending”,  Tax  Policy and the Economy 24, 35‐68.    Alesina, A., Favero, C. and Giavazzi, F. (2015): “The output effect of fiscal consolidation plans”,  Journal of International Economics 96, S19‐S42.    Armington,  P.  S.  (1969):  “A  theory  of  demand  for  products  distinguished  by  place  of  production”, International Monetary Fund Staff Papers 16, 159‐178.    Auerbach, A. and Gorodnichenko, Y. (2013): “Fiscal multipliers in recession and expansion”, in  Alesina,  A.  and  Giavazzi,  F.  (eds.):  Fiscal  Policy  after  the  Financial  Crisis,  The  University  of  Chicago Press, Chicago, 63‐98.    Bajo‐Rubio,  O.  (2000):  “A  further  generalization  of  the  Solow  growth  model:  The  role  of  the  public sector”, Economics Letters 68, 79‐84.    Bajo‐Rubio, O. and Gómez‐Plana, A. G. (2015): “Alternative strategies to reduce public deficits:  Taxes vs. spending”, Journal of Applied Economics 18, 45‐70.    Baldacci, E., Gupta, S. and Mulas‐Granados, C. (2015): “Debt reduction, fiscal adjustment, and  growth in credit‐constrained economies”, Journal of Applied Economics 18, 71‐98.    Barro,  R.  J.  (1991):  “Economic  growth  in  a  cross  section  of  countries”,  Quarterly  Journal  of  Economics 106, 407‐443.    Dawkins,  C.,  Srinivasan,  T.  N.  and  Whalley,  J.  (2001):  “Calibration”,  in  Heckman,  J.  J.  and  Leamer, E. (eds.): Handbook of Econometrics (vol. 5), North‐Holland, Amsterdam, 3653‐3703.    De Grauwe, P. and Ji, Y. (2013): “Panic‐driven austerity in the Eurozone and its implications”,  VoxEU.org,  21  February  2013,  available  at  http://www.voxeu.org/article/panic‐driven‐ austerity‐eurozone‐and‐its‐implications.    DeLong,  J.  B.  and  Summers,  L.  H.  (2012):  “Fiscal  policy  in  a  depressed  economy”,  Brookings  Papers on Economic Activity 1, 233‐274.    Dervis,  K.,  de  Melo,  J.  and  Robinson,  S.  (1981):  “A  general  equilibrium  analysis  of  foreign  exchange shortages in a developing economy”, Economic Journal 91, 891‐906.    Devarajan,  S.  and  Robinson,  S.  (2005):  “The  influence  of  computable  general  equilibrium  models on policy”, in Kehoe, T. J., Srinivasan, T. N. and Whalley, J. (eds.): Frontiers in Applied  General  Equilibrium  Modeling:  In  Honor  of  Herbert  Scarf,  Cambridge  University  Press,  Cambridge, 402‐428.    

12   

European  Commission  (2012):  “The  quality  of  public  expenditures  in  the  EU”,  European  Economy ‐ Occasional Papers 125, Directorate‐General for Economic and Financial Affairs.    European Commission (2015): AMECO Database.    Fatás,  A.  and  Summers,  L.  H.  (2015):  “The  permanent  effects  of  fiscal  consolidations”,  Discussion Paper 10902, Centre for Economic Policy Research.    Giavazzi, F. and Pagano, M. (1990): “Can severe fiscal contractions be expansionary? Tales of  two small European countries”, NBER Macroeconomics Annual 5, 75‐111.    Guajardo,  J.,  Leigh,  D.  and  Pescatori,  A.  (2014):  “Expansionary  austerity?  International  evidence”, Journal of the European Economic Association 12, 949‐968.    International Monetary Fund (2015): International Financial Statistics.     Levine,  R.  and  Renelt,  D.  (1992):  “A  sensitivity  analysis  of  cross‐country  growth  regressions”,  American Economic Review 82, 942‐963.    Mathiesen,  L.  (1985):  “Computation  of  economic  equilibria  by  a  sequence  of  linear  complementarity problems”, Mathematical Programming Study 23, 144‐162.    Narayanan, G. B. and Walmsley, T. L. (eds.) (2008): Global Trade, Assistance, and Production:  The GTAP 7 Data Base, Center for Global Trade Analysis, Purdue University, West Lafayette, IN.    Narayanan,  G.  B.,  Aguiar,  A.  and  McDougall,  R.  (eds.)  (2015):  Global  Trade,  Assistance,  and  Production: The GTAP 9 Data Base, Center for Global Trade Analysis, Purdue University, West  Lafayette, IN.    Reinhart, C. M. and Rogoff, K. S. (2009): This Time is Different: Eight Centuries of Financial Folly,  Princeton University Press, Princeton.     Romer, C. D. and Romer, D. H. (2010): “The macroeconomic effects of tax changes: Estimates  based on a new measure of fiscal shocks”, American Economic Review 100, 763‐801.     Rutherford,  T.  F.  (1999):  “Applied  general  equilibrium  modeling  with  MPSGE  as  a  GAMS  subsystem:  An  overview  of  the  modeling  framework  and  syntax”,  Computational  Economics  14, 1‐46.     Rutherford, T. F. (2011): “GTAP7inGAMS”, Technical Report, ETH Zürich.    Rutherford,  T.  F.  (2015):  “The  GTAP9  Buildstream”,  Wisconsin  Institute  for  Discovery  and  Agricultural and Applied Economics Department, University of Wisconsin, Madison.   

13   

Rutherford, T. F. and Light, M. K. (2001): “A general equilibrium model for tax policy analysis in  Colombia”, University of Colorado.    United Nations (2014): National Account Statistics. Main Aggregates and Detailed Tables. 2013.    World Bank (2015): World Development Indicators 2011.     

14   

APPENDIX    A.1.Regional aggregation  The correspondence with Database GTAP9 (Narayanan et al., 2015) is:    European Union (EU)      AUT  !  Austria      BEL  !  Belgium      DNK  !  Denmark      FIN  !  Finland                    FRA       !         France                    DEU      !         Germany                    ITA        !         Italy                    GBR      !         United Kingdom      GRC  !  Greece      IRL  !  Ireland      LUX  !  Luxembourg      NLD  !  Netherlands      PRT  !  Portugal      ESP  !  Spain      SWE  !  Sweden      CZE  !  Czech Republic      HUN  !  Hungary      MLT  !  Malta      POL  !  Poland      ROU  !  Romania      SVK  !  Slovakia      SVN  !  Slovenia      EST  !  Estonia      LVA  !  Latvia      LTU  !  Lithuania      BGR  !  Bulgaria      CYP  !  Cyprus      HRV  !  Croatia    United States (USA)    Japan (JPN)    China (CHI)      CHN  !  China      HKG  !  Hong Kong    Latin America (LAT)      MEX      !         Mexico              BRA       !         Brazil              ARG       !         Argentina      BOL  !  Bolivia      CHL  !  Chile      COL  !  Colombia      ECU  !  Ecuador  15   

    PRY  !      PER  !      URY  !      VEN  !      XSM  !      CRI  !      GTM  !      NIC  !      PAN  !      HND  !      SLV  !      XCA  !      DOM  !      JAM  !      PRI  !      TTO  !      XCB  !      Asia Pacific (PAC)      KHM  !      LAO  !      MYS  !      TWN  !      PHL  !      SGP  !      THA  !      VNM  !      XSE  !      KOR       !                     IDN        !             BRN  !    Rest of the World (ROW)      IND        !             BGD  !      XSA  !      XEA  !      PAK  !      LKA  !      NPL  !      MNG  !      KGZ  !        XWF  !      XCF  !      XAC  !      ETH  !      KEN  !      MDG  !      MWI  !      MOZ  !      TZA  ! 

Paraguay  Peru  Uruguay  Venezuela  Rest of South America  Costa Rica  Guatemala  Nicaragua  Panama  Honduras  El Salvador  Rest of Central America  Dominican Republic  Jamaica  Puerto Rico  Trinidad and Tobago  Caribbean 

Cambodia  Lao People’s Democratic Republic  Malaysia  Taiwan  Philippines  Singapore  Thailand  Vietnam  Rest of Southeast Asia  Korea  Indonesia  Brunei Darussalam 

India  Bangladesh  Rest of South Asia  Rest of East Asia  Pakistan  Sri Lanka  Nepal  Mongolia  Kyrgyzstan  Rest of Western Africa  Rest of Central Africa  Rest of South Central Africa  Ethiopia  Kenya  Madagascar  Malawi  Mozambique  Tanzania  16 

 

                                                                                                               

                                             

RWA  !  UGA  !  ZMB  !  ZWE  !  XEC  !  EGY  !  MAR  !  TUN  !  XNF  !  BEN  !  BFA  !  CMR  !  CIV  !  GHA  !  GIN  !  NGA  !  SEN  !  TGO  !  MUS  !  BWA  !  ZAF        !         NAM  !  XSC  ! 

Rwanda  Uganda  Zambia  Zimbabwe  Rest of Eastern Africa  Egypt  Morocco  Tunisia  Rest of North Africa  Benin  Burkina Faso  Cameroon  Cote d'Ivoire  Ghana  Guinea  Nigeria  Senegal  Togo  Mauritius  Botswana  South Africa  Namibia  Rest of South African Customs Union  

     

AUS  NZL  XOC 

Australia  New Zealand  Rest of Oceania 

   

CAN       !         Canada  XNA  !  Rest of North America 

                           

ALB  !  RUS       !         BLR  !  UKR  !  XEE  !  KAZ  !  XSU  !  ARM  !  AZE  !  GEO  !  CHE  !  NOR  !  XEF  !  XER  ! 

Albania  Russia  Belarus  Ukraine  Rest of Eastern Europe  Kazakhstan  Rest of Former Soviet Union  Armenia  Azerbaijan  Georgia  Switzerland  Norway  Rest of EFTA  Rest of Europe 

           

IRN  BHR  ISR  JOR  KWT  OMN 

Iran, Islamic Republic of  Bahrain  Israel  Jordan  Kuwait  Oman 

!  !  ! 

!  !  !  !  !  ! 

17   

    QAT  !  Qatar      SAU  !  Saudi Arabia      ARE  !  United Arab Emirates      TUR       !         Turkey      XWS  !  Rest of Western Asia        XTW  !  Rest of the World      A.2. Sectoral aggregation  The  correspondence  of  sectors  included  in  Table  1  with  Database  GTAP9  sector  listing  (Narayanan et al., 2015) is:    Sector

Code

Description

AGR

PDR

Paddy rice

AGR

WHT

Wheat

AGR

GRO

Cereal grains nec

AGR

V_F

Vegetables, fruit, nuts

AGR

OSD

Oil seeds

AGR

C_B

Sugar cane, sugar beet

AGR

PFB

Plant-based fibres

AGR

OCR

Crops nec

AGR

CTL

Bovine cattle, sheep and goats, horses

AGR

OAP

Animal products nec

AGR

RMK

Raw milk

AGR

WOL

Wool, silk-worm cocoons

AGR

FRS

Forestry

AGR

FSH

Fishing

IND

COA

Coal

IND

OIL

Oil

IND

GAS

Gas

IND

OMN

Minerals nec

IND

CMT

Bovine meat products

IND

OMT

Meat products nec

IND

VOL

Vegetable oils and fats

IND

MIL

Dairy products

IND

PCR

Processed rice

IND

SGR

Sugar

IND

OFD

Food products nec

IND

B_T

Beverages and tobacco products

IND

TEX

Textiles

IND

WAP

Wearing apparel

IND

LEA

Leather products

18   

IND

LUM

Wood products

IND

PPP

Paper products, publishing

IND

P_C

Petroleum, coal products

CRP

CRP

Chemical, rubber, plastic products

IND

NMM

Mineral products nec

IND

I_S

Ferrous metals

IND

NFM

Metals nec

IND

FMP

Metal products

MVH

MVH

Motor vehicles and parts

OTN

OTN

Transport equipment nec

ELE

ELE

Electronic equipment

OME

OME

Machinery and equipment nec

IND

OMF

Manufactures nec

SER

ELY

Electricity

SER

GDT

Gas manufacture, distribution

SER

WTR

Water

CNS

CNS

Construction

TRD

TRD

Trade

TCM

OTP

Transport nec

TCM

WTP

Water transport

TCM

ATP

Air transport

TCM

CMN

Communication

OFI

OFI

Financial services nec

SER

ISR

Insurance

OBS

OBS

Business services nec

ROS

ROS

Recreational and other services

OSG

OSG

Public Administration, Defence, Education, Health

SER

DWE

Dwellings

   

19   

Suggest Documents