Trade Facilitation and the European Union-Kenya Economics Partnership Agreement (Eu-Kenya EPA): An Integrated Econometric-CGE Analysis = 무역원활화와 유럽연합-케냐 경제동반자협정(EU-케냐 EPA): 통합 계량경제학-CGE 분석

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 계량경제학적 분석과 계산 가능 일반균형(CGE) 모델 접근법을 활용하여 무역원활 화와 유럽연합-케냐 경제동반자협정 (EU-케냐 EPA)을 연구한다. 첫째, 2014년부터 2019년까지의 기간 동안 무역원활화가 케냐의 유럽연합(EU) 27개국으로의 과일 및 채소 수출에 미치는 영향을 조사하였다. 풀드 OLS (OLS), 고정효과(FE), 무작위효과 (RE), 2단계 시스템 일반화 모멘트법(GMM) 모델을 활용하였다. 결과는 무역원활화와 케냐의 EU 과일 및 채소 수출 간 연관성을 시사한다. 추정 결과에 따르면, 수출업체의 세관 효율성 및 항공 운송 인프라 품질과 같은 무역 원활화 요 인을 포착하는 변수들은 케냐에서 EU로의 과일 및 채소 수출에 유의미한 긍정적 영향을 미친 다. 또한 국내 생산량 및 EU-케냐 경제동반자협정(EPA) 변수와 같은 통제 변수들도 과일 및 채소 수출에 유의미한 긍정적 영향을 미친다. 내륙국 및 섬국 변수들은 과일 및 채소 수출에 부 정적 영향을 미친다. 제가 아는 한, 본 연구는 무역 원활화가 케냐의 27개 EU 회원국 대상 과일 및 채소 수출에 미치 는 영향을 실증적으로 분석한 유일한 연구입니다. 본 연구는 케냐의 과일 및 채소 수출 증진을 위한 정책 수립에 필요한 실질적인 근거를 이해관계자들에게 제공합니다. 둘째, 본 연구는 CGE 시뮬레이션에 활용하기 위해 자동회귀 분포지연(ARDL) 모델을 사용하 여 외국인 직접투자(FDI)와 수출의 생산성 효과를 추정하였다. 결과에 따르면 FDI가 1% 증가 할 경우 생산성이 0.05% 상승하고, 수출이 1% 증가할 경우 생산성이 0.20% 상승하는 것으로 나타났다. 셋째, 본 연구는 Kravchenko 등(2022)이 개발한 가격 기반 접근법을 활용하여 비관 세조치(NTMs)의 통합 GTAP 부문 관세등가(AVE)를 추정하였다. 네 번째로, 본 연구는 CGE 모델을 활용하여 EU-케냐 경제동반자협정(EPA)이 실질 GDP, 양자 간 무역 흐름, 부문별 생산량, 복지, 생산요소 수요, 생산요소 수익률 및 가계 소득에 미치는 영 향을 정량화한다. 본 연구는 글로벌 무역 분석 프로젝트(GTAP) 모델의 확장판인 MyGTAP 모 델을 활용하며, 2017년을 기준 연도로 사용하는 GTAP 데이터베이스 버전 11(2023년 8월 출 시)을 기반으로 합니다. 분석 과정에서 GTAP 데이터베이스의 원래 160개 지역과 65개 부문은 각각 20개 지역과 18개 부문으로 통합됩니다. 기준 시나리오를 구축하여 주요 거시경제 변수(실질 GDP, 인구, 자본 스 톡, 노동 공급)를 반영한 2017년부터 2050년까지의 세계 경제 전망을 도출하였다. 또한 비관 세장벽(NTM)의 평균가치조정(AVE)을 최혜국관세(MFN)에 추가하여 모델에 명시적으로 통합 하였다. 세 가지 정책 시나리오를 고려하였다: 첫째, 케냐와 EU 간 관세 및 보조금 철폐(SC-1), 둘째, 양측의 비관세장벽(NTM) 평균가중효과(AVE) 25% 제거(SC-2), 그리고 세 번째로 관세와 보 조금 철폐, 양측의 비관세장벽(NTM) 평균가중효과(AVE) 25% 제거, 케냐의 수출 및 외국인직 접투자(FDI) 관련 생산성 각각 0.20% 및 0.05%를 결합한 야심찬 시나리오(SC-3)이다. 시뮬레 이션 결과는 케냐의 실질 GDP, 양자간 무역 규모, 부문별 생산량 및 가계 소득 증가를 포함한 긍정적인 거시경제적 성과를 시사한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This dissertation studies trade facilitation and the European Union-Kenya Economic Partnership Agreement (EU-Kenya EPA) using econometric analysis and a Computable General Equilibrium (CGE) model approach. First, the study investigated the impact of trade facilitation on Kenya’s fruits and vegetable exports to the 27 European Union (EU) over the period of 2014-2019. Pooled Ordinary Least Squares (OLS), Fixed Effect (FE), Random Effect (RE), and Two-Step System Generalized Method of Moments (GMM) model were utilized. The outcomes indicate a linkage between trade facilitation and Kenya’s fruits and vegetables exports to the EU. According to the estimation results, variables that capture trade facilitation, such as exporter’s customs efficiency and quality of air transport infrastructure, have a significantly positive effect on exports of fruits and vegetables from Kenya to the EU. In addition, control variables such as domestic production and EU-Kenya EPA variables have a significantly positive effect on exports of fruits and vegetables. Landlock and island variables have a negative impact on the exports of fruits and vegetables. To the best of my knowledge, this is the only study to empirically analyze the impact of trade facilitation on Kenya’s exports of fruits and vegetables to the 27 EU member countries. The study provides substantial evidence for stakeholders to formulate policies that can boost the export of fruits and vegetables in Kenya. Second, the study uses the autoregressive distributed lag (ARDL) model to estimate Foreign Direct Investment (FDI) and export productivity effects for use in the CGE simulation. The results indicate a 1% increase in FDI, and exports lead to a 0.05% and 0.20% increase in productivity, respectively. Third, the study uses a price-based approach developed by Kravchenko et al. (2022) to estimate the aggregated GTAP-sector Ad Valorem Equivalent (AVE) of Non-Tariff Measures (NTMs). Fourth, the study quantifies the impact of the EU-Kenya EPA on real GDP, bilateral trade flows, sectoral output, welfare, factor demand, factor returns, and household income using a CGE model. The study utilizes the MyGTAP model, an extension of the Global Trade Analysis Project (GTAP) model, and draws on the GTAP database version 11 (released in August 2023), which uses 2017 as its base year. In the analysis, the original 160 regions and 65 sectors in the GTAP database are aggregated into 20 regions and 18 sectors, respectively. A baseline scenario is constructed to project the global economy from 2017 to 2050, incorporating key macroeconomic variables (real GDP, population, capital stock, and labor supply). Additionally, AVEs of NTMs are added to the MFN tariffs and explicitly integrated into the model. Three policy scenarios were considered: First, the elimination of tariffs and subsidies between Kenya and the EU (SC-1), Second, 25% removal of AVEs of NTMs for both parties (SC-2), and third, an ambitious scenario combining elimination of tariffs and subsidies, 25% removal of AVEs of NTMs for both parties, and export and FDI-related productivity of 0.20% and 0.05%, respectively for Kenya (SC-3). The simulation results indicate positive macroeconomic outcomes for Kenya, including increases in real GDP, bilateral trade volume, sectoral output, and household income.

목차 (Table of Contents)

• CHAPTER ONE 1
• 1.1. Introduction 1
• 1.1.1. Background of Study 1
• 1.1.2. Problem Statement 3
• 1.1.3. Research Gap 4
• 1.1.4. Research Aims and Objectives 5
• 1.1.5. Research Questions 6
• 1.1.6. Organization of the Study 6
• CHAPTER TWO 7
• 2.1. Structure of Kenya’s Economy and Sectoral Performance 7
• 2.2. Agricultural Sector 13
• 2.2.1. Kenya’s Fruits and Vegetables Sector 17
• 2.3. Manufacturing Sector 22
• 2.4. Services Sector 30
• 2.5. Kenya Trade Performance 36
• 2.6. Kenya Trade Policy 38
• 2.6.1. Evolution of Kenya’s Trade Policy 38
• 2.6.2. The Import Substitution Phase (1960s-80s) 39
• 2.6.3. Trade Liberalization in the Era of SAPs (1980s) 40
• 2.6.4. Export Promotion Phase (1990s) 41
• 2.7. Kenya’s Current Trade Arrangements 42
• 2.7.1. East African Community (EAC) 42
• 2.7.2. The Common Market for Eastern and Southern Africa (COMESA) 44
• ii
• 2.7.3. Africa Continental Free Trade Agreement (AfCFTA) 45
• 2.7.4. African Growth and Opportunity Act (AGOA) 46
• 2.7.5. The Kenya-United Kingdom Economic Partnership Agreement (Kenya-UK
• EPA) 48
• 2.7.6. The Kenya-United Arab Emirates Comprehensive Economic Partnership
• Agreement (Kenya-UAE CEPA) 49
• 2.8. Kenya-EU Trade Relations 50
• CHAPTER THREE 52
• 3.1. Theoretical Literature 52
• 3.1.1. Absolute Advantage 52
• 3.1.2. Comparative Advantage Theory 55
• 3.1.3. Heckscher-Ohlin Theory 57
• 3.1.4. Factor Price Equalization Theorem 58
• 3.1.5. Stolper-Samuelson Theorem 59
• 3.1.6. Rybczynski Theorem 61
• 3.1.7. Heckscher-Ohlin Theorem 61
• 3.1.8. Endogenous Growth Theory (EGT) 63
• 3.1.9. Product Life Cycle Theory of International Trade 64
• 3.2.0. New Trade Theory 65
• 3.2.1. General Equilibrium Theory 66
• 3.2.2. Viner’s Theory of Custom Unions 68
• 3.2.3. Gravity Trade Model Theory 69
• CHAPTER FOUR 71
• 4.1. Trade Facilitation 71
• 4.1.1. Trade Facilitation Definitions 71
• 4.1.2. History of Trade Facilitation 72
• 4.1.3. Role of Trade Facilitation in Kenya 73
• 4.2. Empirical Literature Review on Trade Facilitation 74
• 4.2.1. Overview of Literature on Trade Facilitation 83
• 4.3. Methodology 84
• iii
• 4.3.1. Pooled Ordinary Least Squares (Pooled OLS) 86
• 4.3.2. Fixed Effect Model (FE) 87
• 4.3.3. Random Effect Model (RE) 88
• 4.3.4. Two-Step System Generalized Method of Moments (GMM) Model 88
• 4.4. Data 90
• 4.5. Empirical Results and Findings 92
• CHAPTER FIVE 97
• 5.1. Economic Partnership Agreement (EPA) 97
• 5.1.1. Historical Background to ACP- EC Economic Relationship 98
• 5.1.2. Yaoundé Agreement I and II (1963–1975) 99
• 5.1.3. Lomé Conventions I-IV (1975–2000) 101
• 5.1.5. Comparison between the Cotonou Agreement and the Lome Conventions 104
• 5.1.6. Economic Partnership Agreements (EPAs) 106
• 5.1.7. Economic Partnership Agreement (EPA) and the World Trade Organization
• (WTO) 108
• 5.2. EU-Kenya Economic Partnership Agreement (EU-Kenya EPA) 109
• 5.2.1. Market Access Offers 111
• 5.2.2. Technical barriers to trade (TBT), Rules of origin (RoO), Sanitary and
• Phytosanitary Measures (SPS) 112
• 5.2.3. Trade Facilitation and the EU-Kenya EPA 112
• 5.3. Empirical Literature on the EPAs 113
• 5.4. Methodology 121
• 5.4.1. Estimation of FDI and Export Productivity Effects 121
• 5.4.2. Estimation of Ad-Valorem Equivalents (AVEs) of Non-Tariff Measures (NTMs
• . 130
• 5.5. Computable General Equilibrium (CGE) Model 134
• 5.5.1. Global Trade Analysis Project (GTAP) Model 138
• 5.5.2. MyGTAP Model 140
• 5.6. Data 143
• 5.7. Scenarios for the EU-Kenya EPA 148
• iv
• 5.8. Simulation Results of the EU-Kenya EPA. 150
• 5.8.1. Impact on Real GDP 150
• 5.8.2. Impact on Bilateral Trade Volume between Kenya and the EU 152
• 5.8.3. Welfare Effects of the EU-Kenya EPA 153
• 5.8.4. Impact on Sectoral Output 156
• 5.8.5. Impact on Factor Demand 158
• 5.8.6. Impact on Real Factor Returns and Employment 160
• 5.8.7. Impact on Household Income 163
• 5.8.8. Sensitivity Analysis 165
• CHAPTER SIX 167
• 6.1. Conclusion and Policy Recommendation 167
• 6.2. References 171
• v