Thuế quan do chính quyền Trump khởi xướng vào năm 2018 đối với hàng xuất khẩu của Trung Quốc sang Mỹ đã làm bùng nổ chiến tranh thương mại. Nghiên cứu này sử dụng các kết quả đọc vệ tinh về độ sáng ban đêm để chứng minh các vị trí nhà máy sản xuất ở Trung Quốc đã bị suy giảm tầng suất vào ban đêm do thuế quan Mỹ gây ra và cuối cùng dẫn đến thu hẹp hoạt động kinh tế địa phương. Ngược lại, thuế quan trả đũa của Trung Quốc lại không ảnh hưởng đáng kể lên mạng lưới sản xuất ca đêm ở Mỹ.
Đầu năm 2018, chính quyền tổng thống Trump đã thực hiện một loạt các biện pháp thuế quan đối với hàng hóa xuất khẩu của Trung Quốc sang Mỹ trong vòng 2 năm. Đối với mỗi đợt tăng thuế, chính phủ Trung Quốc lại trả đũa bằng cách áp thuế lên hàng nhập khẩu từ Hoa Kỳ. Đến tháng 9/2019, cả hai đã áp thuế lên phần lớn sản phẩm giao thương giữa của nhau.1 Những mức thuế này đã tác động tiêu cực lên dòng thương mại song phương (Amiti et al. 2019, Fagjelbaum et al. 2019, 2020) và trở thành một thách thức dai dẳng trong mối quan hệ Mỹ- Trung.
Thuế quan Mỹ áp đặt hàng xuất khẩu Trung Quốc có tác động tiêu cực lên hoạt động kinh tế ở Trung Quốc, và nếu vậy thì tác động bao nhiêu? Tương tự như vậy, thuế quan trả đũa của Trung Quốc có ảnh hưởng đến sản xuất nội địa không vì theo nguyên tắc, các mức thuế này sẽ làm tăng chi phí đầu vào nhập khẩu từ Mỹ?
Hiện có một số lượng lớn bằng chứng thực nghiệm về ảnh hưởng của cuộc chiến thuế quan lên nền kinh tế Mỹ. Các nhà nghiên cứu đã ghi nhận rằng có sự chuyển giao gần như hoàn toàn gánh nặng thuế quan đến giá cả hàng hóa Mỹ (Amiti et al. 2019, Cavallo et al. 2021). Thuế quan cũng đã ảnh hưởng lên tiêu dùng nội địa (Waugh 2019), đầu tư (Amiti et al. 2020), và việc làm (Flaaen and Pierce 2019).
Trong khi đó, người ta lại có ít thông tin về tác động (nếu có) của cuộc chiến thuế quan lên nền kinh tế Trung Quốc, từ đó đã thúc đẩy hai câu hỏi nghiên cứu đặt ra ở trên. Nguyên nhân không phải do không quan tâm mà là do những hạn chế về mặt số liệu có sẵn. Cụ thể, các cơ quan thống kê Trung Quốc không thường xuyên công bố số liệu về sản phẩm và việc làm ở cấp độ địa phương hoặc ngành công nghiệp cụ thể; những dữ liệu như thế thường được cập nhật rất chậm. 2
Do những hạn chế về mặt số liệu, chúng tôi đã chuyển sang phép đọc mật mộ đèn đêm qua vệ tinh. Các thước đo về ánh sáng ban đêm ngày càng được sử dụng nhiều như một biến đại diện cho mật độ hoạt động của con người về đêm trong môi trường khan hiếm dữ liệu. Các học thuyết về tăng trưởng và phát triển kinh tế đã cho thấy ánh sáng ban đêm có mối tương quan chặt chẽ với các biện pháp đo lường hiệu suất kinh tế thông dụng như GDP (Chen and Nordhaus 2011, Henderson et al. 2012). Số liệu ánh sáng ban đêm cũng đã được sử dụng ở nhiều những nghiên cứu gần đây về các phản ứng trong ngắn hạn của các cú sốc vĩ mô ở một số khu vực trong một quốc gia (Chodorow-Reich et al. 2019).3 Dữ liệu ánh sáng ban đêm cung cấp cho chúng ta mức độ phân giải không gian- theo tỷ lệ 11km × 11km – việc này khó mà đạt được với các nguồn dữ liệu khác. Các kết quả đọc vệ tinh cũng ít bị nghi ngờ về thao tác xử lý số liệu hơn.
Hình 1 cung cấp ví dụ về sự thay đổi giữa các vị trí mà dữ liệu đèn đêm tiết lộ. Số liệu cho thấy hiệu suất ánh sáng đêm ở tỉnh Tô Châu lần lượt trong Q1/ 2018 và Q1/2019. Đèn đêm bị mờ ở mức độ lớn hơn trong hai khu vực được đánh dấu là Khu công nghệ cao và mới Huqiu và Khu công nghiệp Tô Châu- so với phần còn lại của Tô Châu.4 Sự sụt giảm trong mật độ đèn đêm lớn hơn trong hai khu sản xuất có cường độ xuất khẩu cao này cho thấy có mối liên hệ với cuộc chiến thuế quan. Nếu nhu cầu xuất khẩu bị ảnh hưởng bởi thuế quan của Mỹ, sự suy giảm sản xuất và nhu cầu lao động sẽ làm giảm ánh sáng từ các nhà máy làm ca đêm và từ các ký túc xá công nhân thường nằm gần các khu công nghiệp của Trung Quốc.
Hình 1: Cường độ đèn đêm ở tỉnh Tô Châu trong Q1/2018 và Q1/2019
Chúng tôi thực hiện phân tích này sử dụng dữ liệu bảng gồm các quan sát hàng quý được tập hợp cho gần 100,000 ô lưới trải dài khắp Trung Quốc đại lục. Để thể hiện rõ tác động của thuế quan, chúng tôi thực hiện một phân tích thực nghiệm các phần gây dịch chuyển. Để đánh giá tác động của thuế quan Hoa Kỳ đối với các nhà xuất khẩu Trung Quốc, chúng tôi xây dựng thước đo về mức độ tiếp xúc của các vị trí lưới điện với thuế quan, sử dụng các biến xuất khẩu hình lưới trước khi áp thuế. Về mặt trực quan, các địa điểm ở Trung Quốc sẽ được tiết lộ nhiều hơn nếu Trung Quốc chuyên bán các sản phẩm cho Mỹ và sau đó bị áp thuế quan cao. Đồng thời, chúng tôi cũng xây dựng một thước đo tương tự mức độ tiếp xúc của các vị trí lưới đối với hành động trả đũa thuế quan của Trung Quốc, sử dụng các biến gồm nhập khẩu trước thuế đối với nguyên liệu trung gian và tư liệu sản xuất, cũng như các mức thuế trả đũa về sau. Phân tích thực nghiệm chúng tôi thực hiện yêu cầu thông tin chi tiết về cơ cấu dòng thương mại của Trung Quốc ở cấp lưới. Chúng tôi xây dựng dựa trên việc xác định vị trí địa lý của các công ty theo dữ liệu hải quan Trung Quốc trong năm 2016 đối với các vị trí lưới điện sử dụng dịch vụ bản đồ trên web (Google Maps và Amap).
Kết quả nghiên cứu của chúng tôi cho thấy các địa điểm ở Trung Quốc chịu ảnh hưởng từ thuế quan của Mỹ đã giảm cường độ ánh sáng ban đêm nhiều hơn, khiến hoạt động kinh tế địa phương bị thu hẹp (Chor and Li 2021). Những phát hiện này thu được bằng cách sử dụng phương pháp kỹ thuật bao gồm các mô hình dữ liệu bảng theo lưới điện và theo cấp tỉnh và dòng thời gian. Ngoài ra, chúng tôi còn kiểm soát mở rộng các xu hướng trước đây vì yếu tố này có thể tương quan với các biến ban đầu khác của lưới điện, như độ mở thương mại (xuất khẩu lưới điện trên đầu người ban đầu, nhập khẩu lưới điện trung gian trên đầu người) và phát triển kinh tế tổng thể (lưới điện ban đầu ở đây được định nghĩa là cường độ ánh sáng đêm). Chúng tôi cũng cho thấy các phát hiện của chúng tôi là chính xác khi kiểm soát khả năng tương quan của vị trí đối với tỷ giá hối đoái hoặc các điều chỉnh về thuế VAT.
Ngược lại, chúng tôi thấy rằng việc trả đũa thuế quan của Trung Quốc có tác động không đáng kể lên mạng lưới điện về đêm. Chúng tôi trình bày một số bằng chứng gợi ý lý do tại sao lại như vậy. Việc Trung Quốc không áp dụng mức thuế tối huệ quốc (MFN) đã bù đắp phần nào cho mức thuế trả đũa. Các nhà nhập khẩu Trung Quốc cũng bắt đầu sử dụng các nguồn nguyên liệu thay thế từ các nước khác. Cuối cùng, các công ty Trung Quốc có khả năng sẽ thay thế nguồn nguyên liệu đầu vào trong nước, mặc dù chúng tôi vẫn còn thiếu số liệu trực tiếp để xác minh việc này.
Bước thứ hai, chúng tôi lập bản đồ tác động của cường độ ánh sáng đêm đối với hiệu quả kinh tế - cụ thể, GDP bình quân đầu người và số việc làm trong lĩnh vực sản xuất. Để làm điều đó, chúng tôi áp dụng mô hình thống kê của Henderson et al. (2012) và ước tính độ co giãn cơ cấu theo yêu cầu, những thay đổi trên bản đồ về ánh sáng đêm đối với sự thay đổi trong GDP bình quân đầu người (tương ứng số lượng việc làm trong lĩnh vực sản xuất), sử dụng dữ liệu cấp tỉnh từ Niên giám thống kê Trung Quốc từ 2012-2016. Với độ co giãn này, chúng tôi có thể tính toán những thay đổi trong hiệu quả kinh tế tương ứng phù hợp với những thay đổi trong cường độ ánh sáng đêm do thuế quan Hoa Kỳ gây ra.
Hình 2 tóm tắt tác động thuế quan Hoa Kỳ đối với các vị trí lưới điện. Các ô lưới đầu tiên được xếp theo mức độ nghiêm trọng do tác động thuế quan Hoa Kỳ và được tính tỷ trọng dựa theo dân số. Chúng tôi nhận thấy ảnh hưởng tiêu cực từ thuế quan Hoa Kỳ rất khác nhau giữa các địa điểm. Có tới 70% dân số Trung Quốc không chịu ảnh hưởng hoặc chịu ảnh hưởng rất ít từ thuế quan Hoa Kỳ. Mặt khác, 2.5% dân số Trung Quốc có tiếp xúc trực tiếp nhất bởi cú sốc thuế quan Mỹ là 9.1% điểm, làm giảm 2.52% GDP bình quân đầu người và việc làm trong lĩnh vực sản xuất giảm 1.62% so với lưới điện không bị ảnh hưởng. Các ô lưới trong phân loại tiếp xúc nhiều nhất thì với thuế quan không chỉ tập trung ở các vùng ven biển mà còn được tìm thấy ở gần 2/3 số tỉnh tại Trung Quốc.
Hình 2 Những ảnh hưởng của thuế quan lên hoạt động xuất khẩu theo phần trăm dân số
Tóm lại, phát hiện của chúng tôi xác nhận rằng thuế quan do Hoa Kỳ áp lên hàng xuất khẩu của Trung Quốc có tác động tiêu cực đến hoạt động kinh tế trong ngắn hạn. Một số câu hỏi mở về các hàm ý chính sách như: Việc tiếp tục áp dụng các mức thuế này có làm phức tạp và làm chậm quá trình phục hồi kinh tế Trung Quốc khỏi đại dịch Covid-19 không và ở mức độ nào? Ngoài ra, những hậu quả lâu dài của các loại thuế này là gì khi mà tác động của chúng đối với các quyết định đầu tư của các công ty được thể hiện đầy đủ hơn?
Tài liệu tham khảo
Amiti, M, S J Redding, and D Weinstein (2019), “The impact of the 2018 trade war on U.S. price and welfare”, Journal of Economic Perspectives 33(4): 187-210.
Amiti, M, S H Kong, and D Weinstein (2020), “The effect of the U.S.-China trade war on U.S. investment”, NBER Working Paper No. 27114.
Cavallo, A, G Gopinath, B Neiman, and J Tang (2021), “Tariff pass-through at the border and at the store: Evidence from US trade policy”, American Economic Review: Insights 3(1): 19-34.
Chen, X and W D Nordhaus (2012), “Using luminosity data as a proxy for economic statistics”, Proceedings of the National Academic of Sciences 108(21): 8589-8594.
Chodorow-Reich, G, G Gopinath, P Mishra, and A Narayanan (2019), “Cash and the economy: Evidence from India's demonetization”, Quarterly Journal of Economics 135(1): 57-103.
Chor, D and B Li (2021), “Illuminating the effects of the US-China tariff war on China’s economy”, NBER Working Paper No. 29349.
Cui, C and L S-Z Li (2021), “The effect of the US-China trade war on Chinese new firm entry”, Economic Letters 203: 109846.
Donaldson, D and A Storeygard (2016), “The view from above: Applications of satellite data in economics”, Journal of Economic Perspectives 30(4): 171-198.
Fajgelbaum, P D, P K Goldberg, P J Kennedy, and A K Khandelwal (2019), “The return to protectionism”, VoxEU.org, 7 November.
Fajgelbaum, P D, P K Goldberg, P J Kennedy, and A K Khandelwal (2020), “The return to protectionism”, Quarterly Journal of Economics 135(1): 1-55.
Flaaen, A and J Pierce (2019), “Disentangling the effects of the 2018-2019 tariffs on a globally connected U.S. manufacturing sector”, Working Paper.
He, C, K Mau, and M Xu (2021a), “Trade shocks and firms hiring decisions: Evidence from vacancy postings of Chinese firms in the trade war”, Labour Economics 71: Article 102021.
He, C, K Mau, and M Xu (2021b), “The effects of the US-China trade war on firms’ vacancy postings”, VoxEU.org, 15 July.
Henderson, J V, A Storeygard, and D N Weil (2012), “Measuring economic growth from outer space”, American Economic Review 102(2): 994-1028.
Waugh, M E (2019), “The consumption response to trade shocks: Evidence from the US-China trade war”, NBER Working Paper No. 26353.
Ghi chú
1 At the height of the ‘tariff war’ in September 2019, US tariffs on China had increased by 20.7 percentage points for the average HS 6-digit product; these affected 14.2% of the 2017 value of China’s total exports. The retaliatory tariffs put in place by China averaged 16.6 percentage points; these affected 5.6% of the 2017 value of China’s total imports.
2 Several existing studies on the tariffs’ impact on China have similarly turned to the use of novel data sources: He et al. (2021a, 2021b) examine data on online vacancy listings, while Cui and Li (2021) look at records of new company registrations.
3 See Donaldson and Storeygard (2016) for a survey on the use of satellite-based data in economics research.
4 The change in mean log night lights was -0.105, -0.085, and -0.067 for the New & Hi-tech Zone, the Industrial Park, and the rest of Suzhou, respectively.
Nguồn: Vox EU
Từ khóa: thuế quan thương mại Mỹ- Trung, bằng chứng vệ tinh
