37. Mô hình chung cho các mô hình cân bằng tổng thể.pdf
-
Upload
vu-thi-duong-ba -
Category
Documents
-
view
255 -
download
14
Transcript of 37. Mô hình chung cho các mô hình cân bằng tổng thể.pdf
1
1ORANI-GA Generic CGE Model
Tài liệu: ORANI-G: Mô hình chung cho các
Mô hình Cân bằng Tổng thể Đơn Quốc Gia
Oranig06.ppt
2
Nội dung Giới thiệu Cầu của tồn kho
Cơ sở dữ liệu Cầu dịch vụ lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất: quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Mở rộng cho vùng
2
3
Mô hình GE giản ước: các dòng lưu chuyển
Producers
imported commodities
export
households
investors
government
domesticcommodities
capital,labour
Demanders Non-produced inputsProduced inputs
Dòng Cột Dòng
Nhà sảnxuất
Hộ giađình
Đầu vào sx được
Chính phủ
Xuất khẩu
Vốn,Lao động
Hàng nhậpkhẩu
Hàng nộiđịa
Nhà đầu tư
Đầu vào không sx đượcĐối tượng có nhu cầu
4
Nhà SX i Hấp thu C I G
Xuất khẩu Tổng cầu
Hàng nội địa c
.... .... .... Cộng
(bên trái )
Hàng nhập khẩu c
.... ....
Yếu tố chính f
....
Chi phí sx Tổng chi phí trên
Chi phí= D.thu
Giá tri của hàng nội địa csử dụng bởi ngành i
Mô hình GE giản lược: bảng cơ sở dữ liệu các giá trị giao dịch
Ta cần phải xác định số lượng cho từng ô, và mức giá cho từng hàng
3
5
Cung =cầu
Chi phí= doanh thu
Lượng hàng csử dụng bởi ngành i
Mô hình GE giản lược: Các phương trình cầu
Nhà Sx i Hấp thu C I G
Xuất khẩu Tổng cầu
Hàng nội địa c
QiF(P/PDc) EuF(P,PDc) F(1/PDc) Qc= tổng(trái)
Hàng nhập khẩu c
QiF(P/PMc) EuF(P,PMc)
Yếu tố chính f
QiF(P/PFf) QFf=
tổng(trái)
Chi phí sản xuất
Tổng chi phí ở trên
= PDiQi
Chú thích: PDc = giá
hàng nội địa c PMc = giá hàng
nhập khẩu c PFf = giá yếu tố f
P = vec-tơ giá đầy đủ [PD,PM,PF]
Qi = sản lượng
hàng i F =
nhiều hàm QFf = cung yếu tố
f
Eu = chi tiêu của người tiêu dùng
cuối cùng u
6
Biến Xác định bởi:
PDc = giá hàng nội địa c
LỢI NHUẬN THUẦN TÚY ZERO Giá trị doanh thu = PDcQc= sum(chi phí đầu vào) = F(tất các các biến)
Qc = output good c
CÂN BẰNG THỊ TRƯỜNG Qc = sum(các cầu cá nhân) = F(Tất cả các biến)
PFf = giá của yếu tố f
Với mỗi f, một PF hoặc QF cố định, phần còn lại được xác định bởi:
QFf = lượng yếu tố f
QFf = sum(cầu cá nhân) = F(tất cả các biến)
Eu = chi tiêu người t.dùng cuối cùng u
Cố định hoặc liên hệ tới các yếu tố thu nhập(với các phương trình)
PMc = giá hàng nhập khẩu c
Cố định
Mô hình CGE : số phương trình = số biến nội sinh
Đỏ: ngoại sinh(xác định bởi người dùng)Xanh: nội sinh (giải thích bởi mô hình)
4
7
Mô hình CGE ứng dụng là gì? Khả tính, dựa trên số liệu Có nhiều ngành sản xuất và nhiều hàng hóa Và có thể có nhiều vùng, nhiều yếu tố sản xuất và
nhiều hộ gia đình Một cơ sở dữ liệu lớn gồm các ma trận Nhiều phương trình đồng thời (khó giải) Giá quyết định cầu của các đối tượng Giá được xác định bởi cung và cầu Tiêu điểm thương mại: Cung và cầu nước ngoài co
giãn
8
Các đơn giản hóa của mô hình CGE
Không có nhiều yếu tố động (độ trước hay độ trễ)
Áp đặt cấu trúc về hành vi, dựa trên lý thuyết
Sử dụng các giả định của trường phái tân cổ điển (tối ưu hóa, cạnh tranh)
Cấu trúc tổ (Nesting) (giả định tính cách biệt giữa các tổ)
Tại sao?: Không tìm được dữ liệu chuỗi thời gian cho các ma trận lớn.
Lý thuyết và giả định thay thế (một phần) cho kinh tế lượng
5
9
Mô hình CGE tốt cho trường hợp nào?
Phân tích các chính sách có ảnh hưởng lên các ngành khác nhau theo nhiều cách khác nhau
Tác động của một chính sách lên: Các ngành sản xuất Các vùng (khu vực) Các yếu tố sản xuất (lao động, đất đai, vốn) Các loại gia đình
Các chính sách (thuế nhập khẩu hoặc trợ cấp) giúp rất nhiều cho một ngành nào đó, nhưng gây hại một ít cho các ngành còn lại.
10
Câu hỏi “Điều-gì-xảy-ra nếu?”
Điều gì xảy ra nếu năng suất trong nông nghiệp tăng 1%?Điều gì xảy ra nếu cầu nước ngoài của hàng xuất khẩu tăng 5%?Điều gì xảy ra nếu thị hiếu người tiêu dùng chuyển sang hàng thực phẩm nhập khẩu?Điều gì xảy ra nếu khí thải CO2 bị đánh thuế?Điều gì xảy ra nếu nước trở nên khan hiếm?
Một lượng lớn các biến ngoại sinh (Các thuế suất, tài nguyên, hệ số công nghệ)Các mô hình so sánh tĩnh: Kết quả chỉ thể hiện tác động của biến đổi chính sách, dưới dạng thay đổi so với điểm cân bằng ban đầu.
6
11Giải thích so sánh tĩnh các kết quả
Kết quả đề cập đến các thay đổi tại một thời điểm trong tương lai
Employment
0 T
Change
A
years
B
C
p2
Việc làm
Thay đổi
năm
12ORANI-Gp1
Mô hình của nền kinh tế Australia, vẫn sử dụng, nhưng đã được thay thế tại Monash (bởi MMRF và các mô hình MONASH).
Một mô hình để dạy.
Một mô hình mẫu, được hiệu chỉnh và sử dụng tại nhiều nước khác (INDORANI, TAIGEM, PRCGEM).
Hầu hết các phiên bản không sử dụng tất cả các đặc tính của mô hình nhưng bổ sung đặc tính riêng của chúng.
Vẫn còn phát triển: mới nhất là ORANIG06.
Nhiều cơ sở dữ liệu Australia:
dữ liệu 23 ngành, năm 1987 cung cấp miễn phí (tài liệu),
dữ liệu 34 ngành, năm 1994 sử dụng trong khóa học này (Các mô phỏng).
dữ liệu 144 ngành, năm 1997 sử dụng bởi CoPS.
7
13
ORANI-G giống các mô hình GE khác
Các phương trình đặc trưng của một mô hình AGE gồm:
Các điều kiện cân bằng thị trường cho hàng hóa và các yếu tố sản xuất;
Cầu của nhà sản xuất đối với đầu vào đã qua sản xuất và các yếu tố sản xuất;
Cầu cuối cùng (Đầu tư, hộ gia đình, xuất khẩu và chính phủ)
Mối quan hệ giữa giá và chi phí cung và thuế;
Một số biến kinh tế vĩ mô và chỉ số giá.
Đặc điểm của trường phái Tân cổ điển
Phương trình cầu tương thích với hành vi tối ưu (tối thiểu hóa chi phí, tối đa hóa thỏa dụng).
Thị trường cạnh tranh: giá của nhà sản xuất tại mức chi phí biên.
p2
14Điều gì là mô hình ORANI đặc biệt ?Kiểu Úc Kiểu Mỹ
Phương trình dạng % thay đổi Phương trình phi tuyến
Cơ sở dữ liệu lớn và chi tiết Dữ liệu ít chi tiết
Yếu tố đặc thù ngành cố định Vốn, lao động lưu động
Tập trung vào ngắn hạn (2 năm)Trung và dài hạn (7-20 năm)
Nhiều loại giá Chỉ có vài giá
Dùng cho phân tích chính sách Chứng minh lý thuyết
Người thắng, người thua Lợi ích quốc gia
Thiếu các quan hệ vĩ mô Mô hình đóng: liên kết cung (nhiều biến ngoại sinh) lao động, chi tiêu-thu nhập Nhiều closure khác nhau Một closure chính
Cơ sở dữ liệu đầu vào-đầu ra Cơ sở dữ liệu SAM
Quy trình tìm nghiệm đơn giản Thuật toán đặc biệt
8
15
Bạn sẽ học
Cách các lý thuyết kinh vi mô – tối thiểu hóa chi phí -- tối đa hóa thỏa dụng– làm cơ sở cho các phương trình;
Cách sử dụng cấu trúc sản xuất tổ (nested production) và các hàm thỏa dụng:
Cách dữ liệu đầu vào-đầu ra sử dụng trong phương trình
Cách các phương trình của mô hình được thể hiện dưới dạng phần trăm thay đổi ;
Cách chọn biến ngoại sinh để làm mô hình linh hoạt;
Cách sử dụng GEMPACK để giải mô hình CGE
Hầu hết các mô hình CGE giống nhau, nên các kỹ năng sẽ được sử dụng cho các mô hình khác
p1Số trang trong
tài liệu
16
ORANIG.GSTauxiliary file
ORANIG.GSSauxiliary file
GEMSIM.EXE
CMF fileclosure, shocks
ORANIG.HARpre-simulation
(base) data
SL4 solution file of simulation
results
Summary of base data
post-simulation(updated) data
ORANIG.TABmodel theory
ORANIG.STI
TABLOprogram
Binary data
Program
Text File
STUDY THESE
TO UNDERSTAND THIS
L.thuyết m.hìnhORANIG.TAB
File CMFĐóng mô hình,Biến đổi
SL4 file nghiệm của kq m. phỏng
ORANIG.STI
C.Trình TABLO
GEMSIM.EXE
File bổ trợORANIG.GSS
File bổ trợORANIG.GST
Tóm tắtDữ liệu cơ sở
Dữ liệu cập nhật sau M. phỏng
NGHIÊN CỨU PHẦN NÀY
ĐỂ HiỂU PHẦN NÀY
9
17
Tiến độ đến thời điểm này. . . Giới thiệu Cầu của tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu dịch vụ lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất: quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
18
Model Database
1 2 3 4 5 6 Nhà SX Nhà Đ.Tư Hộ G.Đình Xuất Khẩu Chính phủ Tồn kho Độ lớn I I 1 1 1 1
Các dòng cơ bản
CS
V1BAS V2BAS V3BAS V4BAS V5BAS V6BAS
Lưu thông CSM
V1MAR V2MAR V3MAR V4MAR V5MAR n/a
Thuế CS
V1TAX V2TAX V3TAX V4TAX V5TAX n/a
Lao động O
V1LAB C = Số lượng chủng loại hàng hóa
Vốn 1
V1CAP I = Số lượng ngành
Đất đai 1
V1LND S = 2: Nội địa, Nhập khẩu
Thuế sản xuất 1
V1PTX O = Số lượng nghề nghiệp
Chi phí khác 1
V1OCT M = các hàng hóa là phương tiện lưu thông
Ma trận sản xuất
kết hợp
Thuế nhập khẩu
Độ lớn I Độ lớn 1 C
MAKE
C
V0TAR
p9Ghi nhớ các con số
10
19Các đặc điểm của cơ sở dữ liệu Các dòng hàng hóa được tính tại “giá cơ bản”: không bao gồm
thuế đánh vào người tiêu dùng hay chi phí lưu thông
Đối với mỗi người dùng của mỗi hàng hóa nhập khẩu và mỗi hàng hàng nội địa, có nhiều số thể hiện:
thuế đánh trên phần tiêu dùng đó mức sử dụng dịch vụ lưu thông (thương mại, vận tải).
Ma trận sx đa hàng hóa MAKE:Mỗi hàng hóa có thể được nhiều ngành sản xuất.Mỗi ngành có thể sản xuất nhiều loại hàng hóa.
Với mỗi ngành tổng chi phí sản xuất bằng với tổng giá trị sản lượng (các tổng cột của MAKE).
Với mỗi hàng hóa tổng giá trị doanh thu bằng với giá trị của sản lượng (các tổng hàng của MAKE).
Không có dữ liệu về thuế trực thu/chuyển nhượng. Không phải một SAM đầy đủ.
p8
20
Giới thiệu Cầu của tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu dịch vụ lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữTABLO Các phương trình giá
Sản xuất: quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
11
21
Phương pháp Johansen : Tổng quan
1. Ta bắt đầu với các phương trình của mô hình thể hiện ở dạng phi tuyến
2. Các phương trình được tuyến tính hóa: Tính vi phân toàn phần của mỗi phương trình
3. Các diễn đạt bằng vi phân toàn phần được (hầu hết) chuyển sang dạng phần trăm thay đổi
4. Phương trình tuyến tính được đánh giá tại nghiệm ban đầu của mô hình chưa tuyến tính hóa
5. Biến ngoại sinh được chọn. Mô hình sau đó được giải theo các biến nội sinh, trong điều kiện cho trước các giá trị cho các biến ngoại sinh.
p1
Nhưng có vấn đề: sai số do tuyến tính hóa
Giải quyết bằng phương pháp nhiều bước hoặc suy nghiệm
22Phương trình phần trăm thay đổi – Ví dụDạng phi tuyến: A = B + C
Dạng thay đổi thường: A = B + C
Chuyển sang A(100.A/A) = B(100.B/B) + C(100.C/C)
Dạng Th.đổi%: A a = B b + C c
Có hai cách thể hiện dạng % thay đổi
Dạng trung gian: A a = B b + C c
Dạng phần trăm thay đổi (tỷ phần)a = Sb b + Sc c
trong đó Sb = B/A; Sc = C/A
p68
12
23
Dạng phi tuyến: A = B + C
Dạng thay đổi thường: A = B + C
Chuyển sang A(100.A/A) = B(100.B/B) + C(100.C/C)
Dạng % Th.đổi A a = BC b +BC c
a = b + c
THỰC HÀNH: X = F P
Cả thay đổi thường và % thay đổi được tuyến tính hóa
Với phương trình đã tuyến tính hóa, máy tính dễ giải hơn
Với phương trình % thay đổi, các nhà kinh tế dễ hiểu: hệ số co giãn
p68 Phương trình phần trăm thay đổi – Ví dụ
24Phần trăm thay đổi - Ví dụ sốDạng phi tuyến Z = X*Y
Dạng thay đổi thường Z = Y*X + X*Y [+ X Y]
nhân với 100: 100*Z = 100*Y*X+ 100*X*Y
Gọi x = % thay đổi ở X, do đó X*x=100X
cho nên: Z*z = X*Y*x + X*Y*y
chia cho Z=X*Y để có:
Dạng % thay đổi: z = x + y
Ban đầu X=4, Y=5, so Z = X*Y = 20
Giả sử x=25%, y=20% [cụ thể, X:45, Y:56]
Ước lượng tuyến tính z = x + y cho ra z = 45%
Kết quả thực: 30 = 5*6…… = 50% hơn giá trị gốc 20
Sai số 5% là điều kiện bậc 2: z = x+y + x*y/100
Lưu ý: giảm sốc 10 lần, sai số giảm 100 lần
Bậc 2
p4
25%*20%=5%=50%- 45%
13
25Phương pháp Johansen : Ví dụF(Y,X) = 0 mô hình (cả ngàn phương trình)
Y = vec-tơ biến nội sinh (giải thích bởi mô hình)
X = vec-tơ biến ngoại sinh (xác định bên ngoài mô hình).
Ví dụ, một mô hình gồm 2 phương trình (không có nội dung kinh tế) (xem DPPW Trg. 73 - 79)
(1) Y1=X-1/2
(2) Y2=2 - Y1
hoặc
(1) Y1 X1/2 - 1 = 0
(2) Y2 - 2 + Y1 = 0
p4
Dạng hàm vec-tơ
Mô hình ở dạng phi tuyến
26Phương pháp Johansen (tt)
Ta có giá trị ban đầu Y0, X0 là một nghiệm của hàm F:
F(Y0,X0) = 0
Cụ thể: trong ví dụ 2 phương trình của ta:
V0 = (Y10, Y2
0, X0) = (1, 1, 1) có thể là nghiệm ban đầu
(1) Y1 X1/2 - 1 = 0 1 11/2 - 1 = 0
(2) Y2 - 2 + Y1 = 0 1 - 2 + 1 = 0
p4
Ta cần phải có nghiệm ban đầu cho mô hình có dạng phi tuyến tính
14
27Phương pháp Johansen (tt)FY(Y,X).dY + FX(Y,X).dX = 0
dY, dX là các thay đổi thường
Ta cần các phần trăm thay đổi y = 100dY/Y, x = 100dX/X
GY(Y,X).y + GX(Y,X).x = 0
A.y + B.x = 0
p4
B = Ma trận của các đạo hàm của các biến ngoại sinh
A = Ma trận của các đạo hàm của các biến nội sinh
A và B phụ thuộc vào giá trị hiện tại của các biến phi tuyến tính: ta khai thác điểm này trong mô phỏng nhiều bước để tăng độ chính xác (xem bên dưới)
Mô hình tuyến tính hóa
28Phương pháp Johansen (tt)Quay lại ví dụ 2 phương trình:
(1) Y1 X1/2 - 1 = 0
(2) Y2 - 2 + Y1 = 0
Chuyển đổi sang dạng % thay đổi:
(1a) 2 y1 + x = 0
(2a) Y2 y2 + Y1 y1 = 0
Ở dạng ma trận sẽ là:
2 0 1 y1 0
Y1 Y2 0 y2 =
x 0
p4
Ta có thể viết lại ma trận trận này, để có thể phân biệt biến nội sinh và ngoại sinh
15
29Phương pháp Johansen (tiếp)
2 0 y1 1 0
x
Y1 Y2 y2 0 0
GY(Y,X) y + GX(Y,X) x = 0
A.y + B.x = 0
y = [- A-1 B] x
p4
Mỗi hàng tương ứng với một phương trình
Mỗi cột tương ứng với một biến
Lưu ý: hệ số co giãn phụ thuộc vào nghiệm ban đầu
30Phương pháp Johansen (tiếp)Tiếp tục với ví dụ gồm 2 phương trình:
y = [- A-1 B] x
y1 2 0 -1 1
x
y2 Y1 Y2 0
Johansen:[- A-1 B] tính một lần, dùng nghiệm ban đầu
Euler: Thay đổi của x được chia nhỏ thành nhiều bước. [- A-1 B] được tính lặp lại tại cuối mỗi bước. Bằng cách chia nhỏ x thành nhiều bước đủ nhỏ, ta có thể đạt kết quả gần với nghiệm chính xác.
Phương pháp suy nghiệm: Kết quả càng chính xác hơn
p4
Lưu ý : Các co giãn phụ thuộc vào nghiệm ban đầu
16
31
Hệ phương trình tuyến tính trong ký hiệu ma trận:A.y + B.x = 0
y = vec-tơ của các biến nội sinh (xác định bởi mô hình)
x = vec-tơ của các biến ngoại sinh (xác định ngoài mô hình).
A và B là các ma trận hệ số:
mỗi dòng tương ứng với một phương trình của mô hình;
mỗi cột tương ứng với một biến.
Diễn đạt y dưới dạng x bởi:y = - A-1B.x trong đó A-1 = ma trận nghịch đảo của A
A là: ma trận vuông : số biến ngoại sinh = số phương trình
lớn: hàng ngàn, thậm chí cả triệu biến
phần lớn là zero: mỗi một phương trình chỉ có một vài biến.
Phương trình tuyến tính hóa là:
Là một ước lượng gần đúng của phương trình phi tuyến tính
Chỉ chính xác với các thay đổi nhỏ.
GEMPACK lặp lại nhiều lần cách giải hệ tuyến tính để tìm ra nghiệm chính xác
p4
32
Sai số do tuyến tính hóa
YJ là ước lượng Johansen
Thay đổi càng nhỏ, sai số càng thấp
Y1 step
Exact
XX0 X
Y0
Yexact
F
YJ
dX
dY
p4
17
33Chia các thay đổi lớn trong X thành nhiều bước
Quy trình nhiều bước để giảm sai số do tuyến tính hóa
Y1 step
3 step
Exact
XX0 X1 X2 X3
Y0
Y1
Y3
Yexact
Y2
XF
YJ
p5
34Suy nghiệm từ ước lượng Johansen và Euler
Sai số tuân theo một quy luật
Sử dụng kết quả từ 3 nghiệm xấp xỉ để ước lượng nghiệm đúng + dung sai
Phương pháp y Sai số Johansen (1-bước) 150% 50% Euler 2-bước 125% 25% Euler 4-bước 112.3% 12.3% Euler -bước (c.xác) 100% 0
p4
18
35Tính theo phương pháp 2 bước Euler trong GEMPACK
Tại mỗi bước:
• Tính các hệ số từ dữ liệu;
• Giải hệ phương trìnhtuyến tính;
• Sử dụng các thay đổi trong các biến để cập nhật số liệu
p6
Total Changes
in Endogenous
Variables
Final
Updated
Data X(2)
Changes in
Endogenous
Variables
Solve
Linear
System
1/2 of Changes
in Exogenous
Variables
Calculate
Derivative
Matrices
New
Updated
Data X(1)
Changes in
Endogenous
Variables
Solve
Linear
System
1/2 of Changes
in Exogenous
Variables
Calculate
Derivative
Matrices
Observed
Historical
Data X(0)
Dữ liệu quansát trong quá
khứ X(0)
Tính các ma trận đạo
hàm
Giải hệ tuyến tính
Tính các ma trận đạo
hàm
Giải hệ tuyến tính
Dữ liệucập nhật
X(1)
Dữ liệucập nhậtcuối X(2)
Thay đổitrong các
biến nội sinh
½ thay đổitrong các
biến nội sinh
thay đổi trongcác biến
ngoại sinh
½ thay đổitrong các biến
ngoại sinh
Tổng thay đổitrong các biến
nội sinh
36
Toàn bộ cơ sở dữ liệu được cập nhật tại mỗi bướcp9
1 2 3 4 5 6 Nhà SX Nhà Đ.Tư Hộ G.Đình Xuất Khẩu Chính phủ Tồn kho Độ lớn I I 1 1 1 1
Các dòng cơ bản
CS
V1BAS V2BAS V3BAS V4BAS V5BAS V6BAS
Lưu thông CSM
V1MAR V2MAR V3MAR V4MAR V5MAR n/a
Thuế CS
V1TAX V2TAX V3TAX V4TAX V5TAX n/a
Lao động O
V1LAB C = Số lượng chủng loại hàng hóa
Vốn 1
V1CAP I = Số lượng ngành
Đất đai 1
V1LND S = 2: Nội địa, Nhập khẩu
Thuế sản xuất 1
V1PTX O = Số lượng nghề nghiệp
Chi phí khác 1
V1OCT M = các hàng hóa là phương tiện lưu thông
Ma trận sản xuất
kết hợp
Thuế nhập khẩu
Độ lớn I Độ lớn 1 C
MAKE
C
V0TAR
19
37
Giới thiệu Cầu của tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu dịch vụ lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất: quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
38
Ngôn ngữ TABLOTập hợpIND # Ngành sx # (AgricMining, Manufacture, Utilities, Construction,
TradeTranspt, FinanProprty, Services); ! subscript i !FAC # Yếu tố sx # (Labour, Capital); ! subscript f !Hệ số(all,f,FAC)(all,i,IND) FACTOR(f,i) # Lương và lợi nhuận #;(all,i,IND) V1PRIM(i) # Lương cộng lợi nhuận #;Biến(all,i,IND) p1prim(i) # Giá yếu tố sx tổng hợp #;
p1lab # Mức lương #;(all,i,IND) p1cap(i) # Giá thuê vốn #;
Đọc FACTOR từ file BASEDATA đề mục "1FAC";
Công thức (all,i,IND) V1PRIM(i) = sum{f,FAC,FACTOR(f,i)};
Phương trình E_p1prim(all,i,IND) V1PRIM(i)*p1prim(i)
= FACTOR("Labour",i)*p1lab + FACTOR("Capital",i)*p1cap(i);
P.trình trên xác định giá trung bình cho các yếu tố sản xuất ở mỗi ngành
FactorfifFAC
p7
đề mục =vị trí trong file
20
39Hệ thống đặt tên của ORANI-G
p11
c COMmoditiess SouRCe (dom/imp)
i INDustriesm MARgino OCCupation_o add over OCC
V giá trị levels p % giáx % số lượngdel Th. đổi thường
1 sản xuất2 đầu tư3 hộ gia đình4 xuất khẩu5 chính phủ6 tồn kho0 tất cả người dùng
cap vốnlab lao độnglnd đất đaiprim tất cả yếu tố sản xuấttot tổng đầu vào của một người dùng
HỆ SỐHoặc GLOSSbiến
V2TAX(c,s,i)
p1lab_o(i)
x3mar(c,s,m)bas cơ bản (thường bị bỏ qua)mar dịch vụ lưu thôngtax thuế gián thupur tại mức giá người mu imp nhập khẩu (đã trả thuế)
40
Đoạn 1: Các files and tập hợpFile BASEDATA # File số liệu vào #;(new) SUMMARY # File số liệu tóm tắt và kiểm chứng #;
Tập hợpCOM # Các hàng hóa #
Đọc các phần tử từ file BASEDATA đề mục "COM"; ! c !SRC # Nguồn hàng hóa # (dom,imp); ! s !IND # Các ngành sản xuất #
đọc các phần tử từ file BASEDATA đề mục "IND"; ! i !OCC # Occupations #
Đọc các phần tử từ file BASEDATA đề mục "OCC"; ! o !MAR # Dịch vụ lưu thông #
đọc các phần tử từ file BASEDATA đề mục "MAR"; ! m !Tập con MAR là tập con của COM;Tập hợp NONMAR # Hàng không phải phí lưu thông # = COM - MAR;
! n !
p10
21
41Dữ liệu và các biến chính
Ta bắt đầu bằng việc khai báo các biến và các hệ số dữ liệu xuất hiện trong nhiều phương trình khác nhau.
Các biến và hệ số khác sẽ được khai báo khi cần
p10
42
Các dòng cơ bảnp9
1 2 3 4 5 6 Nhà SX Nhà Đ.Tư Hộ G.Đình Xuất Khẩu Chính phủ Tồn kho Độ lớn I I 1 1 1 1
Các dòng cơ bản
CS
V1BAS V2BAS V3BAS V4BAS V5BAS V6BAS
Phí lưu thông CSM
V1MAR V2MAR V3MAR V4MAR V5MAR n/a
Thuế CS
V1TAX V2TAX V3TAX V4TAX V5TAX n/a
Lao động O
V1LAB C = Số lượng chủng loại hàng hóa
Vốn 1
V1CAP I = Số lượng ngành
Đất đai 1
V1LND S = 2: Nội địa, Nhập khẩu
Thuế sản xuất 1
V1PTX O = Số lượng nghề nghiệp
Chi phí khác 1
V1OCT M = các hàng hóa là phương tiện lưu thông
Ma trận sản xuất
kết hợp
Thuế nhập khẩu
Độ lớn I Độ lớn 1 C
MAKE
C
V0TAR
22
43
Đoạn 2a: Các dòng hàng hóa cơ bảnHệ số ! Dòng hàng hóa cơ bản (trừ cầu với dịch vụ lưu thông)!
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) V1BAS(c,s,i) # Dòng trung gian cơ bản#;
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) V2BAS(c,s,i) # Dòng đầu tư cơ bản #;
(all,c,COM)(all,s,SRC) V3BAS(c,s) # Tiêu thụ hộ GĐ cơ bản #;
(all,c,COM) V4BAS(c) # Dòng xuất khẩu cơ bản#;
(all,c,COM)(all,s,SRC) V5BAS(c,s) # Tiêu dùng công cơ bản #;
(all,c,COM)(all,s,SRC) V6BAS(c,s) # Tồn kho cơ bản #;
Đọc
V1BAS từ file BASEDATA đề mục "1BAS";
V2BAS từ file BASEDATA đề mục "2BAS";
V3BAS từ file BASEDATA đề mục "3BAS";
V4BAS từ file BASEDATA đề mục "4BAS";
V5BAS từ file BASEDATA đề mục "5BAS";
V6BAS từ file BASEDATA đề mục "6BAS";
p13
44Các hệ số và các biến Các hệ sốVí dụ: V1BAS(c,s,i) Ở DẠNG CHỮ IN HOAHầu hết các giá trị được đọc từ file hoặc được tính toán từ công thức giống nhau ở mỗi bước
Các biến Ví dụ: x1bas (c,s,i) ở dạng chữ in thườngThường là giá hoặc số lượngPhần trăm thay đổi hoặc thay đổi thường Quan hệ thông qua phương trìnhNgoại sinh hoặc nội sinhBiến đổi ở mỗi bước
p13
23
45
Đoạn 2b: Các dòng hàng hóa cơ bảnBiến ! Dùng để cập nhật các dòng hàng hóa!
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) x1(c,s,i) # Cầu trung gian #;. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (all,c,COM) x4(c) # Cầu xuất khẩu cơ bản #;
(all,c,COM)(all,s,SRC) x5(c,s) # Cầu chính phủ cơ bản #;
(thay đổi) (all,c,COM)(all,s,SRC) delx6(c,s) # Tồn khp #;
(all,c,COM)(all,s,SRC) p0(c,s) # Giá cơ bản cho nội địa #;
(all,c,COM) pe(c) # Giá cơ bản của hàng khả xuất #;
(thay đổi)(all,c,COM)(all,s,SRC) delV6(c,s) # Tồn kho #;
Cập nhật(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) V1BAS(c,s,i) = p0(c,s)*x1(c,s,i);
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (all,c,COM) V4BAS(c) = pe(c)*x4(c);
(all,c,COM)(all,s,SRC) V5BAS(c,s) = p0(c,s)*x5(c,s);
(thay đổi)(all,c,COM)(all,s,SRC) V6BAS(c,s) = delV6(c,s);
p13
46Các biến thay đổi thườngBiến ! Dùng để cập nhật các dòng hàng hóa!
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) x1(c,s,i) # Hàng trung gian #;. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (thay đổi) (all,c,COM)(all,s,SRC) delx6(c,s) # Tồn kho #;
Theo mặc định, các biến là các phần trăm thay đổi
Các nghiệm chính xác và của nhiều bước được tính từ nhiều phần trăm thay đổi nhỏ
Các phần trăm thay đổi nhỏ không cho phép đổi dấu (ví dụ như: từ 2 sang -1).
Các biến có thay đổi dấu buộc phải là các thay đổi thường.
p13
24
47
Các câu lệnh cập nhật
Cập nhật
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) V1BAS(c,s,i) = p0(c,s)*x1(c,s,i);. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (all,c,COM) V4BAS(c) = pe(c)*x4(c);
(all,c,COM)(all,s,SRC) V5BAS(c,s) = p0(c,s)*x5(c,s);
(thay đổi)(all,c,COM)(all,s,SRC) V6BAS(c,s) = delV6(c,s);
Cập nhật: là kết nối quan trọng, thể hiện quan hệ giữa dữ liệu và các biến.
p13
Cập nhật (tích) mặc định V V(1+p/100+x/100)
Cập nhật thay đổi thường V V + V
48
Chi phí lưu thôngp9
1 2 3 4 5 6 Nhà SX Nhà Đ.Tư Hộ G.Đình Xuất Khẩu Chính phủ Tồn kho Độ lớn I I 1 1 1 1
Các dòng cơ bản
CS
V1BAS V2BAS V3BAS V4BAS V5BAS V6BAS
Lưu thông CSM
V1MAR V2MAR V3MAR V4MAR V5MAR n/a
Thuế CS
V1TAX V2TAX V3TAX V4TAX V5TAX n/a
Lao động O
V1LAB C = Số lượng chủng loại hàng hóa
Vốn 1
V1CAP I = Số lượng ngành
Đất đai 1
V1LND S = 2: Nội địa, Nhập khẩu
Thuế sản xuất 1
V1PTX O = Số lượng nghề nghiệp
Chi phí khác 1
V1OCT M = các hàng hóa là dịch vụ lưu thông
Ma trận sản xuất
kết hợp
Thuế nhập khẩu
Độ lớn I Độ lớn 1 C
MAKE
C
V0TAR
25
49
Hệ số
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND)(all,m,MAR)
V1MAR(c,s,i,m) # Phí lưu thông cho hàng trung gian#;
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND)(all,m,MAR)
V2MAR(c,s,i,m) # Phí lưu thông cho hàng đầu tư #;
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,m,MAR)V3MAR(c,s,m) # Phí lưu thông cho hộ gia đình #;
(all,c,COM)(all,m,MAR) V4MAR(c,m) # Phí lưu thông trong xuất khẩu #;
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,m,MAR) V5MAR(c,s,m) # Chính phủ #;
Đọc
V1MAR từ file BASEDATA đề mục "1MAR";
V2MAR từ file BASEDATA đề mục "2MAR";
V3MAR từ file BASEDATA đề mục "3MAR";
V4MAR từ file BASEDATA đề mục "4MAR";
V5MAR từ file BASEDATA đề mục "5MAR";
• Lưu ý: không có phí lưu thông đối với hàng tồn kho
Đoạn 3a: Các dòng phí lưu thông
m: vận tải đưa hàngs: nhập khẩuc: đồ da thuộc, đếni: ngành giày dép
p14
50
Biến ! Biến dùng để cập nhật các dòng trên !(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND)(all,m,MAR)
x1mar(c,s,i,m) # Cầu với phí lưu thông cho hàng trung gian #;(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND)(all,m,MAR)
x2mar(c,s,i,m) # Cầu với phí lưu thông cho hàng đầu tư#;(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,m,MAR)
x3mar(c,s,m) # Cầu với phí lưu thông cho hộ gia đình #;(all,c,COM)
p0dom(c) # Giá cơ bản của hàng trong nước = p0(c,"dom") #;Cập nhật(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND)(all,m,MAR)
V1MAR(c,s,i,m) = p0dom(m)*x1mar(c,s,i,m);(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND)(all,m,MAR)
V2MAR(c,s,i,m) = p0dom(m)*x2mar(c,s,i,m);(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,m,MAR)
V3MAR(c,s,m) = p0dom(m)*x3mar(c,s,m);
Đoạn 3b: Các dòng phí lưu thôngp14
Không trình bày:4: xuất khẩu5: chính phủ
m: vận tải đưa hàngs: nhập khẩuc: da thuộc, đếni: ngành giày dép
26
51
Các loại thuế hàng hóap9
1 2 3 4 5 6 Nhà SX Nhà Đ.Tư Hộ G.Đình Xuất Khẩu Chính phủ Tồn kho Độ lớn I I 1 1 1 1
Các dòng cơ bản
CS
V1BAS V2BAS V3BAS V4BAS V5BAS V6BAS
Lưu thông CSM
V1MAR V2MAR V3MAR V4MAR V5MAR n/a
Thuế CS
V1TAX V2TAX V3TAX V4TAX V5TAX n/a
Lao động O
V1LAB C = Số lượng chủng loại hàng hóa
Vốn 1
V1CAP I = Số lượng ngành
Đất đai 1
V1LND S = 2: Nội địa, Nhập khẩu
Thuế sản xuất 1
V1PTX O = Số lượng nghề nghiệp
Chi phí khác 1
V1OCT M = các hàng hóa là dịch vụ lưu thông
Ma trận sản xuất
kết hợp
Thuế nhập khẩu
Độ lớn I Độ lớn 1 C
MAKE
C
V0TAR
52
Hệ số ! Taxes on cơ bản Flows!
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) V1TAX(c,s,i) # Thuế hàng trung gian#;
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) V2TAX(c,s,i) # Thuế trên đầu tư #;
(all,c,COM)(all,s,SRC) V3TAX(c,s) # Thuế trên hộ GĐ#;
(all,c,COM) V4TAX(c) # Thuế xuất khẩu #;
(all,c,COM)(all,s,SRC) V5TAX(c,s) # Thuế trên ch.phủ #;
Đọc
V1TAX từ file BASEDATA đề mục "1TAX";
V2TAX từ file BASEDATA đề mục "2TAX";
V3TAX từ file BASEDATA đề mục "3TAX";
V4TAX từ file BASEDATA đề mục "4TAX";
V5TAX từ file BASEDATA đề mục "5TAX";
Thực hiện mô phỏng:
Không đánh thuế trên dầu diesel cho nông dântrợ cấp gạch và xi măng sử dụng trong xây dựng trường học
Đoạn 4a: Các loại thuế hàng hóap15
27
53
Biến
(thay đổi)(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) delV1TAX(c,s,i) # D.thu thuế tr.gian #;
(thay đổi)(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) delV2TAX(c,s,i) # D.thu thuế đầu tư#;
(thay đổi)(all,c,COM)(all,s,SRC) delV3TAX(c,s) # D.thu thuế hộ GĐ#;
(thay đổi)(all,c,COM) delV4TAX(c) # D.thu thuế XK #;
(thay đổi)(all,c,COM)(all,s,SRC) delV5TAX(c,s) # D.thu thuế Cphủ #;
Cập nhật
(thay đổi)(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) V1TAX(c,s,i) = delV1TAX(c,s,i);
(thay đổi)(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) V2TAX(c,s,i) = delV2TAX(c,s,i);
(thay đổi)(all,c,COM)(all,s,SRC) V3TAX(c,s) = delV3TAX(c,s);
(thay đổi)(all,c,COM) V4TAX(c) = delV4TAX(c);
(thay đổi)(all,c,COM)(all,s,SRC) V5TAX(c,s) = delV5TAX(c,s);
Lưu ý: các phương trình xác định các biến thuế ,delV#TAX, sẽ xuất hiện sau; chúng phụ thuộc vào từng loại thuế
Đoạn 4b: Các loại thuế hàng hóap15
54
Các yếu tố sản xuất, ...p9
1 2 3 4 5 6 Nhà SX Nhà Đ.Tư Hộ G.Đình Xuất Khẩu Chính phủ Tồn kho Độ lớn I I 1 1 1 1
Các dòng cơ bản
CS
V1BAS V2BAS V3BAS V4BAS V5BAS V6BAS
Lưu thông CSM
V1MAR V2MAR V3MAR V4MAR V5MAR n/a
Thuế CS
V1TAX V2TAX V3TAX V4TAX V5TAX n/a
Lao động O
V1LAB C = Số lượng chủng loại hàng hóa
Vốn 1
V1CAP I = Số lượng ngành
Đất đai 1
V1LND S = 2: Nội địa, Nhập khẩu
Thuế sản xuất 1
V1PTX O = Số lượng nghề nghiệp
Chi phí khác 1
V1OCT M = các hàng hóa là dịch vụ lưu thông
Ma trận sản xuất
kết hợp
Thuế nhập khẩu
Độ lớn I Độ lớn 1 C
MAKE
C
V0TAR
28
55
Ví dụ về vốn
Hệ số (all,i,IND) V1CAP(i) # Tiền thuê vốn #;
Đọc V1CAP từ file BASEDATA đề mục "1CAP";
Biến (all,i,IND) x1cap(i) # mức vốn hiện tại #;
(all,i,IND) p1cap(i) # Giá thuê vốn #;
Cập nhật (all,i,IND) V1CAP(i) = p1cap(i)*x1cap(i);
Đoạn 5: Các yếu tố sản xuất, ...p16
56
Hệ số
(all,i,IND)(all,o,OCC) V1LAB(i,o) # Ma trận lương #;
(all,i,IND) V1CAP(i) # Tiền thuê vốn #;
(all,i,IND) V1LND(i) # Tiền thuê đất #;
(all,i,IND) V1PTX(i) # Thuế sản xuất #;
(all,i,IND) V1OCT(i) # Các chi phí khác #;
Đọc
V1LAB từ file BASEDATA đề mục "1LAB";
V1CAP từ file BASEDATA đề mục "1CAP";
V1LND từ file BASEDATA đề mục "1LND";
V1PTX từ file BASEDATA đề mục "1PTX";
V1OCT từ file BASEDATA đề mục "1OCT";
Lưu ý: V1PTX là thuế tỉ lệ với giá trị, V1OCT là thuế theo số lượng
Đoạn 5a: Các yếu tố sản xuất, ...
Các kỹ năng khác
nhau
p16
29
57
Biến
(all,i,IND)(all,o,OCC) x1lab(i,o) # Việc làm theo ngành và theo nghề nghiệp #;
(all,i,IND)(all,o,OCC) p1lab(i,o) # Mức lương theo ngành và nghề nghiệp #;
(all,i,IND) x1cap(i) # Mức vốn hiện tại #;
(all,i,IND) p1cap(i) # Giá thuê vốn #;
(all,i,IND) x1lnd(i) # Sử dụng đất #;
(all,i,IND) p1lnd(i) # Giá thuê đất #;
(thay đổi)(all,i,IND) delV1PTX(i) # Thay đổi thường trong doanh thu thuế sx #;
(all,i,IND) x1oct(i) # Cầu với các chi phí khác #;
(all,i,IND) p1oct(i) # Giá của các chi phí khác #;
Cập nhật
(all,i,IND)(all,o,OCC) V1LAB(i,o) = p1lab(i,o)*x1lab(i,o);
(all,i,IND) V1CAP(i) = p1cap(i)*x1cap(i);
(all,i,IND) V1LND(i) = p1lnd(i)*x1lnd(i);
(thay đổi)(all,i,IND) V1PTX(i) = delV1PTX(i);
(all,i,IND) V1OCT(i) = p1oct(i)*x1oct(i);
Đoạn 5b: Các yếu tố sản xuất ...p16
Phương trìnhsẽ trình bày
sau
58
Hệ số (all,c,COM) V0TAR(c) # Doanh thu thuế nhập khẩu #;
Đọc V0TAR từ file BASEDATA đề mục "0TAR";
Biến (all,c,COM) (thay đổi)
delV0TAR(c) # Thay đổi thường trong doanh thu thuế NK #;
Cập nhật (thay đổi) (all,c,COM) V0TAR(c) = delV0TAR(c);
Lưu ý : thuế nhập khẩu không phụ thuộc vào người dùng, không giống như các ma trận V#TAX.
Đoạn 5c: Thuế nhập khẩup16
30
59
Hệ số
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) V1PUR(c,s,i) #Cầu tr. gian, giá người mua#;
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) V2PUR(c,s,i) # Đầu tư, giá người mua #;
(all,c,COM)(all,s,SRC) V3PUR(c,s) # Tiêu dùng GĐ, giá người mua #;
(all,c,COM) V4PUR(c) # Xuất khẩu, giá người mua #;
(all,c,COM)(all,s,SRC) V5PUR(c,s) # Tiêu dùng CP, giá người mua #;
Công thức
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND)
V1PUR(c,s,i) = V1BAS(c,s,i) + V1TAX(c,s,i)+ sum{m,MAR, V1MAR(c,s,i,m)};
. . . . . . . . . . . . .
(all,c,COM)(all,s,SRC)
V5PUR(c,s) = V5BAS(c,s) + V5TAX(c,s) + sum{m,MAR, V5MAR(c,s,m)};
Đoạn 6a: Giá người mua (giá gốc + phí lưu thông + thuế)
p17
60
Biến
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) p1(c,s,i) # Giá người mua, trung gian #;
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) p2(c,s,i) # Giá người mua, đầu tư #;
(all,c,COM)(all,s,SRC) p3(c,s) # Giá người mua, household #;
(all,c,COM) p4(c) # Giá người mua, xuất khẩu, nội tệ #;
(all,c,COM)(all,s,SRC) p5(c,s) # Giá người mua, chính phủ #;
Đoạn 6b: Giá người mua p17
31
61
Giới thiệu Cầu với tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu của lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất:quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
62Đầu vào của sản xuất:
Cấu trúc tổ
p18
Tổ nghề nghiệp
Tổ các yếu tố sản xuất
top nest
Armington nest
KEY
Inputs or
Outputs
Functional
Form
CES
CES
Leontief
CESCES
up toLabour
type O
Labour
type 2
Labour
type 1
CapitalLabourLand
'Other
Costs'
Primary
Factors
ImportedGood G
DomesticGood G
ImportedGood 1
DomesticGood 1
Good GGood 1
Activity Level
Work upwards
Tổ trên cùng
Tổ Armington
32
63Cấu trúc tổ của sản xuấtTrong mỗi ngành: sản lượng = hàm của các đầu vào:output = F(inputs) = F(lao động, vốn, đất đai, hàng nội.địa, hàng NK)
Giả định về tính cách biệt của các tổ đơn giản hóa cấu trúc sản xuất:sản lượng = F(yếu tố sản xuất tổng hợp, hàng tổng hợp)
Trong đó:yếu tố sản xuất tổng hợp = CES(lao động, vốn, đất đai)
lao động = CES(các mức kỹ năng )
hàng tổng hợp (i) = CES(hàng nội địa (i), hàng nhập khẩu (i))
Tất cả các ngành có cấu trúc sản xuất tương tự nhau.
NHƯNG: tỉ lệ đầu vào và các tham số hành vi khác nhau.
Cấu trúc tổ tựa như các quyết định theo từng giai đoạn :
Trước hết quyết định dùng bao nhiêu Da – dựa trên sản lượng.
Sau đó quyết định tỉ lệ nhập khẩu/nội địa, dựa trên giá tương đối
của Da trong nước và ngoại nhập.
Mỗi tổ cần 2 hoặc 3 phương trình.
64
Đoạn 7: Kết hợp các nghề nghiệp
CES
up toLabourtype O
Labourtype 2
Labourtype 1
Labour
V1LAB(i,o)
p1lab(i,o)
x1lab(i,o)
V1LAB_O(i)
p1lab_o(i)
x1lab_o(i)Boxes show
VALUE
price %
quantity %
p19
Các hộp thể hiện GIÁ TRỊ% giá
% số lượng
Lao động
Lao động loại 2
Lao động loại OĐếnLao động
loại 1
33
65
Bài toán: với mỗi ngành i, chọn các đầu vào lao động X1LAB(i,o)
để tối thiểu hóa chi phí lao động :
tổng {o,OCC, P1LAB(i,o)*X1LAB(i,o)}
sao cho X1LAB_O(i) = CES( All,o,OCC: X1LAB(i,o) )
Hệ số
(all,i,IND) SIGMA1LAB(i) # Hệ số thay thế CES giữa các kỹ năng #;
(all,i,IND) V1LAB_O(i) # Tổng lương trong ngành i #;
TINY # Số rất nhỏ để tránh chia cho 0 hoặc ma trận bị suy biến #;
Đọc SIGMA1LAB từ file BASEDATA đề mục "SLAB";
Công thức (all,i,IND) V1LAB_O(i) = sum{o,OCC, V1LAB(i,o)};
TINY = 0.000000000001;
Đoạn 7: Kết hợp các nghề nghiệpp19
Cộng các OCC
Cho trước
66
X=15
X=10
SkilledXs
Cost=$9
A
B
C
R
Cost=$6 UnSkilledXu
Hàm thay thế nghề nghiệp CES
X = Xs + Xu
0 < < 1
Lao động cótay nghề
Lao động phổ thông
34
67
Tác động của thay đổi giá
•X=10
SkilledXs
Unskilled Xu
PR1
A
B
PR2
Unskilled wagesfall relative toskilled wages
A B
Lương lao động phổ thông giảm so với lương lao động tay nghề cao
Lao động có tay nghề
Lao động phổ thông
68
Suy ra phương trình cầu CES
Xem tài liệu ORANI-G - Phụ lục A
35
69
Biến
(all,i,IND) p1lab_o(i) # Giá của lao động tổng hợp ở mỗi ngành #;
(all,i,IND) x1lab_o(i) # Đầu vào lao động hiệu dụng #;
Phương trình
E_x1lab # Cầu lao động theo ngành và theo kỹ năng #
(all,i,IND)(all,o,OCC)
x1lab(i,o) = x1lab_o(i) - SIGMA1LAB(i)*[p1lab(i,o) - p1lab_o(i)];
E_p1lab_o # Giá lao động tổng hơp trong mỗi ngành #
(all,i,IND) [TINY+V1LAB_O(i)]*p1lab_o(i)
= sum{o,OCC, V1LAB(i,o)*p1lab(i,o)};
GHI NHỚ xo = xaverage - [po - paverage]
DẠNG CES paverage = So.po
Đoạn 7: Kết hợp các nghề nghiệpp19
Điều kiện giá tương đối
70
x2 - x3 = - [p2 - p3]
Nhiều diện mạo của CESp19
Nhân với tỷ phần
S1x1 = S1xave - S1 [p1 - pave]
S2x2 = S2xave - S2 [p2 - pave]
S3x3 = S3xave - S3 [p3 - pave]
Cộng cả ba (các ĐK giá biến
mất)
S1x1 + S2x2 + S3x3 = xave
x1 = xave - [p1 - pave]
x2 = xave - [p2 - pave]
x3 = xave - [p3 - pave]
pave =S1p1+S2p2+S3p3
Trừ đi
Hàm sản xuất tập trung, hay trước tối
ưu hóa (pre-optimized)
Mỗi phương trình mới có thể được dùng để thay một phương trình gốc
Dạng tổ thông thường
36
71
Đoạn 8: Kết hợp các yếu tố sản xuấtp20
CES
CapitalLabourLand
PrimaryFactors
V1CAP(i)
p1cap(i)
x1cap(i)
a1cap(i)
V1PRIM(i)
p1prim(i)
x1prim(i)
V1LAB_O(i)
p1lab_o(i)
x1lab_o(i)
a1lab_o(i)
V1LND(i)
p1lnd(i)
x1lnd(i)
a1lnd(i)
Đất đai
Yếu tố SX tổng
hợp
Lao động Vốn
72
X1PRIM(i) = CES( X1LAB_O(i)/A1LAB_O(i),
X1CAP(i)/A1CAP(i),
X1LND(i)/A1LND(i) )
Hệ số (all,i,IND) SIGMA1PRIM(i) # Hệ số thay thế CES giữa các yếu tố sx #;
Đọc SIGMA1PRIM từ file BASEDATA đề mục "P028";
Hệ số (all,i,IND) V1PRIM(i) # Tổng các yếu tố dùng trong ngành i #;
Công thức (all,i,IND) V1PRIM(i) = V1LAB_O(i)+ V1CAP(i) + V1LND(i);
Biến
(all,i,IND) p1prim(i) # Giá hiệu dụng của yếu tố sx tổng hợp #;
(all,i,IND) x1prim(i) # Yếu tố sx tổng hợp #;
(all,i,IND) a1lab_o(i) # Công nghệ sử dụng lao động #;
(all,i,IND) a1cap(i) # Công nghệ sử dụng vốn #;
(all,i,IND) a1lnd(i) # Công nghệ sử dụng đất #;
(thay đổi)(all,i,IND) delV1PRIM(I )# Thay đổi thường trong yếu tố sx #;
Đoạn 8a: Kết hợp các yếu tố sản xuấtp21
Thay đổi công nghệ tăng sản
lượng
37
73
Phương trình
E_x1lab_o # Cầu của ngành với lao động hiệu dụng #
(all,i,IND) x1lab_o(i) - a1lab_o(i) =
x1prim(i) - SIGMA1PRIM(i)*[p1lab_o(i) + a1lab_o(i) - p1prim(i)];
E_p1cap # Cầu của ngành với vốn #
(all,i,IND) x1cap(i) - a1cap(i) =
x1prim(i) - SIGMA1PRIM(i)*[p1cap(i) + a1cap(i) - p1prim(i)];
E_p1lnd # Cầu của ngành với đất đai #
(all,i,IND) x1lnd(i) - a1lnd(i) =
x1prim(i) - SIGMA1PRIM(i)*[p1lnd(i) + a1lnd(i) - p1prim(i)];
E_p1prim # Cầu của ngành với yếu tố sx hiệu dụng #
(all,i,IND) V1PRIM(i)*p1prim(i) = V1LAB_O(i)*[p1lab_o(i) + a1lab_o(i)]
+ V1CAP(i)*[p1cap(i) + a1cap(i)] + V1LND(i)*[p1lnd(i) + a1lnd(i)];
Đoạn 8b: Kết hợp các yếu tố sản xuất(x-a): đầu vào hiệu dụng
(p+a): giá của đầu vào hiệu dụng
p21
74
Ban đầu xo = xt.bình - [po - pt.bình]
Dạng CES pt.bình = So.po
x x-a p p+a
Với xf -af = xt.bình - [pf +af - pt.bình]
Thay đổi công nghệ pt.bình = Sf.[pf +af]
Đoạn 8: Kết hợp các yếu tố sxp21
38
75
Phương trình
E_delV1PRIM # Thay đổi thường trong chi phí yếu tố sx #
(all,i,IND) 100*delV1PRIM(i) =
V1CAP(i) * [p1cap(i) + x1cap(i)]
+ V1LND(i) * [p1lnd(i) + x1lnd(i)]
+ sum{o,OCC, V1LAB(i,o)* [p1lab(i,o) + x1lab(i,o)]};
V = giá trị = P.X nên v = p + x
V.v = 100 nhân với thay đổi V = V*[p+x]
. . . Một cách viết tiện dụngcủa phương trình không có lợi nhuận thuần túy. . . .
Đoạn 8c: chi phí của các yếu tố sản xuấtp21
100 nhân với thay đổi của giá trị
76
Đoạn 9a: Nguồn đầu vào trung gian
CESCES
up to
Imported Good C
DomesticGood C
ImportedGood 1
DomesticGood 1
Good CGood 1V1PUR_S(c,i)
p1_s(c,i)x1_s(c,i)
V1PUR(c,s,i)p1(c,s,i)x1(c,s,i)a1(c,s,i)
Boxes showVALUEprice %
quantity %
p22
Hàng nội địa
1
Hàng hóa 1
Hàng hóa CĐến
Hàng nội địa
C
Hàng nhập khẩu
1
Hàng nhập khẩu
C
39
77
X1_S(c,i) = CES( All,s,SRC: X1(c,s,i)/A1(c,s,i) )
Biến
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) a1(c,s,i) # Công nghệ sử dụng đầu vào trung gian #;
(all,c,COM)(all,i,IND) x1_s(c,i) # Sử dụng hàng tổng hợp NĐ/NK#;
(all,c,COM)(all,i,IND) p1_s(c,i) # Giá hàng tổng hợp NĐ/NK #;
Hệ số
(all,c,COM) SIGMA1(c) # Hệ số co giãn Armington: trung gian #;
(all,c,COM)(all,i,IND) V1PUR_S(c,i) # Giá trị NĐ+NK ở giá người mua #;
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) S1(c,s,i) # Tỉ phần của nguồn, trung gian#;
Đọc SIGMA1 từ file BASEDATA đề mục "1ARM";
Mặc định chia cho 0 bằng 0.5;
Công thức
(all,c,COM)(all,i,IND) V1PUR_S(c,i) = sum{s,SRC, V1PUR(c,s,i)};
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) S1(c,s,i) = V1PUR(c,s,i) / V1PUR_S(c,i);
Tắt mặc định chia cho 0;
Đoạn 9a: Nguồn đầu vào trung gianp22
thay thế cho TINY
78
X1_S(c,i) = CES( All,s,SRC: X1(c,s,i)/A1(c,s,i) )
Phương trình
E_x1 # Cầu với hàng hóa từ nguồn cụ thể #
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND)
x1(c,s,i)-a1(c,s,i) =
x1_s(c,i) -SIGMA1(c)*[p1(c,s,i) +a1(c,s,i) -p1_s(c,i)];
E_p1_s # Giá hữu dụng của hàng tổng hợp #
(all,c,COM)(all,i,IND)
p1_s(c,i) = sum{s,SRC, S1(c,s,i)*[p1(c,s,i) + a1(c,s,i)]};
xs -as = xt. bình - [ps +as - pt. bình]
pt. bình = Ss.[ps +as]
Đoạn 9b: Nguồn đầu vào trung gianp22
x-a
p+a
40
79
Biến (all,i,IND) p1mat(i) # Chỉ số chi phí trung gian #;
Hệ số (all,i,IND) V1MAT(i)
# Tổng chi phí trung gian cho ngành i #;
Công thức
(all,i,IND) V1MAT(i) = sum{c,COM, V1PUR_S(c,i)};
Phương trình E_p1mat ) # Chỉ số chi phí trung gian #
(all,i,IND)
[TINY+V1MAT(i)]*p1mat(i) =
sum{c,COM, sum{s,SRC, V1PUR(c,s,i)*p1(c,s,i)}};
Tùy chọn, có thể hữu ích để hiểu các kết quả
p1var = trung bình tất cả giá đầu vào NGOẠI TRỪ vốn và đất đai
Đoạn 9: Chỉ số chi phí trung gianp22
80
X1TOT(i) = MIN( All,c,COM: X1_S(c,i)/[A1_S(c,s,i)*A1TOT(i)],
X1PRIM(i)/[A1PRIM(i)*A1TOT(i)],
X1OCT(i)/[A1OCT(i)*A1TOT(i)] )
Đoạn 10: Tổ trên cùng của các đầu vào cho từng ngành
p23
Leontief
up to 'Other
Costs'
Primary
FactorsGood GGood 1
Activity Level
Mức hoạt động
H.Hóa 1 H.Hóa Gđến Các yếu tố sản xuất
Chi phí khác
41
81
Biến
(all,i,IND) x1tot(i) # Mức hoạt động hoặc giá trị gia tăng #;
(all,i,IND) a1prim(i) # Thay đổi công nghệ sử dụng mọi yếu tố sx #;
(all,i,IND) a1tot(i) # Thay đổi công nghệ sử dụng mọi đầu vào #;
(all,i,IND) p1tot(i) # Giá vào/ra trung bình #;
(all,i,IND) a1oct(i) # Thay đổi công nghệ sử dụng “chi phí khác”#;
(all,c,COM)(all,i,IND)
a1_s(c,i) #Thay đổi công nghệ, hàng trung gian tổng hợp #;
Phương trình E_x1_s # Cầu với hàng tổng hợp #
(all,c,COM)(all,i,IND) x1_s(c,i) - [a1_s(c,i) + a1tot(i)] = x1tot(i);
Phương trình E_x1prim # Cầu với yếu tố sx tổng hợp #
(all,i,IND) x1prim(i) - [a1prim(i) + a1tot(i)] = x1tot(i);
Phương trình E_x1oct # Cầu với các chi phí khác #
(all,i,IND) x1oct(i) - [a1oct(i) + a1tot(i)] = x1tot(i);
Đoạn 10: Tổ trên cùng của các đầu vào p23
82
Hệ số
(all,i,IND) V1CST(i) # Tổng chi phí của ngành i #;
(all,i,IND) V1TOT(i) # Chi phí ngành có bao gồm thuế sx #;
(all,i,IND) PTXRATE(i) # Thuế suất thuế sx #;
(all,i,IND) V1CST(i) = V1PRIM(i) + V1OCT(i) + V1MAT(i);
(all,i,IND) V1TOT(i) = V1CST(i) + V1PTX(i);
(all,i,IND) PTXRATE(i) = V1PTX(i)/V1CST(i); ! VAT: V1PTX/V1PRIM !
Viết PTXRATE vào fileSUMMARY đề mục "PTXR";
Biến
(thay đổi)(all,i,IND) delV1CST(i) # Thay đổi chi phí sx không kể thuế #;
(thay đổi)(all,i,IND) delV1TOT(i) # Thay đổi chi phí sx gồm cả thuế #;
(thay đổi)(all,i,IND) delPTXRATE(i) # Thay đổi trong thuế suất thuế sx #;
Đoạn 11a: tổng chi phí và thuế sản xuấtp24
42
83
Phương trình
E_delV1CST (all,i,IND) delV1CST(i) = delV1PRIM(i) +
0.01*sum{c,COM,sum{s,SRC, V1PUR(c,s,i)*[p1(c,s,i) + x1(c,s,i)]}}
+ 0.01*V1OCT(i)*[p1oct(i) + x1oct(i)];
E_delV1PTX (all,i,IND) delV1PTX(i) =
PTXRATE(i)*delV1CST(i) + V1CST(i) * delPTXRATE(i);
! Phương trình thay thế nếu có thuế giá trị gia tăng:PTXRATE(i)*delV1PRIM(i) + V1PRIM(i)* delPTXRATE(i); !
E_delV1TOT (all,i,IND) delV1TOT(i) = delV1CST(i) + delV1PTX(i);
E_p1tot (all,i,IND) V1TOT(i)*[p1tot(i) + x1tot(i)] = 100*delV1TOT(i);
Đoạn 11b: tổng chi phí và thuế sản xuấtp24
84
Giới thiệu Cầu với tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu của lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất: quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
43
85
CET
up to Good GGood 2Good 1
Activity Level
CET
LocalMarket
ExportMarket
CET
LocalMarket
ExportMarket
V1TOT(i)p1tot(i)x1tot(i)
One Industry:MAKE(c,i)p0com(c)
q1(c,i)
DOMSALES(c)p0dom(c)x0dom(c)
All-Industry:SALES(c)p0com(c)x0com(c)
V4BAS(c)pe(c)x4(c)
Trên thực tế, thường không phức tạp như vậy: hầu hết các ngành chỉ làm ra một hàng hóa
Hàm CET xuất khẩu/địa phương thường không hoạt động
Đoạn 12: Kết hợp đầu ra theo ngànhp25
Quyết định của cả nền kinh tế:
tỉ số, XK/nội địa của lúa mì
Quyết định của từng ngành:
Tỉ số sản lượng lúa mì/lúa mạch (wheat/barley).
Tỉ số xuất khẩu/nội địa của lúa mì (wheat) là giống nhau cho tất cả các ngành sản xuất ra nó.
86
Ngành 7 có thể sản xuất các hàng hóa 6, 7, and 8.
Hàng hóa 3 có thể được sản xuất bởi các ngành 3 và 9.
MAKE(COM,IND) cho thấy ngành nào sản xuất gì
Mọi ngành sản xuất lúa mì đều bán lúa mì cùng một giá.
Khi giá lúa mì tăng, các ngành sản xuất nhiều lúa mì và ít lúa mạch
Đoạn 12: Kết hợp Sản xuất nhiều hàng hóap25
CET
up to Good GGood 2Good 1
Activity Level
V1TOT(i)p1tot(i)
x1tot(i)
One Industry:MAKE(c,i)
p0com(c)q1(c,i)
All-Industry:
SALES(c)p0com(c)x0com(c)
44
87
Khi giá lúa mì tăng, ngành sản xuất nhiều lúa mì và ít lúa mạch
Phương trình giống như CES, nhưng hệ số co giãn thay thế có dấu ngược laị. Phát minh của Úc: Powell/Gruen
Đoạn 12: Đường chuyển đổi CETp25
Barley Output
Wheat Output
Slope = - Wheat price
rising wheat price
Iso-Output: fixed land area
more wheat
less barley
Barley Price
Đường đẳng lượng: diện tích đất cố định
Sản lượng lúa mạch
Sản lượng lúa mì
Độ dốc = - Giá lúa mì/Giá lúa mạch
Giá lúa mì tăng
Nhiều lúa mì hơn
Ít lúa mạch hơn
88
Các công nghệ cạnh tranh để sản xuất ra một loại hàng hóa:
Nhiệt điện hay điện nguyên tử đều tạo ra điện (Đài Loan)nông nghiệp theo khu vực: thâm canh hay mở rộng sản xuất thịt bò (Australia)
Các đầu ra thay thế cho một ngành :Milk/Cattle/Pigs làm ra sữa, bơ, thịt heo, thị bò
Ma trận cung MAKE có thể có nhiều phần tử nhỏ ngoài đường chéo:Các bảng IO : hàng hóa – ngành Định nghĩa cơ sở sản xuất :
một nhà máy sx giày là nơi sản xuất CHỦ YẾU giày, nhưng cũng có thể sản xuất cả dây thắt lưng.Vec-tơ cung hàng hóa không hoàn toàn bằng vec-tơ sản lượng ngành, nhưng tổng các hàng của MAKE = vector cung hàng hóa,và các tổng cột của MAKE = vec-tơ sản lượng ngành.Không muốn điều chỉnh dữ liệu để làm cho MAKE trở nên chéo;
nghĩa là, bảng IO hàng hóa-hàng hóa hay ngành-ngành
Ta có cần sản xuất đa hàng hóa?p25
45
89
Hệ số (all,c,COM)(all,i,IND) MAKE(c,i) # Ma trận sx đa hàng hóa #;
Biến (all,c,COM)(all,i,IND) q1(c,i) # Đầu ra theo mặt hàng và ngành #;
(all,c,COM) p0com(c) # Giá đầu ra của hàng nội địa #;
Đọc MAKE từ file BASEDATA đề mục "MAKE";
Cập nhật (all,c,COM)(all,i,IND) MAKE(c,i)= p0com(c)*q1(c,i);
Biến
(all,c,COM) x0com(c) # Sản lượng hàng hóa #;
Hệ số (all,i,IND) SIGMA1OUT(i) # Hệ số co giãn chuyển đổi CET #;
Đọc SIGMA1OUT từ file BASEDATA đề mục "SCET";
Đoạn 12a: Kết hợp sản lượng ngànhp25
90
Phương trình E_q1 # Cung hàng hóa từ các ngành #
(all,c,COM)(all,i,IND)
q1(c,i) = x1tot(i) + SIGMA1OUT(i)*[p0com(c) - p1tot(i)];
Hệ số
(all,i,IND) MAKE_C(i) # Tổng sản lượng của từng ngành #;
(all,c,COM) MAKE_I(c) # Tổng sản lượng từng mặt hàng#;
Công thức
(all,i,IND) MAKE_C(i) = sum{c,COM, MAKE(c,i)};
(all,c,COM) MAKE_I(c) = sum{i,IND, MAKE(c,i)};
Phương trình E_x1tot # Giá trung bình cho từng ngành #
(all,i,IND) MAKE_C(i)*p1tot(i) = sum{c,COM, MAKE(c,i)*p0com(c)};
Phương trình E_x0com # Tổng sản lượng từng mặt hàng #
(all,c,COM) MAKE_I(c)*x0com(c) = sum{i,IND, MAKE(c,i)*q1(c,i)};
Đoạn 12b: Kết hợp sản lượng ngànhp25
46
91
Đoạn 13: Kế hợp Địa phương/Xuất khẩup26
Good G
CET
LocalMarket
ExportMarket
DOMSALES(c)p0dom(c)x0dom(c)
All-Industry:SALES(c)p0com(c)x0com(c)
V4BAS(c)pe(c)x4(c)
T. trường X.khẩu
T. trường N.địa
H.Hóa G
92
Khi giá xuất khẩu tăng, ngành sx hàng xuất khẩu nhiều hơn
Không có trong ORANI; Người Mỹ thích dùng; có thể là sai
Đoạn 13: Kết hợp CET XK/Nội địap25
Domestic Wine
ExportWine
Slope = - Export price
rising export price
Iso-Output: fixed grape
crush more
export
less domestic
Domestic Price
Rượu nội địa
Rượu xuất khẩu
Đẳng lượng:Lượng nho
xay là cố định
Ít nội địa hơn
Nhiều xuất khẩu hơn Giá xuất
khẩu tăng
Độ dốc = - giá XK/Giá nội địa
47
93
Quá chuyên môn hóa: gặp vấn đề chuyên môn hóa hoàn toàn trong dài hạn. Tất cả các yếu tố có thể dịch chuyển giữa các ngành
-- các đường cung nằm ngang
Các đường cầu xuất khẩu rất co giãn
Australia chỉ sản xuất Sôcôla cố định bởi CET
Các cách khác:
Các yếu tố cố định lâu dài trong ngành cụ thể (ORANI)Đất nông nghiệpLượng cá hay quặng
-- dẫn đến các đường cung dốc lên tốt cho các sản phẩm sơ cấp
Biểu cầu xuất khẩu ít co giãn (sản xuất, các dịch vụ)
Các dự báo lịch sử hay của Cơ quan Nghiên cứu Nông nghiệp Úc: giá xuất khẩu và giá địa phương có thể khác nhau Cố định bởi CET
Tại sao ta cần CET cho địa phương/XK?p25
Người Mỹ nghĩ đến dài hạnNgười Úc nghĩ đến ngắn hạn
94
p0dom x0dom giá và lượng cho thị trường nội địa
pe x4 giá và lượng cho thị trường nội địa
p0com x0com giá và lượng trung bình
X0COM = CET(X0DOM,X4)
x0dom = x0com + (p0dom - p0com)
x4 = x0com + (pe - p0com)
p0com = Slocalp0dom + Sexportpe
nghĩa là
x0com = Slocalx0dom + Sexportx4
và
x0dom - x4 = (p0dom - pe)
= 1/(x0dom - x4) = p0dom - pe
Đoạn 13: kết hợp địa phương/XKp26
3 phương trìnhtổ thường thấy
Trừ
3 phương trình tổ thay thế
48
95
p0dom x0dom giá và lượng cho thị trường nội địa
pe x4 giá và lượng cho thị trường nội địa
p0com x0com giá và lượng trung bình
Định bằng zero
= 1/ = 0 ie = (thay thế hoàn hảo)
(x0dom - x4) = 0 = p0dom – pe
Khi đó p0dom = pe
p0com = Slocalp0dom + Sexport pe = p0dom = pe
x0com = Slocalx0dom + Sexportx4
Không sử dụng hàm CET: địa phương/XKp26
96
Biến (all,c,COM) x0dom(c) # Sản lượng hàng hóa cho thị trường nội địa #;
Hệ số
(all, c,COM) EXPSHR(c) # Tỉ phần xuất khẩu #;
(all, c,COM) TAU(c) # 1/Hệ số chuyển đổi, hàng xuất khẩu/nội địa #;
Mặc định chia cho 0 bằng 0.5;
Công thức
(all,c,COM) EXPSHR(c) = V4BAS(c)/MAKE_I(c);
(all,c,COM) TAU(c) = 0.0; ! if zero, p0dom = pe, and CET is nullified !
Tắt mặc định chia cho 0;
Phương trình E_x0dom # Cung hàng hóa to thị trường xuất khẩu #
(all,c,COM) TAU(c)*[x0dom(c) - x4(c)] = p0dom(c) - pe(c);
Phương trình E_pe # Cung hàng hóa cho thị trường nội địa #
(all,c,COM) x0com(c) = [1.0-EXPSHR(c)]*x0dom(c) + EXPSHR(c)*x4(c);
Phương trình E_p0com # Lợi nhuận ròng bằng không trong chuyển đổi #
(all,c,COM) p0com(c) = [1.0-EXPSHR(c)]*p0dom(c) + EXPSHR(c)*pe(c);
Đoạn 13: Kết hợp Nội địa/XKp26
49
97
Hàm CET kết hợp các sản phẩm cùng được sx: giả sử lớn (tỉ lệ cố định):
Các sản phẩm thịt heo Australia: thịt (XK) Xúc-xích (Nội địa)
cầu về thịt ở nước ngoài tăng làm cho xúc-xích tràn ngập thị trường nội địa. Do đó giá xuất khẩu tăng trong khi giá trong nước giảm.
Hải sản của Australia: Tôm, tôm hùm(xuất khẩu) cá phía nam (nội địa)
cầu nước ngoài về tôm hùm tăng làm cho cá tràn ngập thì trường trong nước? Do đó giá xuất khẩu tăng trong khi giá trong nước giảm
Đây là lý do tốt để tách ngành: Tôm hùm và cá nên được tách riêng biệt
Đoạn 13: Kết hợp Nội địa/XKp26
98
Giới thiệu Cầu với tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu của lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất: quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
50
99
Đoạn 14: Cơ cấu đầu tưp27
Leontief
CESCES
up to
Imported
Good C
Domestic
Good C
Imported
Good 1
Domestic
Good 1
Good CGood 1
New Capital
for Industry i
V2TOT(i)
p2tot(i)
x2tot(i)
V2PUR_S(c,i)
p2_s(c,i)
x2_s(c,i)
V2PUR(c,s,i)
p2(c,s,i)
x2(c,s,i)
Vốn mới cho ngành i
Hàng 1 đến Hàng C
Hàng 1 nội địa
Hàng 1 nhập
Hàng C nội địa
Hàng C nhập
100
Biến
(all,c,COM)(all,i,IND) x2_s(c,i) # Sử dụng hàng tổng hợp trong đầu tư #;
(all,c,COM)(all,i,IND) p2_s(c,i) # Giá hàng tổng hợp trong đầu tư #;
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) a2(c,s,i) # Thay đổi công nghệ đầu tư #;
Hệ số (all,c,COM) SIGMA2(c) # hệ số co giãn Armington: đầu tư #;
Đọc SIGMA2 từ file BASEDATA đề mục "2ARM";
Hệ số ! Tỉ phần của nguồn trong dòng hàng tại Giá người mua !
(all,c,COM)(all,i,IND) V2PUR_S(c,i) # Trị giá đầu tư theo giá người mua #;
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) S2(c,s,i) # tỉ phần nguồn đầu tư #;
Mặc định chia cho 0 bằng 0.5;
Công thức
(all,c,COM)(all,i,IND) V2PUR_S(c,i) = sum{s,SRC, V2PUR(c,s,i)};
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) S2(c,s,i) = V2PUR(c,s,i) / V2PUR_S(c,i);
Tắt mặc định chia cho 0;
Đoạn 14a: Cơ cấu đầu tưp27
51
101
Phương trình E_x2 # Cầu với hàng hóa theo nguồn cụ thể #
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND)
x2(c,s,i)-a2(c,s,i) - x2_s(c,i)
= - SIGMA2(c)*[p2(c,s,i)+a2(c,s,i) - p2_s(c,i)];
Phương trình E_p2_s # Giá hiệu dụng của hàng tổng hợp #
(all,c,COM)(all,i,IND)
p2_s(c,i) = sum{s,SRC, S2(c,s,i)*[p2(c,s,i)+a2(c,s,i)]};
Đoạn 14b: Cơ cấu đầu tưp28
102
! Tổ trên cùng!
!$ X2TOT(i) = MIN( All,c,COM: X2_S(c,i)/[A2_S(c,i)*A2TOT(i)] ) !
Biến
(all,i,IND) a2tot(i) # Công nghệ trung tính, đầu tư #;
(all,i,IND) p2tot(i) # Chi phí của một đơn vị vốn #;
(all,i,IND) x2tot(i) # Đầu tư theo ngành sử dụng vốn #;
(all,c,COM)(all,i,IND) a2_s(c,i) # Công nghệ, hàng đầu tư tổng hợp #;
Hệ số (all,i,IND) V2TOT(i) # Tổng trị giá tạo vốn mới trong ngành I #;
Công thức (all,i,IND) V2TOT(i) = sum{c,COM, V2PUR_S(c,i)};
Phương trình
E_x2_s (all,c,COM)(all,i,IND) x2_s(c,i) - [a2_s(c,i) + a2tot(i)] = x2tot(i);
E_p2tot (all,i,IND) V2TOT(i)*p2tot(i)
= sum{c,COM, V2PUR_S(c,i)*[p2_s(c,i) +a2_s(c,i) +a2tot(i)]};
Đoạn 14c: Cơ cấu đầu tưp28
52
103
Giới thiệu Cầu với tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu của lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất:các quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
104
Klein-
Rubin
CESCES
up to
Imported
Good C
DomesticGood C
ImportedGood 1
Domestic Good 1
Good CGood 1
Household Utility
V3TOTp3tot
x3tot
V3PUR(c,s)p3(c,s)x3(c,s)
V3PUR_S(c)p3_s(c)
x3_s(c)
SubsistenceV3SUB(c)
p3_s(c)x3sub(c)
LuxuryV3LUX(c)
p3_s(c)x3lux(c)
Cầu của hộ gia đìnhp29
Thỏa dụng của hộ GĐ
Cầu thiết yếu Cầu xa xỉ
53
105
Nguồn NK/NĐ của hộ gia đìnhp29
CES
Imported
Good C
Domestic
Good C
Good C
V3PUR(c,s)
p3(c,s)
x3(c,s)
V3PUR_S(c)
p3_s(c)
x3_s(c)
106
Biến
(all,c,COM)(all,s,SRC) a3(c,s) # Thay đổi trong thị hiếu cơ bản hộ GĐ #;
(all,c,COM) x3_s(c) # Sử dụng hàng tổng hợp NK/NĐ hộ GĐ #;
(all,c,COM) p3_s(c) # Giá hàng tổng hợp NK/NĐ hộ GĐ #;
Hệ số (all,c,COM) SIGMA3(c) # Độ co giãn Armington elasticity: hộ GĐ #;
Đọc SIGMA3 từ file BASEDATA đề mục "3ARM";
Hệ số ! Tỉ phần của nguồn trong giá trị theo giá người mua !
(all,c,COM) V3PUR_S(c) # Giá trị hàng tổng hợp NK/NĐ hộ GĐ #;
(all,c,COM)(all,s,SRC) S3(c,s) # Tỉ phần hàng tổng hợp NK/NĐ hộ GĐ #;
Mặc định chia cho 0 bằng 0.5;
Công thức
(all,c,COM) V3PUR_S(c) = sum{s,SRC, V3PUR(c,s)};
(all,c,COM)(all,s,SRC) S3(c,s) = V3PUR(c,s) / V3PUR_S(c);
Tắt mặc định chia cho 0;
Đoạn 15a: Nguồn NK/NĐ hộ GĐp29
54
107
Phương trình E_x3 # Cầu với hàng hóa từ nguồn cụ thể #
(all,c,COM)(all,s,SRC)
x3(c,s)-a3(c,s) = x3_s(c) - SIGMA3(c)*[ p3(c,s)+a3(c,s) - p3_s(c) ];
Phương trình E_p3_s # Giá hiệu dụng của hàng tổng hợp #
(all,c,COM) p3_s(c) = sum{s,SRC, S3(c,s)*[p3(c,s)+a3(c,s)]};
Đoạn 15b: Nguồn NK/N.Địa hộ GĐp29
108Ví dụ bằng số của cầu với hàm CES
•
Cho pm=-10%, x=pd=0
Cho Sm=0.3 and =2. điều này dẫn đến:
p = -0.3*10 = -3
xd = - 2(- -3) = -6
xm = -2(-10 - - 3) = 14Nhập khẩu rẻ hơn làm tăng 14% khối lượng nhập và giảm6% trong cầu nội địa.
Tác động vào doanh thu nội địa tỉ lệ với cả Sm và .
Hãy cảm nhận các con số
p = Sdpd + Smpm giá trung bình của thực phẩm N.địa và NK
xd = x - (pd - p) cầu của thực phẩm nội địa
xm = x - (pm - p) cầu của thực phẩm nhập khẩu
55
109
Tổ trên cùng của cầu của hộ GĐp29
Klein-
Rubin
up to Good CGood 1
Household Utility
V3TOT
p3tot
x3tot
V3PUR_S(c)
p3_s(c)
x3_s(c)
Subsistence
V3SUB(c)
p3_s(c)
x3sub(c)
Luxury
V3LUX(c)
p3_s(c)
x3lux(c)
Thỏa dụng của hộ GĐ
Cầu thiết yếu Cầu xa xỉ
110Klein-Rubin:Hàm thỏa dụng non-homothetic
p29
Homothetic có nghĩa là: Tỷ phần phân bổ ngân sách chỉ phụ thuộc vào giá, không phụ thuộc vào thu nhập
như: CES, Cobb-Douglas
Non-homothetic nghĩa là: thu nhập tăng làm tỷ phần phân bổ ngân sách thay đổi, ngày cả khi tỉ số giá cố định
Các hệ số co giãn chi tiêu có thể khác 1 (non-unitary):I% tăng của tổng chi tiêu có thể làm cho chi tiêu cho thực phẩm tăng 1/2 %; chi tiêu cho đi lại bằng đường hàng không tăng 2%.
Xem thêm Sách Xanh để xem cách tính hàm này (phức tạp).
56
111
)(1 c
ccc
XQ
U U = thỏa dụng
Q = số lượng hộ gia đình
Xc= tiêu dùng của hàng hóa c
c = tiêu dùng chắc chắn (thiết yếu)
c = Phân bổ ngân sách biên (S3LUX) trong đó0<c<1 và sum(c,Com, c=1
Hệ chi tiêu tuyến tính
112
)( ccccc
cc PYPXP
Tối đa hóa
trong điều kiện giới hạn ngân sáchY = tổng tiêu dùng danh nghĩa, nênY = PcXc là giới hạn ngân sách
Hệ chi tiêu tuyến tính có dạng :
)(1 c
ccc
XQ
U
Hệ chi tiêu tuyến tính
57
113
V : là tổng chi tiêu cho hàng xa xỉ, ta có
)( c
ccPY
VV
XPVd
XPPd
XPdP
XPPXXP
cc
c
c
c
cc
cc
cc
cc
cc
ccccdd .
Đặt V=
VPXP ccccc
Lấy vi phân toàn phần và chia cho PcXc:
Tính vi phân hàm chi tiêu tuyến tính
114
VV
XPVd
XPPd
XPdP
XPPXXP
cc
c
c
c
cc
cc
cc
cc
cc
ccccdd .
Rút gọn bằng các ký hiệu đơn giản hơn :
c
c
c pPPd . v
VdV
)/(1/ ccccc
XXPV
vXP
VXX
ppxcc
c
c
c
c
c
c
c
ccc
d
..
Phần (chi tiêu) cho hàng xa xỉ:
c
c
c xXXd .
Chuyển sang dạng % thay đổi (1)
58
115
Đưa vào tỉ phần hàng xa xỉ c
Bây giờ ta có thể rút gọn biểu thức trên : )/(1/ cccc
cc XXPV
)( pvx ccc
cc
c
cccc v
dppx )1).((
vXP
VXX
ppxcc
c
c
c
c
c
c
c
ccc
d)().().(
+ phần của hàng thiết yếu
Chuyển sang dạng % thay đổi (2)
116
Giới thiệu tham số Frisch
• Tỉ số âm giữa chi tiêu cho hàng xa xỉ và tổng chi tiêu
Frisch = –(Y/V)
c = cPcXc/Y trong đó c là co giãn chi tiêu
xc = c(v-pc) + (..) = -c/ Frisch(v -pc) + (..)
Cho thấy tác động của ngân sách chi tiêu và giá
59
117
Chuyển đổi phần hàng hóa thiết yếu thành mã ORANIG
Mức tiêu thụ hàng hóa thiết yếu được quyết định bởi dân số và sở thích
Tính vi phân toàn phần:
E_x3sub # Cầu thiết yếu đối với hàng tổng hợp #(all,c,COM) x3sub(c) = q + a3sub(c);
AQ S
cc
aqd S
c
c
c
118
Chuyển đổi phần hàng hóa xa xỉ thành mã ORANIG
Phần xa xỉ E_x3lux Phần thiết yếu E_x3sub
E_x3lux # Cầu xa xỉ đối với hàng tổng hợp #(all,c,COM) x3lux(c) + p3_s(c) = w3lux + a3lux(c);
E_x3_s # Tổng cầu của hộ GĐ đối với hàng tổng hợp #(all,c,COM) x3_s(c) = B3LUX(c)*x3lux(c) + [1-B3LUX(c)]*x3sub(c);
c = B3LUX(c) v = w3lux
)1()( cccc pvx )( aq S
c
60
119
• Các tham số cần có là các tỉ phần ngân sách biên và tham số Frisch
• Với n loại hàng hóa, nghĩa là n tham số, điều kiện là tổng tất cả các tỉ phần ngân sách biên phải là một.
• Không có tác động cụ thể của giá chéo: chỉ có tác động của thu nhập trong co giãn giá chéo.
• Không có hàng hóa thứ yếu: tất cả hệ số co giãn theo thu nhập có giá trị dương
• nếu B3LUX(c) =0, c =0
• B3LUX(c) = - c / FRISCH
Một số đặc điểm của LES
120
Nếu ta muốn thể hiện sự thay thế cụ thể?
• Nhắc lại: trong sản xuất, ta có các tổ: Lao động (CES), các yếu tố sản xuất (CES), hàng hóa (CES), tất cả đầu vào (Leontief hoặc tỉ lệ không đổi)
• Giả sử mô hình của ta có cả chuối và táo• Nếu giá của chuối tăng gấp đôi, ta có thể cho rằng
lượng táo bán sẽ tăng lên.• Nhưng tác động thu nhập sẽ làm giảm cầu của cả hai• GiẢI PHÁP: để Chuối và Táo tạo thành một tổ TRÁI
CÂY (FRUIT) trong LES, và cho phép khả năng thay thế (giống như giữa các loại nghề nghiệp và lao động tổng hợp) – có thể việc tạo một hàm CES cho Chuối và Táo.
• Đây là vấn đề tách ngành cụ thể
61
121
Ma trận hệ số co giãn giá trong ORANIG(tất cả có giá trị âm)
122
Ma trận hệ số co giãn giá nếu Cobb-Douglas
62
123Hai người tiêu dùng hạnh phúcp29
Hàng tuần:300 điếu thuốc
30 chai bia
Ông Klein
Cobb-Douglas:Tỷ phần ngân sách
không đổi:30% quần áo
70% thực phẩm
Cô Rubin
124
Gia đình Klein-Rubinp29
Phân bổ tiềncòn lại:
Quần áo 30% thực phẩm 70%
Xa xỉ(tùy theo thu nhập)X3LUX(c)
Đầu tiên mua:300 điếu thuốc
30 chai biathiết yếu
(không đổi)X3SUB(c)
Utility =
{X3LUX(c)}S3LUX(c)
Tổng tiêu thụ của hàng hóa cX3_S(c) = X3SUB(c) + X3LUX(c)
63
125
Tổng chi tiêu = chi phí thiết yếu + chi tiêu cho hàng xa xỉ
P3_S(c) *X3_S(c) = P3_S(c) *X3SUB(c) + S3LUX(c) *V3LUX_C
P3_S(c) *X3_S(c) = P3_S(c) *X3SUB(c)
+ S3LUX(c) *[V3TOT - {P3_S(c) *X3SUB(c)}]
Chi tiêu cho mỗi mặt hàng là một hàm tuyến tính của giá và thu nhập
Còn gọi là Hệ chi tiêu tuyến tínhp29
Nhiều hơn mức cần thiết
Tất cả chi phí thiết yếu
126
Số lượng tham số = số các con số cần có thêm để xác định dạng phần trăm thay đổiNẾU TRỊ GIÁ CHI TIÊU ĐÃ ĐƯỢC BiẾT
Ví dụ, hàm CES cần 1 tham số:với giá trị đầu vào đã xác định, chỉ 1 con số, , là đủ.
Ví dụ, hàm CobbDouglas không cần tham số nào:với giá trị đầu vào đã xác định, ta xác định được tất cả.
Ví dụ, hàm Leontief không cần tham số nào:với giá trị đầu vào đã xác định, ta xác định được tất cả.
Hàm Klein-Rubin/LES cần bao nhiêu tham số?Ta cần phải chia lượng chi tiêu cho mỗi hàng hóa thành các phần thiết
yếu và xa xỉ.(all,c,COM) B3LUX(c) # Ratio,supernumerary/total expenditure#;
Mỗi hàng hóa cần một tham số B3LUX.
Có bao nhiêu tham số - độ linh hoạtp29
Trong trường hợp phi tuyến tính, cần nhiều tham số hơn.
Những “tham số” này thay đổi !
64
127
Thường được thể hiện như sau:EPS = hệ số co giãn chi tiêu cho mỗi hàng hóa
= tỉ phần ngân sách biên/tỉ phần ngân sách trung bình = (tỉ phần của hàng hóa này trong chi tiêu xa xỉ)
(tỉ phần của hàng hóa này trong tổng chi tiêu)và
“tham số” Frisch = - 1.82 = - (tổng chi tiêu)
(tổng chi tiêu (hàng) xa xỉ)= 1 + C con số ! Nhưng trung bình của EPS = 1
S3_S(c) = V3PUR_S(c)/V3TOT tỉ phần trung bình B3LUX(c) = -EPS(c)/FRISCH tỉ phần của xa xỉ
S3LUX(c) = EPS(c)*S3_S(c) tỉ phần của ngân sách biên
Suy B3LUX từ các ước lượng đã cóKhông có trong tài liệu
1969, Tinbergen
128
Biến
p3tot # Chỉ số giá tiêu dùng #;
x3tot # Chi tiêu thực của hộ GĐ #;
w3lux # Tổng giá trị xa xỉ trong chi tiêu của hộ GĐ #;
w3tot # Gía trị chi tiêu danh nghĩa của hộ GĐ #;
q # Số hộ GĐ #;
utility # Độ thỏa dụng của mỗi hộ GĐ #;
(all,c,COM) x3lux(c) # Cầu xa xỉ của hộ GĐ #;
(all,c,COM) x3sub(c) # Cầu thiết yếu của hộ GĐ #;
(all,c,COM) a3lux(c) # Thay đổi thị hiếu, cầu xa xỉ #;
(all,c,COM) a3sub(c) # Thay đổi thị hiếu, cầu thiết yếu #;
(all,c,COM) a3_s(c) # Thay đổi thị hiếu với hàng tổng hợp #;
Đoạn 16a: Cầu của hộ gia đìnhp30
65
129
Hệ số
V3TOT # Tổng chi tiêu của hộ GĐ #;
FRISCH # Tham số Frisch của LES= - (Tổng/xa xỉ)#;
(all,c,COM) EPS(c) # Hệ số co giãn chi tiêu hộ GĐ #;
(all,c,COM) S3_S(c) # Tỉ phần ngân sách trung bình hộ GĐ #;
(all,c,COM) B3LUX(c) # Tỉ số, chi xa xỉ /tổng chi tiêu #;
(all,c,COM) S3LUX(c) # Tỉ phần ngân sách biên hộ GĐ #;
Đọc FRISCH từ file BASEDATA đề mục "P021";
EPS từ file BASEDATA đề mục "XPEL";
Cập nhật
(thay đổi) FRISCH = FRISCH*[w3tot - w3lux]/100.0;
(thay đổi)(all,c,COM)
EPS(c) = EPS(c)*[x3lux(c)-x3_s(c)+w3tot-w3lux]/100.0;
Đoạn 16b: Cầu của hộ gia đìnhp30
130
Công thức
V3TOT = sum{c,COM, V3PUR_S(c)};
(all,c,COM) S3_S(c) = V3PUR_S(c)/V3TOT;
(all,c,COM) B3LUX(c) = -EPS(c)/FRISCH;
(all,c,COM) S3LUX(c) = EPS(c)*S3_S(c);
Viết S3LUX vào file SUMMARY đề mục "LSHR";
S3_S vào file SUMMARY đề mục "CSHR";
Đoạn 16c: Cầu của hộ gia đìnhp31
66
131
Phương trình
E_x3sub # Cầu thiết yếu với hàng tổng hợp #
(all,c,COM) x3sub(c) = q + a3sub(c);
E_x3lux # Cầu thiết yếu với hàng xa xỉ #
(all,c,COM) x3lux(c) + p3_s(c) = w3lux + a3lux(c);
E_x3_s # Tổng cầu của hộ GĐ với hàng tổng hợp #
(all,c,COM) x3_s(c) = B3LUX(c)*x3lux(c)+ [1-B3LUX(c)]*x3sub(c);
E_utility # Thay đổi trong thỏa dụng, không tính đến thị hiếu #
utility + q = sum{c,COM, S3LUX(c)*x3lux(c)};
Đoạn 16d: Cầu của hộ gia đìnhp31
132
E_a3lux # Mặc định cho biến dịch chuyển thị hiếu xa xỉ #
(all,c,COM) a3lux(c) = a3sub(c) - sum{k,COM, S3LUX(k)*a3sub(k)};
E_a3sub # Mặc định cho biến dịch chuyển thị hiếu thiết yếu #
(all,c,COM) a3sub(c) = a3_s(c) - sum{k,COM, S3_S(k)*a3_s(k)};
E_x3tot # Tổng tiêu dùng thực #
V3TOT*x3tot = sum{c,COM, sum{s,SRC, V3PUR(c,s)*x3(c,s)}};
E_p3tot # Chỉ số giá tiêu dùng #
V3TOT*p3tot = sum{c,COM, sum{s,SRC, V3PUR(c,s)*p3(c,s)}};
E_w3tot # Ràng buộc ngân sách của Hộ GĐ, xác định w3lux #
w3tot = x3tot + p3tot;
Đoạn 16e: Cầu của hộ gia đìnhp31
67
133
Dữ kiện: khi = 1, hàm CES giống hàm Cobb-Douglas.
Câu hỏi: khi mọi co giãn chi tiêu = 1,liệu hàm Klein-Rubin có giống hàm Cobb-Douglas ?
Câu hỏi đốp31
Trả lời: Không. Chỉ giống Cobb-Douglas nếu tham số Frisch = -1 [toàn bộ là hàng xa xỉ].
Độ co giãn cầu của hàm Cobb-Douglas = -1; co giãn của cầu trung bình đối với hàm Klein-Rubin là tỉ phần của chi tiêu xa xỉ trong tổng chi tiêu (có thể là 0.5). Có khuynh hướng về phía cầu ít co giãn.
Stone-Geary = một tên khác cho Klein-Rubin
134
Giới thiệu Cầu với tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu của lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất:quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
68
135
Trong mô hình ORANI gốc, chỉ ứng dụng cho các hàng hóa xuất khẩu chính.
Phần còn lại (hàng xuất khẩu tập thể) được kết hợp lại thành một hàng tổng hợp, có chung một đường cầu.
Đoạn 17: Cầu xuất khẩu cá nhânp31
Export Price
Volume
Độ dốc xuống không đổi của co giãn cầu
của nước ngoài
X4(c) = F4Q(c)[ P4(c)PHI*F4P(c)]
EXP_ELAST(c)
Các biến dịch chuyển
f4q
f4p
Giá xuất khẩu
Lượng
136
Biến phi # Tỉ giá hối đoái, Nội tệ/Ngoại tệ #;
(all,c,COM) f4p(c) # Dịch chuyển giá (đi lên) của cầu XK#;
(all,c,COM) f4q(c) #Dịch chuyển lượng (sang phải) của cầu XK#;
Hệ số (all,c,COM) EXP_ELAST(c)
# Hệ số co giãn của cầu XK. Giá trị thường gặp: -5.0 #;
Đọc EXP_ELAST từ file BASEDATA đề mục "P018";
Phương trình E_x4A # Hàm cầu XK cá nhân #
(all,c,TRADEXP)
x4(c) - f4q(c) = EXP_ELAST(c)*[p4(c) - phi - f4p(c)];Dạng chưa tuyến tính hóa:
Đoạn 17a: Cầu xuất khẩup31
X4(c) = F4Q(c) [ P4(c)
PHI*F4P(c) ] EXP_ELAST(c)
69
137
Set NTRADEXP # Hàng xuất khẩu tập thể #
= COM - TRADEXP;
Viết (Set) NTRADEXP vào file SUMMARY đề mục "NTXP";
Biến
x4_ntrad # Lượng xuất khẩu tập thể #;
f4p_ntrad # Dịch chuyển lên trên, xuất khẩu tập thể #;
f4q_ntrad # Dịch chuyển sang phải, xuất khẩu tập thể #;
p4_ntrad # Giá xuất khẩu tập thể #;
Hệ số V4NTRADEXP # Tổng thu xuất khẩu tập thể #;
Công thức V4NTRADEXP = sum{c,NTRADEXP, V4PUR(c)};
Đoạn 17b: Cầu xuất khẩup32
138
Phương trình E_X4B # Hàm xuất khẩu tập thể #
(all,c,NTRADEXP) x4(c) - f4q(c) = x4_ntrad; tất cả di chuyển cùng nhau
Phương trình E_p4_ntrad # Giá xuất khẩu tập thể trung bình #
[TINY+V4NTRADEXP]*p4_ntrad
= sum{c,NTRADEXP, V4PUR(c)*p4(c)};
Hệ số EXP_ELAST_NT # Hệ số co giãn hàng xuất khẩu tập thể #;
Đọc EXP_ELAST_NT từ file BASEDATA đề mục "EXNT";
Phương trình E_x4_ntrad # Cầu xuất khẩu tập thể #
x4_ntrad - f4q_ntrad = EXP_ELAST_NT*[p4_ntrad - phi -f4p_ntrad];
Đoạn 17c: Cầu xuất khẩup32
70
139
Giới thiệu Cầu với tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu của lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất: quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
140
Biến
f5tot # Dịch chuyển chung trong cầu chính phủ #;
f5tot2 # Tỉ lệ giữa f5tot và x3tot #;
(all,c,COM)(all,s,SRC) f5(c,s) # Dịch chuyển cầu chính phủ #;
(thay đổi)
(all,c,COM)(all,s,SRC) fx6(c,s) # Dịch chuyển tồn kho #;
Phương trình
E_x5 # Cầu chính phủ #
(all,c,COM)(all,s,SRC) x5(c,s) = f5(c,s) + f5tot;
E_f5tot # Dịch chuyển chung trong cầu chính phủ #
f5tot = x3tot + f5tot2;
Đoạn 18a: Cầu của chính phủp33
71
141
(all,c,COM)(all,s,SRC) x5(c,s) = f5(c,s) + f5tot;
f5tot = x3tot + f5tot2;
Các biến dịch chuyển f5tot và f5tot2dùng để chuyển đổi giữa hai quy tắc:
khi f5tot2 là ngoại sinh, f5tot là nội sinh, ta có
(all,c,COM)(all,s,SRC) x5(c,s) = f5(c,s) + x3tot + f5tot2;
Nghĩa là: cầu chính phủ biến động theo tiêu dùng thực của hộ gia đình
khi f5tot là ngoại sinh, f5tot2 là nội sinh, ta có
(all,c,COM)(all,s,SRC) x5(c,s) = f5(c,s) + f5tot;
Nghĩa là: cầu chính phủ là ngoại sinh
Khéo sử dụng các biến dịch chuyểnp33
142
Giới thiệu Cầu với tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu của lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất: quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
72
143
Có ích khi tính thay đổi nội sinh trong lượng hàng tồn kho. (ví dụ như: kiểm định tính đồng nhất thực)
. . . Tuy nhiên, ta không có lý thuyết nào để giải thích các thay đổi trong cầu của tồn kho.
Do đó ta sử dụng công thức đơn giản:
% thay đổi của cầu tồn kho = % thay đổi trong sản xuất nội địa
NHƯNG: cầu tồn kho có thể thay đổi dấu – dùng biến thay đổi
x6(c,s) = x(c)
100 . [ dX6(c,s) / X6(c,s) ] = x(c)
100 . dX6(c,s) = X6(c,s) . x(c)
[100 . P6(c,s)] . dX6(c,s) = [P6(c,s) . X6(c,s)] . x(c) E_delx6
Đoạn 18b: Cầu tồn kho p33
V6BAS
Thay đổi trong số lượng
144
Hệ số (all,c,COM)(all,s,SRC)
LEVP0(c,s) # Mức giá cơ bản, chưa tuyến tính hóa #;
Công thức (Ban đầu) (all,c,COM)(all,s,SRC)
LEVP0(c,s) = 1; ! Chọn tuỳ ý!
Cập nhật (all,c,COM)(all,s,SRC) LEVP0(c,s) = p0(c,s);
Phương trình
E_delx6 # Tồn kho biến động theo sản lượng#
(all,c,COM)(all,s,SRC)
100*LEVP0(c,s)*delx6(c,s) = V6BAS(c,s)*x0com(c) + fx6(c,s);
Đoạn 18b: Cầu tồn kho p33
Phải xác định đơn vị cho thay đổi thường trong các số lượng
Thay đổi về số lượng tại các mức giá “hiện tại”
Hoặc ngoại sinh
73
145
Nhớ rằng cầu tồn kho được cập nhật qua một biến thay đổi thường
. . . Được xác định bởi E_delV6 . . .
E_delV6 # Công thức cập nhật hàng tồn kho #
(all,c,COM)(all,s,SRC)
delV6(c,s) = 0.01*V6BAS(c,s)*p0(c,s)+ LEVP0(c,s)*delx6(c,s);
Suy công thức của E_delV6
V6(c,s) = P0(c,s) . X6(c,s)
dV6 = dP0 . X6 + P0 . dX6
dV6 = [0.01] . [P0 X6] . [100 dP0 / P0] + P0 . dX6
dV6 = [0.01 . V6] . p0 + [P0] . dX6 E_delV6
Đoạn 18b: Cầu tồn kho p33
146
Giới thiệu Cầu với tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu của lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất: quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
74
147
Chỉ trình bày cho hàng trung gian – xem tài liệu cho các loại khác
Biến
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND)(all,m,MAR) a1mar(c,s,i,m) # Công nghệ phí lưu thông, hàng trung gian #;
Phương trình
E_x1mar # Phí lưu thông của nhà sx # (all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND)(all,m,MAR)
x1mar(c,s,i,m) = x1(c,s,i) + a1mar(c,s,i,m);
Hệ số (all,c,COM) MARSALES(c) # Tổng sử dụng như phí lưu thông #;
Công thức (all,n,NONMAR) MARSALES(n) = 0.0;
(all,m,MAR) MARSALES(m) = sum{c,COM, V4MAR(c,m) +
sum{s,SRC, V3MAR(c,s,m) + V5MAR(c,s,m) +
sum{i,IND, V1MAR(c,s,i,m) + V2MAR(c,s,i,m) }}};
Excerpt 19: Cầu đối với dịch vụ lưu thôngp34
Thường ngoại sinh
= 0
148
Giới thiệu Cầu với tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu của lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất: quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
75
149
Set DEST # Các loại doanh thu #
(Interm, Invest, HouseH, Export, GovGE, Stocks, Margins);
Hệ số (all,c,COM)(all,s,SRC)(all,d,DEST)
SALE(c,s,d) # Tổng doanh thu #;
Công thức
(all,c,COM)(all,s,SRC) SALE(c,s,"Interm") = sum{i,IND, V1BAS(c,s,i)};
(all,c,COM)(all,s,SRC) SALE(c,s,"Invest") = sum{i,IND, V2BAS(c,s,i)};
(all,c,COM)(all,s,SRC) SALE(c,s,"HouseH") = V3BAS(c,s);
(all,c,COM) SALE(c,"dom","Export") = V4BAS(c);
(all,c,COM) SALE(c,"imp","Export") = 0;
(all,c,COM)(all,s,SRC) SALE(c,s,"GovGE") = V5BAS(c,s);
(all,c,COM)(all,s,SRC) SALE(c,s,"Stocks") = V6BAS(c,s);
(all,c,COM) SALE(c,"dom","Margins") = MARSALES(c);
(all,c,COM) SALE(c,"imp","Margins") = 0;
Viết SALE vào file SUMMARY đề mục "SALE";
Đoạn 20a: Các tổng doanh thup35
150
Hệ số (all,c,COM) V0IMP(c) # Tổng nhập khẩu hàng c, giá cơ bản #;
Công thức (all,c,COM) V0IMP(c) = sum{d,DEST, SALE(c,"imp",d)};
Hệ số (all,c,COM) SALES(c) # Tổng doanh thu, hàng nội địa #;
Công thức (all,c,COM) SALES(c) = sum{d,DEST, SALE(c,"dom",d)};
Hệ số (all,c,COM) DOMSALES(c)
# Tổng doanh thu cho thị trường nội địa #;
Công thức (all,c,COM) DOMSALES(c) = SALES(c) - V4BAS(c);
Đoạn 20b: Các tổng doanh thup35
76
151
Cung hàng hóa = cầu hàng hóa
Cầu hàng hóa : trung gian, đầu tư,
hộ gia đình, xuất khẩu,
chính phủ, tồn kho,
lưu thông.
Sau này các bạn sẽ thấy sự thuận tiện của việc đo các thay đổi của cầu như thay đổi trong số lượng, tính tại các mức giá hiện tại. (xem trang 47 - 49 )
dS = P . dX
dS = [X . P / 100] . (dX / X ) . 100
dS = [ 0.01 . VBAS ] . x dạng chuẩn
Đoạn 21a: Cân bằng thị trườngp35
152
Biến (thay đổi)
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,d,DEST)
delSale(c,s,d) # Tổng doanh thu #;
Phương trình
E_delSaleA (all,c,COM)(all,s,SRC) delSale(c,s,"Interm") =
0.01*sum{i,IND,V1BAS(c,s,i)*x1(c,s,i)};
E_delSaleB (all,c,COM)(all,s,SRC) delSale(c,s,"Invest") =
0.01*sum{i,IND,V2BAS(c,s,i)*x2(c,s,i)};
E_delSaleC (all,c,COM)(all,s,SRC) delSale(c,s,"HouseH")=0.01*V3BAS(c,s)*x3(c,s);
Đoạn 21a: Cân bằng thị trườngp35
Dạng chuẩn
77
153
E_delSaleD (all,c,COM) delSale(c,"dom","Export")=0.01*V4BAS(c)*x4(c);
E_delSaleE (all,c,COM)
delSale(c,"imp","Export")= 0;
E_delSaleF (all,c,COM)(all,s,SRC)
delSale(c,s,"GovGE") =0.01*V5BAS(c,s)*x5(c,s);
E_delSaleG (all,c,COM)(all,s,SRC) delSale(c,s,"Stocks") = LEVP0(c,s)*delx6(c,s);
Đoạn 21a: Cân bằng thị trườngp35
Dạng chuẩn
Không có hàng tái xuất
Dạng chuẩn
Dạng ban đầu
154
E_delSaleH (all,m,MAR) delSale(m,"dom","Margins")=0.01*
! Lưu ý các ngoặc lồng vào nhau!
sum{c,COM, V4MAR(c,m)*x4mar(c,m) + sum{s,SRC, V3MAR(c,s,m)*x3mar(c,s,m) + V5MAR(c,s,m)*x5mar(c,s,m)
+ sum{i,IND, V1MAR(c,s,i,m)*x1mar(c,s,i,m) + V2MAR(c,s,i,m)*x2mar(c,s,i,m) }}};
E_delSaleI (all,n,NONMAR) delSale(n,"dom","Margins") = 0;
E_delSaleJ (all,c,COM) delSale(c,"imp","Margins") = 0;
Đoạn 21b: Cân bằng thị trườngp35
Dạng chuẩn
NONMAR không được dùng như Hàng hóa lưu thông
Không có hàng hóa lưu thông nhập khẩu
78
155
Phương trình E_p0A: Quy định cung của mỗi hàng hóa trên thị trường nội địa bằng với cầu của thị trường nội địa . . .
X0(i) = Σuser X(i,user)
dX0(i) = Σuser dX(i,user)
[X0(i).P0(i)/100].[100.dX0(i)/X0(i)] = Σuser dX(i,user).P0(i)
[X0(i).P0(i)/100].x0(i) = Σuser delSales(i,user) E_p0A
E_x0imp có cùng dạng, nhưng làm cho cầu nhập khẩu bằng cung nhập khẩu.
Đoạn 21c: Cân bằng thị trườngp35
156
Tập hợp LOCUSER # Người tiêu dùng, trừ xuất khẩu #
(Interm, Invest, HouseH, GovGE, Stocks,Margins);
Tập con LOCUSER là tập con của DEST;
Phương trình E_p0A # Cung =cầu cho hàng nội địa #
(all,c,COM) 0.01*[TINY+DOMSALES(c)]*x0dom(c) =sum{u,LOCUSER,delSale(c,"dom",u)};
Biến (all,c,COM) x0imp(c) # Tổng cung hàng NK #;
Phương trình E_x0imp # Lượng NK #
(all,c,COM) 0.01*[TINY+V0IMP(c)]*x0imp(c) = sum{u,LOCUSER,delSale(c,"imp",u)};
Đoạn 21c: Cân bằng thị trườngp35
79
157
Giới thiệu Cầu với tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu của lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất: quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
158
Tất cả các phương trình giá của người mua có cùng dạng cơ bản
PN,c . XN,c = P0c . XN,c . Tc + Σmar XN,mar, c . Pmar
. . . Tuyến tính hóa (and bỏ bớt các chữ dưới dòng) . . .
[P.X] (p + x) = [P0.X.T] (p0 + x + t) + Σmar[Xmar.Pmar] (xmar + pmar)
. . . Biết rằng cầu với dịch vụ lưu thông là: xmar = x + amar
[P.X] p = [P0.X.T] (p0 + t) + Σmar[Xmar.Pmar] (amar + pmar)
Đoạn 22: Các mức giá người muap36
Giá người mua cho hàng hóa c của người tiêu dùng N
Giá cơ bảncủa hàng hóa c sử dụng bởi người tiêu
dùng N
Power của thuế ( = 1 + thuế suất) vd như. 1.03
Giá trị của hàng hóa lưu thông trong thương vụ
value preservation
Dạng chuẩn
80
159
Biến ! Dùng ví dụ cho chính phủ!
(all,c,COM)(all,s,SRC) t5(c,s)
# Power của thuế đối với tiêu dùng chính phủ #;
Phương trình E_p5
# Lợi nhuận ròng bằng 0 trong phân phối hàng đến chính phủ #
(all,c,COM)(all,s,SRC) [V5PUR(c,s)+TINY]*p5(c,s) =
[V5BAS(c,s)+V5TAX(c,s)]*[p0(c,s)+ t5(c,s)]
+ sum{m,MAR, V5MAR(c,s,m)*[p0dom(m)+a5mar(c,s,m)]};
! Dạng thay thế: Phương trình E_p5q
(all,c,COM)(all,s,SRC) [V5PUR(c,s)+TINY]*p5(c,s) =
[V5BAS(c,s)+V5TAX(c,s)]*p0(c,s)
+ 100*V5BAS(c,s)*delt5(c,s)
+ sum{m,MAR, V5MAR(c,s,m)*[p0dom(m)+a5mar(c,s,m)]}; !
Đoạn 22: Các mức giá người muap36
160
Biến ! Dùng ví dụ hàng trung gian!f1tax_csi # % biến động chung, power của thuế lên hàng trung gian #;
(all,c,COM) f0tax_s(c) # Dịch chuyển thuế bán hàng chung #;
Phương trình
E_t1 # Power thuế bán hàng đối với hàng trung gian #
(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND) t1(c,s,i) = f0tax_s(c) + f1tax_csi;
Excerpt 23: Các phương trình thuế suấtp37
Quy định mặc định:người sử dụng mô hình có thể thay đổi
power của thuế=1 + thuế suất thuế bán hàng:
1.2 nghĩa là 20% thuế
81
161
Trước đây: ! Ví dụ hàng trung gian!
Hệ số (all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND)
V1TAX(c,s,i) # Thuế đánh lên hàng trung gian #;
Đọc V1TAX từ file BASEDATA đề mục "1TAX";
Biến (thay đổi)(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND)
delV1TAX(c,s,i) # Doanh thu thuế từ hàng trung gian #;
Cập nhật (thay đổi)(all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND)
V1TAX(c,s,i) = delV1TAX(c,s,i);
Phương trình
E_delV1TAX (all,c,COM)(all,s,SRC)(all,i,IND)
delV1TAX(c,s,i) = 0.01*V1TAX(c,s,i)* [x1(c,s,i) + p0(c,s)]
+ 0.01*[V1BAS(c,s,i)+V1TAX(c,s,i)]*t1(c,s,i);
Đoạn 24: Các cập nhật của thuếp38
Thay đổi trong thuế suất giá trị gốc [cơ bản + thuế]
Doanh thu thuế ban đầu thay đổi tỉ lệ (=%/100) trong cơ sở thuế
162
Biến
(all,c,COM) pf0cif(c) # Giá nhập khẩu CIF, bằng ngoại tệ #;
(all,c,COM) t0imp(c) # Power thuế nhập khẩu #;
Phương trình E_p0B # Lợi nhuận ròng bằng 0 trong nhập khẩu #
(all,c,COM) p0(c,"imp") = pf0cif(c) + phi + t0imp(c);
Phương trình E_delV0TAR (all,c,COM)
delV0TAR(c) = 0.01*V0TAR(c)*[x0imp(c)+pf0cif(c)+phi] + 0.01*V0IMP(c)*t0imp(c);
Pimp = Pf(1+V)
= Pf(T0IMP) T0IMP = power = 1 + thuế suất thuế NK
Tỉ giá hối đoái (, phi) = số đồng nội tệ / một đồng ngoại tệ
Đoạn 25: Các mức giá nhập khẩup39
82
163
Giới thiệu Cầu với tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu của lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất: quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
164
Hệ số
V1TAX_CSI # Tổng thuế từ hàng trung gian #;..........................V0TAR_C # Tổng thuế nhập khẩu #;
Công thức
V1TAX_CSI = sum{c,COM, sum{s,SRC, sum{i,IND, V1TAX(c,s,i)}}};..........................V0TAR_C = sum{c,COM, V0TAR(c)};
Biến
(thay đổi) delV1tax_csi # Tổng thuế gián thu từ hàng trung gian #;..........................(thay đổi) delV0tar_c # Tổng thuế nhập khẩu #;
Phương trình
E_delV1tax_csi
delV1tax_csi = sum{c,COM, sum{s,SRC, sum{i,IND, delV1TAX(c,s,i) }}};..........................E_delV0tar_c delV0tar_c = sum{c,COM, delV0TAR(c)};
Đoạn 26: Các tổng doanh thu thuếp39
83
165
Ví dụ về vốn
Hệ số V1CAP_I # Tổng giá trị trả cho vốn #;
Công thức V1CAP_I = sum{i,IND, V1CAP(i)};
Biến w1cap_i # Tổng giá trị trả cho vốn #;
Phương trình E_w1cap_i
V1CAP_I*w1cap_i = sum{i,IND, V1CAP(i)*[x1cap(i)+p1cap(i)]};
E_w0gdpinc V0GDPINC*w0gdpinc =
V1LND_I*w1lnd_i + V1CAP_I*w1cap_i + V1LAB_IO*w1lab_io + 100*delV0tax_csi;
Excerpt 27: Thu nhập yếu tố và GDPp40
166
Hệ số V1PTX_I # Tổng thuế/trợ cấp cho sản xuất #;
Công thức V1PTX_I = sum{i,IND, V1PTX(i)};
Biến (thay đổi) delV1PTX_i
#Thay đổi thường trong doanh thu thuế sx từ tất cả các ngành #;
Phương trình E_delV1PTX_i delV1PTX_i=sum{i,IND,delV1PTX(i)};
E_delV0tax_csi # Total indirect tax revenue #delV0tax_csi = delV1tax_csi + delV2tax_csi + delV3tax_cs + delV4tax_c + delV5tax_cs + delV0tar_c + delV1PTX_i + 0.01*V1OCT_I*w1oct_i;
E_w0gdpinc V0GDPINC*w0gdpinc = V1LND_I*w1lnd_i + V1CAP_I*w1cap_i + V1LAB_IO*w1lab_io + 100*delV0tax_csi;
Đoạn 27: GDP – Ví dụ về thuế sản xuấtp40
84
167
Hệ số ! Các tổng chi tiêu tại mức giá người mua !(all,c,COM) V0CIF(c) # Tổng giá trị NK hàng c, không gồm thuế NK #;V0CIF_C # Tổng giá trị NK, không gồm thuế NK #;V0IMP_C # Tổng giá trị NK, kể cả thuế NK #;V2TOT_I # Tổng trị giá đầu tư #;. . . . . . . . . . . . . . . .V0GDPEXP # GDP danh nghĩa, phía chi tiêu #;
Công thức(all,c,COM) V0CIF(c) = V0IMP(c) - V0TAR(c);V0CIF_C = sum{c,COM, V0CIF(c)};V0IMP_C = sum{c,COM, V0IMP(c)};V2TOT_I = sum{i,IND, V2TOT(i)};V4TOT = sum{c,COM, V4PUR(c)};V5TOT = sum{c,COM, sum{s,SRC, V5PUR(c,s)}};V6TOT = sum{c,COM, sum{s,SRC, V6BAS(c,s)}};V0GDPEXP = V3TOT + V2TOT_I + V5TOT + V6TOT + V4TOT - V0CIF_C;
Đoạn 28a: Các tổng chi tiêu trong GDPp41
168
Ví dụ về đầu tư
Hệ số V2TOT_I # Total đầu tư usage #;Công thức V2TOT_I = sum{i,IND, V2TOT(i)};
Biến
x2tot_i # Aggregate real đầu tư expenditure #;
p2tot_i # Aggregate đầu tư price index #;
w2tot_i # Aggregate nominal đầu tư #;
Phương trình
E_x2tot_i V2TOT_I*x2tot_i = sum{i,IND, V2TOT(i)*x2tot(i)};
E_p2tot_i V2TOT_I*p2tot_i = sum{i,IND, V2TOT(i)*p2tot(i)};
E_w2tot_i w2tot_i = x2tot_i + p2tot_i;
Đoạn 28b: Các tổng chi tiêu trong GDPp41
85
169
Ví dụ về tồn kho
Hệ số V6TOT # Tổng giá trị hàng tồn kho #;Công thức
V6TOT = sum{c,COM, sum{s,SRC, V6BAS(c,s)}};
Biếnx6tot # Tổng lượng hàng tồn kho #;p6tot # Chỉ số giá hàng tồn kho #;w6tot # Trị giá danh nghĩa của hàng tồn kho #;
Phương trìnhE_x6tot [TINY+V6TOT]*x6tot
=100*sum{c,COM,sum{s,SRC,LEVP0(c,s)*delx6(c,s)}};E_p6tot [TINY+V6TOT]*p6tot
= sum{c,COM, sum{s,SRC, V6BAS(c,s)*p0(c,s)}};E_w6tot w6tot = x6tot + p6tot;
Đoạn 28c: Các tổng chi tiêu trong GDPp42
170
Hệ số V0GDPEXP # GDP danh nghĩa, phía chi tiêu #;Công thức V0GDPEXP = V3TOT + V2TOT_I + V5TOT + V6TOT
+ V4TOT - V0CIF_C;
Biếnx0gdpexp # GDP thực, phía chi tiêu #;p0gdpexp # Chỉ số giá GDP, phía chi tiêu #;w0gdpexp # GDP danh nghĩa, phía chi tiêu #;
Phương trìnhE_x0gdpexp V0GDPEXP*x0gdpexp =
V3TOT*x3tot + V2TOT_I*x2tot_i + V5TOT*x5tot+ V6TOT*x6tot + V4TOT*x4tot - V0CIF_C*x0cif_c;
E_p0gdpexp V0GDPEXP*p0gdpexp =V3TOT*p3tot + V2TOT_I*p2tot_i + V5TOT*p5tot+ V6TOT*p6tot + V4TOT*p4tot - V0CIF_C*p0cif_c;
E_w0gdpexp w0gdpexp = x0gdpexp + p0gdpexp;
Đoạn 28d: Các tổng chi tiêu trong GDPp42
86
171
Biến(thay đổi) delB # Cán cân thương mại/GDP #;
x0imp_c # Chỉ số lượng NK, trọng số là NK gồm thuế #;w0imp_c # Giá trị NK cộng thuế NK #;p0imp_c # Giá đã có thuế của hàng NK, tính bằng nội tệ #;
p0realdev # Mất tỉ giá thực #;p0toft # Điều kiện thương mại #;
Phương trìnhE_delB 100*V0GDPEXP*delB=V4TOT*w4tot -V0CIF_C*w0cif_c
- (V4TOT-V0CIF_C)*w0gdpexp;E_x0imp_c V0IMP_C*x0imp_c=sum{c,COM, V0IMP(c)*x0imp(c)};E_p0imp_c
V0IMP_C*p0imp_c=sum{c,COM,V0IMP(c)*p0(c,"imp")};E_w0imp_c w0imp_c = x0imp_c + p0imp_c;E_p0toft p0toft = p4tot - p0cif_c;E_p0realdev p0realdev = p0cif_c - p0gdpexp;
Đoạn 29: Các chỉ số thương mạip43
172
Biến (chọn)(all,i,IND) employ(i) # Việc làm theo ngành #;employ_i # Tổng việc làm, với trọng số là lương #;x1cap_i # Tổng vốn, với trọng số là tiền thuê vốn #;x1prim_i # Tổng sản lượng, với trọng số là giá trị gia tăng #;p1lab_io # Tiền lương danh nghĩa trung bình #;realwage # Tiền lương thực tế trung bình #;
Phương trìnhE_employ (all,i,IND) V1LAB_O(i)*employ(i)
= sum{o,OCC, V1LAB(i,o)*x1lab(i,o)};E_employ_i V1LAB_IO*employ_i = sum{i,IND,
V1LAB_O(i)*employ(i)};E_x1cap_i V1CAP_I*x1cap_i = sum{i,IND, V1CAP(i)*x1cap(i)};E_x1prim_i V1PRIM_I*x1prim_i = sum{i,IND, V1PRIM(i)*x1tot(i)};E_p1lab_io V1LAB_IO*p1lab_io = sum{i,IND, sum{o,OCC,
V1LAB(i,o)*p1lab(i,o)}};E_realwage realwage = p1lab_io - p3tot;
Đoạn 30: Các tổng yếu tố sản xuấtp43
87
173
Giới thiệu Cầu với tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu của lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất:quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
174
Đối với mỗi ngành i, đầu tư x2tot(i) sẽ tuân thủ một trong ba quy tắc sau::
1: Đầu tư đồng biến với tỉ số lợi nhuận (trong ngắn hạn),x2tot(i) = f(profit) + finv1(i) + invslack
2: Đầu tư biến động theo đầu tư của quốc gia, x2tot_ix2tot(i) = x2tot_i + finv2(i)
3: Đầu tư theo lượng vốn của ngành (trong dài hạn):x2tot(i) = x1cap(i) + finv3(i) + invslack
Đối với mỗi ngành i, một trong các biến dịch chuyển finv là ngoại sinh.
Ngoài ra: các quy tắc có thể được dùng khi đầu tư của quốc gia là cố định:
Một trong hai biến invslack hoặc x2tot_i ngoại sinh.
Đoạn 31: Đầu tưp44
88
175
QUY TẮC 1: Đầu tư đồng biến với tỉ số lợi nhuận (ngắn hạn).
Đầu tiên, ta định nghĩa tỉ suất lợi nhuận thuần :
NRET(i) = P1CAP(i)/P2TOT(i) - DEP(i) = GRET(i) - DEP(i) {levels}
nret(i) = [GRET(i) / NRET(i)] * gret(i) {% thay đổi}
Biến
gret(i) # Tỉ số lợi nhuận gộp=Giá thuê vốn/Giá của vốn mới] #;
Phương trình E_gret gret(i) = p1cap(i) - p2tot(i);
Đoạn 31: Đầu tưp44
Phương trình E_gret
Được thay thế vào vế phải của E_finv1 như
2.0 * gret(i)
176
Thứ hai, ta định nghĩa mức tăng trưởng vốn gộp là:
GGRO(i) = X2TOT(i) / X1CAP(i) {nguyên thể}
Phương trình E_ggro ggro(i) = x2tot(i) - x1cap(i) {% thay đổi}
Thứ ba, ta liên hệ tăng trưởng gộp với tỉ số lợi nhuận thuần thông qua
Phương trình E_finv1 # DPSV đầu tư rule #
(all,i,IND) ggro(i) = finv1(i) + 0.33*[2.0*gret(i) - invslack];
Đoạn 31: Đầu tưp44
Độ nhạy của tăng trưởng vốn với tỉ suất lợi nhuận
Vd như: GRET = 2 x DEP
89
177
QUY TẮC 2: Đầu tư ngành biến động theo đầu tư của quốc gia.
Quy tắc này áp dụng cho những ngành mà đầu tư không được xem như do lợi nhuận hiện tại thúc đẩy (ví dụ: giáo dục)
Phương trình E_finv2
# Quy tắc thay thế cho các ngành đầu tư “ngoại sinh” #
(all,i,IND) x2tot(i) = x2tot_i + finv2(i);
NHƯNG: không được cho TẤT CẢ finv2’s thành ngoại sinh: nó sẽ mâu thuẫn với:
Phương trình E_x2tot_i
V2TOT_I*x2tot_i = sum{i,IND, V2TOT(i)*x2tot(i)};
khi giải sẽ báo lỗi sau : lỗi “ma trận suy biến”.
Đoạn 31: Các ngành đầu tư “ngoại sinh”p44
178
QUY TẮC 3: các tỷ số đầu tư/vốn là ngoại sinh
Phương trình
E_finv3 (all,i,IND) ggro(i) = finv3(i) + invslack
Nhớ lại:
gro(i) # Mức tăng trưởng gộp của vốn = Đầu tư/Vốn #= x2tot(i) - x1cap(i);
Đoạn 31: Quy tắc đầu tư dài hạnp44
T
Vốn
Đường tăng trưởng mới; cùng mức tăng
trưởng; cùng tỉ số I/K
Tác động của một cú sốc
90
179
Ba cách để định tổng đầu tư trong ORANI-G
1. x2tot_i nội sinh (invslack ngoại sinh)
các quy tắc cụ thể của ngành xác định tổng
2. x2tot _i ngoại sinh (invslack nội sinh)
3. x2tot _i liên hệ với Cr (invslack nội sinh)
Biến f2tot # Tỉ lệ đầu tư/consumption #;
Phương trình E_f2tot x2tot_i = x3tot + f2tot;
Thực hiện bằng cách định f2tot ngoại sinh và invslack nội sinh
Đoạn 31: Tổng đầu tưp44
180
Ngắn hạn: x1cap(i) cố định, x2tot(i) theo lợi nhuận hoặc ngoại sinh
Dài hạn: gret(i) cố định x2tot(i) theo x1cap(i)
Quy tắc tích lũy: Vốn = hàm(đầu tư)
X1CAP = X2TOT - Depreciation*(X1CAP)
MONASH: Chuỗi các ngắn hạn:
x1cap(i) xác định bởi đầu tư ở giai đoạn trước
x2tot(i) theo lợi nhuận hoặc ngoại sinh
Vốn và đầu tưp45
KHÔNG CÓ TRONG ORANI-G
ORANI-G: lựa chọn 2 cách trong phân tích tĩnh
91
181
Giải thích kết quả theo cách so sánh tĩnh
Kết quả đề cập đến các thay đổi tại một thời điểm trong tương lai
Employment
0 T
Change
A
years
B
C
p44
Đầu tưhoặc vốn
x2tot(i)or x1cap(i)
Động, hoặcthay đổi theo thời gian
Năm
Thay đổi
182
Phương trình E_fgret
# buộc tỉ suất lợi nhuận các ngành cùng dịch chuyển #
(all,i,IND) gret(i) = fgret(i) + capslack;
Thông thường, capslack là ngoại sinh và bằng 0, fgret là nội sinh:
fgret(i) = gret(i); Chỉ xác định fgret(i).
Với capslack và gret là nội sinh,
x1cap_i và fgret(i) là ngoại sinh:
gret(i) = capslack;Tỉ suất lợi nhuận của các ngành di chuyển cùng nhau
Tổng vốn cố định, dịch chuyển giữa các ngành
p45
92
183
ngắn hạn dài hạn Vốn cố định
x1cap(i) X N (a) N
finv1(i J) X N (b) N
finv2(i J) X N (c) N
finv3(i) N X (b) (c) X
gret(i) N X (a) N (a)
fgret(i) N N X (a)
capslack X X N (b)
x1cap_i N N X (b)
x2tot(i) N N N
finv1(i J) N N N
finv2(i J) N N N
invslack N X N
x2tot_i X N X
(J : các ngành đầu tư nội sinh)
Tóm tắt các lựa chọn về Đóng mô hìnhp45
X:ngoại sinhN:nội sinh
184
Giới thiệu Cầu với tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu của lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất: quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
93
185
Biến
(all,i,IND)(all,o,OCC) f1lab(i,o) # Biến dịch chuyển lương #;
(all,o,OCC) f1lab_i(o) # Dịch chuyển lương theo nghề #;
(all,i,IND) f1lab_o(i) # Dịch chuyển lương theo ngành #;
f1lab_io # Dịch chuyển lương chung #;
E_p1lab # Định mức lương # (all,i,IND)(all,o,OCC)
p1lab(i,o)= p3tot + f1lab_io + f1lab_o(i) + f1lab_i(o) + f1lab(i,o);
Ngắn hạn: f1lab_io cố định, tổng lượng việc làm biến đổi
Dài hạn: f1lab_io thay đổi, tổng lượng việc làm là ngoại sinh
E_x1lab_i # Lao động theo nghề nghiệp # (all,o,OCC)V1LAB_I(o)*x1lab_i(o) = sum{i,IND, V1LAB(i,o)*x1lab(i,o)};
Đoạn 32: Thị trường lao độngp46
186
Biến (all,i,IND) f1oct(i) dịch chuyển của giá các loại chi phí khác
Phương trình E_p1oct # Gắn chi phí khác với CPI #
(all,i,IND) p1oct(i) = p3tot + f1oct(i); ! Giả định gắn hoàn toàn !
Biến f3tot # Tỉ số, Tiêu dùng/ GDP #;
Phương trình E_f3tot # Consumption function #
w3tot = w0gdpexp + f3tot;
Các biến Véc-tơ dễ xem hơn khi xem kết quả:
Giá gốc của hàng nội địa: p0dom(c) = p0(c,"dom");
Giá gốc của hàng nhập khẩu: p0imp(c) = p0(c,"imp");
Đoạn 33: Những vấn đề khácp47
94
187
Giới thiệu Cầu với tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu của lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất: quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
188
Phân tích thành phần chia một phần trăm thay đổi thành các phần đóng góp của nhiều đối tượng hay nguyên nhân khác nhau.
3 loại phân tích thành phần:
Phân tích thành phần doanh thuchia các thay đổi doanh thu theo các thị trường khác nhau
Phân tích thành phần theo phương pháp Fan chia thay doanh thu thành tác động của tăng trưởng của thị trường địa phương tác động của cạnh tranh NK/nội địa tác động của xuất khẩu
Phân tích thành phần GDP chi tiêu chia GDP theo các tổng chi tiêu lớn
Các biến dùng để giải thích kết quảp47
95
189
Khi giải thích kết quả, đôi khi cũng sẽ rất hữu ích khi tách phần trăm thay đổi của x thành nhiều đóng góp riêng biệt của các biến bên vế phải.
Như: X = A + B (Dạng nguyên thể)
hay PX = PA + PB ( nhân với giá chung, P)
% thay đổi nhỏ: x = (PA/PX)a + (PB/PX)b
conta =(PA/PX)a
contb =(PB/PX)b
x = conta + contbSẽ không tính đúng trong phương pháp tính nhiều bước, nếu x, conta và contb là các phần trăm thay đổi (vì nhân lên).
Các đóng góp trong phân tích thành phầnp48
Đóng góp của A % thay đổi trong X
Đóng góp của B % thay đổi trong X
190
Giải pháp: định nghĩa conta và contb là các biến thay đổi thường và tạo một biến thay đổi thường mới, q.
VD như: X = A + B
dX = dA + dB
[0.01 X0][100 .dX / X0] = dA + dB
[0.01 X0] q = dA + dB
Nhân với mức giá chung:
[P X0] q = 100 [P dA] + 100 [P dB]
q = [100 / P X0] [P dA] + [100 / P X0] [P dB]
p.tích t.phần [P X0] conta = 100 [P dA]
phương trình [P X0] conta = [P A] a
Các đóng góp trong phân tích thành phầnp48
Ban đầu Thay đổi thường
Thay đổi: sẽ cộng vào nhưng: ta cần
% thay đổi
Biến thay đổi mới : q
Lưu ý: thay đổi trong lượng tính theo mức
giá hiện tại
Các dạng chuẩn
96
191
Chia % thay đổi trong danh thu nội địa thành các phần đóng góp của mỗi người tiêu dùng chính :
Ví dụ: doanh thu dày dép nội địa tăng 4.1%
Trung gian 1%
Đầu tư 0
Hộ gia đình 5%
Chính phủ 0.1%
Xuất khẩu -2%
tồn kho 0
Tổng 4.1%
Đoạn 34: Phân tích thành phần doanh thup48
Phương trìnhE_SalesDecompA
192
Sản lượng của giày dép tăng 4.1% ..... Vì sao?
Có thể có 3 lý do sau:
Tác động của thị trường địa phương: cầu giày dép (dom +imp) tăng.
Tác động của tỉ phần nội địa: tỉ số (n.địa/NK) giày dép tăng.
Tác động của xuất khẩu: Xuất khẩu giày dép tăng
X = L*Sdom + E L=tất cả d.thu từ giày dép; L*Sdom=d.thu địa phương giày n.địa
x =[L*Sdom /X][l + sdom] + [E/X]e E= D.thu xuất khẩu
x =[L*Sdom /X] l + [L*Sdom /X]sdom + [E/X]eThị trường địa phương Tỉ phần nội địa XK
Phân tích thành phần Fan tách sản lượng theo ba cấu phần này
Giúp ích rất nhiều trong giải thích kết quả.
Đoạn 35: Phân tích thành phần Fanp48
97
193
Thể hiện các đóng góp của các tổng chi tiêu chính vào % thay đổi của GDP thực
INITGDP*contGDPexp("Consumption") = V3TOT*x3tot;INITGDP*contGDPexp("đầu tư") = V2TOT_I*x2tot_i;INITGDP*contGDPexp("Government") = V5TOT*x5tot;INITGDP*contGDPexp("Stocks") = V6TOT*x6tot;INITGDP*contGDPexp("xuất khẩu") = V4TOT*x4tot;INITGDP*contGDPexp("Imports") = - V0CIF_C*x0cif_c;
Đoạn 36: Phân tích thành phần GDP tính bằng cách dựa trên chi phí
p50
Lưu ý: dạng chuẩn
Biến thay đổiGDP ban đầu tính
tại giá hiện tại
194
Thể hiện các đóng góp của
các yếu tố sản xuất,
thuế gián thu, và
thay đổi công nghệ.
vào % thay đổi trong GDP thực tế
Đoạn 36: Phân tích thành phần GDP tính bằng cách dựa trên thu nhập
p50
98
195
Có nhiều tổng bổ ích
Đoạn 37 -42: File tóm tắtp51-53
196
Trình bày trong bài giảng sau
Phần mở rộng cho vùngp55
99
197
Giới thiệu Cầu với tồn kho
Cấu trúc dữ liệu Cầu của lưu thông
Phương pháp giải Cân bằng thị trường
Ngôn ngữ TABLO Các phương trình giá
Sản xuất: quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số
Sản xuất: quyết định đầu ra Phân bổ đầu tư
Đầu tư: quyết định đầu vào Thị trường lao động
Cầu của hộ gia đình Phân tích thành phần
Cầu của xuất khẩu Đóng mô hình
Cầu của chính phủ Phần mở rộng cho vùng
Tiến độ đến thời điểm này. . .
198
Đóng mô hìnhMỗi phương trình giải thích một biến.
Nhiều biến hơn phương trình
Các biến nội sinh: giải thích bởi mô hình
Các biến ngoại sinh: do người sử dụng quyết định
Đóng mô hình (Closure): lựa chọn các biến ngoại sinh
Có nhiều cách đóng mô hình
Số lượng biến nội sinh = số lượng phương trìnhMột cách để đóng mô hình :
(a) Tìm biến mà mỗi phương trình giải thích; nó là biến nội sinh
(b) Những biến khác, không giải thích bởi các phương trình, là biến ngoại sinh.
Các phương trình ORANI-G được đặt tên theo biến mà chúng DƯỜNG NHƯ sẽ giải thích. TABmate sử dụng các tên phương trình để đề xuất cách đóng mô hình tự động.
p56
100
199Các biến không được giải thích bởi phương trình nào = danh sách các biến có
khả năng là biến ngoại sinh
p56
1 Độ lớn
2 Số
Biến
3 Số
P.Trình
4 Số biến
ngoại sinh
Danh sách các biến chưa được giải thích (Cách đóng mô hình máy móc)
MACRO
70 56 14
f1lab_io f4p_ntrad f4q_ntrad f4tax_trad f4tax_ntrad f5tot2 phi q invslack w3lux f1tax_csi f2tax_csi f3tax_cs f5tax_cs
COM 25 19 6 f0tax_s t0imp a3_s f4p f4q pf0cif COM*IND 7 5 2 a1_s a2_s
COM*MAR 2 1 1 a4mar
COM*SRC 14 11 3 f5 a3 fx6
COM*SRC*IND 10 8 2 a1 a2
COM*SRC*IND*MAR 4 2 2 a1mar a2mar
COM*SRC*MAR 4 2 2 a3mar a5marIND 34 21 13 a1cap a1lab_o a1lnd a1oct a1prim
a1tot f1lab_o f1oct x2tot x1lnd a2tot x1cap delPTXRate
IND*OCC 3 2 1 f1labOCC 2 1 1 f1lab_i
COM*SRC*DEST 1 1 0
COM*DESTPLUS 1 1 0COM*FANCAT 1 1 0
EXPMAC 1 1 0TỔNG CỘNG 179 132 47
200Đóng mô hình ngắn hạn của ORANIp57
Các biến ngoại sinh ràng buộc GDP thực từ phía cung
x1cap x1lnd Sở hữu vốn và đất đai của ngành cụ thể
a1cap a1lab_o a1lnd a1prim a1tot a2tot Tất cả các thay đổi công nghệ
f1lab_io Biến dịch chuyển lương thực tế
Các biến ngoại sinh của GDP thực từ phía chi phí x3tot Tổng chi cho tiêu dùng thực tế của khu vực tư x2tot_i Tổng chi cho đầu tư thực tế x5tot Tổng chi tiêu thực tế của chính phủ
f5 Phân bổ cầu của chính phủ delx6 Cầu thực tế về dự trữ theo hàng hóa
Các điều kiện của thị trường nước ngoài: giá nhập khẩu cố định, đường cầu xuất khẩu cố định trong các trục giá và số lượng pf0cif Giá nước ngoài của hàng nhập khẩu f4p f4q Xuất khẩu cá nhân f4p_ntrad f4q_ntrad Xuất khẩu tập thể Tất cả các thuế suất đều ngoại sinh delPTXRATE f0tax_s f1tax_csi f2tax_csi f3tax_cs f5tax_cs t0imp f4tax_trad f4tax_ntrad f1oct
Phân bổ đầu tư giữa các ngành finv1(selected industries) Đầu tư liên quan đến lợi nhuận finv2(the rest) Đầu tư phụ thuộc theo tổng mức đầu tư Số hộ gia đình và sở thích tiêu dùng của họ là biến ngoại sinh Q Số hộ gia đình a3_s Thị hiếu của hộ gia đình Giả định Numeraire
phi Tỉ giá hối đoán danh nghĩa
101
201Độ dài của thời gian,TT liên quan đến việc lựa chọn cách đóng mô hình của ta.
Khi đóng mô hình trong ngắn hạn ta giả định rằng:
T đủ dài để các thay đổi giá có ảnh hưởng đến toàn bộ nền kinh tế, và cho các thay thế do biến động giá có thể diễn ra được.
T không đủ dài để các quyết định đầu tư có ảnh hưởng lớn đến độ lớn của các lượng vốn trong các ngành. [các tòa nhà mới và trang thiết bị phải cần thời gian mới có thể xây lắp, cài đặt.]
T có thể là 2 năm. Nên kết quả có nghĩa là:tăng tiêu dùng lên 10% có thể dẫn đến lượng việc làm
tăng cao hơn 1.24% (trong 2 năm tới) so với trường hợp không có tăng tiêu dùng .
202Quan hệ trong ngắn hạn
Tiêu dùng tư Đầu tưTiêu dùng chính phủ
Lương thực tế
Lượng vốnThay đổi
công nghệ
Tỉ suất lợi nhuận theo
vốn
Cân bằng thương
mại
Việc làm
GDP = +++
Nội sinhNgoại sinh
102
203Một cách đóng mô hình trong dài hạn
Lượng vốn điều chỉnh theo hướng nhằm duy trì tỉ suất lợi nhuận cố định (gret).
Tổng lượng việc làm là cố định và lương thực tế thì điều chỉnh.
DelB cố định thay vì x3tot (tiêu dùng thực của hộ gia đình)
x3tot (hộ gia đình) và x5tot (chính phủ) liên kết và dịch chuyển cùng nhau
p58
204Bảng 4: Một cách đóng mô hình trong dài hạnp58Các biến ngoại sinh ràng buộc GDP thực từ phía cung gret Tỉ suất lợi nhuận gộp theo ngành x1lnd Sở hữu đất đai theo ngành a1cap a1lab_o a1lnd a1prim a1tot a2tot Tất cả thay đổi công nghệ employ_i Tổng việc làm – đo bằng lương
Định biến ngoại sinh của GDP thực từ phía chi phí delB Cán cân mậu dịch/GDP invslack Tổng đầu tư xác định bởi các quy định ngành đặc thù f5tot2 Kết nối cầu của chính phủ và tổng hộ gia đình f5 Phân bổ cầu của chính phủ delx6 Cầu thực tế về dự trữ theo hàng hóa Các điều kiện của thị trường nước ngoài: giá nhập khẩu cố định, đường cầu xuất khẩu cố định trong các trục giá và số lượng pf0cif Giá nước ngoài của hàng nhập khẩu f4p f4q Hàng xuất khẩu cá nhân f4p_ntrad f4q_ntrad Hàng xuất khẩu tập thể Tất cả các thuế suất đều ngoại sinh delPTXRATE f0tax_s f1tax_csi f2tax_csi f3tax_cs f5 f5tax_cs t0imp f4tax_trad f4tax_ntrad f1oct
Phân bổ đầu tư giữa các ngành finv3(selected industries) Tỉ số đầu tư cố định/vốn finv2(the rest) Đầu tư biến động theo mức tổng đầu tư Số hộ gia đình và sở thích tiêu dùng của họ là biến ngoại sinh Q Số hộ gia đình a3_s Các thị hiếu của hộ gia đình Giả định Numeraire phi Tỉ giá hối đoán danh nghĩa
103
205Quan hệ trong dài hạn
Cân bằng thương mại
Việc làm
Tỉ suất lợi nhuận theo
vốn
Thay đổi công nghệ
Lượng vốn
Lương thực tế
GDP = ++
Nội sinhNgoại sinh
Đầu tưHộ gia đình và chính
phủ dịch chuyển cùng nhau
Đầu tư theo ngành biến động theo vốn
Residual
206
Các cách đóng mô hình khác nhau
Nhiều cách đóng mô hình khác nhau có thể được dùng cho nhiều mục đích khác nhau.
Không có cách đóng mô hình duy nhất đúng đắn
Phải có ít nhất một biến ngoại sinh được đo lường bằng đồng nội tệ
Thường là chỉ một – gọi là numeraire.
Thông thường tỉ giá hối đoái, phi hoặc p3tot, CPI.
Một số biến lượng phải là ngoại sinh, ví dụ như:
Các yếu tố sản xuất
Các tổng cầu cuối cùng
p59
104
207
Ba biến vĩ mô chưa biết Mức giá tuyệt đối. Việc lựa chọn biến Numeraire sẽ
quyết định liệu các thay đổi của tỉ giá hối đoái thựcsẽ thể hiện dưới dạng thay đổi của giá nội địa haythay đổi trong tỉ giá hối đoái. Các biến thực khôngbị ảnh hưởng.
Cung lao động. Các đóng mô hình quyết định liệuthay đổi của thị trường lao động sẽ thể hiện dướidạng thay đổi của lương hay của việc làm.
Độ lớn và thành phần của hấp thu. Có thể là ngoại sinh, hoặc điều chỉnh để cố định cán cân mậu dịch. Cách đóng mô hình quyết định cách thể hiện của thay đổi của thu nhập quốc gia.
p59
208
Bước 1: từ fileTAB đến chương trình nghiệm của mô hình cụ thể
ORANIG.AXT ORANIG.AXS
ORANIG.FOR
ORANIG.TAB
ORANIG.EXE
Legend
Text File
Program
Binary File
FORTRAN
compiler
ORANIG.STITABLO
program
p60
C. TrìnhTABLO
Bộ đọc FORTRAN
Chú thích
File nhị phân
C. Trình
File văn bản
105
209
Gia đoạn 2: Sử dụng file EXE để chạy một mô phỏng
p61
ORANIG.AXTauxiliary file
ORANIG.AXSauxiliary file
ORANIG.EXE
CMF file:
closureshocks
solution method
ORANIG.HARpre-simulation
(base) data
SL4 solution file
of simulation results
Summary
of base data
post-simulation(updated) data
ViewHAR
to examine
data
ViewSOL
to examine
results
File bổ trợORANIG AXS
File bổ trợORANIG AXT
File CMFĐóng mô hình
SốcP.Pháp giải
ORANIG HARDữ liệu trước
mô phỏng
Dữ liệu cập nhật sau mô
phỏng
Tóm tắt dữ liệu cơ sở
File nghiệm SL4 của kết
quả mô phỏng
ViewHar để kiểm
tra dữ liệu
ViewSOL để kiểm tra k.quả
210
Sử dụng GEMSIM
Giai đoạn 1 Giai đoạn 2p62
ORANIG.GSTauxiliary file
ORANIG.GSSauxiliary file
GEMSIM.EXE
CMF fileORANIG.HAR
pre-simulation (base) data
SL4 solution file of simulation
results
Summary of base data
post-simulation(updated) data
ORANIG.TAB
ORANIG.STI
TABLOprogram
Binary data
Program
Text File
File CMFC. TrìnhTABLO
File bổ trợORANIG GSS
File bổ trợORANIG GST
Tóm tắt dữ liệu cơ sở
Dữ liệu cập nhật sau mô phỏng
File nghiệm SL4 của kết quả mô
phỏng
ORANIG HARDữ liệu trước
mô phỏng
File văn bản
File nhị phân
C. trình
106
211
Hết
212
107
213
Xây dựng mô hình vùng
regional.ppt
214
Xây dựng mô hình theo vùng
• Quan tâm lớn đối với kết quả theo vùng
• Chính sách mà tốt cho cả nước nhưng xấu cho một vùng hay khu vực nào đó thì có thể không khả thi về mặt chính trị.
• Trường hợp lý tưởng: ta có thể nói trước những gì sẽ xảy ra với lượng việc làm và giá nhà ở trong từng khu vực bầu cử.
108
215
Cách tiếp cận ‘búa tạ’: Mô hình
Chỉ cần bô sung một (hay hai) ký hiệu dưới dòng chỉ vùng vào mỗi biến và dữ liệu
1 reg ORANI-G V1BAS(c,s,i) size 37 x 2 x 35
8 reg MMRF V1BAS(c,s,i,r) size 37 x 9 x 35 x 8
được biết với tên: cách tiếp cận từ dưới lên
Cơ sở dữ liệu tăng [9/2]*8 = 36 lần
Lượng biến cũng tăng lên 36 lần
Thời gian giải và bộ nhớ cần tăng lên với mức BÌNH PHƯƠNG của độ lớn của mô hình.
Do đó mô hình cần bộ nhớ gấp1000 lần và cần thời gian giải cũng dài gấp 1000 lần.
2 nguồn
9 nguồn 8 địa điểm
216
Cách tiếp cận ‘búa tạ’: Số liệu
Năng suất dữ liệu = (Số con số trong dữ liệu mô hình)
(Số con số do cơ quan thống kê cung cấp)
ORANI-G có 1 vùng Năng suất dữ liệu = 5
MMRF có 8 vùng Năng suất dữ liệu = 5*36 = 180
Vượt quá sức tưởng tượng thông thường!
Chất lượng kém: bảng đầu vào/đầu ra theo vùng
Vô cùng thiếu : ma trận thương mại liên vùng
Chỉ có thể có: một vài vec-tơ vùng (mức việc làm ngành, vài dữ liệu về cầu cuối cùng theo hàng hóa)
109
217
Cách tiếp cận ‘búa tạ’: kết quả
Đồ sộ: nhiều ma trận, thường là 3 chiều
Khó phân tích và báo cáo
218
Cách tiếp cận ‘búa tạ’: Tóm lược
đáng được sử dụng --- nhưng chi phí rất cao.
But TERM reduces the cost somewhat .. see later.
110
219
Một cách tiếp cận đơn giản hơnYêu cầu dữ liệu ít hơn: không cần ma trận thương mại liên vùng
Công nghệ giống nhau ở mỗi vùng
Giá như nhau cho mỗi vùng.
Các thị trường quốc gia cho các yếu tố
Thêm một ký hiệu dưới dòng về vùng vào các biến số lượng
Phía cung: cấp quốc gia, phía cầu: cấp vùng.
Ta có thể thực hiện mô phỏng:
tác động lên vùng của cú sốc ở cấp quốc gia
tác động lên vùng của cú sốc cầu cấp vùng
Nhưng không mô phỏng được
tác động của cú sốc cung từ một vùng cụ thể
Tác động của giảm thuế xe hơi lên bang Victoria
Tác động của sự kiện Olympic vào Sydney
Queensland bãi bỏ thuế quỹ lương
Hợp lý !
220
Một cách tiếp cận đơn giản hơn: phân tích lợi ích – chi phí
So sánh với MMRF/Cách tiếp cận ‘búa tạ’:
70% của lợi ích
10% của chi phí
111
221
Cách tiếp cận đơn giản: trực giác
Bắc Trung Nam Tổng %Gạo 30 40 3 73 2.50 Vàng 10 60 0 70 9.00 Khác 60 100 27 187 3.00 Tổng 100 200 30 330
Giá trị gia tăng theo vùng và ngành sx
Tốc độ tăng trưởng từ mô hình quốc gia
Vùng nào tăng trưởng tốt nhất?
Miền Trung, vì nó hầu như chuyên vào sản xuất vàng (ngành tăng trưởng nhanh nhất).
Giả định: ngành Vàng tăng cùng một tốc độ ở mọi vùng.
222
Cách tiếp cận đơn giản: tính toán
Bắc Trung Nam % Gạo 30 20 10 2.50Vàng 10 30 0 9.00Khác 60 50 90 3.00Tổng 100 100 100% 3.45 4.70 2.95 4.16Lợi thế -0.71 0.54 -1.21
Chuyên môn hóa:Tỉ phần của ngành trong giá trị gia tăng vùng
Lợi thế vùng =% thay đổi của GDP vùng trừ đi % thay đổiGDP quốc gia
% thay đổi GDP quốc gia
% thay đổi của GDP vùng
gdp = x1prim_i = GDP tính theo chi phí yếu tố
112
223
Cách tiếp cận đơn giản: tương thích với kết quả của mô hình quốc gia
Ta đã giả sử:Mỗi ngành tăng trưởng cùng tốc độ với của quốc gia tại mọi vùng.
Vì vậy, nếu ta cộng các thay đổi của sản lượng vùng cho mỗi ngành, tổng sẽ bằng với thay đổi sản lượng quốc gia cho ngành đó.
Cho nên kết quả vùng tương thích với kết quả quốc gia.
224
Cách tiếp cận đơn giản: bắt đầu ngờ vực
Sản lượng, mức việc làm và thu nhập tăng nhanh hơn ở miền Trung.
Nhưng ta đã giả định rằng:mỗi ngành tăng trưởng cùng tốc độ quốc gia tại mỗi vùng.
Chắc hẳn nhu cầu về hớt tóc phải tăng nhanh hơn ở miền Trung (vì thu nhập tăng hơn).
Vì thế, sản lượng của ngành hớt tóc phải tăng nhanh hơn ở miền Trung hơn so với các nơi khác (vì dịch vụ này buộc phải sử dụng tại nơi cung cấp)
Ta cần hiệu ứng số nhân địa phương.
113
225
Điều chỉnh cách tiếp cận đơn giản
Hai loại ngành:
Các ngành ĐỊA PHƯƠNG: cầu phải được đáp ứng chủ yếu ngay tại địa phương (nghĩa là sản xuất tại địa phương phải theo cầu địa phương).
Các ngành QUỐC GIA: tăng trưởng ở mọi nơi cùng với tốc độ tăng trưởng của quốc gia (sản xuất địa phương phải theo cầu quốc gia).
Tiêu dùng hộ gia đình của vùng biến động theo thu nhập lương của vùng.
226
Bổ sung cách tiếp cận đơn giản: lợi ích
Bổ sung các hiệu ứng số nhân theo vùng mạnh :
Sản lượng vàng tăng
Thu nhập lương cao hơn ở miền Trung
Tiêu dùng nhiều hơn ở miền Trung
Cầu nhiều hơn với các hàng hóa ĐỊA PHƯƠNG
Các ngành ĐỊA PHƯƠNG trong ở miền Trung tăng trưởng cao hơn mức trung bình của quốc gia
Thu nhập lương ở miền Trung tăng hơn nữa
Và tiêu dùng cũng tăng hơn..............và tiếp tục như thế
hiệu ứng số nhân theo vùng mạnh vì:
Một vài ngành dịch vụ địa phương chiếm tỉ trọng lớn trong nền kinh tế.
114
227
Các ngành địa phương trong OZDAT934.HAR
Thức uống-thuốc lá Điện Ga Nước
Xây dựng Thương mại
Sửa chữa Café khách sạn
Dịch vụ cộng đồng Bảo hiểm tài chính
Nhà tự có tự ở DV kinh doanh
Giáo dục Y tế cộng đồng
Giải trí văn hóa Dịch vụ khác
Nhiều vùng nhỏ có nghĩa là có ít các hàng hóa địa phương hơn
228
Bổ sung cách tiếp cận đơn giản = ORES = LMPST
ORES: Hệ phương trình vùng ORANI
LMPST : Leontief, Morgan, Polenske, Simpson, Tower (1965)
Còn được gọi: mở rộng cho vùng từ trên xuống
trái lại với: mô hình vùng từ dưới lên (MMRF)
Xem sách Green Book, chương 6 (khó)
115
229
XÂY DỰNG MÔ HÌNH THEO VÙNG
• Phương pháp từ trên xuống với các yêu cầu dữ liệu tối thiểu
• Dữ liệu cần thiết
– Dữ liệu năm cơ sở của mỗi ngành cho thấy tỉ phần vùng trong giá
trị gia tăng (hoặc trong sản lượng)
– Dữ liệu năm cơ sở chỉ cho các hàng hóa địa phương, cho thấy tỉ
phần vùng trong cầu đầu tư, trong cầu tiêu dùng, trong cầu của
chính phủ và trong cầu xuất khẩu.
230
XÂY DỰNG MÔ HÌNH THEO VÙNG
• Không cần dữ liệu vùng cho các hệ số đầu vào đầu ra– Giả định rằng các hệ số đầu vào/đầu ra của toàn bộ nền kinh
tế liên quan đến cung hàng hóa và chi phí ngành cũng áp dụng cho vùng.
• Không cần dữ liệu thương mại liên vùng– Với các hàng hóa địa phương, thương mại (trade) được giả
định là bằng zero
– Đối với các hàng hóa quốc gia, thương mại liên ngành không cần thiết khi xác định việc phân bổ sản lượng giữa các vùng.
• Kết quả có được cho các phần trăm thay đổi trong tổng, trong sản lượng ngành, và trong việc làm theo vùng.
116
231
XÂY DỰNG MÔ HÌNH THEO VÙNG: PHƯƠNG PHÁP
• Bước 1: Phân bổ các ngành vào một trong hai nhóm
– Các ngành quốc gia sản xuất những hàng hóa để mua bán giữa
các vùng
• Vì dụ như: nông nghiệp, khai khoáng, sản xuất công nghiệp nặng.
– Các ngành địa phương sản xuất ra những hàng hóa mà về cơ
bản là không có mua bán trao đổi giữa các vùng.
• Ví dụ như: một số ngành dịch vụ và hầu hết các ngành sản xuất ra
các hàng hóa không lưu trữ được lâu như bánh mì, sữa tươi.
• Trong mô hình của Australia, 27/112 ngành là các
ngành địa phương, nhưng 27 ngành này chiếm 60% giá
trị gia tăng ở hầu hết các vùng.
232
XÂY DỰNG MÔ HÌNH THEO VÙNG: PHƯƠNG PHÁP
• Các ngành quốc gia
– Sản lượng trong ngành r được giả sử là độc lập với cầu của
vùng r
– Giả định mặc định là phần trăm thay đổi trong sản lượng của
ngành quốc gia j trong khu vực r (x(j,r)) là giống với phần trăm
thay đổi của mức quốc gia (x(j)), ví dụ như,
x(j,r) = x(j), đối với tất cả r
– Luôn phải theo điều kiện rằng
S(j,r) x(j,r) = x(j)
trong đó tổng là cho khắp các vùng và S(j,r) là tỷ phần của vùng
r trong sản lượng quốc gia của ngành j. Ngoại sinh
117
233
• Các ngành địa phương
– Sản lượng của hàng hóa địa phương i trong vùng r phải đáp
ứng yêu cầu về hàng hóa i trong vùng r.
– Cầu của hàng hóa địa phương i trong vùng r bao gồm:
• Cầu đầu tư và cầu trung gian của các ngành địa phương và
ngành quốc gia trong vùng r được định vị tại vùng r
• Cầu hộ gia đình vùng với i
• Cầu chính phủ với i trong vùng r
• Và nếu i là một hàng hóa lưu thông, việc sử dụng i nhằm hỗ
trợ các dòng hàng hóa trong vùng r.
XÂY DỰNG MÔ HÌNH THEO VÙNG: PHƯƠNG PHÁP
234
• Đối với hàng hóa địa phương, tiêu thụ hộ gia đình trong
vùng r liên quan đến thu nhập tạo ra trong vùng r.
– Điều này dẫn đến hiệu ứng số nhân vùng
– Nếu một vùng có nhiều ngành quốc gia và chúng tăng trưởng
lớn trong sản lượng, thì tác động trên tổng giá trị gia tăng thực
tế trong vùng đó được nhân lên thông qua một mức tăng khá
lớn trong thu nhập vùng và dẫn đến mức tăng khá lớn trong
tiêu dùng hộ gia đình của các hàng hóa địa phương.
XÂY DỰNG MÔ HÌNH THEO VÙNG: PHƯƠNG PHÁP
118
235
XÂY DỰNG MÔ HÌNH THEO VÙNG: SẢN LƯỢNG
• Sản lượng vùng và lượng việc làm theo ngành
• Tổng sản lượng vùng và việc làm
• Ma trận lợi thế vùng
– Phân tách sự chênh lệch giữa phần trăm thay đổi trong giá trị gia
tăng thực tế (x(r)) của vùng r và phần trăm thay đổi của GDP
quốc gia thực (x) thành các phần đóng góp của mỗi ngành.
236
• Công thức lợi thế vùng
x(r)- x = SUM_OVER_IND { [S(j,r)-S(j)] * [x(j)-x]
+ S(j,r) * [x(j,r)-x(j)] }
Trong đó:
S(j) là tỉ phần của ngành j trong giá trị gia tăng quốc gia.
x(j) là phần trăm thay đổi trong sản lượng quốc gia của j.
Lưu ý: ta có thể bỏ điều kiện S(j,r)*x(j)
XÂY DỰNG MÔ HÌNH THEO VÙNG: SẢN LƯỢNG
119
237
• Công thức lợi thế vùng cho ta thấy những ngành nào có đóng góp dương vào phần khác biệt x(r) - x.
• ngành j có đóng góp dương (là một điểm mạnh) vào vùng r nếu :– Sản lượng của nó tăng cao hơn GDP thực(x(j) > x), và tỉ phần của
nó trong vùng r lớn hơn tỉ phần của nó trong nền kinh tế (S(j,r) > S(j)), hay
– Sản lượng của nó tăng ít hơn GDP thực tế (x(j) < x) và tỉ phần của nó trong vùng r nhỏ hơn tỉ phần của nó trong nền kinh tế quốc gia (S(j,r) < S(j)) hoặc
– Sản lượng của nó trong vùng r tăng hơn sản lượng quốc gia của nó (x(j,r) > x(j))
XÂY DỰNG MÔ HÌNH THEO VÙNG: SẢN LƯỢNG
238
Công thức cho thành công của vùngCác vùng thành công
Có tỉ phần cao hơn trung bình trong các ngành tăng trưởng nhanh
VÀ/HOẶC
Có tỉ phần nhỏ hơn trung bình trong cách ngành tăng trưởng chậm hoặc đang bị thu hẹp
Các vùng thiệt hại:
Chuyên vào các ngành tăng trưởng chậm hoặc đang bị thu hẹp
VÀ/HOẶC
Có tỉ phần nhỏ hơn trung bình trong các ngành tăng trưởng nhanh.
120
239
Những nghi ngờ khácNếu ta cho phép tốc độ tăng trưởng của ngành địa phương khác nhau giữa các vùng, làm sao ta có thể biết chắc được rằng sản lượng của các vùng đó tương thích với kết quả trong mô hình quốc gia?
Trả lời:
(a) Ta có thể kiểm tra xem chúng có cộng dồn lại một cách đúng đắn không.
(b) Tài liệu Green Book, chương 6 chứng minh rằng chúng BUỘC PHẢI cộng dồn lại đúng đắn (nhưng đưa ra rất ít các giải thích cụ thể).
240
Các giả định chính trong chứng minh DPSV
Cùng công nghệ ngành trong tất cả các vùng, nghĩa là: cầu quốc gia về đầu vào là không bị tác động bởi việc (tăng trưởng của) sản xuất diễn ra ở NSW hoặc Tasmania.
LES: cùng các tỉ phần ngân sách biên trong tất cả các vùng, nghĩa là: cầu hộ gia đình quốc gia không bị tác động bởi việc thu nhập sẽ được chi tiêu ở NSW hay Tasmania.
Các tỉ phần vùng trong các cầu cuối cùng khác là ngoại sinh.
Ban đầu, mỗi vùng là tự cung tự cấp – (hoặc gần như thế) trong mỗi hàng hóa địa phương.
121
241
Vẫn còn nghi ngờCông nghệ ngành KHÔNG giống nhau ở mọi vùng. Ví dụ, ở Vicroria, ngành điện sử dụng than nâu, nhưng ở Nam Australia thì họ sản xuất điện bằng đốt dầu hoặc gas.
Giải pháp từng phần: trong mô hình quốc gia chia ngành điện ra thành 8 phần, tương ứng với mỗi vùng với các yêu cầu đầu vào khác nhau. Ngành điện ở bang Victoria sử dụng than, Nam Úc sử dụng dầu/gas.
Tỉ phần vùng của 8 ngành sẽ xác định:
100% của ngành điện "Vic" trong bang Victoria
100% của ngành điện "SA" trong vùng Nam Úc, v.v.v
Nếu thực hiện điều này cho MỌI ngành, ta có thể quay lại MMRF.
242
Từ cách tiếp cận từ trên xuống đến cách tiếp cận từ dưới lên
• Mô hình từ trên xuống là bước đầu tiên không thể thiếu được trong việc xây dựng hoặc hiểu một mô hình vùng từ dưới lên
• Các tỉ phần sản lượng vùng và tỉ phần cầu cuối cùng cần bởi mô hình từ trên xuống là các dữ liệu đầu vào được sử dụng để xây dựng cơ sở dữ liệu từ dưới lên.
• Trong xây dựng cơ sở dữ liệu, ta giả định (mặc định) rằng công nghệ ngành là giống nhau cho các vùng, và khối lượng thương mại liên vùng tỉ lệ nghịch với khoảng cách.
• Các giả định có phần chưa hợp lý, nhưng nó sẽ hợp lý hơn nếu ta có rất nhiều ngành (chi tiết).
122
243
Xử lý số liệu tại CoPS
107 ngànhbảng ABS IO
160 ngànhORANI-G
160 ngành ORANI-G
với tỉ phần từ trên xuống cho 57 vùng
160 ngành 57 vùngcơ sở dữ liệu
TERM từ dưới lên
50 ngành 8-bangcơ sở dữ liệu
MMRF từ dưới lên
MMRF: từ trên xuống chia theo
57 vùng
TERM: từ trên xuống chia theo
1379 vùng
244
TERM – mô hình từ dưới lên nhỏ gọn hơn
• TERM là một mô hình từ dưới lên giống MMRF nhưng:– Đối với cùng một số vùng/ngành sẽ được giải nhanh hơn nhiều
– Cho phép ta có nhiều vùng/ngành hơn, và có thể được giải trong một thời gian chấp nhận được. Ví dụ: 50 vùng/ngành là khả thi.
• Rất hữu dụng khi:– Ta xây dựng mô hình cho các nước thuộc nhóm BRIC với 30-50
tỉnh/bang (Brazil, Russia, India, China).
– Cần các vùng nhỏ hơn để thể hiện các đặc điểm tự nhiên như khí hậu hay lưu vực sông.
– Các điều kiện ràng buộc phía cung là đặc trưng cho các vùng nhỏ (nhà ở Sydney).
123
245
TERM – tại sao giải nhanh hơn
• Một cấu trúc dữ liệu khác: so với MMRF, các ma trận dữ liệu có ít ký hiệu dưới dòng hơn.
• như, với các hàng hóa Australia, TERM có một ma trận thương mại: COM*SrcREG*DestREG
• MMRF có một ma trận như thế cho mỗi NGÀNH và mỗi người tiêu dùng cuối cùng.
• Dữ liệu TERM giả định rằng 30% lượng rượu của mỗi người tiêu dùng rượu ở Sydney là từ Hunter Valley.
• MMRF có thể cho phép người dùng rượu của chính phủ uống nhiều rượu Hunter (hơn người dùng khác ở Sydney). Tuy nhiên, thực tế ta hiếm khi có dữ liệu để hỗ trợ ý tưởng này
246
Hết
124
Tổng quan về GEMPACK
Sử dụng cho khóa tập huấn thực hành mô hình GE
gempack.ppt
Lịch sử GEMPACK
• Dự án Impact, bắt đầu năm 1975, là một phần của Ủy ban Hỗ trợ các Ngành nghề (bây giờ là Ủy ban năng suất).
• Mục đích của dự án Impact là tạo ra các công cụ chung cho các nhà kinh tế. Nó bao gồm mô hình ORANI và phần mềm GEMPACK.
• GEMPACK được phát triển vào năm 1984. Các tác giả hiện tại của GEMPACK là Michael Jerie, Mark Horridge và Ken Pearson.
125
Phần mềm GEMPACK
• Phần mềm chung để giải các mô hình GE, không phụ thuộc vào mô hình cụ thể nào
• Cho phép người sử dụng tập trung vào các yếu tố kinh tế của mô hình, thay vì các vấn đề tính toán
• Nhằm tăng năng suất của người xây dựng và sử dụng mô hình
• Lưu tài liệu các mô hình cho người khác
Các loại mô hình
• Mô hình cho một nước Australia, Đài Loan, Nam Phi, Thailand (v.v.v)
• Mô hình cho nhiều khu vực (Multi-regional) (a) Các mô hình thương mại của thế giới
GTAP, SALTER, Michigan Trade model
(b) Mô hình của một nước và các vùng trong nó QGEM (Queensland + ROA), MMRF(8 bang), TERM (35 tỉnh)
• Mô hình nhiều giai đoạn (mô hình động)MONASH , USAGE-ITC, Dynamic GTAP, GTEM
• Các mô hình liên thời gian (kỳ vọng tương lai) ORANI-INT (Malakellis), Global meat market (CIE), OLG model (Wendner)
126
Thực hiện một mô hình
• Viết các phương trình dưới dạng đại số
• Thu thập dữ liệu để có nghiệm ban đầu
• Xây dựng file TABLO Input
Dữ liệu Input-output - BASEDATA.HAR qua ViewHAR
127
Dữ liệu V3BAS trong BASEDATA.HAR qua ViewHAR
FileTABLO Input
File BASEDATA # Số liệu đầu vào #;Set SRC # Nguồn hàng hóa # (dom,imp);
Coefficient (all,c,COM)(all,s,SRC)V3BAS(c,s) # Dòng hàng cơ bản cho hộ GĐ #;Read V3BAS from file BASEDATA header "3BAS";
Formula (all,c,COM)(all,s,SRC)V3PUR(c,s) = V3BAS(c,s) + V3TAX(c,s)
+ sum{m,MAR, V3MAR(c,s,m)};
Equation E_delSaleC (all,c,COM)(all,s,SRC) delSale(c,s,"HouseH")=0.01*V3BAS(c,s)*x3(c,s);
128
TUYẾN TÍNH HÓA
X= Thay đổi thường p_X=thay đổi phần trăm
x=(100 / X) * X
Product: V = P * Q
w = p + q
V = Q* P + P* Q
TUYẾN TÍNH HÓA
Tổng: X = Y + Z
X = Y + Z
X = (X * x) / 100
X * x = Y * y + Z * z
x= SY * y + SZ * z
Trong đó SY và SZ là các tỉ phần
SY = Y/(Y+Z) SZ = Z/(Y+Z)
129
Một phương trình từ ORANIG.TAB
Equation E_x1cap_i # Tổng vốn #
V1CAP_I*x1cap_i = sum{i,IND, V1CAP(i)*x1cap(i)};
Phương trình E_x1cap_i
File BASEDATA # Số liệu đầu vào #;Tập hợp IND # Các ngành sx #đọc các phần tử từ file BASEDATA đề mục "IND";
Biến (all,i,IND) x1cap(i) # Vốn hiện có #;Biến x1cap_i # Tổng vốn, với trọng số là tiền thuê vốn #;!Equation V1CAP_I*x1cap_i =
sum{i,IND, V1CAP(i)*x1cap(i)};!
130
Phương trình E_x1cap_i (tiếp)
Hệ số (all,i,IND) V1CAP(i) # Tiền thuê vốn #;Đọc V1CAP từ file BASEDATA đề mục "1CAP";
Hệ số V1CAP_I # Tổng tiền trả cho vốn #;Công thứcV1CAP_I = sum{i,IND, V1CAP(i)};
Phương trình E_x1cap_i V1CAP_I*x1cap_i =
sum{i,IND, V1CAP(i)*x1cap(i)};
Hai chương trình GEMPACK
Chương trình Mục đíchTABLO Chuyển đổi file text TABLO Input
thành file máy tính, gọi làcác file bổ trợ GEMSIMVí dụ: chuyển đổi ORANIG.TAB thànhORANIG.GSS và ORANIG.GST
GEMSIM Thực hiện các phép tính, thực hànhcác mô phỏng
Ví dụ: đọc dữ liệu ORANIG, tính V1cap_i v.v
Ví dụ: tính kết quả của mô phỏng GiẢM LƯƠNG
131
Chạy GEMSIM
Chạy TABLO
File TABLO Input
Các file dữ liệuFile Lệnh
1
2Chạy ViewSOL
3CÁC BƯỚC
Các cú Sốc nào?
Mô phỏng
Thông tin
Tên fileĐầu ra?
Cách đóng mô hình?
Phương pháp
giải nào?
Dữ liệu nào?
Mô hình nào?
CMF
132
! File Lệnh ORANIGHO.cmf ! Mô hình, dữ liệu, phương pháp giải
Files bổ trợ = oranig ;File basedata = basedata.har ;File cập nhật basedata = <cmf>.upd;File summary = summary.har;Phương pháp = Euler ;Số bước = 3 4 5;File báo cáo độ chính xác = có ;
! Điều kiện ràng buộc các biến ngoại sinh ! GDP thực tế từ phía cung
NGOẠI SINH x1cap ! vốn theo ngànhx1lnd ! đất nông nghiệp theo ngànha1cap a1lab_o a1lnda1prim a1tot a2tot ! tất cả thay đổi công nghệrealwage ; ! trung bình lương thực tế
! Etc, etc (Các biến ngoại sinh khác)
Các biến còn lại là nội sinh;
! File lệnh ORANIGHO.cmf (tiếp)! Đóng mô hình
133
! Tên file Nghiệm lấy từ file CMF
! Các biến đổishock phi = 1;
Mô tả bằng lời = ORANIG: Kiểm định tính đồng nhất theo giá
! File lệnh ORANIGHO.cmf (tt)! Biến đổi, mô tả bằng lời
Phương pháp Euler’s
F(Y,X) = 0
FX dX + FY dY = 0
dY = - FX / FY dX = H(X,Y) dX
Y = Y0 + H(X0,Y0) dX
134
Giải bằng phương pháp nhiều bước
Y1 bước
3 bước
Chính xác
XX0 X1 X2 X3
Y 0
Y1
Y 3
Y exact
Y2
XF
Y J
F(Y,X)=0
Y = vector của các biến nội sinh (xác định bằng cách giải mô hình)X = vector của các biến ngoại sinh (xác định ngoài mô hình).
Cập nhật số liệu
Biến phi tuyến tính X, thay đổi phần trăm x
Cập nhật X = x ;! X (new) = X (old) * [1 + x/100] !
Cập nhật (all,c,COM) V4BAS(c) = pe(c)*x4(c);! Điều này có nghĩa là:
V4BAS (new) = V4BAS (old) *[1 + pe/100 + x4/100]
(Nếu pe tăng 5%, x4 tăng 3%, V4BAS tăng 8%) !
135
Dữ liệu cập nhật (một kết quả mô phỏng khác)
Ví dụ, FIRSTSIM.UPDThể hiện trạng thái của nền kinh tế sau khi bị sốc
Thể hiện các thay đổi giá và số lượng (do đó giá trị) tạo ra bởi cú sốc.[cụ thể, nếu giá tăng 5%, sản lượng tăng 3%,giá trị tăng hơn 8%.]
Có thể thấy cách các tỉ phần (như, xuất khẩu)bị thay đổi do cú sốc.
chạy GEMSIM
Chạy TABLO
FileTABLO Input
Các file dữ liệu
1
2
File lệnh
Phương pháp GEMSIM
Các file bổ trợ
ViewSOL
File nghiệm
136
Chạy chương Trình tạo từ
TABLOĐọc và liên kết
Chạy TABLO
File TABLO Input
Data file(s)1
1b 2
File lệnh
Chương trình tạo từ TABLO
Files bổ trợ
ViewSOL
File nghiệm
Rút gọn mô hình:Kiến thức đại số phổ thông
Xét 3 phương trình với 3 ẩn số sau:x1 + 2x2 + 3x3 = 6 (1)3x1 + 4x2 + 3x3 = 7 (2)5x1 + 6x2 + 4x3 = 8 (3)
Từ (1) ta có: x1 = 6 - 2x2 - 3x3
Thay vào 2 phương trình còn lại, ta có:3[6 - 2x2 - 3x3] + 4x2 + 3x3 = 75[6 - 2x2 - 3x3] + 6x2 + 4x3 = 8
Cách này rút gọn hệ thành 2 phương trình 2 biến.
137
Equation E_t1# power of tax on sales to intermediate # (All,c,COM)(All,s,SRC)(All,i,IND) t1(c,s,i) = f0tax_s(c) + f1tax_csi;
Equation E_p1 # purchasers prices - producers #(All,c,COM)(All,s,SRC)(All,i,IND)[V1PUR(c,s,i)+TINY]*p1(c,s,i) = [V1BAS(c,s,i)+V1TAX(c,s,i)]* [p0(c,s) + t1(c,s,i)]+ Sum(m,MAR,V1MAR(c,s,i,m)* {p0(m,"dom")+a1mar(c,s,i,m)});
Rút gọn mô hình
Lược bỏ biến a1mar (phải là ngoại sinh và không bị sốc) Equation E_p1 # purchasers prices - producers # (All,c,COM)(All,s,SRC)(All,i,IND) [V1PUR(c,s,i)+TINY]*p1(c,s,i) = [V1BAS(c,s,i)+V1TAX(c,s,i)]* [p0(c,s) + t1(c,s,i)] + Sum(m,MAR,V1MAR(c,s,i,m)* {p0(m,"dom")+a1mar(c,s,i,m)});
LƯỢC BỎ BiẾN
138
a1mar có 10,360 cấu phần 37(COM) x 2(SRC) x 35(IND) x 4(MAR) Loại được 10,360 biến ngoại sinh Equation E_p1 # purchasers prices - producers # (All,c,COM)(All,s,SRC)(All,i,IND) [V1PUR(c,s,i)+TINY]*p1(c,s,i) = [V1BAS(c,s,i)+V1TAX(c,s,i)]* [p0(c,s) + t1(c,s,i)] + Sum(m,MAR,V1MAR(c,s,i,m)* {p0(m,"dom") });
LƯỢC BỎ BiẾN
Dùng phương trình E_t1 để thay thế biến t1 Biến t1 phải là nội sinh Equation E_t1 # power of tax on sales to intermediate # (All,c,COM)(All,s,SRC)(All,i,IND) t1(c,s,i) = f0tax_s(c) + f1tax_csi; Equation E_p1 # purchasers prices - producers # (All,c,COM)(All,s,SRC)(All,i,IND) [V1PUR(c,s,i)+TINY]*p1(c,s,i) = [V1BAS(c,s,i)+V1TAX(c,s,i)]* [p0(c,s) + t1(c,s,i)] + Sum(m,MAR,V1MAR(c,s,i,m)* {p0(m,"dom")});
THAY THẾ
139
Có 2590 = 37(COM) x 2(SRC) x 35(IND) phương trình trong khối E_t1. Thay thế biến t1 loại được 2590 phương trình và 2590 biến Equation E_p1 # purchasers prices - producers # (All,c,COM)(All,s,SRC)(All,i,IND) [V1PUR(c,s,i)+TINY]*p1(c,s,i) = [V1BAS(c,s,i)+V1TAX(c,s,i)]* [p0(c,s) + f0tax_s(c) + f1tax_csi] + Sum(m,MAR,V1MAR(c,s,i,m)* {p0(m,"dom")});
THAY THẾ
RÚT GỌN• Thực hiện bằng cách chạy TABLO, nhận đầu vào
từ file Stored-input ORANIG.STI.O ! Omita1mar (etc)s ! Substitute t1 using equation E_t1t1E_t1
• Trước khi rút gọn ORANIG có 310,041biến (32,394 ngoại sinh) and 272,647 p.trình.
• Sau khi rút gọn ORANIG có 5824 biến and 3092 phương trình (do đó có 2732 biến ngoại sinh), và thêm 17,120 biến được giải ngược trở lại.
140
Using GEMSIM
ORANIG.GSTauxiliary file
ORANIG.GSSauxiliary file
GEMSIM.EXE
CMF fileORANIG.HAR
pre-simulation (base) data
SL4 solution file of simulation
results
post-simulation(updated) data
ORANIG.TAB
ORANIG.STIcontains
condensationinstructions
TABLOprogram
Giai đoạn 1 Giai đoạn 2
Các phiên bản khác nhau
• Phiên bản Mã nguồn– Cần bộ đọc Fortran
– Độ lớn mô hình chỉ giới hạn bởi bộ nhớ máy tính
• Phiên bản Executable-Image– Có thể xây dựng và hiệu chỉnh các mô hình
– Các mô hình có độ lớn vừa
– Không cần phải có bộ đọc Fortran
• Phiên bản miễn phí– Có thể xây dựng và hiệu chỉnh các mô hình nhỏ
141
Cấu hình máy tính
• Hệ điều hành Windows (cpu Intel or AMD)
– Lahey LF90, LF95
• Unix - Sun, DEC, RS-6000, Mac, Linux
• Khoảng 95% sử dụng máy tính có hệ điều
hành Windows
• Phiên bản Windows 64-bit đang trong giai
đoạn thử nghiệm
Các chương trình Windows
• ViewHAR – xem files dữ liệu
• ViewSOL – xem files nghiệm
• WinGEM - GEMPACK trên nền Windows
• RunGEM - chạy mô phỏng mô hình
• TABmate – hiệu chỉnh files TABLO Input
• AnalyseGE – phân tích kết quả mô phỏng
142
Lịch sử hình thành GEMPACK
• Xây dựng cùng dự án Impact Project, chủ yếu do bởi Ken Pearson (Fortran) và sau đó là Mark Horridge (Windows).
• Không thể hoàn chỉnh nếu không có sự hỗ trợ của các chuyên gia quốc tế về mô hình như: Peter Dixon, Alan Powell, Philip Adams, etc etc.
• Ngoài ra, còn được kế thừa từ các đóng góp và sử dụng của nhiều người sử dụng khác ở nước ngoài. Cụ thể, Tom Hertel và đồng nghiệp tại GTAP.
143
285
GiẢI THÍCH KẾT QUẢ:
CẮT GiẢM LƯƠNG THỰC TẾ
Wagecut.ppt
286
NHỮNG ViỆC CHÍNH TRONG CGE
• Xây dựng cơ cấu lý thuyết của mô hình– Đưa ra các lý thuyết bài bản– Tuyến tính hóa
• Cân chỉnh mô hình– Xây dựng cơ sở dữ liệu– Đánh giá các hệ số
• Thiết kế mô phỏng và giải – Quy định cách đóng mô hình– Chuyển vấn đề kinh tế thành các cú sốc trong
mô hình
• Giải thích kết quả mô phỏng
144
287
TẠI SAO PHẢI BỎ CÔNG GiẢI THÍCH KẾT QUẢ?
• Kiểm tra việc thực hiện mô hình
• Tăng tính đáng tin cậy
• Hiểu thêm các cơ chế kinh tế
• Kiểm tra việc thực hiện tình huống được
mô phỏng
• Truyền đạt kết quả cho người khác
288
MỘT SỐ CÁCH GiẢI THÍCH KHÔNG ĐÚNG THƯỜNG DÙNG
• Đơn thuần liệt kê kết quả
• Dò theo các biến và các phương trình
• Dựa vào các lý thuyết không nằm trong mô
hình đang xem xét.
145
289
ĐẶC ĐIỂM CỦA MỘT CÁCH GIẢI THÍCH TỐT
• Giải thích các dự báo của mô hình theo một trình tự lôgic
• Tại mỗi điểm trong trình tự đó, các kết quả được giải thích chỉ dựa trên :
• Các kết quả đã giải thích trước đó
• Lý thuyết và cách chọn biến ngoại sinh nội sinh
• Giá trị của các biến ngoại sinh
• Giá trị từ cơ sở dữ liệu của mô hình
• Lời giải thích cần phải:
– Đủ đơn giản để các nhà kinh tế không quen thuộc với chi tiết của mô hình cũng có thể hiểu được (như sếp của bạn)
– Nhưng đủ chi tiết để cho thấy sự tinh tế phức tạp của mô hình của bạn.
290
BÍ QUYẾT CỦA MỘT CHIẾN LƯỢC TỐT
• Hiểu cách đóng mô hình
• Xác định tác động vòng đầu của các cú sốc
• Sử dụng mô hình tối giản của mô hình (BOTE)
• Đầu tiên hiểu các tác động vĩ mô
• Kết quả cho các ngành có thể được suy ra từ tác
động vĩ mô, tác động vòng đầu, và liên kết giữa
các ngành.
146
291
CHIẾN LƯỢC CHUNG TRONG GiẢI THÍCH KẾT QUẢ
• Đầu tiên, tìm điểm bắt đầu phân tích hệ phương trình:– Thường là điểm tác động đầu tiên của cú sốc
• Sau đó, sử dụng cách đóng mô hình vĩ mô để giải thích kết quả cho GDP thu nhập và GDP chi tiêu.– Từ kết quả vĩ mô, thường giải thích được tỉ số hối đoái
thực, chỉ số giá GDP, và điều kiện thương mại.
• Tuỳ theo mô phỏng, kết quả của các ngành có thể được giải thích dựa trên :– Việc bán hàng cho các đối tượng vĩ mô– Mối quan hệ liên ngành– Tỉ lệ vốn/lao động– Tác động trực tiếp của các cú sốc. – Biến động trong tỉ phần thường giải thích được các kết quả
khó hiểu
292
IMMEDIATE IMPACT OF WAGE CUT
MPL(W/P)1
L1
Y
L
W/P
L
Y = Af(L,K)
(W/P)0
L0
L1L0
Y0
Y1
MPK’
(R/P)0
Y
L
R/P
(R/P)1
K0
MPK
L market K market
147
293Understanding Macro SR Closure
Real Wage
Capital Stocks
Tech Change
Rate of return on
capital
X
Employment
GDP = +++
EndogenousExogenous
C G I
Sectoral investment follows rates of return, but total I fixed.
3.01
-5
0 0
1.48
0 9.09
M-
0.39
BOT towards surplus Er depreciates
294
CÁC PHƯƠNG TRÌNH VĨ MÔ GIẢN ƯỚCHỮU ÍCH
• Từ các phương trình cho yếu tố SX (bỏ qua đất đai, và chỉ xét công nghệ tiết kiệm lao động)
]cap1p)lab1alab1p[(SK
tot1xlab1alab1x
iiiiLK
iii
)]lab1alab1p(cap1p[SL
tot1xcap1x
iiiiLK
ii
148
295
CÁC PHƯƠNG TRÌNH VĨ MÔ GIẢN ƯỚCHỮU ÍCH
• Nhân phương trình thứ nhất với tỉ phần của lao động trong giá trị gia tăng của ngành i, nhân phương trình thứ hai với tỉ phần của vốn, rồi cộng lại, cho ta:
iiiiii cap1xSK)lab1alab1x(SLtot1x
296
CÁC PHƯƠNG TRÌNH VĨ MÔ GIẢN ƯỚCHỮU ÍCH
• Trừ phương trình thứ hai từ phương trình thứ nhất, ta có:
• Từ điều kiện không có lợi nhuận thuần túy:
]cap1plab1p[cap1xlab1x iiLKii
iiiiii cap1pSK]lab1alab1p[SLprim1p
149
297
CÁC PHƯƠNG TRÌNH VĨ MÔ GIẢN ƯỚCHỮU ÍCH
• Nghĩa là:
]prim1pcap1p[SLSK
]prim1p)lab1alab1p[(
iii
i
iii
298
CÁC PHƯƠNG TRÌNH VĨ MÔ GIẢN ƯỚCHỮU ÍCH
• Ba phương trình của ngành nêu trên cho thấy ba quan hệ vĩ mô.
(A) Biến động trong GDP giá yếu tố = biến động trong việc làm cộng biến động trong vốn cộng công nghệ tiết kiệm chi phí
lab1aI_LAB1Vi_cap1xI_CAP1V
i_employI_LAB1Vi_prim1xI_PRIM1V
150
299
CÁC PHƯƠNG TRÌNH VĨ MÔ GIẢN ƯỚCHỮU ÍCH
(B) Phần trăm thay đổi trong tỉ số L/K = phần trăm thay đổi trong tỉ số giữa các giá yếu tố, nhân với số âm của hệ số co giãn thay thế giữa vốn và lao động
]i_cap1pi_lab1p[i_cap1xi_employ LK
300
CÁC PHƯƠNG TRÌNH VĨ MÔ GIẢN ƯỚCHỮU ÍCH
(C) Phần trăm thay đổi trong giá thực của lao động (năng suất biên của lao động) = Phần trăm thay đổi trong giá thực của vốn (năng suất biên của vốn) nhân với số âm của tỉ số Vốn/Lao động.
]i_prim1pi_cap1p[SLSK
]i_prim1p)lab1ai_lab1p[(
151
301
CÁC PHƯƠNG TRÌNH VĨ MÔ GIẢN ƯỚCHỮU ÍCH
• Thêm hai phương trình vĩ mô hữu ích nữa:
(D)
• Rất hữu ích trong phân tích ngắn hạn.
I_PRIM1PGDPEXP0P
GDPEXP0PGNE0P
GNE0PTOT3P
TOT3P)LAB1AI_LAB1P(
I_PRIM1P)LAB1AI_LAB1P(
302
CÁC PHƯƠNG TRÌNH VĨ MÔ GIẢN ƯỚCHỮU ÍCH
(E)
• Rất hữu ích trong phân tích dài hạn.
I_PRIM1PGDPEXP0P
GDPEXP0PGNE0P
GNE0PTOT2P
TOT2PI_CAP1P
I_PRIM1PI_CAP1P
152
303
CÁC PHƯƠNG TRÌNH VĨ MÔ GIẢN ƯỚCHỮU ÍCH
• Trong ngắn hạn, tiền lương thực tế (P1LAB_I/P3TOT) cố
định.
• Trong dài hạn, tỉ suất sinh lợi của vốn (P1CAP_I/P2TOT)
cố định
• Nói chung, P2TOT và P3TOT dịch chuyển cùng PGNE
• P0GNE/P0GDPEXP chỉ là hàm của tỉ giá thương mại
• P0GDPEXP/P1PRIM_I là hàm của thuế suất thuế gián thu.
304
CHIẾN LƯỢC CHUNG ĐỂ GiẢI THÍCH KẾT QUẢ VĨ MÔ: TÓM TẮT
• Đầu tiên, tìm cách đột phá vào hệ
• Sau đó, dùng các biến ngoại sinh nội sinh vĩ mô để giải thích các thành phần GDP từ phía thu nhập và chi tiêu
• Phương trình (A) đến (E) là mô hình rất hữu ích của mô hình.– Trong ngắn hạn, giải thích biến động trong mức lương thực của
nhà sx, dùng (D)
– Trong dài hạn, giải thích biến động trong chi phí vốn thực của nhà sx, dùng(E)
– Sau đó theo dõi tiếp việc làm, vốn và GDP thực.
153
305
INDUSTRY RESULTS
306
CHIẾN LƯỢC CHUNG ĐỂ GiẢI THÍCH KẾT QUẢ CỦA CÁC NGÀNH SX
Đầu tiên, tìm cách giải thích sản lượng của các ngành dựa trên kết quả vĩ mô, cơ cấu chi phí và bán hàng, và các mối quan hệ liên ngành
Dựa trên:Thay đổi của GDPThay đổi của C, I, G, X, MThay đổi của Er
Thay đổi của K, LCơ cấu chi phí và bán hàng
Suy ra tác động đến sản lượng của:• ngành tham gia và không tham gia ngoại thương;• hàng hóa dùng cho đầu tư• hàng tiêu dùng
Sau đó suy ra tác động với các kết quả khác của ngành (tỉ suất lợi nhuận, việc làm, giá cả, v.v.)
154
307
ĐIỀU GÌ QUYẾT ĐỊNH SẢN LƯỢNG CỦA NGÀNH?
• Cả cung và cầu đều quan trọng.
• Hãy nghĩ đến các hệ số co giãn và sự chuyển dịch của các đường cung cầu
Với cùng dịch chuyển của đường cung, và cùng độ co giãn cung, ngành có cầu ít co giãn sẽ biến động nhiều hơn về giá và ít hơn về lượng
P
Z
P
Z
Tác động của độ co giãn cầuCầu co giãn (vd:
hàng thương mại)Cầu không co giãn
(vd: hàng chính phủ)
308
KẾT QUẢ NGÀNH
Với cùng độ dịch chuyển và độ co giãn như nhau của cầu, ngành có cung ít co giãn sẽ khó tăng sản lượng hơn.
Tác động của độ co giãn cung
Cung co giãn: Ngắn hạn: ngành thâm dụng lao động. Dài hạn: ngành thâm dụng vốn
Cung ít co giãn: Ngắn hạn: ngành thâm dụng K và đất đai. Dài hạn: ngành thâm dụng đất
P
Z
P
Z
155
309
CÔNG THỨC ĐƠN GiẢN TÍNH ĐỘ CO GIÃN CUNG
• Hàm sx: Y=AF(L,K)
• Đơn giá: P=PL + PK
• Định nghĩa LK:
• Trong ngắn hạn: xK = 0, pL = 0, assuming a=0
L KLK
K L
x x
p p
(3)
(1)(2)
L L K Ky a S x S x
L L K Kp S p S p
LLK
K
x
p
L Ly S x
K Kp S p
Độ co giãn cung ngắn hạn
LLK
K
S
S
(3)
(1)(2)
SL càng lớn, cung càng co giãn
310
CÔNG THỨC ĐƠN GiẢN TÍNH ĐỘ CO GIÃN CUNG
Công thức ĐÚNG1 L
LKK VA
S
S S
Công thức giản lược LLK
K
S
S
(Nhưng khó chứng minh hơn. Xem tr. 309 , sách DPSV)
156
311
ĐỘ CO GIÃN CUNG
Độ co giãn cung lớn hơn:
khi tỉ phần của các biến phí cao hơn
Các biến phí:
Ngắn hạn: L & chi phí trung gian
Dài hạn: K & chi phí trung gian
312
Phía CẦU
• Tỉ phần bán hàng của ngành
– Thay đổi của cầu phù thuộc một phần vào closure vĩ mô (ví dụ: nếu G cố định thì những ngành phần lớn sp cho G sẽ ít tăng).
– Quan hệ liên ngành có thể quan trọng: Vd: nông nghiệp bán sp cho các ngành chế tạo thiên về XK.
• Thay đổi trong cầu cuối cùng phụ thuộc vào kết quả vĩ mô
– Biến động trong khả năng cạnh tranh, như cho thấy qua tỉ số hối đoái thực, có tác động mạnh đến các ngành tham gia ngoại thương
– Biến động trong các tổng tiêu dùng cuối cùng có tác động mạnh đến các ngành không tham gia ngoại thương.
(0)int int dom G G I I C C X Xx S x S x S x S x S x
Rising demand elasticity
157
313CÁC DỊCH CHUYỂN PHÍA CẦU DO CẮT GiẢM
LƯƠNG GÂY RA
Trong mô phỏng cắt giảm lương:
• Thặng dư thương mại Giảm tỉ giá hối đoái thựcCác ngành tham gia ngoại thương phát triển nhất.- Lưu ý: mức độ tham gia ngoại thương phụ thuộc cả vào tỉ phần XK và tỉ phần NK.
• Hấp thụ nội địa không đổi các ngành chủ yếu bán hàng cho cầu nội địa (C, G,I) không thể phát triển nhiều
314
KẾT QUẢ NGÀNH
Những ngành được lợi nhất: tham gia ngoại thuơng và thâm dụng lao động
x1tot SL XSHR MSHR
Textile: 4.88 0.56 0.21 0.41
OthMachEqp 4.73 0.56 0.19 0.62
ngành May và Giày dép 4.70 0.70 0.130.39
TransportEqp 4.56 0.54 0.11 0.41
158
315
KẾT QUẢ NGÀNH
Các ngành ít được lợi: không tham gia ngoạ thương, thâm dụng vốn, bán chủ yếu cho
C+G+I
x1tot SL S(C+G+I)
Construction: -0.1 0.50 0.94
OwnerDwellng 0.0 0.0 1.0
GovAdmDfn 0.28 0.91 0.82
Hotel_cafe 0.8 0.73 0.76
316
KẾT QUẢ NGÀNH
Một số ngành tham gia ngoại thương nhưng không phát triển nhiều :
x1tot XSHR SL SE
Mining 1.61 -0.56 0.26 0.29
BroadAcre 1.52 > 0.4 0.17 0.21
159
317
KẾT QUẢ NGÀNH
Ngành không tham gia ngoại thương nhưng lại phát triển tương đối tốt:
x1tot S(C+G+I) SL
Education 1.62 0.945 0.93
HeathCommun 0.94 0.965 0.83
• Những ngành này chủ yếu bán sp cho hộ gia đình.
• Tổng tiêu dùng hộ gia đình là cố định, nhưng cơ cấu của gói tiêu dùng có thể thay đổi.
• Những ngành này thâm dụng lao động -> chi phí giảm nhiều do giảm lương -> giá giảm -> cầu của hộ gia đình tăng.
318
CÁC KẾT QUẢ KHÁC CỦA NGÀNH
• Biến động trong sản lượng và giá tương đối của các yếu tố là nguyên nhân chính dẫn đến các thay đổi trong hầu hết các biến của ngành khác (việc làm, giá, đầu tư, v.v.)
• Tỉ phần của yếu tố sx (và từ đó đường cung của ngành) là quan trọng trong việc giải thích biến động của việc làm và tỉ suất lợi nhuận của vốn.
Ví dụ: giải thích việc làm
z = SL.xL + SK.xK
xK = 0 z = SL.xL
xL = z/SL
Việc làm sẽ biến động nhiều hơn sản lượng
160
319
HANDOUT
Phân tích mô phỏng giảm thuế NK
với AnalyseGE
Tarfsim.ppt
320
Cách giải thích kết quả trước đây
Có thể so sánh kết quả của vài mô phỏng Có thể xem kết quả cho một ngành nào đó, hoặc tất cả
các kết quả vĩ mô Nhanh
ViewSOL
Kết hợp với ViewHAR Xem số liệu ban đầu Xem file Tóm tắt tổng hợp số liệu
161
321
AnalyseGE Cho thấy giá trị của các biến VÀ của các hệ số trong
phương trình Cho thấy TẤT CẢ các giá trị của các hệ số, không chỉ
những hệ số trong file SUMMARY, Có thể cho thấy phần đóng góp cho các thay đổi trong
vế trái của phương trình.
Y = F(A,B,C)Y = FAA + FBB + FCCy = SAa + SBb + SCc
contribution of bto percent change y
322
Giảm thuế nhập khẩu Giảm giá của hàng May và giày dép nhập khẩu
Giá người mua của May và giày dép giảm chỉ khoảng một nửa mức giảm của giá nhập khẩu cơ bản. Lý do là phí lưu thông
Giá nhập khẩu giảm làm Hộ GĐ (nguời tiêu dùng chính) giảm dùng hàng May và giày dép nội địa.
Sản lượng của ngành May và Giày dép nội địa giảm, vì vậy ....
Giá hàng May và Giày dép nội địa cũng giảm[đường Cung ngắn hạn dốc lên], nghĩa là
Giảm mạnh trong p1cap ngành May và Giày dép [phần dư]
Giá May và Giày dép nội địa giảm cho phép xuất khẩu tăng.
162
323
Ngành Dệt (Textile)
ngành May và giày dép là khách hàng chính của ngành này
Sản lượng ngành May và giày dép giảm, vì vậy....
Cầu với hàng Dệt giảm.
324Các ngành khác Mức giá chung giảm, làm giảm chi phí đầu vào
Các ngành xuất khẩu và cạnh tranh với nhập khẩu tăng sản lượng
Quantity
Price
ElasticDemand
Supply curveshifts down
large output rise
small price fall
163
325Các ngành khác Mức giá chung giảm, làm giảm chi phí đầu vào
Các ngành không tham gia ngoại thương chuyển sự giảm giá sang cho người tiêu dùng
Quantity
PriceInelasticDemand Supply curve
shifts down
small output rise
large price fall
326
Tại sao mức giá chung giảm?Vòng xoáy giảm giá:
Hàng May và giày dép nhập khẩu và nội địa rẻ hơn,
làm giảm CPI
CPI giảm làm lương giảm
Lương giảm làm giảm chi phí trong tất cả các ngành
Vì vậy tất cả các giá đều giảm
Vì vậy CPI giảm... Vì vậy lương giảm...
164
327
Kết quả vĩ môGDP phía chi tiêu: Với C, I, G không đổi, lợi ích đến từ cán cân thương
mại Xuất khẩu tăng, nhập khẩu giảm Đồng nội tệ mất giá thực
GDP phía thu nhập Hầu hết lợi ích đến từ tăng việc làm Nhưng có một phần nhỏ đến từ việc tăng hiệu quả
phân bổThiệt hại do giảm tỉ giá thương mại tương tự như lợi ích
từ hiệu quả phân bổ.
END
328
165
329
Bổ sung các tham số hành vi
Neweq.ppt
330Bổ sung thuế trực thu và lương sau thuế
Có thể lặp lại kết quả mô phỏng gốc, nhưng với các biến mới được tính toán.
Thay đổi cách định biến, các tham số hành vi sẽ được kích hoạt (switched ON)
Bổ sung nhiều biến mới, nhưng chỉ một số liệu
Cách tiếp cận từng bước: dần dần xây dựng mô phỏng phức tạp hơn
Có thể vô hiệu hóa (deactivate) phần bổ sung này
166
331
Mô phỏng gốc
W/CPI cố định: lương thực tế từ quan điểm của nhà sx giảm, lượng việc làm tăng.
Dịch chuyển hộ gia đình theo hướng thặng dư ngân sách: [lương thu nhập tăng, tiêu dùng cố định]
Dịch chuyển chính phủ theo hướng thâm hụt ngân sách: doanh thu thuế mất không được thay thế
Phần tăng việc làm liên quan đến lương thực tế TRƯỚC thuế cố định
332
Mô phỏng mới
kết nối chi tiêu hộ gia đình với thu nhập
thay thế doanh thu thuế NK bằng tăng thuế thu nhập
kết nối việc làm với lương thực tế SAU thuế
Làm giảm bớt mức tăng việc làm và GDP
167
333
E_wdirtax # doanh thu từ thuế trực thu #
wdirtax = w1prim_i + dtaxrate
E_wincptax # Thu nhập yếu tố sau thuế #VINCPTAX*wincptax = V1PRIM_I*w1prim_i - VDIRTAX*wdirtax
E_wtaxtot # tổng của thu nhập và doanh thu thuế hàng hóa #
VTAXTOT*wtaxtot = VDIRTAX*wdirtax + V0TAX_CSI*w0tax_csi
E_f3inc # tiêu dùng hộ gia đình tỉ lệ với thu nhập yếu tố sau thuế #
w3tot = wincptax + f3inc
E_realwagePT # lương trung bình thực tế sau thuế #VINCPTAX*realwagePT=
VINCPTAX*realwage -VDIRTAX*dtaxrate
x3tot
334
So sánhTARF1 TARF2
dtaxrate 0 +0.44wtaxtot -0.29 0
realwagePT 0 0realwage 0 0.09
employ_i +0.05 -0.01realgdp +0.03 +0.01
f3inc -0.10 0x3tot 0 0.002x4tot +0.42 0.25