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








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



Ngôn ngữTABLO Các phương trình giá







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



CS


Lưu thông CSM


Thuế CS


Lao động O


Vốn 1


Đất đai 1




Chi phí khác 1



kết hợp



MAKE

C

V0TAR

19

37

Giới thiệu Cầu của tồn kho











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



CS


Phí lưu thông CSM


Thuế CS


Lao động O


Vốn 1


Đất đai 1




Chi phí khác 1



kết hợp



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";






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



CS


Lưu thông CSM


Thuế CS


Lao động O


Vốn 1


Đất đai 1




Chi phí khác 1

V1OCT M = các hàng hóa là dịch vụ lưu thông


kết hợp



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";





• 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



CS


Lưu thông CSM


Thuế CS


Lao động O


Vốn 1


Đất đai 1




Chi phí khác 1



kết hợp



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";





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



CS


Lưu thông CSM


Thuế CS


Lao động O


Vốn 1


Đất đai 1




Chi phí khác 1



kết hợp



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



Sản xuất:quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số







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]



Cộng cả ba (các ĐK giá biến

mất)

S1x1 + S2x2 + S3x3 = xave

x1 = xave - [p1 - 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 #


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”#;


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












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 #


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 #;


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 !


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












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 #;


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 #;


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);


Đoạn 14a: Cơ cấu đầu tưp27

51

101

Phương trình E_x2 # Cầu với hàng hóa theo nguồn cụ thể #


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 #


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





Sản xuất:các quyết định đầu vào Các tổng và chỉ số







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 #;


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 #;


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);


Đoạn 15a: Nguồn NK/NĐ hộ GĐp29

54

107

Phương trình E_x3 # Cầu với hàng hóa từ nguồn cụ thể #


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












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












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


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


Nghĩa là: cầu chính phủ là ngoại sinh

Khéo sử dụng các biến dịch chuyểnp33

142












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#


100*LEVP0(c,s)*delx6(c,s) = V6BAS(c,s)*x0com(c) + fx6(c,s);


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 #


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


146












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












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);


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);


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












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












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












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);


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];


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












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












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












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


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



GEMSIM.EXE

CMF fileORANIG.HAR

pre-simulation (base) data


results

Summary of base 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


• 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.


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.


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)


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))


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



GEMSIM.EXE

CMF fileORANIG.HAR

pre-simulation (base) data


results


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


• 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


• 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


• Nghĩa là:

]prim1pcap1p[SLSK

]prim1p)lab1alab1p[(

iii

i

iii

298


• 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


(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


(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


• 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


(E)

• Rất hữu ích trong phân tích dài hạn.

I_PRIM1PGDPEXP0P

GDPEXP0PGNE0P

GNE0PTOT2P

TOT2PI_CAP1P

I_PRIM1PI_CAP1P

152

303


• 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

37. Mô hình chung cho các mô hình cân bằng tổng thể.pdf

Documents

Transcript of 37. Mô hình chung cho các mô hình cân bằng tổng thể.pdf