Exemplo algébrico do sistema de bem-estar comercial
As nações são quase sempre melhores quando compram e vendem umas das outras.
Obrigado pela sua encomenda (foto: Paulo Whitaker / Reuters / Corbis)
Se há um ponto em que a maioria dos economistas concorda, é que o comércio entre as nações melhora o mundo. No entanto, o comércio internacional pode ser uma das questões políticas mais controversas, tanto internamente quanto entre governos.
Quando uma empresa ou um indivíduo compra um bem ou um serviço produzido mais barato no exterior, os padrões de vida nos dois países aumentam. Existem outras razões pelas quais os consumidores e as empresas compram no exterior que também os tornam melhores, o produto pode atender melhor às suas necessidades do que ofertas domésticas similares ou pode não estar disponível internamente. Em qualquer caso, o produtor estrangeiro também se beneficia fazendo mais vendas do que poderia vender somente em seu próprio mercado e ganhando moeda estrangeira (moeda) que pode ser usada por si ou por outros no país para comprar produtos estrangeiros.
Ainda assim, mesmo que as sociedades como um todo ganhem quando os países negociam, nem todo indivíduo ou empresa está em melhor situação. Quando uma empresa compra um produto estrangeiro porque é mais barato, é mais benéfico, mas o produtor doméstico (mais caro) perde uma venda. Normalmente, no entanto, o comprador ganha mais do que o vendedor doméstico perde. Exceto nos casos em que os custos de produção não incluem custos sociais como a poluição, o mundo fica melhor quando os países importam produtos produzidos com maior eficiência em outros países.
Aqueles que se percebem prejudicados pela concorrência estrangeira há muito tempo se opõem ao comércio internacional. Logo depois que economistas como Adam Smith e David Ricardo estabeleceram a base econômica para o livre comércio, o historiador britânico Thomas B. Macaulay estava observando os problemas práticos que os governos enfrentam ao decidir abraçar o conceito: O livre comércio, um dos maiores bênçãos que um governo pode conferir a um povo, em quase todos os países, são impopulares. & # 8221;
Dois séculos depois, os debates comerciais ainda ressoam.
Por que os países negociam?
Em um dos conceitos mais importantes da economia, Ricardo observou que o comércio era impulsionado por custos comparativos, em vez de custos absolutos (de produzir um bem). Um país pode ser mais produtivo que outros em todos os bens, no sentido de que pode produzir qualquer bem usando menos insumos (como capital e trabalho) do que outros países exigem para produzir o mesmo bem. A perspicácia de Ricardo era que tal país ainda se beneficiaria da negociação de acordo com sua vantagem comparativa - exportando produtos nos quais sua vantagem absoluta era maior e importando produtos nos quais sua vantagem absoluta era comparativamente menor (mesmo se ainda positivo).
Vantagem comparativa.
Mesmo um país que é mais eficiente (tem vantagem absoluta) em tudo o que faz beneficiaria do comércio. Considere um exemplo:
País A: Uma hora de trabalho pode produzir três quilos de aço ou duas camisas. País B: Uma hora de trabalho pode produzir um quilo de aço ou uma camisa.
O país A é mais eficiente em ambos os produtos. Agora suponha que o País B ofereça vender duas camisas do País A em troca de 2,5 quilos de aço.
Para produzir essas duas camisas adicionais, o País B desvia duas horas de trabalho de produzir (dois quilos) de aço. O país A desvia uma hora de trabalho da produção de duas camisas. Ele usa essa hora de trabalho para produzir três quilos adicionais de aço.
No geral, o mesmo número de camisetas é produzido: o País A produz duas camisas a menos, mas o País B produz duas camisas adicionais. No entanto, mais aço agora é produzido do que antes: o País A produz três quilos adicionais de aço, enquanto o País B reduz sua produção de aço em dois quilos. O quilo extra de aço é uma medida dos ganhos do comércio.
Embora um país possa ser duas vezes mais produtivo do que seus parceiros comerciais na fabricação de roupas, se for três vezes mais produtivo na produção de aço ou na construção de aviões, se beneficiará ao fabricar e exportar esses produtos e importar roupas. Seu parceiro ganhará com a exportação de roupas em que tenha uma vantagem comparativa, mas não absoluta, em troca desses outros produtos (veja o quadro). A noção de vantagem comparativa também se estende além dos bens físicos para o comércio de serviços - como escrever código de computador ou fornecer produtos financeiros.
Por causa da vantagem comparativa, o comércio eleva os padrões de vida de ambos os países. Douglas Irwin (2009) chama vantagem comparativa & # 8220; boas notícias & # 8221; para o desenvolvimento econômico. "Mesmo que um país em desenvolvimento não tenha uma vantagem absoluta em qualquer campo, sempre terá uma vantagem comparativa na produção de alguns bens", # 8221; e negociará lucrativamente com economias avançadas.
Diferenças na vantagem comparativa podem surgir por várias razões. No início do século XX, os economistas suecos Eli Heckscher e Bertil Ohlin identificaram o papel do trabalho e do capital, os chamados dotes de fatores, como um fator determinante de vantagem. A proposição de Heckscher-Ohlin sustenta que os países tendem a exportar bens cuja produção utiliza intensivamente o fator de produção que é relativamente abundante no país. Os países bem dotados de capital, tais como fábricas e maquinaria, devem exportar produtos intensivos em capital, enquanto os bem dotados de mão-de-obra devem exportar produtos intensivos em mão-de-obra. Os economistas de hoje acham que a dotação de fatores é importante, mas há também outras influências importantes nos padrões de comércio (Baldwin, 2008).
Uma pesquisa recente descobriu que os episódios de abertura comercial são seguidos por ajustes não apenas entre as indústrias, mas também dentro deles. O aumento da concorrência proveniente de empresas estrangeiras pressiona os lucros, obrigando as empresas menos eficientes a contratar e abrindo espaço para empresas mais eficientes. Expansão e nova entrada trazem consigo melhores tecnologias e novas variedades de produtos. Provavelmente, o mais importante é que o comércio permite uma maior seleção entre os diferentes tipos de mercadorias (digamos, refrigeradores). Isso explica por que há muito comércio intra-setorial (por exemplo, países que exportam refrigeradores domésticos podem importar refrigeradores industriais), o que é algo que a abordagem de dotação de fatores não abrange.
Há benefícios claros de eficiência do comércio que resultam em mais produtos - não apenas mais dos mesmos produtos, mas uma maior variedade de produtos. Por exemplo, os Estados Unidos importam quatro vezes mais variedades (como tipos diferentes de carros) do que nos anos 70, enquanto o número de países que fornecem cada bem dobrou. Um benefício ainda maior pode ser o gasto de investimento mais eficiente que resulta do acesso das empresas a uma variedade e qualidade mais amplas de insumos intermediários e de capital (pense em lentes óticas industriais em vez de carros). Ao aumentar o investimento global e facilitar a inovação, o comércio pode trazer um crescimento sustentado.
De fato, modelos econômicos usados para avaliar o impacto do comércio tipicamente negligenciam influências envolvendo transferência de tecnologia e forças pró-competitivas, como a expansão de variedades de produtos. Isso porque essas influências são difíceis de modelar e os resultados que as incorporam estão sujeitas a maior incerteza. Entretanto, onde isso foi feito, os pesquisadores concluíram que os benefícios das reformas comerciais, como a redução de tarifas e outras barreiras não-tarifárias ao comércio, são muito maiores do que o sugerido pelos modelos convencionais.
Por que a reforma do comércio é difícil?
O comércio contribui para a eficiência global. Quando um país se abre para o comércio, o capital e o trabalho se deslocam em direção às indústrias em que são usados com mais eficiência. Esse movimento proporciona à sociedade um nível mais alto de bem-estar econômico. No entanto, esses efeitos são apenas parte da história.
O comércio também traz deslocamentos para as empresas e indústrias que não podem cortá-lo. As empresas que enfrentam ajustes difíceis por causa de produtores estrangeiros mais eficientes muitas vezes fazem lobby contra o comércio. Então faça seus trabalhadores. Eles freqüentemente buscam barreiras como impostos de importação (chamados tarifas) e cotas para aumentar o preço ou limitar a disponibilidade de importações. Os processadores podem tentar restringir a exportação de matérias-primas para deprimir artificialmente o preço de seus próprios insumos. Por outro lado, os benefícios do comércio são difundidos difusamente e seus beneficiários muitas vezes não reconhecem como o comércio os beneficia. Como resultado, os oponentes são frequentemente bastante eficazes nas discussões sobre o comércio.
Políticas comerciais.
Reformas desde a Segunda Guerra Mundial reduziram substancialmente as barreiras comerciais impostas pelo governo. Mas as políticas para proteger as indústrias domésticas variam. As tarifas são muito mais altas em certos setores (como agricultura e vestuário) e entre certos grupos de países (como países menos desenvolvidos) do que em outros. Muitos países têm barreiras substanciais ao comércio de serviços em áreas como transporte, comunicações e, freqüentemente, o setor financeiro, enquanto outros têm políticas que acolhem a concorrência estrangeira.
Além disso, as barreiras comerciais afetam alguns países mais do que outros. Os países menos afetados são os países menos desenvolvidos, cujas exportações estão concentradas em produtos de baixa qualificação e mão de obra intensiva que os países industrializados costumam proteger. Os Estados Unidos, por exemplo, coletam cerca de 15 centavos em receita tarifária para cada US $ 1 de importações de Bangladesh (Elliott, 2009), comparado com um centavo para cada US $ 1 de importações de alguns dos principais países da Europa Ocidental. No entanto, as importações de um determinado produto do Bangladesh enfrentam tarifas iguais ou menores do que produtos similarmente classificados importados da Europa Ocidental. Embora as tarifas sobre itens de Bangladesh nos Estados Unidos possam ser um exemplo dramático, economistas do Banco Mundial calcularam que os exportadores de países de baixa renda enfrentam barreiras em média metade novamente maiores do que as enfrentadas pelas exportações dos principais países industrializados (Kee, Nicita e Olarreaga, 2006).
O comércio internacional dos árbitros da Organização Mundial do Comércio (OMC). Acordos concebidos desde 1948 por seus 153 membros (da OMC e seu antecessor Acordo Geral de Comércio e Tarifas) promovem a não-discriminação e facilitam a liberalização em quase todas as áreas de comércio, incluindo tarifas, subsídios, avaliação e procedimentos alfandegários, comércio e investimento em serviço. setores e propriedade intelectual. Compromissos sob esses acordos são aplicados através de um poderoso e cuidadosamente elaborado processo de solução de controvérsias.
Sob o sistema de comércio internacional baseado em regras, centrado na OMC, as políticas comerciais se tornaram mais estáveis, mais transparentes e mais abertas. E a OMC é uma das principais razões pelas quais a crise financeira global não desencadeou um protecionismo generalizado. No entanto, como visto mais recentemente nas negociações comerciais da Rodada de Doha da OMC, a instituição enfrenta grandes desafios para chegar a acordos que abram ainda mais o comércio global. Apesar dos sucessos, políticas comerciais restritivas e discriminatórias continuam sendo comuns. Abordá-los poderia render centenas de bilhões de dólares em benefícios globais anuais. Mas interesses limitados têm procurado atrasar e diluir novas reformas multilaterais. Um foco no bem maior, juntamente com formas de ajudar os relativamente poucos que podem ser adversamente afetados, pode ajudar a fornecer um sistema comercial mais justo e economicamente mais sensato.
Brad McDonald é Chefe de Divisão Adjunto no Departamento de Estratégia, Política e Revisão do FMI.
Referências.
Baldwin Robert E., 2008, O desenvolvimento e teste de modelos de comércio de Heckscher-Ohlin: uma revisão, (Cambridge, Massachusetts: MIT Press).
Elliott, Kimberley Ann, 2009, "Abertura dos mercados para os países pobres: Já estamos lá?" # 8221; Centro de Desenvolvimento Global Working Paper 184 (Washington).
Irwin, Douglas A., 2009, Livre Comércio sob Fogo (Princeton, New Jersey: Princeton University Press, 3a ed.).
Kee, Hiau Looi, Alessandro Nicita e Marcelo Olarreaga, 2006, "Estimativa de índices de restrição ao comércio", & # 8221; Documento de Trabalho de Pesquisa de Políticas do Banco Mundial No. 3840 (Washington).
Atualizado em: 29 de julho de 2017.
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Exemplos de bem-estar.
O bem-estar é pouco focado em obter o máximo de benefícios para aqueles com os níveis mais baixos de renda para tirar as pessoas da pobreza; significando obter famílias acima do limiar da pobreza.
Comparação de três famílias.
A tabela a seguir apresenta os pagamentos de bem-estar que as três famílias receberiam de três grandes programas de bem-estar & ndash; EITC, SNAP e Assistência Habitação.
A comparação acima aponta a economia pobre que resulta de famílias com renda modesta à medida que obtêm salários adicionais. Esta é uma ilustração de como nosso sistema atual não "faz o trabalho pagar". Simplesmente não vale a pena para um indivíduo ir trabalhar em tempo integral para um aumento marginal na renda mais benefícios e, em alguns casos, os salários adicionais podem resultar em uma perda maior em benefícios do que somada pelos salários adicionais. Este fenómeno é referido como "penhascos & rdquo; & ndash; a desqualificação dos programas e a dramática perda de benefícios à medida que a renda cresce. Isso faz com que o que às vezes é chamado de "penalidade de trabalho" & rdquo; embutido no sistema de bem-estar. Veja mais informações na Página de Trabalho para o Bem-Estar.
A comparação acima também pode ser usada para demonstrar por que nosso sistema de assistência social desencoraja o casamento. Um pai solteiro com dois filhos obteria benefícios muito semelhantes aos valores mostrados acima. Se casarem com um indivíduo com renda de um bom emprego que levaria o casal a um nível de renda acima do limiar da pobreza, perderiam a maior parte dos benefícios sociais. Permanecendo solteiros e vivendo juntos, eles podem sair na frente economicamente. Muitos críticos do atual sistema de bem-estar social argumentam que esse é um dos fatores que contribuem para a alta incidência de mães solteiras no bem-estar.
Descreva os sistemas de comércio interregional, por exemplo, o comércio do Oceano Índico e das Estradas de Seda.
A Rota da Seda era uma importante rota comercial terrestre que se estendia da China, através da Ásia e depois para a área do Mediterrâneo. Não havia uma única rota, mas muitas rotas diferentes que tinham várias paradas ao longo do caminho, geralmente grandes cidades comerciais. O item mais importante distribuído ao longo das rotas foi a seda chinesa desejada. Foi negociado voluntariamente por outros bens que não eram tão abundantes na China, como cavalos da Ásia central. Outros itens de luxo não perecíveis que eram comercializados eram porcelana, ouro e sal; escravos também eram comumente negociados. A Rota da Seda era o coração das redes de comércio, por isso tinha muitos bens e pessoas envolvidas. Esse sistema comercial dependia de cidades comerciais individuais e era basicamente baseado em terra. O tipo de transporte usado durante as rotas era principalmente de camelo, mas rotas marítimas seguras foram desenvolvidas.
O sistema de comércio do Oceano Índico era e um importante conjunto de rotas de água, que estavam mais ativas durante a era clássica. O comércio tinha três rotas: uma conectava a África e o Oriente Médio com a Índia, outra ligava a Índia ao sudeste da Ásia e a última ligava o sudeste da Ásia à China. Este sistema de comércio tinha muitas rotas de comércio extensivas, e tinha avançado desenvolvimentos tecnológicos de construção naval, ao contrário de outras rotas comerciais na época. No mar, os comerciantes usaram a bússola para direcionar seus caminhos, que eram da China Sung. Além disso, este vasto sistema não foi dominado por nenhum grupo político ou religioso, foi usado por praticamente todos. Esse sistema também era uma maneira extensiva de trocar bens e idéias.
O que é 'bem-estar'?
O bem-estar é um programa do governo que fornece ajuda financeira a indivíduos ou grupos que não podem se sustentar. Os programas de bem-estar são financiados pelos contribuintes e permitem que as pessoas lidem com o estresse financeiro durante períodos difíceis de suas vidas. Na maioria dos casos, as pessoas que usam o bem-estar receberão um pagamento quinzenal ou mensal. Os objetivos do bem-estar variam, pois procuram promover a busca por trabalho, educação ou, em alguns casos, um melhor padrão de vida.
Estado de bem-estar.
Sistema de Bem-Estar Social.
Fundo Nacional de Previdência (Rússia)
Arranjo Múltiplo de Bem-Estar do Empregador.
QUEBRANDO 'Bem-Estar'
Os programas de bem-estar social são iniciativas criadas pelo governo para apoiar os grupos pobres, com dificuldades de desenvolvimento e desfavorecidos de um país. O governo dos EUA fornece assistência social através da Assistência Temporária a Famílias Necessitadas (TANF). O TANF foi criado pelo Congresso para evitar que os beneficiários da assistência social abusem do programa de bem-estar, obrigando todos os beneficiários a encontrar um emprego dentro de dois anos ou arriscando perder seus benefícios sociais. O governo federal, sob a TANF, oferece uma bolsa anual de US $ 16,5 bilhões para todos os estados. Os estados usam seus fundos alocados para operar seus próprios programas de bem-estar. No entanto, para receber a concessão federal, os estados também devem usar parte de seu próprio dinheiro para financiar seus programas individuais.
Um indivíduo que está no bem-estar geralmente recebe bens e serviços gratuitos ou com descontos profundos. O governo exige que indivíduos ou famílias que buscam assistência forneçam prova de que sua renda anual está abaixo do nível federal de pobreza (FPL). O FPL é uma medida econômica de renda usada para determinar se um indivíduo ou família se qualifica para certos subsídios ou auxílios. A partir de 2017, o FPL para um indivíduo é de US $ 12.060 e US $ 16.240 para um domicílio para duas pessoas com um incremento de US $ 4.180 para cada membro adicional do domicílio.
Quem se qualifica para o bem-estar?
O bem-estar do governo é voltado principalmente para pessoas com pouca ou nenhuma renda, idosos e deficientes. O bem-estar social pode ser na forma de subsídios, vale-refeição, vales, Medicaid, assistência médica e assistência habitacional. O programa subsidiado está disponível apenas para cidadãos legais e residentes permanentes dos Estados Unidos. A lei federal proíbe os estados de usar subsídios para ajudar a maioria dos imigrantes legais, a menos que tenham residido no país por cinco anos ou mais. Um número de segurança social (SSN) válido é necessário para se candidatar ao bem-estar. Em residências com mais de um membro, todos os membros devem ter um SSN. Além de atender aos requisitos postulados pelo governo federal, os indivíduos que solicitam o bem-estar também devem atender aos requisitos de seus estados. Por exemplo, alguns estados exigem que o requerente seja um residente desse estado com a intenção de morar continuamente lá.
Alguns tipos populares de assistência social incluem Medicaid, Supplemental Security Income (SSI), Supplemental Nutrition Assistance Program (SNAP) e Child Health Insurance Program (CHIP).
Medicaid é um programa de seguro de saúde voltado para pessoas com baixa renda e idosos. As mulheres grávidas, as crianças, os deficientes e os idosos que estão abaixo de um determinado limite de renda têm cobertura garantida pelo programa Medicaid. O Supplemental Security Income é administrado pela Administração da Previdência Social (SSA) e fornece assistência pública às famílias necessitadas na forma de dinheiro. O Programa de Assistência Nutricional Suplementar (SNAP), anteriormente conhecido como Programa do Vale-Refeição, é administrado por cada estado individualmente e fornece vales para famílias de baixa renda para comprar alimentos nutritivos e de baixo custo. O Programa de Seguro de Saúde da Criança (CHIP) é administrado pelo Departamento de Saúde e Serviços Humanos (HHS) dos EUA e fornece cuidados de saúde de baixo custo a crianças em agregados familiares que, de outra forma, não se qualificam para o Medicaid.
Os resultados desejados das pessoas no bem-estar dependerão principalmente das circunstâncias que os levaram a solicitar ajuda. Pode-se esperar que uma pessoa com deficiência mental ou física não assuma a independência após um período de tempo, de modo que um programa de assistência social fornecerá ajuda contínua para melhorar seu padrão de vida. Uma pessoa sem educação, ou que atualmente não pode se sustentar, também pode receber assistência social. Neste caso, espera-se que a pessoa receba treinamento ou tome medidas para a independência financeira. O bem-estar continuado não é um resultado desejável para esse indivíduo, de acordo com aqueles que o dão.
Exemplo algébrico do sistema de bem-estar comercial
Modelagem de Equilíbrio Geral Computável para Análise Regional.
Eli & eacute; cer Vargas, Dean Schreiner, Gelson Tembo e David Marcouiller.
Nesta seção, o procedimento para implementar a CGE regional é apresentado como discutido na seção 3.0. Como a seção 3.0 explica e deriva as equações para uma CGE regional competitiva, há mais equações do que as necessárias para a execução real do modelo. A Seção 4.1 coloca em forma de tabela as equações do modelo real necessárias para a execução (Tabela 4.1). Além disso, a notação subscrita está na Tabela 4.2; resumo das variáveis endógenas está na Tabela 4.3; resumo das variáveis exógenas está na Tabela 4.4; e resumo dos parâmetros está na Tabela 4.5.
Uma breve discussão da solução do Sistema Geral de Modelagem Algébrica (GAMS) é apresentada na seção 4.2 com referência a procedimentos mais detalhados. A construção do modelo atual no GAMS é apresentada na seção 4.3. O modelo em si pode ser baixado para fins de experimentação de mudanças de modelos e simulação de modelos. (Clique aqui para baixar o arquivo de entrada do GAMS).
Os resultados de uma simulação do aumento dos termos de troca para a região são apresentados na seção 4.4.
4.1 Equações do modelo CGE competitivo.
Tabela 4.1 Equações do Modelo CGE Competitivo.
Tabela 4.3 Resumo das Variáveis Endógenas.
Tabela 4.4 Resumo de Variáveis Exógenas.
Tabela 4.5 Resumo dos Parâmetros.
Um Modelo CGE é um sistema integrado de equações cuja solução simultânea determina valores de variáveis endógenas. As equações subjacentes são derivadas da teoria econômica do comportamento de agentes econômicos e mercados & # 150; produtores, instituições, mercados de fatores, etc. Várias abordagens têm sido usadas para resolver esses modelos. Dervis, de Mello e Robinson classificaram esses algoritmos em abordagens baseadas em teorema de ponto fixo, processo de tatonização e Jacobiana. As aplicações CGE mais recentes usaram o Sistema Geral de Modelagem Algébrica (GAMS), cujos solucionadores se enquadram na terceira categoria.
O GAMS é um sistema de modelagem de alto nível que consiste em um compilador de linguagem e uma solução estável de solucionadores de alto desempenho integrados. Ele é especificamente projetado para modelar problemas de otimização de números inteiros lineares, não-lineares e mistos e é adaptado para aplicações complexas de modelagem em larga escala. Isso permite a construção de grandes modelos de manutenção que podem ser adaptados rapidamente a novas situações. Uma das vantagens do GAMS é que ele é projetado para aceitar equações quase no mesmo formato apresentado na Tabela 4.1. O uso de notação de subconjunto permite a implementação de diferentes formas funcionais e regras de fechamento para diferentes subconjuntos (em um vetor variável) sem ter que introduzir variáveis dummy. Ao eliminar a necessidade de pensar em problemas puramente técnicos específicos da máquina, como cálculos de endereço, atribuições de armazenamento, ligações de sub-rotina e controle de entrada e saída e fluxo, o GAMS aumenta o tempo disponível para conceituar e executar o modelo e analisar os resultados. Procedimentos de programação detalhados são fornecidos em Brooke, Kendrick e Meeraus.
Devido à presença de funções não-lineares nas formulações do modelo CGE, encontrar soluções requer o uso de algoritmos não-lineares. Vários algoritmos de solução desse tipo estão presentes no GAMS. A sintaxe da característica de otimização do GAMS requer uma função objetiva com o resto das equações CGE tratadas como restrições. Como nenhuma das equações tem um sinal de inequação no CGE, a solução do modelo é invariante para a escolha da função objetiva. Portanto, qualquer equação é elegível para ser uma função objetiva, desde que seja uma equação escalar.
Para implementação empírica, (duas) variáveis de folga positivas são introduzidas em uma das equações (no nosso caso, a função de produção). Para equacionar o número de variáveis endógenas ao número de equações e, portanto, para assegurar a identificação completa do sistema, é introduzida uma equação extra que resume as duas variáveis de folga. No processo de otimização, a soma das variáveis de folga é minimizada sujeita a todas as outras equações (restrições de igualdade). Isso garante que a solução ótima seja atingida quando a soma das variáveis de folga for igual a zero, condição necessária para satisfazer todas as equações simultâneas no modelo. Com valores de variáveis exógenas de referência, o programa replicará exatamente os valores das variáveis endógenas contidas no SAM no ótimo. Assim, a introdução de slacks apenas facilita o processo de otimização e não afeta os valores da solução. Brooke, Kendrick e Meeraus também recomendam essa técnica (variável folga) em otimização não linear, argumentando que ela ajuda a resolver o problema de inviabilidade que freqüentemente ocorre durante as iterações em tais modelos.
4.3 Construção do modelo no GAMS.
A construção do modelo é apresentada na sintaxe do programa GAMS. Para um guia sobre o arquivo de entrada do GAMS, clique neste link do guia do usuário para o arquivo de entrada do GAMS>. Para executar um programa GAMS, o leitor deve ter o programa de software GAMS. Para obter mais informações sobre como obter, instalar e executar o software GAMS, consulte este link.
Uma mudança nos termos de troca regionais é usada para mostrar os resultados de uma simulação de modelo. Os preços de exportação de todas as commodities aumentaram 5%, com os preços de importação permanecendo no nível básico. Isso é semelhante (mas na direção oposta) ao impacto de uma queda nos preços de exportação de commodities agrícolas em meados da década de 1980, o que contribuiu para um estresse e mudanças consideráveis na região rural de Oklahoma. Um índice de preços global em 1982 de 100 para commodities agrícolas produzidas no estado foi de 89,0 por 1986 (Schreiner, Lee, Koh e Budiyanti, p 64). Isso implicou uma redução de 11% nos preços de exportação de commodities agrícolas durante um período relativamente curto de tempo.
Os resultados da simulação de um aumento de 5% nos termos de troca (aumento de 5% em todos os preços de exportação), assumindo ajuste de longo prazo e mobilidade de capital, são apresentados na Tabela 4.6 (abaixo). Estes resultados são baseados em um artigo recente de Tembo, Vargas e Schreiner apresentado na 30a Reunião da Associação Regional de Ciência do Meio-Continente, Minneapolis, MN, 11-12 de junho de 1999.
As exportações totais aumentam 13,8% e as importações aumentam 8,9%. Lembre-se de que as exportações e importações são limitadas por elasticidades constantes de transformação (CET) e elasticidades constantes de substituição (CES), respectivamente. Isso significa que os produtores respondem não apenas a uma mudança na razão de preço dos mercados de exportação para os mercados domésticos, mas também à sua disposição de substituir (transformar seu produto) entre os mercados. Os consumidores no mercado regional (doméstico) também devem se ajustar aos preços regionais mais altos (não mostrados para commodities individuais na Tabela 4.6). No lado das importações, os consumidores enfrentam preços regionais mais altos e, portanto, substituem as importações (que são ao mesmo preço antes da simulação porque são exogenamente definidas) para produtos regionais, com base em sua disposição de substituir (ou seja, o parâmetro CES). O efeito da pequena região é assumido aqui onde a produção regional e a demanda regional não alteram os preços externos.
O índice do preço composto, uma média ponderada dos preços regionais e de importação, aumenta em 1,6%. Esse é o preço que os consumidores regionais (estaduais) pagam pelas compras dentro da região (estado). Os consumidores regionais incluem famílias, compradores intermediários de insumos e governos. Os rendimentos das famílias regionais aumentam 8,1% em termos nominais. Ao deflacionar a renda nominal pelo índice composto de preços, a renda real aumenta em 5,06%.
O produto do estado bruto (GSP) aumenta em 10,3%. O GSP é a compensação para todos os recursos empregados no estado, não importando se os proprietários do recurso residem no estado ou fora do estado. O SGP é o resultado das mudanças nos preços dos recursos (salários e aluguéis) e quantidade de recursos empregados. Nesta simulação, os salários e aluguéis aumentam (não mostrados na Tabela 4.6) e as quantidades de trabalho e aumento de capital por meio da migração. Os últimos aumentam porque os preços dos recursos no estado são mais altos em relação aos preços fora do estado. Novamente, o efeito da pequena região é assumido onde a demanda regional por recursos não estimula aumentos de preços fora do estado.
Resultados semelhantes à Tabela 4.6 podem ser calculados para mostrar a mudança em todas as variáveis endógenas (ver Tabela 4.3). Como o CGE enfatiza mudanças relativas, os resultados geralmente são expressos por um formulário de índice, mostrando a alteração percentual da base. Assim, um índice de 1.1032 para o SGP indica um aumento de 10,32% em relação à base, enquanto um índice de 0,9600 indica uma diminuição de 4% no GSP. Mudanças absolutas são facilmente calculadas aplicando a alteração percentual no nível base. Por exemplo, a variação de 10,32% no SGP aplicada aos pagamentos do fator, US $ 57,551,174,000, na Tabela 2.1 resulta em uma mudança no SGP de US $ 5.939.281.157 (excluindo os impostos indiretos pagos aos governos).
5.0 Aumento dos retornos e concorrência imperfeita na modelagem regional da CGE.
O framework CGE apresentado até agora se expande além dos pressupostos dos modelos baseados em entrada-saída (I-O). Ao relaxar a suposição de preços fixos, que nos modelos I-O implica que o aumento da demanda é sempre atendido sem aumento de preço devido ao excesso de capacidade de produção e oferta ilimitada de mão-de-obra e outros fatores, temos um modelo empírico mais realista de análise regional. A estrutura da CGE permite que a demanda e a oferta de commodities e recursos dependam dos preços. Além disso, os recursos podem ser substituíveis na produção.
No entanto, a modelagem regional competitiva da EGC apresentada acima tem duas limitações importantes. Primeiro, não considera a presença de estrutura de mercado competitiva imperfeita e, segundo, ignora tecnologias de produção caracterizadas por retornos crescentes de escala (IRS). Apresentamos aqui modelagem regional CGE de retornos crescentes de escala e concorrência imperfeita. Uma introdução às dificuldades teóricas trazidas pela inclusão de retornos de escala para a estrutura competitiva da EGC é apresentada. O objetivo é apresentar ao leitor limitações das técnicas de modelagem apresentadas acima. Mas, primeiro, o caso da produção de produtos florestais e do processamento de madeira em Oklahoma é usado para mostrar o potencial de retornos crescentes de escala e concorrência imperfeita.
O setor de manufatura de produtos de madeira em Oklahoma possui várias indústrias altamente concentradas. Por exemplo, nas serrarias e na indústria de moagem de planejamento (SIC 242), 70% do total de funcionários trabalham para uma empresa multinacional. Do mesmo modo, as indústrias das fábricas de papel (SIC 262) e das fábricas de cartão (SIC 263) são representadas por sete estabelecimentos, dos quais 82,5% do total da força de trabalho trabalha para duas empresas multinacionais. In addition to the high concentration of the industry, Oklahoma timber producers have limited options on where to sell their timber because of costly transportation and long distances between processing centers. All of this propitiates some kind of imperfect structure for the timber market (raw materials market) in which wood processing industries are capable of affecting the price paid for timber.
Once the price taking assumption is dropped, we face the challenges of modeling changes in the economic environment, government policies, technological advances, and external shocks. Researches have available to them considerable theoretical ground on how to model imperfect competition. Two approaches are partial equilibrium and general equilibrium. They differ in that the former considers regional wages and income of consumers to be determined outside of the model. As researchers in economics try to maximize their contributions to solving economic problems they are also constrained by time and data availability. CGE is more demanding on both time and data. Therefore, it is important for the profession to understand and contrast the benefits of using one approach over the other. Thus, using the Oklahoma’s forest products industry (FPI) we contrast empirically the strengths of partial and general equilibrium approaches when modeling imperfect competition. We estimate the effects on household welfare, gross state product, employment, raw material prices, wage rate, returns to capital, and so on, for different imperfect market structures of Oklahoma’s FPI.
The existence of increasing returns to scale (IRS) relies on the non-convexity of the production set. Non-convexity undermines the assumptions used to prove existence of general equilibrium. For the standard competitive general equilibrium, the equalization of prices and marginal rates of transformation is a necessary, and under the assumption of convex preferences and choice sets, a sufficient condition for optimality. This is not the case when non-convexity is present. To understand why, we may use the following line of thought. The presence of IRS leads to large-scale firms because at some price above minimum average cost, profits increase indefinitely with the scale of operation. This is a direct result of average cost always being greater than marginal cost under IRS. Thus, as firms increase the scale of operation the market becomes more and more concentrated which in turn leads to fewer and fewer firms (even one) in the industry and possible collusion of prices. Theoretically, the price mechanism loses its efficiency characteristics and the optimality and efficiency dichotomy that attracts us to competitive general equilibrium (Villar). Indeed, firms with IRS are not consistent with the hypothesis of perfect competitive markets.
The presence of IRS is not the only case that precludes the benefits of competitive equilibrium. Imperfect competition, for example, may be a direct consequence of limitations to entering the market or of a firm’s exclusive right to use a resource granted by the regional, federal, or local government. We concentrate in modeling increasing returns and imperfect competition while motivating the reader to investigate the extensions of our modeling description. 1
5.2. Modeling increasing returns and imperfect competition.
Harris' work is considered by many as the first successful and compelling general equilibrium model to incorporate both imperfect competition and increasing returns to scale. His work deals with a small open economy and formulates for the first time the modeling of IRS using the dual approach (see below). After Harris’s work, imperfect competitive general equilibrium models have been extensively used, especially in trade liberalization issues.
Imperfect market structures that characterize the product side of the production system have been the major focus of the majority of theoretical and empirical work. Monopolistic competition and oligopolistic competition, for example, have extensively been applied in trade models. However, market imperfections related to the factor (input) side of the production system remain unexplored. The reason, at least in the opinion of these authors, is the international trade focus of most national CGE models where factor market imperfections are of less concern: i. e., how strong is the case for monopsony modeling when commodities are traded nationally and internationally?
However, at the regional level and particularly for agriculture and other natural resource based sectors, one may argue for modeling input side market distortions , i. e. monopsony and cooperative behavior (see Rogers and Sexton). Thus, the state of the art of CGE is very promising for output distortions of markets but less promising for distortions of input markets.
The modeling of IRS at regional levels is adopted from literature on international trade and national CGE formulations. Its implementation/adaptation to regional CGE models has been limited with few exceptions identified by Partridge and Rickman. Harris' basic approach is used here. The main characteristic of the approach is the use of the dual formulation of increasing returns to scale. Duality is less restrictive in modeling and allows treatment of the assumption of convex input requirement sets as compared to the primal approach.
Under constant returns to scale, marginal costs are assumed to be constant and equal to average variable cost ( , where VC i is variable costs and X i is output for the i th sector). Under increasing returns to scale, average cost is a monotonically decreasing function 2 .
where FC is fixed costs and MC and AC are marginal and average cost, respectively. We assume that marginal costs are governed by the preferred constant returns to scale production function, but a subset of inputs are committed a priori to production and these costs must be covered regardless of the output level. Thus, increasing returns to scale takes the form of unrealized economies of scale in production. There is no customary procedure in defining fixed costs. Fixed costs may involve the same mix of inputs as marginal costs or, alternatively, fixed costs may be assumed to involve a different set of inputs. However, the specification of the fixed costs has important consequences for the calibration procedure (to be discussed).
As a measure of unrealized scale economies it is customary to use the concept of cost disadvantage ratio ( CDR ). The CDR provides an estimate of unrealized economies of scale (de Melo and Tarr). Depending on the value of this ratio, an industry may be facing economies/diseconomies of scale or it may be operating at the minimum efficient scale. The is calculated as:
and AC and MC are average cost and marginal cost, respectively. Thus, If , there are Economies of Scale ; if , there are Diseconomies of Scale ; and if , the firm is operating at the Minimum Efficient Scale 3 .
The primal approach in modeling increasing returns to scale has been infrequently used by CGE modelers. The reason is the indeterminacy under increasing returns to scale. Kilkenny, however, argues that "when factor markets are geographically segmented and the pool of labor is limited" factor costs will rise for an industry which is expanding operation using unexploited increasing returns to scale. Thus, existence of an optimal output level is thus obtained.
In the primal approach, increasing returns to scale are much easier to model. We adjust, for example, the coefficients of a Cobb-Douglas production function to exhibit increasing returns to scale: making , where f states for factor index and a is the exponential (share) parameters in the Cobb-Douglas technology specification.
Before modeling market power we require specification of the degree of product differentiation used in the model. We assume Armington preferences at the regional level. Thus, substitution in purchases is allowed between domestically produced consumer goods and out-of-region produced consumer goods. Traded goods are imperfect substitutes by origin and goods produced domestically are imperfect substitutes for imports. Also, goods supplied on the domestic regional market are imperfect substitutes for goods supplied for export. Armington specifications also apply to sectors with IRS. In those sectors, goods are produced by identical firms implying goods produced for domestic sales in these sectors are perfect substitutes.
Two pricing hypotheses are considered for the IRS sectors. First, we assume low-cost entry and exit such that the threat of entry forces firms to price at average cost. This is called the contestable pricing behavior:
where is the weighted sum of the unit sales prices on the regional (PR ) and export ( ) markets. Firms in a perfectly contestable market will be forced to operate as efficiently as possible, and to charge as low a price as long-run financial survival permits.
This pricing rule represents only a small departure from the competitive pricing rule because price also equals average cost in the long-run equilibrium of the competitive model (de Melo and Tarr). Another advantage of contestable pricing is that it is easy to calibrate. According to de Melo and Tarr, the calibration process is complete by just equating output price to average cost.
In the second alternative, we assume that each (identical) firm behaves in the regional market as if it is facing a downward-sloping demand curve. The equilibrium condition for each firm is given by:
where is the endogenous elasticity of aggregate sectoral demand, is the number of firms, and is the representative firm’s conjecture about the response of competitors to its output decision. This alternative is the conjectural variation specification where one may or may not have entry/exit assumptions.
In long-run equilibrium, entry/exit ensures zero profits. If represents the number of firms, then as we expect ; thus, firms behave competitively. Why should the representative firm’s conjecture banish as the number of firms increase? Two explanations are given. First, collusion is difficult if more firms arrive to the market, and second, more firms imply greater availability of varieties. A conjectures formulation that accounts for both product variety and effects on collusion of firms is given by:
where is the change in aggregate output of other firms due to a change in the j th firm, and is an arbitrary number normalized to unity in the calibration.
On the other hand, with barriers to entry it is possible to have supernormal profit because firms sell in the domestic regional market at a price . If we define an exogenous rate of profit ( ) per unit of regional sales, then the mark-up pricing equation (5.3) is replaced by:
This equation is the same for contestable market scenario when . In the conjectural variation case, we have .
Our empirical example applies all of these modeling techniques to the Oklahoma region. For example, high concentration in the pulp manufacturing industry increases the likelihood of lower outputs and higher price than under a competitive structure. As well, its actions may distort the timber market, thus affecting the welfare of both forest land owners and consumers (Tillman).
We calibrate our model using a modified social accounting matrix that identifies the forest complex. We have considered the forest complex to constitute the forestry sector and the forest product industry (FPI). Our calibration procedure depends on assumptions of market structure and strategic behavior by firms. Calibrating parameters of the model utilizes the information obtained from econometric work and/or economic theory.
Depending on the price rule and the exit/entry assumption, each alternative entails a different model calibration. In the case of normal initial profits ( ), we reduce the primary variable cost component of total costs by the amount of fixed costs. For the monopolistic case, equation (5.4) is solved to yield the value of the conjecture parameter.
In the case of supernormal profits, we allocate fixed costs as before. Then, given the profit rate, , and all quantities and out-of-region prices, we solve for the region (domestic) price which satisfies the firm’s profitability constraint. Finally, is solved from (5.4) but with the new set of regional prices.
Modeling IRS and imperfect competition requires additional parameters, mainly estimates of the following elasticities: elasticity of capital/labor substitution; import price elasticities of demand; and export supply price elasticities. Finally, the calibrated price elasticity of demand, , will depend on the functional form selected to represent import demand and export supply.
An example of the application of CGE to imperfect markets in the forest product industry is available in a paper presented by Vargas and Schreiner at the Mid-Continent Regional Science Association meetings, Minneapolis, MN, June 11-12, 1999 and published in The Journal of Regional Analysis and Policy (Vol. 29,2: 51-74, 1999)(see website agecon. okstate. edu/rcge/index. html).
6.0 Policy Applications and Summary and Conclusions.
Regional development is a field of study requiring policy decisions. In a purely competitive economy, markets determine what is produced and what is consumed. Seldom do we permit markets in regions to operate completely unregulated. Externalities of production, public good nature of infrastructure, missing markets for amenities, and the importance of the distribution of benefits of economic growth enter into the political process of guiding regional development. Some policymakers view area development as an end in itself, irrespective of the results on measures of welfare for area populations.
In this chapter we presented a framework for analysis of regional development programs and policies. Markets were defined in terms of structure and behavior. Economic behavior of producers and consumers was specified, and ownership of resources was identified. The economic model is a form of regional general equilibrium where prices, quantities, and incomes are endogenous and changes in regional welfare are measured.
Examples of policy applications of regional general equilibrium studies completed in Oklahoma are presented in the next section. Examples of other studies are referenced in Partridge and Rickman. The last section is a summary and conclusion for this chapter of the webtext.
6.1 Policy applications.
This section summarizes studies of regional welfare change associated with development issues by means of regional CGE. The first study is a state-level analysis of welfare losses due to agricultural export price decreases in the 1980s. Results explain why state policymakers were anxious to replace regional welfare losses. The second study is an effort to show the state economic impacts of potential damages a change in surface water quality may have on sport fishing in Oklahoma. The models are not presented, but are available in references cited.
Agricultural commodity prices showed a sizable decrease during the mid1980s. Farm foreclosures and bankruptcies were several times higher than normal for the state. Low agricultural commodity prices and depressed energy prices decreased income and employment levels throughout the state, particularly in rural areas.
From 1982 to 1986 there was about an 11 percent decrease in export prices of agricultural commodities. In this context, a counterfactual experiment of a 10 percent decrease in export (national) prices of agricultural commodities was simulated for the Oklahoma economy focusing on welfare changes by household income group.
Welfare changes in terms of compensating variation (CV) amounted to a state loss of about $123,702,000 at the 1990 price level. Welfare losses equaled $83,525,000 for the high income household group and $51,281,000 for the middle income household group. Low income households showed a slight welfare gain of $11,104,000. The latter is a result of lower commodity prices, particularly for nontradable commodities. When compared to the initial level of expenditure for each household income group, welfare change for high income households was –0.86 percent, middle income households was -0.26 percent, and low income households was +0.10 percent.
Most policymakers seek strategies that are short - to intermediate-term. Such strategies have limited success because most regional development issues are structural and require long-term changes in comparative advantage. When Oklahoma lost aggregate income and employment because of the decrease in agricultural prices, policymakers sought to replace the loss as quickly as possible. The strategies proposed, however, were long-term. Investments in value-added activities, international trade development, and development of alternative crop and livestock enterprises require long-term commitment – results of such development strategies are not felt immediately. Rural development research has not adequately recognized the differences between proposed development strategies and policy expectations. In part this is because rural development research has not focused on how factor and commodity markets work in rural regions in the short to intermediate term versus the long term.
The regional equilibrium model developed and applied at the state level in this study simulates the short-run conditions for markets by holding land and capital fixed by sector. Labor is assumed mobile between sectors and between regions. Hence, simulation results approach the short - to intermediate-term effects that correspond with expectations of policymakers.
A major conclusion of the study is that resource owners have a large stake in the re-establishment of economic activity. Land owners had a 20.9 percent reduction in land rents, and capital owners had a reduction of capital rents ranging from 20.9 percent in agriculture to 0.5 percent in services. Labor compensation was reduced 0.5 percent which, because of mobility between sectors and regions, was significantly less than the losses by land and capital resource owners. Labor that migrated had the lowest loss in resource compensation.
Growth in sport fishing and the associated increase in angler expenditures have heightened the need for understanding how variations in expenditure can affect a regional economy and the welfare of economic participants. In Oklahoma the number of anglers increased 14 percent from 1980 to 1990, compared to a 20 percent increase nationally. Fedler and Nickum estimate that angler expenditure in Oklahoma was $387.3 million or 0.6 percent of gross state product in 1991. The fixed price multiplier impact was estimated by Fedler and Nickum to equal $793.5 million in output for all Oklahoma sectors, $202.2 million in job earnings, and 11,606 in employment. But what are the general equilibrium results, when both price and quantity are endogenous, from a change in the demand for sport fishing trips? Such general equilibrium results are important for measuring policy implications of changes in quality of sport fishing and subsequent changes in trip demands.
Agriculture accounted for about 5 percent of gross state product (GSP) in Oklahoma in 1992. Scifres and Osborn estimate that 15.4 percent of GSP is associated directly and indirectly with agriculture. Natural resource systems provide valuable services in support of agricultural production and sport fishing activities. Boosting agricultural production by applying more fertilizer and other chemical products could substantially affect the quality of water in natural resource systems and negatively impact sport fishing.
This study utilizes information on sport fishing trips and sport fishing expenditures in Oklahoma to measure welfare gains/losses due to a change in trip demand. The National Survey of Fishing, Hunting and Wildlife Associated Recreation shows that 803,700 U. S. anglers fished in Oklahoma during 1991 with a total angler expenditure of $387,326,000.
Model experiments focused on decreased trip demands. The premise is that if quality of sport fishing decreases, trip demand decreases. Quality of sport fishing is hypothesized to be associated with number of fish caught per trip. The number of fish caught per trip is hypothesized to be associated with fish population which, in turn, is hypothesized to be associated with water quality. Hence, a decrease in water quality (i. e., an increase in chemical discharge) reduces fish populations which reduces fish caught per trip and thus decreases the quality of sport fishing and number of trips in Oklahoma. Presumably anglers have alternative sites outside of the state at which they can replace their desire for sport fishing. These experiments begin to address the general equilibrium policy implications of the fixed price impact analyses by Fedler and Nickum for sport fishing expenditures and by Scifres and Osborn for cash receipts of agriculture.
Two scenarios were analyzed: a 10 percent and 50 percent quality tax imposed on the price (costs) of in-state trips. This increases the cost of in-state relative to out-of–state trips. Regional welfare was measured by gross state product and household welfare. Loss in GSP with a 10 percent quality tax on in-state fishing trips was estimated at $14,910,000 and at $55,670,000 with a 50 percent quality tax. These loses are due to outmigration of resources and lower resource returns (wage rate and capital and land rents).
A more revealing welfare measure was the compensating variation loss to households. This loss is a measure of the income it would take to bring households back to their original level of welfare before the fishing trip quality tax. The distribution of welfare loss showed that high income households had the greatest percentage loss when compared to the before quality tax income level. Low income households had a higher percentage loss compared to middle income households. The 50 percent quality tax had about four times the percentage welfare loss compared to the 10 percent quality tax. If a dollar of welfare loss is valued equally across the household income groups, then for all households in the state the welfare loss was $16,556,000 with the 10 percent quality tax and $64,070,000 with the 50 percent quality tax.
6.2 Summary and conclusions.
We need better analyses of regional development programs and policies as they impact the welfare of households. We need better and more integrated policy frameworks in which to perform analyses. We need better analytical models to evaluate programs and policies that allow prices, quantities, and incomes to be endogenously determined for regions. We need more and better regional data including estimates of structural parameters.
Regional economies are characterized by complex variable interdependencies and market interactions. This makes the general equilibrium framework a more appropriate analytical method compared to partial equilibrium methods. In this chapter, an attempt was made to present the salient features and a step-by-step illustration of the implementation of a regional computable general equilibrium (CGE) model. Because of the rigid nonsubstitution assumptions and absence of the role of price in alternative general equilibrium models, such as input-output and SAM multiplier models, we argue that the more flexible and theoretically sound CGE approach is the more appropriate framework of analysis.
A typical CGE model incorporates the core of neoclassical features of a well functioning economy that is characterized by perfectly competitive markets and constant returns to scale production technologies. This chapter has demonstrated CGE modeling for such an economy, using Oklahoma’s 1993 social accounting matrix (SAM). Because this material is intended for a wide range of readership – including upper-class undergraduate students, graduate students, and practitioners – several additional assumptions have been adopted to simplify the scope and size of the model. For example, the Oklahoma regional economy is aggregated into four industrial sectors, and a single household income group. Also, local, state and federal governments are all represented by a single government institution. Household commodity demand functions are assumed to be derived from a non-leisure-augmented Stone-Geary (linear expenditure system) utility function. The aggregated Oklahoma CGE model was used to simulate an increase in terms of trade. Results of the simulation were used to interpret the workings of regional CGE.
While the assumptions adopted in this model help to reduce the scope and complexity of the model to levels that are relatively easy to comprehend, such ideal economies seldom exist in reality. Relaxing some of the assumptions of this basic structure is likely to result in a more representative picture of the economy. However, the general modeling techniques remain the same. In section 5.0 of this chapter, a monopsonistic market structure was proposed for the forest products industry and the model was respecified. We encourage the readers to extend the basic model in ways to address real world regional impact and policy problems.
Although a CGE model is generally theoretically sound, it is not clear whether its quantitative predictions are superior to alternative models. Most of the specification problems in CGE analysis emanate from its reliance on one year of data implied by the calibration process. This tends to make the system underidentified, making it imperative for the researcher to use external parameters, which in most cases are estimated in a framework that is inconsistent with general equilibrium analysis.
1. Several issues are still not totally clear on theoretical grounds. First, the selection of the numeraire has no implication for the competitive CGE framework; however, this issue is still controversial when imperfect competition is involved (see, Ginsburgh). Furthermore, the possibility of non-uniqueness of equilibrium is "a potentially serious problem" for applied general equilibrium models with imperfect competition and economies of scale (Mercenier). Finally, regional CGE modeling has adapted concepts and specifications from the national and/or trade CGE literature; however, the implications of its implementation at the regional level has been greatly criticized (i. e., the Armington assumption on product differentiation).
2. An alternative specification states average cost as where represents the cost function for a homogenous bundle of primary and intermediate inputs. This alternative formulation is used to specify scale economies due to returns from specialization.
3. For multi-product scale economies we carry out the following modification: where are, respectively, cost and output of the i th product.
4. This section draws on the methods and results presented in Koh and Lee. The basic regional general equilibrium model is available in Koh, Schreiner, and Shin but was modified by Lee to include a labor migration elasticity, the labor-leisure relationship, and measures of welfare change. The basic social accounting matrix also was updated to 1990.
5. This section draws on methods presented in a paper for the Sixth International CGE Modeling Conference (Budiyanti, Schreiner, and Li) and on modeling methods in Lee. Results are from Budiyanti.
Modelagem de Equilíbrio Geral Computável para Análise Regional.
Eli & eacute; cer Vargas, Dean Schreiner, Gelson Tembo e David Marcouiller.
Nesta seção, o procedimento para implementar a CGE regional é apresentado como discutido na seção 3.0. Como a seção 3.0 explica e deriva as equações para uma CGE regional competitiva, há mais equações do que as necessárias para a execução real do modelo. A Seção 4.1 coloca em forma de tabela as equações do modelo real necessárias para a execução (Tabela 4.1). Além disso, a notação subscrita está na Tabela 4.2; resumo das variáveis endógenas está na Tabela 4.3; resumo das variáveis exógenas está na Tabela 4.4; e resumo dos parâmetros está na Tabela 4.5.
Uma breve discussão da solução do Sistema Geral de Modelagem Algébrica (GAMS) é apresentada na seção 4.2 com referência a procedimentos mais detalhados. A construção do modelo atual no GAMS é apresentada na seção 4.3. O modelo em si pode ser baixado para fins de experimentação de mudanças de modelos e simulação de modelos. (Clique aqui para baixar o arquivo de entrada do GAMS).
Os resultados de uma simulação do aumento dos termos de troca para a região são apresentados na seção 4.4.
4.1 Equações do modelo CGE competitivo.
Tabela 4.1 Equações do Modelo CGE Competitivo.
Tabela 4.3 Resumo das Variáveis Endógenas.
Tabela 4.4 Resumo de Variáveis Exógenas.
Tabela 4.5 Resumo dos Parâmetros.
Um Modelo CGE é um sistema integrado de equações cuja solução simultânea determina valores de variáveis endógenas. As equações subjacentes são derivadas da teoria econômica do comportamento de agentes econômicos e mercados & # 150; produtores, instituições, mercados de fatores, etc. Várias abordagens têm sido usadas para resolver esses modelos. Dervis, de Mello e Robinson classificaram esses algoritmos em abordagens baseadas em teorema de ponto fixo, processo de tatonização e Jacobiana. As aplicações CGE mais recentes usaram o Sistema Geral de Modelagem Algébrica (GAMS), cujos solucionadores se enquadram na terceira categoria.
O GAMS é um sistema de modelagem de alto nível que consiste em um compilador de linguagem e uma solução estável de solucionadores de alto desempenho integrados. Ele é especificamente projetado para modelar problemas de otimização de números inteiros lineares, não-lineares e mistos e é adaptado para aplicações complexas de modelagem em larga escala. Isso permite a construção de grandes modelos de manutenção que podem ser adaptados rapidamente a novas situações. Uma das vantagens do GAMS é que ele é projetado para aceitar equações quase no mesmo formato apresentado na Tabela 4.1. O uso de notação de subconjunto permite a implementação de diferentes formas funcionais e regras de fechamento para diferentes subconjuntos (em um vetor variável) sem ter que introduzir variáveis dummy. Ao eliminar a necessidade de pensar em problemas puramente técnicos específicos da máquina, como cálculos de endereço, atribuições de armazenamento, ligações de sub-rotina e controle de entrada e saída e fluxo, o GAMS aumenta o tempo disponível para conceituar e executar o modelo e analisar os resultados. Procedimentos de programação detalhados são fornecidos em Brooke, Kendrick e Meeraus.
Devido à presença de funções não-lineares nas formulações do modelo CGE, encontrar soluções requer o uso de algoritmos não-lineares. Vários algoritmos de solução desse tipo estão presentes no GAMS. A sintaxe da característica de otimização do GAMS requer uma função objetiva com o resto das equações CGE tratadas como restrições. Como nenhuma das equações tem um sinal de inequação no CGE, a solução do modelo é invariante para a escolha da função objetiva. Portanto, qualquer equação é elegível para ser uma função objetiva, desde que seja uma equação escalar.
Para implementação empírica, (duas) variáveis de folga positivas são introduzidas em uma das equações (no nosso caso, a função de produção). Para equacionar o número de variáveis endógenas ao número de equações e, portanto, para assegurar a identificação completa do sistema, é introduzida uma equação extra que resume as duas variáveis de folga. No processo de otimização, a soma das variáveis de folga é minimizada sujeita a todas as outras equações (restrições de igualdade). Isso garante que a solução ótima seja atingida quando a soma das variáveis de folga for igual a zero, condição necessária para satisfazer todas as equações simultâneas no modelo. Com valores de variáveis exógenas de referência, o programa replicará exatamente os valores das variáveis endógenas contidas no SAM no ótimo. Assim, a introdução de slacks apenas facilita o processo de otimização e não afeta os valores da solução. Brooke, Kendrick e Meeraus também recomendam essa técnica (variável folga) em otimização não linear, argumentando que ela ajuda a resolver o problema de inviabilidade que freqüentemente ocorre durante as iterações em tais modelos.
4.3 Construção do modelo no GAMS.
A construção do modelo é apresentada na sintaxe do programa GAMS. Para um guia sobre o arquivo de entrada do GAMS, clique neste link do guia do usuário para o arquivo de entrada do GAMS>. Para executar um programa GAMS, o leitor deve ter o programa de software GAMS. Para obter mais informações sobre como obter, instalar e executar o software GAMS, consulte este link.
Uma mudança nos termos de troca regionais é usada para mostrar os resultados de uma simulação de modelo. Os preços de exportação de todas as commodities aumentaram 5%, com os preços de importação permanecendo no nível básico. Isso é semelhante (mas na direção oposta) ao impacto de uma queda nos preços de exportação de commodities agrícolas em meados da década de 1980, o que contribuiu para um estresse e mudanças consideráveis na região rural de Oklahoma. Um índice de preços global em 1982 de 100 para commodities agrícolas produzidas no estado foi de 89,0 por 1986 (Schreiner, Lee, Koh e Budiyanti, p 64). Isso implicou uma redução de 11% nos preços de exportação de commodities agrícolas durante um período relativamente curto de tempo.
Os resultados da simulação de um aumento de 5% nos termos de troca (aumento de 5% em todos os preços de exportação), assumindo ajuste de longo prazo e mobilidade de capital, são apresentados na Tabela 4.6 (abaixo). Estes resultados são baseados em um artigo recente de Tembo, Vargas e Schreiner apresentado na 30a Reunião da Associação Regional de Ciência do Meio-Continente, Minneapolis, MN, 11-12 de junho de 1999.
As exportações totais aumentam 13,8% e as importações aumentam 8,9%. Lembre-se de que as exportações e importações são limitadas por elasticidades constantes de transformação (CET) e elasticidades constantes de substituição (CES), respectivamente. Isso significa que os produtores respondem não apenas a uma mudança na razão de preço dos mercados de exportação para os mercados domésticos, mas também à sua disposição de substituir (transformar seu produto) entre os mercados. Os consumidores no mercado regional (doméstico) também devem se ajustar aos preços regionais mais altos (não mostrados para commodities individuais na Tabela 4.6). No lado das importações, os consumidores enfrentam preços regionais mais altos e, portanto, substituem as importações (que são ao mesmo preço antes da simulação porque são exogenamente definidas) para produtos regionais, com base em sua disposição de substituir (ou seja, o parâmetro CES). O efeito da pequena região é assumido aqui onde a produção regional e a demanda regional não alteram os preços externos.
O índice do preço composto, uma média ponderada dos preços regionais e de importação, aumenta em 1,6%. Esse é o preço que os consumidores regionais (estaduais) pagam pelas compras dentro da região (estado). Os consumidores regionais incluem famílias, compradores intermediários de insumos e governos. Os rendimentos das famílias regionais aumentam 8,1% em termos nominais. Ao deflacionar a renda nominal pelo índice composto de preços, a renda real aumenta em 5,06%.
O produto do estado bruto (GSP) aumenta em 10,3%. O GSP é a compensação para todos os recursos empregados no estado, não importando se os proprietários do recurso residem no estado ou fora do estado. O SGP é o resultado das mudanças nos preços dos recursos (salários e aluguéis) e quantidade de recursos empregados. Nesta simulação, os salários e aluguéis aumentam (não mostrados na Tabela 4.6) e as quantidades de trabalho e aumento de capital por meio da migração. Os últimos aumentam porque os preços dos recursos no estado são mais altos em relação aos preços fora do estado. Novamente, o efeito da pequena região é assumido onde a demanda regional por recursos não estimula aumentos de preços fora do estado.
Resultados semelhantes à Tabela 4.6 podem ser calculados para mostrar a mudança em todas as variáveis endógenas (ver Tabela 4.3). Como o CGE enfatiza mudanças relativas, os resultados geralmente são expressos por um formulário de índice, mostrando a alteração percentual da base. Assim, um índice de 1.1032 para o SGP indica um aumento de 10,32% em relação à base, enquanto um índice de 0,9600 indica uma diminuição de 4% no GSP. Mudanças absolutas são facilmente calculadas aplicando a alteração percentual no nível base. Por exemplo, a variação de 10,32% no SGP aplicada aos pagamentos do fator, US $ 57,551,174,000, na Tabela 2.1 resulta em uma mudança no SGP de US $ 5.939.281.157 (excluindo os impostos indiretos pagos aos governos).
5.0 Aumento dos retornos e concorrência imperfeita na modelagem regional da CGE.
O framework CGE apresentado até agora se expande além dos pressupostos dos modelos baseados em entrada-saída (I-O). Ao relaxar a suposição de preços fixos, que nos modelos I-O implica que o aumento da demanda é sempre atendido sem aumento de preço devido ao excesso de capacidade de produção e oferta ilimitada de mão-de-obra e outros fatores, temos um modelo empírico mais realista de análise regional. A estrutura da CGE permite que a demanda e a oferta de commodities e recursos dependam dos preços. Além disso, os recursos podem ser substituíveis na produção.
No entanto, a modelagem regional competitiva da EGC apresentada acima tem duas limitações importantes. Primeiro, não considera a presença de estrutura de mercado competitiva imperfeita e, segundo, ignora tecnologias de produção caracterizadas por retornos crescentes de escala (IRS). Apresentamos aqui modelagem regional CGE de retornos crescentes de escala e concorrência imperfeita. Uma introdução às dificuldades teóricas trazidas pela inclusão de retornos de escala para a estrutura competitiva da EGC é apresentada. O objetivo é apresentar ao leitor limitações das técnicas de modelagem apresentadas acima. Mas, primeiro, o caso da produção de produtos florestais e do processamento de madeira em Oklahoma é usado para mostrar o potencial de retornos crescentes de escala e concorrência imperfeita.
O setor de manufatura de produtos de madeira em Oklahoma possui várias indústrias altamente concentradas. Por exemplo, nas serrarias e na indústria de moagem de planejamento (SIC 242), 70% do total de funcionários trabalham para uma empresa multinacional. Do mesmo modo, as indústrias das fábricas de papel (SIC 262) e das fábricas de cartão (SIC 263) são representadas por sete estabelecimentos, dos quais 82,5% do total da força de trabalho trabalha para duas empresas multinacionais. In addition to the high concentration of the industry, Oklahoma timber producers have limited options on where to sell their timber because of costly transportation and long distances between processing centers. All of this propitiates some kind of imperfect structure for the timber market (raw materials market) in which wood processing industries are capable of affecting the price paid for timber.
Once the price taking assumption is dropped, we face the challenges of modeling changes in the economic environment, government policies, technological advances, and external shocks. Researches have available to them considerable theoretical ground on how to model imperfect competition. Two approaches are partial equilibrium and general equilibrium. They differ in that the former considers regional wages and income of consumers to be determined outside of the model. As researchers in economics try to maximize their contributions to solving economic problems they are also constrained by time and data availability. CGE is more demanding on both time and data. Therefore, it is important for the profession to understand and contrast the benefits of using one approach over the other. Thus, using the Oklahoma’s forest products industry (FPI) we contrast empirically the strengths of partial and general equilibrium approaches when modeling imperfect competition. We estimate the effects on household welfare, gross state product, employment, raw material prices, wage rate, returns to capital, and so on, for different imperfect market structures of Oklahoma’s FPI.
The existence of increasing returns to scale (IRS) relies on the non-convexity of the production set. Non-convexity undermines the assumptions used to prove existence of general equilibrium. For the standard competitive general equilibrium, the equalization of prices and marginal rates of transformation is a necessary, and under the assumption of convex preferences and choice sets, a sufficient condition for optimality. This is not the case when non-convexity is present. To understand why, we may use the following line of thought. The presence of IRS leads to large-scale firms because at some price above minimum average cost, profits increase indefinitely with the scale of operation. This is a direct result of average cost always being greater than marginal cost under IRS. Thus, as firms increase the scale of operation the market becomes more and more concentrated which in turn leads to fewer and fewer firms (even one) in the industry and possible collusion of prices. Theoretically, the price mechanism loses its efficiency characteristics and the optimality and efficiency dichotomy that attracts us to competitive general equilibrium (Villar). Indeed, firms with IRS are not consistent with the hypothesis of perfect competitive markets.
The presence of IRS is not the only case that precludes the benefits of competitive equilibrium. Imperfect competition, for example, may be a direct consequence of limitations to entering the market or of a firm’s exclusive right to use a resource granted by the regional, federal, or local government. We concentrate in modeling increasing returns and imperfect competition while motivating the reader to investigate the extensions of our modeling description. 1
5.2. Modeling increasing returns and imperfect competition.
Harris' work is considered by many as the first successful and compelling general equilibrium model to incorporate both imperfect competition and increasing returns to scale. His work deals with a small open economy and formulates for the first time the modeling of IRS using the dual approach (see below). After Harris’s work, imperfect competitive general equilibrium models have been extensively used, especially in trade liberalization issues.
Imperfect market structures that characterize the product side of the production system have been the major focus of the majority of theoretical and empirical work. Monopolistic competition and oligopolistic competition, for example, have extensively been applied in trade models. However, market imperfections related to the factor (input) side of the production system remain unexplored. The reason, at least in the opinion of these authors, is the international trade focus of most national CGE models where factor market imperfections are of less concern: i. e., how strong is the case for monopsony modeling when commodities are traded nationally and internationally?
However, at the regional level and particularly for agriculture and other natural resource based sectors, one may argue for modeling input side market distortions , i. e. monopsony and cooperative behavior (see Rogers and Sexton). Thus, the state of the art of CGE is very promising for output distortions of markets but less promising for distortions of input markets.
The modeling of IRS at regional levels is adopted from literature on international trade and national CGE formulations. Its implementation/adaptation to regional CGE models has been limited with few exceptions identified by Partridge and Rickman. Harris' basic approach is used here. The main characteristic of the approach is the use of the dual formulation of increasing returns to scale. Duality is less restrictive in modeling and allows treatment of the assumption of convex input requirement sets as compared to the primal approach.
Under constant returns to scale, marginal costs are assumed to be constant and equal to average variable cost ( , where VC i is variable costs and X i is output for the i th sector). Under increasing returns to scale, average cost is a monotonically decreasing function 2 .
where FC is fixed costs and MC and AC are marginal and average cost, respectively. We assume that marginal costs are governed by the preferred constant returns to scale production function, but a subset of inputs are committed a priori to production and these costs must be covered regardless of the output level. Thus, increasing returns to scale takes the form of unrealized economies of scale in production. There is no customary procedure in defining fixed costs. Fixed costs may involve the same mix of inputs as marginal costs or, alternatively, fixed costs may be assumed to involve a different set of inputs. However, the specification of the fixed costs has important consequences for the calibration procedure (to be discussed).
As a measure of unrealized scale economies it is customary to use the concept of cost disadvantage ratio ( CDR ). The CDR provides an estimate of unrealized economies of scale (de Melo and Tarr). Depending on the value of this ratio, an industry may be facing economies/diseconomies of scale or it may be operating at the minimum efficient scale. The is calculated as:
and AC and MC are average cost and marginal cost, respectively. Thus, If , there are Economies of Scale ; if , there are Diseconomies of Scale ; and if , the firm is operating at the Minimum Efficient Scale 3 .
The primal approach in modeling increasing returns to scale has been infrequently used by CGE modelers. The reason is the indeterminacy under increasing returns to scale. Kilkenny, however, argues that "when factor markets are geographically segmented and the pool of labor is limited" factor costs will rise for an industry which is expanding operation using unexploited increasing returns to scale. Thus, existence of an optimal output level is thus obtained.
In the primal approach, increasing returns to scale are much easier to model. We adjust, for example, the coefficients of a Cobb-Douglas production function to exhibit increasing returns to scale: making , where f states for factor index and a is the exponential (share) parameters in the Cobb-Douglas technology specification.
Before modeling market power we require specification of the degree of product differentiation used in the model. We assume Armington preferences at the regional level. Thus, substitution in purchases is allowed between domestically produced consumer goods and out-of-region produced consumer goods. Traded goods are imperfect substitutes by origin and goods produced domestically are imperfect substitutes for imports. Also, goods supplied on the domestic regional market are imperfect substitutes for goods supplied for export. Armington specifications also apply to sectors with IRS. In those sectors, goods are produced by identical firms implying goods produced for domestic sales in these sectors are perfect substitutes.
Two pricing hypotheses are considered for the IRS sectors. First, we assume low-cost entry and exit such that the threat of entry forces firms to price at average cost. This is called the contestable pricing behavior:
where is the weighted sum of the unit sales prices on the regional (PR ) and export ( ) markets. Firms in a perfectly contestable market will be forced to operate as efficiently as possible, and to charge as low a price as long-run financial survival permits.
This pricing rule represents only a small departure from the competitive pricing rule because price also equals average cost in the long-run equilibrium of the competitive model (de Melo and Tarr). Another advantage of contestable pricing is that it is easy to calibrate. According to de Melo and Tarr, the calibration process is complete by just equating output price to average cost.
In the second alternative, we assume that each (identical) firm behaves in the regional market as if it is facing a downward-sloping demand curve. The equilibrium condition for each firm is given by:
where is the endogenous elasticity of aggregate sectoral demand, is the number of firms, and is the representative firm’s conjecture about the response of competitors to its output decision. This alternative is the conjectural variation specification where one may or may not have entry/exit assumptions.
In long-run equilibrium, entry/exit ensures zero profits. If represents the number of firms, then as we expect ; thus, firms behave competitively. Why should the representative firm’s conjecture banish as the number of firms increase? Two explanations are given. First, collusion is difficult if more firms arrive to the market, and second, more firms imply greater availability of varieties. A conjectures formulation that accounts for both product variety and effects on collusion of firms is given by:
where is the change in aggregate output of other firms due to a change in the j th firm, and is an arbitrary number normalized to unity in the calibration.
On the other hand, with barriers to entry it is possible to have supernormal profit because firms sell in the domestic regional market at a price . If we define an exogenous rate of profit ( ) per unit of regional sales, then the mark-up pricing equation (5.3) is replaced by:
This equation is the same for contestable market scenario when . In the conjectural variation case, we have .
Our empirical example applies all of these modeling techniques to the Oklahoma region. For example, high concentration in the pulp manufacturing industry increases the likelihood of lower outputs and higher price than under a competitive structure. As well, its actions may distort the timber market, thus affecting the welfare of both forest land owners and consumers (Tillman).
We calibrate our model using a modified social accounting matrix that identifies the forest complex. We have considered the forest complex to constitute the forestry sector and the forest product industry (FPI). Our calibration procedure depends on assumptions of market structure and strategic behavior by firms. Calibrating parameters of the model utilizes the information obtained from econometric work and/or economic theory.
Depending on the price rule and the exit/entry assumption, each alternative entails a different model calibration. In the case of normal initial profits ( ), we reduce the primary variable cost component of total costs by the amount of fixed costs. For the monopolistic case, equation (5.4) is solved to yield the value of the conjecture parameter.
In the case of supernormal profits, we allocate fixed costs as before. Then, given the profit rate, , and all quantities and out-of-region prices, we solve for the region (domestic) price which satisfies the firm’s profitability constraint. Finally, is solved from (5.4) but with the new set of regional prices.
Modeling IRS and imperfect competition requires additional parameters, mainly estimates of the following elasticities: elasticity of capital/labor substitution; import price elasticities of demand; and export supply price elasticities. Finally, the calibrated price elasticity of demand, , will depend on the functional form selected to represent import demand and export supply.
An example of the application of CGE to imperfect markets in the forest product industry is available in a paper presented by Vargas and Schreiner at the Mid-Continent Regional Science Association meetings, Minneapolis, MN, June 11-12, 1999 and published in The Journal of Regional Analysis and Policy (Vol. 29,2: 51-74, 1999)(see website agecon. okstate. edu/rcge/index. html).
6.0 Policy Applications and Summary and Conclusions.
Regional development is a field of study requiring policy decisions. In a purely competitive economy, markets determine what is produced and what is consumed. Seldom do we permit markets in regions to operate completely unregulated. Externalities of production, public good nature of infrastructure, missing markets for amenities, and the importance of the distribution of benefits of economic growth enter into the political process of guiding regional development. Some policymakers view area development as an end in itself, irrespective of the results on measures of welfare for area populations.
In this chapter we presented a framework for analysis of regional development programs and policies. Markets were defined in terms of structure and behavior. Economic behavior of producers and consumers was specified, and ownership of resources was identified. The economic model is a form of regional general equilibrium where prices, quantities, and incomes are endogenous and changes in regional welfare are measured.
Examples of policy applications of regional general equilibrium studies completed in Oklahoma are presented in the next section. Examples of other studies are referenced in Partridge and Rickman. The last section is a summary and conclusion for this chapter of the webtext.
6.1 Policy applications.
This section summarizes studies of regional welfare change associated with development issues by means of regional CGE. The first study is a state-level analysis of welfare losses due to agricultural export price decreases in the 1980s. Results explain why state policymakers were anxious to replace regional welfare losses. The second study is an effort to show the state economic impacts of potential damages a change in surface water quality may have on sport fishing in Oklahoma. The models are not presented, but are available in references cited.
Agricultural commodity prices showed a sizable decrease during the mid1980s. Farm foreclosures and bankruptcies were several times higher than normal for the state. Low agricultural commodity prices and depressed energy prices decreased income and employment levels throughout the state, particularly in rural areas.
From 1982 to 1986 there was about an 11 percent decrease in export prices of agricultural commodities. In this context, a counterfactual experiment of a 10 percent decrease in export (national) prices of agricultural commodities was simulated for the Oklahoma economy focusing on welfare changes by household income group.
Welfare changes in terms of compensating variation (CV) amounted to a state loss of about $123,702,000 at the 1990 price level. Welfare losses equaled $83,525,000 for the high income household group and $51,281,000 for the middle income household group. Low income households showed a slight welfare gain of $11,104,000. The latter is a result of lower commodity prices, particularly for nontradable commodities. When compared to the initial level of expenditure for each household income group, welfare change for high income households was –0.86 percent, middle income households was -0.26 percent, and low income households was +0.10 percent.
Most policymakers seek strategies that are short - to intermediate-term. Such strategies have limited success because most regional development issues are structural and require long-term changes in comparative advantage. When Oklahoma lost aggregate income and employment because of the decrease in agricultural prices, policymakers sought to replace the loss as quickly as possible. The strategies proposed, however, were long-term. Investments in value-added activities, international trade development, and development of alternative crop and livestock enterprises require long-term commitment – results of such development strategies are not felt immediately. Rural development research has not adequately recognized the differences between proposed development strategies and policy expectations. In part this is because rural development research has not focused on how factor and commodity markets work in rural regions in the short to intermediate term versus the long term.
The regional equilibrium model developed and applied at the state level in this study simulates the short-run conditions for markets by holding land and capital fixed by sector. Labor is assumed mobile between sectors and between regions. Hence, simulation results approach the short - to intermediate-term effects that correspond with expectations of policymakers.
A major conclusion of the study is that resource owners have a large stake in the re-establishment of economic activity. Land owners had a 20.9 percent reduction in land rents, and capital owners had a reduction of capital rents ranging from 20.9 percent in agriculture to 0.5 percent in services. Labor compensation was reduced 0.5 percent which, because of mobility between sectors and regions, was significantly less than the losses by land and capital resource owners. Labor that migrated had the lowest loss in resource compensation.
Growth in sport fishing and the associated increase in angler expenditures have heightened the need for understanding how variations in expenditure can affect a regional economy and the welfare of economic participants. In Oklahoma the number of anglers increased 14 percent from 1980 to 1990, compared to a 20 percent increase nationally. Fedler and Nickum estimate that angler expenditure in Oklahoma was $387.3 million or 0.6 percent of gross state product in 1991. The fixed price multiplier impact was estimated by Fedler and Nickum to equal $793.5 million in output for all Oklahoma sectors, $202.2 million in job earnings, and 11,606 in employment. But what are the general equilibrium results, when both price and quantity are endogenous, from a change in the demand for sport fishing trips? Such general equilibrium results are important for measuring policy implications of changes in quality of sport fishing and subsequent changes in trip demands.
Agriculture accounted for about 5 percent of gross state product (GSP) in Oklahoma in 1992. Scifres and Osborn estimate that 15.4 percent of GSP is associated directly and indirectly with agriculture. Natural resource systems provide valuable services in support of agricultural production and sport fishing activities. Boosting agricultural production by applying more fertilizer and other chemical products could substantially affect the quality of water in natural resource systems and negatively impact sport fishing.
This study utilizes information on sport fishing trips and sport fishing expenditures in Oklahoma to measure welfare gains/losses due to a change in trip demand. The National Survey of Fishing, Hunting and Wildlife Associated Recreation shows that 803,700 U. S. anglers fished in Oklahoma during 1991 with a total angler expenditure of $387,326,000.
Model experiments focused on decreased trip demands. The premise is that if quality of sport fishing decreases, trip demand decreases. Quality of sport fishing is hypothesized to be associated with number of fish caught per trip. The number of fish caught per trip is hypothesized to be associated with fish population which, in turn, is hypothesized to be associated with water quality. Hence, a decrease in water quality (i. e., an increase in chemical discharge) reduces fish populations which reduces fish caught per trip and thus decreases the quality of sport fishing and number of trips in Oklahoma. Presumably anglers have alternative sites outside of the state at which they can replace their desire for sport fishing. These experiments begin to address the general equilibrium policy implications of the fixed price impact analyses by Fedler and Nickum for sport fishing expenditures and by Scifres and Osborn for cash receipts of agriculture.
Two scenarios were analyzed: a 10 percent and 50 percent quality tax imposed on the price (costs) of in-state trips. This increases the cost of in-state relative to out-of–state trips. Regional welfare was measured by gross state product and household welfare. Loss in GSP with a 10 percent quality tax on in-state fishing trips was estimated at $14,910,000 and at $55,670,000 with a 50 percent quality tax. These loses are due to outmigration of resources and lower resource returns (wage rate and capital and land rents).
A more revealing welfare measure was the compensating variation loss to households. This loss is a measure of the income it would take to bring households back to their original level of welfare before the fishing trip quality tax. The distribution of welfare loss showed that high income households had the greatest percentage loss when compared to the before quality tax income level. Low income households had a higher percentage loss compared to middle income households. The 50 percent quality tax had about four times the percentage welfare loss compared to the 10 percent quality tax. If a dollar of welfare loss is valued equally across the household income groups, then for all households in the state the welfare loss was $16,556,000 with the 10 percent quality tax and $64,070,000 with the 50 percent quality tax.
6.2 Summary and conclusions.
We need better analyses of regional development programs and policies as they impact the welfare of households. We need better and more integrated policy frameworks in which to perform analyses. We need better analytical models to evaluate programs and policies that allow prices, quantities, and incomes to be endogenously determined for regions. We need more and better regional data including estimates of structural parameters.
Regional economies are characterized by complex variable interdependencies and market interactions. This makes the general equilibrium framework a more appropriate analytical method compared to partial equilibrium methods. In this chapter, an attempt was made to present the salient features and a step-by-step illustration of the implementation of a regional computable general equilibrium (CGE) model. Because of the rigid nonsubstitution assumptions and absence of the role of price in alternative general equilibrium models, such as input-output and SAM multiplier models, we argue that the more flexible and theoretically sound CGE approach is the more appropriate framework of analysis.
A typical CGE model incorporates the core of neoclassical features of a well functioning economy that is characterized by perfectly competitive markets and constant returns to scale production technologies. This chapter has demonstrated CGE modeling for such an economy, using Oklahoma’s 1993 social accounting matrix (SAM). Because this material is intended for a wide range of readership – including upper-class undergraduate students, graduate students, and practitioners – several additional assumptions have been adopted to simplify the scope and size of the model. For example, the Oklahoma regional economy is aggregated into four industrial sectors, and a single household income group. Also, local, state and federal governments are all represented by a single government institution. Household commodity demand functions are assumed to be derived from a non-leisure-augmented Stone-Geary (linear expenditure system) utility function. The aggregated Oklahoma CGE model was used to simulate an increase in terms of trade. Results of the simulation were used to interpret the workings of regional CGE.
While the assumptions adopted in this model help to reduce the scope and complexity of the model to levels that are relatively easy to comprehend, such ideal economies seldom exist in reality. Relaxing some of the assumptions of this basic structure is likely to result in a more representative picture of the economy. However, the general modeling techniques remain the same. In section 5.0 of this chapter, a monopsonistic market structure was proposed for the forest products industry and the model was respecified. We encourage the readers to extend the basic model in ways to address real world regional impact and policy problems.
Although a CGE model is generally theoretically sound, it is not clear whether its quantitative predictions are superior to alternative models. Most of the specification problems in CGE analysis emanate from its reliance on one year of data implied by the calibration process. This tends to make the system underidentified, making it imperative for the researcher to use external parameters, which in most cases are estimated in a framework that is inconsistent with general equilibrium analysis.
1. Several issues are still not totally clear on theoretical grounds. First, the selection of the numeraire has no implication for the competitive CGE framework; however, this issue is still controversial when imperfect competition is involved (see, Ginsburgh). Furthermore, the possibility of non-uniqueness of equilibrium is "a potentially serious problem" for applied general equilibrium models with imperfect competition and economies of scale (Mercenier). Finally, regional CGE modeling has adapted concepts and specifications from the national and/or trade CGE literature; however, the implications of its implementation at the regional level has been greatly criticized (i. e., the Armington assumption on product differentiation).
2. An alternative specification states average cost as where represents the cost function for a homogenous bundle of primary and intermediate inputs. This alternative formulation is used to specify scale economies due to returns from specialization.
3. For multi-product scale economies we carry out the following modification: where are, respectively, cost and output of the i th product.
4. This section draws on the methods and results presented in Koh and Lee. The basic regional general equilibrium model is available in Koh, Schreiner, and Shin but was modified by Lee to include a labor migration elasticity, the labor-leisure relationship, and measures of welfare change. The basic social accounting matrix also was updated to 1990.
5. This section draws on methods presented in a paper for the Sixth International CGE Modeling Conference (Budiyanti, Schreiner, and Li) and on modeling methods in Lee. Results are from Budiyanti.
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