REGIONÁLIS GAZDASÁGTAN B Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/a/KMR-2009-0041 pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék az MTA Közgazdaságtudományi Intézet és a Balassi Kiadó közreműködésével Készítette: Békés Gábor és Rózsás Sarolta Szakmai felelős: Békés Gábor 2011. július 1
ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék REGIONÁLIS GAZDASÁGTAN B 10. hét Földrajzi közgazdaságtan: empíria Békés Gábor és Rózsás Sarolta 1. Krugman típusú modellek és empírikus eredmények 1.1. Eredmények, hipotézisek Empírikus eredmények Földrajzi közgazdaságtan Krugman típusú modellek empírikus eredmények BGM 5.4, 5,5, 6.2.1, 6.5 Box Head, K., and T. Mayer (2004), The empirics of agglomeration and trade, in J. V. Henderson and J.- F. Thisse (eds.), The Handbook of Regional and Urban Economics, vol. IV, Cities and Geography, Amsterdam: North Holland, 2609 65. Mai témák 1. Tesztelhető hipotézisek 2. Modell és valóság 3. Sokkok hatása Vállalatok jövő hét Tesztelhető hipotézisek Öt tesztelhető eredmény 1. Hazai piac méret hatás (HME) nagyobb hazai kereslet (növekvő skálahozadékú iparágban) az arányosnál magasabb arányú kínálat, net export. 2. Magas piaci potenciál emeli a helyi tényezőárakat ha közelben magas jövedelmű régiók vannak, relatív árak alacsonyabbak, és magasabb (reál)bér 3. Magas piaci potenciál termelési tényező (pl. munkaerő) áramláshoz vezet, és a cégek is odaköltöznek. 4. Nem lineráris reakció a változásra, érzékenység sokkokra 5. Szállítási költség változása (csökkenése) meghatározza az agglomerációs egyensúlyakat. (i) T csökkenése (B(T) után) agglomerációhoz vezet. (ii) T csökkenése agglomeráció majd megosztott egyensúly 2
Fontosabb cikkek 1. Hazai piac méret hatás (HME) Davis D.R. D.E Weinstein (1999), Economic geography and regional production structure: an empirical investigation, European Economic Review, 43: 379 407 és Hanson, G.H (2005), Market potential, increasing returns, and geographic concentration, J. of International Economics, 67: 1 24. 2. Bér egyenlet: Head, K., and T. Mayer (2004), The empirics of agglomeration and trade, in J. V. Henderson and J.-F. Thisse (eds.), The Handbook of Regional and Urban Economics 3. Sokkok hatása: Davis-Weinstein (2002), Bones, bombs and breakpoints: the geography of economic activity, American Economic Review, 92: 1269 89. 4. Szállítási költségek csökkentése több régiós modellben Krugman, P- A.Venables (1995) Globalization and the inequality of nations, Quarterly Journal of Economics, 110: 857 80. 5. Adózás: Baldwin, R. E., and P. R. Krugman (2004), Agglomeration, integration and tax harmonization, Eur Econ Rev 48: 1 23. Tesztek (1): HME HME (5.4) Komparatív előnyök vs növekvő skálahozadék - megkülönböztet korábbi modellektől HME: Egy ország/régió magas kereslet egy termékből, akkor nemcsak nettó exportőr lesz, de a méretaránynál jobban nő a kibocsátása Iparágon belüli specializáció (Krugman video) Davis D.R. D.E Weinstein (1999), Economic geography and regional production structure: an empirical investigation, European Economic Review, 43: 379 407 Becslés alapja: r ország, n iparág g termék Davies-Weinstein modell Becslés alapja: r ország, n iparág g termék X gnr = k gnr + α 1 SH gnr + α 2 IDIODEM gnr + END + err gnr (1) X= kibocsátás (r, n, g) SH=r ország részesedése a világ (n, g) kibocsátásában ez az alap feltevés IDIODEM= országspecifikus kereslet = keresleti különbség r vs többi ország (n, g)- ez a HME változó END= tényező ellátottság (r) * g termék input együtthatója n iparágban ez a neoklasszikus kereskedelem elmélet k a konstans, err a hibatag 3
Davies-Weinstein Becslés alapja: r ország, n iparág g termék X gnr = k gnr + α 1 SH gnr + α 2 IDIODEM gnr + END + err gnr (2) Első menet (1996, 1997) OECD országok Földrajz semmi! Gyenge eredmények Második menet (1999) Japán régiók, országok helyett Közepes eredmények Harmadik menet (2003) OECD országok, de IDIODEM már földrajzi változókkal is kiegészül: szállítási költségek figyelembe véve Elég jóeredmények Tesztek: HME értékelés Vegyes és gyenge eredmények Modell gyenge? feltételezések fontosak... Szállítási költség, valós földrajz fontos... kutatás folyamatban van... Tesztek: Bérek és lokáció BGM 5.5 Neoklasszikus kereskedelem / növekedés elméletben nincs erre vonatkozó előrejelzés Agglomeráció externália amely lehetővé tesz magasabb béreket Hanson (1997) Mexico Nagy ország területi különbségek (Észak vs Dél 3x) Agglomeráció 1: Mexico city a központ Agglomeráció 2: USA Időbeni hatás: NAFTA 4
Mexikó Tesztek: Bérek / Hanson / Mexikó Béregyenlet egyszerű modell csak szállítási költsgég számít ln(w it /W ct ) = α + α 1 ln(t it ) + α 2 ln(t f it ) + err it (3) Teszt: W it i-régió, W ct a központ Mexico City bére t it régió-mexico City szállítási költsége =f(távolság) t f it USA határ-mexico City szállítási költsége=f(távolság) a nem központi régiók relatív bére (M City) alacsonyabb amikor usa-mexico kereskedelmi költség magas (α 1 < 0, α 2 < 0) Kereskedelmi liberalizáció csökkentette a bér különbségeket időbeni hatás nem nulla Tesztek: Bérek / Hanson / Mexikó Hanson (1997) eredmények terület számít, távolság csökkenti a béreket de nyolcvanas évek / kilencvenes évek intergációja csak a határmenti régióra hat 20 év integráció, erősebb hatás Tesztek: Bérek / Piaci potenciál 1 Piaci potenciál nemcsak a hazai piac mérete, hanem a szomszédos/környező piacok mérete is számít Mit jelent ez? Minél közelebb vannak magas egy főre jutó GDP-vel rendelkező területek egy adott régióhoz, annál magasabb az ottani bér Hogyan lehet tesztelni? egyszerűsítés árindex kihagyása nominális piaci potenciál 5
Tesztek: Bérek / Piaci potenciál 2 Nominális piaci potenciál fv árindex nincs benne könnyen becsülhető földrajzi gazdaságtanra épül (távolság, költség) de nem kapcsolható direkt a modellhez Brakman et al (2005), EU régiók 1992-2000 van területi bér hatás erős keresleti hatás vagyis a hatás a távolsággal erősen csökken Tesztek: Bérek / Hanson-becslés Vissza a modellbeli béregyenletre Hogyan lehet becsülni? Hanson (2005) mezőgazdaság helyett lakások immobil szektor ez segít elkerülni a nagyon erős koncentrációt Modellből következő feltételek (i) a jövedelem = a munkajövedelem összege (ii) lakásra költött összes forrás = nem-ipari termékre költött jövedelem (iii) reál bérek kiegyenlítődnek (hosszútávon) Tesztek: Bérek / Hanson-becslés 2 USA adatok, megye szint (3 ezer megye), 1970-80 vs 1980-90, Adatok: Bérek, lakások mennyisége, távolság 6
Tesztek: Bérek / Hanson-becslés 2a USA adatok, megye szint (3 ezer megye), 1970-80 vs 1980-90, Adatok: Bérek, lakások mennyisége, távolság Amodellből három paraméter: δ, ɛ, T mindegyik szignifikáns. T emelkedett (agglomerációs előnyök nőttek) ɛ csökkent monopolisztikus ereje a vállalatoknak / markup nőtt Nincs fekete-lyuk feltétel és a Hanson eredmény Tesztek: Bérek / Hanson-becslés 3 A fenti becslés szerint T magas, vagyis 200km számít a bérek esetében Nominális piaci potenciál becslés ua adatokon 400-600km...összességében a keresleti földrajzi hatása nem magas Sokféle kritika lehet (l. BGM 5.5.4 ) Tesztek: Bérek / Piaci potenciál távolság Németország, 10% GDP növekedés Münchenben 0.8% béremelkedes Münchenben, 0.8-1% a környezetben, 0.2 2-300km, 400km után 0 1.2. A Krugman modell és a valóság A modell, szállítási költségek és a valóság Láttuk a modellben a szállítási költség többféle módon meghatározza az ipar megoszlásást. Többféle alakzat is lehet... A modell függvénye, pl.: Régiók egyformák-e Munkaerő mobilitás milyen (szektor/régiók között) Mezőgazdaságban milyen a mérethozadék Vertikális kapcsolatok Paramétere értéke Mennyi régió van 7
A világ története egy történet Krugman-Venables 1995 textil Anglia és India A történet alapja a szállítási költségek csökkenése (vitorlás, gőzhajó, nagy hajó, vasút, konténer hajó, repülőgép, etc.) XIX század előtt szállítás költségek magasak, jelentős indiai textilipar (nagyobb mint anglia) szállítási költségek csökkennek- agglomeráció Angliában Véletlen > innováció India textil/ruha importőr lesz XX század szállítási költségek csökkennek India elég olcsó, megéri onnan importálni Angliába Kiegyenlítődés Haranggörbe Puga (1999) továbbfejlesztette a Krugman modellt Becslések Head, K., and T. Mayer (2004), The empirics of agglomeration and trade Hogyan lehet adatokat szerezni: (l. Head-Mayer 2004 Appendix) φ : Kereskedelem szabadása a szállítási költség függvénye, φ = T 1 σ ahol: (teljes izolácó) 0 < φ < 1 (nincs költség) Becsül modell adatokat, vissza a modellbe és egyes iparágra megmutatja, hol lehetnek az ábrán Vonal ahol agglomeráció várható Pontbecslés, ahol most vagyunk Francia-Német (pont) és USA-Canada adatok (háromszög) Haranggörbe Puga (1999) bővített modell, vertikális kapcsolatok és munkaerőpiaci módosítok: megosztott egyensúly- agglomeráció -megosztott egyensúly 8
Head-Mayer (2004) adatok µ = δ (ipar arány), σ = ɛ (helyettesítés), α félkész termékek aránya Haranggörbe Haranggörbe eredmények Mit mutat az ábra? Modell elég magas T (alacsony φ) esetén már agglomerációt mond, amely a legtöbb iparágban T 1 tart. Legtöbb iparágra magas költség nincs agglomeráció USA Canada kisebb becsült költség Gépgyártás, repülőgép, autó USA-Can már agglomeráció 9
Becslés valóság 1 Az eredményeket meghatározhatja az adatok kezelése és az egyes alkalmazott függvényforma is. Pl. Megfigyelési egység Deflálás Kontroll változók Ökonometria (logs, OLS, panel, dif-in-dif, nem lineáris tagok, stb.) Szállítási költség modellezése Becslés valóság 2 Szállítási költség modellezése (box 9.4) Becslés valóság 3 Szállítási költség modellezése (box 9.4) D= két főváros, középpont közötti távolság utazási idő A területek közötti átlagos távolság + border dummy Függvényforma milyen kapcsolat: lineáris, log Gravity Eredmények eltérhetnek 1.3. Sokkok hatása Sokkok hatása BGM 6.2.1 Sokkok hatása a város/régió méretére. Kiindulás 1 Városi gazdaságtan (von Thünen) van egy optimális méret, mean reversion Földrajzi gazdaságtan (Krugman) növekvő skálahozadék + externáliák, agglomerációs erők egy sokk új egyensúlyba vezethet 10
Kiindulás 2- többféle egyensúly van, ezekből van nem stabil. Hogyan lehet ilyet találni? Vegyünk egy egyensúlyi helyzete és eresszünk rá egy (i) nagy, (ii) exogén és (iii) átmeneti sokkot. Hogyan lehet ilyet találni? Sokkok hatása: Davis-Weinstein 2002 Japán városok szövetségesek általi bombázása a 2. VH-ban Lehetséges reakciók: külső hatás/földrajz meghatározza az optimális funkciókat (pl. kikötő, klíma) Növelvő mérethozadék lehet permanens hatás új egyensúly Véletlen növekedési modell megváltozó pálya Kérdés: a sokk után visszatér-e az eredeti egyensúlyba Ha nem: Krugman igaz Ha igen: akkor vagy Krugman igaz és egy stabil egyensúly volt vagy Krugman nem igaz Sokkok hatása: Davis Weinstein 2002 Teszt: eltünt-e a 2VH hatása 15-20 év alatt Japán:nincs hatás, teljen visszatértek az eredeti pályára Németország (hasonló modell) Nyugat-Németország részleges visszatérés Kelet-Németország nincs visszatérés l. BGM 6.2.1 Extra kérdés: Mennyi egyensúly van? (ez már egy másik cikk témája, akit érdekel 6.2.2.) 11