GEOGRAPHICAL ECONOMICS

(1)

GEOGRAPHICAL ECONOMICS

(2)

(3)

(4)

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék

Regionális gazdaságtan

4. hét

A GAZDASÁGFÖLDRAJZ HÁTTERE (1):

NÖVEKEDÉS ÉS KONVERGENCIA Készítette: Békés Gábor és Rózsás Sarolta

Szakmai felel®s: Békés Gábor

2011. július

(5)

4. hét Békés - Rózsás

Gazdasági növekedés és nemzetközi konvergencia

MankiwRomer Weil-elemzés A konvergencia értelmezése

Vázlat

1 Gazdasági növekedés és nemzetközi konvergencia MankiwRomerWeil-elemzés

A konvergencia értelmezése

(6)

Növekedés

Gazdasági növekedés neoklasszkus modell SolowSwan modell

Mankiw, G., Romer, D. and Weil, D. (1992), A contribution to the empirics of economic growth, QJE

Ha egy ország a steady state növekedés alatt van, akkor gyorsabban növekszik

= Konvergál a SS-szinthez, amely elvileg ugyanaz minden ország esetében

Mármint ha ugyanaz a technológia és az izlés...

(7)

MRW: alap Solow-modell

Solow-modell, C-D, CRS

Y(_t) =_K(_t)^α[_A(_t)_L(_t)]¹^−α ₍₁₎ A(_t)a teljes tényez® termelékenység

K· =_sY−δK (2)

L_t =L₀e^nt és A_t =A₀e^gt

s a beruházási ráta, δaz értékcsökkenés, g a technológiai haladás és n a népesség exogén növekedési üteme

k =K/L, y =Y/L

k· =_sy(_t)−(_n+_g+δ)_k(_t) =_sk(_t)^α−(_n+_g+δ)_k(_t) ₍₃₎

(8)

MRW: alap egyensúly

A steady state egy f®re jutó t®ke k^∗

k^∗= [s/(n+g+δ)]¹^/¹⁻^α (4) És kibocsátás, immár log (egy f®re jutó GDP): y^∗

ln y^∗=ln A₀+gt+ ^α

1−αln s− ^α

1−αln(n+g+δ) (5) Mivel a valóságbanα=_{1/3 így} _α/1−α=₀.5 vagyis a két fontos rugalmasság (s, n+_g+δ) kb 0.5-0.5

Ha A(_t) =_a+e_i vagyis egy konstans és egy sokk ln y^∗=_a+_gt+ ^α

1−αln s− ^α

1−αln(_n+_g+δ) +e (6)

(9)

MRW: empirikus feltevések

Néhány feltétel

n,s független e. Miért?

A(_t)hatása - ez mit jelent, hogyan lehetne máshogy (Hicks)?

g+δ=₀.05 OLS becslés

Rugalmassági feltevés nélkül vagy mellett

(10)

MRW: els® eredmény

(11)

Eredmények

Visszaigazol fontos elméleti eredményeket

A megtakarítás és a népességnövekedés hatása ellentétes Nem utasítható el, hogy a két hatás megegyezik

Sok mindent magyaráz DE:αtúl magas

DE: fejlett országban más

(12)

MRW: b®vített modell

Lucas (1988) humán t®ke.

Y(_t) =_K(_t)^α_H(_t)^β[_A(_t)_L(_t)]¹^−α−β ₍₇₎ A humán t®ke akkumulációja hasonló a zikai t®kééhez

k· =s_ky(t)−(n+g+δ)k(t),h^· =s_hy(t)−(n+g+δ)h(t) (8) és kibocsátás, immár log: y^∗

ln y^∗=ln A₀+gt+^α

z ln s_k−^α+β

z ln(n+g+δ) +^β

z ln s_h (9) ahol(_z =₁−α−β)

(13)

MRW: b®vített modell

Néhány észrevétel β'1/3−1/5

Ha h^∗ a steady state, akkor lehet: y^∗ ln y^∗=ln A₀+gt+ ^α

1−αln s_k−

− ^α

1−αln(n+g+δ) + ^β

1−αln h^∗ (10) eddig h a hibatag része volt

h poz korr s, neg korr nvagyis kihagyása torzítja az eredményeket

Lehet választani a két modell becslése között mire van jobb adat humán t®ke felhalmozás vagy szint? ITT most az oktatásban részvev®k aránya (s_h)

(14)

B®vített modell

(15)

MNW b®vített modell eredmények

A humán t®ke er®s és szignikáns A magyarázó er® n®tt

Az együtthatók összege zérus A korlátozás nem elvethet®

β'0.3−0.4

Az adatokkal konzisztens pl. Y =_L¹^/³_K¹^/³_H¹^/³

(16)

MNW: Solow következtetések

Az adatokkal konzisztens pl. Y =_L¹^/³_K¹^/³_H¹^/³

Összességben ezek a modellek eltér® steady state állapotokat jelentenek, amelyeket exogén tényez®k befolyásolnak.

SS: humán és zikai t®ke akkumuláció, népesség növekedés Konvergencia csak akkor van, ha kontrollálunk a SS meghatározóira

= Feltételes konvergencia

Ennek sebessége: λ= (_n+_g +δ)(₁−α−β)'₀.02

=GDP növekedés a végs® SS (s_k, s_h, n+_g+δ) és a kezdeti állapot (y_o) függvénye (levezetés HF)

(17)

Konvergenciabecslés

(18)

Konvergenciabecslés

(19)

Konvergenciabecslés

(20)

Empirikus eredmények

Alapeset: nincs konvergencia, a szegény országok nem n®nek gyorsabban (3. táblázat)

Ha hozzávesszük a SS feltételeket, akkor viszont szignikáns, negatív a kezdeti szint hatása; van feltételes konvergencia (4.

táblázat)

Humán t®ke is fontos, er®sebb konvergencia (5. táblázat) De összességében a konvergencia lassú folyamat

A Solow-modell nem is olyan rossz...

(21)

A konvergencia két koncepciója: megjegyzések

Barro és Xala-i-Martin (1995) Economic Growth, 11. fejezet Amir®l eddig beszéltünk: β-konvergencia (a szegény országok felzárkóznak)

Egy másik koncepció szerint akkor van konvergencia ha a (log) jövedelem szórása egy csoporton belül csökken. Ez a σ-konvergencia

(22)

A konvergencia két koncepciója: megjegyzések

β-konvergencia esetén nincs el®zés és ugrálgatás

Gyakran β-konvergencia > σ-konvergencia de közel sem mindig.

Pontosabban aβ-konvergencia szükséges de nem elégséges feltétel aσ-konvergenciához. Levezetés 11.1: HF

A jövedelem szórását meghatározhatja küls® sokk (pl olajár), amely az országok egy csoportját érinti. Ez befolyásolja a konvergencia becslésünket.

(23)

A konvergencia két koncepciója: EU8

(24)

A konvergencia két koncepciója: EU8

Konvergencia az ország átlagához

(25)

A konvergencia két koncepciója: EU8

(26)

A konvergencia két koncepciója: EU8

β σ érdekesség

Németország 2,4% 0,310,19

UK 2,8% 0,170,12 *

Olasz 1,5% 0,420,27 *

Francia 1,2% 0,210,14 Spanyol 1,8% 0,350,22 HF * mivel magyarázható az eltérés?

(27)

Egy másik modell: Quah

D Quah: Konvergencia klubok

Mi van ha az országok között sok kapcsolat van, azért az egyéni fejl®dés nem magyarázza eléggé a konvergenciát?

Empírikus eredmények: konvergencia helyett kialakul két csoport, és ehhez a két csúcs-hoz látható konvergencia.

=σ-konvergencia két csoporton belül

= "Twin peaks"

Pl. Ázsia konvergenciája és külön az EU konvergenciája egy más szinthez tartozik

(28)