Wstęp

Diagram Lernera

Od cen czynników produkcji do cen dóbr

Od cen dóbr do cen czynników produkcji

Twierdzenie Stolpera - Samuelsona

Analiza graficzna

Efekt wzmacniający (The magnification effect)

Aplikacje: globalizcja, niskie płace i bezrobocie

Factor price equalization (FPE)

Wnioski

H-O model i co dalej: paradoks Leontieffa i proste możliwe wytłumaczenia

H-O Model (2): Stolper-Samuleson i FPE

 Charles van Marrewijk & JJM

Explanations for trade

Classical
2. Opportunity costs
3. Comparative advantage

Neo-classical
4. Production structure
5. Factor prices
6. Production volume
7. Factor abundance

1. The world economy

New trade
9. Imperfect competition
10. Intra-industry trade

Policy

8. Trade policy

11. Strategic trade policy

12. Int. trade organizations
13. Economic integration

17. Applied trade policy
modeling

Economic
geography

New interactions
14. Geographical economics
15. Multinationals
16. New goods, growth, and
development

Industrial
organization

International
business

Growth theory

Par

t I

Pa

rt I

I

P

art

II

I

Pa

rt

IV

18. Concluding remarks

L

K

0

m

p

M

/

1

=

f

p

F

/

1

=

A

B

r

/

1

w

/

1

r

w

m

m

α

α

−

1

r

w

f

f

α

α

−

1

Izokwanta

Jednost. wart.

Izokwanta jednostkowej wart. M

Izokwanta jednost. wartości F

Diagram Lernera

 Charles van Marrewijk & JJM

1

=

+ wL

rK

Linia jednostkowego izokosztu:

1

;

1

=

=

F

p

M

p

f

m

Izokwanta jednostkowej wart.:

Znając ceny czynników w and r wyznaczamy linię jednost izokosztu

Jest tylko

izokwanta dobra M która jest do niej styczna

L

K

1/r

1/w

M = 1/p

m

B

F = 1/p

f

C

Wyznacza ona

cenę p

m

Podobnie, tylko

izokwanta dobra

F która jest styczna do linii izokosztu; i
określa

cenę p

f

jedna

dokładnie

jedna

dokładnie

Od cen czynników produkcji do cen dóbr finalnych

 Charles van Marrewijk & JJJM

Przy danych cenach dóbr p

m

i p

f

jednostkowe izokwanty są

określone dokładnie. Pokazano to na wykresie.

L

K

M = 1/p

m

F = 1/p

f

Jest tylko

linia izokosztu styczna do obu izokwant

1/r

1/w

B

C

Wyznacza ona

wartości 1/r i 1/w

To oznacza, że jeżeli handel między
dwoma krajami zrównuje ceny dóbr
finalnych i kraje mają identyczne
funkcje produkcji (CRS), to następuje
również zrównanie cen czynników
produkcji (w i r)

(tzn. FPE)

jedna

dokładnie

Od cen dóbr do cen czynników produkcji: FPE

 Charles van Marrewijk & JJM

Twierdzenie Stolpera- Samuelsona

 Charles van Marrewijk& JJM

W modelu neoklasycznym z 2 dobrami (oba produkowane) i 2
czynnikami produkcji wzrost ceny dobra finalnego:
• zwiększa cenę czynnika produkcji używanego intensywnie do
produkcji tego dobra, oraz:
• zmniejsza cenę drugiego czynnika produkcji.

Np. jeżeli dobro M jest kapitało-intensywne i wzrasta jego cena to:
• wzrasta stopa zwrotu (procentowa) a spadają płace.

Analiza graficzna

 Charles van Marrewijk & JJM

L

K

0

0

/

1

m

p

M =

f

p

F

/

1

=

A

B

0

/

1 r

0

/

1 w

A’

B’

1

/

1

m

p

M =

1

/

1 r

1

/

1 w

Wzrost cen dobra
kapitało-intensywnego M
zwiększa stopę
procentowa a obniża
płace.

Efekt wzmacniający (The magnification effect: R. Jones)

 Charles van Marrewijk & JJM

W modelu neoklasycznym z 2 dobrami, M i F, and 2 czynnikami
produkcji, kapitałem K siła roboczą L, z cenami czynników
produkcji r i w, odpowiednio, zmiany w cenie dóbr finalnych są
wzmocnione w wynagrodzeniach odpowiednich czynników
produkcji. Jeżeli oznaczymy zmiany względne przez ~ i założymy,
że produkcja dobra M jest kapitało-intensywna, to zachodzi
następująca zależność:

• jeżeli

to

• jeżeli

to

f

m

p

p

~

~ >

f

m

p

p

~

~ <

w

p

p

r

f

m

~

~

~

~

>

>

>

w

p

p

r

f

m

~

~

~

~

<

<

<

Aplikacja: globalizacja niskie płace i bezrobocie

 Charles van Marrewijk & JJM

United States

40

90

140

190

240

290

340

1976

1986

1996

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

Wage white-collar

Wage blue-collar

Imports low-wage countries

Twierdzenie Stolpera-Samuelsona było przedmiotem debaty o
‘globalizacji’; wzrost różnic płacowych w USA,

Aplikacja: globalizacja i bezrobocie

 Charles van Marrewijk & JJM

France

0

1000

2000

3000

1960

1970

1980

1990

Imports f rom low -w age countries

Unemployment

Twierdzenie Stolpera-Samuelsona było przedmiotem debaty
o ‘globalizacji’; wzrost bezrobocia w Europie,

Twierdzenie Rybczynskiego

 Charles van Marrewijk & JJM

W modelu neo-klasycznym 2x2x2, przy założeniu stałych cen,
wzrost podaży jednego czynnika produkcji spowoduje, że :
• wzrośnie produkcja dobra, który zużywa intensywnie ten czynnik
produkcji, którego zasób się zwiększył
• a zmniejszy się produkcja drugiego dobra

Np. wzrost zasobów kapitału przyczyni się do zwiększenia produkcji
dobra M i spadku produkcji dobra F
Æ Analiza oryginalna przy pomocy diagramu Edgewortha

Twierdzenie Rybczynskiego (1)

uproszczona graficzna prezentacja:

skutki wzrostu zasobów kapitału

p

1

p

0

F

M

-P

M

/P

F

© Jan J. Michałek

Twierdzenie Rybczynskiego (2):

skutki wzrostu zasobów kapitału

Narzędzie analizy: diagram Edgewortha
Założenie: ceny dóbr są stałe (np. mała otwarta gospdoarka)
Badamy skutki wzrostu zasobów jednego czynnika produkcji

Technologie: funkcje produkcji homogeniczne 1-go stopnia (CCRS)

Î można mierzyć ilość

produkcji (odległość izokwanty od początku układu jest wprost proporcjonalna do wielkości
produkcji)
O

M

O

C

: wyjściowa krzywa kontraktowa: krzywa możliwości produkcyjnych

M – kapitało-intensywne (K) (izokwanta bliższa osi K)
F - praco- intensive (L)

(izokwanta bliższa osi L)

Równowaga produkcyjna : np. w punkcie S: MRS=MRT (między K i L)

Analizujemy skutki wzrostu zasobów kapitału (K), i.e.

0

ˆ

>

K

:

Nowa rodzina izokwant dla dobra F zaczyna się w punkcie O

F

'.

Przy takim samym MRT (bo ceny względne dóbr nie zmieniły się)
Linia O

F

'S' równoległa to O

F

S

Punkt P nowa równowaga na nowej krzywej kontraktowej (takie same MRT)
Produkcja dobra F zmniejszyła się
Produkcja dobra M wzrosła.

tzn.

F

L

K

M

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

>

>

>

© Jan J. Michałek

Twierdzenie Rybczynskiego (3):

skutki wzrostu zasobów kapitału

P

S'

O

F

'

S

O

M

O

F

Factor L

∆ K

Factor K

© Jan J. Michałek

Tw. Rybczynskiego: wykorzystanie czynników produkcji

 Charles van Marrewijk & JJM

Przy stałych cenach dóbr ceny względne czynników produkcji nie
ulegają zmianie (FPE ).

Przy danych relacjach cen czynników produkcji, minimalizacja
kosztów wyznacza równowagę w używaniu K i L w produkcji dobra
M i F

Wzrost lub spadek produkcji M czy F nie zmienia relacji w używaniu
kapitału i siły roboczej (linie równoległe)

Rozdział kapitału siły roboczej na produkcje obu dóbr jest określone
przez warunek pełnego zatrudnienia (na krzywej kontraktowej w
diagramie Edgewortha)

Przykład tw. Rybczyńskiego: Rosyjscy emigranci w Izraelu

 Charles van Marrewijk & JJM

1989

0

10

20

30

40

50

LTH

HG

SC

CG

russian

other

1996

0

10

20

30

40

50

LTH

HG

SC

CG

russian

other

LTH = Less Than Highschool; HG = Highschool Graduate;
SC = Some College; CG = College Graduate

W okresie 1989-
96: emigrujący z
Rosji Żydzi do
Izraela mieli lesze
wykształcenie niż
Izraelczycy.

Efekt: wzrost
produkcji dóbr
wymagających
nakładów
wykształconej
siły roboczej
(absorpcja 90%
przyrostu)

Prosta ilustracja twierdzenia FPE (1)

Założenie:
Kraj obfity w kapitał a nie w siłę roboczą w porównaniu do zagranicy (*) Î

(K/L)>(K

*

/L

*

) Î

(r/w)<(r

*

/w

*

) lub (w/r)>(w

*

/r

*

)

kraj ma poziom płac względnie wyższy niż wynagrodzenie kapitału w porównaniu
do zagranicy Æ względne ceny:

*

*

)

(

/

F

M

TOT

F

M

F

M

P

P

P

P

P

P

<

<

wskutek liberalizacji handlu powinno nastąpić:

*

*

)

(

/

F

M

TOT

F

M

F

M

P

P

P

P

P

P

=

=

Otwarcie handlu:
Kraj eksportuje dobra M (kapitało-intensywne) a importuje dobro F (praco-
intensywne) Î
W kraju rośnie cena względna dobra M a obniża się cena dobra F

© Jan J. Michałek

Prosta ilustracja twierdzenia FPE (2)

Tw. Stolpera-Samuelsona:

w

P

P

r

F

M

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

>

>

>

Konsekwencje dla cen czynników produkcji:

Zmiany płac

r r

’

r’ r*’

F

P

Po

ziomy

st

o

p

y

p

rocent

ow

ej

P

o

zi

om

y p

łac

w w

’

w* w*’

Zagranica

Kraj

Zmiany stóp

Zmiany płac

Zmiany stóp

© Jan J. Michałek

H-O: podsumowanie struktury modelu

K orzyści z handlu

Terms of trade
(Pc/Pw)

tt

Specjalizacja
produkcyjna

Przewaga
komparatywna

Ceny wewnętrzne
dóbr (Pc/Pw)

Ceny wewnętrzne
dóbr (Pc/Pw)*

Stolper-
Samuel-
son

Stolper-
Samuel-
son

Ceny czynni-
ków produkcji
(w/r)

Dochody

Ceny czynni-
ków produkcji
(w/r)

Dochody

Teore-
mat
H-O

Wyrównywanie cen
czynników produkcji

Popyt na
dobra

Popyt na
czynniki
prod.

Podaż
czynników
prod.

Gusta
U(c,w)

Techno-
logia a

ij

Wyposażenie
w czynniki
prod. T,L

To samo za granicą

Kraj

Zagranica

© Jan J. Michałek

Paradoks Leontieffa

Leontief testował model H-O dla gospodarki USA w 1947 roku

-

Znacznie analizy na podst .tablicy input-output table opracowanej przez W. Leontiefa.

-

Brak danych nt. zużycia czynników prod w imporcie

Î używał danych nt. substytucji importu w USA (te

same produkty importowane do USA) jako pewnego przybliżenia.

- założenie: USA są obficie wyposażone w kapitał w porównaniu do reszty świata (nikt tego nie

kwestionował w 1947 roku).

-

Î USA winne eksportować dobra kapitało-intensywne (zgodnie z modelem H-O).

Rezultaty testu Leontieffa (nakłady czynników potrzebne do wyprodukowania dóbr o wartości 1 miliona US$)
Eksport

Substytuty

importu

Kapitał (1947 dolary)

2,550,780

3,091,339

Siła rob. (osobo-lata)

182

170

Relacja kapitał-praca (dolary na
osobo lata)

14,015

18,184

Î USA export był około 30% bardziej praco-intensywny niż substytuty importu -

--> włożono wiele wysiłku w wyjaśnienie paradoksu (testy z lat 50.: b. podobne rezultaty)

Î najprostsza wersja modelu H-O dosyć słabo wyjaśnia strukturę handlu

-

niektórzy zakwestionowali model H-O;

- inni:

uznali,

że model H-O wymaga rozszerzeń i i przyjęcia ogólniejszych założeń Î są różne uogólnione

wersje .

© Jan J. Michałek

Możliwe wyjaśnienia

paradoksu Leontieffa:

• Modyfikacje modelu H-O model (umożliwiające

wyjaśnienie paradoksu)

•

uwzględnienie odmiennych preferencji

• uwzględnienie barier handlowych;

• bardziej precyzyjna kategoryzacja nakładów

(zamiast prostego podziału dychotomicznego: K i
L)

• możliwośc wystąpienia odwróconej czynniko-

intensywności (factor intensity reversals)

© Jan J. Michałek

E. Leamer: Względne zasoby

czynników produkcji (1)

TABLE 14.1
Relative factor endowments, 1975 (percent of world endowments)

Factor*

Canada

Fed. Rep.

Germany

India

Japan

Mexico

South
Korea

U.K.

U.S.

GNP

3,46

9,22

1,99

11,14

1,00

0,47

5,10

32,94

Capital

3,65

10,28

1,18

14,92

0,70

0,37

4,87

29,36

Prof. Labor

2,37

6,11

13,47

8,03

1,64

0,70

6,00

24,53

Lit. Labor

1,74

5,19

14,29

11,05

2,35

1,86

4,77

17,11

Illit. Labor

0,02

0,07

65,24

0,20

1,30

1,41

0,06

0,15

Trop. Land

0,00

0,00

9,11

0,00

4,02

0,00

0,00

0,14

Dry Land

2,38

0,00

5,68

0,00

6,24

0,00

0,00

32,44

Temp. Land

38,03

1,27

3,77

1,91

0,00

0,51

1,25

18,47

Coal

1,96

10,80

8,49

1,67

0,32

1,35

11,13

50,87

Minerals

19,06

1,79

3,43

1,89

3,09

0,31

0,98

27,58

Oil

9,76

1,25

0,73

0,16

2,18

0,00

1,63

58,04

Source: E. E. Learner, Sources of International Comparative Advantage: Theory and Evidence.

*Prof. Labor: professional and technical workers; Lit. Labor: literate, nonp rofessional workers; Illit. Labor:

illiterate workers; Trop. Land: land in trop ical rainy climate; Dry Land: land in dry climate: Temp. Land:

© Jan J. Michałek

E. Leamer: Względne zasoby a

struktura handlu (2)

Commodity group*

Raw

Labor-

Capital-

Factor

Mtls

Animal

Cereals

Intensive

Intensive

Chemicals Machinery

Capital

-8,8

0,0

-4,3

1,0

16,5

3,8

29,1

Prof. labor

303,1

-279,4

946,3

-699,7

-1947,9

481,7

-1177,4

Lit. labor

-59,4

-17,3

-97,4

78,9

126,7

-53,4

77,7

Illit. labor

2,5

17,9

-18,8

4,8

39,1

-4,4

8,3

Trop. land

-0,1

-0,3

2,3

-0,5

-0,8

-0,8

-0,7

Dry land

-0,3

0,7

1,0

-0,3

-0,3

-0,2

-0,3

Temp. land

0,6

7,4

20,6

-3,8

-11,8

-8,5

-19,2

Coal

0,4

-0,1

0,0

-0,1

-0,1

0,0

-0,1

Minerals

1,1

0,0

0,0

-0,1

-0,1

-0,1

-0,1

Oil

0,0

0,0

0,2

0,0

-0,2

0,0

-0,2

Source: E. E. Learner, Sources nf Infernritional Comparative Advantage: Theory and Evidence.

"Raw mtls.: raw materials; Animal: animal products; Labor-int.: labor-intensive manufactures; Capital-int.:
capital-intensive manufactures. The unit of measurement for each commodity group is $1000. The unit for
each type of labor is 1000 workers: for each type of land 1000 hectares; for coal, minerals, and oil $1000; and
for capital $1 million.

© Jan J. Michałek

Odwrócona czynniko-intensywność

Factor intensity reversals (1)

Wysoka elastyczność substytucji

Niska elastyczność substytucji

czynników produkcji: dobro F

czynników produkcji: dobro M

0

K

L

K

L

r

w

a

a

LM

KM

M

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

−

−

=

δ

wzgl

przyrost

oznacza

a

gdzie

r

w

a

a

LF

KF

F

ˆ

;

ˆ

ˆ

ˆ

ˆ

−

−

=

δ

© Jan J. Michałek

Odwrócona czynniko-intensywność

Factor intensity reversals (2)

F

M

(K/L)

F

(K/L)

M

0

K

L

-(w/r)

Indie: - obfitość siły roboczej
względem kapitału -->niskie -w/r
==> dobro F jest praco-intensywne

© Jan J. Michałek

Odwrócona czynniko-intensywność

Factor intensity reversals (3)

-(w/r)

(K/L)

F

(K/L)

M

M

F

0

K

L

USA: -obfitość kapitału względem
siły roboczej --> wysokie –w/r ==>
dobro F jest kapitało-intensywne

© Jan J. Michałek

Zawartość czynników produkcji:

Analiza Nevena (1)

Grupa Stopień intensywności

wykorzystania czynników

produkcji

Przykłady

1

Bardzo wysoki udział kapitału
ludzkiego

Produkty przemysłu chemicznego,
urządzenia biurowe

2

Wysoki udziału kapitał ludzkiego,
niski kapitału fizycznego

Urządzenia mechaniczne i
elektryczne

3

Niski udział kapitału ludzkiego, niski
kapitału fizycznego

Obuwie, odzież, meble

4

Niski udział kapitału ludzkiego,
wysoki kapitału fizycznego

Samochody, tekstylia

5

Wysoki udział kapitału ludzkiego,
wysoki kapitału fizycznego

Przetwórstwo żywności

© Jan J. Michałek

Zawartość czynników produkcji:

Analiza Nevena (2)

L

niewykwalifikowana

K

L wykwalifikowana

5

2

1

3

4

© Jan J. Michałek

Zawartość czynników: Analiza

Nevena dla Polski (1989-2000)

-30,0%

-20,0%

-10,0%

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

198

9

199

0

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 19

99

20

00

1

2

3

4

5

Net exports of CEECs countries to EU states

in cluster 1 of Neven’s classification

-20%

-15%

-10%

-5%

0%

5%

10%

1993 199

4

19

95

1996 1997 1998 199

9

20

00

20

01

2002

Estonia

Latvia

Lithuania

Poland

Czech Rep.

Slovakia

Hungary

Slovenia

Jan J. Michalek, Katarzyna Sledziewska

Net exports of CEECs countries to EU states

in cluster 2 of Neven’s classification

-35%

-30%

-25%

-20%

-15%

-10%

-5%

0%

5%

10%

1993 199

4

19

95

1996 1997 1998 199

9

20

00

20

01

2002

Estonia

Latvia

Lithuania

Poland

Czech Rep.

Slovakia

Hungary

Slovenia

Jan J. Michalek, Katarzyna Sledziewska

Net exports of CEECs countries to EU states

in cluster 3 of Neven’s classification

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Estonia

Latvia

Lithuania

Poland

Czech Rep.

Slovakia

Hungary

Slovenia

Jan J. Michalek, Katarzyna Sledziewska

Net exports of CEECs countries to EU states

in cluster 4 of Neven’s classification

-20%

-10%

0%

10%

20%

30%

40%

19

93

19

94

19

95

19

96

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

Estonia

Latvia

Lithuania

Poland

Czech Rep.

Slovakia

Hungary

Slovenia

Jan J. Michalek, Katarzyna Sledziewska

Net exports of CEECs countries to EU states

in cluster 5 of Neven’s classification

-25%

-20%

-15%

-10%

-5%

0%

5%

10%

199

3

199

4

19

95

199

6

199

7

199

8

199

9

20

00

20

01

200

2

Estonia

Latvia

Lithuania

Poland

Czech Rep.

Slovakia

Hungary

Slovenia

Jan J. Michalek, Katarzyna Sledziewska

Unweighted average of net export of the

CEECs to EU states in each cluster of the

Neven’s classification

-25,00%

-20,00%

-15,00%

-10,00%

-5,00%

0,00%

5,00%

10,00%

15,00%

20,00%

1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

1

2

3

4

5

Jan J. Michalek, Katarzyna Sledziewska