1

Testowanie nowej teorii handlu

Jan J. Michałek

Badanie empiryczne:
Loertsher i Wolter (1980):

Oryginalny indeks Grubel-Lloyda (1975):

gdzie:
i: oznacza przemysł i-ty;
j, k : indeksy krajów;
tzn.: X

ijk

: eksport w sektorze i z kraju j do k.

(

)

(

)

ijk

ijk

ikj

ijk

ijk

X

X

X

X

IIT

+

=

,

min

2

 JJ Michalek

Badanie empiryczne:
Loertsher i Wolter (1980):

Wg. nich handel wewnątrz-gałęziowy między 2 krajami powinien być intensywny gdy:
- średni poziom rozwoju jest wysoko;
- różnice w poziomie rozwoju są względnie małe;
- średni poziom PKB jest wysoki
- różnice w poziomie PKB są niewielkie
- bariery handlowe są niskie
W danej gałęzi handel winien być wysoki gdy:
- jest dużą potencjał do występowania zróżnicowanych produktów a dostęp do produkcji

poszczególnych produktów jest ograniczony;

- koszty transkacyjne są niskiel;
- istniej wyraźna specyfika przemysły (the comprehensive definition of industry)
Na tej podstawie zbudowano wskaźniki i zbadano wieloczynnikową regresję na poziomie 3-
cyfrowej SITC dla państw OECD w latach 1972/73.

 JJ Michalek

2

Dobra badanie empiryczne: Loertsher
i Wolter (1980):

Zmienne Variables

Znak

szacunku

Sign of Estiamte

Wartość t

2

Zmienne krajowe

Country specific variables

Różnice w poziomie rozwoju Development stage differential

(-) 47.95

Średni poziom rozwoju

Average development stage

(+) 1.68

Różnica w rozmiarach rynku Market size differential

(-) 82.71

Średnia wielkość rynku

Average market size

(+) 108.71

Odległość Distance

(-) 44.52

Unia celna (zmienna 0-1)

Customs union (dummy)

(+) 64.89

Grupa językowa (zm. 0-1)

Language group (dummy)

(+) 6.43

Wspólna granica (zm. 0-1)

Border trade (dummy)

(+) 20.41

Grupa kulturowa (zm. 0-1)

Cultural group (dummy)

(-) 0.01

Zmienne gałęziowe

Industry specific variables

Zróżnicowanie produktów

Product differntiation

(+) 0.54

Korzści skali

Scale eonomies

(-) 91.23

Koszty transkcyjne

Transaction costs

(-) 3.71

Pozio9m agregacji

Level of aggregation

(+) 3.05

Grupa towarowa

Product group

(+) 5.56

Skorygowany (ajusted) R

2

=0.077. dla 6975 stopni swobody (deegres of freedom)

 JJ Michalek

Loertsher i Wolter (1980):

problemy interpretacyjne

1. Istnieją przekonywujące argumenty nt. zależności pomiędzy IIT i korzyściami skali: ale niewiele

wiadomo o wzajemnych związkach: dlaczego np. przy unii celnej i korzyściach skali większe
różnice w wielkości krajów mają prowadzić do wzrostu IIT;

2. Podejście kuchenne (dobieranie zmiennych w zależności od ich istotności) wydłuża listę zmiennych

niezależnych ale niekoniecznie podnosi wiarygodność całego badania (w cytowanej Tabeli R

2

jest

wyjątkowo niskie). B. Balssa (1986) tą samą metodą badań dla 15 zmiennych mimo wszystko
otrzymał b. wysokie R

2

=0.999.

3. Dobór wskaźników dla wyjaśnienia poszczególnych zmiennych bywa bardzo kontrowersyjny. Np.

jako miarę „potencjału dla występowania korzyści skali produkcji” użyto wartość dodaną na
przedsiębiorstwo. (a powinno się użyć udziału kosztów stałych).

4. Istnieją poważne wątpliwości co do porównywalności danych gałęziowych pomiędzy różnymi

krajami (należy sceptycznie oceniać szacunki elastyczności cenowej popytu zbierane przez
poszczególne gałęzie).

 JJ Michalek

D. Berenhofen

Intra-industry trade and strategic

interaction: theory and evidence,
Journal of Int'l Economics, 1999

 JJ Michalek

3

Dwa podejścia do interpretacji handlu
wewnątrzgałęziowego

{

Large numbers (zmienne krajowe): Model

Krugmana: handel wynika ze

zróżnicowania produktów, love for

variety, oraz korzyści skali (doskonała

konkurencja monopolistyczna

Chamberlina)

{

Small numbers (zmienne gałęziowe):

Model Brandera i Brandera-Krugmana:

handel wynika z konkurencji

oligopolistycznej tymi samymi produktami

{

(J. Brander: Intra-industry trade in identical

commodities, Journal of Int'l Economics,

1981)

 JJ Michalek

Wybór sektorów

{

Waga zależności pomiędzy spójnością

teorii i badaniami ekonometrycznymi

{

Berenhofen:

{

wybór przemysłu petrochemicznego:

dobra standardyzowane, wysokie koszty

stałe

{

Æ duże korzyści skali, dominacja w

światowym handlu Niemiec i USA: analiza

handlu wzajemnego identycznymi

produktami.

 JJ Michalek

Stosowane oznaczenia

- Oznaczenia:
-

i

hh

i

fh

x

oraz

x

: dostawy dobra i zagranicznego (f) i krajowego (h) na rynek

krajowy

-

f

h

n

oraz

n

: liczba firm krajowych i zagranicznych

-

f

h

s

oraz

s

: wielkość rynku krajowego (zagranicznego)

-

f

h

c

oraz

c

: koszty krańcowe produkcji rynku krajowego iż zagranicznego

- Koszty produkcji identyczne w krajach i różnie między krajami
- Konkurencja Cournota

 JJ Michalek

4

Założenia analizy: funkcje zysków

• Per customer demand is assumed to be identical in each country and is given by D( p),

with D’( p)<0.

• Total industry demand at home is s

f

D( p) and total industry demand in the foreign

market is s

h

D( p), where s

h

and s

f

denote the parameters that capture the market size in

each country.

• Firms’ profit functions can then be written down as:

(1)

(2)

where:

 JJ Michalek

Berenhoffen:
Warunki konieczne I-go rzędu

Each firm is assumed to play a Cournot–Nash game by selecting profit maximizing output
levels, given its rivals’ outputs. Differentiating Eqs. (1) and (2) with respect to these choice
variables, we obtain the firms’ first-order conditions:

 JJ Michalek

Stosowane indeksy IIT

Indeks G-L:

it

it

it

it

it

M

X

M

X

IIT

+

−

−

= 1

gdzie: X

it

: eksport dobra i w czasie t

(M: import odpow.)
(0<IIT<1: im większe IIT tym większy handel wewnątrzgałęziowy)

i jego odpowiednik:

Indeks IIT Berenhofena:

fh

f

hf

h

fh

f

hf

h

x

n

x

n

x

n

x

n

+

−

−

= 1

ρ

 JJ Michalek

5

Tezy Berenhofena z modelu (Krugmana i Brandera-
Krugmana): (udowodnione w artykule)

1. Jeżeli rynek krajowy i zagraniczny mają identyczne rozmiary (s

h

=s

f

), stopień

koncentracji rynkowej (n

h

=n

f

), i koszty krańcowe (c

h

=c

f

) Î Występuje 100%

handel wewnątrzgałęziowy (

ρ=1)

2. Jeżeli rozmiary rynku i koszty są identyczne (s

h

=s

f

oraz c

h

=c

f

) Î poziom handlu

intra maleje wraz z asymetrycznością (ze zwiększaniem różnic) stopnia
koncentracji rynkowej

3. Jeżeli rozmiary rynku i stopień koncentracji rynku są identyczne (s

h

=s

f

oraz n

h

=n

f

)

Î poziom handlu intra maleje wraz ze zwiększaniem się różnic kosztów
krańcowych

4. Jeżeli stopień koncentracji rynku i koszty są identyczne (s

h

=s

f

oraz c

h

=c

f

) Î

poziom handlu intra maleje wraz ze zwiększaniem się różnic w rozmiarach
rynków.

 JJ Michalek

Szacowane równanie

Î

( )

( )

( )

−

−

−















+

−

+

−

+

−

=

f

h

f

h

f

h

f

h

f

h

f

h

n

n

n

n

s

s

s

s

c

c

c

c

,

,

ρ

ρ

tj. (ujemne pochodne

cząstkowe)

=

ρ[(COSTDIF), (SIZEDIF),(FIRMDIF)]

 JJ Michalek

Zakres badania Berenhoffena

- Dodatkowo wprowadzono zmienna zerojedynkową (INTERME): obrazującą

czy produkt jest półfabrykatem czy wyrobem gotowym (1 gdy produkt
podstawowy lub surowiec a 0 gdy nie): domniemanie: wpływ ujemny na IIT.
(brak handlu intra podstawowymi surowcami)

- Berenhofen analizował handel USA-Niemcy w obrębie 38 homogenicznych

produktów w latach 1988-1992 (dane roczne: max 5 obserwacji w grupie).

- W rzeczywistości: biorąc pod uwagę niekompletność danych liczba

obserwacji (N) była zazwyczaj bliska 20.

 JJ Michalek

6

Wyniki ogólne szacunku

- Opis struktury handlu: tablica 1 (str. 233)
- Wyniki estymacji: tablica 3
- Skorygowany R

2

: wyjaśnia 50-70% zmienności;

- Wszystkie zmienne mają oczekiwany ujemny znak
- Zmienne znaczące przy 5 lub 10% poziomie istotności.

 JJ Michalek

Struktura handlu między USA i
Niemcami

 JJ Michalek

Wyniki estymacji

 JJ Michalek

7

Waga poszczególnych zmiennych
(Tablica 4)

- Najbardziej znacząca zmienna: SIZEDIF (istotna przy 1 % poziomie

istotności) z wyj. 1989.

- COSTDIF i FIRMDIF: istotne tylko w 1989 roku.
- INTERME: zawsze istotna z oczekiwanym znakiem
- Î ogólnie: zmienne zależne mają znaki zgodne z oczekiwaniami

wynikającymi z modelu J. Brandera

 JJ Michalek

Waga poszczególnych zmiennych

 JJ Michalek