Bieżący numer
Numery archiwalne
O czasopiśmie
Cele i zakres
Wydawca
Kolegium Redakcyjne
Zasady etyczne
Indeksowanie i archiwizacja
Prawa autorskie, licencje i dostęp
Dla autorów
Wytyczne
Opłaty
Procedura recenzowania
Przygotowanie artykułu do publikacji
Korekty i sprostowania
Zasady etyczne
Prawa autorskie, licencje i dostęp
Kontakt
PRACA ORYGINALNA
Szoki technologiczne związane z wykorzystaniem energii w modelu CGE dla gospodarki Polski
1
SGH Warsaw School of Economics, Collegium of Economic Analysis
Data nadesłania: 26-07-2018
Data akceptacji: 16-01-2019
Data publikacji: 21-03-2019
GNPJE 2019;297(1):9-45
SŁOWA KLUCZOWE
KODY KLASYFIKACJI JEL
STRESZCZENIE
Pomimo rosnącej popularności obliczeniowych modeli równowagi ogólnej (CGE) w analizach z zakresu ekonomii energii i środowiska, dane statystyczne dla polskiej gospodarki wciąż charakteryzuje stosunkowo niewielki stopień dezagregacji sektorów paliwowo-energetycznych. Stąd ekonomiści wykorzystujący modele CGE stają przed koniecznością samodzielnego podziału poszczególnych produktów i gałęzi gospodarki – nie tylko dla uzyskania bardziej szczegółowych wyników, lecz również dla uniknięcia problemu „obciążenia agregacyjnego”. Artykuł ma na celu weryfikację występowania tego zjawiska w przypadku Polski, przeprowadzoną przy wykorzystaniu modelu CGE dla małej gospodarki otwartej o nazwie GEMPOL, który uwzględnia samodzielny podział sektorów paliwowo-energetycznych. Kalibracji i rozwiązaniu podlegają trzy alternatywne wersje tego modelu. Wersja pierwsza obejmuje wyjściowy poziom dezagregacji sektorów paliwowo-energetycznych. Wersja druga uwzględnia ich samodzielny podział, w połączeniu z przypisaniem im wartości elastyczności Armingtona pochodzących bezpośrednio z sektorów „macierzystych”. W wersji trzeciej elastyczności te ulegają zwiększeniu w celu odzwierciedlenia większej konkurencji międzynarodowej w odniesieniu do węziej zdefiniowanych subproduktów. Symulowany w układzie statyki porównawczej szok obejmuje egzogeniczną poprawę efektywności energetycznej. Następnie wyniki uzyskane ze wszystkich wariantów modelu podlegają porównaniu. Okazuje się, że wyniki symulacji pochodzące z obydwu agregacji i ze wszystkich trzech specyfikacji modelu są bardzo podobne na poziomie makroekonomicznym, lecz różnią się dość wyraźnie na poziomie sektorowym.
REFERENCJE (36)
1.
Agencja Rynku Energii [2011], Sytuacja techniczno-ekonomiczna sektora elektroenergetycznego. IV kwartały 2010.
2.
Allan G., Hanley N., McGregor P., Swales J., Turner K. [2006], The macroeconomic rebound effect and the UK economy, Final Report to the Department of Environment Food and Rural Affairs, London.
3.
Allan G., Gilmartin M., Turner K., McGregor P., Swales K. [2007], UKERC review of evidence for the rebound effect. Technical report 4: Computable general equilibrium modelling studies, Research Report, REF UKERC/WP/TPA/2007/012, UK Energy Research Centre, London.
4.
Antoszewski M. [2016], PL-ATOM (wersja 1.1). Model równowagi ogólnej (CGE) służący do oceny aspektów socjoekonomicznych wdrażania programu energetyki jądrowej w Polsce. Dokumentacja techniczna, mimeo, Warszawa.
5.
Antoszewski M. [2017], Panel estimation of sectoral substitution elasticities for CES production functions, MF Working Papers, no. 26, Ministerstwo Finansów, Warszawa.
6.
Antoszewski M., Boratyński J., Zachłod-Jelec M., Wójtowicz K., Cygler M., Jeszke R., Pyrka M., Sikora P., Böhringer C., Gąska J., Jorgensen E., Kąsek L., Kiuila O., Malarski R., Rabiega W. [2015], CGE model PLACE. Technical documentation for the model version as of December 2014, MF Working Papers, no. 22, Ministerstwo Finansów, Warszawa.
7.
Alexeeva-Talebi V., Böhringer C., Löschel A., Voigt S. [2012], The value-added of sectoral disaggregation: implications on competitive consequences of climate change policies, Energy Economics, vol. 34, supplement 2: S127‑S142.
8.
Armington P. [1969], A theory of demand for products distinguished by place of production, International Monetary Fund Staff Papers, vol. 16, no. 1: 170–201.
9.
Balistreri E., McDaniel C. [2002], A discussion on armington trade substitution elasticities, Working Paper, U. S. International Trade Commission, Washington.
10.
Beauséjour L., Sheikh M., Williams B. [1995], Potential economic effects of experience-rating the unemployment insurance system using a multi-sector general equilibrium model of Canada, Research Report, Department of Finance, Fiscal Policy and Economic Analysis Branch, Ottawa.
11.
Bureau J., Salvatici L. [2003], WTO negotiations on market access: what we know, what we don’t and what we should, conference paper “Agricultural Policy Reform and the WTO: Where Are We Heading”, Capri.
12.
Central Statistical Office [2012], Gospodarka paliwowo-energetyczna 2010, 2011, Warszawa.
13.
Central Statistical Office [2014], Rachunek podaży i wykorzystania towarów i usług w 2010 r., Warszawa.
14.
Caron J. [2012], Estimating carbon leakage and the efficiency of border adjustments in general equilibrium – does sectoral aggregation matter? Energy Economics, vol. 34, supplement 2: S111‑S126.
15.
Ecofys [2013], Saving energy: bringing down Europe’s energy prices for 2020 and beyond, Report for Friends of the Earth Europe and Climate Action Network Europe, Ecofys, Utrecht.
16.
Environment Northeast [2012], Energy efficiency: engine of economic growth in Eastern Canada, ENE, Ottawa.
17.
European Commission [2014], Macro-integration – RAS, “Memobust Handbook on Methodology of Modern Business Statistics”.
18.
European Commission [2016], EU reference scenario 2016 – energy, transport and GHG emissions – trends to 2050, EC, Brussels.
19.
Eurostat [2016], Structural business statistics – annual detailed enterprise statistics for industry (NACE Rev. 2, B-E), http://ec.europa.eu/eurostat/w... (Aug. 4, 2016).
20.
Grant J., Hertel T., Rutherford T. [2006], Extending general equilibrium to the tariff line: U. S. dairy in the doha development agenda, 26th Conference on the International Association of Agricultural Economics, August.
21.
Greening L., Greene D., Difiglio C. [2000], Energy efficiency and consumption – the rebound effect – a survey, Energy Policy, vol. 28, no. 6–7: 389–401.
22.
Hillberry R., Hummels, D. [2013], Trade elasticity parameters for a computable general equilibrium model, in: Handbook of computable general equilibrium modeling, vol. 1B: 1213–1269, North-Holland, Oxford.
23.
Hummels D. [2001], Toward a geography of trade costs, GTAP Working Papers, no. 17, Purdue University, West Lafayette.
24.
International Energy Agency [2014], Capturing the multiple benefits of energy efficiency, Staff Paper, OECD/IEA, Paris.
26.
Lloyd P., MacLaren D. [2004], Gains and losses from regional trade agreements: a survey, The Economic Record, vol. 88, no. 251: 445–467.
27.
McKibbin W., Wilcoxen P. [1999], The theoretical and empirical structure of the G-Cubed model, Economic Modelling, vol. 16, no. 1: 123–148.
28.
Mineral and Energy Economy Research Institute – Polish Academy of Sciences [2013], Minerals yearbook of Poland 2010, IGSMiE PAN, Kraków.
29.
Narayanan B., Hertel T., Horridge M. [2010], Disaggregated data and trade policy analysis: the value of linking partial and general equilibrium models, Economic Modelling, vol. 27, no. 3: 755–766.
30.
Németh G., Szabó L., Ciscar J. [2011], Estimation of Armington elasticities in a CGE economy-energy-environment model for Europe, Economic Modelling, vol. 28, no. 4: 1993–1999.
31.
Rutherford T. [1998], GTAPinGAMS: The dataset and static mode, University of Colorado, Department of Economics.
32.
Rutherford T. [1999], Applied general equilibrium modeling with MPSGE as a GAMS subsystem: an overview of the modeling framework and syntax, Computational Economics, vol. 14, no. 1–2: 1–46.
34.
Saito M. [2004], Armington elasticities in intermediate inputs trade: a problem in using multilateral trade data, Working Paper, no. WP/04/22, IMF, Washington.
35.
Timmer M. P., Dietzenbacher E., Los B., Stehrer R., de Vries G. J. [2015], An illustrated user guide to the world input-output database: the case of global automotive production, Review of International Economics, vol. 23, no. 3: 575–605.
36.
Van der Werf E. [2008], Production functions for climate policy modeling: an empirical analysis, Energy Economics, vol. 30, no. 6: 2964–2979.
Udostępnij
ARTYKUŁ POWIĄZANY
| eISSN: | 2300-5238 |
"Digitalizacja czasopisma Gospodarka Narodowa", sfinansowanego ze środków Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę, w ramach umowy nr 555/P-DUN/2018.
© 2006-2024 Journal hosting platform by Bentus
Przetwarzamy dane osobowe zbierane podczas odwiedzania serwisu. Realizacja funkcji pozyskiwania informacji o użytkownikach i ich zachowaniu odbywa się poprzez dobrowolnie wprowadzone w formularzach informacje oraz zapisywanie w urządzeniach końcowych plików cookies (tzw. ciasteczka). Dane, w tym pliki cookies, wykorzystywane są w celu realizacji usług, zapewnienia wygodnego korzystania ze strony oraz w celu monitorowania ruchu zgodnie z Polityką prywatności. Dane są także zbierane i przetwarzane przez narzędzie Google Analytics (więcej).
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.
