BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Kufel-Gajda Justyna (Institute of Agricultural and Food Economics - National Research Institute)
Tytuł
The Technology Shock and the Polish Food Sector Markups
Szok technologiczny a marże w polskim przemyśle spożywczym
Źródło
Acta Scientiarum Polonorum. Oeconomia, 2017, R. 16, nr 1, s. 53-62, rys., bibliogr. 22 poz.
Słowa kluczowe
Marża handlowa, Przemysł spożywczy, Cykl koniunkturalny
Trade margin, Food industry, Business cycles
Uwagi
streszcz., summ.
Firma/Organizacja

Abstrakt
Celem artykułu jest zbadanie wpływu szoku technologicznego na poziom siły rynkowej wywieranej w polskim przemyśle spożywczym, którą zmierzono za pomocą marż pracy z udoskonaleniami oraz marż Roegera w okresie 2002-2013. Zbudowano strukturalny model wektorowo-autoregresyjny (SVAR), w którym uwzględniono produktywność i liczbę godzin pracy w gospodarce oraz poziom marż. Założono, że w długim okresie tylko szoki technologiczne wywierają wpływ na produktywność, a marże nie oddziałują na popyt na pracę. Uwzględnienie udoskonaleń powoduje, że szok technologiczny skutkuje wzrostem poziomu konkurencji, przy czym z czasem poziom wywieranej siły rynkowej rośnie. Dodatni znak związku nie jest zgodny z wynikami badań dotyczących cykliczności bezwarunkowej marż w polskim przemyśle spożywczym, a także w polskiej gospodarce. (abstrakt oryginalny)

The aim of the paper is to investigate an impact of a technology shock on a market power exerted in the Polish food industry, measured by monopolistic markups calculated based on a labor input margin with developments, as well as the Roeger markup, in the period 2002-2013. A structural vector auto regression model (SVAR) with productivity and hours in the Polish economy, and markups, was built. It was assumed that in the long-term only technology shock influences productivity, whereas shocks in markups make no impact on labor demand. After including labor markups developments, the technology shock seemed to increase the competition level, and the exerted market power rises over time. The positive sign of movement is opposed to results regarding unconditional cyclicality of markups in the food industry and in the whole Polish economy. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Bils, M. (1987). The Cyclical Behavior of Marginal Cost and Price. American Economic Review, 77 (5), 838-855.
  2. Christiano, L., Eichenbaum, M. (1992). Current Real-Business-Cycle Theories and Aggregate Labor Market Fluctuations. American Economic Review, 82 (3), 430-450.
  3. Christiano, L., Eichenbaum, M., Evans, C. (2005). Nominal Rigidities and the Dynamic Effects of A Shock to Monetary Policy. Journal of Political Economy, 113 (1), 1-45.
  4. Domowitz, I., Hubbard, G., Petersen, B. (1986). Business Cycles and the Relationship between Concentration and Price-Cost Margins. The RAND Journal of Economics, 17 (1), 1-17.
  5. Galí, J. (1999). Technology, Employment, and the Business Cycle: Do Technology Shocks Explain Aggregate Fluctuations? American Economic Review, 89 (1), 249-271.
  6. Gradzewicz, M., Hagemejer, J. (2007). Wpływ konkurencji oraz cyklu koniunkturalnego na zachowanie się marż monopolistycznych w gospodarce polskiej. Bank i Kredyt, 1, 11-27.
  7. Kufel, J. (2016a). Cykl koniunkturalny a wahania marż w polskim przemyśle spożywczym - wnioski z analizy spektralnej. Problemy Rolnictwa Światowego, 16 (31), 149-163.
  8. Kufel, J. (2016b). Monopolistic markups in the Polish food sector. Equilibrium [in print].
  9. Kufel, J. (2016c). Markups in the Polish Food Sector [in review].
  10. Kusideł, E. (2000). Modele wektorowo-autoregresyjne VAR. Metodologia i zastosowania. Absolwent, Łódź.
  11. Lopez, J., Assous, M. (2010). Michal Kalecki. Palgrave Macmillan, London.
  12. Lucchetti, J. (2015). The SVAR package. Supplement to the GRETL software.
  13. Lütkepohl, H., Krätzig, M. (2004). Applied Times Series Econometrics. Cambridge University Press, Cambridge.
  14. Mansfield, E. (1983). Long Waves and Technological Innovation. The American Economic Review, 73 (2), 141-145.
  15. Marchetti, D. (2002). Markups and the Business Cycle: Evidence from Italian Manufacturing Branches. Industrial and Labor Relations Review, 13, 87-103.
  16. Nekarda, C., Ramey, V. (2013). The Cyclical Behavior of the Price-Cost Markup. NBER Working Paper, Washington.
  17. Pater, R. (2010). Dynamiczne zależności na polskim rynku pracy w metodologii SVECM. Barometr Regionalny, 1 (19), 1-16.
  18. Pol, E., Carroll, P. (2006). An Introduction to Economics with Emphasis on Innovation. Thomson, South Melbourne.
  19. Rosenberg, N. (1994). Technological Innovation and Long Waves. In: Exploring the Black Box: Technology, Economics, and History. Cambridge University Press, Cambridge, 62-84.
  20. Rotemberg, J., Woodford, M. (1999). The Cyclical Behavior of Prices and Costs. [In:] J. Taylor, M. Woodford (Eds), Handbook of Macroeconomics. Elsevier, Amsterdam, 1051-1135.
  21. Smets, F., Wouters, R. (2003). An Estimated Dynamic Stochastic General Equilibrium Model of the Euro Area. Journal of the European Economic Association, 1 (5), 1123-1175.
  22. Taghawi-Nejad, D. (2010). Technology Shocks and Trade in a Network. [In:] Progress in Artificial Economics. Computational and Agent-Based Models. Springer, Berlin, 101-112.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1644-0757
Język
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.22630/ASPE.2017.16.1.06
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu