Sentrum og periferi : Dixit-Stiglitz-Krugman modellen

Abstract

SAMMENDRAG

Primærkilden for denne masteroppgaven er; Fujita, Masahisa – Krugman, Paul og Venables, Antony J: ”The Spatial Economy ”, The MIT Press 1999. Den grunnleggende 2x2x2 Dixit-Stiglitz-Krugman modellen for monopolistisk konkurranse, med 14 koplede likninger, er utviklet ved bruk av gitte data og Dixit-Stiglitz funksjonen – og én optimering. I primærkilden brukes to optimeringer. Fra denne modellen er utviklet de samme matematiske uttrykk og modeller, inklusiv de normaliserte modeller – med opptil 10 koplede likninger, som i primærkilden. Uttrykk og modeller blir de samme som i primærkilden, unntatt to uttrykk - i; kap4.5.1 og kap4.6.1. Jeg vil påstå at mine uttrykk er riktige, og når det gjelder det siste tilfellet er dette bevist ut fra grafene som de to alternative uttrykkene danner. I tillegg er det utviklet et fåtall ”nye” uttrykk og modeller, og ut fra disse er det er foretatt deduktive og simuleringsbaserte analyser. Det er blant annet i en analysemodell lagt inn en algoritme for fordeling av transportinntekten mellom eksport- og importregionen, en fordeling som påvirker de regionale økonomiske strukturene. I primærkilden tilfaller all transportinntekt eksportregionen. Det er ut fra de forskjellige modellene foretatt de samme aktuelle matematiske deduktive og simuleringsbaserte analyser som i primærkilden, med identiske resultater. Jeg bruker også den grunnleggende 2x2x2 modellen direkte og tilrettelegger en ikke normalisert simuleringsmodell, og unngår arbeidet i forbindelse med normaliseringen. Simuleringer med denne modellen gir grunnleggende resultater, som er lik - og like pålitelige, som tilsvarende resultater fra de normaliserte forenklede modellene. Dette gjelder både for to differensierte sektorer - og en differensiert og en homogen sektor, den siste med og uten transportkostnad. Homogen sektor er oppnådd både gjennom matematisk forenkling og ved bruk av høyest mulig substitusjonselastisitet for sektoren under simuleringen. Simuleringsresultater ut fra den grunnleggende modellen kan, i enkelte tilfeller, gi mer informasjon enn hva som er tilfelle med den normaliserte modellen.