Применение динамической стохастической модели рынка для анализа эффекта от введения потоварных налогов и лицензий

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

целью исследования является разработка динамической стохастической модели рынка и ее применение с целью изучения эффекта от введения потоварных налогов и лицензий. Методы: в качестве методов в представленном исследовании используются математические методы анализа рынка с несовершенной конкуренцией. Результаты (Findings): в исследовании представлена вычислительно простая динамическая модель отрасли с гетерогенными фирмами, позволяющая провести исследование эффекта от введения налогов и лицензий. Соответствующие эффекты были исследованы и подробно описаны, проведены вычислительные симуляции, позволившие подтвердить аналитически полученные выводы. Выводы: был проведен анализ влияния потоварных налогов и лицензий на рыночное равновесие. Лицензии сокращают количество фирм и увеличивают издержки, снижая среднюю эффективность фирм. Потоварные налоги, уменьшая количество фирм, повышают их среднюю эффективность, несмотря на неизменные цены. Полученные результаты показывают, что структура рынка определяется в первую очередь барьерами на вход новых участников.

Об авторах

Е. А Буглевский

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: g.lichtenfield@gmail.com

В. С Антоненко

Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики

Email: lesnoyotkaz@yandex.ru

Список литературы

  1. Dunne T., Klimek S.D., Roberts M.J., Xu D.Y. Entry, exit, and the determinants of market structure // RAND Journal of Economics. 2013. № 44 (3). P. 462 – 487
  2. Jovanovic B. Selection and the Evolution of Industry // Econometrica. 1982. № 50 (3). P. 649 – 70.
  3. Hopenhayn H. Entry, exit, and firm dynamics in long run equilibrium // Econometrica. 1992. № 60. P. 1127 – 1150.
  4. Ericson R., Pakes A. Markov-Perfect Industry Dynamics: A Framework for Empirical Work // Review of Economic Studies. 1995. № 62 (1). P. 53 – 82.
  5. Melitz M.J. The Impact of Trade on Intra-Industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity // Econometrica. 2003. № 71 (6). P. 1695 – 1725.
  6. Asplund M., Noke V. Firm Turnover in Imperfectly Competitive Markets // Review of Economic Studies; 2006. № 73-2. P. 295 – 327.
  7. Hickey J. Simple model of market share dynamics based on clients’ firm-switching decisions // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2024.
  8. Bilbiie F.O., Ghironi F., Melitz M.J. Monopoly Power and Endogenous Product Variety: Distortions and Remedies // American Economic Journal: Macroeconomics. 2019. № 11 (4). P. 140 – 174.
  9. Acemoglu D., Akcigit U., Alp H., Bloom N., Kerr W. Innovation, Reallocation, and Growth // American Economic Review. 2018. № 108 (11). P. 3450 – 3491.
  10. Berry S.T., Compiani G. Empirical models of industry dynamics with endogenous market structure // Annual Review of Economics. 2021. Vol. 13. P. 309 – 334.
  11. Aguirregabiria V., Collard-Wexler A., Ryan S.P. Dynamic games in empirical industrial organization // In: Handbook of Industrial Organization. Elsevier, 2021. P. 225 – 343.
  12. Aguirregabiria V., Mira P. Dynamic discrete choice structural models: A survey // Journal of Econometrics, 2010. №. 152. P. 38 – 67.
  13. Franchini S., Balzan R. Large-deviation theory of increasing returns // Physical Review E. 2023.
  14. Bottazzi G., Dosi G., Fagiolo G., Secchi A. Modeling industrial evolution in geographical space // Journal of Economic Geography. 2007. № 7. P. 651 – 672.
  15. Fontanelli L., Guerini M., Napoletano M. International trade and technological competition in markets // Journal of Economic Dynamics and Control. 2023.
  16. Weintraub G.Y., Benkard C.L., Van Roy B. Markov Perfect Industry Dynamics With Many Firms // Econometrica; 2008. № 76 (6). P. 1375 – 1411.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).