|
Subject
|
objective
|
penyajian
|
pengukuran
|
pengakuan
|
|
Introduction
to international financial reporting standards
Origins
and early history of the IASB
The
current structure
Proses of
IFRS standaerd setting
Convergence
: the IASB and financial reporting in the us
The IASB
and Europe
IFRS for
SMEs
|
The stated
goal of the IFRS foundation and the international accounting standards board
is to develop in yhe public interest, a
single set of high quality,
understandable,enforceable and globally accept financial reporting standards
based upon clearly articulated principles.
Financial
reporting in the developed world evolved from two broad modls, whose
objectives were somewhat different, here a require for an annual fair value
statement of financial position was intriduced by the government is a means
of protecting the economy from bankruptcies,this model of accounting serves primary as means of moderating
relationships between the individual company and the state. It seves for tax
assessment, and to limit dividend payment, while the madel has been adapted
for stock market reporting and group ( consolidated ) structures, this is not
its main focus.
The formal
structure put in place in 2000 has the IFRS foundation, a delaware
corporation, as its keystone, the trustees of the IFRS foundation have both
the responsibility to raise fund needed
to finance standard setting and responsibily of appointing members to
the internasional accounting standards board IAS
The IASB
has a formal due process which is set out in the preface to IFRS, and the due
process handbook of the IASB, suggestions are made by the trustees, the IFRS
advisory council, liaison standard setter, the international audit firms and
others.
It was
only then that FASB became interested in IASC, when IASC was beginning to
work with IOSCO, a body in which the SEC has always had a powerful voice,in
efect, both the SEC and FASB were starting to consider the international
financial reporting area.
This
intention was made concrete with the
approval of the IFRS regulation in june by the Europan council of miniters,
the EU decision was all the more welcome given that, to be efferctive in lgal
termn, ifrs have to be enshrined in EU satute law, creating a situation where
the EN is in effect ratifying as laws the set of rules created by smallm,
self appointed, private sector body.
The IFRS
for SMEs was issued by the IASB in july 2009 to reduce the financial
reporting burgen or small and medium sized entities.
|
The
display introduces us to the new format of the era of the new worldwide
accounting standard.
It shows
us historically hows the regulation before GAAP and IFRS
The
monitoring board is respnsible to ensure that the trustees of the IFRS
foundation discharge their duties as
defined by IFRS Foundation consitutution and to appove the appointment or
reappointment of trustees.
The IASB
has a formal due process which is set out in the preface to IFRS, and the due
process handbook of the IASB
Explains
how the convergence happens in the us economic.
Determined
the EU standards setting which massively effect the EU economic on the
setting of the accounting.
In the
process, many of the recognition and measurement principles in full IFRS have
been simplified, disclosures significantly redused and topics not relevant to
SMEs omitted.
|
This
easing of US registration requirements for foreign companies seeking to
enjong the benefit of listing their equity or deby serities in the US led,
quite naturally, to a call bydosmetic companies to permit them to also freely chosee between
financial reporting under US GAAP and IFRS.
In this
model the financial report provided a means of monitoring the activities of
large businesses in order to inform their sharehoders,and the IASC new
leardership, review and revised the existing standards were created to fill
perceived gaps in IFRS.
Working
relationships are set up with local standard setters who have adopted or
converged with international financial reporting standards IFRS. The
statement of working relationship sets out a range of activities that should
be undertaken to facilitate the adoption and use of IFRS.
The due
process comprises six stages : 1) setting the agrnda, 2) planning project, 3)
developing and publishing the discusions paper, 4) developing andpublishing
the esposure draft, 5) developing and publishing the standard and, 6) the
stages after the standard is issued.
Shortly
after IASC restarted its IOSCO work in1995, the SEC issued a statement april
2996 to the effect, to be acceptable, IFRS would need to satisfy the follwing
theree criteria : 1) it would need to establish a core set of standartds that
constituted a comprehensive basis of accounting, 2) the standards would need be of high
quality, and woluld enable investots to annalyze performance meaningfully
both across time periods and among different companies and, 3) the standards
would have to be rigorously interpreted and applied as otherwise
comparability and transparency could not be achieved.
They were
soon being lobbied bay comporate intersts that had failed to effectively
influeence IASB directly, in order to achieve their objective. The proceess
of obtaining EU endorsement of IFRS was at the cost of exposing OASB to
polotical pressures in much the same way
US FASB has at times been the target. In preferred to work with
another private sector body, created for the purpose, the euopean financian
reporting advisor group EFRAG.
The
standard is stand alone docoment with only on optinal cross reference to full
IFRS for financial instruments, which
provides a choice regarding the
treatment of financial instruments.
|
2007 and
2008 proved to be watershed years for the glowing acceptability of IFRS. In
2007 one of the most important development was that the SEC dropped the
reconciliation ter, those repoting in a
manner fully comlint with IFRS,in effect, the US SEC was acknowledging
that IFRS was fully acceptable as a basis for accurate, trnasparent,
meaningfull financial reporting.
This was a
considerable step forward for the IASC, which it self was quickly exceeded by
an announcement in june 200 thgat the european commissions intended to adopt
IFRS as the requitment for primary listhing in all member states.
The IASB is an independent body that is solely
responsible for establishing international financial reporting standards
IFRS, including IFRS for SMEs. That IASB also approve new interpretations.
The IASB also
has a joint agrnda cpmmitee with the FASB. Longrange projects are first put
on the research agenda, which means that preliminary work is being done on
colleting information about the problem and potential olution. Projevt can
also arrive on the current agenda outside that route.
Would have
the greatest practical significance for foreign issuers in term of the US
market, acces to the US capital msrkets by foreign registrants would be
greatly facilitated, principal organizations of academician in th US is
actively working on standards for IFRS basec accounsing curricula.
The EU
line up behind full and complate adherence to afficially promulgated IFRS.
The
responsibility lies with each jurisdiction to determine which entities should
apply the IFRS foe SMEs. Comprehensive training material is in the pros=cess
of being developed for SMEs by the IFRS foundation and aSME implementation
group is set up to deal with financial reporting issued regarding SMEs.
|
Minggu, 07 Juni 2015
Chapter 1. INTRODUCTION TO INTERNATIONAL FINANCIAL REPORTING STANDARDS
Selasa, 31 Maret 2015
Sebuah Sosial Pemisahan dan Makro-konsisten Akuntansi Matrix untuk Pakistan
DarÃo Debowicz ·
Paul Dorosh ·
Hamza Syed Haider · Sherman Robinson
Received: 27 August
2012 / Accepted: 19 March 2013 / Published online: 22 March 2013
© 2013 D. Debowicz et
al.; licensee Springer. This is an Open Access article distributed under the
terms
of the Creative
Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/2.0),
which
permits unrestricted
use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work
is
properly cited.
Abstrak
Makalah ini menyediakan peneliti masa depan struktur ekonomi dengan model
untuk membangun matriks akuntansi sosial (SAM), yaitu, database negeri yang unik
untuk digunakan dalam analisis struktural, dan menggunakan model ini untuk penyelidikan empiris
struktur ekonomi Pakistan. Pendekatan kami mengusulkan untuk membangun SAM termotivasi
oleh informasi pendekatan teori estimasi yang mengambil pandangan Bayesian
dari efisiensi penggunaan informasi: "Gunakan semua informasi yang Anda miliki, tapi jangan
menganggap informasi yang Anda tidak memiliki. "Metodologi yang digunakan untuk mengembangkan ini
SAM, tidak seperti pendekatan sebelumnya, memastikan bahwa itu benar-benar konsisten dengan nasional
account. SAM menyediakan tingkat tinggi detail pada struktur ekonomi
negara, dengan 51 sektor kegiatan, 27 faktor-faktor produksi, dan 18 rumah tangga
kelompok, yang memungkinkan penelusuran efek langsung dan tidak langsung dari skenario potensial
melalui produksi dan hubungan konsumsi dan penangkapan dampak distribusi.
Pengganda output di Pakistan, akuntansi untuk kendala pasokan, mulai dari
1,1-1,4, dan guncangan terhadap ternak dan industri memiliki efek spillover terbesar.
Guncangan ini menyebabkan perubahan pendapatan yang berbeda secara signifikan di seluruh negeri sosial ekonomi
kelompok, akibat langsung dari heterogenitas dalam generasi pendapatan
kelompok-kelompok ini bahwa database negeri kita menangkap.
Matriks akuntansi Keywords Sosial (SAM) · Analisis Multiplier · Pakistan ·
Struktur ekonomi
untuk membangun matriks akuntansi sosial (SAM), yaitu, database negeri yang unik
untuk digunakan dalam analisis struktural, dan menggunakan model ini untuk penyelidikan empiris
struktur ekonomi Pakistan. Pendekatan kami mengusulkan untuk membangun SAM termotivasi
oleh informasi pendekatan teori estimasi yang mengambil pandangan Bayesian
dari efisiensi penggunaan informasi: "Gunakan semua informasi yang Anda miliki, tapi jangan
menganggap informasi yang Anda tidak memiliki. "Metodologi yang digunakan untuk mengembangkan ini
SAM, tidak seperti pendekatan sebelumnya, memastikan bahwa itu benar-benar konsisten dengan nasional
account. SAM menyediakan tingkat tinggi detail pada struktur ekonomi
negara, dengan 51 sektor kegiatan, 27 faktor-faktor produksi, dan 18 rumah tangga
kelompok, yang memungkinkan penelusuran efek langsung dan tidak langsung dari skenario potensial
melalui produksi dan hubungan konsumsi dan penangkapan dampak distribusi.
Pengganda output di Pakistan, akuntansi untuk kendala pasokan, mulai dari
1,1-1,4, dan guncangan terhadap ternak dan industri memiliki efek spillover terbesar.
Guncangan ini menyebabkan perubahan pendapatan yang berbeda secara signifikan di seluruh negeri sosial ekonomi
kelompok, akibat langsung dari heterogenitas dalam generasi pendapatan
kelompok-kelompok ini bahwa database negeri kita menangkap.
Matriks akuntansi Keywords Sosial (SAM) · Analisis Multiplier · Pakistan ·
Struktur ekonomi
D. Debowicz (_) · P.
Dorosh · H.S. Haider · S. Robinson
2033 K Street NW,
Washington DC, USA
e-mail: ddebowicz@cgiar.org
P. Dorosh
e-mail: p.dorosh@cgiar.org
H.S. Haider
e-mail: s.h.haider@cgiar.org
S. Robinson
e-mail: s.robinson@cgiar.org
JEL Classification E160
· E170
1. Perkenalan
Sebuah matriks akuntansi sosial (SAM) adalah akuntansi single-entry
internal konsisten
sistem yang mendokumentasikan semua transaksi ekonomi dalam suatu perekonomian. SAM
mendukung kebutuhan terus menggunakan data ekonomi baru-baru ini multisektoral dan konsisten
untuk analisis kebijakan dan pengembangan model wide ekonomi (Robinson et al.
2001). Sebuah SAM adalah satu set diperpanjang akun nasional yang disaggregates nilai
ditambahkan dalam setiap kegiatan produksi menjadi pembayaran berbagai faktor seperti tanah, tenaga kerja,
dan modal, dan disaggregates pendapatan dan pengeluaran rumah tangga menurut
berbagai jenis rumah tangga. Secara matematis, SAM adalah matriks persegi di mana setiap
Akun diwakili oleh baris dan kolom. Setiap sel menunjukkan pembayaran dari
rekening kolomnya ke rekening barisnya. Dengan demikian, pendapatan dari account
muncul bersama baris dan pengeluaran di sepanjang kolomnya. Prinsip yang mendasari
double-entry akuntansi mensyaratkan bahwa, untuk setiap account di SAM, total pendapatan
(Baris Total) sama dengan total pengeluaran (jumlah kolom).
Data biasanya digunakan untuk membangun SAM mencakup input-output (IO) matriks
ekonomi, neraca nasional, rekening fiskal, data perdagangan, neraca-of-pembayaran lainnya
informasi, dan survei memberikan informasi mengenai komposisi pendapatan rumah tangga
dan pengeluaran. Mengingat kemampuannya untuk menangkap hubungan interindustry dan rumah tangga
Pendapatan dan komposisi pengeluaran sementara konsisten dengan ekonomi makro
account, SAM dapat berfungsi sebagai database ekonomi yang unik untuk analisis struktural.
Namun, dalam rangka untuk akademisi untuk dapat yang bermanfaat mempekerjakan SAM untuk melakukan
up-to-date analisis struktural, SAM perlu memberikan detail yang kaya dan saat ini
pada pola pendapatan dan pengeluaran dari sektor produksi, faktor produksi,
dan rumah tangga dari ekonomi: hanya SAM dengan pemilahan kaya account
memungkinkan heterogenitas komposisi pendapatan dan pengeluaran rumah tangga antara
tercermin secara signifikan dan, sebagai hasilnya, memungkinkan distribusi
Efek dari perubahan komposisi output dalam perekonomian untuk diidentifikasi.
Makalah ini memberikan model bagi para peneliti di masa depan yang ingin membangun SAM dan berlaku
model ke Pakistan, menciptakan SAM yang sangat terpilah dan diperbarui. Ini
SAM kemudian digunakan untuk menggambarkan struktur ekonomi Pakistan melalui multiplier
analisis dalam upaya untuk memberikan referensi yang berguna dan sumber daya untuk akademisi
berkaitan dengan struktur ekonomi Pakistan.
Ekonomi Pakistan telah mengalami perubahan yang ditandai selama dekade terakhir,
yang menyerukan database negeri diperbarui. Dalam hanya 10 tahun, pangsa
sektor jasa negara meningkat dari 50,7% (2000) menjadi 54,6% (2010); pangsa
sektor tekstil total ekspor menurun dari 64,8% (2000) menjadi 53,0% (2010); dan
angkatan kerja tumbuh secara signifikan, karena tidak begitu banyak untuk pertumbuhan penduduk tahunan
tingkat sekitar 2%, tapi lebih ke peningkatan yang mengesankan dalam tingkat partisipasi tenaga kerja,
yang meskipun masih rendah menurut standar internasional, tumbuh dari 28,9% (2000) menjadi 45,7%
(2010) (State Bank of Pakistan 2010).
Kertas kami diatur sebagai berikut. Dalam Sect. 2, kami meninjau masa lalu SAM untuk Pakistan
dan menyoroti kekuatan dan kelemahan relatif dalam menangkap sektor, faktor, dan
sistem yang mendokumentasikan semua transaksi ekonomi dalam suatu perekonomian. SAM
mendukung kebutuhan terus menggunakan data ekonomi baru-baru ini multisektoral dan konsisten
untuk analisis kebijakan dan pengembangan model wide ekonomi (Robinson et al.
2001). Sebuah SAM adalah satu set diperpanjang akun nasional yang disaggregates nilai
ditambahkan dalam setiap kegiatan produksi menjadi pembayaran berbagai faktor seperti tanah, tenaga kerja,
dan modal, dan disaggregates pendapatan dan pengeluaran rumah tangga menurut
berbagai jenis rumah tangga. Secara matematis, SAM adalah matriks persegi di mana setiap
Akun diwakili oleh baris dan kolom. Setiap sel menunjukkan pembayaran dari
rekening kolomnya ke rekening barisnya. Dengan demikian, pendapatan dari account
muncul bersama baris dan pengeluaran di sepanjang kolomnya. Prinsip yang mendasari
double-entry akuntansi mensyaratkan bahwa, untuk setiap account di SAM, total pendapatan
(Baris Total) sama dengan total pengeluaran (jumlah kolom).
Data biasanya digunakan untuk membangun SAM mencakup input-output (IO) matriks
ekonomi, neraca nasional, rekening fiskal, data perdagangan, neraca-of-pembayaran lainnya
informasi, dan survei memberikan informasi mengenai komposisi pendapatan rumah tangga
dan pengeluaran. Mengingat kemampuannya untuk menangkap hubungan interindustry dan rumah tangga
Pendapatan dan komposisi pengeluaran sementara konsisten dengan ekonomi makro
account, SAM dapat berfungsi sebagai database ekonomi yang unik untuk analisis struktural.
Namun, dalam rangka untuk akademisi untuk dapat yang bermanfaat mempekerjakan SAM untuk melakukan
up-to-date analisis struktural, SAM perlu memberikan detail yang kaya dan saat ini
pada pola pendapatan dan pengeluaran dari sektor produksi, faktor produksi,
dan rumah tangga dari ekonomi: hanya SAM dengan pemilahan kaya account
memungkinkan heterogenitas komposisi pendapatan dan pengeluaran rumah tangga antara
tercermin secara signifikan dan, sebagai hasilnya, memungkinkan distribusi
Efek dari perubahan komposisi output dalam perekonomian untuk diidentifikasi.
Makalah ini memberikan model bagi para peneliti di masa depan yang ingin membangun SAM dan berlaku
model ke Pakistan, menciptakan SAM yang sangat terpilah dan diperbarui. Ini
SAM kemudian digunakan untuk menggambarkan struktur ekonomi Pakistan melalui multiplier
analisis dalam upaya untuk memberikan referensi yang berguna dan sumber daya untuk akademisi
berkaitan dengan struktur ekonomi Pakistan.
Ekonomi Pakistan telah mengalami perubahan yang ditandai selama dekade terakhir,
yang menyerukan database negeri diperbarui. Dalam hanya 10 tahun, pangsa
sektor jasa negara meningkat dari 50,7% (2000) menjadi 54,6% (2010); pangsa
sektor tekstil total ekspor menurun dari 64,8% (2000) menjadi 53,0% (2010); dan
angkatan kerja tumbuh secara signifikan, karena tidak begitu banyak untuk pertumbuhan penduduk tahunan
tingkat sekitar 2%, tapi lebih ke peningkatan yang mengesankan dalam tingkat partisipasi tenaga kerja,
yang meskipun masih rendah menurut standar internasional, tumbuh dari 28,9% (2000) menjadi 45,7%
(2010) (State Bank of Pakistan 2010).
Kertas kami diatur sebagai berikut. Dalam Sect. 2, kami meninjau masa lalu SAM untuk Pakistan
dan menyoroti kekuatan dan kelemahan relatif dalam menangkap sektor, faktor, dan
detil rumah tangga. Dalam Sect.
3, kami menjelaskan
pendekatan kami untuk membangun SAM dan bagaimana kita
menerapkan model untuk Pakistan. Berdasarkan dihasilkan SAM, dalam sekte. 4 kita menganalisis
struktur ekonomi Pakistan, dan di Sect. 5 kita melakukan analisis pengganda pendapatan
untuk lebih menerangi struktur ekonomi negara. Bagian 6 menyimpulkan.
menerapkan model untuk Pakistan. Berdasarkan dihasilkan SAM, dalam sekte. 4 kita menganalisis
struktur ekonomi Pakistan, dan di Sect. 5 kita melakukan analisis pengganda pendapatan
untuk lebih menerangi struktur ekonomi negara. Bagian 6 menyimpulkan.
2 Akuntansi Matriks Sebelumnya
Sosial untuk Pakistan
Sejumlah terbatas SAM telah dibangun untuk Pakistan
(Tabel 1). yang
pertama
mewakili perekonomian Pakistan pada tahun 1979 dan dibangun pada tahun 1985 oleh
Pakistan Institute of Ekonomi Pembangunan. Hal ini diikuti oleh SAM untuk
Tahun 1984/1985, yang diciptakan oleh Federal Bureau of Statistics (FBS) dengan kolaborasi
dari pemerintah Belanda di bawah Peningkatan Sistem Akuntansi Nasional
proyek. Karena SAM ini memiliki kelompok rumah tangga tunggal, itu tidak cocok untuk
menganalisis dampak distribusi seluruh rumah tangga.
Siddiqui dan Iqbal (1999) mengembangkan SAM lain untuk 1989/1990, menggabungkan
klasifikasi industri matriks IO menjadi lima rekening aktivitas dan disaggregating
pendapatan rumah tangga dan pengeluaran menjadi delapan kelompok rumah tangga, memungkinkan untuk distribusi
analisis antara rumah tangga. Pada tahun 2004, Dorosh et al. (2004) (DNN selanjutnya)
menghasilkan SAM tambahan Pakistan untuk tahun 2001/2002, yang bahkan ketika
mengandalkan matriks IO sama dengan Siddiqui dan Iqbal, diperbolehkan untuk pemilahan yang lebih besar,
mengandung 19 kelompok rumah tangga dan sektor produksi 34. Kesesuaian
untuk menganalisis dampak dari guncangan dalam industri tertentu pada berbagai sosial ekonomi
kelompok meningkat secara signifikan dengan SAM ini, karena rumah tangga dipisahkan oleh
Provinsi (Sindh, Pakistan, dan sisanya dari Pakistan) dan jumlah komoditas yang
lebih besar dari pada Siddiqui dan Iqbal (1999). DNN SAM pada saat ini menginformasikan
Perdagangan Global dan Proyek Analisis SAM untuk Pakistan, yang memiliki lima faktor dan 57
sektor rumah tangga tetapi perwakilan tunggal dan karena itu tidak cocok untuk distribusi
analisis antara kelompok rumah tangga. Baru-baru ini, dan mengandalkan sama
IO matriks (masih matriks terbaru tersedia untuk negara), Waheed dan Ezaki
(2008) memberikan jembatan antara yang nyata dan sisi keuangan Pakistan
ekonomi, mencerminkan semakin pentingnya arus modal dan ketersediaan
data yang terkait, dengan menciptakan nyata / SAM keuangan untuk tahun 1999/2000. Akan Tetapi,
dalam hal ini, sektor produksi yang dikumpulkan ke enam rekening, tanpa
pemilahan dalam kelompok rumah tangga yang berbeda.
mewakili perekonomian Pakistan pada tahun 1979 dan dibangun pada tahun 1985 oleh
Pakistan Institute of Ekonomi Pembangunan. Hal ini diikuti oleh SAM untuk
Tahun 1984/1985, yang diciptakan oleh Federal Bureau of Statistics (FBS) dengan kolaborasi
dari pemerintah Belanda di bawah Peningkatan Sistem Akuntansi Nasional
proyek. Karena SAM ini memiliki kelompok rumah tangga tunggal, itu tidak cocok untuk
menganalisis dampak distribusi seluruh rumah tangga.
Siddiqui dan Iqbal (1999) mengembangkan SAM lain untuk 1989/1990, menggabungkan
klasifikasi industri matriks IO menjadi lima rekening aktivitas dan disaggregating
pendapatan rumah tangga dan pengeluaran menjadi delapan kelompok rumah tangga, memungkinkan untuk distribusi
analisis antara rumah tangga. Pada tahun 2004, Dorosh et al. (2004) (DNN selanjutnya)
menghasilkan SAM tambahan Pakistan untuk tahun 2001/2002, yang bahkan ketika
mengandalkan matriks IO sama dengan Siddiqui dan Iqbal, diperbolehkan untuk pemilahan yang lebih besar,
mengandung 19 kelompok rumah tangga dan sektor produksi 34. Kesesuaian
untuk menganalisis dampak dari guncangan dalam industri tertentu pada berbagai sosial ekonomi
kelompok meningkat secara signifikan dengan SAM ini, karena rumah tangga dipisahkan oleh
Provinsi (Sindh, Pakistan, dan sisanya dari Pakistan) dan jumlah komoditas yang
lebih besar dari pada Siddiqui dan Iqbal (1999). DNN SAM pada saat ini menginformasikan
Perdagangan Global dan Proyek Analisis SAM untuk Pakistan, yang memiliki lima faktor dan 57
sektor rumah tangga tetapi perwakilan tunggal dan karena itu tidak cocok untuk distribusi
analisis antara kelompok rumah tangga. Baru-baru ini, dan mengandalkan sama
IO matriks (masih matriks terbaru tersedia untuk negara), Waheed dan Ezaki
(2008) memberikan jembatan antara yang nyata dan sisi keuangan Pakistan
ekonomi, mencerminkan semakin pentingnya arus modal dan ketersediaan
data yang terkait, dengan menciptakan nyata / SAM keuangan untuk tahun 1999/2000. Akan Tetapi,
dalam hal ini, sektor produksi yang dikumpulkan ke enam rekening, tanpa
pemilahan dalam kelompok rumah tangga yang berbeda.
3 Metodologi untuk Mengembangkan SAM
Dalam merancang account
untuk SAM kami,
kita mengambil sebagai dasar rekening SAM
dikembangkan oleh DNN, karena itu adalah salah satu yang paling terpilah dibuat sejauh ini bagi negara.
Mulai dari dasar ini, kita lebih meningkatkan disagregasi rekening SAM
dan menggunakan informasi lebih diperbarui dalam banyak bidang. Sementara industri tekstil
itu dikumpulkan ke dalam satu akun di DNN, kita memisahkan ke rajutan, pakaian,
dan kegiatan tekstil yang relevan di Pakistan semua tekstil-lain. Kami memisahkan kapas ke ginning, berputar, dan tenun, dan bahan kimia ke pupuk dan lainnya
zat kimia. Mencerminkan pertumbuhan sektor jasa di negara ini, kita secara substansial
memisahkan sektor ini: perdagangan (satu account di DNN) dibagi menjadi grosir, eceran,
dan perdagangan lainnya; transportasi ke jalan, kereta api, udara, air, dan transportasi lainnya; perumahan
dalam menyewa dan dimiliki; dan layanan sektor swasta lainnya dalam pendidikan, kesehatan,
layanan bisnis, layanan pribadi, dan jasa swasta lainnya. Seperti di DNN, rumah tangga
dibedakan menurut provinsi, antara kriteria lainnya. Dari 18 kelompok rumah tangga, 12 merupakan rumah tangga pertanian. Rumah tangga pertanian yang
diklasifikasikan berdasarkan kepemilikan lahan dan ukuran (kecil vs menengah / besar), 1 memungkinkan sebuah indepth
analisis dampak distribusi dari perubahan di sektor pertanian dan
keterkaitan dengan industri lainnya. Rumah tangga nonpertanian diklasifikasikan sebagai perkotaan
atau pedesaan. Sementara di DNN kelompok ini dibedakan menjadi dua subkelompok (termiskin
20% dan sisanya), kami memisahkan mereka ke dalam tiga kelompok sesuai dengan per kapita
pengeluaran: kuintil 1, kuintil 2, dan sisanya.
Pendekatan kami mengusulkan untuk mengembangkan SAM dimotivasi oleh informasi teori
Pendekatan estimasi (Hakim dan Mittelhammer 2012) yang mengambil Bayesian
Mengingat efisiensi penggunaan informasi: "Gunakan semua informasi yang Anda miliki, tapi jangan menganggap informasi yang Anda tidak memiliki. "Sebelumnya bekerja pada estimasi SAM menggunakan
Pendekatan ini meliputi Hakim dan Mittelhammer (2012), Golan et al. (1994, 1996),
Robinson et al. (2001), Debowicz (2010), dan Zellner (2004).
Dalam semangat ini, kami telah merancang serangkaian langkah-langkah utama yang kita daftarkan pada Gambar. 1 yang mengarah
menjadi sekitar SAM makro yang konsisten dan terpilah untuk ekonomi negeri.
Langkah-langkah yang dijelaskan secara rinci di bawah, mulai dari SAM skema
(Tabel 2) dan, dengan menggunakan berbagai sumber data dan menyeimbangkan rekening SAM
dengan menggunakan teknik cross-entropi, menyebabkan makro yang konsisten dan terpilah
SAM. Secara khusus, setelah membangun sebuah SAM gabungan berdasarkan makro
angka, pemilahan pelit rekening memungkinkan peneliti memperkirakan
SAM untuk menjaga melihat peran bahwa berbagai jenis informasi bermain. Yang Tepat
setelah setiap pemilahan, rekening SAM seimbang, menggunakan informasi
dari ahli lokal di mana nilai-nilai yang bisa dipercaya dalam hal ketidakseimbangan besar,
dan dengan menggunakan teknik cross-entropy yang memungkinkan untuk sempurna menyeimbangkan
account sekaligus mempertahankan informasi tentang SAM konsisten dengan angka makro
tersedia untuk umum bagi negara.
Tabel 3 menunjukkan angka makro-SAM bahwa kita memperoleh dalam mata uang domestik untuk
Pakistan setelah langkah 2, dan Tabel 4 menunjukkan sumber data yang perlu digunakan dalam rangka
untuk memperkirakan itu.
dikembangkan oleh DNN, karena itu adalah salah satu yang paling terpilah dibuat sejauh ini bagi negara.
Mulai dari dasar ini, kita lebih meningkatkan disagregasi rekening SAM
dan menggunakan informasi lebih diperbarui dalam banyak bidang. Sementara industri tekstil
itu dikumpulkan ke dalam satu akun di DNN, kita memisahkan ke rajutan, pakaian,
dan kegiatan tekstil yang relevan di Pakistan semua tekstil-lain. Kami memisahkan kapas ke ginning, berputar, dan tenun, dan bahan kimia ke pupuk dan lainnya
zat kimia. Mencerminkan pertumbuhan sektor jasa di negara ini, kita secara substansial
memisahkan sektor ini: perdagangan (satu account di DNN) dibagi menjadi grosir, eceran,
dan perdagangan lainnya; transportasi ke jalan, kereta api, udara, air, dan transportasi lainnya; perumahan
dalam menyewa dan dimiliki; dan layanan sektor swasta lainnya dalam pendidikan, kesehatan,
layanan bisnis, layanan pribadi, dan jasa swasta lainnya. Seperti di DNN, rumah tangga
dibedakan menurut provinsi, antara kriteria lainnya. Dari 18 kelompok rumah tangga, 12 merupakan rumah tangga pertanian. Rumah tangga pertanian yang
diklasifikasikan berdasarkan kepemilikan lahan dan ukuran (kecil vs menengah / besar), 1 memungkinkan sebuah indepth
analisis dampak distribusi dari perubahan di sektor pertanian dan
keterkaitan dengan industri lainnya. Rumah tangga nonpertanian diklasifikasikan sebagai perkotaan
atau pedesaan. Sementara di DNN kelompok ini dibedakan menjadi dua subkelompok (termiskin
20% dan sisanya), kami memisahkan mereka ke dalam tiga kelompok sesuai dengan per kapita
pengeluaran: kuintil 1, kuintil 2, dan sisanya.
Pendekatan kami mengusulkan untuk mengembangkan SAM dimotivasi oleh informasi teori
Pendekatan estimasi (Hakim dan Mittelhammer 2012) yang mengambil Bayesian
Mengingat efisiensi penggunaan informasi: "Gunakan semua informasi yang Anda miliki, tapi jangan menganggap informasi yang Anda tidak memiliki. "Sebelumnya bekerja pada estimasi SAM menggunakan
Pendekatan ini meliputi Hakim dan Mittelhammer (2012), Golan et al. (1994, 1996),
Robinson et al. (2001), Debowicz (2010), dan Zellner (2004).
Dalam semangat ini, kami telah merancang serangkaian langkah-langkah utama yang kita daftarkan pada Gambar. 1 yang mengarah
menjadi sekitar SAM makro yang konsisten dan terpilah untuk ekonomi negeri.
Langkah-langkah yang dijelaskan secara rinci di bawah, mulai dari SAM skema
(Tabel 2) dan, dengan menggunakan berbagai sumber data dan menyeimbangkan rekening SAM
dengan menggunakan teknik cross-entropi, menyebabkan makro yang konsisten dan terpilah
SAM. Secara khusus, setelah membangun sebuah SAM gabungan berdasarkan makro
angka, pemilahan pelit rekening memungkinkan peneliti memperkirakan
SAM untuk menjaga melihat peran bahwa berbagai jenis informasi bermain. Yang Tepat
setelah setiap pemilahan, rekening SAM seimbang, menggunakan informasi
dari ahli lokal di mana nilai-nilai yang bisa dipercaya dalam hal ketidakseimbangan besar,
dan dengan menggunakan teknik cross-entropy yang memungkinkan untuk sempurna menyeimbangkan
account sekaligus mempertahankan informasi tentang SAM konsisten dengan angka makro
tersedia untuk umum bagi negara.
Tabel 3 menunjukkan angka makro-SAM bahwa kita memperoleh dalam mata uang domestik untuk
Pakistan setelah langkah 2, dan Tabel 4 menunjukkan sumber data yang perlu digunakan dalam rangka
untuk memperkirakan itu.
3.1 Pembangunan Pertama
Ketidakseimbangan Proto-SAM
Setelah memperkirakan sebuah
SAM agregat, langkah
berikutnya adalah untuk membagi nilai
tambah dalam negeri
menjadi beberapa sektor (51 sektor dalam kasus di tangan, seperti yang tercantum dalam rekening SAM di
Gambar. 2). Dalam melakukan hal ini, kita mulai dari nilai tambah oleh masing-masing sektor utama (2007/2008
produk nasional bruto atas dasar biaya faktor saat ini), yang merangkum nilai tambah dalam
makro-SAM, dan membagi sektor sebagai berikut:
menjadi beberapa sektor (51 sektor dalam kasus di tangan, seperti yang tercantum dalam rekening SAM di
Gambar. 2). Dalam melakukan hal ini, kita mulai dari nilai tambah oleh masing-masing sektor utama (2007/2008
produk nasional bruto atas dasar biaya faktor saat ini), yang merangkum nilai tambah dalam
makro-SAM, dan membagi sektor sebagai berikut:
1. Mayor dan minor tanaman dibedakan
menjadi gandum, beras,
kapas, tebu, buah-buahan
dan sayuran, dan tanaman bidang lain dengan menggunakan 2007/2008 data dari Pertanian
statistik Pakistan, "Gross Nilai Penambahan Tanaman Mayor di Factor sekarang
Biaya "dan" Gross Nilai Penambahan Tanaman kecil di Factor Biaya Current "(Pakistan,
Departemen Pangan dan Pertanian 2009).
2. Beras dan gandum yang dipisahkan lebih lanjut dengan menggunakan produksi varietas padi dan irigasi dan
gandum non irigasi dari statistik Pertanian Pakistan.
3. Ternak dibagi menjadi unggas dan ternak lain yang menggunakan nilai output mereka
seperti yang diidentifikasi oleh statistik pertanian Pakistan.
4. Manufaktur dibagi menjadi minyak nabati, penggilingan gandum, IRRI penggilingan padi, basmati
penggilingan padi, perbaikan gula, makanan lain, serat, benang, kain, pakaian rajut, pakaian,
tekstil lainnya, kulit, kayu, pupuk, bahan kimia lainnya, semen, penyulingan minyak bumi,
dan lainnya manufaktur menggunakan tersedia Sensus terbaru manufaktur
industri (CMI) (FBS 2006).
5. Perdagangan dibagi menjadi grosir, ritel, dan lainnya menggunakan studi pada grosir dan
ritel perdagangan, hotel dan restoran di Pakistan (FBS 2002).
6. Transportasi dibagi menjadi jalan, kereta api, air, udara, dan lainnya, seperti transportasi melalui tabung,
menggunakan account Nasional Pakistan: rebasing 1980-81 ke 1999-2000 (FBS
2004).
dan sayuran, dan tanaman bidang lain dengan menggunakan 2007/2008 data dari Pertanian
statistik Pakistan, "Gross Nilai Penambahan Tanaman Mayor di Factor sekarang
Biaya "dan" Gross Nilai Penambahan Tanaman kecil di Factor Biaya Current "(Pakistan,
Departemen Pangan dan Pertanian 2009).
2. Beras dan gandum yang dipisahkan lebih lanjut dengan menggunakan produksi varietas padi dan irigasi dan
gandum non irigasi dari statistik Pertanian Pakistan.
3. Ternak dibagi menjadi unggas dan ternak lain yang menggunakan nilai output mereka
seperti yang diidentifikasi oleh statistik pertanian Pakistan.
4. Manufaktur dibagi menjadi minyak nabati, penggilingan gandum, IRRI penggilingan padi, basmati
penggilingan padi, perbaikan gula, makanan lain, serat, benang, kain, pakaian rajut, pakaian,
tekstil lainnya, kulit, kayu, pupuk, bahan kimia lainnya, semen, penyulingan minyak bumi,
dan lainnya manufaktur menggunakan tersedia Sensus terbaru manufaktur
industri (CMI) (FBS 2006).
5. Perdagangan dibagi menjadi grosir, ritel, dan lainnya menggunakan studi pada grosir dan
ritel perdagangan, hotel dan restoran di Pakistan (FBS 2002).
6. Transportasi dibagi menjadi jalan, kereta api, air, udara, dan lainnya, seperti transportasi melalui tabung,
menggunakan account Nasional Pakistan: rebasing 1980-81 ke 1999-2000 (FBS
2004).
7. Perumahan dibagi menjadi milik dan non-milik menggunakan data dari Survei terhadap masyarakat
dan jasa pribadi (FBS 2001).
8. "Sosial, masyarakat, dan pribadi" jasa dibagi menjadi bisnis, pendidikan,
kesehatan, personal, dan layanan lainnya dengan menggunakan sumber yang sama.
Kami kemudian membagi
nilai tambah dari masing-masing sektor tersebut menjadi pembayaran
mendarat, pembayaran modal, dan pembayaran kepada tenaga kerja. Untuk tanaman, kita menggunakan faktor
saham pada tingkat aktivitas dalam biaya produksi Pakistan (2003) sebagai informasi
oleh Institut Kebijakan Pertanian (Harga Pertanian Komisi 2003). Untuk
mendarat, pembayaran modal, dan pembayaran kepada tenaga kerja. Untuk tanaman, kita menggunakan faktor
saham pada tingkat aktivitas dalam biaya produksi Pakistan (2003) sebagai informasi
oleh Institut Kebijakan Pertanian (Harga Pertanian Komisi 2003). Untuk
Kegiatan yang
tersisa, di mana tanah tidak menambah nilai, saham tenaga kerja dan modal
diidentifikasi oleh IO matriks terbaru (FBS 1991) dan sektor di IO
matriks dipetakan ke orang-orang di SAM menggunakan Tabel 5. Kemudian kita membagi antara
penggunaan setiap kegiatan antara komoditas menggunakan informasi baru pada produksi
Biaya tanaman (Harga Pertanian Komisi 2009) dan matriks IO.
diidentifikasi oleh IO matriks terbaru (FBS 1991) dan sektor di IO
matriks dipetakan ke orang-orang di SAM menggunakan Tabel 5. Kemudian kita membagi antara
penggunaan setiap kegiatan antara komoditas menggunakan informasi baru pada produksi
Biaya tanaman (Harga Pertanian Komisi 2009) dan matriks IO.
Pasokan setiap
sektor kegiatan dialokasikan untuk commodity.2 yang sesuai
Komposisi sektor konsumsi swasta akhir diinformasikan oleh pengeluaran
hadir dalam Survei Pendapatan dan Pengeluaran Rumah Tangga (HIEs) (FBS 2008), diperluas
dengan bobot sampel rumah tangga, dan menggunakan Tabel 6. Komposisi sektor
investasi tetap, perubahan stok, dan konsumsi akhir publik diinformasikan
dengan matriks IO dan pemetaan masing-masing ke rekening SAM (Tabel 5). Sektor
Komposisi impor dan ekspor diinformasikan terutama oleh 2007/2008 data perdagangan
Survei Pakistan Ekonomi (Pakistan, Departemen Keuangan 2009), dan 2008
Data impor dari Kementerian Perdagangan Pakistan (Pakistan, Departemen Perdagangan
2011) dan Konferensi PBB mengenai Perdagangan dan Pembangunan (UNCTAD
2008). Pendapatan impor spesifik komoditas diperkirakan dengan mengalikan nilai
impor masing-masing komoditas dan tarif yang terkait tersedia untuk Pakistan dari
Dewan Federal Pendapatan (FBR 2008). Pajak penjualan dibagi antara komoditas
sebanding dengan nilai produksi yang sudah dihitung dari setiap komoditas.
Komposisi sektor konsumsi swasta akhir diinformasikan oleh pengeluaran
hadir dalam Survei Pendapatan dan Pengeluaran Rumah Tangga (HIEs) (FBS 2008), diperluas
dengan bobot sampel rumah tangga, dan menggunakan Tabel 6. Komposisi sektor
investasi tetap, perubahan stok, dan konsumsi akhir publik diinformasikan
dengan matriks IO dan pemetaan masing-masing ke rekening SAM (Tabel 5). Sektor
Komposisi impor dan ekspor diinformasikan terutama oleh 2007/2008 data perdagangan
Survei Pakistan Ekonomi (Pakistan, Departemen Keuangan 2009), dan 2008
Data impor dari Kementerian Perdagangan Pakistan (Pakistan, Departemen Perdagangan
2011) dan Konferensi PBB mengenai Perdagangan dan Pembangunan (UNCTAD
2008). Pendapatan impor spesifik komoditas diperkirakan dengan mengalikan nilai
impor masing-masing komoditas dan tarif yang terkait tersedia untuk Pakistan dari
Dewan Federal Pendapatan (FBR 2008). Pajak penjualan dibagi antara komoditas
sebanding dengan nilai produksi yang sudah dihitung dari setiap komoditas.
3.2 Menyeimbangkan Pertama Proto-SAM
Pada
tahap ini, ketidakseimbangan
relatif besar ditemukan di serat, pertambangan, konstruksi,
dan
layanan bisnis. Mengandalkan informasi pasokan yang disediakan oleh CMI dan konsultasi
layanan bisnis. Mengandalkan informasi pasokan yang disediakan oleh CMI dan konsultasi
dengan tenaga ahli
lokal, kami melakukan serangkaian penyesuaian terutama pada konsumsi akhir
dan investasi komoditas yang mengurangi ketidakseimbangan di komoditas
level kurang dari 30% dari rata-rata antara penyediaan dan pemanfaatan. Kami kemudian menyeimbangkan ini
proto-SAM, berusaha untuk meminimalkan jarak lintas entropi antara yang pertama sebagian
seimbang dan seimbang proto-SAM, memaksakan rangkaian kontrol hadir dalam
makro-SAM. Setelah pendekatan yang dijelaskan dalam Golan et al. (1994), kami memperlakukan setiap
sel dalam proto-SAM sebagai yang ditentukan dengan dukungan set kesalahan dengan berat tubuh
Diperkirakan untuk meminimalkan jarak lintas entropi antara sebelum dan solusi
proto-SAM. Perawatan ini sangat terkait dengan yang dijelaskan di Robinson et
al. (2001), dengan perbedaan utama. Dalam pendekatan sebelumnya, koefisien kolom di
SAM diperlakukan analog ke probabilitas dan dimasukkan langsung dalam crossentropy yang
minimand, menciptakan memerlukan perawatan khusus sel negatif dan rekening
dengan nol jumlah di SAM. Dalam pendekatan kami menerapkan, yang dikembangkan oleh Sherman
Robinson dan Scott McDonald-mulai dari Robinson et al. (2001) -yang crossentropy
minimand hanya mencakup bobot probabilitas untuk kesalahan dukungan set yang dipilih, sehingga koefisien SAM tidak lagi diperlakukan sebagai analog dengan probabilitas, dan
dan investasi komoditas yang mengurangi ketidakseimbangan di komoditas
level kurang dari 30% dari rata-rata antara penyediaan dan pemanfaatan. Kami kemudian menyeimbangkan ini
proto-SAM, berusaha untuk meminimalkan jarak lintas entropi antara yang pertama sebagian
seimbang dan seimbang proto-SAM, memaksakan rangkaian kontrol hadir dalam
makro-SAM. Setelah pendekatan yang dijelaskan dalam Golan et al. (1994), kami memperlakukan setiap
sel dalam proto-SAM sebagai yang ditentukan dengan dukungan set kesalahan dengan berat tubuh
Diperkirakan untuk meminimalkan jarak lintas entropi antara sebelum dan solusi
proto-SAM. Perawatan ini sangat terkait dengan yang dijelaskan di Robinson et
al. (2001), dengan perbedaan utama. Dalam pendekatan sebelumnya, koefisien kolom di
SAM diperlakukan analog ke probabilitas dan dimasukkan langsung dalam crossentropy yang
minimand, menciptakan memerlukan perawatan khusus sel negatif dan rekening
dengan nol jumlah di SAM. Dalam pendekatan kami menerapkan, yang dikembangkan oleh Sherman
Robinson dan Scott McDonald-mulai dari Robinson et al. (2001) -yang crossentropy
minimand hanya mencakup bobot probabilitas untuk kesalahan dukungan set yang dipilih, sehingga koefisien SAM tidak lagi diperlakukan sebagai analog dengan probabilitas, dan
entri negatif dan rekening
dengan nol jumlah
tidak memerlukan treatment.3 khusus
Pendekatan ini memungkinkan spesifikasi dari estimasi sebelumnya mean dan standar
kesalahan entri sel yang dipilih (dinyatakan sebagai nilai-nilai atau koefisien kolom),
jumlah kolom, dan makro agregat. Kesalahan ini bisa ditetapkan sebagai aditif atau
perkalian-eksponensial. Untuk agregat hadir di Pakistan makro-SAM,
kami menetapkan standard error nol. Ini, tidak seperti pendekatan sebelumnya, memungkinkan kita untuk sampai pada
SAM yang benar-benar konsisten dengan makro-SAM, sehingga jumlah nilai
ditambahkan dalam larutan SAM adalah persis sama dengan produk nasional bruto atas dasar biaya faktor
dalam makro-SAM; konsumsi swasta akhir dalam larutan SAM meringkas persis
konsumsi swasta akhir dalam makro-SAM, dan juga untuk konsumsi publik
barang dan jasa, investasi, total ekspor, dan total impor.
Pendekatan ini memungkinkan spesifikasi dari estimasi sebelumnya mean dan standar
kesalahan entri sel yang dipilih (dinyatakan sebagai nilai-nilai atau koefisien kolom),
jumlah kolom, dan makro agregat. Kesalahan ini bisa ditetapkan sebagai aditif atau
perkalian-eksponensial. Untuk agregat hadir di Pakistan makro-SAM,
kami menetapkan standard error nol. Ini, tidak seperti pendekatan sebelumnya, memungkinkan kita untuk sampai pada
SAM yang benar-benar konsisten dengan makro-SAM, sehingga jumlah nilai
ditambahkan dalam larutan SAM adalah persis sama dengan produk nasional bruto atas dasar biaya faktor
dalam makro-SAM; konsumsi swasta akhir dalam larutan SAM meringkas persis
konsumsi swasta akhir dalam makro-SAM, dan juga untuk konsumsi publik
barang dan jasa, investasi, total ekspor, dan total impor.
3.3 Disaggregating Pembayaran
Terkait Faktor dan
Rumah Tangga
Untuk
sepenuhnya memisahkan
pendapatan dan pembayaran
dari kelompok rumah
tangga tunggal dan
tiga faktor (tenaga kerja, modal, dan tanah) yang pertama seimbang proto-SAM ke
set lengkap faktor dan rumah tangga dari SAM, kita mengambil langkah-langkah berikut. itu
nilai tambah dari setiap kegiatan dibagi di antara (27) faktor menggunakan saham ini
di DNN, pada gilirannya sebagian diinformasikan oleh Survei Rumah Tangga Pedesaan Pakistan (PRHS)
(Pakistan Institute of Pembangunan Ekonomi 2001).
Setelah ini, mengenai pembayaran dari faktor untuk institusi, pembayaran dari modal
kepada pemerintah dan bukan penduduk diambil langsung dari makro-SAM dan
dikaitkan dengan modal formal. Matriks pendapatan rumah tangga dibagi sebagai berikut.
Pendapatan rumah tangga dari tenaga kerja, modal pertanian, dan modal resmi nonpertanian
dibagi antara rumah tangga berikut pendapatan rumah tangga di HIEs; Pendapatan peternakan
perpecahan menyusul nilai modal ternak milik rumah tangga di HIEs;
dan tanah air dan pendapatan dibagi di antara rumah tangga berikut DNN.
Penghasilan dari modal nonpertanian formal (yang mencakup kembali ke selfemployed
tenaga kerja di kegiatan informal sektor) dibagi antara rumah tangga di pedesaan dan perkotaan,
gunakan sebagai proxy pangsa penduduk pedesaan di total populasi sebagai informasi
oleh HIEs (67%). Perpecahan lanjut di rumah tangga pedesaan menggunakan pendapatan dilaporkan
dari perusahaan non pertanian pada survei rumah tangga pedesaan (PRHS) dan rumah tangga diperbarui
total populasi (HIEs). Sisanya (33%) pendapatan upah nonpertanian
dialokasikan antara tidak miskin perkotaan dan rumah tangga miskin menyusul DNN.4 Dalam
tidak adanya informasi rinci dan dapat diandalkan, pengembalian modal pertanian dibagi
antara rumah tangga secara proporsional dengan pendapatan tanah mereka, dan transfer publik dan pengiriman uang
untuk rumah tangga informasi dalam makro-SAM dialokasikan di antara rumah tangga di
proporsional dengan jumlah pengeluaran mereka.
Konsumsi swasta akhir dari setiap komoditas dibagi di antara (18) rumah tangga
kelompok menggunakan HIEs. Kami berasumsi bahwa rumah tangga yang lebih beruntung dapat
menyimpan bagian yang lebih rendah dari pendapatan mereka. Sebuah relatif tinggi (15%) tingkat tabungan digunakan
sebagai sebelumnya untuk menengah / peternakan besar dan rumah tangga nonpertanian (kuintil 3 sampai 5), dan
yang relatif rendah (7%) tingkat tabungan diasumsikan untuk rumah tangga yang tersisa kecuali
untuk "urban lainnya" rumah tangga (kuintil 3 sampai 5), account yang juga menangkap
tabungan perusahaan. Untuk kategori rumah tangga terakhir ini, tingkat tabungan ditentukan
residually dari tabungan swasta domestik tokoh dalam makro-SAM (37,5%).
tiga faktor (tenaga kerja, modal, dan tanah) yang pertama seimbang proto-SAM ke
set lengkap faktor dan rumah tangga dari SAM, kita mengambil langkah-langkah berikut. itu
nilai tambah dari setiap kegiatan dibagi di antara (27) faktor menggunakan saham ini
di DNN, pada gilirannya sebagian diinformasikan oleh Survei Rumah Tangga Pedesaan Pakistan (PRHS)
(Pakistan Institute of Pembangunan Ekonomi 2001).
Setelah ini, mengenai pembayaran dari faktor untuk institusi, pembayaran dari modal
kepada pemerintah dan bukan penduduk diambil langsung dari makro-SAM dan
dikaitkan dengan modal formal. Matriks pendapatan rumah tangga dibagi sebagai berikut.
Pendapatan rumah tangga dari tenaga kerja, modal pertanian, dan modal resmi nonpertanian
dibagi antara rumah tangga berikut pendapatan rumah tangga di HIEs; Pendapatan peternakan
perpecahan menyusul nilai modal ternak milik rumah tangga di HIEs;
dan tanah air dan pendapatan dibagi di antara rumah tangga berikut DNN.
Penghasilan dari modal nonpertanian formal (yang mencakup kembali ke selfemployed
tenaga kerja di kegiatan informal sektor) dibagi antara rumah tangga di pedesaan dan perkotaan,
gunakan sebagai proxy pangsa penduduk pedesaan di total populasi sebagai informasi
oleh HIEs (67%). Perpecahan lanjut di rumah tangga pedesaan menggunakan pendapatan dilaporkan
dari perusahaan non pertanian pada survei rumah tangga pedesaan (PRHS) dan rumah tangga diperbarui
total populasi (HIEs). Sisanya (33%) pendapatan upah nonpertanian
dialokasikan antara tidak miskin perkotaan dan rumah tangga miskin menyusul DNN.4 Dalam
tidak adanya informasi rinci dan dapat diandalkan, pengembalian modal pertanian dibagi
antara rumah tangga secara proporsional dengan pendapatan tanah mereka, dan transfer publik dan pengiriman uang
untuk rumah tangga informasi dalam makro-SAM dialokasikan di antara rumah tangga di
proporsional dengan jumlah pengeluaran mereka.
Konsumsi swasta akhir dari setiap komoditas dibagi di antara (18) rumah tangga
kelompok menggunakan HIEs. Kami berasumsi bahwa rumah tangga yang lebih beruntung dapat
menyimpan bagian yang lebih rendah dari pendapatan mereka. Sebuah relatif tinggi (15%) tingkat tabungan digunakan
sebagai sebelumnya untuk menengah / peternakan besar dan rumah tangga nonpertanian (kuintil 3 sampai 5), dan
yang relatif rendah (7%) tingkat tabungan diasumsikan untuk rumah tangga yang tersisa kecuali
untuk "urban lainnya" rumah tangga (kuintil 3 sampai 5), account yang juga menangkap
tabungan perusahaan. Untuk kategori rumah tangga terakhir ini, tingkat tabungan ditentukan
residually dari tabungan swasta domestik tokoh dalam makro-SAM (37,5%).
3.4 Menyeimbangkan Final SAM
Setelah
serangkaian penyesuaian pada bagian-bagian yang kurang dapat diandalkan
rekening rumah tangga
(pendapatan rumah tangga modal informal dan pengeluaran rumah tangga non-pangan) berdasarkan
konsultasi dengan tenaga ahli lokal untuk mengurangi ketidakseimbangan di tingkat rumah tangga untuk
kurang dari 30 persen dari rata-rata antara total pendapatan dan total pengeluaran,
silang entropy kode menyeimbangkan dijalankan, memaksakan sekali lagi serangkaian kontrol
hadir dalam makro-SAM. Ini adalah langkah terakhir dalam estimasi seimbang, macroconsistent,
dan sebagian besar terpilah SAM yang menangkap struktur ekonomi
negara dengan cara yang diperbarui dan dengan tingkat signifikan detail.
(pendapatan rumah tangga modal informal dan pengeluaran rumah tangga non-pangan) berdasarkan
konsultasi dengan tenaga ahli lokal untuk mengurangi ketidakseimbangan di tingkat rumah tangga untuk
kurang dari 30 persen dari rata-rata antara total pendapatan dan total pengeluaran,
silang entropy kode menyeimbangkan dijalankan, memaksakan sekali lagi serangkaian kontrol
hadir dalam makro-SAM. Ini adalah langkah terakhir dalam estimasi seimbang, macroconsistent,
dan sebagian besar terpilah SAM yang menangkap struktur ekonomi
negara dengan cara yang diperbarui dan dengan tingkat signifikan detail.
4 Struktur Ekonomi Pakistan: Pengamatan dari SAM
Struktur nilai tambah (Tabel 7)
adalah karakteristik dari ekonomi
semi-industri
dengan pangsa relatif rendah pertanian (20%) dan saham besar industri dan
dengan pangsa relatif rendah pertanian (20%) dan saham besar industri dan
jasa (27% dan 53%, masing-masing). Account
ternak selama lebih dari setengah
nilai tambah di sektor pertanian. Sebagian besar produksi industri sangat
terkait dengan pertanian, termasuk gandum, beras dan gula penggilingan, dan produksi tekstil
(terkait dengan kapas) .5 Perdagangan (grosir dan eceran) dan transportasi menghasilkan lebih dari
setengah dari nilai tambah dalam pelayanan. Ekspor adalah bagian yang relatif rendah dari total output
(6,5%); impor terkonsentrasi di sektor industri (termasuk produk minyak bumi,
bagian dari sektor pertambangan) dan jasa swasta (khususnya layanan bisnis).
Tabel 8 menunjukkan komposisi nilai tambah di sektor. untuk pertanian
produk, tanah merupakan komponen terbesar dari nilai tambah. Kegiatan manufaktur bergantung
berat pada ibu formal, sedangkan tenaga kerja dan modal lainnya yang penting bagi sebagian besar
jasa.
Petani besar dan menengah di Pakistan mendapatkan bagian besar dari pendapatan mereka dari
tanah (Tabel 9). Namun, petani kecil dan tidak memiliki lahan bergantung pada tenaga kerja, ternak, dan lainnya
modal untuk sebagian besar pendapatan mereka. Nonpertanian pedesaan dan rumah tangga perkotaan mengandalkan sebagian besar pada
tenaga kerja dan modal lainnya sebagai sumber pendapatan.
Pentingnya pendapatan pertanian oleh kelompok rumah tangga umumnya lebih rendah di
SAM baru daripada di PRHS dari 2001/2002, menunjukkan bahwa rumah tangga memiliki
lebih diversifikasi sumber pendapatan daripada yang diungkapkan oleh PRHS data (Tabel 10). ini adalah
konsisten dengan kecenderungan diversifikasi pendapatan pedesaan ditemukan menggunakan berbeda
bentang HIEs: pendapatan dari produksi tanaman sebagai bagian dari total pendapatan di pedesaan
Pakistan adalah 22,9% di HIEs 2001/2002 dan 21,5% di HIEs 2007/2008. Tambahan lagi,
PRHS 2000/2001 memiliki modul yang relatif rinci pada produksi pertanian, yang
mungkin memungkinkan untuk menangkap pendapatan pertanian yang ada sampai batas yang lebih besar. itu
SAM juga menunjukkan bahwa perhitungan pendapatan pertanian untuk bagian besar dari pendapatan
petani-terutama untuk menengah dan besar peternakan-yang konsisten dengan PRHS
Data.
nilai tambah di sektor pertanian. Sebagian besar produksi industri sangat
terkait dengan pertanian, termasuk gandum, beras dan gula penggilingan, dan produksi tekstil
(terkait dengan kapas) .5 Perdagangan (grosir dan eceran) dan transportasi menghasilkan lebih dari
setengah dari nilai tambah dalam pelayanan. Ekspor adalah bagian yang relatif rendah dari total output
(6,5%); impor terkonsentrasi di sektor industri (termasuk produk minyak bumi,
bagian dari sektor pertambangan) dan jasa swasta (khususnya layanan bisnis).
Tabel 8 menunjukkan komposisi nilai tambah di sektor. untuk pertanian
produk, tanah merupakan komponen terbesar dari nilai tambah. Kegiatan manufaktur bergantung
berat pada ibu formal, sedangkan tenaga kerja dan modal lainnya yang penting bagi sebagian besar
jasa.
Petani besar dan menengah di Pakistan mendapatkan bagian besar dari pendapatan mereka dari
tanah (Tabel 9). Namun, petani kecil dan tidak memiliki lahan bergantung pada tenaga kerja, ternak, dan lainnya
modal untuk sebagian besar pendapatan mereka. Nonpertanian pedesaan dan rumah tangga perkotaan mengandalkan sebagian besar pada
tenaga kerja dan modal lainnya sebagai sumber pendapatan.
Pentingnya pendapatan pertanian oleh kelompok rumah tangga umumnya lebih rendah di
SAM baru daripada di PRHS dari 2001/2002, menunjukkan bahwa rumah tangga memiliki
lebih diversifikasi sumber pendapatan daripada yang diungkapkan oleh PRHS data (Tabel 10). ini adalah
konsisten dengan kecenderungan diversifikasi pendapatan pedesaan ditemukan menggunakan berbeda
bentang HIEs: pendapatan dari produksi tanaman sebagai bagian dari total pendapatan di pedesaan
Pakistan adalah 22,9% di HIEs 2001/2002 dan 21,5% di HIEs 2007/2008. Tambahan lagi,
PRHS 2000/2001 memiliki modul yang relatif rinci pada produksi pertanian, yang
mungkin memungkinkan untuk menangkap pendapatan pertanian yang ada sampai batas yang lebih besar. itu
SAM juga menunjukkan bahwa perhitungan pendapatan pertanian untuk bagian besar dari pendapatan
petani-terutama untuk menengah dan besar peternakan-yang konsisten dengan PRHS
Data.
5 Pendapatan Analisis Multiplier
Untuk menggambarkan penggunaan SAM, kita menggunakan analisis
pengganda pendapatan. untuk menangkap
produksi dan konsumsi hubungan, dengan mempertimbangkan kekakuan pasokan
hadir di Pakistan, kami menggunakan model semi-input-output dengan hubungan linear dibatasi
antara jumlah dalam model dan harga tetap. Dalam pendekatan ini, sektor
diklasifikasikan menjadi dua kelompok: mereka yang pasokan dibatasi dan mereka yang
pasokan responsif. Tanggapan output hanya diperbolehkan di sektor pasokan responsif.
Untuk model ini untuk menghasilkan pendekatan yang sesuai realitas, pasokan-dibatasi
sektor harus sesuai dengan barang yang dapat diperdagangkan. Oleh karena itu, dalam pendekatan kita ikuti, yang
ketidakseimbangan antara pasokan dan permintaan di sektor ini akan diselesaikan melalui perubahan dalam jaring
ekspor.
The starting point is the sector-specific equilibrium conditions, that is, xc(1 +
produksi dan konsumsi hubungan, dengan mempertimbangkan kekakuan pasokan
hadir di Pakistan, kami menggunakan model semi-input-output dengan hubungan linear dibatasi
antara jumlah dalam model dan harga tetap. Dalam pendekatan ini, sektor
diklasifikasikan menjadi dua kelompok: mereka yang pasokan dibatasi dan mereka yang
pasokan responsif. Tanggapan output hanya diperbolehkan di sektor pasokan responsif.
Untuk model ini untuk menghasilkan pendekatan yang sesuai realitas, pasokan-dibatasi
sektor harus sesuai dengan barang yang dapat diperdagangkan. Oleh karena itu, dalam pendekatan kita ikuti, yang
ketidakseimbangan antara pasokan dan permintaan di sektor ini akan diselesaikan melalui perubahan dalam jaring
ekspor.
The starting point is the sector-specific equilibrium conditions, that is, xc(1 +
tcc) =_c
_ zcc
_ +_h cch +gc +ic
+ec, where xc is precommodity-tax gross output,
tcc is commodity tax
rate, zcc
_ is intermediate demand of good c
by sector c
_, cch
is household consumption of good c
by household h, gc is public consumption of
good c, ic is investment (fixed and change in stock) demand for good c, and ec is
net export of good c.
Intermediate and factor demand are assumed to be proportional
to output production, that is, zcc
_ = acc
_xc
_ and vf c
_ = af c
_xc
_ , where acc
_ and af c
_
are the requirements of
intermediate input c
_ and factor f to produce
a unit of c.
Household consumption is given by
cch = θch(1−thh)yh, where yh is pretax income
of household h, thh is
the corresponding tax rate, and θch is the share of post-tax
income of household h spent
on commodity c. Finally, pretax household income is the
sum of factor income and
transfers received by the household from other agents, that
is, yh =_f ahf vf +trh,
with vf =_c vf c, and ahf being the share of household h
in the income of factor f .
Replacing the intermediate and
factor demand and household demand function
in the equilibrium condition, we
find that xc(1 + tcc) =_c
_(acc
_xc
_ ) +_h
{θch(1 −
thh)[_f (ahf (_c
_ af c
_xc
_ )) + trh]} + gc
+ ic + ec, which can be solved either for
xc (demand-constrained
sector) or for ec (supply-constrained sector), fixing either ec
(demand-constrained sector) or xc (supply-constrained
sector).
Kami melakukan serangkaian simulasi di mana suntikan konstan diterapkan pada
Ekonomi (100 miliar rupee pada tahun), baik untuk memasok (supply-dibatasi
Sektor) atau permintaan ekspor neto (sektor tersisa) .Kami menjalankan simulasi memfokuskan
injeksi hanya pada tanaman, di mana setiap tanaman menerima proporsi total injeksi
berdasarkan sahamnya dalam total nilai tambah dari tanaman. Kami kemudian melakukan hal yang sama untuk ternak,
industri, jasa, dan semua sektor, dengan total lima simulasi. Akhirnya, kita membagi
perubahan mutlak dalam nilai output dengan suntikan, mendapatkan pengganda output yang
ditunjukkan pada Tabel 11. Semua pengganda output yang agregat berada di kisaran 1,1-1,4,
dengan ternak dan industri yang memiliki pengganda output tertinggi. Multiplier ini
jauh di bawah pengganda ditemukan untuk India oleh Pal et al. (2012), mungkin
mencerminkan fakta bahwa analisis mereka mengasumsikan adanya kekakuan pasokan, yang
kita berusaha untuk menangkap sini. Perkiraan kami selaras dengan 1,5 nilai tambah multiplier
dilaporkan dalam Dorosh et al. (2003), Haggblade et al. (1991), dan Mellor (1995).
Seperti yang diharapkan, pengganda output terbesar di sektor mana injeksi mengambil
Tempat (diagonal utama dari tabel). Kami juga menemukan bahwa efek langsung yang lebih besar dari
Kami melakukan serangkaian simulasi di mana suntikan konstan diterapkan pada
Ekonomi (100 miliar rupee pada tahun), baik untuk memasok (supply-dibatasi
Sektor) atau permintaan ekspor neto (sektor tersisa) .Kami menjalankan simulasi memfokuskan
injeksi hanya pada tanaman, di mana setiap tanaman menerima proporsi total injeksi
berdasarkan sahamnya dalam total nilai tambah dari tanaman. Kami kemudian melakukan hal yang sama untuk ternak,
industri, jasa, dan semua sektor, dengan total lima simulasi. Akhirnya, kita membagi
perubahan mutlak dalam nilai output dengan suntikan, mendapatkan pengganda output yang
ditunjukkan pada Tabel 11. Semua pengganda output yang agregat berada di kisaran 1,1-1,4,
dengan ternak dan industri yang memiliki pengganda output tertinggi. Multiplier ini
jauh di bawah pengganda ditemukan untuk India oleh Pal et al. (2012), mungkin
mencerminkan fakta bahwa analisis mereka mengasumsikan adanya kekakuan pasokan, yang
kita berusaha untuk menangkap sini. Perkiraan kami selaras dengan 1,5 nilai tambah multiplier
dilaporkan dalam Dorosh et al. (2003), Haggblade et al. (1991), dan Mellor (1995).
Seperti yang diharapkan, pengganda output terbesar di sektor mana injeksi mengambil
Tempat (diagonal utama dari tabel). Kami juga menemukan bahwa efek langsung yang lebih besar dari
efek tidak langsung, bahwa
sebagian besar efek tidak langsung terkonsentrasi di layanan
Sektor (pemasok signifikan terhadap sektor lain, terutama dalam hal perdagangan dan
transportasi), 6 dan bahwa injeksi di sektor jasa memiliki pengganda output terendah
untuk seluruh perekonomian.
Suntikan ini secara signifikan mengubah distribusi pendapatan antara rumah tangga
mengingat struktur ekonomi Pakistan, sebagai pengganda pendapatan
Tabel 12 menunjukkan. Sebuah injeksi langsung di sektor tanaman terutama manfaat kecil dan
menengah / peternakan besar di Punjab, di mana bagian besar dari produksi tanaman terkonsentrasi
(terutama gandum, kapas, dan hortikultura). Produksi yang lebih tinggi dari ternak
terutama menguntungkan pertanian kecil di Punjab-yang menerima sekitar 38 persen
Total pendapatan dan ternak, pada tingkat lebih rendah, tiga kuintil perkotaan
sektor, yang memiliki sebagian besar ibukota formal yang digunakan di sektor peternakan. suntikan
di sektor industri menyebabkan signifikan impor yang lebih tinggi dari minyak bumi dan
barang-barang manufaktur, mengarah pada berkurangnya jumlah pengganda pendapatan rumah tangga (hanya
0,44) dan manfaat terutama untuk tiga kuintil sektor perkotaan, yang
memiliki sebagian besar saham. Mengingat bahwa layanan menggunakan tenaga kerja terampil dalam waktu yang relatif
Cara intensif (dibandingkan dengan sektor lain) dan bahwa sebagian besar tenaga kerja terampil ditemukan
di tiga kuintil dari nonpertanian pedesaan dan kelompok sosial ekonomi perkotaan, sebuah
injeksi di sektor jasa menguntungkan kelompok ini pada khususnya. Akhirnya, mengingat
bagian besar dari sektor jasa dalam perekonomian Pakistan (53% dari nilai tambah),
suntikan umum juga berakhir manfaat khususnya kedua sosial ekonomi
kelompok, meskipun peternakan kecil Punjab manfaat sampai batas tertentu juga.
Sektor (pemasok signifikan terhadap sektor lain, terutama dalam hal perdagangan dan
transportasi), 6 dan bahwa injeksi di sektor jasa memiliki pengganda output terendah
untuk seluruh perekonomian.
Suntikan ini secara signifikan mengubah distribusi pendapatan antara rumah tangga
mengingat struktur ekonomi Pakistan, sebagai pengganda pendapatan
Tabel 12 menunjukkan. Sebuah injeksi langsung di sektor tanaman terutama manfaat kecil dan
menengah / peternakan besar di Punjab, di mana bagian besar dari produksi tanaman terkonsentrasi
(terutama gandum, kapas, dan hortikultura). Produksi yang lebih tinggi dari ternak
terutama menguntungkan pertanian kecil di Punjab-yang menerima sekitar 38 persen
Total pendapatan dan ternak, pada tingkat lebih rendah, tiga kuintil perkotaan
sektor, yang memiliki sebagian besar ibukota formal yang digunakan di sektor peternakan. suntikan
di sektor industri menyebabkan signifikan impor yang lebih tinggi dari minyak bumi dan
barang-barang manufaktur, mengarah pada berkurangnya jumlah pengganda pendapatan rumah tangga (hanya
0,44) dan manfaat terutama untuk tiga kuintil sektor perkotaan, yang
memiliki sebagian besar saham. Mengingat bahwa layanan menggunakan tenaga kerja terampil dalam waktu yang relatif
Cara intensif (dibandingkan dengan sektor lain) dan bahwa sebagian besar tenaga kerja terampil ditemukan
di tiga kuintil dari nonpertanian pedesaan dan kelompok sosial ekonomi perkotaan, sebuah
injeksi di sektor jasa menguntungkan kelompok ini pada khususnya. Akhirnya, mengingat
bagian besar dari sektor jasa dalam perekonomian Pakistan (53% dari nilai tambah),
suntikan umum juga berakhir manfaat khususnya kedua sosial ekonomi
kelompok, meskipun peternakan kecil Punjab manfaat sampai batas tertentu juga.
6 Kesimpulan
Makalah
ini telah
memberikan peneliti masa depan
struktur ekonomi dengan model
membangun SAM, yaitu, database negeri yang unik untuk digunakan dalam analisis struktural.
Hal ini juga diterapkan model ini untuk penyelidikan empiris dari struktur ekonomi
Pakistan. Dengan demikian, karya ini merupakan upaya untuk memberikan referensi yang berguna dan sumber daya
untuk akademisi berkaitan dengan struktur ekonomi, terutama yang dari Pakistan.
membangun SAM, yaitu, database negeri yang unik untuk digunakan dalam analisis struktural.
Hal ini juga diterapkan model ini untuk penyelidikan empiris dari struktur ekonomi
Pakistan. Dengan demikian, karya ini merupakan upaya untuk memberikan referensi yang berguna dan sumber daya
untuk akademisi berkaitan dengan struktur ekonomi, terutama yang dari Pakistan.
Menggunakan berbagai sumber informasi,
kami telah membangun SAM diperbarui untuk Pakistan
yang benar-benar konsisten dengan angka makro ekonomi bagi negara dan yang
sangat terpilah, memungkinkan untuk analisis distribusi rinci tentang ekonomi
struktur country.7 pendekatan yang disajikan ke gedung SAM dimotivasi oleh
informasi pendekatan teori estimasi (Hakim dan Mittelhammer 2012) yang
mengambil pandangan Bayesian dari efisiensi penggunaan informasi: "Gunakan semua informasi
Anda memiliki, tapi jangan menganggap informasi yang Anda tidak memiliki. "
SAM ini memberikan detil yang kaya dan diperbarui pada pola pendapatan dan pengeluaran
sektor produksi, faktor produksi, dan rumah tangga dari Pakistan
ekonomi, yang mencerminkan secara signifikan heterogenitas pendapatan dan pengeluaran
Komposisi rumah tangga domestik dan, sebagai hasilnya, memungkinkan distribusi
Efek dari perubahan komposisi output ekonomi untuk ditelusuri. SAM
menyoroti serangkaian karakteristik yang relevan dari ekonomi Pakistan. Ternak
(10,5% dari ekonomi) dan perdagangan (18,4% dari perekonomian) sektor yang terbukti
menjadi kontributor yang signifikan terhadap total nilai tambah dalam negeri. Untuk produk pertanian,
tanah, tidak mengejutkan, komponen terbesar dari nilai tambah. Pabrik
Kegiatan sangat tergantung pada modal formal, sedangkan tenaga kerja dan modal lainnya yang penting
untuk sebagian besar layanan. Petani besar dan menengah di Pakistan mendapatkan bagian besar
pendapatan mereka dari tanah. Namun, petani kecil dan tidak memiliki lahan bergantung pada tenaga kerja, ternak,
dan modal lainnya untuk sebagian besar pendapatan mereka. Nonpertanian pedesaan dan perkotaan rumah tangga mengandalkan
sebagian besar pada tenaga kerja dan modal lainnya sebagai sumber pendapatan.
Analisis pengganda Pendapatan Kami kemudian melakukan Menangkap Produksi
Dan Hubungan konsumsi hearts Perekonomian. Mencari Google Artikel mempertimbangkan kekakuan pasokan
Hadir di Pakistan, kami Model menggunakan semi-input-output. Hasil menunjukkan bahwa Langsung
Efek Hobi gede Dari Efek TIDAK Langsung Dan bahwa sebagian gede Dari Efek TIDAK Langsung Adalah
terkonsentrasi di LAYANAN sector.8 Injeksi di disektor jasa memiliki Terendah
pengganda keluaran UNTUK Seluruh Perekonomian. Akhirnya, analisis menunjukkan bahwa suntikan Kami
menyebabkan Perubahan Pendapatan Yang BERBEDA di Seluruh Kelompok Sosial Ekonomi, Akibat Langsung
heterogenitas hearts Pendapatan Dari Kelompok Suami Yang negeri tersebut. Database Kami memperkirakan Menangkap.
yang benar-benar konsisten dengan angka makro ekonomi bagi negara dan yang
sangat terpilah, memungkinkan untuk analisis distribusi rinci tentang ekonomi
struktur country.7 pendekatan yang disajikan ke gedung SAM dimotivasi oleh
informasi pendekatan teori estimasi (Hakim dan Mittelhammer 2012) yang
mengambil pandangan Bayesian dari efisiensi penggunaan informasi: "Gunakan semua informasi
Anda memiliki, tapi jangan menganggap informasi yang Anda tidak memiliki. "
SAM ini memberikan detil yang kaya dan diperbarui pada pola pendapatan dan pengeluaran
sektor produksi, faktor produksi, dan rumah tangga dari Pakistan
ekonomi, yang mencerminkan secara signifikan heterogenitas pendapatan dan pengeluaran
Komposisi rumah tangga domestik dan, sebagai hasilnya, memungkinkan distribusi
Efek dari perubahan komposisi output ekonomi untuk ditelusuri. SAM
menyoroti serangkaian karakteristik yang relevan dari ekonomi Pakistan. Ternak
(10,5% dari ekonomi) dan perdagangan (18,4% dari perekonomian) sektor yang terbukti
menjadi kontributor yang signifikan terhadap total nilai tambah dalam negeri. Untuk produk pertanian,
tanah, tidak mengejutkan, komponen terbesar dari nilai tambah. Pabrik
Kegiatan sangat tergantung pada modal formal, sedangkan tenaga kerja dan modal lainnya yang penting
untuk sebagian besar layanan. Petani besar dan menengah di Pakistan mendapatkan bagian besar
pendapatan mereka dari tanah. Namun, petani kecil dan tidak memiliki lahan bergantung pada tenaga kerja, ternak,
dan modal lainnya untuk sebagian besar pendapatan mereka. Nonpertanian pedesaan dan perkotaan rumah tangga mengandalkan
sebagian besar pada tenaga kerja dan modal lainnya sebagai sumber pendapatan.
Analisis pengganda Pendapatan Kami kemudian melakukan Menangkap Produksi
Dan Hubungan konsumsi hearts Perekonomian. Mencari Google Artikel mempertimbangkan kekakuan pasokan
Hadir di Pakistan, kami Model menggunakan semi-input-output. Hasil menunjukkan bahwa Langsung
Efek Hobi gede Dari Efek TIDAK Langsung Dan bahwa sebagian gede Dari Efek TIDAK Langsung Adalah
terkonsentrasi di LAYANAN sector.8 Injeksi di disektor jasa memiliki Terendah
pengganda keluaran UNTUK Seluruh Perekonomian. Akhirnya, analisis menunjukkan bahwa suntikan Kami
menyebabkan Perubahan Pendapatan Yang BERBEDA di Seluruh Kelompok Sosial Ekonomi, Akibat Langsung
heterogenitas hearts Pendapatan Dari Kelompok Suami Yang negeri tersebut. Database Kami memperkirakan Menangkap.
bersaing kepentingan
Para penulis menyatakan bahwa mereka tidak memiliki
kepentingan bersaing.
Appendix:
Sectors in the Input–Output Matrix
1 Crops: Rice (paddy)
2 Crops: Wheat
3 Crops: Cotton (seed cotton)
4 Crops: Sugarcane
5 Crops: Tobacco
6 Crops: Other crops
7 Crops: Pulses and grams
8 Crops: Potatoes
9 Crops: Fruits
10 Crops: Vegetables and other
condiments
11 Crops: Oil seeds
12 Crops: Other
13 Livestock
14 Forestry
15 Fisheries
16 Mining: Coal
17 Mining: Crude oil and natural
gas
18 Mining: Other minerals
19 MF: Vegetable oils, etc.
20 MF: Milling
21 MF: Bakery products
22 MF: Sugar
23 MF: Other food products
24 MF: Beverages
25 MF: Cigarettes, tobacco
26 MF: Ginned cotton (lint)
27 MF: Cotton yarn
28 MF: Cotton cloth
29 MF: Art silk
30 MF: Made-up textile goods
31 MF: Knitwear
32 MF: Carpets
33 MF: Garments
34 MF: Other textile products
35 MF: Leather, leather products
36 MF: Footwear
37 MF: Wood, wooden products,
furniture
38 MF: Paper, paper products
39 MF: Pharmaceutics
40 MF: Fertilizers and pesticides
41 MF: Chemicals: Consumer
products
42 MF: Refined petroleum
43 MF: Rubber and plastic
products
44 MF: Other chemicals
45 MF: Bricks, tiles
46 MF: Cement
47 MF: Other nonmetallic mineral
products
48 MF: Basic metal products
49 MF: Other metal products
50 MF: Other nonelectrical machinery
51 MF: Electrical equipment, etc.
51 MF: Electrical equipment, etc.
52 MF: Other transport equipment
53 MF: Surgical instruments
54 MF: Handicrafts
55 MF: Sports goods
56 MF: Jewelry (precious metal)
57 MF: Other manufacturing
products
58 Electricity and water works
59 Gas supply
60 Construction: Buildings and
land improvement
61 Trade: Wholesale
62 Trade: Retail
63 Hotel and restaurant services
64 Transport: Railway
65 Transport: Road
66 Transport: Water
67 Transport: Air
68 Transport: Other and storage
69 Communication services
70 Banking: Central monetary
authority
71 Banking: Other monetary
institutions
72 Banking: Other credit
institutions
73 Banking: Nominal product
74 Insurance
75 Real estate services
76 Imputed rent (owner-occupied
dwellings)
77 Business services
78 Public administration and
defense
79 Education
80 Healthcare
81 Other social and cultural
services
82 Personal and household services
References
Agricultural Prices
Commission (2003) Pakistan price statistics 2002–03. Agricultural Prices
Commission,
Islamabad, Pakistan
Agricultural Prices
Commission (2009) Pakistan price statistics 2008–09. Agricultural Prices
Commission,
Islamabad, Pakistan
Debowicz D (2010)
Modelling trade and financial liberalisation effects for Argentina. PhD thesis,
University
of Sussex, UK
Dorosh P, Niazi MK,
Nazli H (2003) Distributional impacts of agricultural growth in Pakistan: a
multiplier
analysis. Pak Dev Rev
42(3):249–275
Dorosh P, Niazi MK,
Nazli H (2004) A social accounting matrix for Pakistan, 2001-02: methodology
and
results. Pakistan
Institute of Development Economics, Islamabad, Pakistan
FBR (Federal Board of
Revenue) (2008) Pakistan customs tariff 2007–08. http://download1.fbr.gov.pk/
Docs/20101181511252278TarrifChapter1-972007-2008.pdf
and http://download1.fbr.gov.pk/Docs/
201011815112643390TarrifChapter98-992007-2008.pdf.
Accessed February 15, 2012
Journal of Economic
Structures (2013) 2:4 Page 25 of 25
FBS (Federal Bureau
of Statistics) (1991) Input–output matrix 1991. Federal Bureau of Statistics,
Islamabad,
Pakistan
FBS (Federal Bureau
of Statistics) (1993) Social accounting matrix for 1984–85. Federal Bureau of
Statistics,
Islamabad, Pakistan
FBS (Federal Bureau
of Statistics) (2001) Survey on community and personal services. Federal Bureau
of
Statistics,
Islamabad, Pakistan
FBS (Federal Bureau
of Statistics) (2002) Study on wholesale and retail trade, hotels and
restaurants in
Pakistan. Federal
Bureau of Statistics, Islamabad, Pakistan
FBS (Federal Bureau
of Statistics) (2004) National accounts of Pakistan: rebasing from 1980–81 to
1999–
2000. Federal Bureau
of Statistics, Islamabad, Pakistan
FBS (Federal Bureau
of Statistics) (2006) Census of manufacturing industries 2005–06. Federal
Bureau
of Statistics,
Islamabad, Pakistan
FBS (Federal Bureau
of Statistics) (2008) Household Income and Expenditure Survey (HIES) 2007–08.
Federal Bureau of
Statistics, Islamabad, Pakistan
Golan A, Judge G,
Miller D (1996) Maximum entropy econometrics: robust estimation with limited
data.
Wiley, New York
Golan A, Judge G,
Robinson S (1994) Recovering information from incomplete or partial
multisectoral
economic data. Rev
Econ Stat 76(3):541–549
Haggblade S, Hammer
J, Hazell P (1991) Modeling agricultural growth multipliers. Am J Agric Econ
73(2):361–374
IMF (International
Monetary Fund) (2010) Pakistan. IMF country report no. 10/158, IMF, Washington,
DC
Judge G, Mittelhammer
R (2012) An information theoretic approach to econometrics. Cambridge
University
Press, Cambridge
Mellor JW (1995)
Agriculture on the road to industrialization. Johns Hopkins University Press,
Baltimore
Pakistan Institute of
Development Economics (1985) A social accounting matrix of Pakistan for
1979–80.
Pakistan Institute of
Development Economics, Islamabad, Pakistan
Pakistan Institute of
Development Economics (2001) Pakistan rural household survey 2001. Pakistan
Institute
of Development
Economics, Islamabad, Pakistan
Pakistan, Ministry of
Commerce (2011) Monthly statements showing exports and imports of select
commodities
2010–11. http://www.commerce.gov.pk/trade-statistics.
Accessed February 15, 2012
Pakistan, Ministry of
Finance (2009) Economic survey 2008–09. Ministry of Finance, Islamabad,
Pakistan
Pakistan, Ministry of
Food and Agriculture (2009) Agricultural statistics of Pakistan 2008–09.
Ministry of
Food and Agriculture,
Islamabad, Pakistan
Pal BD, Pohit S, Roy
J (2012) Social accounting matrix for India. Econ Syst Res 24(1):77–99
PBS (Pakistan Bureau
of Statistics) (2012) Gross national product of Pakistan (at current factor
cost) 2007–
08 data. http://pbs.gov.pk/sites/default/files/national_accounts/tables/table4.pdf.
Accessed February
15, 2012
Robinson S, Cattaneo
A, El-SaidM(2001) Updating and estimating a social accounting matrix using
cross
entropy methods. Econ
Syst Res 13(1):47–64
Siddiqui R, Iqbal Z
(1999) Social accounting matrix of Pakistan for 1989–90. Pakistan Institute of
Development
Economics, Islamabad,
Pakistan
State Bank of
Pakistan (2010) Handbook of statistics on Pakistan economy. State Bank of
Pakistan,
Karachi, Pakistan
UNCTAD (United
Nations Conference on Trade and Development) (2008) Statistics. http://unctad.org/en/
Pages/Statistics.aspx.
Accessed March 20, 2012
Waheed A, Ezaki M
(2008) Aggregated and compact disaggregated financial social accounting matrices
for Pakistan. J Econ
Coop Among Islam Ctries 29(4):17–36
Zellner A (2004) Statistics,
econometrics, and forecasting. Cambridge University Press, Cambridge
Langganan:
Postingan (Atom)