Впровадження системних обмежень попиту і точність оцінки моделі QUAIDS на продукти для тварин в Індонезії

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.263626

Ключові слова:

обмеження, система потреби в їжі, додавання, однорідність, білок симетрії, QUAIDS, маршаліан, хіксіан, еластичність

Анотація

Демонстрація обмежень і точності оцінки має вирішальне значення, оскільки неповні обмеження зроблять неточною оцінку, і їх не можна буде використовувати для прийняття рішень. У цьому дослідженні розглядаються три основні вимоги до системи попиту: підсумовування, однорідність та симетрія. Це поточне дослідження було призначене для демонстрації обмежень та точності моделі оцінки квадратичної майже ідеальної системи попиту (QUAAIDS). Як джерело даних використовувалися результати Національного соціально-економічного дослідження Індонезії у 2016 році, в якому взяли участь загалом 291414 домогосподарств. Для процедури оцінки використовувався метод ітерованої нелінійної уявної незв’язаної регресії. Оцінка параметра використовується для розрахунку еластичності білка тварини. Результати показали, що обмеження оцінювача моделі QUAIDS, тобто, додавання, однорідність і симетрія виконані. Крім того, оцінка, зроблена за допомогою моделі QUAIDS, є достовірною та ефективною; отже, ця оцінка потенційно може використовуватися як засіб розрахунку власної та перехресної цінової еластичності, як за Маршаллом, так і за Хіксом. Крім того, деякі інші параметри, такі як ціна, доход і квадрат доходу також використовуються для розрахунку еластичності доходу. Отримані дані показують, що попит на всі тварини білки еластичний, крім яєць, які є нееластичними. Яловичина є найбільш еластичною. Згідно з результатами еластичності доходу, всі тваринні білки вважаються в Індонезії продуктами розкоші, за винятком яєць, еластичність яких за доходом менша за одиницю. Для задоволення потреб індонезійських домогосподарств у тваринному білку політика доходів більше підходить для яловичини, а цінова стратегія ефективніша для тварин білків, включаючи курку, молоко, свіжу рибу та яйця

Спонсор дослідження

  • The researchers express great appreciation to the Central Bureau of Statistics Indonesia, who have served well in purchasing data.

Біографії авторів

Atiek Iriany, Brawijaya University

Doctor of Statistics

Department of Statistics

Jeky Sui, University of San Pedro

Master

Deparment of Statistic

Ratya Anindita, Brawijaya University

Doctor of Agricultural Socio-Economics, Professor of Agriculture Economics

Department of Socio-Economics

Nikmatul Khoiriyah, University of Islam Malang

Doctor of Socio-Economics

Department of Agribusiness

Ana Sa’diyah, University of Tribhuwana Tungga Dewi

Doctor of Socio-Economics

Department of Agribusiness

Посилання

  1. Carletto, C., Zezza, A., Banerjee, R. (2013). Towards better measurement of household food security: Harmonizing indicators and the role of household surveys. Global Food Security, 2 (1), 30–40. doi: https://doi.org/10.1016/j.gfs.2012.11.006
  2. Jackson, T., Marks, N. (1999). Consumption, sustainable welfare and human needs – with reference to UK expenditure patterns between 1954 and 1994. Ecological Economics, 28 (3), 421–441. doi: https://doi.org/10.1016/s0921-8009(98)00108-6
  3. Khoiriyah, N., Anindita, R., Hanani, N., Wahib Muhaimin, A. (2020). Impacts of rising animal food prices on demand and poverty in Indonesia. Agricultural Social Economic Journal, 20 (1), 67–78. doi: https://doi.org/10.21776/ub.agrise.2020.20.1.9
  4. Dedehouanou, S. F. A., McPeak, J. (2019). Diversify More or Less? Household Income Generation Strategies and Food Security in Rural Nigeria. The Journal of Development Studies, 56 (3), 560–577. doi: https://doi.org/10.1080/00220388.2019.1585814
  5. Harris, J., Chisanga, B., Drimie, S., Kennedy, G. (2019). Nutrition transition in Zambia: Changing food supply, food prices, household consumption, diet and nutrition outcomes. Food Security, 11 (2), 371–387. doi: https://doi.org/10.1007/s12571-019-00903-4
  6. Zanin, V., Bacchi, M. R. P., Almeida, A. T. C. de (2019). A demanda domiciliar por arroz no Brasil: abordagem por meio do sistema Quaids em 2008/2009. Revista de Economia e Sociologia Rural, 57 (2), 234–252. doi: https://doi.org/10.1590/1806-9479.2019.171853
  7. Ackah, C., Appleton, S. (2007). Food Price Changes and Consumer Welfare in Ghana in The 1990s. CREDIT Research Paper. Available at: https://www.nottingham.ac.uk/credit/documents/papers/07-03.pdf
  8. Wostbrock, J. A. G., Sharp, Z. D., Sanchez-Yanez, C., Reich, M., van den Heuvel, D. B., Benning, L. G. (2018). Calibration and application of silica-water triple oxygen isotope thermometry to geothermal systems in Iceland and Chile. Geochimica et Cosmochimica Acta, 234, 84–97. doi: https://doi.org/10.1016/j.gca.2018.05.007
  9. Wahyuni, D., Purnastuti, L., Mustofa, M. (2016). Analisis elastisitas tiga bahan pangan sumber protein hewani di Indonesia. Jurnal Economia, 12 (1), 43. doi: https://doi.org/10.21831/economia.v12i1.9544
  10. Jones, A., Mazzi, M. G. (1996). Tobacco consumption and taxation in Italy: an application of the QUAIDS model. Applied Economics, 28 (5), 595–603. doi: https://doi.org/10.1080/00036849600000039
  11. Coelho, A. B., Aguiar, D. R. D. de, Eales, J. S. (2010). Food demand in Brazil: an application of Shonkwiler & Yen Two-Step estimation method. Estudos Econômicos (São Paulo), 40 (1), 186–211. doi: https://doi.org/10.1590/s0101-41612010000100007
  12. Elijah Obayelu, A., Okoruwa, V. O., Ajani, O. I. Y. (2009). Cross‐sectional analysis of food demand in the North Central, Nigeria. China Agricultural Economic Review, 1 (2), 173–193. doi: https://doi.org/10.1108/17561370910927426
  13. Korir, L., Rizov, M., Ruto, E. (2018). Analysis of household food demand and its implications on food security in Kenya: an application of QUAIDS model. 92nd Annual Conference. Warwick University. Available at: https://ageconsearch.umn.edu/record/273474/
  14. Al-Shuaibi, A. M. (2011). An Economic Study of the Demand for Red Meat in the Kingdom of Saudi Arabia using Almost Ideal Demand System. Trends in Agricultural Economics, 4 (1), 30–40. doi: https://doi.org/10.3923/tae.2011.30.40
  15. Umaroh, R., Pangaribowo, E. H. (2020). Welfare impact of high-nutrient food price increase on Indonesian households: is there role from own-farm production? Journal of Indonesian Economy and Business, 35 (1). doi: https://doi.org/10.22146/jieb.50424
  16. Anderson, G., Blundell, R. (1983). Testing Restrictions in a Flexible Dynamic Demand System: An Application to Consumers’ Expenditure in Canada. The Review of Economic Studies, 50 (3), 397. doi: https://doi.org/10.2307/2297672
  17. Hayes, D. J., Wahl, T. I., Williams, G. W. (1990). Testing Restrictions on a Model of Japanese Meat Demand. American Journal of Agricultural Economics, 72 (3), 556–566. doi: https://doi.org/10.2307/1243024
  18. Wang, X., Dan, Z., Cui, X., Zhang, R., Zhou, S., Wenga, T. et. al. (2020). Contamination, ecological and health risks of trace elements in soil of landfill and geothermal sites in Tibet. Science of The Total Environment, 715, 136639. doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.136639
  19. Ravikumar, B., Ray, S., Eugene Savin, N. (2000). Robust Wald Tests in Sur Systems with Adding-up Restrictions. Econometrica, 68 (3), 715–719. doi: https://doi.org/10.1111/1468-0262.00129
  20. Roley, V. V. (1983). Symmetry Restrictions in a System of Financial Asset Demands: Theoretical and Empirical Results. The Review of Economics and Statistics, 65 (1), 124. doi: https://doi.org/10.2307/1924416
  21. Haag, B. R., Hoderlein, S., Pendakur, K. (2009). Testing and imposing Slutsky symmetry in nonparametric demand systems. Journal of Econometrics, 153 (1), 33–50. doi: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2009.04.003
  22. Hummels, D., Lee, K. Y. (2018). The income elasticity of import demand: Micro evidence and an application. Journal of International Economics, 113, 20–34. doi: https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2018.04.001
  23. Priyagus, P. (2016). Fungsi Permintaan Marshallian (Marshallian Demand Function). In FORUM EKONOMI, 17 (2).
  24. Faharuddin, Yunita, Mulyana, A., Yamin, M. (2019). Agricultural Households’ Food Demand: Evidence from Indonesia. Asian Journal of Agriculture and Development, 16 (2), 45–60. doi: https://doi.org/10.37801/ajad2019.16.2.3
  25. Kharisma, B., Alisjahbana, A. S., Remi, S. S., Praditya, P. (2020). Application of the Quadratic Almost Ideal Demand System (QUAIDS) Model in the Demand of the Household Animal Sourced Food in West Java. Agris on-Line Papers in Economics and Informatics, 12 (01), 23–35. doi: https://doi.org/10.7160/aol.2020.120103
  26. Jamil, A. S. (2018). Analysis of Demand for Meat Imports in Indonesia: Error Correction Approach Almost Ideal Demand System. Jurnal Pangan, 27 (1), 23–32.
  27. Ahn, Y., Lee, B. C., Lee, S. K. (2020). Analysis of Korean millennials’ travel expenditure patterns: an almost ideal demand system approach. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 25 (1), 3–14. doi: https://doi.org/10.1080/10941665.2019.1578810
  28. Lades, L. K. (2013). Explaining shapes of Engel curves: the impact of differential satiation dynamics on consumer behavior. Journal of Evolutionary Economics, 23 (5), 1023–1045. doi: https://doi.org/10.1007/s00191-013-0324-6
  29. Caro, J. C., Ng, S. W., Bonilla, R., Tovar, J., Popkin, B. M. (2017). Sugary drinks taxation, projected consumption and fiscal revenues in Colombia: Evidence from a QUAIDS model. PLOS ONE, 12 (12), e0189026. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0189026
  30. Taljaard, P. R., Alemu, Z. G., van Schalkwyk, H. D. (2004). The demand for meat in south africa: an almost ideal estimation. Agrekon, 43 (4), 430–443. doi: https://doi.org/10.1080/03031853.2004.9523659
  31. Tefera, N., Desta, M. D., Rashid, S., Kayitakire, F. (2018). A dynamic analysis of food demand patterns and habit effects: Panel evidence from rural households in Ethiopia. Journal of Agricultural Economics, 1 (1), 13.
  32. Asbi, A., Ramiah, V., Yu, X., Wallace, D., Moosa, N., Reddy, K. (2020). The determinants of recovery from the Black Saturday bushfire: demographic factors, behavioural characteristics and financial literacy. Accounting & Finance, 60 (1), 15–46. doi: https://doi.org/10.1111/acfi.12575
  33. Chelwa, G., Koch, S. F. (2019). The effect of tobacco expenditure on expenditure shares in South African households: A genetic matching approach. PLOS ONE, 14 (9), e0222000. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0222000
  34. Ikudayisi, A. A., Omotola, A. M. (2020). Complement-substitution nexus in the Nigerian diet: policy gaps in nutrition. Agricultural and Resource Economics: International Scientific E-Journal, 6 (1), 37–49. doi: https://doi.org/10.51599/are.2020.06.01.03
  35. Poi, B. P. (2012). Easy Demand-System Estimation with Quaids. The Stata Journal: Promoting Communications on Statistics and Stata, 12 (3), 433–446. doi: https://doi.org/10.1177/1536867x1201200306
  36. Martin, W., Ivanic, M. (2016). Food Price Changes, Price Insulation, and Their Impacts on Global and Domestic Poverty. Food Price Volatility and Its Implications for Food Security and Policy, 101–113. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-28201-5_5
  37. Bopape, L., Myers, R. (2007). Analysis of household demand for food in South Africa: Model selection, expenditure endogeneity, and the influence of socio-demographic effects. African Econometrics Society Annual Conference, 22.
  38. Cornish, A. R., Briley, D., Wilson, B. J., Raubenheimer, D., Schlosberg, D., McGreevy, P. D. (2020). The price of good welfare: Does informing consumers about what on-package labels mean for animal welfare influence their purchase intentions? Appetite, 148, 104577. doi: https://doi.org/10.1016/j.appet.2019.104577
  39. Riccioli, F., Moruzzo, R., Zhang, Z., Zhao, J., Tang, Y., Tinacci, L. et. al. (2020). Willingness to pay in main cities of Zheijiang provice (China) for quality and safety in food market. Food Control, 108, 106831. doi: https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2019.106831
  40. Haggblade, S., Me-Nsope, N. M., Staatz, J. M. (2017). Food security implications of staple food substitution in Sahelian West Africa. Food Policy, 71, 27–38. doi: https://doi.org/10.1016/j.foodpol.2017.06.003
  41. Dey, M. M. (2000). Analysis of demand for fish in Bangladesh. Aquaculture Economics & Management, 4 (1-2), 63–81. doi: https://doi.org/10.1080/13657300009380261
  42. Suárez-Varela, M. (2020). Modeling residential water demand: An approach based on household demand systems. Journal of Environmental Management, 261, 109921. doi: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.109921
  43. Bronnmann, J., Loy, J.-P., Schroeder, K. J. (2016). Characteristics of Demand Structure and Preferences for Wild and Farmed Seafood in Germany: An Application of QUAIDS Modeling with Correction for Sample Selection. Marine Resource Economics, 31 (3), 281–300. doi: https://doi.org/10.1086/686692
  44. Gálvez, P., Mariel, P., Hoyos, D. (2016). Aplication of the quaids model to the residential energy demand in Spain. Revista de Economia Aplicada, 24 (72).
  45. Ananta, P., Jayanti, D., Pandjaitan, S., Ciptawaty, U. (2020). The fish demand at fish auction sites in Lampung: Implementation of the Quadratic Almost Ideal Demand System (QUAIDS) model. The Future Opportunities and Challenges of Business in Digital Era 4.0, 179–182. doi: https://doi.org/10.1201/9780367853778-48

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-08-30

Як цитувати

Iriany, A., Sui, J., Anindita, R., Khoiriyah, N., & Sa’diyah, A. (2022). Впровадження системних обмежень попиту і точність оцінки моделі QUAIDS на продукти для тварин в Індонезії . Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(4 (118), 27–37. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.263626

Номер

Том 4 № 4 (118) (2022): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2022 Atiek Iriany, Jeky Sui, Ratya Anindita, Nikmatul Khoiriyah, Ana Sa’diyah

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.