WPS8272 Policy Research Working Paper 8272 A GEM for Streamlined Dynamic CGE Analysis Structure, Interface, Data, and Macro Application Martín Cicowiez Hans Lofgren Development Economics Development Prospects Group December 2017 Policy Research Working Paper 8272 Abstract This paper provides an overview, macro application, and macro applications are very limited, making it possible to detailed documentation of GEM-Core, a dynamic com- apply the model on short notice to virtually any country, putable general equilibrium (CGE) model designed for including fragile and low-income countries. GEM-Core medium- and long-run policy analysis. GEM stands for comes with a user-friendly Excel-based interface through General Equilibrium Model. GEM-Core can address the which the analyst may choose between alternative country issues that typically are relevant for CGE analysis for devel- databases and, for the selected database, do the analysis oping countries, including fiscal space (with its spending, (define and analyze simulations, including adjustment of tax, and foreign aid aspects), public investment, social selected data and assumptions). The interface lowers entry safety nets, trade, jobs, demography, poverty, and inequality. barriers to CGE modeling and provides a platform around The model is a template model in the sense that, given an which training may be organized, making it possible to focus appropriately formatted database, applications for different courses on economics instead of computer programming. countries can quickly be developed. The data needed for This paper is a product of the Development Prospects Group, Development Economics. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at martin@depeco.econo.unlp.edu.ar and hanslofgren01@outlook.com. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team A GEM for Streamlined Dynamic CGE Analysis: Structure, Interface, Data, and Macro Application       Martín Cicowiez and Hans Lofgren*                      JEL classification: C68, E62, E16, F13, O21, O23, O24  Keywords: Computable General Equilibrium, Fiscal Policy, Trade Policy, Social Accounting  Matrices, Planning Models                                                                *  Martín Cicowiez is at the Center of Distributive, Labor and Social Studies (CEDLAS), Universidad Nacional de  La Plata, Argentina. Hans Lofgren is in the Development Prospects Group of the World Bank. The authors  would like to thank the Strategic Research Program of the World Bank for funding. They can be reached at  martin@depeco.econo.unlp.edu.ar and hanslofgren01@outlook.com, respectively.  ‐1‐    1. Introduction The purpose of this paper is to introduce GEM‐Core, a dynamic computable general  equilibrium (CGE) model designed for medium‐ and long‐run policy analysis. GEM stands for  General Equilibrium Model. GEM‐Core is a core model in the sense that it can address the  issues that typically are relevant for CGE analysis for developing countries, including fiscal  space (with its spending, tax, and foreign aid aspects), public investment, social safety nets,  trade, jobs, demography, poverty, and inequality. The model may be applied to databases  with different disaggregations, ranging from highly aggregated to highly disaggregated. It  may be extended when this is needed for special topics. GEM‐Core comes with a user‐ friendly Excel‐based interface, ISIM (which stands for “I simulate”).1 It permits the analyst to  choose between alternative country databases and, for the selected database, develop an  application, something that involves choosing from a menu of pre‐programmed  assumptions, adjusting selected data, and defining and analyzing simulations. The interface  lowers entry barriers to CGE modeling and provides a platform around which training may  be organized, making it possible to focus courses on economics instead of computer  programming.  The fact that the model may be applied to relatively aggregate databases means that it can  be applied on short notice to virtually any country, including fragile and low‐income  countries. In a companion paper, Cicowiez and Lofgren (2017a) show how the core  component of such a database, a macro SAM, may be constructed at low cost from cross‐ country data; that paper is accompanied by empirical macro SAMs for 133 countries.   In outline, this paper first provides a non‐technical overview of GEM‐Core and a macro  database for an archetype developing country using a SAM from the companion paper  (Section 2). After this, it presents and analyzes a set of simulations that demonstrate the use  of the model with this macro database (Section 3), winding up with some concluding                                                          1  The interface is linked to the model program, written in GAMS (the General Algebraic Modeling System; see  www.gams.com). Both are available on request from the authors. GEM‐Core draws heavily on MAMS  (Maquette for Millennium Development Goal Simulations; Lofgren et al. 2013) for which the IFPRI Standard  Model provided the starting point (Lofgren et al. (2002). Other country CGE models in GAMS include Décaluwé  et al. (2013) and McDonald (2015). The interface developed for MAMS has been adapted to work with GEM‐ Core. An extension of GEM‐Core, named GEM‐Trade, has been developed for analysis of preferential trade  agreements (Cicowiez and Lofgren 2016).  ‐2‐    remarks (Section 4). Appendix A has a full mathematical statement while Appendix B  introduces the interface and Appendix C presents additional simulation results in tabular  form.   2. Non‐technical overview of model structure and database GEM‐Core is a single‐country recursive‐dynamic general equilibrium model designed for  medium‐ and long‐run policy analysis. It is a multi‐purpose model in the sense that it can  analyze policies in a wide range of areas including growth, fiscal space, and external shocks.  It can also be applied to databases with different disaggregations. A typical simulation  period is 5‐20 years. However, the period is highly flexible, ranging from comparative statics  to very long periods, and should be determined by the purpose of the analysis.   This section provides a non‐technical overview of GEM‐Core and presents its macro  database, structured to meet the needs of the model.2 (A detailed mathematical statement  of GEM‐Core is found in Appendix A.)   This presentation assumes that the model is applied to a database based on the macro SAM  in Table 2.1. For illustration, we use data for a representative (or archetype) low‐income  country for 2015.3 [Cicowiez and Lofgren (2017a), provide details regarding the building and  interpretation of the SAM in Table 2.1.] The disaggregation of the accounts of the SAM  defines the disaggregation of the database and the model application, i.e., it is here  disaggregated into two activities and commodities (private and government), two factors of  production (labor and private capital), and three institutions (household, government, and  rest of world). As indicated by the SAM, each institution has not only current but also capital  accounts, something that makes it possible for the model to cover issues related to the  financing of current activities and investment. The SAM also depicts the structure of  taxation via a set of disaggregated tax accounts.                                                             2  GEM‐Core is part of GEM suite, a set of models with a common core and extensions in selected areas. The  model is a descendant of MAMS (Lofgren et al. 2013).  3  More specifically, the data shown are the weighted average of macro SAMs for the 17 low‐income countries  for which sufficient information was available in cross‐country databases. Each SAM was weighted by its share  of GDP at market prices at current US dollars for the countries included.  ‐3‐    Table 2.1a. Macro SAM for archetype low‐income country in 2015 (percent of GDP)  act‐prv act‐gov com‐prv com‐gov f‐lab f‐cap hhd gov row tax‐act tax‐com tax‐imp tax‐exp tax‐dir cssoc cap‐hhd cap‐gov cap‐row invng invg dstk total act‐prv 153.1 153.1 act‐gov 11.7 11.7 com‐prv 63.6 8.4 80.8 19.8 14.4 4.8 ‐6.2 185.6 com‐gov 11.7 11.7 f‐lab 49.1 3.3 0.1 52.6 f‐cap 40.0 0.2 40.2 hhd 52.3 37.8 1.6 2.8 94.5 gov 1.8 0.9 0.3 5.7 1.4 0.0 4.0 0.0 14.1 row 25.3 0.2 2.4 0.5 0.1 28.5 tax‐act 0.3 0.3 tax‐com 5.7 5.7 tax‐imp 1.4 1.4 tax‐exp 0.0 0.0 tax‐dir 4.0 4.0 cssoc 0.0 0.0 cap‐hhd 7.4 0.4 7.7 cap‐gov 0.8 2.5 1.5 4.8 cap‐row 4.9 ‐0.1 4.7 invng 11.6 2.9 14.4 invg 4.8 4.8 dstk ‐6.2 ‐6.2 total 153.1 11.7 185.6 11.7 52.6 40.2 94.5 14.1 28.5 0.3 5.7 1.4 0.0 4.0 0.0 7.7 4.8 4.7 14.4 4.8 ‐6.2   ‐4‐    Table 2.1b. Accounts in Macro SAM for archetype low‐income country in 2015  Account Explanation act‐prv activity ‐ private production act‐gov activity ‐ government production com‐prv commodity ‐ private production com‐gov commodity ‐ government production f‐lab factor ‐ labor f‐cap factor ‐ private capital hhd household  gov government row rest of world tax‐act taxes ‐ activities tax‐com taxes ‐ commodities tax‐imp taxes ‐ tariffs on imports tax‐exp taxes ‐ exports tax‐dir taxes ‐ income cssoc social security contributions cap‐hhd capital account ‐ household cap‐gov capital account ‐ government cap‐row capital account ‐ rest of world inv‐prv investment ‐ private capital inv‐gov investment ‐ government capital dstk stock change Source: Cicowiez and Lofgren (2017a).  Model structure In any single year, GEM‐Core has the structure summarized in Figure 2.1. As indicated by the  figure, which serves as the reference point for this model overview, the major building  blocks of the model are activities (the entities that carry out production), commodities  (activity outputs and/or imports; linked to markets), factors (also linked to markets), and  institutions (households, enterprises, the government, and the rest of the world). Given the  relatively detailed treatment of the financing of private investment (compared to most  other CGE models), the private (non‐government) capital account also has its own box. In  the following model presentation, we assume that the different blocks have the  disaggregation presented in the above SAM (Table 2.1).  ‐5‐    Figure 2.1. Overview of GEM‐Core  domestic wages and rents hhd net savings Factor  Households Markets direct taxes financing transfers private consumption factor demand Non‐Gov transfers indirect taxes Capital  foreign wages and rents gov cons and inv Government Account interm financing transfers financing input dem Activities Commodity  imports Rest of  dom demand Markets World trade def exports non‐gov investment Source: Authors’ elaboration.    As indicated by Figure 2.1, activities produce and sell their output. According to the SAM, all  government output is sold at home while private output is both sold at home and exported.  The activities use their revenues to cover costs of intermediate inputs and factors as well as,  for the private activity, tax payments. The only factor used by the government is labor while  the private activity uses both labor and private capital. For the government, the output level  is in effect determined by government demand, a policy tool, which in its turn determines  labor hiring and intermediate input demand. For the private sector, profit maximization  drives decisions regarding factor employment, which determine the output level and  intermediate demands.4 The split of private output between exports and domestic sales  depends on relative sales prices in these two destinations.                                                           4  In terms of production technology, for both sectors, at the top level of the production nest, intermediate  input demand and aggregate factor demand are fixed coefficients per unit of output. At the lower level, the  substitutability between labor and capital for the private sector is determined by a CES (Constant Elasticity of  ‐6‐    The household earns incomes from factors, transfers from the government, and transfers  from the rest of the world. After paying direct taxes (determined by policy), the household  spends in fixed shares on private commodity consumption and savings. After deducting net  financing of the government and of changes in foreign reserves, household savings are used  to finance private investment.   The government gets its receipts from taxes, transfers from abroad, and net financing from  households and the rest of the world. It uses these receipts for transfers to households,  consumption, and investment (to provide the capital stocks required for government  services). To remain within its budget constraint, it either adjusts some part(s) of its  spending on the basis of available receipts or mobilizes additional receipts of one or more  types to finance its spending plans.   In Figure 2.1, imports and exports (payment to/from the rest of the world for commodities)  only apply to the private commodity. Foreign wages and rents is the only non‐trade  payment to the rest of the world. The non‐trade payments received from the rest of the  world are net transfers and financing to government and the private sector; the latter also  includes foreign investment other than FDI. All non‐trade payments are typically exogenous  projections.  For the government commodity, the price paid for the demand‐driven supply quantity  depends on the unit supply cost (for labor and intermediate inputs). In the market for the  private commodity, a flexible price ensures balance between demands for domestic output  from domestic demanders and supplies to the domestic market from domestic suppliers.  Part of domestic demands for the private commodity are for imports; the ratio between  demands for imports and domestic output depends on the ratio between the demander  prices for commodities from these two sources (i.e., the prices demanders pay including  relevant taxes and trade and transport margins) – an increase in the import/domestic price  ratio lowers the ratio between the demands for imports and domestic output (and vice  versa). Similarly, domestic suppliers (the activities) also consider relative prices when  deciding on the allocation of their output between the domestic market and exports. For                                                          Substitution) function. The lower level is not relevant to the government; since it only uses one factor, labor,  its coefficient is in effect also fixed. See Appendix A for more detail on functional forms.   ‐7‐    both exports and imports, the standard assumption is that international prices are  exogenous (the small country assumption).5  These import and export responses to relative price changes underpin the standard clearing  mechanism for the balance of payments: changes in the real exchange rate (the ratio  between international and domestic price levels, which may change due to changes in the  nominal exchange rate) influence export and import quantities and values. For example,  other things being equal, an exchange rate depreciation may eliminate a balance of  payments deficit by raising the export quantity and reducing the import quantity (and vice  versa for an appreciation).  For both labor and capital, the demand curves are downward‐sloping, reflecting the  production activity responses to changes in wages and rents. For private capital, which  within any period has a fixed supply, a flexible rent clears the market. In the labor market, it  is typically assumed that unemployment is endogenous with a wage curve that establishes a  negative relation between the real wage and the unemployment rate (see Figure 2.2).                                                          5  Both for imports and exports, the model offers the option of endogenizing prices (in foreign currency) using  constant‐elasticity demand and supply functions, respectively.  ‐8‐    Figure 2.2. Labor market specification  wage labor supply labor demand unemployment employment Source: Authors’ elaboration.    The above discussion refers to the functioning of the model economy in a single year. In  GEM‐Core, growth over time is endogenous. The economy grows due to employment  growth for private capital and labor as well as growth in total factor productivity (TFP). For  capital (only used by the private activity), employment growth coincides with stock growth,  which depends on investment and depreciation; for labor, employment growth depends on  growth in the stock (which in its turn may be seen as a function of population growth and  changes in the labor force participation rates of different age and gender groups) and  changes in the unemployment rate. Apart from an exogenous component, the TFP of both  the private and the government activity may depend on growth in the public capital stock.   In addition, as noted above, the model covers a set of net financing flows: to the  government from domestic non‐government institutions (households and enterprises) and  the rest of the world; and to domestic non‐government institutions from the rest of the  world. On the basis of the results for any simulation, assumptions about real interest rates,  and initial debt stocks, post‐calculations extract the implications for the evolution of  ‐9‐    domestic and foreign debt stocks. The same applies to the evolution of the stock of foreign  reserves, which is computed on the basis of the initial stock and annual changes.   A model like GEM‐Core can help analysts better understand the effects of a wide range of  policies and exogenous shocks also when it is applied to a two‐sector macro database (the  current case). To exemplify, in the fiscal area, it may address the space for government  consumption and investment spending under alternative scenarios for TFP growth, foreign  aid, and taxation, considering budgetary and sustainability constraints. Alternatively, it may  consider the need and consequences of financing a planned spending program from  different sources (foreign and domestic). Beyond the fiscal area, it may be used to assess  the consequences of shocks affecting world (export and/or import) prices, migration flows,  and worker remittances (current private transfers). It is straightforward to address  demographic issues, including the impact on growth and living standards of changes in  population size and age structure (endogenous or migration driven) and/or changes in age‐  and gender‐specific labor force participation rates. On the other hand, in a macro  application, there is little scope for addressing issues related to income distribution and  structural change in sectoral production structure. Poverty analysis would have to be done  in the context of an unchanged (or exogenously changed) aggregate income distribution. In  some cases, it may be helpful to explore the broader macro consequences of scenarios  defined by parallel micro analysis that, for example, proposes policy packages with  components related to spending, income distribution, and/or factor productivity.   Poverty Module To compute the poverty and distributional effects of each scenario, GEM‐Core implements a  poverty module based on MAMS (Lofgren et al., 2013). The module offers a choice between  the following approaches: (i) constant elasticity of poverty with respect to per‐capita  welfare for each model household; (ii) log‐normal distribution of per‐capita welfare within  each model household; and (iii) distribution of per‐capita welfare within each model  household follows a real‐world household survey. In this macro application of GEM‐Core,  we use approach (ii). The module is linked to base‐year poverty and distributional data for  each of the representative households (RHs; one or more) in the database. It uses either  household income or consumption as its welfare measure. The ability of the module to  account for distributional change and its impact on poverty depends on the degree of  ‐10‐    disaggregation of the RHs. In applications with a single RH (like the current one), it projects  poverty outcomes on the assumption that distribution does not change.6  Data The database for GEM‐Core consists of a SAM complemented by data related to factor  employment, factor and population stocks, elasticities, and a GDP projection. For this macro  application, we used the SAM of Table 2.1, expressed in current US dollars for the aggregate  of low‐income countries instead of shares of GDP. The role of the SAM is to define base‐year  values for the bulk of the model parameters, including those covering production  technologies, sources of commodity supplies (domestic output or imports), commodity  demands (for household and government consumption, investment, stock change, and  exports), transfers between different institutions, and tax rates.   The disaggregation of the rest of the database coincides with that of the SAM; i.e., its size is  very modest when GEM‐Core is applied to a two‐sector SAM. The non‐SAM database  consists of (a) base‐year government and private employment; (b) base‐year unemployment  rate; (c) base‐year private and government capital stocks and depreciation rates; (d) three  elasticity values (for transformation of output between exports and domestic sales; and for  substitution between labor and capital in private production and between imports and  domestic output in domestic demand); and (e) projections for the simulation period for  population, labor force participation, and GDP growth. This information is readily accessible  from standard sources. Table 2.2 shows a‐d for our application to an archetype low‐income  country; Table 2.3 shows e. For instance, we see that the rate of population growth is  projected to decline gradually over time, from 2.7 percent in 2016 to 2.4 percent in 2030.  In the base simulation, labor productivity is a free variable, making sure that the projected  path of GDP growth is replicated; for the non‐base simulations, GDP growth is endogenous.  As discussed below in Section 3, for each simulation, it is also necessary to define (a)  equilibrating mechanisms for the government budget, the balance of payments, and the                                                          6  GEM‐Core may also feed data to a separate microsimulation module to generate poverty and distributional  indicators.  ‐11‐    savings‐investment balance; and (b) rules for (non‐equilibrating) payments in the  government budget and the balance of payments.   Table 2.2. Elasticities and base‐year factor data for GEM‐Core applied to macro SAM  Item Private Government Nation Elasticities factor substitution 0.7 import ‐ domestic output substitution in demand 1.5 export ‐ domestic sales transformation in supply 1.5 TFP with respect to trade openness 0.1 Employment (%) 95.1 4.9 100.0 Unemployment rate (%) 5.5 Capital stock (GDP share, %) 180.2 65.0 Capital depreciation rate (%) 4.0 2.5 Poverty headcount ratio at $1.90 a day* (% of population) 46.2 Gini index 0.428 *2011 purchasing power parity.  Sources: (a) Elasticities: Authors’ assessment based on literature; for a survey, see for  example Annabi et al. (2006, esp. pp. 23‐29 and 30‐31), finding values in the range 0.3‐0.9  for factor substitution and 0.5‐2.0 for the two trade‐related elasticities; elasticity of TFP with  respect to trade openness: Dessus et al. (1999, pp. 27‐29). (b) Employment and  unemployment: UN (2015), Baddock et al. (2015), and World Bank (2017). (c) Capital stocks:  IMF (2017) and authors’ assessment. (d) Depreciation: Agénor et al. (2005, pp. 31 and 54;  the authors use these rates for Ethiopia). (e) Poverty and inequality: World Bank (2017).    ‐12‐    Table 2.3. Projections for GDP, population, and labor force for GEM‐Core applied to macro SAM  2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 Growth in GDP at factor cost (%) 4.13 4.49 4.79 4.88 4.94 4.99 5.01 5.01 5.01 5.01 5.01 5.01 5.01 5.01 5.01 Population growth (%) 2.71 2.69 2.67 2.64 2.62 2.60 2.57 2.55 2.52 2.50 2.47 2.45 2.42 2.40 2.37 Population 15‐64 years (%)* 53.8 54.0 54.2 54.5 54.8 55.1 55.3 55.6 55.8 56.1 56.4 56.7 56.9 57.2 57.5 57.8 Labor force participation rate (%)** 79.5 79.5 79.5 79.5 79.5 79.5 79.5 79.5 79.5 79.5 79.5 79.5 79.5 79.5 79.5 79.5 *Population aged 15‐64 years as percent of total population.  **Total labor force as percent of population aged 15‐64.  Note: The simulation period is 2015‐2030.  ‐13‐    3. Simulations The simulations are designed to demonstrate the types of issues that can be analyzed in a  GEM‐Core application to a macro database. The first section discusses the base scenario, the  second section the non‐base scenarios.   Base scenario The base scenario represents a business‐as‐usual projection without policy changes.  Drawing on projections from IMF’s World Economic Outlook (IMF 2017), we impose an  average growth rate of 4.9 percent for the period 2016‐2030 – this figure corresponds to the  projected average growth rate of low‐income countries. In the base scenario, GDP growth is  imposed by endogenously adjusting labor productivity.7 We assume that government  demand for government services, transfers from government to households, and domestic  and foreign government net financing are all maintained at their base‐year shares of GDP.  Taxes are fixed at their base‐year rates, which means that they will grow roughly at the  same pace as the overall economy.  At the macro level, GEM‐Core – like any other CGE model – requires the specification of  equilibrating mechanisms (“closures”) for three macroeconomic balances: government,  savings‐investment, and the balance of payments. For the base scenario, the following  closures are used: (a) government: its accounts are balanced via adjustments in the direct  tax rate; (b) savings‐investment: household savings adjust to generate exogenous GDP  shares for domestic private investment while foreign (private) investment is financed via the  balance of payments and government investment is covered within the government budget;  and (c) balance of payments: the real exchange rate equilibrates this balance by influencing  export and import quantities and values; the non‐trade‐related payments of the balance of  payments (transfers and non‐government net foreign financing) are non‐clearing, kept fixed  as shares of GDP.   For each simulation, base and non‐base, GEM‐Core provides the evolution over time for a  wide range of indicators including: (a) macro outcomes: GDP at market prices (split into                                                          7  In the non‐base simulations, labor‐specific productivity is invariably exogenous.  ‐14‐    private and government consumption and investment; exports; imports); the composition  of the government budget, the balance of payments, and the savings‐investment balance;  total factor productivity; domestic and foreign debt stocks; (b) sectoral structure of  production, value added, incomes, exports, and imports; and (c) the labor market: wages,  unemployment, and employment by sector.   Figures 3.1‐3.5 show key macroeconomic results for the base. (Tables C.1‐C.5 show  additional results for base and non‐base scenarios, covering macro and sector indicators as  well as the government budget and the balance of payments.) Given that it is intended to be  a business‐as‐usual scenario, the base is set up to maintain the initial macroeconomic  structure. Figures 3.1 and 3.2 show the evolution of the levels of GDP, foreign trade, and  domestic final demand aggregates; in Figure 3.3, this information is translated into average  annual growth rates, which are near identical across the different indicators (at 5.0‐5.1  percent per year during the period 2018‐2030). At the sector level, the GDP growth rates  are very close to aggregate GDP growth (Figure 3.4).8 In the background, the real exchange  rate depreciates slightly over time (see Table C.1). Domestic government debt increases  from 18 to 26 percent of GDP whereas the foreign debt of the government stays roughly  unchanged at around 30 percent of GDP (Table C.2). GDP growth is strong enough to reduce  the unemployment rate, from 5.4 percent in 2017 to 4.3 percent in 2030. The real wage  grows at a rate of 1.7 percent per year on average. In per‐capita terms, household  consumption grows at a rate of 2.4 percent per year, leading to a significant decrease in the  poverty rate, from 44.6 in 2017 to 30.2 in 2030 (Figure 3.5).                                                          8  The marginally faster growth for government services is due to a decline in their relative price, leading to  higher real government consumption growth in the base setting with fixed spending shares for the  components of absorption. In its turn, this relative price decline reflects relatively high intensity for  government services in labor, the factor with positive productivity growth in the context of our procedure for  calibration of GDP growth.   ‐15‐    Figure 3.1. Base: Selected macroeconomic indicators (billion 2015 USD)  1,000 900 800 billion 2015 USD 700 600 500 400 300 200 100 0 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 Absorption Exports Imports GDP factor cost Source: Authors’ calculations based on simulation results.  Figure 3.2. Base: Domestic final demands (billion 2015 USD)  700 140 600 120 private consumption other final demands 500 100 400 80 300 60 200 40 100 20 0 0 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 Consumption, private Investment, private Investment, government Consumption, government Source: Authors’ calculations based on simulation results.  ‐16‐    Figure 3.3. Base: Real annual macroeconomic growth 2018‐2030 (%)  GDP factor cost Imports Exports Consumption, government Investment Consumption, private Absorption 0 1 2 3 4 5 6 Source: Authors’ calculations based on simulation results.   Figure 3.4. Base: Real annual sector growth 2018‐2030 (%)  Government activity Private activity 4.90 4.95 5.00 5.05 5.10 Source: Authors’ calculations based on simulation results.  ‐17‐    Figure 3.5. Base: Real household consumption per capita and headcount poverty  Real household consumption per  Headcount poverty (%) capita (2015 USD) 50.0 800 45.0 700 40.0 600 35.0 30.0 500 25.0 400 20.0 300 15.0 200 10.0 100 5.0 0 0.0 2017 2030 2017 2030 Source: Authors’ calculations based on simulation results.  Non‐base scenarios The non‐base scenarios are defined in Table 3.1. They demonstrate some of the issues that  can be addressed with GEM‐Core when it is applied to a two‐sector macro database. As  shown in Table 3.1, the first three scenarios test the effects of an expansion in government  investment, accompanied by an adjustment in one of three alternative financing sources  (direct taxes, net domestic financing, or net foreign financing) that clears the government  budget. The two remaining scenarios address the effects of external shocks: increases in  remittances (transfers to households) from abroad and the world export price.   Table 3.1. Definitions of non‐base scenarios*  Name Description ginv‐tdir Government investment increase by 2 %‐age points of base  GDP in 2018‐2030; budget cleared via direct tax adjustment ginv‐dbor Same as ginv‐tdir except for that budget is cleared via domestic  borrowing adjustment ginv‐fbor Same as ginv‐tdir except for that is budget is cleared via foreign  borrowing adjustment pwe       10.1% increase in the world price for exports during the period  2018‐2030 remit     Remittance increase by 2 %‐age points of base GDP in 2018‐ 2030 ‐18‐    *Note: Except for the changes indicated in the description, the scenarios are identical to the  base scenario.  Source: Authors’ elaboration.    To facilitate comparisons across the different scenarios, all shocks are imposed during the  same period (2018‐2030) and are of the same size (in each year, 2 percent of base scenario  GDP for the same year). For the scenario pwe, the size of the export price shock (10.1  percent) was defined so that, in the absence of changes in export quantities, GDP or the  exchange rate, in each year it would be exactly 2% of base GDP. However, for this and all  other scenarios, GDP will change and, given this, the shocks (for example the increase in  government investment) will not be exactly equal to 2 percent of the GDP of the new  scenario.   Apart from the shocks that are imposed (described in Table 3.1), some assumptions are  different for the non‐base scenarios. For the savings‐investment balance, instead of  imposing a fixed GDP share for private investment, investment spending (including its GDP  share) is endogenous, adjusting to make use of available financing in the context of  exogenous household savings rates. For the government balance, the treatment is the same  as for the base (with a flexible direct tax rate) except when the clearing variable is changed  as part of the simulation design – this will be discussed further below. However, the  treatment of the balance of payments is the same as for the base – the real exchange rate  clears. Beyond the macro balances, the non‐base scenarios also differ from the base in that  the following payments are fixed at the levels generated by the base scenario (instead of  being fixed as shares of GDP): domestic government financing (fixed in domestic currency,  implicitly indexed to the CPI, the model numéraire, as explained in Appendix A); private and  government transfers and financing from the rest of the world (fixed in foreign currency).9                                                           9  For the base scenario, imposing GDP shares has the advantage of generating a balanced evolution of targeted  indicators. However, for non‐base scenarios (which will be compared to the base and to each other), it is not  reasonable to assume that, for example, in response to changes in the exchange rate or GDP, payments in  foreign currency automatically are adjusted sufficiently to stay unchanged as shares of GDP. Fixing these  payments in foreign currency has the additional advantage of leveling the playing field across the different  simulations – they are to an identical extent able to rely on payments from the rest of the world and, unless  otherwise noted, the level of foreign liabilities is identical at the end of the simulation period.  ‐19‐    It is important to note that the above‐mentioned changes in assumptions for the non‐base  simulations have been introduced following an approach that assures that, if there were no  other shocks (like those defined in Table 3.1), the base results would be exactly replicated.  This is achieved via adjustments of parameters for the non‐base scenarios (related to the  institutional payments and the macro balances) on the basis of the base results. However,  as intended, when other shocks are introduced, then these changes have an impact on the  results; for example, the impact of higher remittances on GDP growth is different depending  on whether the level of private investment is a fixed GDP share, or is determined by the  amount of domestic private financing for investment.10   Government Investment Scenarios Firstly, we assess the impact of an increase in government investment, under alternative  financing mechanisms. For the government investment scenarios ‐‐ ginv‐tdir, ginv‐dbor, and  ginv‐fbor – the increase is 2 percent of base GDP in each year; this generates an increase in  annual government investment growth for the period 2018‐2030 from 5.0 to 7.9 percent  (Table C.1). A likely motivation for higher government investment is that the government  capital that is created raises factor productivity. In the model, changes in government  capital stocks is one of the determinants of sectoral TFP (the value of the efficiency terms in  sectoral value‐added functions), thus providing a link between government investment and  TFP. The strength of the link is determined by sector‐specific elasticities of TFP with respect  to the ratio between current and base‐year government capital stocks. Drawing on data  from the literature, the elasticity is set to generate a total marginal product (measured in  real value added) of 0.125 for government capital, i.e., other things being equal, one  additional dollar of government capital raises total value added by 0.125. In the absence of  any information to the contrary, the elasticity is the same for the private and government  sectors. Following the back‐of‐the‐envelope procedure described in Lofgren and Cicowiez                                                          10  More concretely, the base scenario generates a path for household savings rates that is consistent with the  private investment GDP shares that are imposed. For all non‐base scenarios, the path of household savings  rates is defined using base results while the private investment GDP share now is endogenous. If this were the  only change introduced in a non‐base scenario, then the results would be the same as for the base. However, if  shocks are introduced, then the response will be different when private investment is savings‐driven as  opposed to having an exogenous GDP share (the base assumption).   ‐20‐    (2014), we estimated the internal rate of return for government investment at 12.1  percent.11   The main results for the government investment scenarios are presented in Figures 3.6‐ 3.11; additional information is found in Tables C.1‐C.5. The results show that the impact of  increased government investment very much depends on the financing mechanism.  Compared to the base, GDP growth increases substantially when marginal financing comes  from direct taxes (ginv‐tdir) or foreign borrowing (ginv‐fbor) but declines when it stems  from domestic borrowing, as it reduces the resources available for domestic private  investment (ginv‐dbor; Figure 3.6). If the expansion is financed by additional borrowing,  then the 2030 government debt stocks increase significantly, as shares of GDP by around 15  percent for ginv‐fbor and by 22 percent for ginv‐dbor; the larger increase for the latter  scenario is primarily due to slower GDP growth (Table C.2). In addition to the financing  source, the payoffs from government investment obviously depend on the TFP responses to  changes in the government capital stock; thus, the relevant elasticities should be  scrutinized, considering the specific country context (including the quality of public  investment management and the extent to which the kinds of investments that are  expanded are bottlenecks to growth); sensitivity analysis is also warranted to better  understand the impact of alternative elasticity values and, by extension, the importance of  public investment policy making and management. Among other macro indicators, the gains  in absorption are particularly high for ginv‐fbor (where the trade deficit increases as exports  and imports respond to the appreciation of the real exchange rate). As expected, for the  different components of absorption (Figure 3.7), the main growth deviation from the base is  for government investment. (Real government consumption would change only if it is  shocked as part of the simulation.) For ginv‐fbor, private consumption and investment  growth increase while they decrease for ginv‐dbor and remain virtually unchanged for ginv‐ tdir. As a share of GDP, the need for additional financing from these different sources is                                                          11  In the literature, estimates of the internal rate of return for government investment vary widely; average  values may be in the range of 10‐20 percent. For example, the median for observations for low‐income  countries for different investment types reported in Foster and Briceño‐Garmendia (2010, p. 71) is 14.3  percent; see also Dessus and Herrera (2000, p. 413). In general, these values would be expected to vary  depending on (a) the types of investment; (b) the level of development (i.e., size of initial capital stock relative  to economic needs, relatively low at low levels of GDP per capita) (Calderon and Serven, 2014); and (c) the  quality of government institutions.  ‐21‐    smaller the greater the success of the scenario in raising growth; for example, in 2030, the  addition to foreign borrowing is 1.6 percent of GDP for ginv‐fbor while, for the scenario  ginv‐dbor, additional domestic borrowing amounts to 2.4 percent of GDP (Table C4). In per‐ capita terms – population growth is exogenous ‐‐ the annual growth deviations for private  consumption range between gains and losses at close to 0.2 percentage points for the  simulations ginv‐fbor and ginv‐dbor, respectively (Figure 3.8), which translate into changes  in the 2030 poverty rate of around 1 percentage point (Figure 3.9). The GDP changes due to  government investment are limited to the private sector since investment goods are  produced by the private sector (or imported) while the demand for government services is  policy‐driven and unchanged (Figure 3.10).   Figure 3.11 provides information on the time path for deviations from the base for private  consumption and investment for this set of scenarios. For ginv‐fbor and ginv‐dbor, the  positive and negative deviations for private consumption from the base gradually expand  over time. However, for ginv‐tdir, an initial loss in private consumption (due to the increase  in direct taxes, needed to finance the government investment expansion) diminishes  gradually until it is virtually eliminated by 2030 (Figure 3.11); if the level of real government  investment in 2030 would have reversed to the base level and direct taxes would have been  adjusted downwards, then private consumption would have been 2.1 percent above the  base level. This points to the fact that the attractiveness of taxation for growth‐enhancing  investment depends on time preferences. The picture for private investment is similar: a  moderate gain for ginv‐fbor, a sharp loss for ginv‐dbor, and full recovery after an initial loss  for ginv‐tdir (Figure 3.11); it is obvious that changes in private consumption and investment  in most contexts are highly correlated since household incomes net of direct taxes are spent  in fixed shares on consumption and savings, used to finance domestic private investment.   External shocks The second set of scenarios tests the implications of two external shocks: increases in world  export prices and remittances. Figures 3.6‐3.10 and 3.12 show results.   In the first scenario, labeled pwe, export prices (in foreign currency), are raised so that,  other things being equal (including unchanged export quantity, GDP, and exchange rate),  the gain in export income would have amounted to 2 percent of GDP in each year 2018‐ ‐22‐    2030; given that exports are around 20 percent of GDP, this translates into a price increase  of around 10 percent. As expected, higher export prices lead to an exchange rate  appreciation (at an annual rate of 0.5 percent; Table C.1), higher growth in GDP at factor  costs, exports, imports, absorption, and private consumption (Figures 3.6 and 3.7). Among  these developments, the moderate GDP gain is due to slight increases in private investment  and capital stocks as well as an increase in TFP (due to increased openness) while the larger  absorption and consumption gains also are boosted by the larger trade deficit. Household  per‐capita consumption growth accelerates by 0.3 percentage points, leading to a poverty  rate decline of around 1.6 percentage point by 2030 (Figures 3.8‐3.9). With regard to the  time path, for private consumption, a gain of close to 3.7 percent is realized in 2018; it is  maintained over time (Figure 3.12).   The relatively feeble gain in private investment growth is due to the fact that the exchange  rate appreciation reduces the domestic value of foreign investment (which is exogenous in  foreign currency, unchanged from the base scenario level) enough to counterbalance most  of the increase in the part of private investment that is financed out of domestic savings.  This outcome is sensitive to the specifics of this application, including the share of foreign  investment in total private investment (part of the base‐year data set), how it evolves over  time (including how it responds to changing conditions in the domestic economy), as well as  the degree of flexibility in the response of the economy to the positive terms‐of‐trade  shock.   In the second external shock scenario, remit, remittances from abroad to the household  (which are exogenous in foreign currency) are increased by 2 percentage points of base  scenario GDP. The resulting increase in household income gives rise to increased growth for  absorption, private consumption, private savings, private investment, and GDP (Figures 3.6  and 3.7). In response to the initial surplus in the balance of payments, the real exchange  rate appreciates, bringing about lower export growth, higher import growth, and a larger  trade deficit. The appreciation is more moderate than for the scenario pwe since the  improvement in export incentives is absent. The loss in export growth may be a concern,  signaling a mild form of Dutch disease – by 2030, real exports are around 3 percent below  the base 2030 level. From another angle, it is the increase in the trade deficit that makes it  possible for absorption to grow more rapidly independently of any increase in GDP growth.  ‐23‐    Note also that the extent to which the model splits this increase in the trade deficit (due to  the remittance shock) across adjustments in exports and imports depends on economic  structure, including the relative responsiveness of exports and imports to exchange rate  changes; in the model, the level and relative values of trade elasticities should reflect such  structural features (cf. elasticity data in Table 2.2).   Figure 3.6. Macro growth by simulation (%‐age point deviation for average annual growth  from base)  ‐0.4 ‐0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 ginv‐tdir ginv‐dbor ginv‐fbor pwe remit Absorption Exports Imports GDP factor cost Source: Authors’ calculations based on simulation results.  ‐24‐    Figure 3.7. Consumption and investment growth by simulation (%‐age point deviation for  average annual growth from base)  ‐2 ‐1 0 1 2 3 4 ginv‐tdir ginv‐dbor ginv‐fbor pwe remit Consumption, private Investment, private Investment, government Consumption, government Source: Authors’ calculations based on simulation results.  Figure 3.8. Real household consumption per capita growth by simulation (%‐age point  deviation for average annual growth from base)  ‐0.3 ‐0.2 ‐0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 ginv‐tdir ginv‐dbor ginv‐fbor pwe remit Source: Authors’ calculations based on simulation results.  ‐25‐    Figure 3.9. Headcount poverty by simulation (%‐age point deviation from base)  ‐2 ‐1.5 ‐1 ‐0.5 0 0.5 1 1.5 2 ginv‐tdir ginv‐dbor ginv‐fbor pwe remit Source: Authors’ calculations based on simulation results.  Figure 3.10. Sectoral GDP growth by simulation (%‐age point deviation from base)  ‐0.3 ‐0.2 ‐0.1 0 0.1 0.2 ginv‐tdir ginv‐dbor ginv‐fbor pwe remit Private activity Government activity GDP factor cost Source: Authors’ calculations based on simulation results.  ‐26‐    Figure 3.11: Real private consumption and investment for government investment  simulations  (% level deviation from base)  Private Consumption Private Investment 3 5 2 0 1 0 ‐5 ‐1 ‐10 ‐2 ‐15 ‐3 ‐4 ‐20 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 ginv‐tdir ginv‐dbor ginv‐fbor ginv‐tdir ginv‐dbor ginv‐fbor Source: Authors’ calculations based on simulation results.  Figure 3.12: Real private consumption and investment for external shock simulations  (% level deviation from base)  Private Consumption Private Investment 4.0 0.8 3.5 0.7 3.0 0.6 2.5 0.5 2.0 0.4 1.5 0.3 1.0 0.2 0.5 0.1 0.0 0.0 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 pwe remit pwe remit Source: Authors’ calculations based on simulation results.  4. Conclusions This paper presents GEM‐Core, a model for country‐level CGE analysis, covering its structure  and data needs, and demonstrating its use in a macro application. The simulations in this  paper are examples of the types of shocks that can be simulated with a two‐sector  database. Other examples include macro aspects of taxation, foreign aid, demography, labor  force participation, savings, investment, and domestic and foreign debt sustainability.   ‐27‐    The Excel‐based interface, which has been developed for the model (described in Appendix  B), facilitates model applications; however, to make good use of the model, it is essential to  understand its structure (presented in Appendix A) and learn from applying it.   A companion paper (Cicowiez and Lofgren, 2017a) provides macro SAMs for 133 countries;  these provide the bulk of the data needed for macro applications. Given that these SAMs  and the rest of the databases needed for country applications are very small, they can easily  be adjusted and updated by the analyst.   However, while macro applications meet some analytical needs and may be preferable for  training purposes, GEM‐Core and its interface are equally applicable to databases that have  finely disaggregated households, factors, and sectors; this is possible thanks to the use of  set notation in the model (parameters, variables, and equations) and its database. The  degree of disaggregation that is preferable in any applications depends on purpose, data  availability, and the time and resources available for the analysis. Given the fact that CGE  databases are built from secondary data (i.e., they do not require new surveys) that are  available for most countries, the resources needed for the work are relatively limited.   References Agénor, Pierre‐Richard, Nihal Bayraktar, and Karim El Aynaoui. 2005. “Roads out of poverty:  Assessing the links between aid, public investment, growth and poverty reduction.” World  Bank Policy Research Paper 3490.  Annabi, Nabil, John Cockburn, and Bernard Decaluwé (2006). “Functional Forms and  Parametrization of CGE Models.” MPIA Working Paper 2006‐04, Poverty and Economic  Policy (PEP) Network.  Baddock, Emily, Peter Lang, and Vivek Srivastava. 2015. Size of the Public Sector:  Government Wage Bill and Employment. World Bank.  Calderon, Cesar, and Luis Serven. 2014. “Infrastructure, Growth, and Inequality: An  Overview.” World Bank Policy Research Working Paper 7034.   ‐28‐    Cicowiez, Martín, and Hans Lofgren. 2016. “GEM‐Trade – A General Equilibrium Model for  Trade Policy Analysis with an Application to Armenia and the Eurasian Economic Union.”  Unpublished.  Cicowiez, Martín, and Hans Lofgren. 2017a. “Building Macro SAMs from Cross‐Country  Databases: Method and Matrices for 133 countries.” Unpublished.  Cicowiez, Martín, and Hans Lofgren. 2017b. “GEM‐Core User Guide.” Unpublished.  Decaluwé, Bernard, André Lemelin, Véronique Robichaud, and Hélène Maisonnave. 2013.  PEP‐1‐1: The PEP Standard Computable General Equilibrium Single‐Country, Static CGE  Model, Version 2.1. Partnership for Economic Policy.  Dessus, Sébastien, Kiichiro Fukasaku, and Raed Safadi. 1999. Multilateral Tariff Liberalisation  and the Developing Countries. Policy Brief No. 18. OECD Development Centre.  Dessus, Sébastien, and Rémy Herrera. 2000. “Public Capital and Growth Revisited: A Panel  Data Assessment.” Economic Development and Cultural Change, 48 (2): 407‐418.  Foster, Vivien, and Cecilia Briceño‐Garmendia. 2010. Africa’s Infrastructure: A Time for  Transformation. Agence Française de Développement and World Bank.  IMF. 2017. World Economic Outlook. April 2017. International Monetary Fund.  Lofgren, Hans, Martín Cicowiez, and Carolina Diaz‐Bonilla. 2013. “MAMS – A Computable  General Equilibrium Model for Developing Country Strategy Analysis.” In Handbook of  Computable General Equilibrium Modeling. Volume 1A, edited by Peter B. Dixon and Dale W.  Jorgenson. North Holland, Elsevier B.V.  Lofgren, Hans and Martín Cicowiez. 2014. “A Note on TFP, Government Capital Stocks, and  Related Data Needs in MAMS.” Development Prospects Group, World Bank.  Lofgren, Hans, Rebecca Lee Harris, and Sherman Robinson, with assistance from Moataz El‐ Said and Marcelle Thomas. 2002. “A Standard Computable General Equilibrium (CGE) Model  in GAMS.” Microcomputers in Policy Research Vol. 5. Washington, D.C.: IFPRI.  McDonald, Scott. 2015. “A Static Applied General Equilibrium Model: Technical  Documentation: STAGE Version 2.” Unpublished.   World Bank. 2017. World Development Indicators. September 18, 2017.  ‐29‐    Appendix A: GEM‐Core Mathematical Statement This appendix presents a mathematical statement of GEM‐Core, showing the relationships  that, together with the database, determine the results of model simulations. A good  understanding of the structure of the model and its database is needed to well understand  the simulation results. The appendix is divided into two subsections, notation (A.1) and  equations (A.2). Throughout, the presentation is organized around a set of tables.   A.1. Notation Table A.1.1 explains notational principles, designed to make it easy to understand the  statement. Tables A.1.2‐A.1.5 define model sets, variables, Latin‐letter parameters, Greek‐ letter parameters, respectively. In each of these tables, the items are arranged  alphabetically. Given that this model is dynamic, a time index is part of the domains of all  variables and the parameters that are most likely to change over time.   All model components are potentially active but whether they are used in any given  application depends on the disaggregation of the database. In Table A.1.2 the right‐most  column shows the set definitions in the macro application of this paper. Parameters,  variables, and equations for which the domains are empty sets are not part of the model  and most of those in the model have very few set elements; as a result, the model that is  solved is very small. In addition, the sets over which the model items are defined have very  few items; as a result, the model that is solved is in fact very small.12  Table A.1.1. Notational principles  Items  Notation  Example  Sets  Lower‐case Latin letters as subscripts to  see the  variables and parameters  following  rows  Endogenous  Upper‐case Latin letters (without a bar)*  QGc    variables                                                          12  More concretely, as a consequence of the fact that the sets FOTH, TAC, TACD, TACE, and TACM are empty  (Table A.1.2) and in the absence of an explicit subsidy account in the SAM, the model in this application does  not include the variables QT and SUBCT (Table A.1.3), the parameters icd, ice, and icm (Table A.1.4), and the  equations TRD13 (Table A.2.2) and INS13 (Table A.2.3). To exemplify the role of few members in most sets,  note that, in each year t, the variable QEc,t is only defined over one c, the private commodity.  ‐30‐    Exogenous  Upper‐case Latin letters with a bar*  QFS f   variables**  Parameters**  Lower‐case Latin letters* or lower‐case Greek  icac,a ;  cq   letters (with or without superscripts)  *The names of Latin letter variables and parameters that refer to prices, quantities, and  factor wages (rents) start with P, Q, and WF, respectively.  **The distinction between exogenous variables and parameters is that the latter always  have exogenous values whereas the former under alternative assumptions may be  endogenous.  Table A.1.2. Sets  Name  Description  Elements  a  A    activities (production sectors or  act‐prv, act‐ industries)  gov  cC   commodities (i.e., goods and services)  com‐prv,  com‐gov  c CD  C   commodities with domestic sales of  com‐prv,  domestic output  com‐gov  c CE  C   exported commodities  com‐prv  c CM   C   imported commodities  com‐prv  c CT   C   transactions commodities (services paid    under distribution margins)  d D domestic demanders (or demand types):  hhd, gov, f‐    INSD  FCAP  A  TAC  institutions (for consumption),  cap, act‐ investment by capital type, activities,  prv, act‐gov  transactions (distribution margins)  f F  factors  f‐lab, f‐cap,  f‐capg  f  FVA   F    factors that earn value added (in SAM)  f‐lab, f‐cap  f  FCAP   F    capital factors  f‐cap  f  FCAPG   FCAP,  FVA   gov’t capital factors (do not earn value‐ f‐capg  added)  f  FCAPNG   FCAP,  FVA   non‐gov’t capital factors (earn value‐ f‐cap  added)  f  FLAB   FVA   labor factors (earn value‐added)  f‐lab  f  FOTH   FVA, other factors (earn value‐added; not      capital or labor)   FLAB,  FCAP f  FUEND   FVA   factors with endogenous unemployment  f‐lab  rate  i  IN S   institutions  hhd, gov,  row  ‐31‐    i  INSD  INS    domestic institutions  hhd, gov  i INSDNG  INSD   domestic non‐government institutions  hhd  i  INSNG  INS   non‐gov’t institutions (rest of world and  hhd, row  elements in INSDNG)  hH   INSDNG   households  hhd  tT   time periods (simulation years)  2015‐2030  t  TMIN   base period (first simulation year)  2015  tac  TA C    transactions (distribution) types  ‐‐  (domestic, import, export)  tacd TACD   TAC    transactions (distribution) for domestic  ‐‐  sales  tace  TACE   TAC    transactions (distribution) for exports  ‐‐  tace  TACM   TAC    transactions (distribution) for imports  ‐‐  Table A.1.3. Variables  Name  Description  CPIt   consumer price index  DKAf ,a ,t   change in capital stock f allocated to activity a   DKINSi , f ,t    investment by institution i (in INS) in capital stock f  DPI t   domestic producer price index (PDS‐based)  EGt   total current government expenditure  EH h ,t   consumption expenditure for household h  EXRt   exchange rate (local currency per unit of foreign currency  INVi ,t    value of investment (including stock change) for institution i (in  INSNG)  INVGt    value of investment (including stock change) for government  MPS i ,t   marginal propensity to save for domestic non‐government  institution i (in INSDNG)  MPSSCALt   MPS scaling factor  NFFGt   net foreign financing of government (FCU)  NFFi,t   net foreign financing for non‐government institution i (in INSDNG)  (FCU)   PAa,t   output price for activity a  PDDc ,t   demand price for commodity c (in C) produced and sold  domestically  PDS c ,t   supply price for commodity c (in C) produced and sold domestically  PE c ,t   price for export of c (in C) (LCU) (net of export taxes and distribution  margin)  ‐32‐    PK f ,t   price (per unit of) of capital stock f  PM c,t   price for import of c (in C) (LCU) (includes import tariffs and  distribution margin)  PQDc,d ,t   composite commodity price for c (in C) for domestic demander  (type) d (in D) [includes commodity subsidies, all taxes (including  VAT and sales tax), and distribution margins]  PQSc ,,t   composite commodity price for c (includes import tariffs and  distribution margins but not sales tax, commodity subsidies, or VAT)  PX c ,t   producer price for commodity c  PVAa ,t   value‐added price for activity a  QAa,t   level of activity a  QDc ,t   quantity sold domestically of domestic output c  QE c ,t   quantity of exports of commodity c (in C)  QF f ,a ,t   quantity demanded of factor f by activity a  QFINSi , f ,t   endowment of institution i (in INSD) of factor f   QGc ,t   quantity of government consumption of commodity c  QGSCALt   government consumption scaling factor  QH c ,h ,t   quantity consumed of commodity c by household h  QINTc,a,t   quantity of commodity c as intermediate input to activity a  QINVc ,t   quantity of investment demand for commodity c (investment by  source)  QINVSCALt   investment scaling factor  QM c,t   quantity of imports of commodity c (in C)  QQc ,t   quantity of composite demand (and supply) of commodity c (in C)  QTc,t   quantity of trade and transport services demand for commodity c  (in C)  QX c ,t   quantity of domestic output of commodity c (in C)  RGDPMPt  real GDP at market prices (at constant base‐year prices)  SAVFt   foreign savings (FCU)  SAVGt   government savings  SAVi ,t   savings of domestic non‐government institution i (in INSDNG)  SHIFi , f ,t   share for institution i (in INSD) in the income of factor f    government spending on commodity subsidies  TFPa ,t    total factor productivity for activity a  TFPSCALt    scaling of total factor productivity  TRDGDPt  real foreign trade (exports+imports) and GDP ratio  TRIIi ,i ',t   transfers to institution i (in INS) from domestic non‐government  institution i’ (in INSDNG)  ‐33‐    UERAT f ,t   unemployment rate for factor f   WALRASt   variable check on Walras’ law (which is satisfied if value is zero)  WF f ,t   economywide wage of factor f  WFAVG f ,t   average wage for factor f (in FCAPNG)  WFDIST f ,a ,t   wage distortion factor for factor f in activity a  YFf ,t   income of factor f  YGt   government current revenue  YIi,t   income of (domestic non‐government) institution i (in INSDNG)  YIFi , f ,t   income of institution i (in INSD) from factor f  Table A.1.4. Latin letter parameters  Name  Description  capcompc , f    quantity of commodity c per unit of new capital stock f  cwts c ,h   weight of commodity c in consumption basked of household h  depr f ,t   rate of depreciation for capital stock f  drf t   change in foreign reserves (FCU)  dwtsc   weight of commodity c in the DPI (PDS‐based producer price index)  ica c , a   quantity of intermediate input c per unit of activity a  icd c , c '   input of c for trade and transportation per unit of commodity c’  produced and sold domestically  icec,c '   transactions input of c per unit of commodity c’ export  icmc ,c '   transactions input of c per unit of commodity c’ imports  invshrf ,i ,t    share for capital stock f in investment spending of institution i (in  INSNG)  mpsbi ,t   baseline marginal propensity to save for domestic non‐gov’t institution  i (in INSDNG)  ndfgt    net domestic financing to government (indexed to numéraire) (FCU)  nff i ,t    net foreign financing to institution i (in INSD) (FCU)  pop ac ,t   population of ac (household h in H or country total)  pwec ,t   export price for commodity c (in foreign currency)  pwm c ,t   import price for commodity c (in foreign currency)  qdstk c ,i ,t   change in stock (inventories) of c for institution i (in INSD)  qfinsbi , f ,t    endowment for institution i (in INSD) of factor f (in FOTH)  qgbc ,t   baseline quantity of government consumption of commodity c  qg01c ,t   0‐1 parameter turning on‐off potential scaling of gov consumption of c  qinvbc   base‐year quantity of investment (GFCF) demand for c  ‐34‐    shiii ,i '   share of institution i (in INS) in the income (net of direct taxes and  savings) of domestic non‐gov’t institution i’ (in INSDNG)  subc , d ,t    rate of subsidy on commodity c (in C) for demander d (in D)  taa,t   rate of tax on gross output value for activity a  tec ,t   rate of tax on commodity c  tf f ,t   rate of direct tax on factor f  tfpba ,t    exogenous component of TFP for activity a  tm c ,t   rate of import tariff on commodity c  tqc ,t   rate of sales tax on commodity c  trnsfrac,i ,t   transfers from institution i (gov’t or rest of world) to ac [where ac is  institution i (in INS) or factor f (in F)](LCU if from gov’t; FCU if from rest  of world)  tvac,d ,t   rate of value‐added tax on commodity c (in C) for demander d (in D)  tyi ,t   rate of direct tax on domestic non‐gov’t institution i (in INSDNG)  ueratb f ,t    exogenous unemployment rate for factor f (not in FUEND)  wfbf   exogenous economywide wage term for activity‐specific factors  wfdistb f ,a   exogenous activity‐specific wage term for mobile factors  Table A.1.5. Greek letter parameters  Name  Description   isav ,t    intercept in savings function for institution i (in INSDNG)  c,h   share parameter in LES function for household consumption of commodity  c   cmin ,h   minimum quantity in LES function for household consumption of  commodity c   cdd   share parameter for domestic purchases in Armington function for  commodity c (top of nest)   cds   share parameter for domestic sales in CET function for commodity c (top  of nest)  ce   share parameter for exports in CET function for aggregated commodity c  (in C) (top of nest)   cm   share parameter for imports in Armington function for commodity c (top  of nest)   va f ,a   share parameter for factor f in CES VA function for activity a  a tfp , f    elasticity of TFP in activity a with respect to gov’t capital stock f   wf f    elasticity of wage for factor f (in FUEND) with respect to unemployment  rate  a,c   yield of output c per unit of activity a  ‐35‐     f    sensitivity of the allocation of new capital for f (in FCAPNG) across  activities (in A) to current deviations of activity capital rents from the  economywide average  cq   exponent in Armington function for commodity c  a va   exponent in CES VA function for activity a  cx   exponent in CET function for commodity c (top of nest)   q c elasticity of substitution between supplies of domestic output and imports  in Armington function for c (top of nest)  a va   elasticity of substitution between factors in CES VA function of activity a  cx   elasticity of transformation between domestic sales and exports in CET  function for c (top of nest)   cq   shift parameter in Armington function in which domestic sales and imports  of commodity c (in C) are aggregated to composite supply (top of nest)   ava   shift parameter for CES VA function of activity a   cx   shift parameter in CET function for commodity c (top of nest)    A.2. Equations The equations are split into four blocks:  1. Production and factors;  2. Domestic and aggregate foreign trade;  3. Current accounts of domestic institutions  4. Investment, system constraints, and numéraire.   Each section of the presentation covers one block and has its equations stated in one table.  In model simulations, it is possible to choose among alternative assumptions for (i)  payments linking the government, domestic non‐government institutions, and the rest of  the world; and (ii) the equilibrating mechanisms (the closures) for macro balances, factor  markets, and markets for exports and imports. The assumptions used in this paper are  presented in Section 3.13 In this appendix, we apply the following set of relatively simple  assumptions:   Government budget: The government balance is cleared by adjustments in government  investment in the context of rule‐based or exogenous levels for other government                                                          13  The User Guide that accompanies ISIM‐GEM‐Core provides full details on these and other model features.  ‐36‐    payments (including exogenous values for tax rates, quantities of government  consumption, and foreign and domestic financing).    Savings‐investment: The level of domestically financed private investment is determined  by the level of financing from domestic non‐government institutions, for which the  marginal propensities to save are fixed. Government investment is financed as part of  the government budget.    Balance of payments: The balance is cleared by adjustments in the real exchange rate,  which influence export and import quantities and values; other items in the balance of  payments (including transfers, foreign investment, and net foreign financing) are  exogenous or determined by other rules.    Factor markets:   Private capital is activity‐specific (not mobile across activities), with an activity‐ specific market‐clearing wage.   Other factors (including labor) are mobile across activities; unemployment is  endogenous for selected factors (typically labor).    Foreign markets for exports and imports. Both world export and import prices are  exogenous (i.e., the small country assumption).  A.2.1. Production and factors The equations in this block are found in Table A.2.1. They cover the determination of  production by sector, demands for factors and intermediates, TFP, factor wages (or rents),  unemployment, and factor incomes.   The activity levels (QA), which drive the level of commodity production by each activity, is a  CES function of factor employment, scaled to account for the contribution of intermediate  inputs (PRD1). Factor demands (QF) are a function of the parameters of the production  function, wages, and the price of value added (i.e., the payment to factors per unit of the  activity), in a setting where the producers maximize profits while taking prices and wages as  given (PRD2). TFP by activity is a function of an exogenous trend parameter, a scaling  parameter (which typically is endogenous for the base simulation but otherwise exogenous),  ratios between current and base‐year government capital stocks, and openness to trade as  ‐37‐    the ratio between (a) the sum of real exports and imports; and (b) real GDP (PRD3). (The  latter ratio is defined in Table A.2.2.) In this equation, the impacts of government capital  stocks and openness to trade are both captured by a constant‐elasticity formulation.  Other variables related to production are determined by activity levels, other parameters,  and prices. Intermediate demands (QINT) are a Leontief fixed‐coefficient function of activity  levels (PRD4). Likewise, commodity output levels (QX) are driven by activity levels multiplied  by fixed yield coefficients (θ), summed over all relevant activities (PRD5). Depending on the  values of the yield coefficients, any commodity may be produced by more than one activity  and any activity may produce more than one commodity. The value‐added price (PVA),  which appeared above in the factor demand functions (PRD2), is defined as the price (or  revenue) per unit of an activity (PA) net of activity taxes and the intermediate input cost per  activity unit (PRD6). For any activity, PA is the product of yields and unit producer prices,  summed over all outputs (PRD7).   The treatment of factor markets is rich, making it possible for the analyst to select among  alternative assumptions with regard to mobility, unemployment, and supply growth. In this  mathematical statement, we assume that (i) private capital his fully employed and activity‐ specific (with endogenous allocations of private capital created by new investment); and (ii)  that other factors (labor and natural resources, if any) are mobile and may or may not have  endogenous unemployment (depending on a set definition). Other configurations are  possible.   Table A.2.1 shows the treatment of the markets for factors other than private capital, which  is treated in Table A.2.4 given its links to investment and its special treatment of mobility.  For non‐labor factors, the unemployment (excess‐capacity) rates are fixed (PRD8). For labor,  wages are determined by a “wage curve”, which is a function of the base‐year wage and the  ratios between current and base‐year values for the CPI (the numéraire, which in practice  does not change) and the unemployment rate, UERAT, which is endogenous and raised to a  negative elasticity (PRD9). For all factors, the activity‐specific wage term (WFDIST) is fixed  (PRD10) and, irrespective of whether unemployment is endogenous or not, the factor  market equilibrium conditions state that total employment equals total supplies adjusted  for unemployment (or excess capacity) (PRD11).   ‐38‐    Given the above‐stated treatment, the factor market equilibrium conditions (PRD11) are  cleared via adjustments in the economywide wage variable (WF). For factors not in the set  FUEND, the quantities supplied for employment (the RHS of PRD11) are fixed in any given  time period; given this, the full adjustment burden falls on the LHS and the quantities  demanded (defined in equation PRD2). For factors in FUEND (often labor), the adjustment is  shared between the demand and supply sides. For example, for the case of excess demand  (in PRD11, LHS is larger than RHS), an increase in WF would simultaneously (i) reduce QF  and the LHS value of PRD11 (via PRD2); and (ii) reduce the unemployment rate (UERAT via  PRD8), thereby raising the RHS value of PRD11.  Irrespective of the treatment of the markets, the total income for each factor (YF), also  including private capital, is the product of the two wage terms and quantities employed,  summed over all activities, plus net factor transfers (or income) from abroad, adjusted for  the exchange rate (PRD12).  Table A.2.1. Equations for production and factors  1 va  va  a va PRD‐1  QAa,t  TFPa,t  a   f ,a  QFf ,a,t  va  a a  A, t  T Value added   f  a va  PVAa ,t  f  FVA QFf ,a ,t    WF WFDIST  Factor  PRD‐2   f ,t f , a ,t    a A   demands  t T f ,a    va TFP a ,t   a  a va va a va 1 QAa ,t tfp  QFINSgov, f ,t  a, f TFPa,t  tfpba,t  TFPSCALt      00 f FCAPG  QFINSgov, f   Total factor  PRD‐3    a  A, t  T   a tfp productivity   TRDGDPt  ,trdgdp  00   TRDGDP  c  C,a  A Intermediate  PRD‐4  QINTc ,a ,t  ica c ,a  QAa ,t     t T demands  PRD‐5  QX c ,t     QA   a A a ,c a ,t cC,t T   Output  PRD‐6  PV Aa ,t  P Aa ,t 1  ta    PQ D a ,t c ,a ,t  ica c , a   a  A, t  T   Value‐added  cC price  PRD‐7  PAa ,t   cC a ,c  PX c ,t   a  A, t  T   Activity price  f  FVA, f  FUENExogenous  PRD‐8  UERAT f ,t  ueratb f ,t    unemploy‐ f  FCAPNG ment rates   ‐39‐     wf  CPI t   UERAT f ,t  f  FUEND f  WF  00   Wage curve  00    PRD‐9  WF f ,t   f  00  t T  CPI   UERAT f  Exogenous  activity‐ PRD‐ f  FVA specific wage  WFDIST f ,a ,t  wfdistb f ,a     10  f  FCAPNG term for  mobile  factors  PRD‐ QF f ,a ,t  1  UERAT f ,t    QFINS i , f ,t   f  FVA, t  T   Factor  11  aA iINSD f  FCAPNG markets  YF f ,t PRD‐     Factor  f  F V A, t  T 12    WF f ,t  WFDIST f , a ,t  QF f , a ,t  trnsfr f , row ,t  EXRt income   a A   A.2.2. Domestic and aggregate foreign trade Table A.2.2 covers the allocation of domestic commodity demands between imports and  domestic output and the allocation of domestic output between exports and domestic sales.  Equations TRD1‐TRD3 are related to prices. In TRD1, the export price received by producers,  PE, is defined as the world export price, transformed into domestic currency via the  exchange rate and adjusted for export taxes and the transactions (trade and transport) cost  per unit of exports; the unit transactions cost is defined as the product of an input  coefficient (ice) and the input price, summed over all inputs. In analogous fashion, equation  TRD2 defines the domestic currency import price for demanders, PM, on the basis of the  world import price, the exchange rate, and import tariffs, in this case with the unit  transactions cost added to the price. In both equations, it is assumed that the modeled  economy is small; thus, world prices for exports and imports (pwe and pwm) are exogenous.  Equation TRD3 links the demander and supplier prices for domestic output sold  domestically, PDD and PDS: the demander price is defined as the supplier price plus the  transactions cost per unit of domestically sold output; as will be discussed below, either of  these prices can be seen as the market‐clearing price for this category of outputs (cf.  equation INV3).  The commodity demand, QQ, is a CES aggregation of imports and domestic purchases,  named the Armington function after its originator (TRD4); QQ is referred to as a  “composite” demand given that it is met from different sources. Equation TRD5 defines the  ‐40‐    composite demands for commodities that (as opposed to those covered by TRD4) do not  have both imports and domestic purchases.   For commodities with both sources, domestic demanders are assumed to minimize the cost  of any composite demand quantity subject to the Armington function and subject to the  relative prices. The first‐order conditions (FOCs) are made up of the Armington function  itself (TRD4), and an equation that specifies the optimal demand ratio (QM/QD) as a  function of the ratio between the prices of domestic output and imports (PDD/PM) (TRD6).  The composite price PQS is implicitly defined by TRD7 given that the other variables in this  equation are determined by other relationships. At the composite commodity level, a  distinction is made between PQS and PQD. As shown by TRD8, the distinction is that PQD  (the price paid by domestic demanders) is adjusted to account for sales taxes, value‐added  taxes, and subsidies; given that both value‐added taxes and subsidies always or often have  different rates for different demander categories, PQD is disaggregated along this additional  dimension, captured by the index d.   Turning to the production side, a constant‐elasticity‐of‐transformation (CET) function  defines the frontier for allocations of domestic output (QX, defined in the preceding section)  between exports and domestic sales (QE and QD, respectively) (TRD9) for outputs that,  according to base data, have non‐zero values for both destinations. Equation TRD10 defines  the equivalent of this transformation for outputs with only domestic sales or only exports.   For outputs with both destinations, producers are assumed to maximize the revenue of any  output quantity subject to the CET function and relative prices. The FOCs are made up of the  CET function and an equation that specifies the optimal supply ratio (QE/QD) as a function  of the ratio between the prices of exports and domestic sales (PE/PDS) (TRD11). The  average producer output price, PX, is defined as a weighted average of the prices received  for domestic sales and exports (TRD12). (In section A.2.1, PX influences production decisions  and revenues.) The demand for trade and transport services is a function of real domestic  and foreign trade volumes, using a fixed‐coefficient formulation (TRD‐13). The final two  equations in this block define the real trade‐GDP ratio and real GDP, which is the  denominator in this ratio (TRD‐14 and TRD‐15).   ‐41‐    Table A.2.2. Equations for domestic and aggregate foreign trade  PEc ,t  1  tec ,t  EXRt  pwec ,t c CE   Export    TRD‐1     PQDc ',tace ,t icec ',c t T price  c 'CT taceTACE PM c ,t  1  tmc ,t  EXRt  pwmc ,t c CM   Import    TRD‐2     PQDc ,tacm ,t  icmc ',c t T price  c 'CT tacmTACM Domestic  PDD c ,t   c C demand  TRD‐3   PDS c ,t    c 'CT tacd TACD PQD c ,tacd ,t icd c ',c t T   price for  domestic  output  Composite  demand if  1 c CM  CD use of     QQc ,t   cq  cm  QM c,t c   cdd  QDc,t c q q TRD‐4  c q imports      t T and  domestic  output  Composite    c  CM  c  CD demand if  not use of  TRD‐5  QQc ,t  QM c ,t  QDc ,t     both    imports    c  CD  c  CM , and  t T domestic  output  1 Import‐ QM c ,t  PDDc ,t  cm 1 c q c CM  CD domestic  TRD‐6        QDc ,t  PM c ,t  cdd  t T demand  ratio  PQSc,t  QQc,t c C Composite      PDDc,t  QDc,t  PM c ,t  QM c,t  TRD‐7    demand  t T price  Adjusted  c  C, d  D TRD‐8  PQDc,d ,t  PQSc,t 1 tqc,t 1 subc,d ,t 1 tvac,d ,t      composite   t T demand  price  Output  transfor‐ mation if  1 c CE CD TRD‐9   QX c ,t   cx  ce  QE c,ct   cds  QDc,ct x x   cx   t T   both  exports  and  domestic  sales    c CE  c CD Output  transforma TRD‐ QX c ,t  QEc ,t  QDc ,t     tion if not    both  10    c CD  c CE , exports  t T and  ‐42‐    domestic  sales  1 TRD‐ QEc ,t  PEc ,t  cds  cx 1 c CE CD Export‐  e      domestic  11  QDc ,t  PDSc ,t  c  t T sales ratio  TRD‐ c C Producer  PX c ,t  QX c ,t  PDSc ,t  QDc ,t  PEc ,t  QEc ,t      output  12  t T price  ,   Trade and  TRD‐ , ⋅ , , ⋅ , , ∈   transport  13  ∈ ∈   margin  demands  ⋅ ,   TRDGDPt  TRD‐ 14   EXR cC 00  pwec00 QEc ,t   EXR 00  pwmc00 QM c ,t   cC tT   Real trade‐ GDP ratio  RGDPMPt RGDPMPt   PQDc00 ,h  QH c ,h ,t cC hH   cC , f capcomp f , c  PQDc00  DKINS iINS i , f ,t f FCAP Real GDP  TRD‐   PQD 00   qdstkc ,i ,t   tT   at market  15  c , dstk cC iINS prices    PQDc00 , gov QGc ,t cC   EXR 00  pwec00 QEc ,t   EXR 00  pwmc00 QM c ,t cC cC A.2.3. Current payments by domestic institutions This equation block explains payments that are part of the current accounts of domestic  institutions, i.e. current incomes and spending for households, the government and  enterprises. In the model and its database, it is necessary to include at least one household,  and, in practice, models applied to countries in this world invariably have a government.  Enterprises are optional. Even though the model and the database can handle multiple  representative households, this mathematical statement assumes for simplicity that there is  only one household. The sets for institutions distinguish between INSD (all domestic  institutions), INSDNG (all non‐government domestic institutions, i.e. households and  enterprises), and H (households, which may include “non‐profit institutions in service of  households”). Enterprises differ from households in that they do not consume.  On the income side, the shares of domestic institutions in factor incomes, SHIF, are defined  on the basis of their stock (or endowment) shares (INS1); the stocks (QFINS) are defined  ‐43‐    below in Section A.2.4. The factor incomes of domestic institutions, YIF, are a function of  these shares, factor incomes (YF) net of direct taxes, and exogenous payments of factor  incomes to the outside world (INS2). (YF was defined Section A.2.1.) Using this information,  the total incomes of domestic non‐government institutions, YI, are the sum of factor  incomes, transfers from the government (indexed to the numéraire, in this case the CPI),  transfers from abroad, and transfers from other institutions in INSDNG (INS3). (Government  incomes are defined in a separate equation.)  The values for consumption and transfer spending by domestic non‐government institutions  are defined after deducting payments for direct taxes and savings. The mathematical  statement treats direct tax rates as exogenous (policy‐determined) but demonstrates  alternative treatments for savings rates. The marginal propensity to save, MPS, is the  product of an institution‐specific rate (which may change over time) and a scaling parameter  (INS4). If the latter is flexible, then total savings are adjusted endogenously in the context of  restrictions on the total quantity or value of private investment financed by domestic non‐ government institutions. Here, the scaling parameter is fixed, meaning that investment  spending must be flexible. (This is discussed in Section A.2.4.) Institution‐specific savings  values, SAV, are a linear function of MPS and income net of direct taxes, with an optional  (non‐zero) intercept, which is indexed to the numéraire (INS5). The presence of an intercept  is essential when base‐year data indicate that some household groups have negative savings  – without a separate (and negative) intercept and the related assumption that marginal and  average savings rates differ, higher incomes would in this setting reduce savings further  below zero. Transfers from institutions in INSDNG to other institutions (in INS), TRII, are  fixed shares of their incomes net of direct taxes and savings (INS6). For households,  consumption spending, EH, is defined as income net of direct taxes, savings, and transfers to  other institutions (INS7). Household consumption demands, QH, are a function of  population, prices, and total spending (EH) (INS8); the demand functions are derived from  the maximization of a Stone‐Geary utility function subject to the total spending and prices.  It is referred to as a linear expenditure system (LES) since spending on any commodity (the  product of price and quantity) is a linear function of EH – this is evident if one multiplies  both sides of INS8 by the price variable (PQD).  ‐44‐    The remaining equations in this block define current government receipts and spending.  Government receipts, YG, are the sum of tax revenues, domestic and foreign transfers, and  factor incomes (INS9). Domestic transfers are exogenous and indexed to the numéraire;  foreign transfers are exogenous in FCU. The taxes are made up of direct taxes on institutions  and factors; domestic indirect taxes on sales, value‐added, and activity revenues; export  taxes; and import tariffs. To make the mathematical statement more easily digestible, value‐ added taxes (VATs) (YTAXVAT) are defined in a separate equation (INS10). Whether a given  tax is part of an application depends on the database. As indicated, the VAT rates are  disaggregated by commodity demanded, demander, and time period.   Current government spending, EG, is the sum of spending on consumption, domestic  transfers, transfers abroad, and subsidies (INS11). The quantities of government  consumption, QG, are defined on the basis of a trend term (qgb) that may be scaled  selectively (by commodity and time period) (INS12); the impact of a given value for the  scaling variable QGSCAL depends on the level of the parameter qg01 – as indicated by its  name, we propose that it be set at values between 0 and 1. In the current mathematical  statement, QGSCAL is exogenous; if it were endogenous, it could be used to clear the  government budget. Subsidy spending, SUBCT, is also defined in a separate equation  (INS13); subsidy rates are similar to VAT rates in that they are disaggregated by commodity,  demander, and time period.   Table A.2.3. Equations for current payments by domestic institutions  Shares of  QFINSi , f ,t i  INSD factor  SHIFi , f ,t     f  FVA   incomes to  INS‐1   QFINSi ', f ,t domestic  i 'INSD tT institutions  i  INSD Factor  INS‐2   YIFi , f ,t  SHIFi , f ,t 1  tf f ,t  YFf ,t  EXRt  trnsfrrow, f ,t    income to   f  FVA    domestic  tT institutions  YI i ,t   YIF f FVA i , f ,t  trnsfri ,gov ,t  CPI t i  INSDNG Non‐gov’t  INS‐3      institution  trnsfri ,row,t  EXRt   TRII i ,i ',t t T income  i 'INSDNG i  INSDNG Marginal  INS‐4  MPSi,t  mpsbi,t  MPSSCALt      propensity to  t T save  ‐45‐    i  INSDNG Non‐gov’t  INS‐5  ,t  CPI  MPSi ,t 1  tyi ,t  YIi ,t    SAVi,t  isav   institution  t T savings  i  INS INS‐6   TRIIi ,i '  shiii ,i ' 1  tyi ',t  YIi ',t  SAVi ',t     i '  INSDNG   Institutional  transfers  t T EHh,t  1  tyh,t  YI h,t  SAVh,t   TRII hH Household  INS‐7  i ,h,t       consumption  iINS t T expenditure     EH h ,t    c ,h    PQDc ',h ,t   cmin ',h ,t   c C Household  INS‐8  QH c ,h ,t  poph ,t    c ,h ,t  min  poph ,t c 'C     hH   consumption  PQDc ,h ,t t T demand        YGt   tyi ,t  YI i ,t   tf f ,t  YF f ,t iINSDNG f F   tqc ,t  PQS c ,t  QQc ,t  YTAXVATt cC   taa ,t  PAa ,t  QAa ,t a A Government  INS‐9    tec ,t  pwec ,t  QEc ,t  EXRt   tT   current  cC receipts    tmc ,t  pwmc ,t  QM c ,t  EXRt cC  trnsfrgov , row ,t  EXRt   iINSDNG TRII gov ,i ,t   YIFgov , f ,t f F YTAXVATt   1  sub   PQS  1  tq   tva cC aA c , a ,t c ,t c ,t c , a ,t  QINTc ,a ,t   1  subc ,h,t   PQSc ,t  1  tqc ,t   tvac ,a ,t  QH c ,h ,t cC hH  1  subc , gov ,t   PQSc ,t  1  tqc ,t   tvac , gov ,t  QGc ,t cC    1  sub   PQS  1  tq   tva cC f FCAP c , f ,t c ,t c ,t c , f ,t INS‐  tT   VAT revenue  10   capcompc , f  DKINS iINS i , f ,t     1  sub cC iINS c , dstk ,t   PQS  1  tq   tva c ,t c ,t c , dstk ,t  qdstkc ,i ,t   1  sub cC c 'CDIS c ,tacm ,t   PQS  1  tq   tva c ,t c ,t c ,tacm ,t  icmc ,c ',r  QMRc ',r ,t   1  sub cC c 'CDIS c ,tace ,t   PQS  1  tq   tva c ,t c ,t c ,tace ,t  icec ,c ',r  QERc ',r ,t   1  subc ,tacd ,t   PQSc ,t  1  tqc ,t   tvac ,tacd ,t  icd c ,c '  QDc ',r ,t   cC c 'C INS‐ EG t   PQD c , gov , t  QG c , t   trnsfri , gov ,t  CPI t   Government  c C i IN SDN G tT   11  expenditure   trnsfrrow , gov , t  EXRt  SUBCTt ‐46‐    c C INS‐ 12   QGc,t  qgbc ,t 1  qg01c ,t  QGSCALt    t T   Government  consumption   SUBCTt   sub c , a ,t  PQSc ,t  1  tqc ,t   QINTc ,a ,t cC a A    subc ,h ,t  PQSc ,t  1  tqc ,t   QH c ,h ,t cC hH   subc , gov ,t  PQSc ,t  1  tqc ,t   QGc ,t cC INS‐   subc , f ,t  PQS c ,t  1  tqc ,t   capcompc , f  DKINS i , f ,t Commodity  cC f FCAP iINS tT   13  subsidy    sub c , dstk ,t  PQSc ,t  1  tqc ,t   qdstkc ,i ,t cC iINS   subc ,tacm ,t  PQSc ,t  1  tqc ,t   icmc ,c ',r  QMRc ',r ,t cC c 'CDIS   subc ,tace ,t  PQSc ,t  1  tqc ,t   icec ,c ',r  QERc ',r ,t cC c 'CDIS    subc ,tacd ,t  PQSc ,t  1  tqc ,t   icd c ,c '  QDc ',r ,t cC c 'C     A.2.4. Investment, system constraints, and numéraire This block covers investment spending by different institutions, how it is financed, and how  the new capital that is generated feeds into the economy. The specification of investment  and its financing makes it possible to specify the remaining system constraints, the markets  for private capital factors, commodity balances, and the balance of payments.14 (In Sections  A.2.1 and A.2.3, we covered the markets for other factors and the government balance,  respectively.) In addition, we here specify the numéraire, needed for CGE models like GEM‐ Core.  For the government, investment spending (or gross capital formation), INVG, is defined as  the sum of government savings (the difference between current receipts and spending),  domestic net financing (indexed to the numéraire), and foreign net financing (exogenous in  FCU) (INV1). The sum of the two financing terms is the government primary deficit. These  two terms are referred to as net financing items since they represent the difference  between new borrowing and interest payments; the latter do not appear explicitly in the                                                          14  The term system constraints refers to constraints that are not perceived by individual actors (like household  budget constraints) but which the economic system nevertheless most respect (like a labor market constraint  which says that the quantity employed equals the labor force net of unemployment).   ‐47‐    model.15 For domestic non‐government institutions, the corresponding variable, INV, is the  sum of own savings and net financing from abroad minus claims on investment funding to  finance the government and add to foreign reserves (INV2). Before translating investment  spending into quantities of new capital, it is necessary to specify prices; in equation INV3,  the unit prices of new capital stocks, PK, are defined as the product of the price of  commodity c and the matrix of capital composition coefficients (which shows the quantities  of commodities c used as inputs per unit of any new capital stock f) summed over all c.  The next three equations define investment quantities by destination (by type of capital  stock) by government and non‐government institutions and investment quantities by source  (the use of commodity inputs in the production of new capital). For the government, the  quantity of new capital stock f, DKINSgov,f,t, is defined as investment spending net of  spending on new inventory (gross fixed capital formation or GFCF), multiplied by the  spending share for f, and divided by PK to transform into stock quantities (INV4). In the  corresponding equation for non‐government investment (INV5), GFCF is the sum of (a)  investment net of stock change spending for institutions in INSDNG; and (b) foreign  investment (the value of which is exogenous in FCU). GFCF is allocated across different  capital stocks (if more than one) in fixed spending shares and transformed into quantities of  new capital by dividing by PK.16 Final investment demands (i.e. investment quantities  defined by the source of inputs into the construction of new capital), QINV, are defined as  the product of the capital composition matrix and investment by capital stock, summed over  all capital stocks (INV6).   For any capital stock, the endowments held by domestic institutions (government and non‐ government), QFINS, are defined as the sum of (a) the stock held in the previous year net of  depreciation; and (b) new investment in the previous year (INV7). For the stocks of other  factors, endowments are defined exogenously (INV8). The values for endowments were                                                          15  Given simulation results for government and private net financing (domestic and foreign) and with the help  of additional data on initial debt stocks, and real interest rates by time period, it is straightforward to compute  debt stocks, which may be expressed in relation to other simulation results (like GDP or export values).  16  From our experience, in most applications of models of this, it is preferable to have one type of private  capital with constrained mobility. However, the option of multiple stocks may be useful if, for example, the  model should mimic the allocation of foreign investment to specific sectors like mining.  ‐48‐    used in Section A.2.1 to define the supply sides of markets for non‐capital factors and, in  Section A.2.3, to define the distributional shares for factor incomes.  The allocation of private capital stocks across activities responds to relative capital rents.17  As an input to the formulation used, the average wage of private capital stock f, WFAVG, is  defined as total rent to f divided by total employment of f (INV9). In equation INV10, the  allocation of new private capital stock f to an activity a, DKA, is defined as the product of (a)  an allocation based on current activity shares (i.e. total new investment in f times the  current share of a in the use of f); and (b) an adjustment term that is above (below) unity if  the wage of capital stock f in a is above (below) the economywide average, assuming a  positive value for the parameter κ (Greek kappa; κ ≥ 0). κ plays a crucial role in this  formulation: the higher its value, the stronger the sensitivity of the allocation of new capital  to differences in capital rents; if it is zero, the allocation of stock f does not change over time  and if it is too high, capital rents may oscillate.18  Total employment of capital stock f in activity a in period t, QFf,a,t, is defined as the stock  installed in t‐1, QFf,a,t‐1, net of depreciation, plus the quantity of new investment in stock f in  t‐1 allocated to a , DKAf,a,t‐1 (INV11). This last equation may be seen as defining a set of  activity‐specific markets for capital stock f in which the quantity supplied (the right‐hand  side) is fixed within any period t (determined by past decisions) while the quantity  demanded (the left‐hand side) is determined by profit‐maximization (cf. Section A.2.1). A                                                          17  This approach that is presented may have been first developed in Dervis et al. (1982, pp. 175‐178). Our  treatment deviates in one respect: for simplicity, we use capital rents by activity instead of profit rates.  18  With reference to INV10, by definition,  DKA aA f ,a,t   iINSNG DKINS f ,i,t for f  FCAPNG and t T . This can be shown as follows: For simplicity, replacing   iINSNG DKINS f ,i ,t  by  DKI and  WF f ,t  WFDIST f ,a ,t  by  WFAa , suppressing remaining f and t subscripts, and noting the definition of the  average wage,    QFa   WFAa  1   ; DKA  DKI   QFa   WFAa  1    DKAa  DKI   1        QF  1      QF   WF   aA aA     WF  a a' a' a 'A  a 'A      QFa QFa     QFa   DKI  a A     WFAa  aA   DKI  1    WF  1    DKI   QFa '      aA  WF    QFa '   QFa '   a 'A    WF    a 'A a 'A  ‐49‐    wage variable defined over f and a is needed to clear this market. Accordingly, among the  two wage variables that apply to any factor (WFf,t and WFDISTf,a,t), equation INV12 fixes the  economywide variable WF while leaving the activity‐specific variable WFDIST flexible. The  simulated values for the product of the two variables show the scarcity value of private  capital stocks by activity. In sum, for private capital, it is assumed that installed stocks  cannot be reallocated while the analyst controls the extent to which the allocation of new  capital will shift toward sectors with relatively high capital rents.   For each domestic commodity, the demand side is now complete. The equation INV13  defines total composite demand for any commodity, QQ, as the sum of consumption,  investment (fixed capital formation and stock changes), intermediate demands, and  demands for trade and transportation services (due to domestic and foreign trade). As  specified in Section A.2.2, these demands generate demands for domestic output and/or  imports. The markets for domestic output sold domestically are cleared by the linked  variables PDD and PDS; to exemplify, for the case of excess demand, increases in both price  variables would simultaneously reduce domestic demands for domestic outputs and  increase the quantities of output sold domestically (raising the total output level by raising  profitability and raising the share of output sold domestically).   The statement of investment financing completes the flows in the balance of payments,  which is expressed in FCU. Equations INV14 and INV15 state the current and capital  accounts, respectively, with foreign savings, SAVF, as the linking variable. In the current  account balance, inflows are due to exports, and transfers from abroad while outflows are  caused by imports, transfers from domestic non‐government institutions, and factor  incomes. The variable SAVF measures the current‐account deficit; if outflows (the right‐hand  side) are larger (smaller) than inflows (the left‐hand side), foreign savings are positive  (negative).19 In the capital account balance, the current account deficit is financed by net  foreign financing to government and non‐government institutions and foreign investment,  net of increases of foreign reserves. By influencing export and import quantities in opposite  directions, raising or reducing the trade balance in FCU, adjustments in the exchange rate,                                                          19  The variable SAVF deviates from the definition of foreign savings given that interest payments are an implicit  part of the capital account instead of being part of the current account. The variable SAVF could more  accurately be referred to as the primary deficit of the nation.   ‐50‐    EXR, clear the balance of payments, making sure that the level of foreign savings matches  the level that is financed on the right‐hand side of the capital account.   As a manifestation of Walras’ law, in a CGE model like the one presented above, one  equation should be removed to assure equality between the number of variables and  independent equations; it is possible to check that the omitted equation holds in a post‐ calculation. Here we opt for the alternative of instead inserting one variable, named  WALRAS, into one equation. Hence, the presence of WALRAS in the capital account of the  balance of payments. In the absence of errors, the solution value for WALRAS should be  (very close to) zero.   Finally, a well‐specified CGE model like GEM‐Core is homogeneous of degree zero in prices,  meaning that only relative prices matter and that, if one set of relative prices solves the  model, then any multiple of this set of prices would also solve the model (scaling all  domestic prices and payments) without any influence on quantities. To anchor the price  level, a price or price index, referred to as the numéraire, needs to be fixed, with the  consequence that all other prices are measured relative to this numéraire. In this  mathematical statement, the consumer price index, CPI, is the numéraire. Here, equation  INV16 defines the CPI, which is fixed, on the basis of the base‐year weights of household  consumption payments by commodity and household type in total household  consumption.20  Table A.2.4. Equations for investment, system constraints, and numéraire  Gov’t primary  deficit,  INV‐1  INVG t  YG t  EG t   ndfg t  CPI t  nff gov ,t  EXR t   tT   investment  value, and  financing  INVi ,t  SAVi ,t  nff i ,t  EXRt Non‐gov’t    i  INSDNG investment   ndfg  CPI  drf  EXR       INV‐2  SAVi ,t tT value and its    SAV  t t t t  i ',t  financing   i 'INSDNG                                                          20  As an alternative to CPI, the domestic producer price index (DPI) may serve as numéraire. In addition, it is  often used as the denominator in the definition of the price‐level‐deflated (PLD) real exchange rate (REXR).  Algebraically, with time subscripts omitted,  DPI   PDSc  dwtsc  and  REXR  EXR DPI .  cC ‐51‐    INV‐3  PK f ,t  PQDc, f ,t  capcompc, f    f  FCAP Price of new    cC t T capital  DKINS gov , f ,t Gov’t    f  FCAPG investment by  INV‐4  invshrf , gov ,t   INVGt   PQDc , gov ,t  qdstk c , gov ,t      cC  tT government   capital stock  PK f ,t invshrf ,i ,t DKINSi , f ,t  f  PK f ,t Non‐gov’t  FCAPNG investment by  INV‐5         i  INSNG private capital       INVi ,t   PQDc ,i ,t  qdstkc ,i ,t    invf i ,t  EXRt  i  stock    iINSDNG  INSROW  t T  cC  Real  INV‐6  QINVc,t    capcompc, f  DKINSi , f ,t   cC   investment  iINS f FCAP tT demand (by  source)  i  INSD Accumulation  f  FCAP INV‐7  QFINSi, f ,t  QFINSi, f ,t-1 1 deprf ,t 1   DKINSi, f ,t-1      of capital by  t T domestic  institutions  t  TMIN Exogenous  i  INSD institutional  INV‐8  QFINSi , f ,t  qfinsbi , f ,t    f  FOTH  endowments  for other  t T factors  WF f , a ,t  WFDIST f ,a ,t  QFf ,a ,t f  Average wage  (rent) by  INV‐9  WFAVG f ,t  aA    FCAPNG  private capital   QF aA f , a ,t t T stock       QF f ,a ,t  f  DKAf ,a ,t    DKINS f ,i ,t  Allocation of    QF f ,a ',t  iINSNG   FCAPNG new private  INV‐10   a 'A      capital by  a A   WF f ,t  WFDIST f ,a ,t  activity   1   f   1  t T     WFAVG f ,t     f  Accumulation  QFf ,a,t  QFf ,a,t-1 1  deprf ,t 1   DKAf ,t-1    FCAPNG of private  INV‐11    a  A, t  T capital by  activity  t  TMIN Exogenous  f  INV‐12  WF f ,t  wfb f     economy‐wide  FCAPNG wage term for  private capital   QQ c ,t   QH hH c , h ,t  QG c ,t  QINVc ,t cC Commodity  INV‐13        i INSD qdstk c ,i ,t   QINTc ,a ,t  QTc ,t a A tT balance  ‐52‐     pwe cC c ,t  QEc ,t   acINSD  F trnsfrac ,row,t  SAVFt Current   account of  INV‐14  TRII row,i ,t   tT   balance of    pwmc ,t  QM c ,t  iINSDNG   trnsfrrow, f ,t payments  cC EXRt f F Capital  INV‐15  SAVFt   nff iINSD i ,t  invft  drft  WALRASt    tT   account of  balance of  payments  INV‐16   PQD cC hH c,h ,t  cwtsc,h  CPIt    tT   Consumer  price index        ‐53‐    Appendix B: A User‐Friendly Interface for GEM‐Core21 The skills required to make productive use of CGE models in policy analysis are considerable,  inter alia including strength in economics, modeling, and a variety of software. The purpose  behind the development of a user‐friendly interface for GEM‐Core – and other models in the  GEM Suite ‐‐ was to reduce the skills required in terms of modeling and software, permitting the  analyst to focus on policy and economics, thereby making GEM‐Core‐based policy analysis more  cost‐effective.22 The analyst who uses the interface, named ISIM, works exclusively in an Excel  environment and receives substantial guidance throughout the analytical process. Knowledge of  GAMS (the software in which GEM‐Core is coded) and an editor (GAMS‐IDE or other) is no  longer needed.   This section briefly describes the structure of ISIM‐MAMS, how users at different skill levels may  use and interact with it, and the major steps involved in a typical application with a pre‐defined  data set. It is aimed at practitioners interested in applying the MAMS framework or  developing similar interfaces for other models.    B.1. Overview of the interface ISIM was developed using Visual Basic as an add‐in for Excel 2007, later updated to also work  with Excel 2010/2013/2016. The user is required to work in a current Windows environment  and to have Excel 2007 or newer and GAMS installed on the computer.23 The reason for using  Excel as the front‐end is that the Excel environment is familiar for most analysts, in effect  removing the initial barrier for users to start working with ISIM.   ISIM is packaged with a set of models – including GEM‐Core ‐‐ and data sets defined by  country and year. These data sets have been developed by a core team drawing on the  databases of existing GAMS‐GEM applications (i.e., applications for models in the GEM Suite                                                          21  This appendix borrows from Lofgren et al. (2013).  22  ISIM was originally developed as ISIM‐MAMS, an interface for MAMS (see Lofgren et al. (2013)). Reducing  the skills required to develop and apply economic models was also a major reason behind the initial  development of GAMS (Bussieck and Meeraus, 2003, p. 138). The RunGTAP software for the GTAP model was  developed with the same objective (Pearson and Horridge, 2005).   23  One drawback of relying on Excel is that reprogramming of parts of ISIM was required to maintain  compatibility across different Excel versions.   ‐54‐    run using GAMS and Excel without the interface). Most users of ISIM are simply expected to  do policy analysis using one or more applications, each of which is associated with an  existing data set and includes a pre‐programmed reference scenario. However, advanced  users may also develop a database and a reference scenario working in GAMS‐GEM and,  after reading in the database as a new data set for ISIM (using its Expert Mode), shift to ISIM  for policy analysis, perhaps collaborating with a broader group of analysts. The aim is that  every user, irrespective of background, finds it more convenient to carry out the policy  analysis step in ISIM rather than using the traditional GAMS‐GEM alternative.   Assuming that GAMS and Excel 2007 or newer are already installed on the user’s computer,  the first step is to install ISIM, which comes in the form of an .exe file that, when executed,  runs a standard installation routine. After installation, Excel has a new tab called ISIM that,  when selected, opens an intuitive interface ribbon with user‐friendly buttons. To run ISIM for  an application (once defined), the user simply has to click on the Run button on the ISIM ribbon.  The ISIM interface is connected to a database that, for each data set, stores definitions of sets  (including commodities, activities, factors, and institutions) and parameters (including default  elasticities, closure and rules/policies) that are used to define scenarios. The rest of the relevant  country data set (other than the application database) is stored in the ISIM installation folder,  mostly in GDX and Excel files.  Assuming that the user is satisfied to work with one of the existing data sets, the next steps are  to: (1) open Excel 2007 or newer; (2) select the ISIM tab (see Figure B.1); (3) create a new  application and associate it with one of the available data sets; (4) run and optionally modify the  pre‐defined reference scenario; (5) define and run additional scenarios such as “base” (that may  be identical to the reference scenario) and, most likely, other scenarios of interest; and (6)  access the results inside the same Excel file, presented in tables and graphs. Throughout the  process, parameters and other items are hyperlinked to relevant segments in the GEM‐Core  User Guide (Lofgren and Cicowiez, 2017b), which is included with ISIM. Each application resides  in an Excel file (named by the user) that can be used by others who have ISIM installed.  ‐55‐    Figure B.1. The ISIM Ribbon and Navigation Tree  B.2. Using ISIM Selection of database and model version This section shows how to create an ISIM application named “example” based on the  “Armenia2013v2” data set and using the GEM‐Core model (see Figure B.2).24 ISIM will load into  Excel the data needed to define scenarios for the selected application, including the elements in  the sets that are used to define shocks (e.g., the elements in the set of exported commodities  are loaded to define world export prices; or the elements in institution sets so as to define inter‐ institutional transfers).   Figure B.2. New Application dialog box  ISIM permits changes in and creation of application databases; the user can change selected  elements of these data sets, like elasticities, closures and rules. To facilitate the navigation                                                          24  As explained in Section 4, two versions of MAMS exist: Core (a standard, dynamic‐recursive CGE model), and  MDG (an extended dynamic‐recursive CGE model designed for MDG and human development analysis).  ‐56‐    across the different sections of the Excel file, the user is provided with a button for the  Navigation Tree, where the analyst can click on the element of interest (see Figure B.1).  In addition, (advanced) users can add new country data sets to ISIM and change other aspects of  the GEM‐Core program by editing relevant files in the ISIM\GEM‐Core installation folder, using  Excel and a text editor.  The reference scenario The first step in performing counterfactual simulations with ISIM is the construction of a  (dynamic) baseline scenario. To help the user carry out this task, ISIM includes, for each country  data set, a pre‐defined reference scenario. Key parameters of this scenario can be changed  inside ISIM, including the GDP growth rate, all model elasticities (including those related to  trade, household expenditure, the reservation wage, and the impact of share of trade in real  GDP on total factor productivity), as well as closures and other rules, the latter covering the  government budget, the balance of payments, the savings‐investment balance, factor  markets, and various payments, split into government and non‐government depending on  whether the government is involved or not. The rule chosen for any payment is overwritten  if, according to the related closure setting, the payment in question is a free variable; for  example, the specification that direct taxes are determined on the basis of exogenous tax  rates is overwritten if, according to the government closure rules, changes in direct taxes  clear the government budget. In addition, the user can configure the ISIM Poverty Module  (see Lofgren and Cicowiez (2017b)). Specifically, the parameters of the Poverty Module allow  the user to change: (1) the approach to compute poverty; (2) the welfare index  (income/consumption); (3) the initial poverty rate; and (4) the growth elasticity of poverty.    To exemplify, Figures B.3a and B.3b demonstrate how the analyst can change the elasticities of  substitution between primary factors of production; the default values can always be restored.  Once defined, the reference scenario can be run by clicking the Run Setup button; ISIM will  automatically call GAMS in order to run GEM‐Core.  ‐57‐    Figure B.3.a. Changing the elasticity of substitution between factors of production  Figure B.3.b: Changing the elasticity of substitution between factors of production – cont.  Defining and running scenarios for analysis By default, ISIM generates a scenario called base. The user can define additional scenarios  and introduce policy changes and exogenous shocks, including changes in world prices of  exports and imports, foreign aid, taxation, public spending (and its allocation in other  models in the GEM Suite). All the defined counterfactual scenarios are saved in the ISIM  application‐specific Excel file. The types of changes that can be introduced relative to the  reference scenario reflect what seemed relevant to include in light of experience from a  large number of CGE applications. The interface validates the input from the user in order to  reduce the likelihood that simulations will fail to run without error.   To create a new simulation or delete an existing one, the user clicks on the Scenario  Manager button, opening the window shown in Figure B.4. By clicking or unclicking the box  ‐58‐    in front of each scenario, the user decides which simulations to run (there is no need to run  all the defined scenarios). By right‐clicking above any scenario, the user can edit the name  and the explanatory text, delete, clone, and change the solution order of the simulation. In  the example, the pwm‐2 simulation will be run, while the pwe‐2 will not. The elements  under Shocks and Closure and Rules in the Navigation Tree show what can be changed in  the definition of the non‐reference scenarios. If no changes are made for a scenario, then it  is identical to the reference scenario. In order for the base scenario to function as the  benchmark to which other scenarios are compared, it may be preferable to leave it  unchanged (i.e., identical to the reference scenario).   Figure B.4: The Scenario Manager  More specifically, the user can make changes in a set of items, grouped into the following  categories:    external shocks: changes in (1) the world price of exports and imports; (2) foreign direct  investment; and (3) foreign borrowing.   total factor productivity shocks: changes in (1) total factor productivity, by activity and  time period; and (2) real GDP at factor cost.   demographic shocks: changes in (1) population size, by representative household or  other population segment; and (2) changes in the growth rate of non‐capital factors.   transfers shocks: changes in (1) transfers to non‐household institutions or factors; and  (2) per‐capita transfers to households.  ‐59‐     closures and rules: changes in closures and rules – similar to the setting of closures and  rules for the pre‐programmed reference scenario. Among other things, the rules section  allows defining scenarios with changes in (1) government spending and receipts, and (2)  transfers between institutions  As an example, Figure B.5 shows how to define a 50 percent increase in the world price of  agricultural exports during 2014‐2030 using an application based on the “Armenia2013v2”  data set; the other shocks can be similarly defined.   Figure B.5. Defining a shock to the world price of exports  Review and further processing of simulation results Once the selected scenarios have been run with success, results can be accessed via the  ISIM interface by clicking on Reports via the Navigation Tree. In addition to providing  simulated variable results as levels, growth rates, and GDP shares – all accessible through a  pivot table inside Excel as well as GAMS GDX files – the interface generates pre‐defined  tables and figures (see Figure B.6 for an example of a pre‐defined table). By clicking on the  Configuration button, the user can select which pre‐programmed tables are generated, start  and end years for these tables, the order in which the result tables will appear, and whether  or not to generate a pivot table and chart with raw model results. Irrespective of the  settings under Configuration | Reports, the user can access all simulation results using the  report GDX files through the View | Files menu option.  ‐60‐    Figure B.6. GEM‐Core results  Input validation and error messages Before calling GAMS to run a selected simulation, ISIM validates the definition of shocks,  elasticities, and/or closures and rules. In case errors are found, messages appear in pop‐up  windows and the user will have to check the red Excel cells, located in the sheets whose  label also turned to red. Besides, an error summary sheet shows the list of generated  validation errors. In case the solution of ISIM ends with an error, the user is offered the  chance to inspect the ISIM log file or the GAMS listing file. The log and listing file viewer  allows the user to navigate through the ISIM and/or GAMS errors. The log file is intended for  users with no GAMS knowledge. On the other hand, the GAMS listing file provides the raw  GAMS results and error messages. In case GEM‐Core ‐‐or any other model within ISIM ‐‐ is  successfully solved, ISIM will add or update the report sheets (i.e., it will add extra  worksheets in Excel).     ‐61‐    Appendix C: Additional Simulation Results Table C.1. Real macro indicators for base and non‐base simulations  (% annual growth 2018‐2030)  ginv‐ ginv‐ ginv‐ Item 2017 base tdir dbor fbor pwe remit Absorption 105.6 4.98 5.11 4.75 5.27 5.21 5.16 Consumption, private 80.8 4.96 4.94 4.71 5.14 5.26 5.19 Investment 19.2 4.96 5.78 4.78 5.82 4.98 5.01 Investment, private 14.4 4.96 4.95 3.44 5.01 4.99 5.02 Investment, government 4.8 4.96 7.89 7.89 7.89 4.96 4.96 Consumption, government 11.7 5.09 5.09 5.09 5.09 5.09 5.09 Exports 19.8 4.97 5.14 4.70 4.91 5.32 4.70 Imports 25.3 4.97 5.10 4.76 5.46 5.85 5.38 GDP factor cost 92.5 4.98 5.12 4.74 5.14 5.05 5.00 Real exchange rate (index) 1.00 0.01 0.02 0.00 ‐0.16 ‐0.52 ‐0.20 Unemployment rate (%) 5.36 4.33 4.26 4.55 4.24 4.19 4.30 Note: Except for unemployment, the 2017 column shows levels as GDP shares (%), while the  simulation columns show annual growth rates 2018‐2030. For unemployment, the 2017 and  simulation columns show the rates in 2017 and 2030, respectively.  Source: Authors’ calculations based on simulation results.  Table C.2. Macro indicatores in 2017 and for simulations in 2030 (% of nominal GDP)  ginv‐ ginv‐ ginv‐ Item 2017 base tdir dbor fbor pwe remit Absorption 105.6 105.6 105.5 105.8 107.0 105.0 107.3 Consumption, private 80.8 80.8 79.2 80.9 80.7 81.0 82.6 Investment 19.2 19.2 20.9 19.4 20.9 18.6 19.2 Investment, private 14.4 14.4 14.1 12.3 14.2 14.0 14.4 Investment, government 4.8 4.8 6.7 7.1 6.7 4.6 4.8 Consumption, government 11.7 11.7 11.5 11.9 11.5 11.4 11.7 Exports 19.8 19.8 19.9 19.7 18.8 20.7 18.6 Imports 25.3 25.4 25.4 25.4 25.8 25.8 25.9 GDP factor cost 92.5 92.5 92.5 92.5 92.4 92.6 92.4 Foreign savings 4.9 4.9 4.8 5.0 6.3 4.4 4.7 Government savings 1.8 1.8 3.8 1.6 2.1 1.8 1.8 Domestic non‐gov savings 6.4 6.4 6.3 6.4 6.4 6.4 6.6 Foreign government debt  31.0 33.9 33.3 34.9 49.2 30.9 32.9 Foreign private debt  5.4 6.9 6.8 7.1 6.6 6.3 6.7 Domestic government debt  17.9 26.0 25.5 47.7 25.4 25.1 25.8 Source: Authors’ calculations based on simulation results.  ‐62‐    Table C.3. Real sectoral value added for base and non‐base simulations  (% annual growth 2018‐2030)  ginv‐ ginv‐ ginv‐ 2017 base tdir dbor fbor pwe remit Private 89 4.97 5.12 4.73 5.15 5.05 5.00 Government 3 5.09 5.09 5.09 5.09 5.09 5.09 Total 93 4.98 5.12 4.74 5.14 5.05 5.00 Note: The 2017 column shows levels as GDP shares (%), while the simulation columns show  annual growth rates 2018‐2030.  Source: Authors’ calculations based on simulation results.  Table C.4. Government receipts and spending in 2017 and for simulations in 2030 (% of  nominal GDP)  ginv‐ ginv‐ ginv‐ Item 2017 base tdir dbor fbor pwe remit Recurrent receipts Direct taxes 5.0 5.0 6.8 5.0 5.0 4.7 4.8 Social contributions 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 Activity taxes 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 Commodity taxes 5.7 5.7 5.7 5.7 5.7 5.6 5.7 Tariffs 1.4 1.4 1.4 1.5 1.5 1.5 1.5 Export taxes 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 Domestic transfers 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.8 1.9 Foreign transfers 0.9 0.9 0.8 0.9 0.8 0.8 0.8 Total 15.1 15.1 16.9 15.2 15.2 14.8 15.1 Recurrent spending Consumption 11.7 11.7 11.5 11.9 11.5 11.4 11.7 Domestic transfers 1.6 1.6 1.5 1.6 1.5 1.5 1.6 Foreign transfers 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 Total 13.4 13.4 13.1 13.6 13.1 13.0 13.3 Savings* 1.8 1.8 3.8 1.6 2.1 1.8 1.8 Investment 4.8 4.8 6.7 7.1 6.7 4.6 4.8 Surplus** ‐3.0 ‐3.0 ‐3.0 ‐5.5 ‐4.6 ‐2.9 ‐3.0 Financing Net domestic financing 1.5 1.5 1.5 3.9 1.5 1.5 1.5 Net foreign financing 1.5 1.5 1.5 1.6 3.1 1.4 1.5 Total 3.0 3.0 3.0 5.5 4.6 2.9 3.0 *Savings is the difference between the totals for recurrent receipts and recurrent spending.  **Surplus is the difference between savings and investment.  Source: Authors’ calculations based on simulation results.  ‐63‐    Table C.5. Balance of payments in 2017 and for simulations in 2030 (% of nominal GDP)  ginv‐ ginv‐ ginv‐ Item 2017 base tdir dbor fbor pwe remit Current account, inflows of foreign exchange Exports 19.8 19.8 19.9 19.7 18.8 20.7 18.6 Transfers to non‐government 2.8 2.8 2.7 2.9 2.7 2.5 4.6 Transfers to government 0.9 0.9 0.8 0.9 0.8 0.8 0.8 Factor income 0.3 0.3 0.3 0.3 0.2 0.2 0.2 Foreign savings 4.9 4.9 4.8 5.0 6.3 4.4 4.7 Total 28.5 28.5 28.5 28.7 28.9 28.7 29.0 Current account, outflows of foreign exchange Imports 25.3 25.4 25.4 25.4 25.8 25.8 25.9 Transfers from non‐government 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 Transfers from government 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 Factor income 2.6 2.6 2.6 2.7 2.5 2.4 2.5 Total 28.5 28.5 28.5 28.7 28.9 28.7 29.0 Capital account Net foreign financing to non‐government 0.4 0.4 0.4 0.4 0.3 0.3 0.4 Net foreign financing to government 1.5 1.5 1.5 1.6 3.1 1.4 1.5 Foreign direct investment 2.9 2.9 2.8 2.9 2.7 2.6 2.8 Change in foreign reserves 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 Total 4.9 4.9 4.8 5.0 6.3 4.4 4.7 Source: Authors’ calculations based on simulation results.    ‐64‐