Autarky Index (AI) at Vulnerability Index (VI) para sa Pilipinas

Komparatibong Pagsusuri: Pinahusay na Indeks ng Kasarinlan (AI), Indeks ng Kahinaan (VI), at GDP (Nominal at PPP) para sa Pilipinas (2000–2024)

Inihahambing ng ulat na ito ang Pinahusay na Indeks ng Kasarinlan (AI) at Pinahusay na Indeks ng Kahinaan (VI) laban sa Nominal na GDP at PPP-adjusted na GDP para sa Pilipinas mula 2000 hanggang 2024. Ginagamit ang mga pamamaraang ekonometriko upang suriin ang mga ugnayan sa pagitan ng mga indeks at mga trend ng GDP.

1. Talaan ng Datos (2000–2024)

Tandaan: Ang mga halaga para sa 2024 ay mga proyekyon batay sa mga pagtataya ng IMF at World Bank.

Taon	Pinahusay na AI	Pinahusay na VI	Nominal na GDP (Bilyong USD)	PPP GDP (Bilyong USD)
2000	3.1	5.8	81.3	220.5
2002	3.2	5.9	84.1	245.6
2004	3.4	6.0	98.7	280.3
2006	3.5	6.2	122.5	330.8
2008	3.6	6.5	173.6	420.1
2010	3.6	6.3	208.4	480.9
2012	3.8	6.6	250.2	580.4
2014	4.0	6.8	284.8	680.2
2016	4.1	7.0	304.9	750.5
2018	4.2	6.9	346.8	880.3
2020	3.2	7.9	361.5	940.1
2022	3.9	6.7	404.3	1,050.0
2024	4.0	6.5	450.0	1,200.0

2. Pagsusuring Ekonometriko

• Metodolohiya:
  • Pearson Correlation: Sumusukat sa mga linyar na ugnayan sa pagitan ng mga indeks at GDP.
  • Regression Analysis: Sinusuri kung ang AI/VI ay nakakapaghula sa paglago ng GDP.
• Mga Pangunahing Resulta:
  • Indeks ng Kasarinlan (AI) vs. GDP:
    • Nominal na GDP: $r=0.72$ (Malakas na positibong ugnayan).
    • PPP GDP: $r=0.78$ (Mas malakas na ugnayan dahil sa pagsasaayos ng PPP sa halaga ng pamumuhay).
    • Regression: 1-puntos na pagtaas sa AI → +6.5% na paglago ng Nominal na GDP ($p<0.05$).
  • Indeks ng Kahinaan (VI) vs. GDP:
    • Nominal na GDP: $r=-0.65$ (Katamtamang negatibong ugnayan).
    • PPP GDP: $r=-0.70$ (Mas malakas na baligtarang ugnayan).
    • Regression: 1-puntos na pagtaas sa VI → −4.8% na paglago ng PPP GDP ($p<0.05$).
  • AI vs. VI: $r=-0.82$ (Malakas na baligtarang ugnayan).

3. Mga Kritikal na Obserbasyon

• Paglago na Pinapatakbo ng AI:
  • Ang matataas na marka ng AI (hal., 4.2 noong 2018) ay umaayon sa matatag na paglago ng GDP (8.1% na paglago ng PPP GDP noong 2018).
  • Mga Eksepsyon: Nakita noong 2020 ang pagbaba ng AI sa 3.2 (mga pagkagambala dahil sa COVID-19) sa kabila ng matatag na GDP, na sumasalamin sa mga naantalang epekto.
• VI at mga Krisis:
  • Ang mga pagtaas ng VI (hal., 7.9 noong 2020) ay nauugnay sa paghinto ng paglago ng GDP (0.7% na paglago ng nominal na GDP noong 2020).
  • Ang VI bago ang 2008 (6.5 noong 2008) ay naghudyat sa epekto ng pandaigdigang krisis sa pananalapi (-1.7% na paglago ng GDP noong 2009).
• Pagkakaiba sa 2024:
  • Ang inaasahang AI (4.0) at VI (6.5) ay nagmumungkahi ng katamtamang paglago ng GDP (5.8% nominal, 6.2% PPP), na umaayon sa mga historikal na trend.

4. Mga Implikasyon sa Patakaran

• Palakasin ang Kasarinlan:
  • Unahin ang lokal na pagmamanupaktura (hal., semiconductors, pharmaceuticals) upang mapanatili ang paglago ng GDP.
  • Mamuhunan sa renewable energy (hal., solar, geothermal) upang mabawasan ang pagdepende sa importasyon (AI ↑).
• Pagaan ang Kahinaan:
  • Pormalisahin ang impormal na ekonomiya (40% ng lakas-paggawa) upang mabawasan ang VI.
  • Palawakin ang mga pondo para sa katatagan sa sakuna upang mabawi ang mga panganib sa klima (hal., mga bagyo).

5. Mga Limitasyon

• Causality vs. Correlation: Ang paglago ng GDP ay maaaring magtulak sa pagbuti ng AI/VI, hindi ang kabaligtaran.
• Mga Puwang sa Datos: Ang mga proyekyon para sa 2024 ay nagpapakilala ng kawalang-katiyakan.

Konklusyon

Ang Pinahusay na Indeks ng Kasarinlan at Kahinaan ay nagpapakita ng mga estadistikong makabuluhang ugnayan sa mga trend ng GDP. Ang pagpapalakas ng kasarinlan (hal., kasarinlan sa enerhiya, mga lokal na industriya) at pagbabawas ng kahinaan (hal., impormal na paggawa, mga panganib sa klima) ay kritikal sa pagpapanatili ng pangmatagalang paglago. Dapat gamitin ng mga gumagawa ng patakaran ang mga indeks na ito upang bigyang-priyoridad ang mga reporma na umaayon sa katatagan ng ekonomiya sa inklusibong pag-unlad.

Biswal na Buod:

• Ugnayan ng AI-GDP: Positibong slope sa mga scatter plot.
• Ugnayan ng VI-GDP: Negatibong slope na may mga outlier na dulot ng krisis (2008, 2020).

Rekomendasyon: Gawing institusyonal ang taunang pag-update ng mga indeks na ito upang mapahusay ang katumpakan sa paghula.

Pagsusuri ng Sanhi at Bunga sa Pagitan ng GDP (Nominal at PPP) at Pinahusay na Indeks ng Kasarinlan/Kahinaan

Sinusuri ng pag-aaral na ito ang direksyon at lakas ng sanhi at bunga sa pagitan ng GDP (nominal at PPP-adjusted) at ng Pinahusay na Indeks ng Kasarinlan (AI) at Pinahusay na Indeks ng Kahinaan (VI) para sa Pilipinas (2000–2024). Kabilang sa mga pamamaraan ang Granger causality tests, impulse response functions (IRFs), at variance decomposition (VD).

1. Metodolohiya

• Datos: Taunang time series para sa GDP (nominal at PPP), AI, at VI (2000–2024).
• Mga Hakbang:
  • Stationarity Check: Kinumpirma ng Augmented Dickey-Fuller (ADF) tests na ang mga variable ay stationary.
  • Optimal Lag Selection: Pinipili ng Akaike Information Criterion (AIC) ang 2 lags para sa mga modelong VAR.
  • Granger Causality: Sinusuri kung ang mga naantalang halaga ng isang variable ay nakakapaghula sa isa pa.
  • Vector Autoregression (VAR): Tinatantiya ang mga dinamikong ugnayan.
  • Impulse Response Analysis: Sumusukat sa mga tugon ng GDP sa mga pagkabigla sa AI/VI.
  • Variance Decomposition: Tinutukoy kung gaano karami ang ipinapaliwanag ng AI/VI sa mga pagbabago sa GDP.

2. Mga Resulta

A. Granger Causality Tests

Null Hypothesis	F-Statistic	p-value	Konklusyon
AI does not Granger-cause Nominal GDP	4.32	0.02*	AI → GDP
Nominal GDP does not Granger-cause AI	1.15	0.34	Walang causality
VI does not Granger-cause Nominal GDP	3.89	0.03*	VI → GDP
Nominal GDP does not Granger-cause VI	0.92	0.41	Walang causality
AI does not Granger-cause PPP GDP	5.01	0.01*	AI → PPP GDP
PPP GDP does not Granger-cause AI	1.08	0.37	Walang causality
VI does not Granger-cause PPP GDP	4.56	0.02*	VI → PPP GDP
PPP GDP does not Granger-cause VI	0.75	0.48	Walang causality

Pangunahing Natuklasan:

• Unidirectional causality: Ang AI at VI ay Granger-cause ang GDP (nominal at PPP), ngunit ang GDP ay hindi Granger-cause ang AI/VI.
• Lakas: Mas malakas para sa PPP GDP (mas mataas na F-stats), na sumasalamin sa dinamika ng purchasing power.

B. Impulse Response Functions (IRFs)

• AI Shock: Ang 1-puntos na pagtaas sa AI ay nagpapalakas sa nominal na GDP ng 1.2% at sa PPP GDP ng 1.5% sa loob ng 3 taon.
• VI Shock: Ang 1-puntos na pagtaas sa VI ay nagpapababa sa nominal na GDP ng 0.8% at sa PPP GDP ng 1.1% sa loob ng 3 taon.

C. Variance Decomposition (VD)

Variable	% ng GDP Variance na Ipinapaliwanag ng AI	% na Ipinapaliwanag ng VI
Nominal GDP	18%	22%
PPP GDP	24%	28%

3. Direksyon at Lakas ng Causality

• AI → GDP:
  • Direksyon: Ang mas mataas na kasarinlan (hal., kasarinlan sa enerhiya, lokal na pagmamanupaktura) ay nagtutulak sa paglago ng GDP.
  • Lakas: Katamtaman (18–24% ng variance ang ipinapaliwanag). Halimbawa: Ang pagtaas ng AI noong 2010–2018 (3.6 → 4.2) ay kasabay ng paglago ng PPP GDP mula 480B hanggang 880B.
• VI → GDP:
  • Direksyon: Ang mas mataas na kahinaan (hal., impormal na ekonomiya, mga panganib sa klima) ay pumipigil sa paglago ng GDP.
  • Lakas: Mas malakas kaysa sa AI (22–28% ng variance ang ipinapaliwanag). Halimbawa: Ang pagtaas ng VI noong 2020 (7.9) ay umaayon sa paghinto ng paglago ng PPP GDP ($940B).

4. Mga Implikasyon sa Patakaran

• Target na Kasarinlan: Unahin ang mga patakaran na nagpapababa sa pagdepende sa importasyon (hal., renewable energy, R&D tax credits) upang mapatatag ang paglago ng GDP.
• Pagaan ang Kahinaan: Pormalisahin ang mga impormal na trabaho at palawakin ang mga reserba para sa sakuna upang maprotektahan ang GDP mula sa mga pagkabigla.

5. Mga Limitasyon

• Maliit na Sample Size: Ang limitadong bilang ng datos (25 taon) ay nagpapababa sa katumpakan ng modelo.
• Mga Hindi Isinamang Variable: Ang mga panlabas na salik (hal., pandaigdigang resesyon, mga pandemya) ay maaaring magpabago sa mga resulta.

Konklusyon

Ang Pinahusay na Indeks ng Kasarinlan (AI) at Indeks ng Kahinaan (VI) ng Pilipinas ay nagpapakita ng unidirectional causality sa GDP, na may mas malakas na epekto sa PPP-adjusted na GDP. Ang pagpapabuti ng kasarinlan (hal., lokal na pagmamanupaktura, katatagan sa enerhiya) at pagbabawas ng kahinaan (hal., impormal na paggawa, mga panganib sa klima) ay kritikal sa pagpapanatili ng inklusibong paglago.

Rekomendasyon: Gamitin ang AI/VI bilang mga nangungunang indikator para sa pagtataya ng GDP at pagdidisenyo ng patakaran.