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1 | Value | type | Definition | FOR MODELING PURPOSES | ||||||||||||||||||||||
2 | M_b | 1 | Land-specific | Best case scenario for positive change in land, caused by labor | Assuming there is a best-case productive capacity that is set through policy, could we take a fraction of this difference to represent M_b and M_w. In other words, M_b could represent one quarter of the distance between current productive capacity and maximum productive capacity. This accomplishes the same exponential decay that Joseph's model also uses. | |||||||||||||||||||||
3 | M_w | 2 | Land-specific | Worst case scenario for negative change in land, caused by labor | ||||||||||||||||||||||
4 | beta | 1 | Land-specific | Marginal effect of labor on land | ||||||||||||||||||||||
5 | C_f | 1 | Firm-specific | Competency of firm | ||||||||||||||||||||||
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7 | Single plot of land, varying firm competency | Single plot of land, varying labor amount | ||||||||||||||||||||||||
8 | Start Productive Capacity | C_f | L | Δproductive capacity | New Productive Capacity | Start Productive Capacity | C_f | L | Δproductive capacity | New Productive Capacity | ||||||||||||||||
9 | 10 | -1 | 1 | -0.9242343145 | 9.075765685 | 10 | 0.5 | 0 | 0 | 10 | ||||||||||||||||
10 | 10 | -0.8 | 1 | -0.7598979245 | 9.240102075 | 10 | 0.5 | 1 | 0.2449186624 | 10.24491866 | ||||||||||||||||
11 | 10 | -0.6 | 1 | -0.5826252249 | 9.417374775 | 10 | 0.5 | 2 | 0.4621171573 | 10.46211716 | ||||||||||||||||
12 | 10 | -0.4 | 1 | -0.3947506404 | 9.60524936 | 10 | 0.5 | 3 | 0.6351489524 | 10.63514895 | ||||||||||||||||
13 | 10 | -0.2 | 1 | -0.1993359892 | 9.800664011 | 10 | 0.5 | 4 | 0.761594156 | 10.76159416 | ||||||||||||||||
14 | 10 | 0 | 1 | 0 | 10 | 10 | 0.5 | 5 | 0.84828364 | 10.84828364 | ||||||||||||||||
15 | 10 | 0.2 | 1 | 0.09966799462 | 10.09966799 | 10 | 0.5 | 6 | 0.9051482536 | 10.90514825 | ||||||||||||||||
16 | 10 | 0.4 | 1 | 0.1973753202 | 10.19737532 | 10 | 0.5 | 7 | 0.9413755385 | 10.94137554 | ||||||||||||||||
17 | 10 | 0.6 | 1 | 0.2913126125 | 10.29131261 | 10 | 0.5 | 8 | 0.9640275801 | 10.96402758 | ||||||||||||||||
18 | 10 | 0.8 | 1 | 0.3799489623 | 10.37994896 | 10 | 0.5 | 9 | 0.9780261147 | 10.97802611 | ||||||||||||||||
19 | 10 | 1 | 1 | 0.4621171573 | 10.46211716 | 10 | 0.5 | 10 | 0.9866142982 | 10.9866143 | ||||||||||||||||
20 | ||||||||||||||||||||||||||
21 | Example of proposed M_b | Example of proposed M_w | ||||||||||||||||||||||||
22 | Optimal Productive Capacity | t | Current Productive Capacity | C_f | L | Δproductive capacity | % of best case | t | Current Productive Capacity | C_f | L | Δproductive capacity | % of worst case | |||||||||||||
23 | 20 | 0 | 10 | 1 | 5 | 2.47 | 0.00% | 0 | 10 | -1 | 5 | -2.47 | 0.00% | |||||||||||||
24 | Base year | 1 | 12.47 | 1 | 5 | 1.86 | 24.67% | 1 | 7.53 | -1 | 5 | -1.86 | -24.67% | |||||||||||||
25 | 10 | 2 | 14.32 | 1 | 5 | 1.40 | 43.25% | 2 | 5.68 | -1 | 5 | -1.40 | -43.25% | |||||||||||||
26 | Worst Productive Capacity | 3 | 15.72 | 1 | 5 | 1.05 | 57.25% | 3 | 4.28 | -1 | 5 | -1.05 | -57.25% | |||||||||||||
27 | 0 | 4 | 16.78 | 1 | 5 | 0.79 | 67.79% | 4 | 3.22 | -1 | 5 | -0.79 | -67.79% | |||||||||||||
28 | 5 | 17.57 | 1 | 5 | 0.60 | 75.74% | 5 | 2.43 | -1 | 5 | -0.60 | -75.74% | ||||||||||||||
29 | 6 | 18.17 | 1 | 5 | 0.45 | 81.72% | 6 | 1.83 | -1 | 5 | -0.45 | -81.72% | ||||||||||||||
30 | 7 | 18.62 | 1 | 5 | 0.34 | 86.23% | 7 | 1.38 | -1 | 5 | -0.34 | -86.23% | ||||||||||||||
31 | 8 | 18.96 | 1 | 5 | 0.26 | 89.63% | 8 | 1.04 | -1 | 5 | -0.26 | -89.63% | ||||||||||||||
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33 | C_f -> net competency | |||||||||||||||||||||||||
34 | m_w -> negative | |||||||||||||||||||||||||
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