Các mô hình lực hấp dẫn lần đầu tiên được giới thiệu bởi H. Carey trong năm 1860 như là một ứng dụng của
Newton Vật lý để nghiên cứu về hành vi con người. Nó đã nhìn thấy được sử dụng rộng rãi trong
khoa học xã hội. Trong kinh tế, hiệu quả không thể ngờ được của mô hình lực hấp dẫn đã được
chứng minh bằng thực nghiệm thành công của mình để giải thích nhiều loại trong khu vực hoặc quốc tế
các dòng như nhập cư, khách hàng, bệnh nhân bệnh viện quốc tế và đặc biệt là
thương mại. Việc sử dụng các mô hình trọng lực trong thương mại quốc tế được phát triển độc lập bởi
Tinbergen (1962) và Poyhonen (1963). Các phương trình hấp dẫn cung cấp một, easyto hiểu khuôn khổ tự nhiên và một cách tiếp cận đa biến hữu ích trong việc đánh giá tác động
của các khối thương mại khu vực về số lượng và chỉ đạo của các dòng thương mại. Hiện đã có một
thỏa thuận tuyệt vời của cuộc thảo luận về những thành công to lớn của mô hình trọng lực dự đoán
mô hình thương mại song phương. Sự quan tâm từ các tài liệu kinh tế trong mô hình này đã
tăng lên do sự tự tin tăng cường trong các lý thuyết trước đây yếu
nền tảng dựa trên chỉ dựa trên những lý thuyết trade‖ -new. Elbadawi (1997) lập luận rằng các
kết quả thành công của phương trình hấp dẫn có thể được quy cho khả năng nắm bắt các
yếu tố có thể được khó khăn để thích sử dụng lý thuyết truyền thống như thương mại intraindustry (được tham gia vào quy mô kinh tế tài khoản và quy mô nền kinh tế, ví dụ)
và tái phân bổ các nguồn lực do thương mại tự do bằng cách sử dụng giả
biến.
Các mô hình truyền thống giả định rằng có được giao dịch, tức là nhập khẩu và xuất khẩu, giữa
hai nước i và j và có tồn tại một khoảng cách hay rào cản thương mại có thể đo lường giữa
hai nước. Trong hình thức cơ bản của nó, số lượng thương mại giữa i và j được giả định
tăng kích thước của chúng, được đo bằng thu nhập quốc gia và giảm chi phí
vận chuyển được đo bằng khoảng cách giữa hai trung tâm kinh tế. Sau
này, Linnemann mất dân vào xem xét như là một chỉ báo bổ sung cho
quy mô kinh tế. Tương tự như vậy, việc sử dụng thu nhập bình quân đầu người trong mô hình tăng cường để
nắm bắt được hiệu quả tương tự cũng đã trở nên phổ biến. Bất kể những gì đặc điểm kỹ thuật của mô hình tăng cường được sử dụng, mục đích là để bù đắp những tác dụng không homothetic
ưu đãi trong các nước nhập khẩu.
Các phương trình hấp dẫn thường được quy định như
đâu là kim ngạch thương mại giữa tổng số nước hoặc khu vực i tới quốc gia hoặc
khu vực j (hoặc tổng số xuất khẩu của đất nước tôi đến đất nước j và ngược lại). và là
biến đại diện cho các khối kinh tế của hai nước, thường được coi là
tổng sản phẩm trong nước. và dân số của đất nước tôi và nước j,
tương ứng. là khoảng cách hay rào cản thương mại giữa hai nước (thường
đo trung tâm đến trung tâm). là một hằng số. Thường thì các dòng được tổng hợp trên
hàng hoá. Thông thường các phương trình chạy trên dữ liệu mặt cắt ngang và đôi khi gộp
dữ liệu. Ước tính thường thấy độ co giãn thu nhập không đáng kể khác nhau từ một đến
khác không đáng kể, và co giãn dân khoảng -0.4 và
khác không đáng kể.
Lý giải cho mô hình lực hấp dẫn rất đơn giản. Quá trình phát triển của nhiều
nước đã chứng minh rằng: các kích thước lớn hơn kinh tế, kim ngạch thương mại lớn hơn Ví
dụ, GDP của Hoa Kỳ đã được tại Mỹ $ 15609700000000, giá trị xuất khẩu tại Mỹ $
1,546 nghìn tỷ đồng và giá trị nhập khẩu tại Mỹ $ 2,335 nghìn tỷ USD trong năm 2012. Trong khi đó, vào năm 2001,
GDP của Mỹ chỉ US $ 10286200000000 là, xuất khẩu trị giá US $ 0731000000000
, nhập khẩu trị giá US $ 1180000000000. Rõ ràng là các khối kinh tế của một
quốc gia gây ảnh hưởng rất lớn đến khối lượng thương mại, như được giải thích bởi dân số lớn hơn
hoặc thu nhập năng suất lớn hơn nhu cầu. Nói cách khác, thương mại giữa hai nước trong
mối tương quan tích cực với các kích thước của các nền kinh tế của mỗi quốc gia. đại diện các
rào cản thương mại giữa hai nước và rõ ràng là liên quan tới tổng
thương mại.
Trong hình thức kinh tế, thường các mô hình lực hấp dẫn truyền thống được viết như sau:
đang được dịch, vui lòng đợi..
