Essays in total factor productivity measurement [Elektronische Ressource] / von Battista Severgnini

Herrn Battista Severgnini, M. Sc. Econ.

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• Publié par: humboldt-universitat_zu_berlin
• Publié le: 01 janvier 2010
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• Langue: English
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Extrait

Essays in Total Factor Productivity Measurement
DISSERTATION
zur Erlangung des akademischen Grades
Dr. rer. pol.
im Fach Volkswirtschaftslehre
eingereicht an der
Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät
Humboldt-Universität zu Berlin
von
Herrn Battista Severgnini, M. Sc. Econ.
geboren am 01.04.1977 in Crema (Italien)
Präsident der Humboldt-Universität zu Berlin:
Prof. Dr. Dr. h.c. Christoph Markschies
Dekan der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät:
Prof. Oliver Günther, Ph.D.
Gutachter:
1. Prof. Michael C. Burda, Ph.D.
2. Prof. Irwin L. Collier, Ph.D.
eingereicht am: 10. November 2009
Tag der mündlichen Prüfung: 08. Februar 2010iiAi miei genitoriAbstract
This dissertation consists of theoretical and empirical contributions to the study
on Total Factor Productivity (TFP) measurement. The first chapter surveys the
literature on the most used techniques in measuring TFP and surveys the limits of
these frameworks. I give special attention to the growth accounting procedure, the
Solow residual and the dual approach analyzing the impact of measurement errors
and spillover effects. Moreover, I consider an alternative measurement based on the
Malmquist index. Finally, I review the most used parametric techniques found in
the literature for estimating the technological change and externalities in the pro-
duction function, based on standard parametric methods and State-space models.
The second chapter considers data generated from a Real Business Cycle model
and studies the quantitative extent of measurement error for the Solow residual as
a measure of TFP growth when the capital stock is measured with error and when
capacity utilization and depreciation are endogenous. Furthermore, it proposes two
alternative measurements of TFP growth which do not require capital stocks: the
first one, the Direct Substitution (DS) method, is appropriate when the economy
under analysis is far from its steady-state. The second one, the General Difference
(GD) method, relies on the economy‘s proximity to a steady-state path. The two
methodsshowrootmeansquarederrorinrealizationsoftheartificialeconomywhich
are as low as one-third of that of the Solow residual. Furthermore, TFP growth
estimates are computed and compared using data from the new and old German
federal states. The third chapter proposes a new methodology based on State-space
models in a Bayesian framework. Applying the Kalman Filter to artificial data, it
proposes a computation of the initial condition for productivity growth based on
the properties of the Malmquist index. Comparing these results using the Gibbs-
sampler, I find that the RMSE of this procedure can be also two-thirds lower than
for the Solow Residual when capital contains measurement error. In addition, the
procedure is extended to panel data. The empirical application employs Danish in-
dustry data. The fourth chapter introduces a new approach for identifying possible
spillovers emanating from new technologies on productivity combining a counter-
factual decomposition derived from the main properties of the Malmquist index and
the econometric technique introduced by Machado and Mata (2005). Moreover, I
consider a new definition of technological space based on firms’ propensity to in-
vest in communication and in innovative processes. Applying this methodology to
a dataset of Italian manufacturing firms and employing a definition of technologi-
cal space based on network activities, I find that externalities are relevant for TFP
growth and the most productive firms are also the main recipients of ICT spillovers.
Keywords: Total factor productivity, Solow residual, measurement error, Malm-
quist index, Kalman Filter, Gibbs sampler, ICT spillover, technological space, net-
work effects, Machado and Mata technique.
vZusammenfassung
Diese Dissertation umfasst sowohl einen theoretisches als auch einen empirischen
Beitrag zur Analyse der Messung der gesamten Faktorproduktivität (TFP). Das
erste Kapitel inspiziert die bestehende Literatur über die häufigsten Techniken der
TFP Messung und gibt einen Überblick über deren Limitierung. Besonderes Au-
genmerk lege ich dabei auf die Wachstumszerlegung, das Solow Residuum und den
dualen Ansatz zur Analyse des Einflusses von Messfehlern und Spill-over Effekten.
Darüber hinaus berücksichtige eine alternative Messgröße, die auf dem Malmquist
Index basiert. Schlussendlich, gebe ich einen überblick über die parametrischen Me-
thoden, die am meisten in der Literatur verwendet werden, um technischen Fort-
schritt und die Externalitäten der Produktionsfunktion zu schätzen, die wiederrum
auf standardmäßigen parametrischen Methoden und Zustands-Raum-Modellen be-
ruhen. Das zweite Kapitel betrachtet Daten, die durch ein Real Business Cycle Mo-
dell generiert wurden und untersucht das quantifizierbare Ausmaßvon Messfehlern
des Solow Residuums als ein Maßfür TFP Wachstum, wenn der Kapitalstock fehler-
haft gemessen wird und wenn Kapazitätsauslastung und Abschreibungen endogen
sind.DesweiterenwerdenzweialternativeMaßedesTFPWachstumsvorgeschlagen,
die Angaben über den Kapitalstock nicht erfordern: das erste, die Methode Direk-
ter Substitution (DS), ist geeignet, wenn die analysierte Volkswirtschaft weit von
ihrem gleichmäßigen Wachstumspfad entfernt ist. Das zweite Maß, die Allgemeine
Differenzen Methode (GD - General Difference method) beruht auf der Annah-
me, dass sich die Volkswirtschaft nah am gleichmäßigen Wachstumspfad befindet.
Diese beiden Methoden weisen mittlere quadratische Fehler in den Realisationen
der künstlichen Volkswirtschaft auf, die kleiner als ein Drittel derer des Solow Re-
siduums sind. Außerdem wird das TFP Wachstum geschätzt und mit den Daten
für die alten und neuen Bundesländer verglichen. Das dritte Kapitel schlägt eine
neue Methodologie in einem bayesianischen Zusammenhang vor, die auf Zustands-
Raum-Modellen basiert. Der Kalman Filter wird auf artifizielle Daten angewendet
und so wird ein Ansatz zur Berechnung der Anfangsbedingung des Produktivitäts-
wachstums gezeigt, der auf den Eigenschaften des Malmquist Indexes basiert. Bei
einem Vergleich dieser Ergebnisse mit Hilfe des Gibbs-Samplers finde ich, dass auch
diese Methode zu zwei-drittel niedrigeren mittleren quadratischen Fehlern vergli-
chen mit dem Solow Residuum führt, wenn Kapital nur fehlerhaft gemessen werden
kann. Diese Vorgehensweise wird außerdem auf Panel Daten erweitert. Die empiri-
sche Anwendung konzentriert sich auf Dänische Industriedaten. Das vierte Kapitel
führt einen neuen Ansatz zur Bestimmung möglicher Spill-over Effekte auf Grund
neuer Technologien auf die Produktivität ein und kombiniert eine kontrafaktische
Zerlegung, die von den Hauptannahmen des Malquist Indexes abgeleitet wird mit
ökonometrischen Methoden, die auf Machado and Mata (2005) zurückgehen. Des-
weiteren nehme ich eine neue Definition des technologischen Raums an, die auf den
Neigungen von Firmen in sowohl kommunikative als auch innovative Prozesse zu
investieren beruht. Wenn diese Methode auf Daten italienischer Firmen des verar-
beitenden Gewerbes angewandt wird und wenn die Definition des technologischen
Raums auf Netzwerkaktivitäten beruht, so finde ich, dass Externalitäten relevant
für das TFP Wachstum sind und dass die produktivsten Firmen diejenigen sind,
die auch zu einem früheren Zeitpunkt von ICT Spill-over-Effekten profitiert haben.
Schlagwörter: Gesamte Faktorproduktivität, Solow Residuum, Messfehler, Malm-
quist Index, Gibbs Sampler, ICT-Spill-over-Effekte, technologischer Raum, Netz-
werkeffekte, Machado und Mata Methode.
viAcknowledgments
During my doctoral studies I have received a lot of comments, support and encourage-
ment from several people which I am very happy to acknowledge. First of all, I would
like to thank Michael C. Burda for his invaluable advice and the lively discussions and
for co-authoring the second chapter of this thesis. I am also indebted to my second
supervisor, Irwin L. Collier, for very precious suggestions. Moreover, I wish to thank
all the faculty of the Berlin Doctoral Program in Economics & Management Science for
stimulating and rigorous classes.
This dissertation has also benefited from feedbacks and discussion with, in alphabet-
ical order, Jaap Bos, Drew Creal, Annalisa Croce, Carl-Johan Dalgaard, Herman van
Dijk, Stefano Fachin, Andrea Gavosto, John Hassler, Mun Ho, Dale Jorgenson, Mar-
tin Junge, Kristiaan Kerstens, Per Krusell, Lisbeth La Cour, Marco Leonardi, Bartosz
Maćkowiak, Emi Nakamura, Cheti Nicoletti, Sergio Perelman, Morten Ravn, Günther
Rehme, José-Victor Ríos-Rull, Albrecht Ritschl, Esben Anton Schultz, Robin Sickles,
Anders Sørensen, Sarah Spiekermann, Christian Stoltenberg, Mathias Trabandt, Harald
Uhlig, MarkVancautteren, GiovanniLucaViolante, MarkWederandMirkoWiederholt.
In addition, I have obtained important suggestions from seminar and conference
participants at Humboldt University Berlin, Copenhagen Business School, the Milano
Labour Lunch Seminar at Bocconi University, at the IV North American Productiv-
ndity Workshop in New York, the 2 Nordic Summer Symposium