Essays in Total Factor Productivity measurement

• Main Author: Severgnini, Battista
• Other Authors: Burda, Michael C.
• Format: Doctoral Thesis
• Language: English
• Published: Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät 2010
• Subjects: Gesamte Faktorproduktivität; Solow Residuum; Messfehler; Malquist Index; Gibbs Sampler; ICT-Spillover-Effekte; technologischer Raum; Netzwerkeffekte; Machado und Mata Methode.; Total factor productivity; Solow residual; measurement error; Malmquist index; Kalman Filter; Gibbs sampler; ICT spillover; technological space; network effects; Machado and Mata technique.; 330 Wirtschaft; 17 Wirtschaft; QI 520; ddc:330
• Online Access: http://edoc.hu-berlin.de/18452/16847; http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:11-100177014; http://dx.doi.org/10.18452/16195

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. Das zweite Kapitel betrachtet Daten, die durch ein Real Business Cycle Modell generiert wurden und untersucht das quantifizierbare Ausmaß von Messfehlern des Solow Residuums als ein Maß für TFP Wachstum, wenn der Kapitalstock fehlerhaft gemessen wird und wenn Kapazitätsauslastung und Abschreibungen endogen sind. Das dritte Kapitel schlägt eine neue Methodologie in einem bayesianischen Zusammenhang vor, die auf Zustands- Raum-Modellen basiert. 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. === 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. 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 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. The fourth chapter introduces a new approach for identifying possible spillovers emanating from new technologies on productivity combining a counterfactual decomposition derived from the main properties of the Malmquist index and the econometric technique introduced by Machado and Mata (2005).