Modeling technology as a dynamic error-components process: the case of the inter-country agricultural production function

Abstract

In this paper, we propose a dynamic error-components model to represent the unobserved level of technology. This specification implies a well-defined common factor dynamic model for per capita output that can be tested explicitly. The model is applied to data on aggregates of agricultural inputs and outputs for groups of countries from the OECD, Africa, Latin America as well as centrally planned countries, over a period of 31 years. We find that the proposed model fits the data better than alternative static specifications and satisfies the implied common factor restrictions in 2 of the simples. The results suggest that although technological change seems to have been a faster process for less developed countries relative to the OECD countries, it has not been fast enough to reduce appreciably the enormous differences in average technological levels that still persist between them.

En este trabajo proponemos un modelo dinámico de panel con componentes de error para representar el nivel tecnológico el cual no es observable directamente. Esta especificación implica que el producto per capita sigue un proceso dinámico sujeto a una restricción de factor común, la cual puede evaluarse explícitamente. El modelo es aplicado a un panel de datos sabre producto e insumos agrícolas a nivel agregado para países de la OECD, África, América Latina así como países con planificación centralizada, sobre un horizonte temporal de 31 años. Encontramos que el modelo propuesto se ajusta mejor a los datos comparado con modelos estáticos alternativos y que la restricción de factor común es satisfecha en 2 de las muestras. Los resultados sugieren que si bien los países menos desarrollados han experimentado un mayor crecimiento en sus niveles tecnológicos en relación a los países de la OECD, este proceso no ha sido lo suficientemente rápido como para cerrar apreciablemente las enormes brechas que aún persisten.