I measure aggregate productivity growth in manufacturing between 1995 and 2013 as defined by Petrin and Levinsohn (2012). I decompose aggregate productivity growth into technical efficiency improvements, resource reallocations, and net entry effects. I find that aggregate productivity growth slows down after 2004 and that the rapid drop in technical efficiency growth contributed most to the decline. In this paper, I focus on the role of young plants with regard to productivity growth of Korean manufacturing. I show that young plants account for nearly half of APG (48%), while their value-added share is 14 percent on average between 1995 and 2013. I find that productivity growth at young plants has been declining for the last ten years. The lower growth of continuing young plants contributes to this trend. These results stress the important role of young plants in aggregate productivity growth and imply that understanding the dynamics of young plants is necessary to form effective start-up policies.
This study determines whether or not firms can achieve high productivity growth through external technology acquisition. It also identifies the key factors affecting adopting firms' productivity growth by employing the Malmquist productivity index (MPI) methodology, which features computational ease, low data dependency, and decomposition of productivity growth into technical efficiency change and technical change. Results showed that the effects of productivity growth arising from technology transfer became stronger over time. Moreover, patent transfer guaranteed firms' productivity growth, but no evidence was found that factors such as age and size could increase productivity. Finally, cultural similarity could be another factor conditioning the effectiveness of technology transfer in the productivity of adopting firms.
The purpose of this paper is to survey existing literature and empirical studies about the effect of unions on productivity and productivity growth in US and British. Evidence regarding union effects on productivity is incomplete in the studies surveyed in this paper. Unions have a positive effect on productivity in US, but the most of studies in British show that unions have a negative effect. But the direction and magnitude of union effects on productivity growth cannot be predicted from economic theory. It may be that there is no unitary relationship between unions and productivity growth. The comprehensive conclusion about the effects of unions on productivity growth cannot be drawn from the studies surveyed in this paper. The question of whether unions have a positive effect or negative effect on productivity and productivity growth is an empirical issue.
The success of a target of 'low-carbon green growth' depends on whether installing energy-saving capital would result in an increase in industry's productivity growth. Defining total factor productivity from a dual cost function, this paper estimates the contribution of energy efficiency investment to productivity growth by analyzing the sources of growth of productivity index for the primary metal industries. Empirical results show that, on average, energy efficiency investment increased the annual rate of productivity growth by 1.16 percentage points over th period 1982~2006. In addition, The scale effect positively affected the contribution of energy efficiency investment on productivity growth.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.6
no.2
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pp.63-73
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2019
The paper aims to investigate relationships between technology and innovation management, total factor productivity and economic growth in China. By comparing the trends in total factor productivity growth of industrialized economies (i.e. OECD), this study intends to showcase the importance of total factor productivity progress in the Chinese economy. The study employs time series data of an annual basis for the period from 1977 to 2016 retrieved from the World Development Indicator. The study employs unit root test, cointegration test, fully modified least squares estimation method, canonical cointegrating regression and dynamic least squares estimation method to test the hypotheses. The results of the cointegrating regression analysis show that manufacturing growth leads to an increase of total factor productivity in the short-run in China. The findings of the study suggest that manufacturing (i.e. technology and product innovation) is positively related to the increase of total factor productivity in the short-run and total output growth in the long-run. The findings suggest that promoting technology and innovation management and supporting R&D subsidies may reduce the marginal cost of conducting R&D and increase the rate of technology and innovation management and R&D activity and therefore, the total factor productivity growth rate.
This paper investigates the productivity growth in Korean railway transport. The productivity growth is calculated by a process of measuring of pure efficiency change index(PECI), scale efficiency change index(SECI), and technical change index(TCI), using Data envelopment analysis (DEA) method. The data cover the period 1999$\sim$2006; 1999$\sim$2003 are the pre-structural reform years and the post-structural reform years are 2004$\sim$2006. The framework for the analysis is Malmquist Productivity Index (MPI) of the to investigate the impacts of structural reform on productivity growth, respectively. The inputs considered are the length of operating line, the number of staff, the number of coach and wagon, and the outputs are the trains movement of passenger and freight, and the traffic of passenger and freight. Results indicate that Korean railway experienced a annual productivity growth of approx. 3% after the structural reform.
This paper is aimed at analyzing the effect of Information Technology (IT) investment on the output growth and Total Factor Productivity (TFP) of Korean stock industry. Data on 24 stock firms for the eleven years (1991-2001) are used for the analysis. It is identified that there are both direct and indirect impacts of IT investment of the Korean stock industry on output growth. The total effect on output growth is 1.34 percentage point per year, which divided into a direct effect of investment in IT on the output growth is 1.97 and an indirect effect on the TFP is -0.63 percentage points per year. Results show that IT investment cannot contribute to increased stock industry productivity. Therefore, the Korean stock industry has not benefited from increased investment on IT in increasing productivity, implying the so-called productivity paradox has existed during the period.
The purpose of this paper is to clarify the main components of economic growth and the effects of environmental factorson productivity by comparing traditional productivity growth and environmentally-adjusted productivity growth in 28 Chinese regions based on growth accounting analysis. To do this, we measured the shadow prices of SOx for the 28 Chinese regions. This study found that the annualized growth rate of output in the 28 Chinese regions was almost 10.07% for 1999-2005, though the growth rate was higher in the eastern region than in the middle and western regions. The average traditional productivity was 3.58%, again with the eastern region showing the highest level. The average environmentally-adjusted productivity of the three regions was about 3.56%, which is similar to the level of traditional productivity. This implies that activities regarding pollution reductions in the 28 Chinese regions have not been practiced, even though environmental regulations have been strengthened. Therefore, the regional and central governments should strengthen environmental regulations and strictly enforce them.
This paper analyses the efficiency and productivity of R&D system across time (1991${\sim}$2000) and 16 OECD countries using multi-output and multi-input non-parametric frontier methods such as DEA (data envelopement analysis) and Malmquist productivity indexes. Malmquist productivity indexes are decomposed into two components measures, namely technical change and efficiency change. To calculate R&D efficiency and productivity, we used R&D stock and the number or researchers as R&D input proxies and the number of adjusted SCI papers and U.S. patent applications as R&D output proxies. Empirical result shows that Switzerland, Canada, U.S., Australia's R&D efficiencies are the highest and Korea's R&D productivity growth is the highest in the sample for the period. Technical efficiency growth was a more important source of productivity growth than technological innovation.
While they compare the growth rate of wage with that of average labor productivity, we compare it with the growth rate of marginal labor productivity. After estimating the elasticity of substitution and technology level, we estimate the marginal labor productivity. Wages and marginal labor productivities are similar over 1963-2000. However, while wages come short of marginal labor productivities over 1963-1986, they exceed marginal labor productivities over 1987-2000. Although the growth rate of wage is not so different from that of marginal labor productivity, it can be disparate from that of average labor productivity. Therefore the former exceeding the latter does not mean the excessive wage growth off the labor demand curve.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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