Productivity Growth and Infrastructure Related Sectors

Fernando Navajas; Hildegart Ahumada; Santos Espina Mairal

doi:10.24215/18521649e043

Autores/as

Fernando Navajas Universidad Torcuato Di Tella, Academia Nacional de Ciencias Económicas, Argentina https://orcid.org/0009-0009-3270-8824
Hildegart Ahumada Universidad de Buenos Aires, Academia Nacional de Ciencias Económicas, Fundación de Investigaciones Económicas Latinoamericanas, Argentina https://orcid.org/0000-0002-0329-8434
Santos Espina Mairal Universidad del CEMA, Argentina https://orcid.org/0000-0002-8724-0618

DOI:

https://doi.org/10.24215/18521649e043

Palabras clave:

productividad laboral, infraestructura, datos en panel, selección automática

Resumen

No existe un consenso total sobre qué sector de infraestructura es más importante para el crecimiento y los resultados pueden depender de los datos y la metodología empleados. En este trabajo se desarrolla un marco para explorar el desempeño de los sectores relacionados con la infraestructura en términos de su contribución al crecimiento de la productividad sectorial. Con base en una selección de 25 países del conjunto de datos globales del GGDC sobre productividad laboral anual para 10 sectores a lo largo de 4 décadas y usando controles seleccionados, utilizamos un algoritmo automático para seleccionar variables significativas y estimar efectos a corto y largo plazo. Las elasticidades estimadas muestran efectos diferenciales entre sectores y la magnitud cuantitativa de los mismo es bastante significativa. Los shocks de productividad en la infraestructura energética predominan sobre los de la infraestructura de transporte en cuanto a efectos agregados, pero operan indirectamente a través de la productividad agrícola, mientras que las mejoras en el transporte tienen impactos directos. Nuestros resultados no parecen respaldar la hipótesis de que los shocks de productividad de la infraestructura aumenten las brechas o disparidades de productividad entre sectores. Finalmente, ilustramos la magnitud relativa de efectos directos e indirectos y los canales sectoriales que simulan los shocks de productividad de la infraestructura para la región de ALC.

Biografía del autor/a

Fernando Navajas, Universidad Torcuato Di Tella, Academia Nacional de Ciencias Económicas, Argentina

Economista jefe de la Fundación de Investigaciones Económicas Latinoamericanas (FIEL), profesor en el departamento de economía de la FCE de la Universidad de Buenos Aires (UBA), miembro de la Academia Nacional de Ciencias Económicas de Argentina (ANCE) y ex presidente de la Asociación Argentina de Economía Política (AAEP). Anteriormente hizo su carrera docente universitaria (entre 1979 y 2021) en su alma mater -desde la escuela primaria- la Universidad Nacional de La Plata (UNLP), fue economista senior en la Oficina de la CEPAL-Naciones Unidas en Buenos Aires y jefe de gabinete de asesores en el Ministerio de Economía de la Nación. Es doctor en economía de la Universidad de Oxford y Licenciado en Economía (diploma de honor, mejor promedio) de la UNLP. Ha publicado numerosos trabajos en libros y revistas científicas sobre amplios tópicos de macroeconomía aplicada, economía pública, regulaciones y economía de la energía y medio ambiente. En 2016 recibió el Premio KONEX de Platino en Análisis Económico Aplicado y en 2017 la medalla y diploma a la excelencia académica de la Universidad de Buenos Aires. Su trayectoria está reseñada en el libro de Juan Carlos De Pablo, Diez Economistas Argentinos (Ed. Union).
Hildegart Ahumada, Universidad de Buenos Aires, Academia Nacional de Ciencias Económicas, Fundación de Investigaciones Económicas Latinoamericanas, Argentina

Profesora de la Universidad Torcuato Di Tella y Presidenta (2025-2028) de la Academia Nacional de Ciencias Económicas. M Phil in Economics de la Universidad de Oxford y John S. Guggenheim Fellow. Fue Presidente de la Asociación Argentina de Economía Política, Supervisor de Investigaciones Económicas del Banco Central de la República Argentina e Investigador visitante en Nuffield College en 1993 y en 2007(University of Oxford). Sus principales áreas de investigación cubren una amplia gama de enfoques econométricos (series de tiempo, datos de panel y pronóstico) aplicados al estudio del comportamiento y proyección de variables macroeconómicas y sectoriales con contribuciones más citadas en demanda de dinero, decisiones de consumo, economía oculta, precios de commodities y econometría del cambio climático, así como también en la selección automática de modelos econométricos. Sus publicaciones incluyen artículos en: Econometrics, International Journal of Forecasting, Agricultural Economics, Empirical Economics, Journal of Forecasting, Economic Letters, Review of Income and Wealth, Journal of Policy Modeling y Oxford Bulletin of Economic and Statistics, Economics of Natural Disasters and Climate Change, Económica (UNLP), Journal of Applied Economics (UCEMA), entre otros.
Santos Espina Mairal, Universidad del CEMA, Argentina

Licenciado en Economía de la Universidad del CEMA, en donde obtuvo diploma de honor por mejor promedio y Magíster en Neurociencias de la Universidad Favaloro. Se desempeñó como Economista en FIEL donde continua como Investigador Visitante y actualmente se dedica a la Ciencia de Datos, participando también en investigaciones en economía y en neurociencia, en donde cuenta con publicaciones científicas en journals en ambas disciplinas.

Referencias

Ahumada H., Cavallo, E., Espina Mairal, S. y Navajas, F. (2022). Sectoral productivity growth, COVID-19 shocks and infrastructure. Economics of Disasters and Climate Change, 6, 1-28. https://doi.org/10.1007/s41885-021-00098-z

Ahumada, H. y Cornejo, M. (2015). Explaining commodity prices by a cointegrated time series-cross section model. Empirical Economics, 48, 1667–1690. https://doi.org/10.1007/s00181-014-0827-5

Alcalá, F. y Ciccone, A. (2004). Trade and Productivity. The Quarterly Journal of Economics, 119(2), 613–646. https://doi.org/10.1162/0033553041382139

Ansar, A., Flyvbjerg, B., Budzier, A. y Lunn, D. (2016). Does infrastructure investment lead to economic growth or economic fragility? Evidence from China. Oxford Review of Economic Policy, 32(3), 360–390. https://doi.org/10.1093/oxrep/grw022

Ardanaz, M. y Izquierdo, A. (2017). Current expenditure upswings in good times and capital expenditure downswings in bad times?: New evidence from developing countries. IDB Working Paper Series, IDB-WP-838. http://dx.doi.org/10.18235/0000847

Aschauer, D. A. (1989). Is Public Expenditure Productive? Journal of Monetary Economics, 23(2), 177-200. https://doi.org/10.1016/0304-3932(89)90047-0

Borensztein, E., Miller, S., Sánchez, G. y Valenzuela, P. (2014). Development diagnostics for the southern cone. IDB Working Paper Series, IDB-WP-516. http://dx.doi.org/10.18235/0011634

Calderón, C., Moral-Benito, E. y Servén, L. (2015). Is infrastructure capital productive? A dynamic heterogeneous approach. Journal of Applied Econometrics, 30(2), 177-198. https://doi.org/10.1002/jae.2373

Calderón, C. y Servén, L. (2016). Infrastructure and Growth. En The New Palgrave Dictionary of Economics. Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1057/978-1-349-95121-5_2885-1

Cavallo, E., Powell, A. y Serebrisky, T. (Eds.). (2020). From structures to services—Development in the Americas. Inter-American Development Bank. http://dx.doi.org/10.18235/0002505

Deaton, A. y Aten, B. (2017). Trying to understand the PPPs in ICP 2011: Why are the results so different? American Economic Journal: Macroeconomics, 9(1), 243-264. https://doi.org/10.1257/mac.20150153

De Long, B. y Summers, L. (1991). Equipment investment and economic growth. The Quarterly Journal of Economics, 106(2), 445-502. https://doi.org/10.2307/2937944

Diao, X., McMillan, M. y Rodrik, D. (2017). The recent growth boom in developing economies: A structural change perspective. NBER Working Paper, 23132. https://doi.org/10.3386/w23132

Dieppe, A. (Ed.). (2020). Global Productivity: Trends, Drivers and Policies. World Bank. https://hdl.handle.net/10986/34015

Doornik, J. A. (2009). Autometrics. En J. L. Castle y N. Shephard (Eds.), The methodology and practice of econometrics: A festschrift in honour of David F. Hendry (pp. 88-121). Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199237197.003.0004

Égert, B., Koźluk, T. y Sutherland, D. (2009). Infrastructure and growth: Empirical evidence. OECD Economics Department Working Paper, 685. http://dx.doi.org/10.1787/225682848268

Elias, V. (1996). Infrastructure and growth: The Latin American case (Report No. 36). Latin American and the Caribbean Technical Department, World Bank.

Ericsson, N. R. y MacKinnon, J. G. (2002). Distributions of error correction tests for cointegration. Econometrics Journal, 5, 285–318. https://doi.org/10.1111/1368-423X.00085

Estache, A. y Garsous, G. (2012). The impact of infrastructure on growth in developing countries. IFC Economics Notes, 1. https://doi.org/10.4018/978-1-5225-2361-1.ch003

Fay, M., Andres, L.A., Fox, C., Narloch, U., Straub, S. y Slawson, M. (2017). Rethinking infrastructure in Latin America and the Caribbean-spending better to achieve more. The World Bank.

Fay, M. y Yepes, T. (2003). Investing in infrastructure what is needed from 2000 to 2010? WB Working Paper Series, 3102. https://doi.org/10.1596/1813-9450-3102

Feenstra, R., Inklaar, R. y Timmer, M. (2016). What is new in PWT 9.0? Groningen Growth and Development Centre. http://dx.doi.org/10.15141/S5J01T

Fernald, J. G. (1999). Roads to prosperity? Assessing the link between public capital and productivity. American Economic Review, 89(3), 619-638. https://doi.org/10.1257/aer.89.3.619

Gardner, C. y Henry, P. B. (2023). The global infrastructure gap: Potential, perils, and a framework for distinction. Journal of Economic Literature, 61(4), 1318-1358. https://doi.org/10.1257/jel.20221530

Gollin, D., Lagakos, D. y Waugh, M. (2014). The agricultural productivity gap. The Quarterly Journal of Economics, 129(2), 939–993. https://doi.org/10.1093/qje/qjt056

Hausmann, R., Rodrik, D. y Velasco, A. (2005). Gowth diagnostics. Harvard University, John F. Kennedy School of Governemnt.

Helm, D. y Mayer, C. (2016). Infrastructure: Why it is under provided and badly managed. Oxford Review of Economic Policy, 32(3), 343-359. https://www.jstor.org/stable/26363343

Hendry, D. F. y Doornik, J. A. (2014). Empirical model discovery and theory evaluation: Automatic selection methods in econometrics. MIT Press.

Hendry, D. (2007). On the interactions of unit roots and exogeneity. Econometric Reviews, 14(4), 383-419. https://doi.org/10.1080/07474939508800329

Hoechle, D. (2007). Robust standard errors for panel regressions with cross-sectional dependence. The Stata Journal, 7(3), 281-312. https://doi.org/10.1177/1536867X0700700301

Hofman, A., Aravena, C. y Friedman, J. (2017). Sources of productivity and economic growth in Latin America and the Caribbean, 1990-2013. International Productivity Monitor, 33, 51-76.

Hofman, A., Mas, M., Aravena, C. y De Guevara, J. (2017). Crecimiento económico y productividad en Latinoamérica: el proyecto LA-KLEMS. El Trimestre Económico, 84(334), 259-306. https://doi.org/10.20430/ete.v84i334.302

Hulten C. y Isaksson, A. (2007). Why development levels differ: The sources of differential economic growth in a panel of high and low income countries. NBER Working Paper, 13469. https://www.nber.org/papers/w13469

Hulten, C. R. y Klenow, R. M. (2010). Infrastructure spending: Where do we go from here? National Tax Journal, 46(3), 261-273. https://www.jstor.org/stable/45146866

Izquierdo, A., Llopis, J, Muratori, U. y Ruiz, J. J. (2016). In search of larger per capita incomes: How to prioritize across productivity determinants? IDB Working Paper Series, IDB-WP-680. http://dx.doi.org/10.18235/0011725

Johnson, S., Larson, W., Papageorgiou, C. y Subramanian, A. (2013). Is newer better? Penn world table revisions and their impact on growth estimates. Journal of Monetary Economics, 60(2), 255-274. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2012.10.022

Jorgenson, D. W. (1972). Issues in growth accounting: A reply to Edward F. Denison. Survey of Current Business, 52(5), 65-94.

Lagakos, D. y Waugh, M. (2013). Selection, agriculture and Cross-Country productivity differences. American Economic Review, 103(2), 948-80. https://doi.org/10.1257/aer.103.2.948

Mas, M. (2009). Infrastructures and new technologies: As sources of spanish economic growth. En OECD/FSO (Ed.), Productivity measurement and analysis (pp. 357-378). OECD Publishing.

Murphy, T. (2020). A road for prometheus: Technological disruptions and infrastructure investment in history (Technical Note IDB-TN-1872). Inter-American Development Bank. http://dx.doi.org/10.18235/0002197

Navajas, F., Ahumada, H., Bermudez, G., Espina-Mairal, S. y Templado, I. (2019). Productivity growth and infrastructure related sectors: The case of Argentina [Trabajo inédito]. IADB.

Navajas, F., Ahumada, H., Espina Mairal, S. y Bermudez, G. (2021). Productivity growth and infrastructure related sectors: The case of Mexico (Technical Note BID-TN-2269). Inter-American Development Bank. http://dx.doi.org/10.18235/0003606

Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. (2009). Measuring Capital-OECD Manual.

Pinkovskiy, M. y Sala-i-Martin, X. (2016). Newer need not be better: Evaluating the Penn World Tables and the World Development Indicators using nighttime lights (Staff Reports 778). Federal Reserve Bank of New York.

Ramey, V. (2020). The Macroeconomic Consequences of Infrastructure Investment. NBER Working paper, W27625. https://doi.org/10.3386/w27625

Rozenberg, J. y Fay, M. (2019). Beyond the gap: How countries can afford the infrastructure they need while protecting the planet. World Bank.

Sanchez G. y Butler, I. (2008). Competitiveness and growth in Argentina: Appropriability, misallocation or disengagement? IADB Country Department Southern Cone Paper, AR-P1049.

Sinha, R. (2016). Sectoral Productivity Gaps and Aggregate Productivity. WB Policy Research Working Paper, 7737. https://hdl.handle.net/10986/24654

Timmer, M. y de Vries, G. (2007). A cross-country database for sectoral employment and productivity in Asia and Latin America, 1950–2005 (Memorandum 98). Groningen Growth and Development Centre Research, University of Groningen.

Timmer, M., de Vries, G. y de Vries, K. (2015). Patterns of structural change in developing countries. En J. Weiss y M. Tribe (Eds.), Routledge handbook of industry and development (pp. 65-83). Routledge.

Timmer, M., O'Mahony, M. y van Ark, B. (2007). Growth and productivity accounts from eu klems: An overview. National Institute Economic Review, 200, 64-78. https://doi.org/10.1177/0027950107080390

Westerlund, J. (2007). Testing for error correction in panel data. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 69(6), 709–748. https://doi.org/10.1111/j.1468-0084.2007.00477.x