Misallocation and Productivity: Micro Evidence from Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
An important determinant of aggregate measured productivity is how resources are allocated across heterogeneous production units. Idiosyncratic distortions from institutional policies and factors can be a source for resource misallocation resulting in lower total factor productivity and aggregate output. Distortions create heterogeneity in production units: cause before-tax marginal revenue products to be higher in production units that face disincentives, and to be lower in production units that receive incentives. In the absence of distortions, production units equate marginal products with their corresponding factor prices, making resource allocations efficient because the more productive units proportionately use more resources. In the presence of distortions, they are equated with both factor prices and distortions, making equilibrium allocations dependent on both individual TFPs and distortions and resulting in aggregate output and TFP losses. \nUsing detailed household farm-level data from Bangladesh, I measure the observed gross TFP of Bangladesh's agriculture. I find that capital and intermediate inputs are misallocated in Bangladesh. If resources were hypothetically reallocated across farms, then aggregate TFP could increase by more than 120% relative to the observed TFP. Using firm-level manufacturing data from Bangladesh, I develop a model to measure industry-level and aggregate TFP. If allocations were efficient, then aggregate TFP could increase by 95%. Capital is more misallocated than labor in manufacturing. \nI develop a two-sector model of agriculture and non-agriculture, each with an endogenous distribution of production units. Sector-wise, the distribution of active production units depends on the productivity of the unit operation and idiosyncratic distortions that the unit faces in that sector. I capture idiosyncratic distortions as a producer-sector-specific output tax that stands in as a catch-all for the policies and institutions that alter the relative prices faced by producers within each sector. I use micro-level data on manufacturing plants and farms and a quantitative framework to measure the distortions. I calibrate my model to the micro data from Bangladesh with observed distortions. I find that eliminating distortions in each sector raises productivity in that sector, but at the aggregate level it is only improvements in agricultural labor productivity that generate substantial structural change in the economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».