Measurement of total factor productivity: Evidence from French construction firms
Mesure de la productivité globale des facteurs : Le cas des entreprises de construction françaises
Résumé
This paper reviews eight (8) methods of calculating total factor productivity (TFP) in the "construction of residential and non-residential buildings" sector in France. These include fixed-effects estimators; instrumental variables and the generalized method of moments (Blundell and Bond, 1999); Olley and Pakes, 1996; Levinsohn and Petrin, 2003; Wooldridge, 2009; Ackerberg, Caves, and Frazer, 2015; the calibration method;
and the data envelopment analysis (DEA) method. Then, using firm-level data from 2009 to 2018, we show that the market structure can be likened to an oligopoly situation and that capital intensity is also very low in this sector. Furthermore, the fixed-effects estimator provides the lowest capital coefficient and overestimates both the absolute value of the scale effect and the intermediate inputs coefficient. The highest capital
coefficient is provided by the Wooldridge (2009) estimator. But there is little difference between the TFP measures, especially when semi-parametric methods are used. While the calibration of elasticities shows that the construction sector is labor intensive, the DEA method shows that on average only large firms are fully efficient. To our knowledge, the Ackerberg, Caves and Frazer method be a good estimator of TFP in
the French construction sector. Finally, when comparing TFP levels, all estimation methods (fixed effects; Wooldridge, 2009; Olley and Pakes, 1996; Levinsohn and Petrin, 2003 and Ackerberg, Caves, and Frazer, 2015) are strongly positively correlated with each other (over 92%). However, the correlations between these methods and the non-parametric methods (DEA and calibration methods) are very low, even negative with the calibration method.
Cet article passe en revue 8 méthodes de calcul de la productivité globale des facteurs (PGF) dans le secteur de la "construction de bâtiments résidentiels et non résidentiels" en France. Il s'agit notamment des estimateurs à effets fixes, des variables instrumentales et des moments généralisés (Blundell et Bond, 1999), Olley et Pakes (1996), Levinsohn et Petrin (2003), Wooldridge (2009), Ackerberg, Caves et Frazer (2015), la méthode par calibration et la méthode d'analyse de l'enveloppement des données (DEA). Ensuite, en utilisant des données d'entreprises de 2009 à 2018, nous montrons que la structure du marché peut être assimilée à une situation d'oligopole et que l'intensité capitalistique est également très faible dans ce secteur. En outre, l'estimateur à effets fixes fournit le coefficient de capital le plus faible et surestime à la fois la valeur absolue de l'effet d'échelle et le coefficient des intrants intermédiaires. Le coefficient de capital le plus élevé est fourni par l'estimateur de Wooldridge (2009). Mais il y a peu de différences entre les mesures de la PGF, en particulier lorsque des méthodes semi-paramétriques sont utilisées. Alors que la méthode de calibration des élasticités montre que le secteur français de la construction est intensif en travail, la méthode DEA montre qu'en moyenne, seules les grandes entreprises sont pleinement efficaces. A notre connaissance, la méthode d'Ackerberg, Caves et Frazer est un bon estimateur de la PGF dans le secteur de la construction. Enfin, lorsqu'on compare les niveaux de la PGF, toutes les méthodes d'estimation (effets fixes ; Wooldridge, 2009 ; Olley et Pakes, 1996 ; Levinsohn et Petrin, 2003 et Ackerberg, Caves et Frazer, 2015) sont fortement corrélées positivement entre elles (plus de 92 %). En revanche, les corrélations entre ces méthodes et les méthodes non paramétriques (DEA et calibration) sont très faibles, voire négatives avec la méthode par calibration.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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