Unobserved heterogeneity in the productivity distribution and gains from trade

Ruben Dewitte, Michel Dumont, Glenn Rayp and Peter Willemé

Canadian Journal of Economics/Revue canadienne d'économique, 2022, vol. 55, issue 3, 1566-1597

Abstract: Finding a good parametric approximation to the productivity distribution is a problem of general interest. This paper argues that heterogeneity in productivity is best captured by finite mixture models (FMMs). FMMs build on the existence of unobserved subpopulations in the data. As such, they are generally consistent with models of firm dynamics differing between groups of firms and allow for a very flexible distribution fit. Relative to commonly used parametric alternatives, we find that FMMs are the only distributions able to provide a sufficiently good fit to the data. A gains from trade exercise with Portuguese data reveals that only FMMs approximate the “true” gains reasonably well. Hétérogénéité non observée dans la distribution de la productivité et les profits découlant du commerce. Trouver une bonne approximation paramétrique de la distribution de la productivité est un problème d'intérêt général. Cet article soutient que les modèles de mélange fini (MMF) sont ceux qui représentent le mieux l'hétérogénéité de la productivité. Les MMF s'appuient sur l'existence de sous‐populations non observées dans les données. Par conséquent, ils sont généralement compatibles avec les modèles de dynamique des entreprises, qui font la distinction entre les groupes d'entreprises et permettent un ajustement de distribution très flexible. Par rapport à d'autres paramètres couramment utilisés, nous observons que les MMF sont les seules distributions qui peuvent offrir un ajustement suffisant des données. Un exercice de profits découlant du commerce réalisé avec des données du Portugal révèle que seuls les MMF permettent d'estimer raisonnablement les profits « réels ».

Date: 2022
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https://doi.org/10.1111/caje.12613

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Working Paper: Unobserved Heterogeneity in the Productivity Distribution and Gains From Trade (2020)
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