Based on the sufficient statistics approach developed by Huang and Ottaviano (2024), we show how the state of technology of European industries relative to the rest of the world can be empirically assessed in a way that is simple in terms of computation, parsimonious in terms of data requirements, but still comprehensive in terms of information. The lack of systematic cross-industry correlation between export specialization and technological advantage suggests that standard measures of revealed comparative advantage only imperfectly capture a country’s technological prowess due to the concurrent influences of factor prices, market size, markups, firm selection and market share reallocation.

Based on the sufficient statistics approach developed by Huang and Ottaviano (2024), we show how the state of technology of European industries relative to the rest of the world can be empirically assessed in a way that is simple in terms of computation, parsimonious in terms of data requirements, but still comprehensive in terms of information. The lack of systematic cross-industry correlation between export specialization and technological advantage suggests that standard measures of revealed comparative advantage only imperfectly capture a country’s technological prowess due to the concurrent influences of factor prices, market size, markups, firm selection and market share reallocation.

Wir untersuchen die Veränderung der Unternehmensdynamik in Europa seit 2000 anhand neuer Daten, die wir für 19 europäische Länder erhoben haben. In allen Ländern dokumentieren wir einen breit angelegten Rückgang der Unternehmensdynamik, der die meisten Wirtschaftszweige und Firmengrößenklassen betrifft. Große und ältere Unternehmen verzeichnen den stärksten Rückgang der Unternehmensdynamik. Gleichzeitig geht der Anteil an Personen, die in jungen Unternehmen arbeiten, zurück. In Übereinstimmung mit Ergebnissen aus den USA reagieren Unternehmen in Europa weniger stark auf Produktivitätsveränderungen als früher („Reaktivität von Firmen“), was einen Teil des Rückgangs der Unternehmensdynamik erklärt. Im Gegensatz zur bisherigen Evidenz für die USA hat sich in Europa jedoch auch die Dynamik von Produktivitätsschocks abgeschwächt, was einen weiteren Teil des Rückgangs der Unternehmensdynamik erklärt. Für das deutsche Verarbeitende Gewerbe berechnen wir, dass der Rückgang der Reaktivität von Firmen ca. 40% des Rückgangs der Unternehmensdynamik erklärt, während die Abschwächung von Produktivitätsschocks 60% des Rückgangs der Unternehmensdynamik erklärt. Diese Prozesse deuten darauf hin, dass Marktfriktionen, wie beispielsweise Firmenmarktmacht in Europa, zu zunehmenden Fehlallokationen führen und dass die Innovationsprozesse sich abgeschwächt haben, woraus eine geringere Umverteilung von Marktanteilen zwischen Firmen resultiert.

This paper surveys recent advances in drawing structural conclusions from vector autoregressions (VARs), providing a unified perspective on the role of prior knowledge. We describe the traditional approach to identification as a claim to have exact prior information about the structural model and propose Bayesian inference as a way to acknowledge that prior information is imperfect or subject to error. We raise concerns from both a frequentist and a Bayesian perspective about the way that results are typically reported for VARs that are set-identified using sign and other restrictions. We call attention to a common but previously unrecognized error in estimating structural elasticities and show how to correctly estimate elasticities even in the case when one only knows the effects of a single structural shock.