Policy Research Working Paper 8755 Integration and Price Transmission in Key Food Commodity Markets in India Mauro Boffa Gonzalo J. Varela Macroeconomics, Trade and Investment Global Practice February 2019 Policy Research Working Paper 8755 Abstract This paper examines patterns of market integration for food co-movement between wholesale and retail prices, although commodities in India. First, it tests the extent of domestic integration is still imperfect in all commodities but one: rice, spatial market integration for retail and wholesale markets for which perfect vertical integration cannot be rejected. in 2006–14 and 2008–15, respectively, and looks at pat- Retail prices adjust faster when wholesale prices rise than terns of price transmission of shocks from international when wholesale prices fall. The analysis of the determinants sources. Second, it measures vertical integration from of spatial integration reveals that prior to implementation of wholesale to retail markets and tests for asymmetric speed the Goods and Services Tax, the mere act of crossing a state of adjustment to shocks. Third, it examines the determi- border increased prices; unexploited gains from arbitrage nants of spatial integration. The results reveal that in India, persisted after considering the effects of transport costs; food markets are imperfectly integrated across space, with and information frictions and menu costs reduced market the law of one price being systematically rejected, with het- integration. erogeneities across states and products. There is substantial This paper is a product of the Macroeconomics, Trade and Investment Global Practice. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/research. The authors may be contacted at gvarela@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Integration and Price Transmission in Key Food Commodity Markets in India*  Mauro Boffa  Universal Postal Union  Gonzalo J. Varela  World Bank  Keywords: Law of one price, pass through, speed of adjustment, asymmetric price transmission,  determinants of market integration, border effects, panel cointegration  JEL: C33, D40, F15, N75  *Mauro Boffa is an Economist with the Research and Strategy Program of the Universal Postal Unit, Gonzalo J. Varela is a Senior Economist with the Macroeconomics, Trade and Investment Global Practice of the World Bank Group. Corresponding author: Gonzalo Varela, gvarela@worldbank.org. The authors are indebted to David Atkin for insightful conversations at the onset of the  research, Arvind Subramanian for guidance on relevant research questions, and to Sebastian Saez, Alvaro Gonzalez, and Frederico Gil Sander for valuable comments on this draft. We also are grateful to Aldo Pazzini for excellent research assistance. Introduction  On December 31, 2015, a consumer in the city of Akluj in Maharashtra paid 19 rupees for a kilo of red  onions  in  the  local  market.  Meanwhile,  less  than  one  hour  driving  away,  in  Pandharpur,  another  consumer paid only 13 rupees for the same quantity of the same product. Are these price differences  an exception, or a good representation of those that prevail among all cities in India for onions and  other food products? What prevents Akluj’s consumers to drive up to Pandharpur to buy red onions  there  and  sell  them  back  home  until  prices  equalize?  Under  these  specific  questions  lies  a  more  relevant one: are price signals in India transmitted spatially (across regions), and vertically (along the  supply chain), facilitating an efficient allocation of resources? And if not, why not?     This paper looks at these issues by examining the extent to which food markets in India are integrated  and  at  the  drivers  of  integration.  It  defines  integration  as  a  situation  in  which  spatially  separated  markets  of  a  homogenous  commodity  are  considered  to  be  integrated  when  they  are  connected  through trade in such a way that the forces of arbitrage make the long‐run price differences that may  remain among them reflect transportation costs only. This implies that shocks arising in one location  (or  segment  of  the  marketing  chain)  are  transmitted  to  another  one.  To  make  this  definition  operational, it measures price differences across locations or segments of the marketing chain, and  tests for price co‐movements.   Efficient markets in which price signals are transmitted speedily are essential for optimal allocation of  resources. When goods are more highly valued on the margin in one market than another, a price  differential arises that induces suppliers to reallocate goods towards that market, or producers nearby  to devote more resources to the production of the highly priced good, reducing the price differential  – such as that observed in Akluj and Pandharpur for red onions ‐ and increasing total welfare in the process. The well‐functioning of output markets is crucial in determining the incomes of the significant fraction of households involved in agriculture production in developing countries. Indeed, for most of the world’s poor, living standards are determined largely by how much they get for their output. Many  of  the  gains  associated  with  liberalization  of  trade,  reductions  of  distortive  regulations  or  improvements in connectivity only materialize if prices are transmitted spatially and vertically. Take  trade  reforms.  If  price  changes  are  an  important  pathway  through  which  liberalization  affects  the  poor, then understanding how much of any price change gets passed through to poor households is  important (Winters et al, 2004).  Integration  also  allows,  through  scale,  for  the  spreading  of  fixed  costs  and  improvements  of  total  factor  productivity,  through  specialization  and  through  the  facilitation  of  technology  adoption.  Conversely, without good access to distant markets that can absorb excess local supply, the adoption  of  more  productive  agricultural  technologies  will  lead  to  a  reduction  in  farm  gate  product  prices,  erasing the gains from technological  change, and reducing  the incentives for technology adoption.  Furthermore, better integrated markets contribute to development by helping to stabilize prices, as  local disturbances on prices are mitigated through induced trade between surplus and deficit areas.  Timmer (1986), for example, argues that when markets are integrated, price intervention as a tool of  public policy can be powerful, since, by operating on small amounts of easily controlled trade flows,  governments or parastatal agencies could affect price structures for the commodity produced and  consumed within the country through arbitrage, as low‐priced commodities find their way to high‐ priced markets (Varela et al 2012).  In  addition  to  understanding  the  spatial  dimension  of  market  integration  and  price  transmission,  vertical  integration  along  the  different  stages  of  the  value  chain  is  also  of  policy  interest.  Vertical  transmission of shocks among different levels of the market is an important feature describing the  overall operation of a market. Prices are the primary mechanism by which various levels of the market  are linked. The extent of adjustment, the speed with which shocks are transmitted among producers,  2    wholesalers and retailers, as well as whether this transmission is symmetric for upward and downward  shocks are all important elements reflecting the actions of market participants at alternative market  levels, with important implications on marketing margins, spreads and pricing strategies. Also, and in  contrast to what is observed at the spatial dimension, the differences in prices along different stages  of the value chain respond to the dynamics at play among the several layers of intermediary networks  that exist between each stage, and that are likely to change over time due to technological change  and consumer preferences. If what we observe is a  value chain, rather than a pure  supply chain at  work, a full understanding of the evolution of value creation at each stage is needed to make sense of  the price wedges observed.2   As  important  as  measuring  the  extent  of  integration  of  markets  is  to  understand  the  drivers  of  integration. The recent implementation of the GST in July 2017, and the preliminary evidence on its  effects on market integration in India suggests policies do play a role, and that role needs to be better  understood if evidence‐based reforms are to be implemented. The 600‐rupee per quintal difference  in  red  onion  prices  between  Akluj  and  Pandharpur,  for  example,  may  reveal  untapped  gains  from  arbitrage  or  poor  connectivity  that  prevents  any  arbitrage  from  happening.  In  the  latter  scenario,  improvements in transport infrastructure may help to bring markets together. In the former, reducing  the  costs  of  accessing  information  will  help  maximize  welfare  through  better  consumers’  and  producers’ decisions.   The paper contributes to the literature by addressing three related, but distinct questions. First, what  is the evidence for spatial market integration, and what are the main features of price transmission,  in terms of pass‐through, speed of adjustment to shocks, and symmetry of adjustment upward and  downward, in retail and wholesale markets in India? Second, what is the evidence for vertical price  transmission along the different stages of the marketing chain of these key food products (i.e., farm‐ gate, wholesale, retail)? Third, what determines spatial market integration or the lack thereof in India?  The main messages that emerge are as follows. In terms of spatial integration, the analysis reveals  that in India, food markets are imperfectly integrated across space. Price signals are geographically  transmitted both in retail and wholesale markets, with substantial heterogeneities by states and by  products.  Moreover,  substantial  price  differences  prevail.    The  case  of  red  onions  in  Akluj  and  Pandharpur is not an exception: Substantial price differences exist for narrowly defined products in  India. In 90 percent of the cases, the price difference paid in any given city with respect to Delhi for a  given product ranges from ‐28 percent to +28 percent. And there is substantial heterogeneity across  states and cities, and across products. Bananas in retail markets in Shillong, for example, can trade for  up  to  three  times  the  price  in  Delhi.  Pulses,  at  the  other  extreme,  show  substantially  lower  price  dispersion across India. In wholesale markets, their price dispersion is between 15 and 19 percentage  points lower  than  for  bananas.  Heterogeneity across  states, cities  and districts is  also marked.  For  example, potato prices in Panipat, Haryana, just 90 kilometers north of Delhi have registered prices  up to 88.5 percent cheaper than Delhi.   Despite  substantial,  and  in  some  cases  increasing  price  differences,  prices  of  narrowly  defined  products in spatially separated locations tend to systematically co‐move both for retail and wholesale.  To  be  sure,  the  hypothesis  of  integration,  implying  that  the  law  of  one  price  holds,  is  almost  systematically  rejected.  Transmission  is  found  to  be  incomplete,  heterogeneous  by  region  and  product,  although  symmetric  upwards  and  downwards,  with  strong  co‐movement  of  prices  within                                                               2  For example, for products in which the cold chain is important, technical change has reduced its perishability. This means  that more value is added at the intermediary stage between the farm‐gate and the retailer, increasing the wedge between  the prices observed at one level and another. Product differentiation that may happen at the retail level following  marketing strategies to maximize appeal to consumers is another form of value addition that will naturally increase the  wedge between prices at different stages of the value chain.    3      India and between India and the world. Within India, the average speed of adjustment is in the range  of 16 to 17 percent for retail, and 24 to 25 percent for wholesale.  Examining patterns of integration by commodity in light of the extent of government intervention in  each market reveals some patterns. For example, for wheat and rice, whose markets are subject to  substantive intervention such as minimum support prices, price shocks transmit in the long run but at  low speeds. In retail markets, less than 10 percent of the disequilibrium that results after a rice price  change in a center is corrected within one month, compared to about 50 percent in onion markets, or  20  percent  in potato  markets.  In  wholesale,  11 percent  of the  disequilibrium  is  corrected  within  a  month, compared to 42 percent for onions, or 22 percent for potatoes. Integration between Indian  and world rice markets is also weaker than for edible oils, for example, that face very low tariffs at the  border as compared to rice. This result is in line with what has been previously documented in the  literature.  In terms of vertical integration, the main message that emerges from this section of the analysis is  that  there  is  substantial  co‐movement  between  wholesale  and  retail  prices,  but  integration  is  still  imperfect, with one exception: rice. In addition, retail prices adjust faster when wholesale prices rise  than when they fall.   Differences  in  prices  at  different  levels  of  the  marketing  chain  (price  wedges)  are  substantial,  and  heterogeneous  across  states  and  commodities.    When  comparing  farm  gate  to  wholesale,  with  wholesale to retail price wedges, we observe that: (i) the distribution of price wedges in the two cases  is different, (ii) wholesale to retail wedges are on average higher than farm gate to wholesale ones,  and (iii) at both levels, heterogeneity is marked across commodities and states. Over time, the wedges  for wholesale/retail have declined at a rate of two‐thirds of a percentage point per year.   In line with the findings on spatial market integration, the hypothesis of full vertical price transmission  is rejected for all but one commodity. Yet, the price co‐movement is substantial. Shocks to wholesale  prices are not fully transmitted to retail prices ‐ the pass‐through coefficient is less than one for all  commodities but for rice. Though incomplete, price co‐movements are sizable and systematic: In all  cases the pass‐through is highly statistically significant and ranges from 52 to 97 percent.  The speed of adjustment is highly significant, both statistically and economically for all commodities  when looking at vertical transmission of shocks. To reiterate, the speed of adjustment measures the  percent  adjustment  back  towards  equilibrium  from  a  shock  in  a  foreign  market,  in  this  case  the  wholesale  market.  The  speed  of  adjustment  is  significant  for  all  commodities  but  the  percent  of  adjustment per period differs by commodity. For example, prices in the onion retail market adjust  back to equilibrium around 30 percent of the disequilibrium per month caused by a price shock in the  onion wholesale market, while for rice, the adjustment is the slowest, at about 17 percent per month.  Retail  prices  increase  like  rockets  and  fall  like  feathers.  In  contrast  to  the  findings  for  spatial  integration,  in  the  vertical  price  transmission  patterns,  there  are  substantial  departures  from  symmetry, mostly implying that prices increase faster than they fall. Conventional wisdom has it that  prices tend to rise faster than they fall. Evidence for patterns of vertical transmission of price changes  in India give some kernel of truth to that. For the eight food products considered for the analysis of  vertical transmission, the hypothesis of symmetry of transmission is rejected. Adjustments upwards  and  downwards  do  not  happen  at  the  same  speed.  For  six  of  the  eight  products,  the  upward  adjustment of prices happens faster than the downward adjustment. Only for onions and tur arhar  retail prices seem to fall faster than they rise. For rice and  moong, the differences in the speed of  adjustment for price rises or falls exceed a factor of three.   The  main  message  that  emerges  from  the  analysis  of  determinants  of  spatial  integration  is  that  unexploited gains from arbitrage persist after considering the effects of transport costs. Part of these  unexploited gains is related to information frictions and menu costs, while another portion remains  4      unexplained.  Moreover,  there  is  evidence  that  crossing  state  borders  adds  to  trade  costs  the  equivalent of having to travel an additional 164 kilometers, on average. After controlling for transport  costs, information frictions and menu costs, the law of one price still does not hold in India – with  some  exceptions  (tur  arhar  and  moong  in  retail,  wheat  and  mustard  oil  in  wholesale).  Therefore,  India’s markets are at least partially segmented.   Spatial frictions are the main predictor for departures from the law of one price. In retail markets,  distance is the most important variable that we find to be significant. However, the effect of distance  is even greater in wholesale markets. While in wholesale markets a price gap of 10% if explained by  1,000km, in retail markets the marginal effect is less than half that. Similar results are obtained when  looking at the role of travel times between districts. Travel time between districts could be considered  a better proxy for transport costs, as they also include factors associated with inefficiencies in the  supply  chain,  as  well  as  costs  associated  with  border  controls,  etc.  These  results  point  to  logistics  efficiency enhancements as an important vehicle to reduce food price differences across India. Note  that improving the efficiency of the supply chain requires, on the one hand, improvements in hard  infrastructure (roads, railways), and on the other, promoting competition along the different players  of the supply chain – including for example, competition in trucking and distribution segments – as  well as streamlining regulations that add costs to inter‐state trade. Interestingly, while spatial frictions  are one  of  the  most important  determinants, they  do  not  explain all  the  variability in our  sample,  pointing to persistent arbitrage opportunities.   Information frictions impede integration of wholesale markets in India: a 1 percent increase in wireless  phone penetration displays the same marginal effect as a reduction in distance of 230 km. Wireless  phone penetration has an even stronger marginal effect than distance. A 1‐percentage point increase  in  cellular  penetration  is  associated  with  an  effect  between  3  and  11  percentage  points  in  price  dispersion, depending on the specification. The strong effect of information technologies is consistent  with previous findings in the literature that point to information frictions as one of the most important  barriers for price integration. These results suggest that increasing the network of cell phone coverage  could  help  reduce  informational  asymmetries  and  allow  market  players  to  make  better  informed  decisions about production and trade, thus exhausting arbitrage opportunities. Although not formally  tested, it is likely that internet penetration plays a similar role as it is a powerful vehicle for information  diffusion.   The  presence  of  price  stickiness  indicates  high  menu  costs  in  wholesale  markets.  Future  research  should focus on the factors that give rise to such nominal rigidities, especially since prices in India are  more volatile than in developed economies. One would think that in the presence of more flexible  prices, there it would be less room for nominal rigidities. Instead, we observe that because of price  stickiness, there are persistent differences in relative prices.  There are strong border effects in wholesale markets in India. During the period analyzed in this study,  the internal movement of goods in India was subject to several barriers, including taxes on inter‐state  movements  of  goods,  significant  cross‐state  differences  in  tax  structures,  and  cumbersome  inspections at state borders that led to large delays in the movement of goods. The analysis shows  that  the  existence  of  these  barriers  to  inter‐state  trade  impeded  domestic  arbitrage.  The  analysis  reveals that the border effect was significant in India during the period of analysis; stable through time  and heterogeneous across commodities. The average effect is equivalent to adding about 164 km of  distance to the transport bill, with no visible time trend, going from 149 km in 2008 to 101 km in 2015.   The recent implementation of the Goods and Services Tax (GST) in July 2017 is likely to have at least  reduced this border effect.  From a policy perspective, the GST unified the country into a common  economic  market,  by  simplifying  the  multilayered  federal,  state,  and  local  indirect  tax  structure.   Recent  evidence  suggests  that  after  the  implementation  of  the  GST,  the  average  driving  speed  increased at the border, and that overall, it increased by 1% (Krishna and Van Leemput, 2018a). This  is an indicator of a reduction in internal trade costs likely associated with a reduction of the price  5      border  effects  estimated  here.  Unfortunately,  lack  of  disaggregated  price  data  post‐GST  implementation prevents us from testing the stability of the border effect post‐GST. This is an area for  future research.  There  are  two  caveats  that  need  to  be  noted  in  the  analysis.  First,  ideally,  the  analysis  of  price  dispersion and market integration should be done with focus on homogeneous products. One example  could  be  the  comparison  of  the  price  of  a  specific  brand  of  bottled  water  that  has  the  same  characteristics regardless of where in India it is purchased. Unfortunately, data were not available for  such  type  of  products.  In  addition,  the  choice  of  products  aimed  at  identifying  relevant  ones  for  household consumption bundles. The reader should notice, therefore, that observed price differences  between, for example, bananas in Shillong and in Delhi may be driven by quality differences, on top  of other elements related to departures from the law of one price. This problem should be minimized  when looking at patterns of price transmission over time, which accounts for most of the focus of this  paper.  Second, the definition of what is understood for a ‘market’ deserves clarification. In this paper,  markets are geographically defined (equated with a city, a district or a state).  Alternative definitions,  based, for example, on differences in demand elasticities, would require additional data that were not  available.  The  rest  of  the  paper  is  structured  as  follows.  Section  1  discusses  the  choice  of  products  to  be  analyzed. Section 2 addresses the question of the extent of spatial market integration within India and  with world markets for retail and wholesale prices, it presents the empirical methodology and the  discusses results in the context of the literature. Section 3 analyzes vertical price transmission in India.  The section presents the methodology and discusses results in the context of the literature. Section 4  focuses on the determinants of market integration, also presenting the empirical methodology and  discussing results in the context of the literature. Section 5 concludes.   Section 1: Choice of products   The analysis in this paper focuses on select food commodities. The choice of these commodities was  done  in  consultation  with  relevant  stakeholders  at  the  Government  of  India.  It  has,  as  a  primary  objective,  being  representative  of  a  significant  consumption  share,  particularly  among  poor  households (rice, pulses, wheat, see Table 8 in the Appendix for consumption shares for the poor and  non‐poor households). As a second objective, it aims to provide some variation in terms of market  institutions  that  govern  their  trade,  both  with  the  rest  of  the  world,  and  within  India  (some  commodities are subject to substantial trade restrictions and other interventions, such as rice and  wheat,  while  others  face  lower  or  no  restrictions,  such  as  edible  oils,  pulses  and  grams).  Another  consideration was given to products that maintain, to some extent, the same characteristics along  different  stages  of  the  supply  chain  (e.g.  onions,  potatoes,  tomatoes  and  bananas).  Finally,  data  availability  constrains  product  choice,  and  prevents  full  symmetry  in  coverage  across  retail  and  wholesale. Not all commodities considered for the wholesale analysis can be considered for the retail  analysis; second, that only the overlapping set of commodities is used for the analysis of transmission  of prices from wholesale to retail levels; third, that the analysis of integration with world markets is  performed for those products in which an international reference price is available.   Section 2: Spatial Market Integration in Select Food Markets in India  This  section  describes  spatial  market  integration  patterns  for  key  food  commodities  for  retail  and  wholesale.  It  examines  four  related  but  distinct  elements.  These  are:  commodity  price  dispersion  across space, over time, the links between the observed spatial price dispersion and the patterns of  price transmission and market integration within India, and between Indian and world markets.   Understanding  how  integrated  Indian  markets  are  matters  for  policy  making.  Two  markets  are  integrated when shocks arising in one market are transmitted to the other market. This implies a co‐ movement in prices in the long run. Yet, this does not imply that prices in both markets are always  6      equal.  It  is  possible  that  price  differences  exist  between  integrated  markets,  as  long  as  these  differences are stable over time and explained by transport and distribution costs. Indeed, when these  costs are substantial, high price differences between markets can exist without implying a failure in  how price signals flow to guide consumers’ and producers’ decisions. This section starts exploring the  patterns of these price differences, and then, it formally tests for market integration within India, and  between India and world markets.3   Patterns of price dispersion   Overall dispersion across states and products  Retail and wholesale prices vary substantially across cities and districts in India.   For bananas, in retail markets in the northeast city of Shillong, consumers could pay prices up to three  times higher than those paid by Delhi consumers. While this is an extreme example, on average, retail  price  differences  for  bananas  are  at  49.6  percent  across  Indian  cities,  high  among  the  products  analyzed, likely related to its perishability. This is affected by some atypical differences such as that  reported for Shillong. Indeed, pooling all products, in 90 percent of the cases, the price difference paid  in any given city with respect to Delhi for a given product ranges from ‐28 percent to +28.6 percent  (the  area  delimited  by  red  bars  in  Figure  1).    In  absolute  terms,  the  median  price  difference  with  respect to Delhi is 13.3 percent, with 90 percent of differences between 1.3 percent and 40 percent  (the area delimited by red bars in Figure 2).  And these differences are not randomly distributed. For  55 percent of the state‐city/product combinations in retail, prices tend to be higher in Delhi.   Figure 1: Distribution of retail price differences (with  Figure  2:  Distribution  of  retail  absolute  price  respect to Delhi) across cities   differences (with respect to Delhi) across districts  2.5 4 2 Density Absolute Differences Density Simple Differences 3 1.5 2 1 1 .5 0 0 -2 0 2 4 6 0 1 2 3 4 5 Proportional Retail Price Differences with Respect to Delhi Proportional Retail Price Absolute Differences with Respect to Delhi     Source: Authors’ calculations.  Source: Authors’ calculations.  The distribution of price differences is more spread out at the wholesale level. In this case, about 60  percent of district/product combinations display higher prices in Delhi than elsewhere in the country,  with 90 percent of differences with respect to Delhi lying in the range of ‐44.4 percent to +41.6 percent  (Figure 3). In absolute terms, the median price difference (with respect to Delhi) is greater than in  retail at 17.2 percent, with 90 percent of the differences lying between 2.8 and 58 percent (Figure 4).   Figure 3: Distribution of wholesale price differences  Figure  4:  Distribution  of  wholesale  absolute  price  (with respect to Delhi) across districts   differences (with respect to Delhi) across districts                                                               3 To measure price differences and to test for price transmission, it takes Delhi as a reference point. Apart from being the  nation’s capital, and being economically crucial, Delhi’s geographical location, at the center of the northern landlocked land  mass makes it a major redistribution hub for consumer products.  7      2 4 Density Absolute Differences 1.5 Density Simple Differences 3 1 2 .5 1 0 0 -2 0 2 4 6 0 1 2 3 4 5 Proportional Wholesale Price Differences wtih Respect to Delhi Proportial Wholesale Price Absolute Differences with Respect to Delhi     Source: Authors’ calculations.  Source: Authors’ calculations.    All prices are disperse, but some are more disperse than others.   Aggregate  indicators  of  retail  price  dispersion  Figure  5:  Differences  in  price  dispersion  by  product  mask substantial heterogeneity across products.  relative to bananas (percentage points)  Within  states  and  for  a  given  year,  prices  of  Groundnut Oil Mustard Oil Coconut Oil pulses tend to show the lowest dispersion levels  Tur Arhar (differences  with  respect  to  Delhi)  among  all  Moong Potato Masur Onion Gram Urad Rice products  considered.  For  example,  tur  arhar,  moong,  masur  or  urad  show  dispersion  levels  5% between  15  and  19  percentage  points  lower  0% than  bananas  –  the  product  with  the  highest  ‐5% level of dispersion after potatoes (Figure 5).   ‐10%   ‐15% ‐20% ‐25%     Note:  The  columns  represent  regression  coefficients  of  commodity  dummies  on  absolute  price  differences,  controlling  for  year  and  state  effects.  Lines  show  the  confidence  interval  for  the  coefficients.  The  omitted  commodity is bananas. Source: Authors’ calculations.  Dispersion also varies across states. For a given product in a given year, prices in the northeast state  of Nagaland show the highest differences with respect to Delhi (about 13 percentage points higher  than those of the baseline ‐ Andhra Pradesh). The lowest differences are observed in cities in Madhya  Pradesh, at about 4 percentage points below the differences of the baseline (Figure 6).   Figure 6: Differences in price dispersion by state relative to Andhra Pradesh (percentage points)  20% 15% 10% 5% 0% ‐5% ‐10%   Note: the columns represent regression coefficients of state dummies on absolute price differences, controlling for year  and commodity effects. Lines show the confidence interval for the coefficients. The omitted state is Andhra Pradesh.  Source: Authors’ calculations.  8        At the wholesale level, price differences also exist, even within narrowly defined geographical areas.  Take  the  case  of  potatoes,  for  example.    Price  records  show  that  90km  north  of  Delhi,  in  Panipat,  Haryana, potatoes have sold up to 88.5 percent cheaper than in Delhi. On average, that district shows  potato prices being 38 percent cheaper (Table 12 in the Appendix).  Also, on average, focusing  on  absolute differences for all products considered for the wholesale analysis, Punjab and Kerala have  the  lowest  and  highest  recorded  price  differences  with  respect  to  Delhi,  respectively.  In  terms  of  products, tomatoes have the highest recorded differences, while Bengal grams have the lowest (see  Appendix to this section for descriptive statistics).   The GST as an integrating force  Until the summer of 2016, Indian legislation allowed for a complex, and multilayered federal, state,  and local indirect tax structure. During that summer, the Indian Parliament approved the Goods and  Services Tax (GST) legislation that will help simplifying the current structure and will facilitate India  becoming a single, unified market, by removing tax and non‐tax barriers that increase the costs of  inter‐state and international trade. Under the existing structure (expected to be gradually replaced  during 2017), at each point of sale, additional taxes are applied to the after‐tax value of each good  and  service.  Many  of  these  taxes  vary  by  state.  A  central  objective  of  the  GST  is  to  eliminate  the  compounding effect by fixing the final tax rate, with goods falling into one of four rate categories (5,  12, 18, and 28 percent).    Before GST, inter‐state trade has been subject to tax and non‐tax barriers. Tax barriers include the  Central  Sales  Tax  (CST)  on  goods,  a  tax  levied  on  all  cross‐state  trade  that  is  not  destined  for,  nor  originates from abroad  (2  percent), entry taxes – levied on the entry of goods into a state for  the  consumption,  use  or  sale  therein  (varying  from  0‐12.5  percent  depending  on  the  state),  and  the  restriction of input tax credit on inter‐state sales. Non‐tax barriers include the transaction costs of  dealing  with  a  different  tax  regime  in  each  state,  comprising  of  multiple  indirect  taxes.    Take  for  example a manufactured good that is produced in Andhra Pradesh (AP). If sold in AP, the total tax  would amount to 29 percent (compounding the Central Value Added Tax – CENVAT – of 12.36 percent  and the AP VAT of 14.5 percent). If instead the good was to be sold in Maharashtra, the total tax would  be of 48 percent, including CENVAT, AP VAT, an additional 2 percent of CST, and an entry tax of 12.5  percent in Maharashtra.4 This system discourages across‐state specialization and market integration,  encouraging instead, state autarky, increasing price dispersion among the products that are subject  to these taxes. The new GST merges many of the central and state taxes into a four‐tier schedule going  from 5 to 28 percent (necessity goods taxed at 5 percent, and luxury and consumer durables at 28  percent, with most goods and all services being at standard rates of 12 or 18 percent. This implies that  goods produced in AP will be subject to the same tax regardless of where in India they are sold. In  summary, the GST reduces the average tax rate on manufacturing goods and makes them uniform  across states (see Van Leemput and Wiencek (2017) for a thorough discussion).  By merging central and state taxes, and increasing incentives to trade across state‐borders, the GST is  expected  to  be  welfare‐improving  for  all  states  in  India.  Some  effects  have  already  started  to  materialize. Van Leemput and Wiencek report an expected estimated improvement on real GDP of  between 3.1 and 4.2 percent (under alternative product allocation assumptions among the different  proposed GST rate tiers). The intuition is that a reduction of domestic and international trade barriers  increases welfare through consumers’ access to cheaper products. Additional sources of welfare gains  could result from cheaper sourcing of intermediate inputs – the creation of Indian‐level rather than                                                               4 See more examples in Van Leemput and Wiencek (2017).  9      state‐level value chains, which increases the competitiveness (reduces the price) of the final good. A  more recent study using detailed GPS data for Indian trucks before and after the implementation of  the GST shows that internal borders in India reduce the driving speed of trucks by around 3km per  hour. The implementation of the GST is shown to have increased driving speed at the border by 1%  (Krishna and Van Leemput, 2018a).   Dispersion over time  Spatial  price  dispersion  has  fallen  over  time  in  wholesale  markets,  but  not  in  retail  markets.  Coefficients of variation for retail prices across spatially separated locations have not been decreasing  over time, for the period analyzed.5 On the contrary, when pooling all commodities, price dispersion  has increased at a low rate of half a percent from 2006 to 2014. The coefficient of variation varies by  commodity. Increases in dispersion are significant for bananas, coconut oil, split and whole grams and  rice. It is only for mustard oil where price dispersion has fallen. For the rest, the trend is not significant  (see Appendix, Figure 26).   At the wholesale level, price dispersion has been decreasing at a rate of a third of a percentage point  per year. Dispersion in potato and wheat wholesale prices has been on the rise, while for all other  products, dispersion has fallen – in the case of onions and paddy, dispersion has fallen at a rate of 1  percent per year (see Appendix, Figure 27).6   To  what  extent  are  these  patterns  of  price  dispersion  associated  with  the  way  price  shocks  are  transmitted  across  Indian  districts  or  cities?  To  what  extent  are  they  associated  with  the  way  international price shocks are transmitted? The following subsection focuses on these questions.   Patterns of price transmission and market integration  Price differences across spatially separated locations are in part related to different patterns of price  transmission.  To  examine  patterns  of  price  transmission  we  focus  on  three  characteristics:  the  completeness of transmission of shocks in the long run, measured by the pass‐through; the speed with  which shocks transmit,  measured by the speed of adjustment parameter; and the extent to which  transmission is symmetric when comparing shocks that imply price increases and those that imply  price reductions. For the analyzed products, transmission of price shocks is found to be incomplete  (the law of one price is generally rejected), heterogeneous by region and product both in terms of  speed and in terms of completeness, although symmetric upwards and downwards, with strong co‐ movement of prices both within India and between India and international markets.  Methodology  The first requirement to assess market integration is to have an operative definition of integration. In  this paper, spatially separated markets are considered to be integrated when they are connected by  trade in such a way that the forces of arbitrage make the long‐run price differences that remain among  them reflect transport costs. This means that shocks arising in one region are transmitted to another  region (Fackler and Goodwin, 2001). Thus, the underlying framework is that of the law of one price  (LOP), and the tests of integration to be performed are tests of the relative version of this law.  To quantify patterns of price co‐movements, we use two complementary approaches. The first one  focuses on transmission of large price shocks and relies on a non‐parametric framework. The second  one  focuses  on  transmission  of  shocks  along  the  whole  distribution  and  relies  on  a  parametric  framework.                                                               5 The coefficient of variation is an indicator of dispersion of prices. It measures, at every point in time and for each  commodity, the standard deviation of prices relative to their mean.   6 For mustard, the reduction in dispersion of prices is only significant at 10 percent.   10      The first approach consists of examining the co‐movement of prices for homogeneous products (both  the co‐movement among spatially separated markets within India, and between Indian markets and  international markets), purging the price series from their irregular components. Thus, this analysis  focuses  on  co‐movements  of  substantial  price  changes.  Since  the  raw  series  for  prices  are  highly  volatile, a smoother is applied that preserves cycles but reduces the noise in the series. For each city‐ commodity,  the  Christiano  and  Fitzgerald  (2003)  filter  is  applied  to  isolate  cycle‐components.  This  filter has the property of approximating the optimal linear smoother, which can only be applied to an  infinite time series. The filter minimizes the mean squared error between the filtered series and the  series filtered by an ideal band‐pass filter. We select periodicities between 12 and 36 months.7 The  choice of these periodicities was driven by visual inspection of the peak‐to‐peak analysis of price data.   This approach allows visualizing the extent of transmission of  substantial price changes, as well as  other patterns, such as the symmetry of transmissions from peak‐to‐peak and from bust‐to‐bust.   The second approach directly tests the relative version of the LOP. Relative LOP establishes that the  growth  rate  of  domestic  prices  reflects the growth  rate of  international  prices and of the nominal  exchange rate.  The absolute LOP postulates that in the long‐run there are no arbitrage opportunities,  because the price of a homogenous good in spatially separated markets needs to be equal. Given the  price in market i,  , the price in market j,  , the absolute LOP postulates that:    In growth rates (denoting log differences in minuscule), the relative PPP can be defined as:    Empirically, to assess the extent of spatial integration we analyze how the prices in i and j co‐move.   A natural way of testing the relationship for India is to estimate a vector error correction model for all  goods in all states. Following Pesaran 2000, the VEC model for panel data is specified as follows:  Δ , , β Δ , θ Δ ,   Where  p_ict  is  the  domestic  price  in  city  i  of  commodity  c  at  month  t.  The  first  term  between  parentheses is the equation for the long‐run relationship of interest. The gamma coefficient provides  an indicator of the pass through from price shocks in j to prices in i. If the gamma coefficient equals 1,  the LOP holds in the long‐run. That is, market i is found to be integrated with market j for commodity  c.  The coefficient  provides an indicator of the speed at which domestic prices in i adjust after shocks  in  j bring the long‐run relationship of prices between the two prices away from long‐run equilibrium  (the speed of adjustment). Pesaran’s approach allows one to estimate different short‐run coefficients  for each state commodity and control for unobserved city‐commodity fixed effects. In addition, the  speed of adjustment parameter is allowed to vary through city and commodity.   To analyze patterns of transmission with world prices, pj is substituted with p*, the international  price, and an exchange rate variable is added into the regression to compare international and  domestic prices measured in the same currency.                                                               7 The Christiano and Fitzgerald filter is a band‐pass filter. It keeps periodicities within the chosen band‐pass and attenuates  the ones outside the band.   11      Approach 1: Co‐movement of substantial shocks  Food commodity prices show a strong co‐movement within India, as well as with international price  trends.  As  a  first  approach  to  assess  co‐movement,  price  series  are  purged  of  their  irregular  component to distinguish ‘signal’ from noise. Then, smoothed price series of different commodities  for  different  geographical  areas  are  plotted  together  to  examine  the  extent  of  co‐movement.  Specifically, price cycle durations and feedback times between peaks and between busts in different  locations  (see  methodology subsection for details). Results from that analysis reveal  that  prices of  homogenous commodities strongly co‐move, although in some cases, cycles happen out‐of‐phase and  with different amplitudes.    Figure  7:  Domestic  price  co‐movements  for  grams,  Figure 8: Domestic price co‐movements for potatoes,  wholesale level (4 cities)  wholesale level (4 cities)      Source:  Authors’ calculations.    Take, for example, grams and potato prices at the wholesale level. Figure 7 shows the smoothed price  series for grams in Anantapur, Delhi, Ernakulam and Bangalore at the top, and the raw series at the  bottom.  In  this  case,  the  co‐movement  is  substantial.  Bangalore  exhibits  more  pronounced  cycles,  with higher peaks and lower troughs. Instead, Delhi prices show a smoother movement, and for the  first four years, that market leads shifts in trend: peaks and troughs in Delhi precede those in the other  four cities, suggesting Granger‐causality from Delhi to others.8 Figure 8 shows a similar analysis for  potatoes in Chittorgarh, Delhi, Ernakulam and Bangalore. Again, the Delhi price cycle tends to precede  that  of  the  other  four  locations,  but  for  the  whole  sample  period.  International  to  domestic  transmission of booms and busts can also be clearly visualized. Figure 9 shows smoothed series for  international coconut oil and rice prices and domestic ones, for Kerala and Karnataka (left and right  panels respectively). Both panels reveal a lagged response to peaks and troughs in the annual growth  rates of domestic prices, suggesting a sluggish reaction of domestic prices to substantial international  price changes. For rice, the analysis also reveals a substantially dampened domestic cycle relative to  the  international  cycle.  This  is  reasonable,  given  that  retail  prices  contain  sizable  non‐tradable  components associated with transport,  logistics and distribution margins that are likely sluggish to  adjust.  These components, for example, reach 33 percent of retail prices for the  case of onions in  Maharashtra, as reported by Nyman (2017).  Figure 9: International – Domestic Transmission – Retail Prices of Coconut Oil and Rice                                                               8 “Granger causality” is a statistical concept of causality.  Series X is considered to ‘Granger‐cause’ series Y, if past values of  X contain information that helps predict Y. Notice that Granger causality does not imply ‘causality’ in the deep, or logical  sense of the word.  12      Kerala, Trivandrum: Coconut Oil Karnataka, Bangalore: Rice Filtered vs Normal Price Series: Growth Rates Filtered vs Normal Price Series: Growth Rates 1 1 .5 .5 0 0 -. 5 -.5 Domestic Domestic International International 1 1 .5 .5 0 -.5 0 -.5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20     Note: Smoothed series are estimated using Christiano‐Fitzgerald band‐pass filter    Source: Author’s calculations    The timing with which these “boom” and “bust” international price cycles are transmitted to domestic  markets  matter  since  the  commodities  in  question  are  an  important  element  in  the  consumption  basket of poor Indian households. To identify the average transmission time that “busts” (troughs)  take to transmit to domestic retail prices we use standard time series filters. Figure 10 plots these  results for the four commodities for which domestic retail prices can be mapped to international prices  (groundnut oil, rice, bananas and coconut oil).9 These charts plot the extent of transmission in the  vertical axis (the portion of the shock that is actually transmitted), and the time it takes for the trough  to transmit (international to domestic trough distance in months). Results show that on average it  takes five to fourteen months for international troughs to transmit, with substantial heterogeneity by  city. Interestingly, the time it takes for shocks to transmit is independent of the portion of the shock  that is passed through to domestic prices.   Figure 10: Time it takes for international troughs to transmit to domestic markets  Groundnut Oil Rice .25 .25 Karn Raja Raja Punj .2 .2 TNad RajaGuja Tpur TNad Karn APra Karn Megh Mizo Maha UPra WBen UPra Raja Naga Hary HPra Delhi Kera TNad TNad Oris UPra APra TNad UT UPra MPra Punj Karn Kera WBenKera .15 .15 APra Kera WBen UPra APra APra Hary JharOris Punj Karn MeghTNad APra JKas APra Raja TNad Raja Bihar APra UPra APra APra Guja Punj Raja Bihar Goa Kera TNad Kera .1 .1 MahaDelhiRaja MPra Hary UT .05 .05 0 0 0 5 10 15 20 0 5 10 15 20 Average International to Domestic Trough Distance in Months Average International to Domestic Trough Distance in Months Bananas Coconut Oil .25 .25 Megh Raja .2 .2 WBen UT Punj Delhi TNad Hary Punj APra Bihar .15 .15 Mizo APra Punj Tpur UPra Oris Raja TNad Punj TNad MPra JKas Bihar Goa APra KeraWBen UPra MPra Raja APra HPra Karn RajaKeraAPra Guja UT Jhar Kera Goa Hary Kera TNad UPra .1 .1 RajaRaja Maha Kera Naga Karn APra TNad APraHary Kera TNad APra Maha UPra Oris APra UPra Delhi Tpur .05 .05 TNad 0 0 0 5 10 15 20 0 5 10 15 20 Average International to Domestic Trough Distance in Months Average International to Domestic Trough Distance in Months   Source: Authors’ calculations                                                               9 These four products matter in the consumption basket of Indian households. For example, rice accounts for 6.6 percent of  the consumption of non‐poor households and 9.2 percent of that of poor households. Bananas, for about half of a percent  for both types of households, and groundnut and coconut oil combined, for 4.95 percent among non‐poor households and  5.5 percent for poor households.  13        International price booms and busts are transmitted symmetrically to domestic retail prices.   Do  price  changes  that  imply  domestic  price  increases  transmit  as  fast  as  those  that  imply  price  decreases? The literature  tends to show that prices rise like rockets but fall like feathers – that is,  increases tend to transmit faster than price decreases.10 For India, when analyzing large price shocks  originated in world markets, this pattern of asymmetry does not seem to hold.   Figure  11  shows  for  groundnut  oil,  rice,  bananas  and  coconut  oil,  the  time  it  takes  for  troughs  to  transmit (horizontal axis) against the time it takes for booms to transmit (vertical axis). Under perfectly  symmetrical transmission, we would observe that all states would be on a 45‐degree line (the time it  took for busts to transmit would be identical to the time it took for troughs). While results show a  departure from perfect symmetry, the trend shows an approximate alignment in the speed with which  the adjustment materializes. Most states are in the bottom left or top right quadrant, implying fast  adjustment upwards and downwards (bottom left) or slow adjustment upwards and downwards (top  right). Only a few are in the top left or bottom right quadrants (that would imply slow adjustment  upwards  and  slow  downwards  or  fast  upwards  and  slow  downwards  respectively).  The  case  of  groundnut oil shows minor departures from the symmetric pattern with faster trough transmission  relative to boom transmission.   Figure 11: Comparison of time it takes for booms and busts to transmit (4 commodities, retail)  Groundnut Oil Rice 20 20 TNad Kera Average International to Domestic Average International to Domestic TNad Boom Distance in Months Peak Distance in Months Raja Bihar Goa 15 15 Bihar Hary WBen UPra UPra Kera APra UPra Kera JharOris Delhi Raja Oris Hary Kera JKas UPra Kera TNad Raja APra UT TpurAPra Punj 10 10 APraUT WBen Guja Punj TNad Punj Raja APra APra MPra HPra Karn WBen Guja Maha APra Karn Megh Raja RajaMizo Karn APra Punj MPra Karn TNad Naga Megh KarnUPra Kera TNad TNad TNad APra UPra Hary Raja 5 5 Maha Raja APra Delhi 0 0 0 5 10 15 20 0 5 10 15 20 Average International to Domestic Bust Distance in Months Average International to Domestic Bust Distance in Months Bananas Coconut Oil 20 20 Average International to Domestic Average International to Domestic UT Boom Distance in Months Boom Distance in Months Goa Maha 15 15 Raja UPra APra Bihar APra UPra JKasKera Goa HPra Delhi Delhi APra Karn TNad APraUT Hary Jhar APra WBen TNad 10 10 Mizo Bihar UPra WBen TNadHary APra Oris Punj Naga Karn APraTpur TNad MPra Punj Megh Hary Maha APraPunjRaja Oris Raja UPra MPra APra Raja Kera UPraRaja Tpur Raja Kera Guja Punj KeraTNad TNad Kera TNad Kera 5 5 0 0 0 5 10 15 20 0 5 10 15 20 Average International to Domestic Bust Distance in Months Average International to Domestic Bust Distance in Months   Source: Authors’ calculations.    Markets  operate  relatively  efficiently  transmitting  signals  when  they  are  shocked  with  sizable  international price changes. Booms and busts of food prices, either originating domestically or abroad  are transmitted to different Indian markets and in a relatively symmetric manner, even if to different                                                               10 According to Peltzman’s comprehensive study of 165 producer goods and 77 consumer goods “in two out of three markets,  output prices rise faster than they fall” (Peltzman, 2000; p. 480). Bacon (1991) was the first to use the term rockets and  feathers to describe the patterns of retail gasoline prices in the UK. Varela and Taniguchi (2013) report a similar finding for  wheat and wheat flour markets in Indonesia.   14      extents  and  with  different  speeds.  To  what  extent  is  this  the  case  when  we  focus  on  the  whole  distribution of price changes, and not just on booms and busts? Does the law of one price hold for  food markets between India and the rest of the world, or even within India? The next section explores  these questions.   Approach 2: Measures of Market Integration and Price Transmission  In  India,  there  are  substantial  and  persistent  departures  from  the  law  of  one  price.  Yet,  evidence  reveals significant co‐movement of prices, both within India and with the rest of the world, and both  for retail and wholesale markets.   To identify the patterns of transmission of price changes, we rely on the panel vector error correction  model.  This  allows  us  to  account  for  unobserved  heterogeneity  at  the  city‐product  level  and  to  disentangle short‐run from long‐run effects. Specifically, the models yield two parameters of interest.  The first is the “pass‐through” coefficient (PT) that informs how much of a price change originating in  a foreign location (abroad, or within India) is transmitted to prices at home, in the long run. The second  is the “speed of adjustment” coefficient (SoA). The SoA tells us the extent to which prices in a given  market react every period to correct for the disequilibrium originated by that price change (shock) in  that foreign location. Thus, the hypothesis of market integration between that foreign market and the  home market is rejected when the PT coefficient is lower than one, implying that, in the long run, price  changes  in  the  foreign  market  are  not  fully  transmitted  to  the  home  market  –  and  implying  some  degree of segmentation. The SoA provides information on how long it takes for the home market to  adjust  to  shocks  originating  elsewhere  (for  a  detailed  description  of  the  methodology,  see  methodology subsection for details).  Integration within India  Although there are departures from the law of one price at the domestic level, co‐movement of prices  is strong within India.   Both for retail and wholesale the long‐run pass‐through coefficient is high but different than unity, at  0.77‐0.9 for retail, and 0.64‐0.65 for wholesale, with the average speed of adjustment in the range of  16 to 17 percent for retail and 24‐25 percent for wholesale markets (Table 1).  Table 1: Results of error correction model, for retail (top) and wholesale (bottom), all commodities, all cities    Source: Authors’ calculations.     15      Heterogeneity is pervasive. For Bengal grams, at the wholesale level, the law of one price holds. This  implies that a shock originating, for example, in Delhi, is fully transmitted to other markets within India  in the long run, with the speed of adjustment to short‐term disequilibria being relatively high, in the  range of 31‐35 percent (see Appendix). In retail, also for pulses (but slightly different products: grams  whole and split, masur, moong, tur arhar and urad), while the pass‐through coefficient is significantly  different from one, it is well above 80 percent, suggesting almost complete transmission of shocks in  the long run, but at relatively slower speed, in the range of 10‐20 percent of adjustment per period ‐  more in line with what is found for other products (see Appendix to this section).  Prices of onions and potatoes ‐ both for retail and wholesale ‐ show a fast speed of adjustment to  long‐run equilibrium levels (tomato wholesale prices show high speed of adjustment well above 50  percent per period). Conversely, rice and paddy show slow adjustments to shocks, at 10 percent per  period both for retail and wholesale (Figure 12, Figure 13).   Also, for a given commodity, heterogeneity is high across states. For example, in Uttar Pradesh banana  prices  adjust  at  a  rate  of  32  percent  per  period  after  a  price  shock  originating  in  Delhi,  while  in  Meghalaya prices adjust at a rate of only 8 percent per period. For onion prices, the variation is lower,  and the adjustment is faster, with Bihar’s prices adjusting at 78 percent per period, while in Punjab  prices adjust at a rate of 53 percent per period, after a shock is observed in Delhi’s prices (see patterns  of speed of adjustment by state for retail and wholesale prices in Figure 14).  Figure 12: Market Integration within India – Speed of  Figure 13: Market Integration within India – Speed of  Adjustment, Retail by Commodity  Adjustment, Wholesale by Commodity  Tur Arhar: Split Groundnut Oil Gram: Whole Moong: Split Masur: Split Mustard Oil Coconut Oil Gram: Split Urad: Split Banana Potato Rice:… Onion 0% 0% ‐10% ‐10% ‐20% ‐20% ‐30% ‐30% ‐40% ‐40% ‐50% ‐50% ‐60% ‐60%     Source:  Authors’ calculations.  Source: Authors’ calculations.    Figure 14: Market Integration within India – Speed of Adjustment, Wholesale and Retail by State  0% ‐10% ‐20% ‐30% ‐40% ‐50% ‐60% Wholesale Retail   Notes: Spearman’s rank correlation coefficient between retail and wholesale speed of adjustment equals 0.1429  Source: Authors’ calculations.  16      Integration with world markets  The hypothesis of the law of one price between Indian and world markets is clearly rejected both for  retail  and  wholesale  prices.    However,  results  show  that  the  pass‐through  from  international  to  domestic prices is highly significant, in retail in the range of 62‐64 percent, while in wholesale in the  range of 10‐11 percent. The results are robust across alternative specifications allowing for different  lag structures (Table 2 for retail, Table 3 for wholesale), and they are aligned with the findings reported  earlier when focusing on transmission of large price changes. Interestingly, exchange rate changes are  fully transmitted to domestic wholesale prices in the long run, while domestic prices seem to react  more proportionally to exchange rates, with a pass‐through coefficient above 1.4.  For the speed of  adjustment, the pattern reverses: it is greater for wholesale (more than double, in the range of 22 to  24 percent) than for retail (in the range of 11 to 12 percent). Notice however, that the reported speed  of  adjustment  coefficients  are  averages  across  products  and  cities/districts,  masking  some  heterogeneity.  Table 2: Results of error correction model, for retail,  Table  3:  Results  of  error  correction  model,  for  all commodities, all cities   wholesale, all commodities, all districts  Retail  (1)  (2)   (3)  (4)     Wholesale  (1)  (2)   (3)  (4)  Speed  of  Adj  Speed of Adj (Avg)  ‐0.11***  ‐0.11***  ‐0.11***  ‐0.12***     (Avg)  ‐0.240***  ‐0.22***  ‐0.22***  ‐0.22***     (0.008)  (0.008)  (0.009)  (0.009)        (0.0095)  (0.0081)  (0.008)  (0.008)  Log  International  Log  International  Price  0.62***  0.63***  0.64***  0.63***     Price  0.105***  0.11***  0.11***  0.11***     (0.0217)  (0.0213)  (0.0210)  (0.0212)        (0.007)  (0.008)  (0.008)  (0.008)  Log NER  1.40***  1.41***  1.44***  1.51***     Log NER  1.004***  1.02***  1.02***  1.04***     (0.0414)  (0.0399)  (0.0382)  (0.0378)        (0.0104)  (0.0108)  (0.0105)  (0.0103)  Constant  ‐0.43***  ‐0.45***  ‐0.48***  ‐0.53***     Constant  ‐0.282***  ‐0.27***  ‐0.27***  ‐0.29***     (0.026)  (0.029)  (0.031)  (0.035)        (0.0115)  (0.0106)  (0.0106)  (0.0110)  Observations  14,846  14,703  14,560  14,417     Observations  28,952  28,644  28,636  28,028    Source: Authors’ calculations  Source: Authors’ calculations  The speed with which food prices adjust after a world price shock varies substantially by product, less  so by state. Table 4 shows the speed of adjustment for each of the four products considered in this  part of the analysis, averaged across states. For example, while in Uttar Pradesh coconut oil prices  may  only  adjust  at  a  rate  of  3  percent  per  period,  in  Maharashtra  prices  adjust  14  percent  of  the  disequilibrium per period. The heterogeneity is more marked across products than across city/states.  For bananas, the speed of adjustment is, on average, 19 percent, while for rice it is less than a third,  at 5.8 percent.    Table 4: Speed of adjustment of domestic to world price shocks by commodity and state (retail)  State  Bananas  Coconut Oil  Groundnut Oil  Rice  Andhra Pradesh  ‐0.1779  ‐0.1554  ‐0.0442  ‐0.0967  Bihar  ‐0.2111  ‐0.0343  ‐0.0381  ‐0.0353  Goa  ‐0.1032  ‐0.0795    ‐0.0814  Gujarat    ‐0.0683  ‐0.0755  ‐0.0274  Haryana  ‐0.2244  ‐0.0568  ‐0.0642  ‐0.0570  Himachal Pradesh  ‐0.1136    ‐0.0310  Jammu And Kashmir  ‐0.3419    ‐0.0600  Jharkhand  ‐0.4279    ‐0.0284  Karnataka    ‐0.0764  ‐0.1561  ‐0.2299  Kerala  ‐0.3828  ‐0.0956  ‐0.0816  ‐0.0546  Madhya Pradesh  ‐0.1685  ‐0.0845  ‐0.0315  ‐0.1023  17      Maharashtra  ‐0.1352  ‐0.1381  ‐0.1224  ‐0.1147  Meghalaya  ‐0.0991    ‐0.1274  ‐0.0126  Mizoram  ‐0.0641    ‐0.0181  Nagaland  ‐0.0028    ‐0.0123  Nct Of Delhi  ‐0.2535  ‐0.0933  ‐0.2088  ‐0.0804  Orissa  ‐0.2714  ‐0.0904    0.0075  Pondicherry    Punjab  ‐0.1183  ‐0.0270  ‐0.0252  ‐0.0533  Rajasthan  ‐0.2127  ‐0.0782  ‐0.1783  ‐0.0657  Sikkim    Tamil Nadu  ‐0.1319  ‐0.1084  ‐0.0826  ‐0.0559  Tripura  ‐0.0947  ‐0.0024    0.0000  Uttar Pradesh  ‐0.3271  ‐0.0032  ‐0.0516  ‐0.0911  West Bengal  ‐0.0889  ‐0.1007  ‐0.0343  ‐0.0285    Source: Authors’ calculations    The speed of adjustment for wholesale prices in India with respect to the world is also heterogeneous  by product and state. For maize, it stands, on average at 28 percent per period, while for rice it stands  at 17 percent. From a state angle, while markets in West Bengal adjust slowly (with the SoA coefficient  being at 5 percent), adjustment is the highest, on average in Karnataka, at 32 percent per period.   At  the wholesale level, integration of pulses with the  world  is weak,  and  in  fact  for Bengal  grams,  results reveal no long run relationship between international and domestic prices. At the retail level,  while  integration  is  imperfect,  the  pass‐through  coefficient  stands  in  the  range  of  40‐79  percent  depending on the type of pulses being analyzed, again with heterogeneous speeds of adjustments.   Our results in perspective: The literature on spatial market integration for India  While the approach in this paper is unique because of its methodology, scope of products covered,  and type of analysis of integration both within India and with the world for both wholesale and retail  markets, it is important to put  the findings in perspective. To do so, this subsection compares the  results reported in here with those available in the literature on the subject.   Two common findings characterize much of the literature on food market integration in India: that  the extent of integration has been increasing over time, and that there seems to be an association  between that extent of integration and government interventions in different forms.   The work of Jha et al (2005) offers a look at integration patterns over 1970‐1999, while focusing on  only one product, rice, in 55 wholesale markets. They find that, during that period, market integration  was far from complete, and they link that finding with what they call ‘excessive interference in rice  markets  by  government  agencies.  They  argue,  but  do  not  formally  test  it,  that  government  intervention makes it hard for scarcity conditions in isolated markets to be picked up by markets with  abundance in supply, reducing the scope for market integration. Specifically, they point to restrictions  on inter‐state trade, regulatory burdens associated with multiple licenses needed for trading, different  authorities issuing licenses for different goods, and government intervention programs for rice (and  wheat) operated through Food Corporation of India in the form of quantitative interventions, price  distortions at the three levels of the marketing chain (farm, wholesale, retail), and heavy subsidies.  For  rice  and  wheat,  and  covering  more  recent  periods,  Ghosh  (2003  and  2010)  finds  instead  that,  prices, while geographically dispersed across locations, within and across states, show long‐run spatial  linkages, suggesting that markets are integrated, and price signals are being transmitted. Then, Mittal  18      and Virmani (2006), focusing only on price dispersion patterns for several commodities, find a decline  in dispersion when comparing 1994 with 2004, attributing the decline to increased market integration.   The role of reforms & the role of government interventions  Reforms  affecting  food  markets  were  implemented  in  India  since  the  early  1990s.  Some  of  these  affected internal trade, some external trade. Examples of the former are the relaxation of restrictions  on inter‐regional movement of farm produce, the abolishment of licensing requirements and stocking  limits  for  wholesale  and  retail  trade,  and  the  allowance  of  entrance  to  the  corporate  sector  in  agricultural markets through contract farming, among others. Examples of the latter are reductions in  tariffs on agricultural imports, liberalization of export policies, including relaxation of export quotas,  removal of restrictions on licensing, minimum export prices and increased availability of credit.11   Ghosh (2010) addresses whether these reforms played a role in food market integration by breaking  the period of analysis into pre and post reform. The author takes July 1991 as a cut‐off, finding that  integration of food grain markets in India was substantially greater in the post‐reform period than in  the pre‐reform period, leading the author to conclude that reforms associated with less government  intervention  in  food  markets  help  market  integration  increase.  Apart  from  the  usual  attribution  challenge  (many  other  things  happened  concomitantly  that  could  have  helped  markets  integrate  further), probably the major drawback of the study is the categorization of these two sub‐periods.  While structural reforms did start as early as 1991, Indian agriculture remained virtually insulated until  1994, when edible oil imports were liberalized.12    An alternative approach to link policies to the extent of integration of markets is that of Sekhar (2012).  The author exploits the cross‐section variation in policies for trade in food commodities to hint at their  effects. The paper examines market integration in India for rice, edible oils and pulses in wholesale  markets, over the period 1986/87‐2006/07. The author finds that the extent of integration is lower  for rice markets as compared to other crops, such as grams or edible oils (both groundnut and mustard  oils) that appear completely integrated both regionally and nationally. While not formally tested, the  author links the findings with the importance of trade policy in ensuring market efficiency. He argues  that commodities with liberal border and domestic trade policies such as gram, and commodities with  border regulations but open domestic trade such as edible oils, are substantially more integrated than  commodities subject to strict regulations on domestic as well as external trade such as rice.   The  evidence  unveiled  in  this  paper  complements  these  results.  For  example,  for  wheat  and  rice,  whose markets are subject to substantive intervention, such as minimum support prices, price shocks  transmit  in  the  long  run  but  at  low  speeds.  For  rice  in  retail  markets,  less  than  10  percent  of  the  disequilibrium that results after a price change in a center is corrected within one month, compared  to about 50 percent in onion markets, or 20 percent in potato markets. In wholesale, 11 percent of  the disequilibrium is corrected within a month, compared to 42 percent for onions, or 22 percent for  potatoes  (Figure  12  and  Figure  13).  Integration  between  Indian  rice  markets  and  the  world  is  also  substantially  weaker  than  for  edible  oils,  for  example,  that  face  very  low  tariffs  at  the  border  as  compared to rice.  Benchmarking Indian Price Dispersion  Results reported in the first part of this section suggest that, pooling all products and focusing on retail  markets, in 90 percent of the cases, the price difference paid in any given city with respect to Delhi for  a given product ranges from ‐28 percent to +28.6 percent. Is this high or low? For the reader to decide,  it is necessary to benchmark the dispersion of prices in India with what is observed in a reference  country.                                                               11 For more on reforms see Athukorala (2005), Bathla (2006) and Chadha et al (2008).  12 See Sekhar (2012). Similar analysis, methodology and findings are reported by Wilson (2001).  19      International  benchmarking  of  this  type  of  analysis  is  challenging.  It  is  not  easy  to  find  matching  disaggregated data on product prices by narrowly defined locations, and with matching periodicities.  That is why we rely on existing benchmarking exercises conducted by the Government of India, in its  Economic Survey of 2015‐16. Figure 15 reports India’s price dispersion across several commodities,  for  the  US  in  1960  (for  wheat,  paddy,  soybeans,  peanuts,  and  corn),  and  for  the  US  in  2012  (for  soybeans, corn, wheat, paddy and peanuts). There is a substantial contrast between the levels of price  dispersion  (measured  as  the  ratio  of  highest  (percentile  95)  to  lowest  crop  price  (percentile  5),  averaged across states) in India with those of the US even in the 1960s. In 2012 in the US, the maximum  price dispersion is for peanuts, and below 1.75, on par with what is observed for the product with the  minimum price dispersion in India, that is tur. Indeed, dispersion in India is substantially greater than  observed in the US.  Figure 15: Price Dispersion, India 2013, US 1960 and US 2012  Source: Economic Survey 2015‐16, Vol. 1 Chapter 4, page 80, based on NSS Situation Assessment Survey of Agriculture  Households Round 70, United States National Agricultural Statistics Survey.  Section 3: Vertical Price Transmission of Select Food Products in India   To  understand  how  markets  work,  it  is  also  necessary  to  understand  how  price  shocks  transmit  vertically from farm‐gate to wholesale markets and from wholesale to retail markets. Prices are the  primary  mechanism  linking  each  level  of  the  marketing  chain.  Thus,  patterns  underlying  their  transmission along that chain reflect the actions of market participants at its different levels. From a  policy perspective, understanding the patterns and speed of transmission of price shocks is useful for  better designing food policy interventions, or, for example, for designing early warning systems.   This section looks at two aspects of how markets work vertically. First, it looks at price differences  (price  wedges)  observed  between  farm  gate  and  wholesale  markets,  as  well  as  those  between  wholesale  and  retail  markets.  Patterns  of  price  wedges  across  space,  products,  and  over  time  are  examined.    Second,  it  looks  at  patterns  of  transmission  of  price  shocks  from  wholesale  to  retail  markets.  In  line  with  the  discussion  in  the  previous  section,  the  usual  three  features  of  price  transmission are examined. These are: the pass‐through coefficient, the speed of adjustment, and the  extent to which transmission of price a shock is symmetric upward and downwards.  Price differences between different levels of the value chain  Farm‐gate to wholesale price differences are heterogeneous across states and across commodities.   20      Figure 16 shows the average price difference between farm‐gate and wholesale markets by state and  for  all  products,  which  are  wheat,  tur  arhar,  moong,  gram,  and  masur,  within  each  state.  The  distribution  of  these  price  differences  for  each  state  is  shown  by  the  bands  around  each  bar,  representing  the  25th  and  75th  percentile  of  the  distribution.  The  average  farm‐gate  to  wholesale  market  price  difference  for  most  states  is  around  20  percent;  however,  the  distribution  of  the  differences varies by state. Maharashtra, Rajasthan and Andhra Pradesh exhibit smaller distributions  in  price  differences,  while  Gujarat  and  Uttar  Pradesh  have  larger  variations  in  price  differences.13  These results reveal the different nature of interactions and market institutions between farmers and  wholesalers  in  each  state.  Interestingly,  the  wide  variation  in  the  distribution  of  price  differences  across states does not seem to be correlated with the average state price difference. In other words,  there  is  no  clear  correlation  between  having  a  large  distribution  of  price  differences  and  a  higher  average state price difference.        Figure 16: Average price difference between farm‐gate and wholesale markets  Madhya Pradesh Andhra Pradesh Uttar Pradesh Maharashtra West Bengal Tamil Nadu Jharkhand Karnataka Rajasthan Haryana Gujarat Punjab 2.00 1.60 1.20 0.80 0.40 0.00 ‐0.40   Note: The band around each bar represents the distribution of price differences. Each band represents the 25th and 75th  percentile of the distribution of price differences for each state  Source: Author’s calculations    Analogously, there are substantial variations in the average price difference by product across India  (see Appendix to this section, Figure 29). For example, price differences exceed 80 percent for masur  while differences are below 10 percent for tur arhar. Furthermore, price differences within product  also  vary.  For  example,  price  differences  in  Uttar  Pradesh  for  masur  are  35  percent  while  in  West  Bengal they are 131 percent. (See Appendix to this section, Table 18.)   There are three salient features of price differences between wholesale and retail markets. First, the  distribution  of  price  differences  between  wholesale  and  retail  is  different  from  farm‐gate  to  wholesale.  Figure 17 shows the average price difference  between wholesale and retail  markets by  state and for all products, which are rice, masur, wheat, moong, gram, onion, potato, and tur arhar,  within  each  state.  Two  patterns  emerge  when  comparing  price  differences  between  wholesale  to  retail  markets  and  farm‐gate  to  wholesale  markets.  First,  the  distribution  of  the  average  price  differences  by  state  across  products  between  wholesale  and  retail  markets  seems  to  show  a  continuum of values, rather than a bi‐modal distribution. Second, unlike farm‐gate‐to‐wholesale, the  distribution  of  price  differences  wholesale‐to‐retail  differences  appears  to  be  associated  with  the  average price difference by state, across all products considered, suggesting state‐specific factors play  a role in the price gaps between the wholesale and retail stage of the value chain.                                                                13  Nyman  (2017)  reports,  for  the  case  of  onions  in  Maharashtra,  that  retailers  and  wholesalers  have  similar  price‐cost  margins, at around 12 percent over wholesale price and 10 percent over farm‐gate prices respectively, according to a static  analysis of margins along the value chain.     21      Second, price differences between wholesale and retail markets are higher than from farm‐gate to  wholesale, likely due to a more substantial process of value addition in terms of transport, distribution,  packaging, and marketing. Figure 31 in the Appendix shows the average difference across products for  all of India. At first glance, the average price difference between wholesale and retail is larger than  the average difference between farm‐gate and wholesale, despite the heterogeneity. However, price  differences vary by state, so not all states have observed price differences that are larger between  wholesale and retail, but most do. The average state level price difference varies between 10 percent  in Andhra Pradesh to 60 percent in Haryana (See Figure 17).  Third, price wedges are also heterogeneous across commodities, and within states. This is a common  feature with the wedges observed for farm gate to wholesale. While for masur and wheat, wedges  stand in the range 10‐20 percent, for tur arhar they stand at 80 percent, which, incidentally, displayed  the lowest wedge at the farm‐gate/wholesale stage. This can also be seen by examining the dispersion  of price wedges around the 10th and 90th percentile for a given state‐commodity pair. For example, for  potatoes, price wedges in Punjab stand at 36 percent at the 10th percentile and at 133 percent at the  90th percentile; for onions, price wedges in Rajasthan stand at 35 percent at the 10th percentile and  at 107 percent at the 90th percentile (Table 19).   Figure 17: Average price difference between wholesale and retail markets  Himachal Pradesh Madhya Pradesh Andhra Pradesh Uttar Pradesh Jammu And… Maharashtra West Bengal NCT of Delhi Meghalaya Jharkhand Karnataka Rajasthan Haryana Gujarat Punjab Kerala Orissa 1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 0.00 ‐0.20 ‐0.40 ‐0.60   Note: The band around each bar represents the distribution of price differences. Each band represents the 25th and 75th  percentile of the distribution of price differences for each state  Source: Author’s calculations  Our results in perspective: The literature on vertical integration in India  The  Government  of  India  conducted  some  analysis  similar  to  the  one  in  this  paper  in  its  2015‐16  Economic Survey Volume I. Studying market segmentation and using similar data, the survey had three  major findings.  First, prices in India are widely dispersed and substantially more so than in comparator  countries, including the United States. The study shows that the ratio between the highest and lowest  price  received  by  farmers  is  not  equal  to  one.  A  ratio  of  one  would  signify  that  there  is  no  price  dispersion. A comparison of these ratios to US markets in both 1960 and 2012, shows that in India  price dispersion is greater by about 45 percent to 100 percent.  Second, products that are typically  thought of as more perishable tend to have higher price wedges at all levels of the marketing chain. A  comparison of prices between farm and wholesale shows that products such as potatoes, onions, and  groundnuts had higher price wedges than pulses, which are relatively less perishable. Similarly, the  analysis at the wholesale and retail level showed higher margins for more perishable products such as  onions. Third, variation in price wedges is substantial across both states and commodities. The report  22      suggests  that states with  higher markups  could  be the  result of state  specific  effects  such  as rural  infrastructure, storage capabilities, and rural political economy.14   Patterns of price differences over time & overall dispersion  In  aggregate,  price  differences  between  Table  5:  Regression  on  price  wedge  and  year,  wholesale  and  retail  markets  have  declined.15  controlling for commodities and states  An assessment of price wedges, which is taken     (1)  at  both  the  state  and  commodity  levels,     Price Wedge  between wholesale and retail markets reveals        that  a  negative  and  significant  pattern  exists  Year  ‐0.00683***     (0.00166)  over  time.  The  negative  effect  is  around  two‐ Constant  14.05***  thirds  of  a  percent,  accumulating  to  a  4.9     (3.348)  percent  decrease  over  the  period  of  analysis:        2007‐2014 (Table 5).   Observations  3,628  R‐squared  0.626    Standard errors in parentheses    *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    Note:  Commodity  and  state  fixed  effects  are  included,  but  not reported.    Measures of Vertical Market Integration and Price Transmission  To  examine  how  price  shocks  transmit  vertically  from  wholesale  to  retail,  we  rely  on  the  same  methodological approach used to analyze spatial integration in Section 2 (see methodological section  for details). In this case, the focus of analysis would be in the  parameters that describe  how price  changes originating in wholesale markets are transmitted to retail markets.     Three questions are addressed.  First, do wholesale price shocks fully transmit to retail prices in the  long  run?  This  would  imply  a  pass‐through  coefficient  from  wholesale  to  retail  prices  equal  to  1.  Second, do retail prices adjust in the short run, to gradually return to the long‐run equilibrium relation  with wholesale prices, after a shock that affects the latter? This would imply a speed of adjustment  coefficient  that  is  negative  (to  gradually  correct  for  the  disequilibrium).    Third,  is  the  short‐run  adjustment to return to the long‐run equilibrium after a shock symmetric upward and downward?  This would imply that there is no difference between the speed of adjustment that implies an increase  of retail prices, and that implying a decrease of retail prices after a shock in wholesale prices.     The  hypothesis  of  full  price  transmission  is  rejected  for  all  but  one  commodity.  Yet,  the  price  co‐ movement is substantial. Shocks to wholesale prices are not fully transmitted to retail prices, because  the pass‐through coefficient is less than one for all but one commodity. However, the pass‐through is  highly significant and ranges from 52 to 97 percent. For example, 89 percent of a price shock at the  wholesale market is transmitted, in the long run, to the retail market for gram. In the case of rice, it is  not possible to reject the hypothesis that the pass‐through equals one (Figure 18).        The  speed  of  adjustment  is  both  statistically  and  economically  significant  for  all  commodities,  and  heterogeneous. Prices in the onion retail market adjust back to equilibrium for around 30 percent of  the disequilibrium per period caused by a price shock in the onion wholesale market (Figure 19).                                                                    14 See Government of India “Economic Survey 2015‐16, Volume I” pgs. 79‐83.  15 Due to the lack of availability of time series farm‐gate data, this analysis had to focus on the trends in price wedges  between wholesale and retail.  23      Figure 18: Pass through across commodities  Figure 19: Speed of adjustment across commodities  100% 80% 90% 70% 80% 60% 70% 60% 50% 50% 40% 40% 30% 30% 20% 20% 10% 10% 0% 0% Rice Wheat Gram Onion Potato Masur     Source: Author’s calculations  Source: Author’s calculations  Note: Speed of adjustments are plotted in absolute value    Commodities with the largest pass‐through coefficient do not necessarily exhibit the fastest speeds of  adjustment. In the long run, price shocks originating at the wholesale market for rice, gram, and wheat  have  the  largest  pass‐through;  however,  these  same  commodities  have  the  slowest  speeds  of  adjustment. For example, 96.8 percent of a price shock in wholesale rice markets is transmitted to  retail rice markets in the long run, but the speed of this transmission is relatively slow compared to  other commodities, at 16.3 percent.  On the other hand, potatoes, which have the smallest wholesale  to retail pass‐through of 52.3 percent, have one of the fastest speeds of adjustment at 30 percent  (Figure  18  and  Figure  19).  Adjustment  in  retail  prices  to  shocks  in  wholesale  prices  is  slower  for  products  in  which  there  is  substantial  government  intervention  (rice  and  wheat),  just  as  it  was  reported when looking at horizontal transmission in the previous section, and as reported by Sekhar  (2012), also for horizontal transmission of shocks.    The speed of adjustment is highly significant for most of the state‐district‐commodity pairs, but its size  varies.  Much  like  the  speed  of  adjustment  at  the  commodity  level,  the  percent  of  adjustment  per  period differs by state. For example, prices for all commodities in the Haryana retail market adjust  back to equilibrium around 45 percent of the disequilibrium per period caused by a price shock in the  Haryana  wholesale  commodity  market.  Similarly,  price  in  the  Madhya  Pradesh  retail  commodity  market adjust back to equilibrium around 10 percent of the disequilibrium per period caused by a  price shock in the Madhya Pradesh wholesale commodity market (Figure 20).    Figure 20: Speed of adjustment across states  60% Speed of Adjustment 50% 40% 30% 20% 10% 0%   Note: Speed of adjustments are plotted in absolute value  Source: Author’s calculations      24      Symmetry of Adjustment to Shocks  Are  price  shocks  that  imply  an  increase  in  retail  prices  transmitted  as  fast  as  those  that  imply  a  decrease  in  retail  prices?  This  is  a  key  feature  of  the  patterns  of  transmission  of  shocks.  Under  asymmetric transmission, the size and timing of welfare changes associated with price changes are  altered,  and  the  distribution  of  welfare  will  be  different  than  it  would  be  under  symmetric  transmission. For instance, some groups may not benefit as much from a price reduction (e.g.: buyers)  or a price increase (e.g.: sellers) under asymmetric transmission, as if transmission were symmetric.   Of rockets and feathers: there are substantial departures from symmetry, mostly implying that prices  increase faster than they fall. The test of asymmetric price transmission is a test on whether the speed  of adjustment to shocks that reduce the price difference between wholesale and retail markets, and  therefore require an upward change of retail prices to bring these differences back to equilibrium,  equals  the  speed  of  adjustment  to  shocks  that  increase  price  differences,  and  therefore  require  a  downward change in retail prices. Conventional wisdom has it that prices tend to rise faster than they  fall. Evidence for patterns of vertical transmission of price changes in India give some kernel of truth  to  that  (for  potential  drivers  of  this  asymmetry,  see  next  subsection).  For  all  eight  food  products  considered  for the analysis of vertical  transmission, the  hypothesis of  symmetry of transmission  is  rejected. Adjustments upwards and downwards do not happen at the same speed. For six out of the  eight products, the upward adjustment of prices happens faster than the downward adjustment. Only  for onions and tur arhar retail prices seem to fall faster than they rise. In the case of rice and moong,  the differences in the speed of adjustment for price increases or reductions exceed a factor of three  (Figure 21).  Interestingly, for the case of onions in Maharashtra, Nyman (2017) examines daily prices  across specific markets revealing the opposite type of asymmetric pass‐through from the wholesale  to the retail level so that when wholesale prices fall, retailer margins tend to increase. At the same  time, the author argues that competition dynamics (one potential driver of asymmetric pass‐through),  tend to be affected by regulations, policies and other government interventions that restrict the ability  of  players  to  compete  in  food  markets  in  India  (these  include,  for  example,  the  creation  of  buffer  stocks, official minimum prices, regulations of fees paid to intermediaries, such as commission agents,  etc.) (see Nyman (2017), pp 7‐10).   Figure 21: Speed of adjustment for upward and downward changes ‐ test of asymmetry  Gram*** Masur*** Moong** Onion*** Potatoes*** Rice*** Tur Arhar** Wheat*** 0% ‐20% ‐40% ‐60% ‐80% Adjustment Upwards Adjustment Downwards   Note:  ***  denotes  rejection  of  symmetry  at  1%  confidence,  **  denotes  rejection  at  5%,  *  denotes  rejection  at  10%.  Source: Authors’ elaboration.    Literature review on drivers of asymmetric price transmission  Six factors have been identified in the literature as potential drivers of asymmetric price transmission:  market  power,  search  costs,  asymmetric  information,  adjustment  costs,  government  intervention,  and the nature of products.   25      The typical explanation for asymmetric price transmission lies on the existence of some sort of market  failure. In the case of a monopolistic market structure, input price increases are transmitted to output  prices faster ‐to avoid profit losses ‐ than input price reductions that can increase profit margins. A  positive asymmetry in price transmission arises. However, market power can also result in a negative  asymmetry (Ward, 1982). If the oligopolist cares about market shares, it will be reluctant to increase  output  prices  when input  price increases,  although  leaning to reduce  them when  input prices fall.  Informal  collusion  among  firms  with  high  reputational  costs  can  also  lead  to  asymmetric  price  transmission.  After  the  input  price  increases,  all  firms  will  adjust  output  prices  upwards  to  ensure  competitors that they are willing to collude, while when the input price falls, they will avoid signaling  the break of the implicit agreement (Balke et al 1998 and Brown and Yucel 2000).  It is often the case that retail firms enjoy local market power due to the lack of similar firms in the  neighborhood. Because of search cost, customers of these firms may not be able to acquire complete  information  about  prices  offered  by  other  firms,  although  they  face  a  finite  number  of  choices.  Customers may observe a price increase at a retail shop, but they may be uncertain as to whether  prices elsewhere have also increased. Thus, firms can quickly raise prices as producer prices increase  and can slowly reduce prices as producer prices fall.   Asymmetric information also may matter. The old output price naturally serves as the focal point when  information about other firms’ pricing decisions is lacking. For instance, increases in input prices lead  to faster output price adjustments, on the one hand, as profit margins fall. On the other hand, input  price reductions result in output reductions only when sales fall below a threshold.   Asymmetric price transmission can arise when it is costly to adjust input or output prices or quantities  and if these costs change differently with respect to increases or decreases in prices or quantities. For  example,  when  a  reduction  in  input  price  requires  increasing  quantity  of  inputs  or  outputs,  which  entails greater costs (e.g.: search costs) than when reducing inputs or output (Peltzman 2000). In this  case, the asymmetric transmission arises because the former leads to search cost and price premium  in increasing phases. A nominal input price increase is more likely to lead to output price changes than  an  input  price  decrease.  This  is  because  with  inflation,  a  portion  of  the  necessary  adjustment  associated  with  an  input  price  reduction  is  carried  out  by  inflation,  reducing  the  real  value  of  the  margin (Ball and Mankiw, 1994).   Asymmetry could be a by‐product of government intervention. Policies that support producer prices,  for example, may lead processors to expect that decreases in producer prices will be countered by  government  support,  and  thus,  will  be  more  short‐lived  relative  to  increases.  With  menu  costs,  retailers may adopt a wait‐and‐see approach to input price reductions but adjust output prices more  rapidly in response to input price increases (Kinnucan and Forker, 1987).  Finally, the nature of products may help understand asymmetric transmission. Firms in possession of  perishable goods may resist the temptation to increase prices for fear of being left with spoilt products  (Ward, 1982).   Section 4: Determinants of Spatial Market Integration in India   The  previous  two  sections  documented  significant  departures  from  the  hypothesis  of  perfect  integration in food markets in India. While on average the co‐movement of food prices across different  districts and states in India, as well as the co‐movements of retail with wholesale prices is substantial,  transmission  is  still  imperfect.  Price  shocks  originating  in  an  economic  center  are  only  partially  transmitted  in  both  wholesale  and  retail  markets.  Moreover,  patterns  of  transmission  are  heterogeneous in terms of the speed of adjustment both across commodities and states. This section  26      looks at the drivers of those departures from market integration and complete price transmission in  India focusing on the spatial dimension.    This section explores the importance of six potential drivers of integration. These are transport costs,  price adjustment dynamics (measured as the time it takes for shocks to be corrected), information  frictions, the regulatory framework under which trade happens, commodity specific characteristics,  state level production and regional consumption preferences.16   To conclude, the costs of crossing state borders in terms of price differentials are explored. With India  being a federal country, its states behave in several ways like separate countries, with state border  authority  checks  on  both  parts  of  the  border  levying  taxes,  conducting  road  transport  checks  and  imposing commodity specific taxes. To understand the impact of these barriers to trade across states  on food prices, we examine whether, for a given distance between a pair of districts, deviations from  market integration are larger when there is a state border between them. For these purposes we build  on the “border effect” literature to estimate the cost of crossing borders in India. The section exploits  the district level information from the wholesale price database. The specific question posed is if, for  a given distance, the average price‐difference between any two pairs of districts is lower in the case  that they belong to a common state.   The section is structured in three sections. The first section presents the details of the analysis as well  as the database. The second section looks at the economic determinants behind the deviations from  the law of one price in retail markets. The third section expands the analysis to wholesale markets and  tests for the border effect.    The Analysis  In this section we present the two databases that we use for the analysis. The database covers retail  and wholesale prices utilized in the previous two sections. Following the methodology outlined in the  next subsection, we construct a database that measures deviations from the law of one price. The  variable of interest for analyzing deviations from the law of one price – the main dependent variable  ‐ is the average absolute price difference, in logs, between commodity prices in a given state and Delhi.   We compute the average of each variable for all commodities and states between 2005 and 2014.  Through  averaging,  we  distinguish  signal  from  noise.17  For  retail,  the  sample  is  a  cross  section  consisting of 23 states and thirteen of commodities. Table 6 describes the variables in our database.   For wholesale, it covers 5 commodities in 21 states, averaged over the period 2008‐2015. The smaller  set of commodities for the analysis of drivers of departures from the law of one price in wholesale  markets is due to the lower availability of data points in the city of reference. The dependent variable  is constructed as the log‐difference between prices in a district and prices in Delhi.   Table 6: Sample Overview  Variable Name  Variable Description    Commodities in Retail  Includes: Bananas, Coconut Oil,  Database  Gram, Groundnut Oil, Masur,    Moong, Mustard Oil, Onion,    Potatoes, Rice, Tur Arhar, Urad,    Wheat.          Commodities in  Includes: Mustard, Onion, Paddy,  Wholesale Database  Potatoes and Wheat                                                                   16 These potential drivers are aligned with those identified in the literature.  17 Averaging also implies that the data set is transformed from a panel into a cross‐section. Given that market integration is  a long‐run concept, and that many of the determinants are slow to adjust (in some cases time‐invariant), analyzing this in  cross‐section is reasonable.  27        LoP  Absolute deviation from the law of one price, in logs.  State  23 Indian states.      Distance  Great‐circle distance, in km.    Travel Time  Travel time, in driving hours.    Price Stickiness  Each state's retail price stickiness.  AMPC  1 = Repeal, Reform, Partial Reform, and No APMC; 0 = Unreformed APMC.  Speed Adj.  Speed of adjustment for retail price shocks.  Phone Wireless  Average wireless phone penetration.  Production  Production, in tons, for a given commodity.  Consumption  State‐level consumption, per commodity.  GSDP per capita  Gross state domestic production, in logs.  Source: Authors’ elaboration  Methodology  We  measure  law  of  one  price  differences  and  dispersion  in  the  long‐run  following  the  same  methodology  of  Engel  &  Rogers  (1996);  and  Crucini,  Shintani,  &  Tsuruga  (2010).    Our  units  of  observation are district‐states at a given point in time. For each district‐state  j and commodity  i,  the  deviation from the law of one price,  , ,  is defined as the difference between the logarithm of the  price of commodity i in state j and the logarithmic price of a district of reference, in our case Delhi.     , ln , ln ,   Based  on  that  deviation,  two  distinct  measures  of  deviations  from  the  Law  of  One  Price  (LoP)  are  estimated that aggregate out the time dimension.   Average LoP  The average LoP is the average over the time series dimension of  , . It is defined for each district‐ state‐commodity as the absolute average  1 ,. | , |  Average LoP for a mean reverting AR(1) process  The second measure of the LoP difference is the average of a mean reverting autoregressive process.  Assume that  ,  follows a Panel AR(1)  , ,   At the steady state of the system, the average LoP absolute deviation is given by  ̂ | |  1 The literature on potential drivers of departures from the law of one price  The literature has focused on four key drivers of market integration: distance – given the associated  transportation costs, information frictions, nominal rigidities and government intervention.   Distance  between  markets  has  been  acknowledged  as  an  important  factor  affecting  market  integration. It is common to find in the literature measures of market integration tabulated against  markets’ distances, although in most cases, no formal tests are carried out (see for example, Ravallion  28      1986, Goodwin and Piggott, 2001, Rashid, 2004 and Van Campenhout, 2007). For Indonesia, Varela et  al  (2012),  and  for  Bangladesh,  Goletti  et  al  (1995)  test  the  role  of  transport  costs,  and  distance  respectively,  explaining  a  significant  portion  of  the  variation  of  market  integration  and  price  differences.  Transport costs, integration and welfare. Going one step further, and assuming a direct link between  transport costs and market integration, Donaldson (2010) estimates the welfare benefits of improved  connectivity (associated with increased integration). Using colonial data on India, he finds that the  benefits of building the railroads in India were threefold. First, because of better infrastructure, price  gaps  between  regions  have  decreased.  Second,  trade  has  been  promoted  (nationally  and  internationally). Third, real income has increased  because of lower prices.  In  a recent contribution  Allen and Atkin (2016), using data on Indian highways, show that transport improvements result in  farmers  being  able  to  allocate  their  land  to  less  volatile  crops,  avoiding  the  increased  volatility  in  earnings that they would have otherwise faced, thus amplifying the gains from trade.   Information and the digital dividend. Jensen (2007) argues that, when information is limited or costly,  agents are unable to engage in arbitrage, and excess price dispersion arises. The author uses micro‐ level survey data on prices obtained by south Indian fishermen, combined with data on the fishermen  and  wholesalers’  adoption  of  mobile  phone  technologies.  He  finds  that  mobile  phone  adoption  is  associated with the elimination of waste and near‐perfect adherence to the law of one price. As a  result, both consumer and producer welfare increased.  Nominal  rigidities.  Crucini  et  al  (2010)  look  at  the  role  of  price  stickiness  in  explaining  persistent  deviations  of  the  law  of  one  price.  To  that  effect,  they  build  a  model  with  nominal  rigidities  and  transport costs that explains how pricing to market, transport costs and price stickiness lead to failures  of the law of one price. In their model, deviation from the law of one price is negatively related with  price stickiness and positively related with transport costs. This happens because productivity shocks  are not transmitted in the case of full price stickiness. Similarly, Hickey & Jacks (2011) look at nominal  rigidities in Canada. They find that price dispersion tends to be higher whenever inflation is persistent  because it puts pressure on menu costs and stimulates lower price stickiness.   Government interventions. Ismet et al (1998) focus on the effects of government intervention on rice  market integration in Indonesia. They find that procurement policies by Bulog, Indonesia’s rice policy  agency  contributed  to  market  integration.  For  the  case  of  India,  Sekhar  (2012)  examines  spatial  integration  for  selected  commodity  markets  in  India,  revealing  an  interesting  pattern:  commodity  markets that do not face restrictions to trade, either inter‐state or inter‐region (gram and to a lower  extent  edible  oils),  appear  well‐integrated,  while  those  in  which  inter‐state  movement  restrictions  prevailed (such as rice) do not show integration at a national level.  Our approach  We  focus  on  six  factors  that  may  explain  departures  from  long  run  market  integration  and  its  heterogeneous  patterns  across  commodities  and  states.    These  include  transport  costs;  price  adjustment dynamics (measured as the time it takes for shocks to be corrected), information frictions,  the  regulatory  framework,  commodity  specific  characteristics,  state  level  production  and  regional  consumption preferences. These factors have been identified in the empirical literature as potential  drivers of market integration and price transmission as outlined in the previous subsection.  We take the case of wheat flour to illustrate bivariate correlations for all our explanatory variables.  We choose wheat flour because it is a commodity that is present in both the wholesale (as wheat) and  the retail database (as wheat flour). By fixing one commodity, we are able to visualize the data and  give a first grasp of the correlation of each of the covariates and the dependent variable.   29      Transport costs are considered relevant in assessing deviations from the law of one price.  Arbitrage  opportunities  decrease  as  the  cost  of  moving  goods  from  one  market  to  the  other  increases.  We  measure  transport  costs  using  two  variables.  As  a  proxy  of  transport  costs  two  variables  are  considered:  distance  (in  km)  and  travel  times  (in  driving  hours).  Travel  times  are  likely  to  capture  relevant information beyond distance. For example, it would include time‐spent at border controls,  which,  in  fact,  can  be  a  substantial  amount  of  travel  time.18      Figure  34  and  Figure  35  plot  the  relationship between both distance and travel times in retail markets for wheat. Figure 40 Figure 41  show the same relationship for wholesale.  Two indicators of nominal rigidities are considered: the speed of adjustment to shocks and a measure  of price stickiness, proxying for menu costs (see next subsection for details on this variable). The speed  of  adjustment  reflects  how  fast  domestic  shocks  in  Delhi  are  transmitted  to  other  cities.  If  prices  between a given state and Delhi do not respond to shocks at the same speed, we can expect higher  differences in the law of one price. Price stickiness is measured as the probability that prices remain  unchanged in consecutive months. We compute price stickiness for all commodities and states as the  number  of  months  where  price  differences  were  lower  than  1  percent  over  the  total  number  of  months. High price stickiness indicates that prices are unlikely to change, due to, for example, high  menu costs. In retail markets, price stickiness is on average 42 percent, which means that in every  period  there  is  a  probability  of  58  percent  that  prices  change.  We  plot  both  measures  against  deviations from the law of one price for wheat in Figure 36 and Figure 37 for retail, and in Figure 42  and Figure 43 for wholesale.   Wireless phone penetration proxies for information frictions. Information frictions may also lead to  failure  of  the  law  of  one  price.  When  pricing  information  is  not  shared  across  markets  or  is  only  available to a few agents in the market, agents might miss out on arbitrage opportunities. In recent  years, both the  private and  public  sectors have  introduced  several  initiatives  to  increase access to  information  for  different  players  in  the  market.  Many  of  these  initiatives  consist  of  provision  of  information through, for example, mobile phones or online platforms. Therefore, state‐level data on  the  penetration  of  wireless  cellular  networks  act  as  a  good  proxy  for  how  well  information  flows.  Lower cellular coverage is expected to be associated with larger deviations from the law of one price.  Figure  38  and  Figure  44  plot  the  correlation  between  the  measure  of  information  frictions  and  deviation from the law of one price for retail and wholesale, respectively.   A key feature of the India’s agricultural market is the APMC act. A dummy variable was constructed  that takes the value of 1 if the act has been repealed or reformed and 0 otherwise (See Data Appendix  for sources of information to construct this variable). On average, we do not observe that the presence  of the APMC act is correlated with larger departures from the law of one price (Table 24 and Table 25  in  the  Appendix).  One  possible  explanation  is  that  the  variable  may  be  capturing  state‐specific  characteristics  that  cannot  be  fully  controlled  for  in  a  cross‐sectional  setting.  States  reformed  the  APMC act at different times – for example, some may have reformed toward the end of the period  considered, but deviations from the law of one price are calculated on average for a relatively long  period of time.19                                                               18 World Bank (2016), for example, reports a study commissioned by the Ministry of Transport and Highways in the context  of the Logistics Efficiency Enhancement Program (LEEP) logistics efficiency enhancement showing that 5 to 10 percent of  travel time in India is spent on document verification.   19 Even though no clear relationship can be assessed between adherence to the APMC act and the extent of departures from  the law of one price, it is worth mentioning that some of APMC marketing rules have a number of implications for market  outcomes and the risk of anticompetitive behavior. Nyman (2017) argues that, first, restrictive licensing requirements for  commission  agents  (CAs),  for  example,  and  the  previous  monopoly  of  the  APMC  marketing  channel  increase  the  risk  of  anticompetitive outcomes for farm‐gate prices. Restricting entry among CAs at the village level compounds issues raised by  the reliance of farmers on CAs for information on prevailing wholesale prices and the importance of long‐term relationships  between CAs and farmers / wholesalers in order to ensure reliability in the face of incomplete contracts. Several factors  30      Analysis of Price Stickiness  An important concept in measuring deviations from the Law of One price is the rigidity or “stickiness”  of  prices  over  time.  This  is  a  concept  examined  in  depth  by  Crucini  et  al.  (2010).  Price  stickiness  measures the probability that prices will change by more than 1 percent in a given period. Using Indian  retail  and  wholesale  data,  the  measure  is  calculated  by  first  generating  the  change  in  commodity  prices between the current and previous month at the state, district, commodity, variety, and period  level.     ∆     A dummy is then created equaling 1 if the price change is either greater or lower than 0. The dummy  equals 0 if the price change is 0. In other words, if prices in a month either increased or decreased the  dummy will show a 1 but if prices remained the same then the dummy equals 0.     This dummy is then summed at the state, district, commodity, variety, and period level to get a count  of all month in which a change in prices occurred. This is then divided by the total number of months.    ∑ , , , , , , , , 100  # ℎ , , , ,   Where, s represents the state, d the district, c the commodity, v the variety, and p the period.     Figure 22 displays information on the median, minimum, maximum, first quartile and third quartile  for  price  stickiness  by  commodity.  These  box‐and‐whisker  plots  and  are  a  good  way  of  seeing  the  dispersion in the data. The plots in Figure 22 show these values for price stickiness at the commodity  level for all states, district, varieties and periods under inspection. This allows for easier comparison  of the distribution of price stickiness across commodities.    Price stickiness varies by commodity at both the retail and wholesale level. The median price stickiness  varies  by  commodity.  Onions  have  a  median  price  stickiness  around  25  percent,  which  may  be  interpreted as a 25 percent probability that onion prices will change by more than 1 percent in a given  month. Within onions, price stickiness varies less than in other products, ranging from 5 to 50 percent.  In contrast, groundnut oil, and all oil in general, has a median price stickiness of 40 percent and ranges  from 10 to 95 percent. In other words, the range of price stickiness suggests that there is between a                                                               appear to raise the risk of collusive outcomes among CAs, wholesalers, and retailers. For example: the physical set‐up of  APMC markets where onion trade is carried out near other traders, APMC rules on price transparency, the presence of trade  associations, and low seller power on the part of the individual farmer. The prevalence of vertical integration of CAs as well  as  dominant  players  ‐  can  also  raise  the  risk  of  abuse  of  dominant  positions:  for  example,  through  foreclosure  of  non‐ integrated wholesalers by integrated CA‐wholesalers.     31      10 percent to nearly 100 percent probability that groundnut oil prices will change more than 1 percent  in a given month.     Figure 22: Retail price stickiness by commodity  0 10 80 Price Stickiness (%) 60 40 20 0 ng o ar at m il on il r e a d il u O O O at ic an ra ra he rh as oo ni R t U ut ut rd Po n G rA O W M M Ba dn on ta Tu us un oc M C ro G excludes outside values   Source: Author’s calculations    Price stickiness is lower for wholesale than retail. In relation to retail, wholesale prices appear to be  less  “sticky”.  For  example,  onion  prices  have  a  median  wholesale  price  stickiness  of  5  percent  compared to 25 percent in retail. The range is much lower from nearly 0 to 10 percent. This suggests  that  wholesale  prices  in  a  given  month  have  a  lower  probability  of  changing  more  than  1  percent  compared to retail prices.  Methodology   There are multiple factors that play a role in determining market integration.  Even though looking at  correlations is insightful, economic linkages are far more complex, and a market integration outcome  is likely multi‐causal, which means a multivariate approach needs to be considered. To address the  multivariate  process,  we  estimate  a  regression  model  using  all  the  previously  discussed  frictions.  Formally, we regress the average deviation from the law of one price on all the covariates. Namely,  transport costs, information frictions, price stickiness and regulatory variables. In all our specifications  we control for commodity specific effects.  A common problem with reduced‐form estimations is the selection of variables. To select the most  relevant  explanatory  variables  we  perform  a  stepwise  backward  elimination  algorithm  (see  next  subsection for the methodology). The algorithm picks the best model by successively dropping the  explanatory variables that are not statistically significant. The main results are presented first for retail  markets and then for wholesale.    We use a multivariate regression model to determine the importance of each or the potential drivers  of integration. We start by fitting a regression model containing all potential explanatory variables.  The model is of the type:  ∗   32      Where   is the deviation from the law of one price in state i with respect to Delhi for commodity  j.  The vector of explanatory variables, , contains all the potential drivers of integration and  is a  heteroskedastic error term.   After fitting the full model, we follow a backward elimination algorithm to keep the model whose fit  explains the best the variability of the dependent variable. The algorithm allows us to pick the best  model by successively dropping the explanatory variables that are not statistically significant and that  explain  that  contribute  the  least  to  explaining  the  total  variance  of  the  dependent  variable.  The  algorithm is iterative; its starting point is a full regression model that contains all the covariates. At  each step it drops, among the non‐statistically significant variables, the variable with the highest p‐ value.  Afterwards  it  re‐estimates  the  model  without  the  dropped  variable  until  all  the  remaining  variables are significant at the 10 % level.  We  perform  the  variable  selection  algorithm  for  specifications  containing  either  distance  or  travel  times  because  of  the  high  correlation  between  the  two  variables.  In  addition,  for  a  subset  of  our  estimation sample we control for local supply patters and regional consumer preferences. We present  the best models in Table 20 and Table 21 in the appendix.  Retail  Two main messages emerge from the analysis for retail markets. First, the most important impediment  to  integration  is  related  to  transport  costs.  Second,  there  are  persistent  departures  from  the  hypothesis of integration after controlling for all potential drivers of integration considered.    Commodity specific effects, distance, and travel times remain the main drivers of departures from the  law of one price. For retail markets, the preferred specifications are in Table 20 in the Appendix. We  estimate the results both with distance, column (1), and travel times, column (2). We find that distance  and commodity fixed‐effects are the main covariates that explain long‐run price differences in retail  markets. The distance coefficient in Table 20 indicates that an increase in distance of 1,000 km, raises  the deviation from the law of one price by 4 percentage points. For travel times, located in column  (2),  each  additional  10  hours  of  driving  increases  the  deviation  from  the  law  of  one  price  by  1.7  percentage  points.  These  results  indicate  that  costs  associated  to  transporting  goods  matter  for  deviations from the law of one price.   This result points to logistics efficiency enhancements as an important vehicle to reduce food price  differences across India. Note that improving the efficiency of the supply chain requires, on the one  hand, improvements in hard infrastructure (roads, railways), and on the other, promoting competition  along the different players of the supply chain – including for example, competition in trucking and  distribution  segments  –  as  well  as  streamlining  regulations  that  add  costs  to  inter‐state  trade.  Domestic trade frictions make up a substantial part of total trade costs. A recent study by Van Leemput  (2014) argues that internal trade barriers make up 30 percent of the total trade costs on average –  although varying substantially by state, depending on distance to the closest port. One example of  such  frictions  is  the  added  burden  associated  with  obtaining  national  level  permits,  or  inter‐state  permits (for two states) for trucking companies, when compared to single‐state permits.       The law of one price does not hold even after controlling for transport costs. In Table 22 we test the  hypothesis that the law of one price  holds for all commodities. We find strong statistical  evidence  against this claim. When testing the law of one price, we also look at each commodity individually. In  the case  of  moong  and  urad  we do not reject  the  hypothesis that the law  of one price  holds. The  consequence for these two results is that there is no price equalization in the long run in India. The  commodities that exhibit the higher deviations from the law of one price are bananas, wheat, potatoes  and groundnut oil.  33      Departures from the hypothesis of integration persist for all products but tur arhar and moong, once  controlling  for  the  considered  determinants.  This  points  to  unobserved  factors  that  matter  for  integration. For the cases of tur arhar and moong, we cannot reject the hypothesis that the law of one  price holds after controlling for transport costs. From the estimates in Table 20 we device a statistical  test for the law of one price. The null hypothesis is that the law of one price holds. Therefore, after  controlling for the determinants, we expect the fixed effects plus the constant term to be statistically  equal to zero. We report the test statistics in Table 22. We test all commodities together and each  commodity individually. We adjust the individual using the Bonferroni method that corrects for the  fact that when testing individual hypothesis there is a random probability of rejection because of the  number of tests. When testing all the commodities together we reject the hypothesis of the law of  one price holding for every good. When testing this hypothesis by commodity, we find that, for tur  arhar and moong, price deviations are equal to zero once controlled for transport costs.   The role of consumers’ preferences and local production  For a subset of the sample we measure local production and consumption preferences.  We rely on  household surveys and local production statistics to test for the role of consumption and production  on the deviations from the law of one price. Because data on consumption and production patterns  are  not  available  across  all  district/states  and  commodities,  these  variables  are  included  in  an  alternative specification (reported in the last two columns in Table 20).   Consumer preferences play an important role in retail markets. The marginal effect of increasing the  consumption  share  of  a  given  commodity  by  1  percentage  point  is  correlated  with  a  reduction  of  deviations  from  the  law  of  one  price  of  1.7  percentage  points.  The  production  variable  is  not  statistically significant, and it is not retained in the final model.  Commodities for which there is strong demand have lower deviations from the law of one price. In  Table 20, we report the effect of production and  consumption  on departures from the law of one  price. While production plays no significant role, consumption shares are negatively correlated with  deviations from the law of one price.   In conclusion, spatial frictions dominate the failures of the law of one price in retail markets. The most  important  determinant  of  departures  from  the  law  of  one  price  is  transport  costs.  Consumer  preferences and commodity fixed effects explain the rest of the variation.   Wholesale Markets  In this section we present the results on the determination of price integration for wholesale markets.  The  four  factors  under  scrutiny  are  transport  costs,  information  frictions,  nominal  rigidities  and  intervention.  Multivariate Analysis of Drivers of Price Integration in Wholesale Markets  Two  main  messages  emerge  from  the  analysis  of  wholesale  markets.  First,  three  factors  explain  departures  from  the  integration  hypothesis  for  the  case  of  wholesale  markets:  transport  costs,  information frictions, and price stickiness. Second, departures of the law of one price remain, after  controlling for these determinants, except for wheat and mustard oil. In addition to commodity fixed  effects, three variables play a role explaining departures from integration. These are distance (proxy  for transport costs, wireless phone penetration (proxy for information availability) and price stickiness.  The fit of this model is almost twice as good as for that fitted to retail, with the model explaining 70  percent of the variance. Results are presented in Table 21.  Transport costs play, here again, a crucial role in explaining departures from integration, in this case  with a stronger effect than in retail markets. Results suggest that adding 1,000 km of distance between  two districts adds a 10% to the price difference. Using travel times as an alternative proxy for transport  costs  yields  a  similarly  economically  significant  result:  a  10  %  difference  in  prices  is  observed  for  districts that are 24‐hour away from each other, in terms of the time it takes to travel. Notice that the  34      marginal effect is stronger than for retail markets. The result hints that improving connectivity could  imply a more drastic reduction in price dispersion than in retail markets. An alternative reading of  these results suggests that a reduction of 1 hour driving lowers price dispersion by 0.42 percentage  points. As mentioned above, travel time reductions could be achieved both through the improvement  of the road and railway networks, and through the reduction of other costs associated with traveling  within India, including those related to inter‐state border controls, or those arising due to imperfectly  competitive transport and distribution sectors (see World Bank, 2016 “Improving Supply Chain and  Domestic  Connectivity  in  India”,  for  an  assessment  of  the  constraints  to  efficient  logistics  in  the  country).   Information frictions impede integration of wholesale markets in India: a 1 percent increase in wireless  phone penetration displays the same marginal effect as a reduction in distance of 230 km. Wireless  phone penetration has an even stronger marginal effect than distance. A 1‐percentage point increase  in  cellular  penetration,  is  associated  with  an  effect  between  3  and  11  percentage  points  in  price  dispersion, depending on the specification. The strong effect of information technologies is consistent  with previous findings in the literature that point as information frictions as one of the most important  barriers for price integration. These results suggest that increasing the network of cell phone coverage  could  help  reduce  informational  asymmetries  and  allow  market  players  to  make  better  informed  decisions about production and trade, thus exhausting arbitrage opportunities. Although not formally  tested, it is likely that internet penetration plays a similar role as it is a powerful vehicle for information  diffusion.   Nominal frictions, specifically, price stickiness, play a role in explaining departures from the law of one  price.  Increasing  price  stickiness  by  1  percentage  point  is  associated  with  a  0.3  percentage  points  increase in price differences with respect to Delhi. This result implies that menu costs are in partly  responsible of price  differences in India. The result goes in line  with  the study of Crucini (2010) in  Japan, which shows that price stickiness is one of the factors explaining the departures from the law  of one price between Japanese cities.   The best model explains 70% of the total variance, which is more than twice of the explanatory power  achieved in the retail analysis. The higher fit of the model suggests that wholesale markets are more  sensitive  to  changes  in  fundamentals.  The  lack  of  explanatory  power  of  the  retail  model  may  be  explained by the fact that the lack of integration in wholesale markets directly affects integration in  retail markets (as the two markets are strongly linked, as discussed in Section 3).   The law of one price does not hold in wholesale markets for all commodities. However, when testing  product by product, for mustard oil and wheat the law of one price hypothesis is upheld. Just like in  the case of departures from the law of one price in retail, results for wholesale suggest that there are  unobservable factors that impede integration.   Border effect  How  costly  is  it  to  cross  state  borders  in  India  pre‐GST?  What  do  these  borders  imply  in  terms  of  deviations from the law of one price? Typically, the question of crossing borders has been studied in  the case of international borders rather than intra‐national ones. However, India is a federal country,  and during the period of analysis (i.e.: prior to the implementation of GST in July 2017), states often  behaved  like  separate  countries,  exporting  and  importing  from  each  other  in  a  similar  manner  to  international trade. At state borders, this resulted in state border authority checks on both parts of  the border levying taxes, conducting road transport checks and commodity specific taxes.   Recent studies have pointed to how disruptive state‐border controls were in India. A recent World  Bank survey conducted among 70 manufacturing companies revealed that one of the major reasons  for  freight  delays  is  related  with  state  border  check‐post  clearances,  in  addition  to  infrastructure  35      deficiencies.20  A study commissioned by the Ministry of Transport and Highways, under the Logistics  Efficiency Enhancement Program, revealed that 5‐10 percent of time in transit is spent on document  verification  at  state  border  check  points.  Also,  Van  Leemput  (2014)  argues  that  the  largest  barrier  within India is not the rural‐urban trade barrier, but Indian states not being well connected (p.1), going  further to say, that if domestic integration was brought to US levels, welfare increases could reach 15  percent, compared to increases of 7 percent associated with fully eliminating barriers to international  trade. Finally, differences in GST across states also imply an additional burden of trading across states,  with efficiency implications as they affect otherwise optimal firms’ location decisions. Indeed, studies  conducted after the implementation of GST show reductions in transport costs – specifically increases  in  driving  speeds  at  state  borders  (Krishna  and  Van  Leemput,  2018a),  while  anecdotal  evidence  gathered from interviews with truckers suggests substantial costs reductions associated with fewer  checkpoints at state borders.  These elements point to the importance of understanding the magnitude of the state border effects  on price differences. The estimates provide useful information on the costs associated with existing  intra‐national, inter‐state trade barriers, thus facilitating the evaluation of evidence‐based reforms  not only for India, but also for other developing countries with similar restrictions to internal trade.   The  literature  on  the  border  effect  estimates  the  additional  cost  in  terms  of  distance  of  crossing  national borders. There are two methods for calculating the border effect based on price data. The  first  was  introduced  by  Engel  &  Rogers  (1996)  and  consists  in  estimating  the  border  effect  as  the  number  of  kilometers  (miles)  that  would  yield  a  marginal  effect  equivalent  to  the  coefficient  of  a  binary border variable. Parsley & Wei (2001) developed a second method. It is similar in nature, but it  approaches the question in a different manner. They argue that the border effect is an average effect.  Therefore, it should be calculated as the marginal effect for the average distance in the sample. They  define their border effect as the additional distance, from the average, that is required to match the  coefficient of a binary border variable. Traditionally, the border effect has been found to be highly  significant using both methods, although the scales are rather different.  Both  methods  for  estimating  the  border  effect  use  the  same  baseline  regression.  Engel  &  Rogers  (1995) regress the standard deviation of log‐price differences,  , for any two pairs of cities, i and j,  and commodity c  in Canada and the United States. They do that because their model is based on price  indices, they do not observe the actual transaction prices. In our case, we observe exact transaction  prices  and  we  take  as  our  dependent  variable  the  of  log‐price  differences.  Formally,  the  model  contains two covariates, two sets of state fixed‐effects,   and , and one set of commodity‐fixed  effects,   .    ∗ ln ∗   Where ln  is the log‐distance between city i and city j , and   is a binary  variable taking value 0 if the two cities belong to the same country and 1 otherwise. The border effect  is then defined by the following equation:  / ∗ ln ↔   Parsley & Wei (2001) use the same baseline regression to estimate the border effect. However, they  criticize  the  Engel  and  Rogers  approach  because  it  is  scale  invariant.  More  specifically,  the  border  effect would be the same if the variable   were to be measured in miles or kilometers; it is  not linear in the distance variable. They propose a correction that estimates the border effect for the  average distance in the estimation sample. Their effect is given by the following equation:                                                               20 Kamphuis and Jordan (2014): “Supply Chain Delays and Uncertainty in India: The Hidden Constraint on Manufacturing  Growth”.  36      ∗ ln ∗ ln   ↔ ∗ 1   Empirically,  the  border  effect  was  found  to  be  relevant  even  between  well  integrated  economies.  Engel and Rogers (1995) find that for 14 commodities traded between 228 cities in the United States  and Canada, crossing the border is equivalent to an increase in distance of 75,000 miles. Parsley & Wei  (2001)  find an  even  stronger  effect  for US  and  Japan.  They  find  a coefficient  for  the border  effect  between the US and Japan of about 43,000 trillion miles. Other studies that rely on trade data and use  the gravity model as their baseline have also found the border effect to be highly significant (McCallum  1995;  Nitsch  2002;  Helliwell  and  Verdier  2001).  For  example,  McCallum  (1995)  reaches  a  similar  answer for the US‐Canada border effect using trade data before and after NAFTA entered into force.  He finds that even for two relatively well integrated economies, the border effect is significant and  economically important.  We replicate the analysis of Parsley & Wei (2001) with monthly wholesale prices for 322 districts in 23  Indian states and 9 commodities, in the period 2008‐2015. Considering all pairs of districts, we end up  with a sample size of 4,356,591 observations.21  We find that the border effect is significant in India; stable through time and heterogeneous across  commodities. The average effect is equivalent to adding about 164km of distance to the transport bill  (Table 7).22 There is no visible time trend, going from 149 km in 2008 to 101 km in 2015. Results by  commodity  are  difficult  to  grasp  for  due  to  significant  variability  across  commodities.  Paddy,  tomatoes, and onions exhibit higher coefficients than other commodities suggesting that the border  effect is stronger for these.   Table 7: Estimated Border Effect, Aggregate, By Year and By Commodity  Overall Border Effect     Parsley and Wei Border Effect    163.88***          N. of Observations  4,356,591    legend: * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001      Border Effect by  Year  2008  2009  2010  2011  2012  2013  2014  2015  Parsley and Wei  Border Effect  149.0***  69.4***  143.8***  98.4***  137.4***  187.9***  387.4***  100.8***   N. of Observations  458959  542071  574518  572731  578276  581752  560484  487800    legend:   *p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001            Border Effect by  Commodity  Tomato  Potato  Onion  Gram  Jowar  Mustard  Paddy  Wheat  Parsley and Wei  Border Effect  1796.0***  143.2***  2730.2***  ‐59.4**  404.4***  3.1  2954.3***  ‐257.9***    N. of  Observations  662567  905212  1047632  189201  118640  239938  355273  760893    legend:   *p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001                                                                       21  We do not replicate the analysis for retail prices since at the retail level, data are available for main cities within a state,  rather than on districts, which reduces the amount of information to make the analysis representative and economically  relevant.  22 The standard errors were estimated with the delta‐method.  37        Section 5: Conclusions  This paper examined patterns of market integration for food commodities in India. First, it tested the  extent of domestic spatial market integration for retail and wholesale markets for the periods 2006‐ 2014  and  2008‐2015,  respectively,  and  looked  at  patterns  of  price  transmission  of  shocks  from  international sources. Second, it measured vertical integration from wholesale to retail markets, and  tested for asymmetric speed of adjustment to shocks. Third, it examined the determinants of spatial  integration.   The results reveal that food markets in India are imperfectly integrated across space, with the law of  one price being systematically rejected. To be sure, price signals are geographically transmitted both  in retail and wholesale markets, but substantial heterogeneities by states and by products prevail.  The  case of red onions in Akluj and Pandharpur is not an exception, but rather a rule: Substantial price  differences exist for narrowly defined products. In 90 percent of the cases, the price difference paid  in any given city with respect to Delhi for a given product ranges from ‐28 percent to +28 percent. with  substantial heterogeneities by states and by products.  There is substantial co‐movement between wholesale and retail prices, although integration is still  imperfect in all commodities but one: rice, for which perfect vertical integration cannot be rejected.  Also, retail prices adjust faster when wholesale prices rise than when wholesale prices fall. The analysis  of  determinants  of  spatial  integration  reveals  that  prior  to  GST  implementation,  the  mere  act  of  crossing  a  state  border  increased  prices,  that  unexploited  gains  from  arbitrage  persisted  after  considering  the  effects  of  transport  costs,  and  that  information  frictions  and  menu  costs  reduced  market integration.  The results this paper unveils present some policy implications. First, distance and travel times explain  part  of  the  incompleteness  of  market  integration  documented  in  this  paper,  adding  to  the  price  premium that consumers in remote regions pay for food products. This suggests that investing in hard  infrastructure will reduce spatial price differences. Indeed, the results reported here suggest that 10  percent price differences in wholesale markets are associated with travel times of about 24 hours that  are  roughly  equivalent  to  1,000km.  Relatedly,  enhancing  logistics  efficiency  through  increased  competition will also help. While part of the effect captured through the travel times and distance  variables relate to hard infrastructure, another part relates to how efficient logistics services are in  India. Travel times could also increase, for example, because of inadequate maintenance of vehicles,  or due to coordination problems at different stages of the logistics supply chain, or de jure and de  facto requirements that arbitrarily increase travel times.23  Encouraging competition in the transport  and logistics sectors through the reduction of barriers to entry, for example, by issuing national‐level  only trucking permits, could help reduce transport and logistics costs and stimulate quality upgrading  in the sector, thus reducing the economic costs of distance.      Second, information frictions also play a role in spatial price dispersion, after controlling for distance.  Indeed,  estimates  suggest  that  in  wholesale  markets,  information  frictions  explain  more  of  the  departures from the law of one price than the transport costs related variables, with a 1‐percentage  point increase in cellular penetration being associated with up to an 11‐percentage point reduction in                                                               23  An example of de facto requirements that arbitrarily increase travel times is cited in World Bank (2016). The report argues  that local trade unions may, for example, require cargo owners to have their goods transited to a local warehouse before  dispatch to the destination market, reducing the efficiency of the domestic supply chain. An example of de jure requirements  that reduce logistics efficiency is the excess burden of obtaining a national or multi‐state trucking permit, compared to a  single state one.   38      price  dispersion.  Two  actions  could  help  reduce  information  frictions.  Strengthen  information  platforms: in particular cell phone and internet coverage.  While results reported here focus on cell  phone coverage (due to data availability), it is likely that internet coverage also plays a role in providing  information  that  reduces  arbitrage  opportunities.  In  addition,  encouraging  information  provision  initiatives  will  help.  In  this  area,  both  the  private  sector  and  the  Government  of  India  have  been  implementing  initiatives  towards  the  provision  of  information  on  market  conditions  (as  well  as  technical assistance) through mobile phone and online platforms. These efforts seem to be helpful,  particularly in remote locations, where physical connectivity is a challenge.  Third, evidence unveiled here reveals a state‐border effect on prices that adds to the transportation  bill the equivalent of having to drive an extra 164 kilometers. This result suggests that crossing state  borders  is  costly,  sizably  impacting  food  prices.  Reconsidering  state  border  crossing  barriers,  streamlining procedures, and moving controls to the source and destination rather than at the border  could help increase integration. In this respect, evidence reported by World Bank (2016) suggests that  were all state border crossing procedures and documentation  to be eliminated, logistics costs and  transit time would fall by around 10‐15 percent, enabling at least another inventory turnover for the  logistics  supply  chain.  Other  indirect  gains  are  also  stressed,  related  to  the  reduction  of  the  fragmentation  of  the  logistics  markets  in  India.  Results  by  Van  Leemput  (2014)  also  point  in  this  direction. The author estimates that domestic trade frictions make up 30 percent of the total trade  costs on average, and their removal would increase welfare by about double as much as the removal  of barriers to international trade.  The recent implementation of the GST that aims at reducing internal  trade frictions is already showing positive effects on reduced transport costs and increased domestic  trade (Krishna and Van Leemput 2018a; Krishna and Van Leemput 2018b).   Fourth, results reported here on substantial (although imperfect) food price co‐movements spatially,  and vertically – from wholesale to retail, call for re‐evaluating government intervention in internal and  external  trade  in  agricultural  commodities,  while  maintaining  its  role  of  price  stabilization.  If  agricultural commodity markets are spatially integrated, then producers and consumers will realize  the  gains  from  this  liberalization,  since  price  signals  will  be  transmitted  through  the  marketing  channels. In fact, for the commodities in which there is substantially more intervention – wheat and  rice  –  our  findings  suggest  substantially  slower  transmission  of  price  signals  than  for  those  with  relatively  more  liberal  trading  schemes  –  e.g.,  grams  or  edible  oils  (similar  conclusions  have  been  reached by Ghosh (2010) or Sekhar (2012), their contributions are discussed in Section 2 of this paper).  By  limiting  interventions,  the  government  could  reduce  costs  without  substantial  effects  to  be  expected on market performance. These limited interventions could mean, for example, managing  relatively  small  quantities  of  buffer  stocks  in  certain  key  locations  to  ensure  food  security.   Government  interventions  could  re‐focus  on  reducing  transport  and  logistics  costs,  facilitating  the  provision of market information, and reducing barriers to domestic trade, as suggested above. To be  sure, this last suggestion is based on a qualitative reading of the results presented here, as well as of  the  existing  literature  on  the  matter.  However,  in  this  paper  no  link  has  been  identified  formally  between government intervention and departures from market integration.  Further  research  into  the  effects  of  the  implementation  of  GST  on  market  integration  and  price  dispersion in India would be useful to better understand the benefits of policies aiming at integrating  markets.     39      References   Allen, T. & D. Atkin, 2016. "Volatility and the Gains from Trade," NBER Working Papers 22276,  National Bureau of Economic Research, Inc.  Bacon, R. (1991). “Rockets and feathers: the asymmetric speed of adjustment of UK retail gasoline  prices to cost changes”, Energy Economics, vol. 13, No. 3.   Balke, N.S., Brown, S.P.A. And Yücel, M.K. (1998) “Crude Oil and Gasoline Prices: An asymmetric  Relationship?”, Federal Reserve Bank of Dallas, Economic Review, First Quarter, pp. 2‐11  Ball, L., and N. G. Mankiw. 1994. Asymmetric Price Adjustment and Economic Fluctuations. The  Economic Journal 104(423): 247–261.  Brown, S. P. A. and M. Yucel. 2000. Gasoline and Crude Oil Prices: Why the Asymmetry?  Economic  and Financial Review, Third Quarter. pp. 23–29. Federal Reserve Bank of Dallas.  Christiano, L. and T. J. Fitzgerald, 2003. "The Band Pass Filter," International Economic Review,  Department of Economics, University of Pennsylvania and Osaka University Institute of Social and  Economic Research Association, vol. 44(2), pages 435‐465, 05.  Crucini, M. J., & Shintani, M. (2008). Persistence in law of one price deviations: Evidence from micro‐ data. Journal of Monetary Economics,55(3), 629‐644.  Crucini, M. J., & Smith, G. W. (2014). Geographic barriers to commodity price integration: evidence  from US cities and Swedish towns, 1732‐1860(No. w20247). National Bureau of Economic Research.  Crucini, M. J., Shintani, M., & Tsuruga, T. (2010). The law of one price without the border: the role of  distance versus sticky prices. The Economic Journal, 120(544), 462‐480.  Donaldson, David (2010) “Railroads of the Raj: Estimating the impact of transportation  infrastructure”, NBER Working Paper 16487.  Engel, C., & Rogers, J. (1996). How Wide Is the Border? The American Economic Review, 86(5), 1112‐ 1125.  Fackler, P., and B.K.Goodwin (2001): Spatial Price Analysis. Chap. 17 in Handbook of Agricultural  Economics Vol.1, Ed. by B.Gardner and G. Rausser, pp. 971–1024. Elsevier Science, Amsterdam.   Ghosh, M. (2003). “Spatial integration of wheat markets in India: Evidence from Cointegration tests”,  Oxford Development Studies, vol. 31, No. 2, pp. 616‐626.  Ghosh, M. (2010) “Spatial Price Linkages in Regional Food Grain Markets in India”, Journal of Applied  Economic Research, vol. 4, No. 4, pp.: 495‐516.  Goletti, F., A. Raisuddin, and N. Farid (1995): “Structural Determinants of Market Integration : the  Case of Rice Markets in Bangladesh,” The Developing Economies, 33(2), 196– 198.   Goodwin, B. K., and N. E. Piggott (2001): “Spatial Market Integration in the Presence of Threshold  Effects.,” American Journal of Agricultural Economics, 83(2), p302 – 317.   Gorodnichenko, Y., & Tesar, L. L. (2009). Border effect or country effect? Seattle may not be so far  from Vancouver after all. American Economic Journal: Macroeconomics, 1(1), 219‐241.  Government of India “Economic Survey 2015‐16, Volume I” pgs. 79‐83.  40      Helliwell, J. F. and Verdier, G. 2001. Measuring internal trade distances: a new method applied to  estimate provincial border effects in Canada. Canadian Journal of Economics/Revue canadienne  d'économique, 34: 1024‐1041  Hickey, R. & D. S. Jacks, 2011. "Nominal rigidities and retail price dispersion in Canada over the  twentieth century," Canadian Journal of Economics, Canadian Economics Association, vol. 44(3),  pages 749‐780, August.  Hickey, R. D., & Jacks, D. S. (2011). Nominal rigidities and retail price dispersion in Canada over the  twentieth century. Canadian Journal of Economics/Revue canadienne d'économique, 44(3), 749‐780.  Ismet, M., A. P. Barkley, and R. V. Llewelyn (1998): “Government intervention and market  integration in Indonesian rice markets,” Agricultural Economics, 19(3), 283–295.   Jensen, R. (2007). The digital provide: Information (technology), market performance, and welfare in  the South Indian fisheries sector. The quarterly journal of economics, 879‐924.  Jha, S., Murthy and Sharma (2005). “Market integration in wholesale rice markets in India”, mimeo.   Kano, K., Kano, T., & Takechi, K. (2013). Exaggerated death of distance: revisiting distance effects on  regional price dispersions. Journal of International Economics, 90(2), 403‐413.  Kinnucan, H. and O. Forker (1987). “Asymmetry in Farm‐Retail Price Transmission for Major Dairy  Products”, American Journal of Agricultural Economics, vol. 69, No. 2  Krishna, P. and E. Van Leemput (2018a). “Quantifying the Sources of Internal Barriers to Trade in  India: Evidence from Indian Trucks GPS Data”. Mimeo, Washington, DC.  Krishna, P. and E. Van Leemput (2018b). “The Effect of GST on Trade and Welfare in India”. Mimeo,  Washington, DC.  McCallum, John, 1995. "National Borders Matter: Canada‐U.S. Regional Trade Patterns," American  Economic Review, American Economic Association, vol. 85(3), pages 615‐623, June.  Nitsch, Volker, 2002. "Border effects and border regions: Lessons from the German unification,"  HWWA Discussion Papers 203, Hamburg Institute of International Economics (HWWA).  Nyman (2017) “Assessment of Competition Conditions in the Onion Market in Maharashtra”,  mimeo.  Parsley, D. C., & Wei, S. J. (2001). Explaining the border effect: the role of exchange rate variability,  shipping costs, and geography. Journal of International Economics, 55(1), 87‐105.  Pesaran, M. Hashem & Shin, Yongcheol & Smith, Richard J., 2000. "Structural analysis of vector error  correction models with exogenous I(1) variables," Journal of Econometrics, Elsevier, vol. 97(2), pages  293‐343, August.  Peltzman, Sam. 2000. Prices Rise Faster than They Fall. Journal of Political Economy 108(3): 446–502.    Rashid, S. (2004): “Spatial Integration of Maize Markets in Post‐liberalised Uganda,” Journal of  African Economies, 13(1), 102–133.   Ravallion, M. (1986): “Testing Market Integration,” American Journal of Agricultural Economics,  68(1), 102–109.   41      Sekhar, C.S.C., 2012. "Agricultural market integration in India: An analysis of select commodities,"  Food Policy, Elsevier, vol. 37(3), pages 309‐322.  Timmer (1986) “Getting Prices Right: The Scope and Limits of Agricultural Price Policy. Ithaca: Cornell  University Press.  Timmer, C.P. (1996) “Does Bulog stabilize rice prices in Indonesia? Should it Try?” Bulletin of  Indonesian Economic Studies, vol. 32 No. 2, pp. 45‐74  Van Campenhout, B. (2007): “Modelling trends in food market integration: Method and an  application to Tanzanian maize markets,” Food Policy, 32(1), 112–127.  Van Leemput, E. (2014) “A Passage to India: Quantifying Internal and External Barriers to Trade”,  mimeo, University of Notre Dame.  Van Leemput, E. and E. Wiencek (2017). “The Effect of the GST on Indian Growth”, Board of  Governors of the Federal Reserve System, International Finance Discussion Paper Note, March 2017.  Varela, G., E. Aldaz‐Carroll and L. Iacovone (2012) “Determinants of Market Integration and Price  Transmission in Indonesia” Journal of Southeast Asian Economies, vol. 30 No. 1, pp. 19‐44.  Varela, Gonzalo J. & Taniguchi, Kiyoshi, 2014. "Asymmetric Price Transmission in Indonesia’s Wheat  Flour Market," ADB Economics Working Paper Series 394, Asian Development Bank.  Virmani, A & S. Mittal, 2006. "Domestic Market Integration," Macroeconomics Working Papers  22271, East Asian Bureau of Economic Research.  Ward, R.W. 1982. Asymmetry in Retail, Wholesale and Shipping Point Pricing for Fresh Vegetables.  American Journal of Agricultural Economics 64(2): 205–212.  Wilson, Edgar J., 2001, Testing Agricultural Market Integration: Further Conceptual and Empirical  Considerations Using Indian Wholesale Prices, in S.S. Acharya and D.P. Chaudhari (Eds.) (2001),  Indian Agricultural Policy at the Crossroads, Rawat Publications, Jaipur.  Winters, L., Alan, Neil McCulloch, and Andrew McKay. 2004. "Trade Liberalization and Poverty: The  Evidence So Far ." Journal of Economic Literature, 42 (1): 72‐115.  World Bank (2015) “India Development Update – October 2015”.  World Bank (2016) “Improving supply chain and domestic connectivity in India”, mimeo      Appendix   Data  This  section  describes  the  different  data  sets  used  in  this  paper  to  analyze  patterns  of  market  functioning, and the importance of chosen products in the consumption bundle of households (Table  8).  Table 8: Importance of Chosen Products in Indian’s Consumption Bundles     Consumption share (%)  42      Commodity type        Non‐poor HH        Poor HH  101. rice – PDS  1.2028  1.7016  102. rice – other sources  5.4529  7.5108  103. chira  0.4828  0.6881  104. khoi, lawa  0.3793  0.4921  105. muri  0.7469  0.9523  106. other rice products  0.6479  0.7953  107. wheat/ atta – PDS  0.7098  1.0687  108. wheat/ atta – other sources  3.6518  5.2563  110. maida  0.2895  0.34  111. suji, rawa  0.2904  0.3631  112. sewai, noodles  0.3812  0.4585  113. bread (bakery)  0.4911  0.5653  114. other wheat products  0.4814  2.0444  115. jowar & its products  2.7869  4.0611  116. bajra & its products  1.7639  2.6086  117. maize & products  1.1703  2.3011  140. arhar, tur  1.3345  1.7652  141. gram: split  0.4566  0.7621  142. gram: whole  0.3966  0.58  143. moong  0.6688  0.9751  144. masur  0.7785  1.1873  145. urad  0.6814  0.9547  148. other pulses  0.5342  0.8161  150. gram products  0.3837  0.5001  152. other pulse products  0.3825  0.6914  159. pulses & pulse products: s.t. (140‐  2.7175  3.1864  181. mustard oil  2.666  3.2575  182. groundnut oil  3.1412  3.4112  183. coconut oil  1.8076  2.1322  184. refined oil [sunflower, soyabean, s  2.2784  3.0214  185. edible oil: others  2.0401  2.956  189. edible oil: s.t. (180‐185)  3.139  3.6363  200. potato  0.8504  1.3335  201. onion  0.5234  0.6228  202. tomato  0.473  0.5305  220. banana (no.)  0.5195  0.482  239. fruits (fresh): s.t. (220‐238)  1.6033  0.9908  241. groundnut  0.5959  0.6432  260. oilseeds (gm)  0.0888  0.1177  Source: Household Survey, India        Wholesale price data  Wholesale  commodity‐state‐district  level  price  data  were  obtained  from  agmarket.net.  Reported  originally  with  weekly  periodicity,  they  was  aggregated  to  the  monthly  level.  For  the  analysis  of  43      transmission  from  international  prices  to  domestic,  we  mapped  Indian  wholesale  price  data  with  international prices obtained from the World Bank Pink Sheets. Given data availability for international  price series, this part of the analysis focuses on three commodities: Bengal grams, rice, and wheat. For  the analysis of transmission within India, six additional products were considered: maize, mustard,  onion, paddy (dhan), potatoes and tomatoes.      Table 9 displays descriptive statistics such as average price, standard deviation, coefficient of variation  and more for all the commodities used in the wholesale analysis.    Table 9: Descriptive statistics for wholesale prices (2008‐2015)     Standard  Mean  CV  Max  Min  # of States  # of Districts     Deviation  Bengal Grams   3.37  0.30  0.007  4.49  2.43  12  74  Maize  2.36  0.25  0.008  3.99  1.25  13  111  Mustard  3.33  0.23  0.003  4.74  1.10  7  111  Onion  2.43  0.62  0.050  4.71  0.04  18  199  Paddy (Dhan)  2.44  0.27  0.016  3.81  ‐0.33  18  140  Potato  2.01  0.56  0.073  5.14  ‐0.11  19  200  Rice  2.97  0.31  0.021  4.83  0.71  14  141  Tomato  2.37  0.61  0.087  5.20  ‐0.07  16  139  Wheat  2.59  0.21  0.008  5.16  0.96  13  196  Source: Author's calculations. Note: prices are expressed in Indian rupees per unit.    Due to the presence of missing data, we interpolated the missing monthly prices with the average  between  the  previous  and  the  following  month.  We  dropped  any  commodity‐state‐district  set  in  which  the  ratio  of  missing  information  was  greater  than  25  percent.  Thus,  descriptive  statistics  presented  in  Table  9  are  calculated  on  logged  interpolated  prices.  Bengal  grams  had  the  highest  average price, and reported in 12 states and 74 districts. Rice and wheat had the highest number of  observed prices. Fourteen states and 141 districts reported rice prices and 13 states and 196 districts  reported wheat prices.      For the domestic analysis, we compared commodity‐state‐district level prices to commodity prices in  Delhi. That limited the choice of commodities to only those reported by Delhi; these included Bengal  grams,  maize,  mustard,  onion,  paddy,  potatoes,  rice,  tomatoes,  and  wheat.  Prices  showed  highest  variation  for  onions,  tomatoes,  and  potatoes.  Mustard,  Bengal  grams,  maize,  and  wheat  had  the  smallest variation in prices.     Retail price data  Retail  data  were  also  obtained  from  agmarket.net,  at  the  commodity‐state‐city  level  for  the  years  2006  through  2014,  with  monthly  periodicity.  Similar  to  the  wholesale  data,  missing  prices  were  interpolated as long as missing observations did not exceed 25 percent of the total number of possible  data points. Table 10 shows the distribution of missing retail prices for a subset of commodities by  states.  Table  10  presents  descriptive  statistics  such  as  average  prices,  standard  deviation,  and  coefficient of variation for the 12 commodities available in the retail data set.     Table 10: Descriptive statistics for retail prices (2006‐2014)     Standard  Mean  CV  Max  Min  # of States  # of Cities     Deviation  Banana  3.15  0.45  0.036  4.94  1.79  21  37  44      Coconut Oil  4.65  0.34  0.015  5.63  3.78  17  28  Gram  3.71  0.28  0.008  4.70  2.89  23  40  Groundnut Oil  4.48  0.29  0.007  5.32  3.83  15  30  Masur  3.91  0.29  0.005  4.58  3.14  21  32  Moong  4.15  0.31  0.004  4.94  3.33  23  42  Mustard Oil  4.36  0.25  0.006  5.04  3.69  22  34  Onion  2.76  0.54  0.033  5.40  1.39  23  41  Potato  2.56  0.45  0.036  4.09  1.10  23  41  Rice  2.95  0.32  0.012  4.09  2.20  23  44  Tur Arhar  4.04  0.31  0.003  4.62  3.20  23  42  Urad  4.06  0.26  0.007  4.74  3.22  23  41  Source: Author's calculations.    As in wholesale, we broke the analysis into an international and domestic perspective. For the analysis  of transmission of international price shocks to domestic prices, again, the World Bank Pink Sheets  data were used for international price data. Due to the availability of international prices, the focus  was  placed  on  the  following  food  commodities:  bananas,  coconut  oil,  groundnut  oil,  and  rice.  On  average,  coconut  and  groundnut  oil  had  higher  prices  and  their  prices  showed  lower  standard  deviations. Banana prices varied the most among this group.     For the analysis of market integration and transmission within India, a wider set of food products was  analyzed,  including  bananas, coconut  oil, grams,  groundnut  oil,  masur,  moong, mustard oil, onion,  potatoes,  rice,  tur  arhar  and  urad.  On  average,  edible  oil  commodities  had  the  highest  prices  and  smaller variances.  Bananas, potatoes, and onions had smaller average prices and higher variances.  Most commodities had prices reported in 21‐23 states and 30‐40 cities.  Farm gate price data  Farm gate price data were obtained from the National Sample Survey (NSS) round 70. Specifically, the  price data come from schedule 33 of round 70. These survey‐level data are available only for 2013;  therefore,  we  are  limited  to  a  descriptive  use  of  the  data.  Although,  coverage  at  the  state  and  commodity levels is more detailed with 36 states and 146 commodity and variety pairs covered, the  use of the data was limited to what could be matched to wholesale and retail data. Five commodities  are used for which descriptive statistics are shown in Table 11.    Table 11: Descriptive statistics for farm gate prices (2013)  Standard  Mean  CV  Max  Min  # of States     Deviation  Gram  3.34  0.17  0.01  3.69  3.06  8  Masur  3.14  0.42  0.06  3.43  2.53  2  Moong  3.57  0.23  0.02  3.90  3.11  5  Tur Arhar  3.63  0.19  0.01  3.92  3.51  2    Wheat  2.85  0.28  0.03  3.47  2.43  8  Source: Author’s calculations    Data for analysis in Section 4    Production  45      Production  data  were  taken  from  the  Government  of  India’s  Open  Government  Data  (OGD)  platform.24 Data for 33 states are available at the yearly level from 2009‐10 to 2010‐11. The data cover  6  commodities, which are bananas, gram, potatoes, rice, tur arhar, and wheat.    Phones penetration  Data on the number of telephones in India at the state level were taken from the OGD platform.25 The  data provide information for wireless phones for 22 states from 2010 to 2013.    Population, GSDP, and GSDP/capita  Data on population and state gross domestic product, which is defined as the value of all goods and  services produced within the border of a state, were taken from the OGD platform.26 The data cover  29 states for the period between 2007 and 2013.     APMC  Indian states have begun to amend and relax their Agricultural Produce Marketing Committee (APMC)  Acts,  which  in  the  past  required  farmers  to  sell  their  products  only  through  mandis  (government  controlled markets). The APMC dummy attempts to capture which states have either repealed the act  or reformed it in anyway. The variable was constructed using information from various sources.27  Distance  Information on distance between Indian districts is taken from Allen and Atkin (2016).28 The variable  measures the travel times between each district. It is constructed using geo mapped road data and  assigning highway and off highway driving speeds between districts. Highway speeds are assumed to  be 60 miles per hour and 20 miles per hour off highway. Due to availability of these data, travel times  had to be interpolated, using a similar method to the one used on retail and wholesale prices, between  the years 2004 and 2011.     Seasonality  One  common  problem  when  working  with  time  series  data  at  high  frequency  is  the  presence  of  seasonal  patterns.  We  tested  for  deterministic  seasonality  by  regressing  price  series  on  a  set  of  monthly  dummies  for  each  city‐product  combination.  Results  reveal  no  systematic  evidence  of  deterministic seasonality (Figure 23 reports the p‐values for all the F‐tests on the 12 month dummies.                                                               24 Open Government Data (OGD) Platform India – Production of Principal Crops. https://data.gov.in/catalog/production‐ principal‐crops   25 Open Government Data (OGD) Platform India – State‐Wise Number of Telephones in India during 2010 to 2013.  https://data.gov.in/catalog/state‐wise‐number‐telephones‐india   26 Open Government Data (OGD) Platform India – Per capita state domestic product (current prices).  https://data.gov.in/catalog/capita‐state‐domestic‐product‐current‐prices   27 “India: Effects of Tariffs and Nontariff Measures on U.S. Agricultural Exports” U.S. International Trade Commission.  November, 2009. Publication 4107  The Andhra Pradesh (Agricultural Produce & Livestock) Markets Act, 1966. http://www.ap.gov.in/wp‐ content/uploads/2015/12/06062015AGLC_MS27.pdf  Ghosh, Nilabja “India’s Agricultural Marketing: Market Reforms and Emergence of New Channels”. India Studies in Business  and Economics. 2013, Pgs. 83‐106  The Punjab Agricultural Produce Markets (Haryana Amendment) Act, 2005.  http://archive.india.gov.in/allimpfrms/allacts/879.pdf  The Punjab Contract Farming Act, 2013.  http://103.247.98.218/~mofpi/state_pdf/the_Punjab_Contract_Farming_Act_2013.pdf  Directorate of Agricultural Marketing, Government of National Capital Territory of Delhi: Notification Dated  http://www.apmcazadpurdelhi.com/Notification.pdf  The Nagaland Agricultural Produce Marketing (Development and Regulation) Act, 2005.  https://www.nagaland.gov.in/Nagaland/UsefulLinks/The%20Nagaland%20Agricultural%20Produce%20Marketing%20(Dev elopment%20and%20Regulation)%20Act,%202005.pdf  The Mizoram State Agricultural Produce Marketing (Development and Regulation) Act, 2008.  http://www.mizoram.nic.in/printing/july08/137.pdf      28 Allen, T. and D., Atkins (2016): “Volatility and the Gains from Trade” NBER Working Paper No. 22276   46      The null hypothesis is that there is no seasonality. For all cities and commodities, we never reject the  null at the 5 percent level).  Figure 23: Testing for Seasonal Patterns  F-Statistic P-Value Distribution, Monthly Dummy Regressions 8 7 6 5 Density 4 3 2 1 0 0 1 5 .1 5 .2 5 .3 5 .4 5 .5 5 .6 5 .7 5 .8 5 .9 5 .0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 F-statistic p-value   Source: Authors’ calculations.    Section 2  Table 12: Wholesale price differences with respect to Delhi, at district level for potatoes – all India  District  Pr Diff  District  Pr Diff  District  Pr Diff  Agra  ‐0.2  Fazilka  ‐0.23  Mandi  0.03  Ahmadabad  0.21  Firozabad  ‐0.24  Mansa  ‐0.14  Ahmadnagar  0.23  Firozpur  ‐0.23  Mathura  ‐0.17  Ajmer  ‐0.03  Gajapati  0.67  Mau  0  Aligarh  ‐0.19  Ganganagar  ‐0.17  Mayurbhanj  0.14  Allahabad  ‐0.11  Ganjam  0.46  Meerut  ‐0.12  Alwar  ‐0.18  Garhwa  0.44  Mirzapur  ‐0.08  Ambala  ‐0.26  Ghaziabad  ‐0.16  Moga  ‐0.3  Amritsar  ‐0.21  Ghazipur  ‐0.07  Moradabad  ‐0.16  Anand  0.08  Giridih  0.25  Muktsar  ‐0.22  Anugul  0.42  Gorakhpur  0  Muzaffarnagar  ‐0.17  Azamgarh  ‐0.03  Gumla  0.56  Mysore  0.19  Bahraich  ‐0.15  Gurdaspur  ‐0.14  Nadia  0.04  Balangir  0.72  Gurgaon  ‐0.24  Nagaon  0.25  Ballia  ‐0.08  Hamirpur  0.16  Nagpur  0.23  Banas Kantha  ‐0.05  Hardoi  ‐0.08  Nainital  ‐0.2  Banda  ‐0.11  Hassan  0.21  Nashik  0.22  Bangalore  0.63  Hathras  ‐0.23  Navsari  0.33  Bankura  ‐0.08  Hazaribagh  0.34  Nayagarh  0.32  Bareilly  ‐0.17  Hisar  ‐0.13  North 24 Parganas  0.04  Bargarh  0.4  Hoshiarpur  ‐0.08  Pakur  0.19  Barnala  ‐0.28  Hugli  ‐0.05  Palakkad  1.65  Barpeta  0.11  Hyderabad  0.25  Panchkula  ‐0.22  Bathinda  ‐0.18  Imphal West  0.86  Panipat  ‐0.38  Belgaum  0.27  Jaipur  ‐0.12  Pathankot  ‐0.23  Bellary  0.25  Jalandhar  ‐0.26  Patiala  ‐0.26  Bharuch  0.42  Jalaun  ‐0.17  Pune  0.27  47      Bhiwani  ‐0.26  Jalgaon  0.15  Puri  0.25  Bijnor  ‐0.14  Jalpaiguri  ‐0.02  Puruliya  ‐0.12  Bikaner  ‐0.14  Jammu  0.19  Rajkot  0.11  Bilaspur  ‐0.03  Jamtara  0.09  Rampur  ‐0.15  Birbhum  ‐0.1  Jaunpur  ‐0.1  Ranchi  0.21  Bongaigaon  0.12  Jhansi  ‐0.1  Rohtak  ‐0.2  Bulandshahr  ‐0.18  Jodhpur  ‐0.21  Rupnagar  ‐0.21  Chamba  0.17  Kaithal  ‐0.19  Sagar  ‐0.13  Chandauli  ‐0.07  Kalahandi  0.56  Saharanpur  ‐0.15  Chhindwara  ‐0.15  Kamrup  0.17  Sambalpur  0.44  Chikmagalur  0.41  Kapurthala  ‐0.34  Sangrur  ‐0.34  Chittorgarh  0.14  Karnal  ‐0.17  Saraikela‐kharsawan  0.14  Cuttack  0.26  Kheda  ‐0.01  Satara  0.34  Dahod  0.19  Kodarma  0.2  Shahjahanpur  ‐0.17  Dakshin Dinajpur  0  Kolar  0.38  Simdega  0.18  Darrang  0.24  Kolhapur  0.46  Sirsa  ‐0.24  Debagarh  0.58  Kollam  1.89  Sitapur  ‐0.13  Dehradun  ‐0.23  Koraput  0.66  Solan  0.04  Deoghar  0.13  Kota  ‐0.14  Sultanpur  ‐0.1  Deoria  0.02  Kottayam  1.76  Sundargarh  0.56  Dhanbad  0.23  Krishna  0.84  Surat  0.06  Dharwad  0.29  Kullu  0.2  Surendranagar  0.14  Dhenkanal  0.5  Kurukshetra  ‐0.27  Thane  0.44  Ernakulam  1.63  Lakhimpur Kheri  ‐0.12  Thiruvananthapuram  1.93  Etah  ‐0.24  Lucknow  ‐0.07  Tumkur  0.73  Etawah  ‐0.13  Ludhiana  ‐0.32  Udaipur  ‐0.17  Faizabad  ‐0.1  Maharajganj  ‐0.03  Udham Singh Nagar  ‐0.38  Faridabad  ‐0.35  Mahendragarh  ‐0.32  Udupi  0.8  Faridkot  ‐0.27  Mainpuri  ‐0.24  Una  ‐0.1  Farrukhabad  ‐0.27  Malappuram  1.29  Unnao  ‐0.15  Fatehabad  ‐0.33  Maldah  0.02  Vadodara  0.18  Fatehgarh Sahib  ‐0.25  Malkangiri  0.82  Varanasi  ‐0.09          Yamunanagar  ‐0.26  Source: Authors’ calculations. Note: Missing districts are those with no available data.    Figure 24: Wholesale ‐ differences with respect to West Bengal ‐ in price differences with respect to Delhi  40% 30% 20% 10% 0% ‐10% ‐20% ‐30% Mustard Maize Wheat Rice Onion Potato Tomato Punjab   Source: Authors’ calculations.    48      Figure 25:Wholesale ‐ differences with respect to Andhra Pradesh ‐ in price differences with respect to Delhi  80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% ‐10% ‐20% ‐30%   Source: Authors’ calculations.    Figure 26: Coefficients of variation of retail prices over time (2005m12‐2014m12)  49      Source: Authors’ calculations.           50      Figure 27: Coefficients of variation of wholesale prices (2008m1‐2015m12)  Bengal Grams(Gram) Maize Mustard 0 20 40 60 80 Onion Paddy(Dhan) Potato 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 Rice Tomato Wheat 1 1 1 1 20 1 1 1 1 1 20 1 1 1 1 1 1 m m m m m m m m m m m m m m m 08 10 12 14 16 08 10 12 14 16 08 10 12 14 16 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 Coefficient of Variation Fitted values   Source: Authors’ calculations.    Table 13: Boom and bust cycles for selected retail commodities ‐ Peak to Peak (boom cycles)  State  Bananas  Coconut Oil  Groundnut Oil  Rice  Andhra Pradesh  9.567  9.875  7.593  7.967  Bihar  12.667  8.667  13.000  14.400  Goa  14.333  11.667    14.400  Gujarat  5.667  7.500  9.000  Haryana  7.783  9.833  13.400  7.500  Himachal Pradesh  11.000    8.167  Jammu And Kashmir  11.833    10.667  Jharkhand  9.667    11.200  Karnataka    9.167  6.050  6.889  Kerala  7.611  5.389  8.889  13.733  Madhya Pradesh  6.667  8.000  5.667  8.000  Maharashtra  14.333  7.500  3.667  7.200  Meghalaya  7.333    6.833  5.667  Mizoram  8.833    5.800  Nagaland  8.000    5.833  Nct Of Delhi  11.000  10.500  2.000  11.200  Orissa  8.333  8.000    11.067  Punjab  8.000  6.583  7.000  9.000  Rajasthan  8.500  7.167  6.192  9.517  Tamil Nadu  6.625  8.000  5.967  12.233  Tripura  6.167  8.167    10.000  Uttar Pradesh  8.778  11.083  12.083  8.067  West Bengal  9.667  8.500  7.500  10.900    51        Table 14: Boom and bust cycles for selected retail commodities ‐ Trough to Trough (Bust cycles)  State  Bananas  Coconut Oil  Groundnut Oil  Rice  Andhra Pradesh  8.600  8.958  8.627  8.470  Bihar  13.750  8.333  11.000  9.750  Goa  12.400  8.800    12.500  Gujarat    9.000  10.400  7.750  Haryana  9.042  8.167  15.250  7.125  Himachal Pradesh  9.250    9.000  Jammu And Kashmir  8.800    13.500  Jharkhand  8.250    6.500  Karnataka    7.667  8.000  10.611  Kerala  8.067  9.222  7.217  13.500  Madhya Pradesh  6.800  14.000  9.667  6.000  Maharashtra  11.667  8.500  3.667  8.250  Meghalaya  9.600    11.250  4.800  Mizoram  4.400    7.750  Nagaland  9.600    5.750  Nct Of Delhi  9.000  5.200  5.167  10.750  Orissa  8.600  12.833    12.542  Punjab  9.750  9.817  6.300  11.833  Rajasthan  8.325  9.417  8.867  6.813  Tamil Nadu  7.100  10.378  8.483  11.479  Tripura  10.800  8.667  11.250  Uttar Pradesh  8.150  11.867  8.550  10.425  West Bengal  6.200  10.400  11.667  12.225      Source: Authors’ calculations.  Table 15: Retail vector error correction model results    Source: Authors’ calculations.  52        Table 16: Wholesale vector error correction model results ‐ Bengal Grams    Source: Authors’ calculations.    Table 17: Retail speeds of adjustment by state  State  Gram, Split  Gram, Whole  Masur  Moong  Tur Arhar  Urad  Andhra Pradesh  16.15  8.53  7.76  1.65  10.62  3.65  Bihar  16.89  4.84  32.72  17.91  11.84  23.62  Goa  13.17  9.66  12.24  8.31  9.72  11.72  Gujarat  5.92  6.57    6.3  17.99  17.5  Haryana  26.55  36.89  23.05  8.23  23.18  14.25  Himachal Pradesh  16.14  6.27  18.47  7.67  19.39  7.81  Jammu And Kashmir  6.14  9.42  33.7  2.39  3.83  5.39  Jharkhand  13.36  6.69  15.57  11.3  12.28  9.95  Karnataka  31.21  9.92  24.22  9.04  18.35  6  Kerala  11.81  7.96  35.28  13.2  15.51  10.19  Madhya Pradesh  18.06  19.14  9.9  15.57  14.38  38.15  Maharashtra  22.05  19.45  30.31  18.99  33.54  48.85  Meghalaya  0.77    10.1  9.88  10.15  2.21  Mizoram  4.32  15.47  26.56  5.9  20.29  7.62  Nagaland  12.86  7.95  13.16  3.12  6.76  0.34  Orissa  11.93  8.58  1.47  3.75  9.51  3.09  Punjab  15.29  11  30.62  20.85  27.31  27.35  Rajasthan  20.66  8.9  26.5  12.37  17.19  22.1  Tamil Nadu  2.21  1.33    12.68  8.7  17.5  Tripura  6.9  3.14  6.79  12.68  3.07  1.3  Uttar Pradesh  15.92  8.34  23.2  9.66  15.99  17.39  West Bengal  20.81  11.61  8.06  11.27  13.9  9.84    Source: Authors’ calculations. Note: Speeds of adjustment expressed in percentages per period, and in absolute values.    Section 3  Figure  28:  Farm  to  wholesale  average  price  wedge,  Figure  29:  Farm  to  wholesale  average  price  wedge,  gram  across all commodities  53      0.6 1 Average Price Wedge 0.5 Average Price Wedge 0.4 0.8 0.3 0.2 0.6 0.1 0 0.4 0.2 0 ‐0.2 Gram, Wedge Average State Wedge Source: Author’s calculations  Source: Author’s calculations  Note: A data anomaly appears to exist with wheat, because  of the negative wedge  Figure  30:  Wholesale  to  retail  average  price  wedge,  Figure 31: Wholesale to retail average price wedge,  onions  across all commodities  1 1 Average Price Wedge 0.8 0.8 Average Price Wedge 0.6 0.4 0.6 0.2 0.4 0 0.2 0 ‐0.2 ‐0.4 Onion, Wedge Average Price Wedge Source: Author’s Calculations  Source: Author’s Calculations  Note: A data anomaly appears to exist with rice, because  of the negative wedge  Table 18: Farm to wholesale price wedge statistics, by state and commodity pairs  10th  90th  Average  Average  by  State  Commodity  Average  Median  Percentile  Percentile  by state  commodity  Andhra Pradesh  Gram  0.21  ‐0.01  0.43  0.21  0.23  0.35  Andhra Pradesh  Moong  0.26  0.25  0.26  0.26  0.23  0.28  Gujarat  Gram  0.49  0.39  0.59  0.49  0.07  0.35  Gujarat  Moong  0.05  ‐0.07  0.16  0.05  0.07  0.28  Gujarat  Wheat  ‐0.33  ‐0.65  ‐0.01  ‐0.33  0.07  ‐0.12  Haryana  Wheat  ‐0.03  ‐0.08  0.02  ‐0.03  ‐0.03  ‐0.12  Jharkhand  Gram  0.39  0.25  0.54  0.39  0.20  0.35  Jharkhand  Wheat  0.01  ‐0.09  0.10  0.01  0.20  ‐0.12  Karnataka  Gram  0.21  0.10  0.33  0.21  0.26  0.35  Karnataka  Moong  0.68  0.52  0.85  0.68  0.26  0.28  Karnataka  Wheat  ‐0.13  ‐0.14  ‐0.11  ‐0.13  0.26  ‐0.12  Madhya Pradesh  Gram  0.42  0.36  0.48  0.42  0.21  0.35  Madhya Pradesh  Wheat  ‐0.01  ‐0.12  0.11  ‐0.01  0.21  ‐0.12  Maharashtra  Gram  0.43  0.18  0.69  0.43  0.18  0.35  Maharashtra  Moong  0.21  0.14  0.27  0.21  0.18  0.28  Maharashtra  Tur Arhar  0.18  0.17  0.18  0.18  0.18  0.03  Maharashtra  Wheat  ‐0.08  ‐0.13  ‐0.03  ‐0.08  0.18  ‐0.12  Punjab  Wheat  ‐0.05  ‐0.15  0.06  ‐0.05  ‐0.05  ‐0.12  Rajasthan  Gram  0.19  0.14  0.25  0.19  0.19  0.35  Tamil Nadu  Moong  0.21  ‐0.01  0.43  0.21  0.21  0.28  Uttar Pradesh  Gram  0.46  0.29  0.64  0.46  0.09  0.35  54      Uttar Pradesh  Masur  0.35  0.35  0.36  0.35  0.09  0.83  Uttar Pradesh  Tur Arhar  ‐0.11  ‐0.34  0.13  ‐0.11  0.09  0.03  Uttar Pradesh  Wheat  ‐0.33  ‐0.82  0.16  ‐0.33  0.09  ‐0.12    West Bengal  Masur  1.31  1.02  1.61  1.31  1.31  0.83  Source: Author’s Calculations    Table 19: Wholesale to retail price wedge statistics, by state and commodity pairs  10th  90th  Average  Average  by  State  Commodity  Average  Median  Percentile  Percentile  by state  commodity  Andhra Pradesh  Gram  0.39  0.27  0.51  0.38  0.11  0.36  Andhra Pradesh  Onion  0.67  0.05  1.02  0.73  0.11  0.48  Andhra Pradesh  Potato  0.50  0.27  0.85  0.44  0.11  0.53  Andhra Pradesh  Rice  ‐0.40  ‐0.66  ‐0.13  ‐0.41  0.11  ‐0.27  Andhra Pradesh  Wheat  0.17  0.09  0.25  0.17  0.11  0.17  Gujarat  Wheat  0.34  0.07  0.55  0.34  0.34  0.17  Haryana  Onion  0.59  0.29  0.96  0.59  0.60  0.48  Haryana  Potato  0.61  0.33  0.86  0.62  0.60  0.53  Himachal Pradesh  Onion  0.40  0.11  0.74  0.37  0.47  0.48  Himachal Pradesh  Potato  0.54  0.15  0.89  0.56  0.47  0.53  Jammu And Kashmir  Masur  0.08  0.03  0.16  0.09  0.30  0.09  Jammu And Kashmir  Onion  0.33  0.10  0.56  0.33  0.30  0.48  Jammu And Kashmir  Potato  0.50  0.27  0.77  0.47  0.30  0.53  Jharkhand  Gram  0.20  0.15  0.26  0.21  0.08  0.36  Jharkhand  Masur  0.11  0.05  0.17  0.11  0.08  0.09  Jharkhand  Rice  ‐0.11  ‐0.15  ‐0.05  ‐0.12  0.08  ‐0.27  Jharkhand  Wheat  0.11  0.04  0.18  0.12  0.08  0.17  Karnataka  Gram  0.36  0.20  0.51  0.34  0.28  0.36  Karnataka  Moong  0.36  0.24  0.52  0.34  0.28  0.36  Karnataka  Onion  0.45  0.15  0.74  0.47  0.28  0.48  Karnataka  Rice  0.11  ‐0.10  0.48  0.03  0.28  ‐0.27  Karnataka  Wheat  0.13  0.00  0.24  0.12  0.28  0.17  Kerala  Onion  0.33  0.06  0.79  0.27  0.27  0.48  Kerala  Potato  0.21  0.02  0.39  0.21  0.27  0.53  Madhya Pradesh  Wheat  0.07  ‐0.06  0.24  0.03  0.07  0.17  Maharashtra  Gram  0.40  0.19  0.65  0.38  0.43  0.36  Maharashtra  Onion  0.46  0.21  0.73  0.47  0.43  0.48  Maharashtra  Potato  0.44  0.23  0.67  0.43  0.43  0.53  Meghalaya  Rice  ‐0.42  ‐0.52  ‐0.32  ‐0.42  ‐0.42  ‐0.27  NCT of Delhi  Onion  0.76  0.50  1.10  0.71  0.58  0.48  NCT of Delhi  Potato  0.53  0.34  0.75  0.51  0.58  0.53  NCT of Delhi  Tur (Arhar)  0.79  0.62  1.01  0.76  0.58  0.79  NCT of Delhi  Wheat  0.22  0.13  0.32  0.23  0.58  0.17  Orissa  Onion  0.00  ‐0.32  0.25  0.01  0.00  0.48  Punjab  Onion  0.53  0.23  0.84  0.53  0.56  0.48  Punjab  Potato  0.77  0.36  1.33  0.72  0.56  0.53  Punjab  Wheat  0.13  ‐0.04  0.24  0.18  0.56  0.17  55      Rajasthan  Gram  0.38  0.26  0.56  0.37  0.45  0.36  Rajasthan  Onion  0.70  0.35  1.07  0.69  0.45  0.48  Rajasthan  Potato  0.61  0.34  0.90  0.60  0.45  0.53  Rajasthan  Wheat  0.19  0.01  0.34  0.20  0.45  0.17  Uttar Pradesh  Onion  0.39  0.18  0.59  0.38  0.22  0.48  Uttar Pradesh  Wheat  0.17  0.08  0.28  0.16  0.22  0.17    West Bengal  Onion  0.39  0.08  0.61  0.42  0.39  0.48  Source: Author’s Calculations  There is substantial dispersion of price wedges across commodities within states, and in a given year. Within  a state‐district and for a given year, rice and tur arhar price wedges have the highest dispersion among all  commodities considered. Wedges for rice have a dispersion around 50 percentage points lower than those  for grams while for tur arhar dispersion is 35 percentage points higher than gram (    Figure 32).    Figure 32: Differences in price wedges by commodity relative to gram  Tur Arhar Moong Wheat Potato Masur Onion Rice 0.6 0.4 0.2 0 ‐0.2 ‐0.4 ‐0.6 Note: the columns represent regression coefficients of commodity dummies on the price wedges, controlling for year and  state effects. Markers show the confidence interval for the coefficients. The omitted commodity is Gram  Similar patterns of dispersion are seen across states, within commodities.  Within a state for a given  year and commodity, wedge dispersion varies substantially relative to Andhra Pradesh (AP). Orissa  and Gujarat show the highest and lowest relative dispersions (50 percentage points lower than in AP  in Orissa, 25 percentage points higher than in AP in Gujarat) (Figure 33).    Figure 33: Differences in price wedges by state relative to Andhra Pradesh  Himachal Pradesh Madhya Pradesh Uttar Pradesh Maharashtra West Bengal NCT of Delhi Jammu And Meghalaya Jharkhand Karnataka Kashmir Rajasthan Haryana Gujarat Punjab Kerala Orissa 0.4 0.3 0.2 0.1 0 ‐0.1 ‐0.2 ‐0.3 ‐0.4 ‐0.5 ‐0.6   Note:  the  columns  represent  regression  coefficients  of  state  dummies  on  the  price  wedges,  controlling  for  year  and  commodity effects. Markers show the confidence interval for the coefficients. The omitted state is Andhra Pradesh    56      Section 4  Deviations from the law of one price for wheat, retail  Figure 34 LoP Deviation and Distance, Wheat  Figure 35 LoP Deviation and Travel Times, Wheat      Figure 36 Price Stickiness and LoP Deviation, Wheat  Figure 37 Speed of Adjustment and LoP Deviation, Wheat      Figure 38: Information frictions and deviations from LoP, Wheat  Figure 39: GSDP per capita and LoP deviations, Wheat        Source: Authors’ calculations and Atkin and Treb (2014).  Deviations from the law of one price for wheat, wholesale  Figure 40: LoP Deviation and Distance, Wheat  Figure 41: LoP Deviation and Travel Times, Wheat  57          Figure 42: Price Stickiness and LoP Deviation, Wheat  Figure 43: Speed of Adjustment and LoP Deviation, Wheat      Figure 44: Information frictions and deviations from LoP  Figure 45: GSDP per capita and LoP deviations      Source: Authors’ calculations and Atkin and Treb (2014).  Regressions, preferred specification, retail and wholesale  Table 20:  Drivers of Integration in Retail Markets    (1)  (2)  (3)  (4)    Law of One Price  Law of One Price  Law of One Price  Law of One Price  for Retail  for Retail  for Retail  for Retail    b/‐star/se  b/‐star/se  b/‐star/se  b/‐star/se  Distance, in Km  0.00427 ***     0.00445 ***       (0.00077)    (0.00083)    Wheat  ‐7.17279 *  ‐7.72907 **  ‐3.70126   ‐4.27997     (3.69697)  (3.76286)  (3.89919)  (3.95637)  Potato  ‐8.27469 **  ‐9.01289 ***  ‐7.95409 **  ‐8.94067 **    (3.53985)  (3.45557)  (3.70799)  (3.55297)  Tur Arhar  ‐23.15899 ***  ‐22.99937 ***  ‐21.71810 ***  ‐21.55365 ***    (3.10834)  (3.05176)  (3.31273)  (3.23840)  Rice  ‐14.57244 ***  ‐14.02377 ***  ‐6.52367   ‐6.62208     (3.46139)  (3.45046)  (4.08008)  (4.04486)  Urad  ‐19.85860 ***  ‐19.82864 ***        58        (3.32702)  (3.25799)      Coconut Oil  ‐10.90081 ***  ‐11.18668 ***  ‐7.95738 *  ‐8.34403 *    (3.77364)  (3.76543)  (4.62004)  (4.84398)  Gram  ‐17.98779 ***  ‐17.67389 ***  ‐18.13073 ***  ‐18.18823 ***    (3.32212)  (3.24586)  (3.44907)  (3.36740)  Groundnut Oil  ‐9.31721 **  ‐8.82897 **  ‐4.95154   ‐4.28787     (3.64003)  (3.59839)  (4.05126)  (3.98106)  Masur  ‐20.40906 ***  ‐20.14816 ***  ‐19.52630 ***  ‐19.50260 ***    (3.22767)  (3.16352)  (3.45168)  (3.36753)  Moong  ‐23.35122 ***  ‐22.78939 ***  ‐23.01804 ***  ‐22.50637 ***    (3.14960)  (3.07591)  (3.34356)  (3.26153)  Mustard Oil  ‐18.74633 ***  ‐18.78545 ***  ‐17.11329 ***  ‐16.79998 ***    (3.37133)  (3.30556)  (3.55732)  (3.50535)  Onion  ‐13.49390 ***  ‐13.41360 ***  ‐13.05007 ***  ‐12.80931 ***    (3.43906)  (3.44090)  (3.68247)  (3.63015)  Travel Time, in Hours     0.16708 ***     0.15584 ***      (0.02851)    (0.03402)  Consumption share        ‐1.72146 ***  ‐1.64745 ***        (0.43375)  (0.46461)  Wireless Phone Penetration, in           1.94635 *  logs          (1.14249)  Constant  24.03732 ***  23.65854 ***  24.61648 ***  17.50444 ***    (3.09423)  (3.03256)  (3.30775)  (4.77274)  Number of observations  422.00000  380.00000  329.00000  299.00000  Adj. R‐Squared  0.35188  0.35589  0.39310  0.40255  Robust Standard Errors in Parenthesis.  The four specifications above were selected according to a stepwise backward elimination algorithm.  * p$<$0.10, ** p$<$0.05, *** p$<$0.01      59        Table 21:  Drivers of Integration in Wholesale Markets    (1)  (2)  (3)  (4)    Absolute LOP  Absolute LOP  Absolute LOP  Absolute LOP  deviations, in logs  deviations, in logs  deviations, in logs  deviations, in logs  Distance, in Km  0.01112 ***     0.01073 ***       (0.00184)    (0.00220)    Price Stickiness  0.26236 ***  0.37972 ***          (0.06606)  (0.08075)      Onion  19.77513 ***  17.71927 ***          (1.54184)  (1.74189)      Paddy  56.94909 ***  54.13221 ***          (2.46139)  (3.06368)      Potato  20.48872 ***  18.82668 ***          (1.68291)  (1.75853)      Wheat  1.53021   2.90077 **          (0.99657)  (1.14649)      Wireless Phone Penetration, in  ‐2.55900 ***  ‐10.90967 ***     ‐10.32054 ***  logs    (0.57571)  (2.00267)    (2.46906)  Travel Time, in Hours     0.42712 ***     0.40364 ***      (0.07398)    (0.07815)  GSDP per capital, in logs     ‐2.91360 *     ‐5.33543 **      (1.61703)    (2.33792)  Consumption share        ‐1.95656 ***  ‐1.30537 ***        (0.34478)  (0.35531)  Production, in logs        ‐1.13846 ***  ‐1.03181 ***        (0.20128)  (0.24569)  Constant  3.01746   63.66255 ***  24.04610 ***  115.74861 ***    (2.67506)  (20.89987)  (2.12965)  (29.84774)  Number of observations  580  400  347  241  Adj. R‐Squared  0.70471  0.73750  0.37291  0.43637  Robust Standard Errors in Parenthesis. Mustard taken as the commodity of reference.  The four specifications above were selected according to a stepwise backward elimination algorithm.  * p$<$0.10, ** p$<$0.05, *** p$<$0.01    Tests of the law of one price, retail and wholesale  Table 22: Tests for the law of one price, retail     F‐statistic(df,408)  Degrees of Freedom  P‐value  Bananas  60.35  1  0  Coconut Oil  31.97  1  0  Gram  16.21  1  0.0009  Groundnut Oil  46.23  1  0  Masur  8.16  1  0.0585  Moong  0.35  1  1  Mustard Oil  11.32  1  0.0109  Onion  31.72  1  0  Potato  69.89  1  0  Rice  27.57  1  0  60      Tur Arhar  0.66  1  1  Urad  7.43  1  0.0871  Wheat  59.93  1  0  All Commodities (joint test)  23.26  13  0  Individual tests adjusted using the Bonferroni method.     Table 23: Tests of the the law of one price, wholesale     F‐stat (df,408)  Degrees of Freedom  P‐val  Mustard  1.27  1  1  Onion  86.79  1  0  Paddy  209.65  1  0  Potato  70.04  1  0  Wheat  2.35  1  0.6301  All  commodities  221.46  5  0  Individual tests adjusted using the Bonferroni method.    Figure 46: Wholesale price stickiness by commodity 80 60 Price Stickiness (%) 4020 0 to at y rd on dd ta he ta ni Pa Po us O W M excludes outside values   Source: Author’s Calculations    APMC act and deviations from the LoP  Table 24: Average deviation from the LoP for wheat and APMC act status, Retail     Unchanged  Reformed / Repealed  State        Andhra Pradesh    37  Bihar    9  Goa    36  Gujarat    17  Haryana    15  61      Jammu And Kashmir  9         Jharkhand    10  Karnataka    30  Kerala    27  Madhya Pradesh    5  Maharashtra    43  Orissa    14  Punjab    14  Rajasthan    5  Tamil Nadu    40  Uttar Pradesh  10         West Bengal  7         Note: Average deviation from LoP in % with respect to Delhi.  Source: Authors’ elaboration          Unchanged  Reformed / Repealed  Commodity        Banana  26  30  Coconut Oil  17  17  Gram  8  13  Groundnut Oil  13  21  Masur  10  7  Moong  7  5  Mustard Oil  4  11  Onion  11  18  Potato  21  21  Rice  17  13  Tur Arhar  5  7  Urad  14  10  Wheat  10  24  Note: Average deviation from LoP in % with respect to Delhi.  Source: Authors’ elaboration.    Table 25: Average deviation from the LoP for wheat and APMC act status, Wholesale     Unreformed  Repealed / Reformed  Commodity        Mustard  3  4  Onion  24  25  Paddy  81  68  Potato  19  27  Wheat  7  11  Source: Authors’ elaboration.      62