WPS7424 Policy Research Working Paper 7424 Analyzing Food Price Trends in the Context of Engel’s Law and the Prebisch-Singer Hypothesis John Baffes Xiaoli L. Etienne Development Economics Vice Presidency Prospects Group September 2015 Policy Research Working Paper 7424 Abstract Income growth in emerging economies has often been The paper also shows that, in the long run, income influ- cited as a key driver of the past decade’s commodity price ences real food prices mainly through the manufacturing boom—the longest and broadest boom since World War price channel (the deflator), hence weakening the view II. This paper shows that in-come has a negative and highly that income growth exerts strong upward pressure on significant effect on real food commodity prices, a find- food prices. Other (short-term) drivers of food prices ing that is consistent with Engel’s Law and Kindleberger’s include energy costs, inventories, and monetary conditions. thesis, the predecessors of the Prebisch-Singer hypothe-sis. This paper is a product of the Prospects Group, Development Economics Vice Presidency. 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://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at jbaffes@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 Analyzing Food Price Trends in the Context of Engel’s Law and the Prebisch-Singer Hypothesis John Baffes jbaffes@worldbank.org Xiaoli L. Etienne xletienne@mail.wvu.edu   JEL CLASSIFICATTION: E31, O13, Q02, Q13, Q18    KEY WORDS: Engel’s  Law;  Kindleberger’s  thesis;  Prebisch‐Singer  hypothesis;  Terms  of  trade;  Commodity price boom; Food prices    The paper was presented at the International Conference on Food Price Volatility: Causes and Con‐ sequences, held in Rabat, Morocco (February 25‐26, 2014), co‐sponsored by the International Mon‐ etary  Fund,  the  OCP  Policy  Center  of  Morocco,  and  the  Center  for  Technology  and  Economic  Development  of  New  York  University.  The  authors  are  indebted  to  Catherine  Araujo  Bonjean,  discussant  of  the  paper  at  the  conference,  as  well  as  Ataman  Aksoy,  Rabah  Arezki,  Harry  de  Gorter,  Mark  Felsenthal,  Christopher  Gilbert,  Tassos  Haniotis,  Varun  Kshirsagar,  Will  Martin,  Alejandro Plastina, and Stephen O’Connell for comments and suggestions on earlier drafts. Even if one accepts the conclusion that the net barter terms have deteriorated for underdeveloped  countries, there still remain the more significant questions of why this deterioration has occurred  and what is the upshot for accelerating development in poor countries.  Gerald M. Meier (1958)  1. Introduction After  a  nearly  three‐decade  decline,  world  food  commodity  prices  doubled  in  just  six  years, 2002‐08. The price boom began as emerging economies entered an unprecedented  growth  period.  GDP  of  low‐  and  middle‐income  countries,  for  example,  grew  at  an  annual  average  of  6.4  percent  during  2004‐13,  the  highest  of  any  10‐year  period  since  1960.  Numerous  commentators  argued  that  the  post‐2005  upward  trend  of  food  commodity  prices  was  due  to  the  growing  number  of  people  in  emerging  economies,  especially China and India, who are becoming wealthy enough to emulate Western diets  (e.g.,  Krugman  2008;  Wolf  2008).  The  relationship  between  income‐induced  demand  growth and food commodity prices has been highlighted by a number of authors as well  (Roberts and Schlenker 2013; Hochman, Rajagopal, and Zilberman 2010; Gilbert 2010).  Historically,  this  apparent  link  between  income  growth,  food  consumption,  and  food prices has not been expressed so pervasively, especially as a long‐run relationship.  As early as the mid‐19th century, the German statistician Ernst Engel observed that poor  families spend a greater proportion of their total expenditure on food compared to their  wealthier  counterparts,  thus  leading  to  the  so‐called  Engel’s  Law  of  less  than  unitary  income elasticity of food commodities. A century later, Kindleberger (1943, p. 349) argued  that  “…  the  terms  of  trade  move  against  agricultural  and  raw  material  countries  as  the  world’s  standard  of  living  increases  …  and  as  Engel’s  Law  of  consumption  operates.”  Kindleberger’s  thesis,  which  was  verified  by  Prebisch  (1950)  and  Kindleberger  (1958)  himself and also emphasized by Singer (1950), was later coined the Prebisch‐Singer (PS)  hypothesis.  The  declining  path  of  the  terms  of  trade  (ToT)  formed  the  intellectual  foundation  for  post‐WWII  industrialization  policies—taxation  of  primary  commodity  sectors in favor of manufacturing products, particularly in developing countries.  In  view  of  the  past  decade’s  commodity  price  boom  and  strong  income  growth,  this paper revisits the PS hypothesis. Using panel Autoregressive Distrusted Lag models,  we  show  that  income  has  a  negative  impact  on  the  ToT  of  agricultural  commodities,  confirming  the  PS  hypothesis.  Moreover,  the  principal  channel  through  which  income  impacts  ToT  is  manufacturing  prices,  thus  weakening  the  view  that  income  growth  by  emerging economies has played a key role during the past decade’s run up of food prices.  We  further  show  that  in  the  short  run,  income  positively  affects  both  ToT  and  nominal  commodity prices. Other drivers of food commodity prices include energy costs, physical  stocks, and monetary conditions.  2    2. From Engel to Kindleberger and Prebisch-Singer Based  on  expenditures  of  153  Belgian  families  in  1853,  Engel  (1857)  noted  that  ʺ[t]he  poorer a family, the greater the proportion of its total expenditure that must be devoted  to the provision of food” and later concluded that “… the wealthier a nation, the smaller  the  proportion  of  food  to  total  expenditure.”  (Quoted  in  Stigler  1954,  p.  98).  Following  Engel’s  observation,  numerous  competing  theories  attempted  to  explain  the  long  term  behavior of the ToT faced by developing countries (Rostow 1950, Kindleberger 1958, Toye  and  Toye  2003).  The  first  view  focused  on  the  supply‐side  and  predicted  that  primary  commodity  prices  will  increase  faster  than  manufacturing  prices  due  to  the  resource  constraints  of  the  former  and  technological  improvements  of  the  latter—a  view  somewhat consistent with a Malthusian outcome. A second view assumed that ToT will  follow  investment  cycles:  investment  expansion  will  induce  a  supply  response  in  manufacturing  goods,  leading  to  lower  prices,  thus  increasing  the  ToT.  Conversely,  an  investment contraction would lead to a declining ToT. Proponents of a third view argued  that ToT will follow a downward path because income growth leads to smaller demand  increases  in  primary  commodities  than  manufacturing  products,  a  path  consistent  with  Engel’s Law.  While  no  dominant  view  emerged  during  the  early  part  of  the  20th  century,  the  negative  ToT‐income  relationship  became  the  prevailing  position  after  World  War  II.  A  turning  point  was  Kindleberger’s  (1943)  judgment  that,  in  order  for  commodity‐ dependent  countries  to  mimic  the  growth  path  of  rich  nations,  they  must  transfer  resources  from  agriculture  and  mining  sectors  to  manufacturing  industries.  Other  authors, however, warned against such interventions (see Akiyama and others (2003) for  a  literature  review  in  the  African  context).  Johnson  (1947)  argued  that  the  agricultural  sector should not be subjected to interventions. Friedman (1954) disputed the benefits of  managing  income  variability  for  agricultural  producers.  Johnston  and  Mellor  (1961)  criticized  the  pro‐urban  policies  pursued  by  many  developing  countries.  Even  Prebisch  (1950) was cautious on how far industrialization policies should be pushed. Despite such  warnings  and  cautious  assessments,  Kindleberger’s  view  dominated  the  post‐war  development agenda and set the stage for the industrialization policies pursued by low‐ income countries.  Little  attention  was  paid  to  the  long‐term  ToT  trend  during  the  first  few  decades  after  World  War  II,  most  likely  because  commodity  prices  did  not  exhibit  consistent  trends or move in a synchronous manner. For example, while crude oil prices remained  virtually  unchanged  and  metal  prices  experienced  sustained  increases  during  the  three  decades after the war, agricultural prices on the whole declined, although subject to two  spikes  (during  the  Korean  war  in  the  early  1950s  and  just  before  the  1973  oil  crisis).  Interest in analyzing ToT reemerged in the 1980s for at least three reasons. First, following  the  1970s  boom,  virtually  all  commodity  prices  declined,  subsequently  stabilizing  at  3    much  lower  levels  in  real  terms  (figures  1  and  2).  Therefore,  the  PS  hypothesis  began  to  fit the data well.  Second,  the  rationale  and  effectiveness  of  the  bias  against  primary  commodity  sectors  was  being  questioned.  Bates  (1981)  called  for  a  reconsideration  of  policies  on  commodity  markets  in  order  to  promote  economic  development  in  rural  communities.  Lal  (1985)  criticized  pricing  policies  and  marketing  arrangements  in  commodity‐ dependent  developing  countries.  The  tide  took  a  definite  turn  against  industrialization  policies  with  the  publication  of  two  influential  reports:  the  1986  World  Development  Report,  which  highlighted  the  problems  associated  with  policy  interventions  in  agricultural  commodity  markets  (World  Bank  1986)  and  a  detailed  assessment  of  distortions  associated  with  primary  commodity  sectors  (Krueger,  Schiff,  and  Valdès  1992).  Third,  research  on  the  long‐term  behavior  of  ToT  was  aided  by  two  important  papers. With regard to estimation, Engle and Granger (1987) introduced cointegration— a  procedure  that  enabled  researchers  to  separate  meaningful  long‐term  relationships  from  spurious  correlations.  On  the  subject  of  data,  Grilli  and  Yang  (1988)  constructed  a  price index consisting of 24 internationally‐traded primary commodities since 1900.  At least 45 studies have examined the PS hypothesis since the 1980s, half of which  support the PS hypothesis (Appendix A). The mixed evidence is not surprising given that  ToT  followed  different  paths  across  commodity  groups  and  time.  Interestingly,  the  results  are  mixed  even  for  the  studies  that  used  the  Grilli‐Yang  data,  implying  that  conclusions  regarding  the  PS  hypothesis  are  sensitive  to  methodology  as  well  (of  the  40  studies that tested the PS hypothesis since 1988, 23 have utilized the Grilli‐Yang data).  3. Modeling Food Price Trends The  testable  implications  of  the  ToT‐income  relationship  can  be  examined  within  a  2‐ sector,  closed‐economy  framework  as  a  move  from  equilibrium   to  ,  in  response  to  an  exogenous  income  shock  (figure  3).  Let  ,  and  , denote  consumption  and  prices of the primary and manufacturing commodities in period i, and   denote income,  i  =  1,  2.  Income  level  in  the  first  period,  ,  is  consistent  with  consumption  bundle  [ , ] and a price ratio of  ⁄ . As income increases to   in period 2, it leads to a  consumption  bundle  of  [ , ]  and  a  price  ratio  of  ⁄ .  Now  assume  neutral  technical  change  and  non‐homothetic  preferences  such  that  the  increase  in  the  consumption  of  the  manufacturing  commodity  is  larger  than  its  primary  commodity  counterpart,  .  These  assumptions  imply  that  ⁄  <  ⁄ ,  hence the inverse ToT‐income relationship consistent with Kindleberger’s thesis and, by  extension,  Engel’s  Law.  Conversely,  under  homothetic  preferences  and  biased  technical  change  against  primary  commodities,  a  positive  ToT‐income  relationship  will  emerge,  consistent  with  the  Malthusian  path  discussed  earlier.  (Note  that  non‐homotheticity  of  4    preferences and biased technological change are not mutually exclusive since the former  applies to the preference space while the latter applies to the production space.)  From an empirical perspective, the ToT‐income relationship can be written as:  , 1   where subscript t denotes the continuous‐time counterpart of the 2‐period representation  and  / ;   is  expected  to  be  negative.  Most  of  the  literature  on  the  PS  hypothesis  (see  Appendix  A),  however,  analyzed  the  long  term  behavior  of  ToT  in  the  form  of  (2)  or  variations  that  allow  for  non‐linear  trends,  structural  breaks,  or  panel  effects:1  . 2   The  PS  hypothesis  is  confirmed  if  0.  Such  specification,  while  informative,  could  mask  the  original  intention  of  Kindleberger,  as  income  may  not  necessarily  grow  in  a  linear fashion.  Unlike  earlier  studies,  our  empirical  analysis  directly  tests  for  the  long‐term  impact of income on ToT as originally envisaged by Kindleberger. Moreover, we extend  the literature on PS hypothesis by asking why the ToT behaved in a certain way, not just  if  it  did.  This  question  was  asked  by  Meier  (1958,  p.  88)  when  commenting  on  Kindleberger  (1958):  “Even  if  one  accepts  the  conclusion  that  the  net  barter  terms  have  deteriorated  for  underdeveloped  countries,  there  still  remain  the  more  significant  questions of why this deterioration has occurred and what is the upshot for accelerating  development in poor countries.” To this end, we include key sectoral and macroeconomic  fundamentals  in  equation  (1),  thereby  examining  the  validity  of  the  PS  hypothesis  and  the  “Prebisch‐Singer  effect”  by  holding  the  other  fundamentals  constant.  We  further  examine whether the income effect on ToT operates through primary commodity prices,  manufacturing prices, or both, thus quantifying “Engel’s Law effect.”  We begin by rewriting (1) as  В • , 3   1 Another  change  that  took  place  between  the  early  ToT  debate  and  the  empirical  verification  of  the  PS  hypothesis relates to the measure of ToT. Earlier on, ToT was defined as the ratio of export to import prices.  Most of the studies on the Prebisch‐Singer hypothesis, however, defined ToT as the ratio of world primary  commodity prices over the Manufacture Unit Value (MUV) index. Such a distinction has been highlighted  by various authors, including Myint (1954‐55) who noted that the two measures have vastly different im‐ plications for developing countries. From a policy perspective, this distinction is even more important to‐ day  given  that  several  emerging  economies  produce  and  export  both  primary  and  manufacturing  com‐ modities. Furthermore, a number of high income countries could fit into the commodity‐dependent coun‐ try profile (e.g. Australia, Canada, New Zealand.)  5    where  •  denotes  the  vector  of  sectoral  and  macroeconomic  fundamentals  and В is  a  vector of the respective coefficients. Equation (3) can be viewed as a reduced‐form price‐ determination model, a result of equating aggregate demand and supply of a commodity,  and  subsequently  expressing  the  equilibrium  price  as  a  function  of  quantifiable  fundamentals.  The  theoretical  underpinnings  of  the  model  are  outlined  in  Holtham  (1988)  and  Deaton  and  Laroque  (1992).  On  empirical  applications,  Gilbert  (1989)  looked  at the effect of developing countries’ debt on commodity prices; Pindyck and Rotemberg  (1990)  examined  comovement  among  various  commodity  prices;  Reinhart  (1991)  and  Borensztein and Reinhart (1994) analyzed the factors behind the weakness of commodity  prices during the late 1980s and early 1990s; Frankel and Rose (2010) analyzed the effects  of various macroeconomic variables on agricultural and mineral commodities; Baffes and  Dennis (2015) analyzed the drivers of the post‐2004 food price increases.  Expression  •  is  approximated  by  two  macroeconomic  indicators,  US  dollar  interest  rates  ( )  and  exchange  rates  ( ),  and  two  sectoral  fundamentals,  stock‐to‐use  ratios ( ) and energy prices ( ):  , 4   where i represents individual commodity; all variables are expressed in logarithms, and  hence the   s can be interpreted as elasticities.  Testing the PS hypothesis requires interpreting the parameters of equation (4) in a  corresponding manner. This implies that income growth will have a negative impact on  the ToT. The same  holds for  interest  rates since  their  low  level  is  expected  to  reduce  the  cost  of  holding  inventories,  in  turn  leading  to  higher  inventories  and  hence  stronger  demand. The  depreciation  of  the U.S.  dollar  is  consistent  with  higher  commodity  prices  since  it  strengthens  the  demand  and  limits  the  supply  from  non‐U.S.  dollar  consumers  and  producers.  Low  physical  stocks  relative  to  consumption  (typically  associated  with  tight  supply  conditions)  lead  to  higher  prices,  and  vice  versa.  To  account  for  likely  simultaneity  between  prices  and  stocks,  the  stock‐to‐use  ratio  is  expressed  in  lagged  form.  Finally,  higher  energy  prices,  through  their  impact  on  production  costs,  are  expected to be associated with higher commodity prices. Hence, the expected signs of the  parameter estimates (noted as superscripts) are:  , , , , .  If the PS hypothesis holds ( 0 , addressing the issue of why ToT has declined  requires  relaxation  of  the  homogeneity  assumption  of  manufacturing  prices  by  re‐ parameterizing equation (4) using the fact that  / :  5   Equation  (5)  describes  how  nominal  food  prices  respond  to  income  by  controlling  for  sectoral  and  macroeconomic  fundamentals  as  well  as  manufacturing  prices.  If  income  growth has led to an increase in food commodity prices, then  0. Furthermore, if the  6    homogeneity restriction holds, i.e.,  1, equation (5) would be equivalent to (4).  Last,  it  should  be  noted  that  the  primary  purpose  of  this  paper  is  to  examine  the  ToT‐income relationship and the channel through which the latter affects the former. We  do not attempt to model the supply‐side factors on commodity prices, which are likely to  play  an  important  role  due  to  the  nature  of  agricultural  production.  However,  we  do  account for the impact of supply‐side factors by including the stocks‐to‐use ratio of each  commodity in equations (4) and (5).  4. Data We  consider  six  agricultural  commodities,  maize,  soybeans,  wheat,  rice,  palm  oil,  and  cotton.  The  inclusion  of  cotton  was  motivated  by  the  desire  to  account  for  as  much  of  world’s arable land as possible. Commodity prices represent annual (calendar) averages,  expressed  in  U.S.  dollar  per  metric  ton  for  crops  and  in  US  dollars  per  barrel  for  crude  oil, all of which are obtained from the World Bank’s Commodity Price Database.  We  use  the  manufacture  unit  value  (MUV)  as  a  proxy  for  manufacturing  prices.  The  MUV  is  a  US  dollar  trade‐weighted  index  of  manufactures  exported  from  15  economies  (Brazil,  Canada,  China,  Germany,  France,  India,  Italy,  Japan,  Mexico,  the  Republic  of  Korea,  South  Africa,  Spain,  Thailand,  the  United  Kingdom,  and  the  United  States).  The  MUV  has  been  used  extensively  in  the  literature  as  a  deflator  of  nominal  commodity  prices  when  calculating  real  prices,  or  ToT  (almost  all  studies  reported  in  Appendix A that have used the Grilli‐Young data have utilized MUV).2  Given  the  study’s  objective  to  identify  the  effect  of  income  on  food  prices,  16  alternative  income  measures  were  used,  by  measuring  GDP  at  market  prices  and  Purchasing  Power  Parity  (PPP)  terms  for  four  aggregation  levels  following  the  World  Bank’s  classification  (world,  high‐,  middle‐,  and  low‐income  countries),  both  in  global  and  per  capita  terms  (figure  4). For  the  real interest  rate,  the 3‐month  U.S. Treasury  bill,  adjusted by the U.S. Consumer Price Index was used. The exchange rate was represented  by the U.S. dollar Real Effective Exchange Rate against a broad basket of currencies. The  stocks‐to‐use  ratio  represents  the  ratio  of  global  ending  stocks  to  global  consumption  at  the  end  of  the  marketing  year,  obtained  from  the  U.S.  Department  of  Agriculture’s  2 The description of commodity prices is as follows (country names in parentheses indicate where the trans‐ action takes place; they do not correspond to the average prices received by producers or paid by consum‐ ers):  maize  (United  States),  no.  2,  yellow,  f.o.b.  (free  on  board)  U.S.  Gulf  ports;  rice  (Thailand),  5  percent  broken,  white  rice,  milled,  indicative  price  based  on  weekly  surveys  of  export  transactions,  government  standard, f.o.b.  Bangkok; wheat (United  States),  no. 1,  hard  red  winter,  ordinary  protein,  export  price  de‐ livered at the U.S. Gulf port for prompt or 30 days shipment; soybeans (United States), c.i.f. (cost, insurance,  freight) Rotterdam; palm  oil (Malaysia),  5  percent  bulk,  c.i.f. N. W. Europe;  cotton  (Cotton  Outlook ʺCot‐ look A indexʺ), middling 1‐3/32 inch, traded in Far East, C/F beginning 2006; previously Northern Europe,  c.i.f.;  and  crude  oil,  average  price  of  Brent,  Dubai  and  West  Texas  Intermediate,  equally  weighed.  Infor‐ mation of price data and MUV can be found at http://worldbank.org /commodities  7    Production,  Supply  and  Distribution  Online  database.  The  sample  covers  the  1960‐2014  period yielding 55 annual observations.  5. Estimation Procedure The  nature  of  our model—a long run  relationship  applied  to  55  annual  observations for  six commodities—can be represented best within a panel framework. However, the likely  presence  of  common  shocks  and  spatial  dependence  (common  features  of  commodity  prices) implies that panel estimation procedures assuming no cross‐sectional correlations  are  likely  to  be  inconsistent.  Therefore,  we  first  use  the  Pesaran  (2004)  approach  under  both  a  standard  fixed  and  random  effects  framework,  as  well  as  the  Breusch‐Pagan  test  under a fixed effect model to test for cross‐sectional dependence. As can be seen in table  1,  the  null  hypothesis  of  cross‐sectional  independence  is  overwhelmingly  rejected  at  1  percent significance level.  A  second  concern  is  the  stationarity  properties  of  variables  that  vary  by  commodity  (ToT,  nominal  prices,  and  stocks‐to‐use  ratios).  To  address  this  concern,  we  use  the  panel  unit  root  test  of  Pesaran  (2003)  which  is  based  on  the  mean  of  individual  augmented Dickey‐Fuller (ADF) t‐statistics of each panel.3 Elimination of cross‐sectional  dependence  is  achieved  by  augmenting  the  standard  ADF  regressions  with  the  cross‐ sectional  averages  of  lagged  levels  and  first  differences  of  the  individual  series.  Results  in  table  2  confirm  rejection  of  the  null  hypothesis  of  no  unit  root  for  ToT  and  nominal  prices  at  most  lags  in  all  panels,  both  with  and  without  a  time  trend.  By  contrast,  the  stocks‐to‐use  ratio  does  not  contain  a  unit  root  when  no  trend  is  considered  in  the  estimation equation.  For  the variables  that  do  not  vary by commodity,  we  test  for  the  presence  of  unit  roots by using the ADF and the Phillips‐Perron (PP) tests (Phillips and Perron 1988) with  and  without  trend.  Results  reported  in  table  3  show  that  the  unit  root  null  hypothesis  cannot  be  rejected  for  most  of  the  income  measures  when  a  trend  is  included.  In  particular,  the  income  is  stationary  when  measured  by  GDP  of  high‐income  countries,  regardless  of  the  test  used  or  the  indicator  considered.  Nevertheless,  the  overall  picture  is  that  the  level  of  income  tends  to  contain  a  unit  root,  in  favor  of  first‐difference  stationary.  Similar  conclusions  apply  to  the  exchange  rate,  interest  rate,  manufacturing  prices, and oil prices.  We  next  test  for  the  presence  of  a  cointegration  relationships  between  ToT  and  income.  As  was  the  case  in  the  panel  unit  root  tests,  the  first  generation  of  panel  cointegration  tests  relied  on  the  assumptions  of  homogeneity  and  independence  across  3 The  first  generation  of  panel  unit  root  tests,  such  as  those  proposed  by  Levin  et  al.  (2002)  and  Im  et  al.  (2003)  assumed  cross‐sectional  independence.  See  Gengenbach  et  al.  (2010)  for  a  recent  review  on  panel  unit root tests.  8    panels.  In  the  context  of  our  model  we  consider  the  approach  proposed  by  Westerlund  (2007) which is robust to not only heterogeneity in the long‐run cointegrating relationship  and  short‐run  dynamics,  but  also  to  dependence  in  both  cross‐sectional  and  time  dimensions.  Results  from  the  panel  cointegration  tests  are  shown  in  table  4.  We  report  two  versions  of  the  panel  test—one  uses  standard  errors  and  the  other  uses  the  Newey‐ West adjusted standard errors allowing for heteroskedasticity and autocorrelation. With  few  exceptions,  the  null  hypothesis  of  no  cointegration  relationship  between  prices  and  income cannot be rejected at the 10 percent significance level.  Last,  we  use  a  panel  Autoregressive  Distributed  Lags  (ARDL)  model  to  estimate  the  long‐  and  short‐run  impacts  of  income  on  ToT  and  nominal  prices.  In  a  series  of  papers, Pesaran and colleagues  show that the  ARDL estimator can  be  used  for long‐run  analysis even in the presence of reverse causality and nonstationary regressors (Pesaran  and  Smith  1995;  Pesaran  1997;  and  Pesaran  and  Shin  1999).4 The  panel  ARDL  approach  was  further  extended  in  various  studies,  including  Pesaran  (2006),  Kapetanios,  Pesaran,  and Yamagata (2011), Cesifo et al. (2014).5  Consider  the  following  ARDL  specification  of  the  ToT  model  under  a  panel  framework:  В • , 6   where  1,2, … .  is the lag order of ToT, and  1,2, … .  is the lag order of the income  measure,   is the coefficient associated with each autoregressive term. Since our primary  purpose is to examine the impact of income on ToT, for simplicity and parsimony we do  not  include  any  lags  of  the  fundamental  factors  • .  The  panel  ARDL(P,K)  model  in  its  error‐correction form can be written as:  ∗ ∗ ∆ ∆ ∆ В • , 7   where  1 ∑ )  is  the  speed  of  adjustment  to  the  long‐run  equilibrium  4 Other commonly used tests include the dynamic least square estimator of Kao and Chiang (2000) and the  continuously‐updated and bias‐corrected estimator of Bai, Kao, and Ng (2009). However, these approaches  may  not  be  appropriate  in  the  present  context  given  the  likelihood  of  reverse  causality  in  some  of  the  in‐ come measures—for countries relying on commodity exports, an increase in commodity prices may result  in higher income. Moreover, the DOLS approach assumes cross‐sectional independence among error terms,  an assumption that does not hold for commodity prices as noted earlier.  5 In Pesaran (2006) the panel ARDL model is estimated in an augmented version by including the average  of dependent variable and independent variable across panels as regressors. However, in the current study  the income measure is the same across panels, and hence including these terms will lead to collinearity.  9    between income and ToT,  ∑ / 1 ∑  is the long‐run effects of income  ∗ ∑ ∗ ∑ on  ToT,   for  1,2, … . , 1 ,  and   for  1,2, … . , 1 . Both the speed of adjustment and long‐run coefficients can be calculated by replacing  the  parameters  with  the  short‐run  analysis  from  (6).  Note  that  equation  (7)  allows  for  a  significant degree of heterogeneity across panels as coefficient estimates can vary among  different cross‐sectional units.  A  consistent  estimate  of  the  average  panel  long‐run  effect  can  be  obtained  from  individual  estimates  across  panel  units.  First,  we  consider  the  mean‐group  (MG)  estimator  that  allows  intercepts,  slope  coefficients,  and  error  variances  to  differ  across  cross‐sectional units. We also use the panel mean‐group estimator (PMG) that constrains  the  long‐run  effect  to  be  the  same  across  panels  but  allows  for  heterogeneous  short‐run  estimates as well as the speed of adjustment coefficient for different cross‐sectional units.  Because  the  long‐run  coefficient  (  is  dependent  on  the  estimates  of  lagged  dependent  variable  terms,  even  small  changes  in  λ  could  induce  large  changes  on  .  Hence, for robustness we use two lag lengths. For simplicity, the same lag length is used  for  both  ToT  and  income.  Results  of  the  long‐run  effect  of  income  on  ToT  as  well  as  the  speed of adjustment of ToT to this long‐run relationship are reported in table 5.  6. Discussion 6a. The Role of Income As  can  be  seen  from  table  5,  with  only  a  few  exceptions  (seven  out  of  64  cases),  income  has a negative and statistically significant impact on ToT in the long‐run, thus rendering  strong support for the PS hypothesis. These results are robust to the lag length and type  of  estimator  considered.  All  non‐significant  long‐run  income  parameter  estimates  are  associated with per capita GDP in low‐income countries, an indication of weak “Prebisch‐ Singer” and “Engel’s Law” effects for this income measure. However, when the total GDP  of low‐income countries used, the PS hypothesis continues to hold.  Beyond confirming the PS hypothesis, the size of elasticities from various income  measures is of interest in its own right. To put the income effect into perspective, consider  that in the two decades spanning 1994‐2003 and 2004‐13, world per capita GDP measured  at  PPP  increased  by  36  percent  (logarithmic  changes).  Applying  the  corresponding  income  elasticity  of ‐0.79  (parameter  estimate  from  one  lag)  implies  that  the  “Prebisch‐ Singer  effect”  reduced  the  ToT  by  28  percentage  points  [‐28.44%  =  ‐0.79*36%].  Stated  otherwise,  if  income  did  not  change,  the  ToT  would  have  almost  doubled  during  these  two decades (an increase of 64 percent instead of 36 percent).  For  all  estimates  that  are  significantly  different  from  zero,  the  long‐run  income  elasticity  ranges  from ‐1.05  to ‐0.34.  When  measured  in  per  capita  terms,  GDP  of  high  income  countries  exhibits  a  larger  elasticity  than  middle‐income  countries,  which  is  in  turn larger than the elasticity for low‐income countries. As expected, elasticities based on  10    per  capita  income  are  higher  than  their  total  income  counterparts  due  to  the  latter’s  dampening  effect  from  population  growth.  With  some  exceptions,  the  sizes  of  these  elasticities  are  inversely  related  to  the  income  growth  rates  observed  during  the  sample  period,  implying  that  when  the  elasticity  estimates  are  combined  with  income  growth,  the  effect  of  income  on  ToT  is  similar  across  income  measures.  Finally,  the  results  reported in table 5 suggest that when deviations to the long‐run equilibrium between ToT  and  income  occurs,  ToT  adjusts  with  rates  rate  of  33  to  58  percent  annually.  All  the  adjustment coefficients are statistically significant at the 1 percent level.  Yet  it  is  not  clear  from  these  estimates  whether  income’s  negative  impact  on  ToT  operates through nominal commodity prices, manufacturing prices, or both. It is possible  that income may have a positive effect on primary commodity prices, but this effect is not  sufficient  to  induce  a  positive  long‐run  income  impact  on  ToT  due  to  the  faster  rate  of  growth in manufacturing prices. Equivalently, income may not have a positive impact on  nominal prices in the long‐run, giving rise to negative income impact on ToT. In order to  identify the transmission mechanism, we estimate panel ARDL models that examine the  long‐run  equilibrium  among  nominal  commodity  prices,  income,  and  manufacturing  prices, the results of which, based on the MG estimator, are reported in table 6. Parameter  estimates based on PMG procedure are similar.  With  only  one  exception,  the  parameter  estimate  of  manufacturing  prices  is  positive and significantly different from zero, a result which holds all income groups and  lag lengths. The only exception is total GDP measured at market price of middle‐income  countries  and  a  lag  length  of  two.  However,  the  magnitude  of  the  impact  varies  considerably, with the estimated price elasticity ranging from 0.19 to 0.59. Using the mean  of  these  estimates  (0.42),  an  increase  of  manufacturing  prices  by  10  percent  in  the  long‐ run is associated with a 4.2 percent increase in nominal commodity prices—less than half  of what the homogeneity restriction would necessitate. The mean of estimated elasticities  of  manufacturing  prices  against  nominal  prices  is  0.43,  0.48,  0.28,  and  0.32  for  GDP  of  world, high‐income, middle‐income, and low‐income countries, respectively.  The results for the  long‐run  impact  of  income  on  nominal prices,  however,  are  at  best  mixed.  Out  of  32  estimates  (16  income  measures,  two  lag  lengths),  only  four  are  significantly  positive,  all  of  which  are  associated  with  per  capita  income  in  low‐  and  middle‐income  countries.  Income  does  not  affect  nominal  commodity  prices  in  in  any  significant way in the remaining 28 cases. The only exceptions are the per capita income  measures  of  low  and  middle‐income  countries,  both  of  which  have  a  positive  long‐run  effect  on  nominal  agricultural  prices,  with  an  estimated  income  elasticity  ranging  from  0.27  to  0.56.  Overall,  results  from  the  panel  ARDL  estimation  of  nominal  prices  suggest  that income does not have a significant impact on nominal prices.  Given that  most of the elasticity estimates are not statistically significant, the role  of  income  growth  on  primary  commodity  prices  appears  to  be  less  important  than  typically  assumed.  Even  when  measured  with  the  GDP  of  middle‐  and  low‐income  11    countries,  the  evidence  is  not  conclusive.  Moreover,  the  parameter  estimate  of  manufacturing  prices  suggests  that  in  the  long‐run,  the  response  of  nominal  prices  to  manufacturing prices is far lower than unity. These findings indicate that manufacturing  prices  may  be  the  key  (and,  perhaps,  the  only)  transmission  channel  through  which  income affects ToT in the long‐run.  Although  these  results  are  somewhat  different  from  the  widely  held  belief  that  income‐driven demand growth has exerted a strong influence on food commodity prices,  in some ways they should be expected. The empirical literature on the subject is, at best,  mixed. Pindyck and Rotemberg (1990) concluded that industrial production—a demand  proxy—did  not  affect  prices  in  any  significant  way  when  using  a  sample  of  seven  commodities  and  more  than  two  decades  of  monthly  data.  A  similar  conclusion  is  reached  by  Ai,  Chatrath,  and  Song  (2006),  who  consider  U.S.  CPI‐deflated  quarterly  prices for five commodities. More recently, Frankel (2014) applied OLS regressions and a  panel specification on annual U.S. GDP‐deflated prices for 11 primary commodities and  found that overall GDP did not affect commodity prices.   Nonetheless, the finding of a weak income‐food price relationship is not shared by  all.  Gilbert  (2010),  for  example,  concluded  that  demand‐side  variables,  including  GDP  growth, are important in explaining aggregate food price indices. Hochman et al. (2011)  found that  income accounted  for  almost  one third of 2001‐08  food price  increases.  Erten  and Ocampo (2013) investigated the presence of super cycles during 1865‐2010 and found  evidence in favor of the Prebisch‐Singer hypothesis for non‐oil commodities.  On the  other  hand,  evidence  that  grain consumption by  emerging  economies  has  experienced  growth  rates  that  are  either  high  by  historical  standards  or  comparable  to  their  income  growth  rates  is,  at  best,  weak.  Alexandratos  (2008)  concluded  that  China’s  and India’s combined average annual increase in grain consumption was lower in 2002‐ 08  than  in  1995‐2001.  Other  studies  have  reported  similar  findings,  including  Alexandratos and Bruinsma (2012), Sarris (2010), Baffes and Haniotis (2010), FAO (2009),  and Lustig (2008). In fact, Deaton and Drèze (2008) found that, despite growing incomes,  there has been a downward trend in calorie intake in India since the early 1990s.  Furthermore,  it  is  important  to  emphasize  that  the  results  on  Engle’s  Law,  PS  hypothesis and observed consumption patterns for food commodities do not necessarily  hold for industrial commodities. Webster, Paltsev, and  Reilly (2008), for example, based  on  a  review  of  the  parameter  values  used  in  various  integrated  assessment  models  reported that the income elasticity for energy demand exceeds unity. The role of income‐ driven  demand  growth  (and  hence  price  increases)  in  industrial  commodities  has  been  confirmed by numerous authors; see, for example, Kilian (2009) for the oil market; Baffes  (1997), Labys, Achouch, and Terraza (1999), and Issler, Rodrigues, and Burjack (2014) for  base  metals.  These  results  are  consistent  with  consumption  patterns  of  emerging  economies,  especially  China  which  now  accounts  for  nearly  half  of  the  world’s  metal  consumption,  up  from  a  mere  4  percent  two  decades  ago,  and  non‐OECD  economies,  12    which currently consume more than half of world’s crude oil, up from one third 15 years  ago.6  Finally, Table 7 presents the short‐run parameter estimates from the panel ARDL  regression models with income represented by GDP per capita measured at PPP for both  ToT  and  nominal  prices  using  the  MG  estimator  (equation  7).  As  can  be  seen,  income  overall has a positive significant impact on both ToT and nominal prices in the short‐run.  6b. The Role of Other Fundamentals The  discussion  thus  far  focused  on  the  long‐run  impact  of  income.  However,  it  is  the  remaining  fundamentals,  as  represented  by  • ,  that  may  play  a  key  role  in  the  short‐ run food price determination process. As can be seen from table 7, the stock‐to‐use ratio  estimates are negative and highly significant across all estimates, ranging from ‐0.44 to ‐ 0.32 for the ToT model and from ‐0.36 to ‐0.29 for the nominal price model. These elasticity  estimates  are  comparable  to  figures  reported  elsewhere.  For  example,  Bobenrieth,  Wright,  and  Zeng  (2013)  estimated  correlation  coefficients  between  stock‐to‐use  ratios  and  real  de‐trended  prices  for  maize,  wheat,  and  rice  of  ‐0.50,  ‐0.40,  and  ‐0.17,  respectively.  Similarly,  FAO  (2008,  p.  6)  reported  correlation  coefficients  between  the  cereals  price  index  and  various  measures  of  stock‐to‐use  ratios  in  the  range  of ‐0.47  to ‐ 0.65.  With  a  few  exceptions,  the  estimate  of  the  oil  price  elasticity  was  positive  and  significantly  different  from  zero  across  different  income  measures  and  lag  lengths  for  both ToT and nominal price models. The elasticity estimates averaged 0.07 across the ToT  models  and  0.15  across  the  nominal  price  models  (when  the  significant  parameter  estimates are considered).  The relationship between energy and non‐energy prices has been established long  before the recent price boom. Gilbert (1989) estimated transmission elasticity from energy  to non‐energy commodities of 0.12 and from energy to food commodities of 0.25. Hanson,  Robinson, and Schluter (1993) based on a CGE model found a significant effect of oil price  changes  to  agricultural  producer  prices  in  the  United  States.  Borensztein  and  Reinhart  (1994),  estimated  transmission  elasticity  to  non‐energy  commodities  of  0.11.  A  strong  relationship  between  energy  and  non‐energy  prices  was  found  by  Chaudhuri  (2001)  as  well.  Baffes  (2007),  estimated  elasticities  of  0.16  and  0.18  for  non‐energy  and  food  commodities,  respectively.  Moss,  Livanis,  and  Schmitz  (2010)  found  that  U.S.  agriculture’s energy demand is more sensitive to price changes than any other input.  Yet  not  all  studies  concur  with  a  strong  oil/non‐oil  price  relationship.  Saghaian  (2010)  established  strong  correlation  among  oil  and  other  commodity  prices  (including  6 To the extent that strong growth by emerging economies boosts energy demand and hence oil prices, food  prices  have  been  driven  in  part  by  the  growth  patterns  of  these  economies.  In  fact,  this  point  has  been  highlighted by Heady and Fan (2010) and Baffes and Dennis (2015).  13    food)  but  the  evidence  for  a  causal  link  between  oil  and  other  commodities  was  mixed.  Gilbert  (2010)  established  a  correlation  between  crude  oil  and  food  prices  both  in  terms  of levels and changes, but noted that it could reflect common causation, not a causal link.  Zhang  and  others  (2010)  found  no  direct  long‐run  relationship  between  fuel  and  agricultural  commodity  prices  and  a  weak  short‐run  relationship.  Reboredo  (2012)  concluded  that  the  prices  of  maize,  wheat,  and  soybeans  were  not  driven  by  oil  price  fluctuations.  The mixed evidence on the energy/non‐energy price link may reflect the expansion  of  biofuel  use  during  the  past  decade.  Consider,  for  example,  that  exogenous  shocks  pushing  crude  oil  prices  up  (down)  would  lower  (increase)  fuel  consumption,  thus  “delinking”  the  prices  of  oil  from  those  of  biofuel  commodities  in  the  presence  of  mandated biofuel consumption (de Gorter and Just 2009). The mixed evidence could also  reflect  the  frequency  of  the  data—higher  frequency  (and  hence  “noisier”)  data  are  typically associated with weaker correlations (Zilberman et al. 2013).   Parameter estimates of real exchange rates in both ToT and nominal price models  are  all  negative  and  the  majority  are  statistically  significant  as  well.   The  magnitude  of  elasticity ranges from ‐0.39 to ‐0.35 for ToT and from ‐0.71 to ‐0.56 for nominal prices. This  is  highly  consistent  with  expectations,  as  this  effect  also  reflects  the  relative  share  of  US  agricultural production and trade in these markets (Lamm 1981; Gardner 1981).  Although  interest  rates  have  a  negative  impact  on  ToT,  it  is  statistically  different  from  zero  in  only  one  case.  For  the  nominal  price  model,  interest  rates  have  a  positive  impact  on  prices  in  five  out  of  eight  cases.  However,  the  magnitude  of  such  impact  is  small, with the elasticity estimate ranging from 0.01 to 0.02. The mixed impact of interest  rate  on  commodity  prices  is  consistent  with  the  empirical  literature.  Gilbert  (1989)  concluded that high interest rates have a negative impact on the metal price index, though  with  considerable  lags.  Baffes  (1997)  estimated  mostly  negative,  yet  not  significantly  different  from  zero,  elasticity  for  five  metal  prices.  Akram  (2009)  concluded  that  commodity  prices  increase  significantly  in  response  to  a  reduction  in  real  interest  rates.  Frankel and Rose (2010) found little to support that easy monetary policy exerts upward  pressure on real commodity prices. In a subsequent paper, Frankel (2013) focused on the  trade‐off between interest rates and expectations on future price changes (as a speculative  factor) but concluded that in only one out of seven cases of the model’s panel version, the  effect  of  interest  rates  on  commodity  prices  was  significantly  different  from  zero.  Anzuini,  Lombardi,  and  Pagano  (2013)  did  establish  that  easy  monetary  policy  is  associated with higher commodity prices, but also noted that the impact is modest. Byrne,  Fazio,  and  Fiess  (2013)  found  a  significant  negative  relationship  between  real  interest  rates  and  real  commodity  prices,  with  shocks  in  real  interest  rates  being  absorbed  in  commodity  prices  within  a  five‐year  window.  Last,  Baffes  and  Savescu  (2014)  found  mixed impact of nominal short term interest rates on six metal prices but also concluded  that longer‐term rates positively affect metal prices.  14    7. Conclusion This paper reconciled the Prebisch‐Singer hypothesis with the popular view that income  growth  in  emerging  economies  has  been  the  key  driver  of  food  price  movements.  In  particular,  the  paper  extended  the  literature  on  the  income‐food  price  relationship  in  three  ways.  First,  it  tested  the  hypothesis  by  examining  the  effect  of  income  on  the  ToT,  as  originally  envisaged  by  Kindleberger,  rather  than  relating  ToT  with  a  time  trend,  which is the common practice in the literature. Second, in addition to income, it accounted  for  key  sectoral  and  macroeconomic  fundamentals  that  are  expected  to  influence  commodity  prices.  Third,  it  examined  whether  the  primary  channel  of  the  effect  of  income on ToT is food commodity prices or manufacturing prices.  The paper employed a reduced‐form price determination model, applied to 1960‐ 2014 annual data for five food commodities (maize, soybeans, wheat, rice, palm oil) and  cotton.  Using  panel  Autoregressive  Distributed  Models,  we  show  that  income  has  a  negative  and  highly  significant  effect  on  the  terms  of  trade  in the long  run. This  finding  is  consistent  with  both  Engel’s  Law  and  Kindleberger’s  thesis,  the  predecessor  of  the  Prebisch‐Singer  hypothesis.  Moreover,  results  indicate  that  income’s  impact  operates  mainly through the manufacturing price channel (the deflator).  Other key drivers of food prices in the short run are energy costs, physical stocks,  and monetary conditions. Crude oil and crop conditions are important drivers as well. A  depreciating U.S. dollar positively affects nominal food prices and ToT. Finally, the effect  of interest rates on the ToT are muted.  From  a  methodological  perspective,  the  literature  review  revealed  that  the  research  on  the  Prebisch‐Singer  hypothesis  applies  mostly  to  the  behavior  of  primary  commodity  prices,  not  manufacturing  prices.  In  view  of  the  differences  in  the  way  food  and industrial commodities respond to fundamentals, as well as the fact that the impact  of  income  on  the  ToT  of  food  commodity  prices  operates  primarily  through  the  manufacturing  price  channel,  there  is  a  need  to  broaden  the  scope  of  analytical  approaches  on  commodity  price  developments  to  more  accurately  reflect  their  drivers.  Such  approaches  should  at  least  focus  on  the  relationship  between  income  and  manufacturing prices as well as measurement aspects of the latter.  15    Table 1 Cross-Sectional Dependence Tests   ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ Pesaran Method ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐ Breusch‐Pagan Method ‐‐‐‐‐    ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ ToT ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐ Nominal Prices ‐‐‐‐‐‐  ToT  Nominal Prices    Fixed  Random  Fixed  Random      GDP measured at Market Prices,  constant US$ 2010, total      World  14.08***  13.95***  11.45***  11.35***  224.5***  179.3***  High Income  13.48***  13.35***  11.46***  11.36***  205.8***  175.9***  Middle Income  15.02***  14.87***  11.36***  11.27***  254.6***  183.3***  Low Income  15.68***  15.52***  11.38***  11.29***  275.6***  182.9***  GDP measured at Purchasing Power Parity (PPP),  total      World  14.46***  14.32***  11.44***  11.34***  236.5***  180.8***  High Income  13.58***  13.45***  11.46***  11.36***  208.2***  176.8***  Middle Income  15.04***  14.89***  11.36***  11.27***  255.3***  182.8***  Low Income  15.63***  15.47***  11.39***  11.3***  273.8***  182.5***  GDP measured at Market Prices, constant US$ 2010, per capita      World  14.46***  14.32***  11.44***  11.35***  233.8***  181.8***  High Income  13.36***  13.23***  11.46***  11.36***  201.6***  174.8***  Middle Income  15.71***  15.55***  11.28***  11.19***  278.1***  185.5***  Low Income  16.78***  16.62***  11.35***  11.25***  315.6***  186.9***  GDP measured at Purchasing Power Parity (PPP), per capita      World  15.02***  14.87***  11.43***  11.34***  253.8***  183.3***  High Income  13.50***  13.37***  11.45***  11.35***  204.9***  176.0***  Middle Income  15.68***  15.52***  11.29***  11.20***  276.9***  184.8***  Low Income  16.71***  16.56***  11.36***  11.26***  313.4***  186.5***  Notes: The null hypothesis is cross‐sectional independence. The test statistics are based on Pesaran (2004)  and Breusch‐Pagan cross‐sectional dependence tests under either a standard fixed effects or random effects  model.  One  (*),  two  (**),  and  three  (***)  asterisks  indicate  significance  at  10%,  5%,  and  1%  levels,  respec‐ tively. 16    Table 2 Panel Unit Root Test Results on Terms of Trade (ToT), Nominal Prices, and Stocks-to-Use Ratio   ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ Lag Length ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ 2 ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ 4 ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ 6 ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐ 8 ‐‐‐‐‐‐‐‐‐  Terms of Trade (ToT)          Without trend  ‐4.42***  ‐1.43*  ‐0.41  0.01  With trend  ‐4.34***  ‐1.07  0.42  0.25  Nominal Price        Without trend  ‐2.94***  ‐0.66  0.50  0.35  With trend  ‐3.47***  ‐0.71  0.36  ‐0.02  Stocks‐to‐Use Ratio          Without trend  29.98***  25.16**  19.05*  27.61**  With trend  31.02***  11.98  6.38  14.23  Notes: The null hypothesis is that no unit root exists in any of the panels. One (*), two (**), and three (***) asterisks  indicate significance at 10%, 5%, and 1% levels, respectively.  17    Table 3 Unit Root Test Results for Various Income Measures, Exchange rate, Interest Rate, Oil Price, and MUV   ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ Levels ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ First Difference ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    ‐‐‐ No Trend ‐‐‐  ‐‐‐ With Trend ‐‐‐  ‐‐‐ No Trend ‐‐‐  ‐‐‐ With Trend ‐‐‐    ADF  PP  ADF  PP  ADF  PP  ADF  PP  GDP measured at Market Prices, Constant US$ 2010, total        World  ‐3.19**  ‐4.37***  ‐3.04  ‐2.85  ‐3.83***  ‐4.25***  ‐5.01***  ‐5.30***  High income  ‐3.90***  ‐6.10***  ‐2.14  ‐1.99  ‐3.49***  ‐3.87***  ‐5.34***  ‐5.50***  Middle income  ‐0.60  ‐0.03  ‐2.15  ‐1.32  ‐3.24**  ‐3.66***  ‐3.21*  ‐3.61**  Low income  3.37  2.89  0.97  1.66  ‐2.60*  ‐3.49***  ‐4.04***  ‐4.11***  GDP measured at Purchasing Power Parity (PPP),  total        World  ‐2.19  ‐2.56  ‐3.01  ‐2.59  ‐3.82***  ‐4.32***  ‐4.31***  ‐4.82***  High income  ‐3.75***  ‐5.65***  ‐2.38  ‐2.24  ‐3.46***  ‐3.92***  ‐5.07***  ‐5.39***  Middle income  ‐0.42  0.40  ‐2.05  ‐1.11  ‐3.53***  ‐3.73***  ‐3.48**  ‐3.64**  Low income  3.41  2.98  0.99  1.73  ‐2.54  ‐3.30**  ‐4.03***  ‐4.00***  GDP measured at Market Prices, Constant US$ 2010, per capita      World  ‐2.37  ‐3.05**  ‐3.20*  ‐3.12  ‐4.47***  ‐4.81***  ‐4.95***  ‐5.24***  High income  ‐3.55***  ‐4.98***  ‐2.04  ‐1.69  ‐3.82***  ‐4.27***  ‐5.37***  ‐5.55***  Middle income  0.32  1.04  ‐1.26  ‐0.54  ‐3.03**  ‐3.39**  ‐3.07  ‐3.41**  Low income  2.88  3.63  0.97  1.80  ‐2.40  ‐3.19**  ‐3.91**  ‐3.87**  GDP measured at Purchasing Power Parity (PPP), per capita        World  ‐1.21  ‐1.39  ‐2.43  ‐2.21  ‐4.18***  ‐4.65***  ‐4.23***  ‐4.73***  High income  ‐3.41**  ‐4.63***  ‐2.28  ‐1.96  ‐3.78***  ‐4.31***  ‐5.12***  ‐5.45***  Middle income  0.54  1.58  ‐1.04  ‐0.21  ‐3.16**  ‐3.29**  ‐3.26*  ‐3.35*  Low income  3.04  3.79  0.97  1.87  ‐2.33  ‐3.00**  ‐3.89**  ‐3.77**  Other Variables  Exchange Rate  ‐3.07**  ‐2.30  ‐3.32*  ‐2.53  ‐4.17***  ‐4.52***  ‐4.13***  ‐4.48***  Interest Rate  ‐2.30  ‐2.66*  ‐2.55  ‐2.80  ‐6.36***  ‐8.15***  ‐6.32***  ‐8.09***  MUV  ‐1.58  ‐1.53  ‐1.29  ‐0.96  ‐3.78***  ‐4.09***  ‐4.01***  ‐4.24***  Oil Price  ‐0.97  ‐0.98  ‐1.85  ‐2.04  ‐5.13***  ‐7.44***  ‐5.07***  ‐7.37***  Notes: The lag length of the ADF test is selected by the BIC criterion. One (*), two (**), and three (***) asterisks  indicate significance at 10%, 5%, and 1% levels, respectively. 18    Table 4 Panel Cointegration Test Statistics   ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ Terms of Trade (ToT) ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  Nominal Prices ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    ‐‐‐‐‐‐‐ No Trend ‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐ With Trend ‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐ No Trend ‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐ With Trend ‐‐‐‐    Pt  Pa  Pt  Pa  Pt  Pa  Pt  Pa  GDP measured at Market Prices,  constant US$ 2010, total        World  ‐6.00***  ‐4.95  ‐6.13  ‐4.71  ‐5.60*  ‐4.21  ‐7.26**  ‐2.98  High income  ‐6.01***  ‐7.72**  ‐6.72**  ‐6.94  ‐6.20**  ‐4.01  ‐8.52***  ‐4.48  Middle income  ‐7.52***  ‐4.67  ‐9.86***  ‐6.71  ‐8.20***  ‐10.03**  ‐6.32  ‐9.72  Low income  ‐6.45***  ‐6.02  ‐10.75***  ‐20.66***  ‐8.43***  ‐10.82**  ‐6.79*  ‐13.92  GDP measured at Purchasing Power Parity (PPP),  total        World  ‐6.57***  ‐4.21  ‐7.51***  ‐3.93  ‐5.68*  ‐4.70  ‐5.39  ‐2.60  High income  ‐6.10***  ‐6.47  ‐6.32*  ‐8.26  ‐5.93**  ‐4.27  ‐7.86***  ‐4.31  Middle income  ‐4.85*  ‐2.54  ‐10.23***  ‐7.46  ‐8.12***  ‐9.20*  ‐7.53**  ‐21.14***  Low income  ‐6.39***  ‐5.96  ‐10.71***  ‐20.83***  ‐8.44***  ‐11.11**  ‐6.86*  ‐14.61*  GDP measured at Market Prices,  constant US$ 2010, per capita      World  ‐6.28***  ‐6.62*  ‐6.84**  ‐6.64  ‐5.75*  ‐7.99  ‐6.17  ‐4.60  High income  ‐6.23***  ‐8.21**  ‐6.81**  ‐7.94  ‐6.39**  ‐5.08  ‐8.41***  ‐6.12  Middle income  ‐7.10***  ‐5.87  ‐11.89***  ‐15.99***  ‐8.54***  ‐13.45***  ‐8.23***  ‐17.38***  Low income  ‐5.33**  ‐6.68*  ‐10.75***  ‐22.83***  ‐9.53***  ‐15.21***  ‐6.99*  ‐13.95  GDP measured at Purchasing Power Parity (PPP),  per capita        World  ‐6.72***  ‐5.89  ‐8.80***  ‐7.53  ‐6.11**  ‐8.50  ‐5.05  ‐5.76  High income  ‐6.20***  ‐7.62**  ‐6.28  ‐8.65  ‐6.10**  ‐5.33  ‐7.76***  ‐5.72  Middle income  ‐4.48  ‐3.18  ‐12.37***  ‐18.3***  ‐8.38***  ‐12.16***  ‐8.22***  ‐17.41***  Low income  ‐5.38**  ‐6.67*  ‐10.74***  ‐22.81***  ‐9.55***  ‐15.14***  ‐7.08*  ‐14.29*  Notes: Pt refers to the test statistics calculated using standard errors, and Pa refers to the test statistics calculated  using Newey‐West standard errors. In the ToT model, the cointegration relationship between ToT and income is  examined. In the nominal price model, the cointegration relationship among nominal prices, income, and manu‐ facturing prices are examined. One (*), two (**), and three (***) asterisks indicate significance at 10%, 5%, and 1%  levels, respectively.   19    Table 5 Long-Run Estimates from Panel Autoregressive Distributed Lag Model, Terms of Trade (ToT)   ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ Mean‐Group (MG) Estimator ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ ‐‐‐‐‐ Pooled‐Mean Group (PMG) Estimator ‐‐‐‐‐   ‐‐‐‐‐‐ Lag 1 ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ ‐‐‐‐‐‐‐‐‐ Lag 2 ‐‐‐‐‐‐ ‐‐‐‐‐‐‐‐ Lag 1 ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ ‐‐‐‐‐‐‐‐‐ Lag 2 ‐‐‐‐‐‐‐‐‐             GDP measured at Market Prices, constant US$2000, total  World  ‐0.41***  ‐0.47***  ‐0.45***  ‐0.51***  ‐0.46***  ‐0.47***  ‐0.47***  ‐0.50***  High income  ‐0.43***  ‐0.48***  ‐0.49***  ‐0.53***  ‐0.51***  ‐0.49***  ‐0.53***  ‐0.53***  Middle income  ‐0.35***  ‐0.44***  ‐0.35***  ‐0.46***  ‐0.37***  ‐0.43***  ‐0.37***  ‐0.46***  Low income  ‐0.49***  ‐0.42***  ‐0.40***  ‐0.43***  ‐0.52***  ‐0.43***  ‐0.51***  ‐0.45***  GDP measured at Purchasing Power Parity, total  World  ‐0.41***  ‐0.46***  ‐0.44***  ‐0.49***  ‐0.45***  ‐0.46***  ‐0.46***  ‐0.49***  High income  ‐0.43***  ‐0.48***  ‐0.50***  ‐0.53***  ‐0.52***  ‐0.49***  ‐0.54***  ‐0.53***  Middle income  ‐0.34***  ‐0.43***  ‐0.34***  ‐0.45***  ‐0.36***  ‐0.43***  ‐0.35***  ‐0.46***  Low income  ‐0.47***  ‐0.42***  ‐0.39***  ‐0.43***  ‐0.50***  ‐0.43***  ‐0.49***  ‐0.45***  GDP measured at Market Prices, constant US$2000, per capita  World  ‐0.84***  ‐0.45***  ‐0.97***  ‐0.48***  ‐1.01***  ‐0.45***  ‐1.05***  ‐0.48***  High income  ‐0.60***  ‐0.49***  ‐0.69***  ‐0.54***  ‐0.73***  ‐0.50***  ‐0.75***  ‐0.54***  Middle income  ‐0.56***  ‐0.39***  ‐0.51***  ‐0.40***  ‐0.61***  ‐0.39***  ‐0.60***  ‐0.41***  Low income  ‐0.35  ‐0.32***  0.09  ‐0.34***  ‐0.55  ‐0.33***  ‐0.32  ‐0.34***  GDP measured at Purchasing Power Parity, per capita  World  ‐0.79***  ‐0.43***  ‐0.87***  ‐0.45***  ‐0.91***  ‐0.43***  ‐0.94***  ‐0.46***  High income  ‐0.60***  ‐0.49***  ‐0.70***  ‐0.53***  ‐0.74***  ‐0.49***  ‐0.76***  ‐0.54***  Middle income  ‐0.55***  ‐0.39***  ‐0.47***  ‐0.39***  ‐0.58***  ‐0.39***  ‐0.56***  ‐0.40***  Low income  ‐0.37  ‐0.33***  0.10  ‐0.34***  ‐0.61*  ‐0.33***  ‐0.43  ‐0.34***  Notes: θ denotes the long‐run impact of income on ToT, λ is the speed of adjustment to long‐run equilibrium. One  (*), two (**), and three (***) asterisks indicate significance at 10%, 5%, and 1% levels, respectively. 20    Table 6 Long-Run Estimates from Panel Autoregressive Distributed Lag Model, Nominal Prices, MPG Estimator   ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ Lag 1 ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ Lag 2 ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    ‐‐‐‐   ‐‐‐  ‐‐‐‐   ‐‐‐‐  ‐‐‐‐ λ ‐‐‐‐  ‐‐‐‐   ‐‐‐  ‐‐‐‐   ‐‐‐‐  ‐‐‐‐ λ ‐‐‐‐  GDP measured at Market Prices, constant US$ 2000, total  World  ‐0.07  0.55***  ‐0.52***  ‐0.03  0.46***  ‐0.57***  High income  ‐0.08  0.55***  ‐0.53***  ‐0.06  0.49***  ‐0.58***  Middle income  0.04  0.42***  ‐0.52***  0.15  0.21  ‐0.58***  Low income  ‐0.02  0.46***  ‐0.53***  0.19  0.22**  ‐0.59***  GDP measured at Purchasing Power Parity, total  World  ‐0.09  0.57***  ‐0.51***  ‐0.03  0.46***  ‐0.56***  High income  ‐0.10  0.58***  ‐0.53***  ‐0.07  0.50***  ‐0.58***  Middle income  0.03  0.44***  ‐0.52***  0.13  0.24*  ‐0.57***  Low income  0.00  0.46***  ‐0.53***  0.21  0.20**  ‐0.59***  GDP measured at Market Prices, constant US$ 2000, per capita  World  ‐0.12  0.52***  ‐0.52***  ‐0.021  0.41***  ‐0.57***  High income  ‐0.14  0.57***  ‐0.54***  ‐0.14  0.52***  ‐0.59***  Middle income  0.12  0.40***  ‐0.53***  0.32**  0.19**  ‐0.59***  Low income  0.09  0.44***  ‐0.54***  0.56***  0.33***  ‐0.62***  GDP measured at Purchasing Power Parity, per capita  World  ‐0.10  0.52***  ‐0.52***  0.051  0.36***  ‐0.57***  High income  ‐0.17  0.59***  ‐0.53***  ‐0.15  0.53***  ‐0.58***  Middle income  0.09  0.42***  ‐0.52***  0.27*  0.22**  ‐0.58***  Low income  0.11  0.44***  ‐0.54***  0.56***  0.32***  ‐0.63***  Notes:   is the long‐run impact of income on nominal prices,   is the long‐run impact of manufacturing prices  on nominal prices, λ is the speed of adjustment to long‐run equilibrium. The model is estimated based on equa‐ tion (7) in text (the nominal price version). One (*), two (**), and three (***) asterisks indicate significance at 10%,  5%, and 1% levels, respectively. 21    Table 7 Short-Run Estimates from Panel Autoregressive Distributed Lag Models, per Capita Income, PPP terms   ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ One lag ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ Two lags ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    World  High  Middle  Low  World  High  Middle  Low  Terms of Trade (ToT)  6.08***  6.00***  4.65***  3.39*  6.61***  6.75***  4.58***  2.99  Constant  (7.29)  (6.46)  (8.01)  (1.89)  (6.71)  (7.70)  (5.37)  (1.53)  ‐0.34***  ‐0.35***  ‐0.34***  ‐0.41***  ‐0.32***  ‐0.32***  ‐0.36***  ‐0.44***  Stocks‐to‐use  (‐8.63)  (‐7.29)  (‐10.81)  (‐7.29)  (‐7.57)  (‐6.71)  (‐10.46)  (‐7.08)  ‐0.38***  ‐0.35***  ‐0.39***  ‐0.18  ‐0.41***  ‐0.37***  ‐0.37***  ‐0.16  Ex. rate  (‐3.63)  (‐3.40)  (‐3.62)  (‐0.99)  (‐3.76)  (‐3.40)  (‐3.15)  (‐0.89)  ‐0.01  ‐0.01  ‐0.00  ‐0.01  ‐0.01  ‐0.01*  ‐0.00  ‐0.01  Int. rate  (‐1.19)  (‐1.63)  (‐0.29)  (‐1.14)  (‐1.05)  (‐1.93)  (‐0.04)  (‐0.94)  0.10***  0.11***  0.08**  0.02  0.11***  0.12***  0.08**  0.02  Oil Price  (3.09)  (3.47)  (2.46)  (0.42)  (3.06)  (3.43)  (2.00)  (0.37)  3.36***  2.70***  2.25**  1.60***  3.94***  3.50***  2.17*  1.59***  GDP  (3.59)  (4.35)  (2.53)  (2.94)  (4.36)  (6.04)  (1.83)  (2.61)  0.55  ‐0.14  0.33  ‐0.33  GDP (lag1)          (0.82)  (‐0.20)  (0.57)  (‐0.56)  Nominal Prices  5.30***  5.59***  4.77***  4.48***  5.33***  5.92***  4.97***  3.38***  Constant  (6.88)  (6.28)  (12.52)  (5.06)  (5.26)  (6.51)  (7.68)  (2.91)  ‐0.35***  ‐0.36***  ‐0.35***  ‐0.34***  ‐0.29***  ‐0.31***  ‐0.31***  ‐0.29***  Stocks‐to‐use  (‐7.08)  (‐6.34)  (‐7.85)  (‐6.14)  (‐5.31)  (‐5.67)  (‐5.39)  (‐4.39)  ‐0.59***  ‐0.56***  ‐0.61***  ‐0.58***  ‐0.68***  ‐0.61***  ‐0.71***  ‐0.67***  Ex. rate   (‐4.51)  (‐3.64)  (‐6.97)  (‐5.40)  (‐5.82)  (‐4.98)  (‐6.79)  (‐5.77)  0.01  0.00  0.01***  0.01***  0.01***  0.01  0.02***  0.02***  Int. rate  (1.55)  (0.70)  (3.44)  (2.96)  (2.60)  (1.14)  (4.78)  (3.95)  0.14***  0.14***  0.13***  0.14***  0.16***  0.16***  0.15***  0.16***  Oil Price  (6.26)  (7.14)  (4.72)  (5.19)  (5.66)  (5.75)  (4.89)  (5.20)  1.52  1.67**  0.22  0.30  2.19***  2.58***  0.13  0.60  GDP  (1.51)  (2.40)  (0.29)  (0.57)  (2.58)  (4.77)  (0.14)  (1.63)  ‐0.74  ‐0.71  ‐0.55  ‐1.88***  GDP (lag1)          (‐1.13)  (‐1.12)  (‐0.95)  (‐3.08)  0.87***  0.80***  1.00***  1.01***  0.78***  0.68***  0.96***  0.91***  MUV  (4.15)  (3.47)  (5.63)  (6.70)  (6.94)  (6.16)  (10.10)  (10.43)  0.03  ‐0.06  ‐0.01  0.05  MUV (lag1)          (0.04)  (‐0.91)  (‐0.13)  (0.55)  Notes: The parameter estimates are based on equation (7). The numbers in parentheses are t‐statistics. One (*),  two (**), and three (***) asterisks indicate significance at 10%, 5%, and 1% levels, respectively. 22    Figure 1 Ratio of Primary to Manufacturing Commodity Price Indices (2010 = 100)  180  160  140 Agriculture  120  100  80  60 Metals  40  20 Energy  ‐ 1948 1953 1958 1963 1968 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 2013 Source: World Bank Figure 2 Nominal Agricultural and Manufacturing Price Indices (2010 = 100)  140  120  100 Manufacture  80  60 Agriculture  40  20  ‐ 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012 Source: World Bank  23  Figure 3 A 2-Sector Model with Neutral Technical Change and Non-Homothetic Preferences Figure 4 Per Capita Income, PPP Terms, Thousand $U.S.  16,000  40,000  14,000 High income [right]  35,000  12,000  30,000  10,000  25,000  8,000  20,000 World [left]  6,000  15,000  4,000 Middle income [left]  10,000  2,000 Low income [left]  5,000  ‐  ‐ 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012 Source: World Bank 24  References Ai, C., A. Chatrath, and F. Song.  (2006). “On the co‐movement of commodity prices.” Amer‐ ican Journal of Agricultural Economics, 88, 574–588.  Akiyama,  T.,  J.  Baffes,  D.  Larson,  and  P.  Varangis  (2003).  “Commodity  market  reforms  in  Africa: Some recent experience.” Economic Systems, 27, 83‐115.  Akram,  F.Q.  (2009).  “Commodity  prices,  interest  rates,  and  the  dollar.”  Energy  Economics,  31, 838‐851.  Alexandratos, N. (2008). “Food price surges: Possible causes, past experience, and long‐term  relevance.” Population and Development Review, 34, 599‐629.  Alexandratos, N. and J. Bruinsma (2012). World agriculture towards 2030/2050: The 2012 revi‐ sion. ESA Working Paper 12‐03. Food and Agriculture Organization of the United Na‐ tions, Rome.  Anzuini, A.,  M.J.  Lombardi, and P. Pagano (2013).  “The impact of monetary  policy shocks  on commodity prices.” International Journal of Central Banking, 9, 125‐150.  Ardeni,  P.G.  and  B.  Wright  (1992).  “The  Prebisch‐Singer  hypothesis:  A  reappraisal  independent of stationarity hypotheses.” The Economic Journal, 102, 803‐812.  Arezki,  R.,  K.  Hadri,  P.  Loungani,  and  Y.  Rao  (2014).  “Testing  the  Prebisch‐Singer  hypothesis  since  1650:  Evidence  from  panel  techniques  that  allow  for  multiple  breaks.” Journal of International Money and Fianance, 42, 208‐223.  Arezki,  R.,  K.  Hadri,  E.  Kurozumi,  and  Y.  Rao  (2012).  “Testing  the  Prebicsh‐Singer  hypothesis  using  second  generation  panel  data  stationarity  tests  with  a  break.”  Economics Letters, 117, 814‐816.  Baffes, J. (2007). “Oil spills on other commodities.” Resources Policy, 32, 126‐134.  Baffes,  J.  (1997).  “Explaining  stationary  variables  with  nonstationary  regressors.”  Applied  Economics Letters, 4, 69‐75.  Baffes, J. and C. Savescu (2014). “Monetary conditions and metal prices.” Applied Economics  Letters, 21, 447‐452.  Baffes, J. and A.  Dennis (2015).  “Long‐term drivers  of  food  prices.”  In  Trade  policy  and  food  security: Improving access to food in developing countries in the wake of high world prices, ch.1,  pp. 13‐33, ed. I. Gilson and A. Fouad. World Bank, Washington, D.C.  Baffes, J. and T. Haniotis (2010). “Placing the recent commodity boom into perspective.”  In Food prices and rural poverty, ch.2, pp. 40‐70, ed. A. Aksoy and B. Hoekman. Centre  for Economic Policy Research and the World Bank, Washington D.C.  Bai, J., C. Kao, and S. Ng. (2009). ʺPanel cointegration with global stochastic trends.ʺ Jour‐ nal of Econometrics, 149, 82‐99.  25  Balagtas,  J.V.  and  M.T.  Holt  (2009).  “The  commodity  terms  of  trade,  unit  roots,  and  nonlinear  alternatives:  A  smooth  transition  approach.”  American  Journal  of  Agricultural Economics, 91, 87‐105.  Banerjee, A., and J. L. Carrion‐i‐Silvestre. (2011).ʺCointegration in panel data with breaks  and  cross‐section  Dependence.ʺ  Discussion  Paper  11‐25,  Department  of  Economics,  University of Birmingham.  Bates, R. (1981). Markets and states in tropical Africa: the political basis of agricultural policies.  University of California Press, Berkeley, CA.  Bleaney, M. and D. Greenaway (1993). “Long‐run trends in the relative price of primary  commodities  and  in  the  terms  of  trade  of  developing  countries.”  Oxford  Economic  Papers, 45, 349‐363.  Bloch,  H.  and  D.  Sapsford  (2000).  “Whither  the  terms  of  trade?  An  elaboration  of  the  Prebisch‐Singer hypothesis.” Cambridge Journal of Economics, 24, 461‐481.  Bloch,  H.  and  D.  Sapsford  (1997).  “Some  estimates  of  Prebisch  and  Singer  effects  on  the  terms  of  trade  between  primary  producers  and  manufacturers.”  World  Development,  25, 1873‐1884.  Bobenrieth, E., B. Wright, and D. Zeng (2012). “Stocks‐to‐Use ratios as indicator of vulnera‐ bility to spikes in global cereal markets.” Agricultural Economics, 44, 1‐10.  Borensztein, E. and C.M. Reinhart (1994). “The macroeconomic determinants of commodity  prices.” IMF Staff Papers, 41, 236‐261.  Boughton, J.M. (1991). “Commodity and manufactures prices in the long run.” Working  Paper 91/47, International Monetary Fund, Washington, D.C.  Bunzel,  H.  and  T.J.  Vogelsang  (2005).  “Powerful  trend  function  tests  that  are  robust  to  strong  serial  correlation,  with  an  application  to  the  Prebisch–Singer  hypothesis.”  Journal of Business & Economic Statistics, 23, 381‐394.  Byrne, J.P., G. Fazio, and N. Fiess (2013). “Primary commodity prices: Co‐movements, com‐ mon factors and fundamentals.” Journal of Development Economics, 101, 16‐26.  Cashin,  P.  and  C.J.  McDermott  (2002).  “The  long‐run  behavior  of  commodity  prices:  Small trends and big variability.” IMF Staff Papers, 49, 175‐199.  Chaudhri, K. (2001). “Long‐run prices of primary commodities and oil prices.” Applied Eco‐ nomics, 33, 531‐538.  Chen, J.‐R. and H. Stocker (1997). “Composite commodities and the Prebisch‐Singer thesis.”  World Development, 11, 1863‐1871.  Cuddington, J.T. (2010). “Long‐term trends in the Real real prices of primary commodities:  Inflation bias and the Prebisch‐Singer hypothesis.” Resources Policy, 35, 72‐76.  Cuddington,  J.T.  (1992).  “Long‐run  trends  in  26  primary  commodity  prices:  A  disaggregated  look  at  the  Prebisch‐Singer  hypothesis.”  Journal  of  Development  Economics, 39, 207‐227.  26  Cuddington,  J.T.  and  C.M.  Urzúa  (1989).  “Trends  and  cycles  in  the  net  barter  terms  of  trade: A new approach.” The Economic Journal, 99, 426‐442.  Deaton, A. and J. Dréze (2008). “Nutrition in India: Facts and interpretations.” Economic and  Political Weekly, 44, 42‐65.  Deaton, A. and G. Laroque (1992). “On the behaviour of commodity prices.” Review of Eco‐ nomic Studies, 59, 1‐23.  De Gorter, H. and D.R. Just (2009). “The economics of a blend mandate for biofuels.” Amer‐ ican Journal of Agricultural Economics, 91, 738‐750.  Engel,  E.  (1857).  “Die  Productions‐  und  Consumtionsverhaltnisse  des  Königreichs  Sach‐ sen.” Zeitschrift des Statistischen Bureaus des Königlich‐Sächsischen Ministerium des Inneren,  8/9, 1‐54. [“The production and consumption relations of the Kingdom of Saxony.” Jour‐ nal of the Statistical Office of the Royal Saxon Ministry of the Interior.]  Engle, R.F. and C.W.J. Granger (1987). “Co‐integration and error correction: Representation,  estimation, and testing.” Econometrica, 55, 251‐276.  Erten,  B.  and  J.A.  Ocampo  (2013).  “Super  cycles  of  commodity  prices  since  the  mid‐ nineteenth century.” World Development, 44, 14‐30.  FAO,  Food  and Agriculture  Organization  of  the  United  Nations  (2009).  The  state  of  agricul‐ tural commodity markets: High food prices and the food crisis—experiences and lessons learned.  FAO, Rome.  FAO, Food and Agriculture Organization of the United Nations (2008). “Soaring food prices:  Facts,  perspectives,  impacts,  and  actions  required.”  Technical  report  presented  at  the  Conference on World food security: The challenges of climate change and bioenergy, June 3‐5.  FAO, Rome.  Fernandez,  V.  (2012).  “Trends  in  real  commodity  prices:  How  real  is  real?”  Resources  Policy, 37, 30‐47.  Frankel,  J.A.  (2014).  “Effects  of  speculation  and  interest  rates  in  a  ‘carry  trade’  model  of  commodity prices.” Journal of International Money and Finance, 42, 88‐112.  Frankel, J.A. and A.K. Rose (2010). “Determinants of agricultural and mineral commodity  prices.”  In  Inflation  in  an  era  of  relative  price  shocks,  ed.  R.  Fry,  C.  Jones,  and  C.  Kent.  Reserve Bank of Australia and Centre for Applied Macroeconomic Research, Sydney.  Friedman, M. (1954). “The reduction of fluctuations in the incomes of primary producers: A  critical comment.” Economic Journal, 64, 698‐703.  Gardner, B. (1981). “On the power of macroeconomic linkages to explain events in U.S. ag‐ riculture.” American Journal of Agricultural Economics, 63, 871‐878.  Gengenbach,  C.,  F.C.  Palm,  and  J.  Urbain.  (2006). ʺCointegration  testing  in  panels  with  common factors.ʺ Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 68, 683‐719.  27  Gengenbach, C., F.C. Palm, and J. Urbain. (2009). ʺPanel unit root tests in the presence of  cross‐sectional  dependencies:  Comparison  and  implications  for  modelling.ʺ  Econo‐ metric Reviews, 29, 111‐145.  Ghoshray, A. (2011). ʺA reexamination of trends in primary commodity prices.ʺ Journal of  Development Economics, 95, 242‐251.  Gilbert, C.L. (2010). “How to understand high food prices.” Journal of Agricultural Economics,  61, 398‐425.  Gilbert,  C.L.  (1989).  “The  impact  of  exchange  rates  and  developing  country  debt  on  com‐ modity prices.” Economic Journal, 99, 773‐783.  Grilli,  E.R.  and  M.C.  Yang  (1988).  “Primary  commodity  prices,  manufactured  goods  prices, and the terms of trade of developing countries: What the long run shows.” The  World Bank Economic Review, 2, 1‐47.  Hanson, K., S. Robinson, and G.E. Schluter (1993). “Sectoral effects of a world oil price shock:  Economywide  linkages  to  the  agricultural  sector.”  Journal  of  Agricultural  and  Resource  Economics, 18, 96‐116.  Harvey,  D.I.,  N.M.  Kellard,  J.B.  Madsen,  and  M.E.  Wohar  (2010).  “The  Prebisch‐Singer  hypothesis: Four centuries of evidence.” The Review of Economics and Statistics, 92, 367‐ 377.  Heady, D. and S. Fan (2010). “Reflections on the global food crisis: How it happened? How  it hurt? And, how we can prevent the next one?” Research Monograph 165, International  Food Policy Research Institute, Washington, D.C.  Helg,  R.  (1991).  “A  note  on  the  stationarity  of  the  primary  commodities  relative  price  index.” Economics Letters, 36, 55‐60.  Hochman, G., D. Rajagopal, and D. Zilberman (2010). “Are biofuels the culprit? OPEC, food,  and fuel.” American Economic Review: Papers & Proceedings, 100, 183‐187.  Hochman,  G.,  D.  Rajagopal,  G.  Timilsina,  D.  Zilberman  (2011).  “The  role  of  inventory  ad‐ justments in quantifying factors causing food price inflation.” Policy Research Working  Paper 5744, World Bank, Washington, D.C.  Holtham, G.H. (1988). “Modeling commodity prices in a world macroeconomic model.” In  International  commodity  market  models  and  policy  analysis,  ed.  O.  Guvenen.  Kluwer Aca‐ demic Publishers, Boston, M.A.  Im, K.S., M.H. Pesaran, and Y. Shin (2003). ʺTesting for unit roots in heterogeneous pan‐ els.ʺ Journal of Econometrics,115, 53‐74.  Issler,  J.V.,  C.  Rodrigues,  and  R. Burjack  (2014).  “Using  common  features  to  understand  the  behavior  of  metal‐commodity  prices  and  forecast  them  at  different  horizons.  “  Journal of International Money and Finance, 42, 310‐335.  Johnson, D.G. (1947). Forward prices for agriculture. University of Chicago Press, Chicago,  Il.  28  Johnston,  B.  and  J.  Mellor  (1961).  “The  role  of  agriculture  in  economic  development.”  American Economic Review, 51, 566‐593.  Kao,  C.,  and  M.‐H.  Chiang  (2000).  “On  the  estimation  and  inference  of  a  cointegrated  regression in panel data.” Advances in Econometrics, 15, 179‐222.  Kapetanios, G., M.H. Pesaran, and T. Yamagata. (2011). ʺPanels with non‐stationary mul‐ tifactor error structures.ʺ Journal of Econometrics, 160, 326‐348.  Kellard, N. and M.E. Wohar (2006). “On the prevalence of trends in primary commodity  prices.” Journal of Development Economics, 79, 146‐167.  Kilian,  L.  (2009).  ʺNot  all  oil  price  shocks  are  alike:  Disentangling  demand  and  supply  shocks in the crude oil market.ʺ American Economic Review, 99, 1053–1069.  Kim,  T.H.,  S.  Pfaffenzeller,  T.  Rayner,  and  P.  Newbold  (2003).  “Testing  for  linear  trend  with  application  to  relative  primary  commodity  prices.”  Journal  of  Time  Series  Analysis, 24, 539‐551.  Kindleberger,  C.P.  (1958).  “The  terms  of  trade  and  economic  development.”  The  Review  of Economic and Statistics, 40, 72‐84.  Kindleberger, C.P. (1943). “Planning for foreign investment.” American Economic Review, 33,  347‐354.  Krueger, A.O., M. Schiff, and A. Valdès (1992). The political economy of agricultural pricing pol‐ icy, Johns Hopkins University Press, Baltimore, MD.  Krugman, P. (2008). “Grains gone wild.” Op‐Ed, New York Times, April 7.  Labys,  W.C.,  A.  Achouch,  and  M.  Terraza  (1999).  “Metal  prices  and  the  business  cycle.”  Resources Policy, 25, 229–38.  Lal, D. (1985). The poverty of development economics. Harvard University Press, Boston, MA.  Lamm,  M.R.,  Jr.  (1980).  “The  role  of  agriculture  in  the  macroeconomy:  A  sectoral  analy‐ sis.” Applied Economics, 12, 19‐35.  Levin, A., C. Lin, and C.J. Chu. (2002). ʺUnit root tests in panel data: asymptotic and finite‐ sample properties.ʺ Journal of Econometrics, 108, 1‐24.  Lipsey, R.E. (1994). “Quality change and other influences on measures of export prices of  manufactured  goods  and  the  terms  of  trade  between  primary  products  and  manufactures.”  Working  Paper  4671,  National  Bureau  of  Economic  Research,  Cambridge, MA.  Lustig,  N.  (2008).  “Thought  for  food:  The  challenges  of  coping  with  soaring  food  prices.”  Working Paper 155, Center for Global Development, Washington, D.C.  Lutz, M.G. (1999). “A general test of the Prebisch–Singer hypothesis.” Review of Development  Economics, 3, 44‐57.  Mariscal, R. and A. Powell (2014). “Commodity price booms and breaks: Detection, magni‐ tude,  and  implications  for  developing  countries.”  Working  Paper  444,  Inter‐American  29  Development Bank, Washington D.C.  Meier, G.M. (1958). “Comment on ‘The terms of trade and economic development’ by C.P.  Kindleberger.“ Review of Economics and Statistics, 40, 88‐90.  Morgan,  T.  (1959).  “The  long  terms  of  trade  between  agriculture  and  manufacturing.”  Economic Development and Cultural Change, 8, 1‐23.  Moss,  C.B,  G.  Livanis,  and  A.  Schmitz  (2010).  “The  effect  of  increased  energy  prices  on  agriculture:  A  differential  supply  approach.”  Journal  of  Agricultural  and  Applied  Economics, 42, 711–718.  Myint,  H.  (1954‐55).  “The  gains  from  international  trade  and  the  backward  countries.”  Review of Economic Studies, 22, 129‐142.  Newbold, P., P.S. Pfaffenzeller, and A. Rayner (2005). “How well are long‐run commodity  price  series  characterized  by  trend  components?”  Journal  of  International  Development,  17, 479–494.  Newbold,  P.  and  D.  Vougas  (1996).  “Drift  in  the  relative  price  of  primary  commodities: A  case where we care about unit roots.” Applied Economics, 28, 653‐661.  Persson, A. and T. Teräsvirta (2003). “The net barter terms of trade: A smooth transition  approach.” International Journal of Finance and Economics, 8, 81‐97.  Pesaran, M.H. (1997). “The Role of economic theory in modelling the long run.” Economic  Journal, 107, 178‐191.  Pesaran, M.H. (2004). “General diagnostic  tests  for  cross  section  dependence in panels.”  Cambridge Working Papers in Economics No. 0435, Faculty of Economics, University  of Cambridge.  Pesaran,  M.H.  (2006).  “Estimation  and  Inference  in  Large  Heterogeneous  Panels  with  Multifactor Error Structure.” Econometrica, 74, 967‐1012.  Pesaran,  M.H.  (2007). ʺA  simple  panel  unit  root  test  in  the  presence  of  cross‐section  de‐ pendence.ʺ Journal of Applied Econometrics 22, 265‐312.  Pesaran, M.H. and Y. Shin (1999). “An autoregressive distributed lag modelling approach  to cointegration Analysis.” In S. Strom (Ed.), Econometrics and Economic Theory in 20th  Century: The Ragnar Frisch Centennial Symposium, Cambridge University Press, Cam‐ bridge, MA.  Pesaran, M.H. and R. Smith (1995). “Estimating long‐run relationships from dynamic het‐ erogeneous panels.” Journal of Econometrics, 68, 79‐113.  Phillips, P.C.B. and P. Perron (1988). “Testing for a unit root in time series regression.” Bio‐ metrika, 75, 335–346.  Pindyck,  R.S.  and  J.J.  Rotemberg  (1990).  “The  excess  co‐movement  of  commodity  prices.”  Economic Journal, 100, 1173–1189.  Powell,  A.  (1991).  “Commodity  and  developing  country  terms  of  trade:  What  does  the  long run show?” The Economic Journal, 101, 1485‐1496.  30  Prebisch, R. (1950). The economic development of Latin America and its principal problems.  United Nations, New York.  Reboredo, J.C. (2012). “Do food and oil prices co‐move?” Energy Policy, 49, 456‐467.  Reinhart,  C.M.  (1991).  “Fiscal  policy,  the  real  exchange  rate,  and  commodity  prices.”  IMF  Staff Papers, 38, 506‐524.  Reinhart,  C.M.  and  P.  Wickham  (1994).  “Commodity  prices:  Cyclical  weakness  or  secular  decline?” IMF Staff Papers, 41, 175‐213.  Roberts, M.J. and W. Schlenker (2013). “Identifying demand and supply elasticities of agri‐ cultural commodities: Implications for the US ethanol mandate.” American Economic Re‐ view, 103, 2265‐2295.  Rostow, W.W. (1950). “The terms of trade in theory and practice.” The Economic History Re‐ view, 3, 1‐19.  Saghaian,  S.H.  (2010).  “The  impact  of  the  oil  sector  on  commodity  prices:  Correlation  or  causation?” Journal of Agricultural and Applied Economics, 42, 477‐485.  Sapsford,  D.  (1985).  “The  statistical  debate  on  the  net  barter  terms  of  trade  between  primary  commodities  and  manufactures:  A  comment  and  some  additional  evidence.” The Economic Journal, 95, 781‐788.  Sapsford, D. and V.N. Balasubramanyam (1994). “The long‐run behavior of the relative price  of  primary  commodities:  Statistical  evidence  and  policy  implications.“  World  Develop‐ ment, 22, 1737‐1745.  Sapsford, D., P. Sarkar, and H.W. Singer (1992). “The Prebisch‐Singer terms of trade contro‐ versy revisited.” Journal of International Development, 4, 315‐332.  Sarkar,  P.  and  H.W.  Singer  (1991).  “Manufactured  exports  of  developing  countries  and  their terms of trade since 1965.” World Development, 19, 333‐340.  Sarris, A.  (2010).  “Trade‐related  policies  to  ensure  food  (rice)  security  in Asia.”  In  The  Rice  Crisis, pp. 61–87, ed. D. Dawe. Earthscan, London.  Singer H.W (1958). “Comment on ‘The terms of trade and economic development’ by C.P.  Kindleberger.“ Review of Economics and Statistics, 40, 84‐88.  Singer, H.W. (1950). “The distribution of gains between investing and borrowing countries.”  American Economic Review, 40, 473‐485.  Spraos, J. (1980). “The statistical debate on the net barter terms of trade between primary  commodities and manufactures.” The Economic Journal, 90, 107‐128.  Stigler, G.J. (1954). “The early history of empirical studies on consumer behavior.” Journal of  Political Economy, 62, 95‐113.  Svedberg, P. and J.E. Tilton (2006). “The real, real price of nonrenewable resources: Copper  1870–2000.” World Development, 34, 501‐519.  31  Thirlwall,  A.P.  and  J.  Bergevin  (1985).  “Trends,  cycles  and  asymmetries  in  the  terms  of  trade of primary commodities from developed and less developed countries.” World  Development, 13, 805‐817.  Toye,  J.  and  R.  Toye  (2003).  “The  origins  and  interpretation  of  the  Prebisch‐Singer  thesis.”  History of Political Economy, 35, 437‐467.  von Hagen, J. (1989). “Relative commodity prices and cointegration.” Journal of Business and  Economic Statistics, 7, 497‐503.  Webster, M.S. Paltsev, and J. Reilly (2008). “Autonomous efficiency improvement or income  elasticity of energy demand: Does it matter?” Energy Economics, 30, 2785‐2798.  Westerlund, J. (2007).  “Testing  for  error  correction  in  panel  data.”  Oxford  Bulletin  of Eco‐ nomics and Statistics, 69, 709–748.  Wolf, M. (2008). “Food crisis is a chance to reform global agriculture.” Financial Times, April  27.  World  Bank  (1986).  The  World  Development  Report:  Trade  and  pricing  policies  in  world  agriculture. Oxford University Press, New York.  Yamada,  H.  and  G.  Yoon  (2014).  “When  Grilli  and  Yang  meet  Prebisch  and  Singer:  Piecewise linear trends in primary commodity prices.” Journal of International Money  and Finance, 42, 193‐207.  Zanias, G.P. (2005). “Testing for trends in the terms of trade between primary commodities  and manufactured goods.” Journal of Development Economics, 78, 49‐59.  Zhang, Z., L. Lohr, C. Escalante, and M. Wetzstein (2010). “Food versus fuel: What do prices  tell us?” Energy Policy, 38, 445‐451.  Zilberman, D., G. Hochman, D. Rajagopal, S. Sexton, and G. Timilsina (2013). “The impact  of biofuels on commodity food prices: Assessment of findings.” American Journal of Ag‐ ricultural Economics, 95, 275‐281.  Zimmerman, C.C. (1932). “Ernst Engel’s law of expenditures for food.” Quarterly Journal of  Economics, 47, 78‐101.    32  Appendix A: Summary of Empirical Research on ToT and the Prebisch-Singer Hypothesis AUTHOR(S)  DATA  METHOD  MAIN CONCLUSION  Engel (1857)  Budget expenditures of 153 Belgian families,  Applied non‐parametric analysis  Poor families spend a larger proportion of their in‐ 1853  come on food than wealthier families.  Kindleberger (1943)  No data used  No model employed  ToT moves against primary commodity producing  countries as income grows.  Prebisch (1950)  Primary commodity and manufacturing price  Applied non‐parametric analysis  The price ratio turned steadily against primary  indices, 1876‐1947 commodities from the 1870ʹs until WWII. Singer (1950)  1870s‐WWII  No statistical analysis, made refer‐ Prices turned against primary commodities and in  ence to the UN study  favor of manufacturing goods.  Kindleberger (1958)  Unit value, country specific indices, 1872‐1952 Applied non‐parametric analysis  ToT moved against underdeveloped and in favor of  developed countries. Morgan (1959)  Primary & manufacturing price indices, 1860s   Applied non‐parametric analysis  Major fall (US), major rise (UK, New Zealand),  to 1950s mixed trend (India, Japan).  Spraos (1980)  Primary commodity prices, deflated by manu‐ Tested for a linear trend  Exhibited a negative trend up to WWII  facturing price indices, 1871‐1970  Sapsford (1985)  Primary commodity prices, deflated by manu‐ Tested for a linear trend, allowing  Exhibited a negative trend after WWII subject to an  facturing price indices, 1900‐1982  for structural breaks  upward shift in 1950.  Thirlwall and Ber‐ Primary commodity prices, deflated by manu‐ Tested for a linear trend  Exhibited either constant or deteriorating trend.  gevin (1985)  facturing price indices, 1954‐1982  Grilli and Yang  Index, sub‐indices, and 24 prices, MUV‐de‐ Tested for a linear trend  All series exhibited negative trend.  (1988)  flated, 1900–1983 (G‐Y index)  Cuddington and Ur‐ G‐Y index, 1900‐1983  Tested for a linear trend, allowing  Did not exhibit a negative trend except an abrupt  zua (1989)  for structural breaks  drop after 1920.  von Hagen (1989)  G‐Y index, 1900–1986  Tested for cointegration  Rejected the P‐S hypothesis.  Helg (1991)  G‐Y index, 1900‐1988  Tested for a linear trend, allowing  Exhibited a negative trend after 1920.  for structural breaks  Powell (1991)  G‐Y index and sub‐indices, 1900‐1986  Tested for cointegration, accounting  Marginally in favor of stepwise declines in 1921,  for jumps  1938, and 1975.  Sarkar and Singer  Country‐specific ToT, 1965‐1985  Tested for a linear trend  Exhibited a negative trend in some countries.  (1991)  Boughton (1991)  Primary commodity prices, deflated by manu‐ Tested for a linear trend though an  Exhibited a negative trend.  factured goods prices, 1854‐1990  error‐correction model  (continued next page) 33 AUTHOR(S)  DATA  METHOD  MAIN CONCLUSION  Ardeni and Wright (1992)  G‐Y index, 1900‐1988  Applied trend‐cycle decomposition  Exhibited a constant or declining trend.  Cuddington (1992)  G‐Y individual prices plus oil & coal, 1900‐ Tested for a linear trend, allowing  Most series did not exhibit a negative trend.  1983  for structural breaks  Sapsford, Sarkar, and Singer  Import and export prices of Britain & US,  Tested for a linear trend, allowing  All series exhibited a negative trend.  (1992)  1870‐1938,  and G‐Y index, 1900‐1986  for structural breaks  Bleaney and Greenaway  G‐Y index and sub‐indices, 1900‐1991  Tested for a linear trend, allowing  Slow, long‐run downward trend.  (1993)  for structural breaks  Lipsey (1994)  Various measures of manufacturing export  Applied non‐parametric analysis  The MUV overstates the long‐run rise in  prices, 1953‐1991  manufactured goods prices.  Reinhart and Wickham (1994)  Quarterly indices, deflated by import unit  Used trend‐cycle decomposition  Exhibited a negative trend that steepened in  values, 1959‐1993  the 1980s.  Sapsford and Balasubraman‐ No data used  Reviewed statistical models  Broad support for the P‐S hypothesis.  yam (1994)  Newbold and Vougas (1996)  G‐Y index, 1900‐1992  Tested for a linear trend, allowing  No negative trend.  for structural breaks  Bloch and Sapsford (1997)  Post‐WWII price & wage data  Used structural model   Support for the P‐S hypothesis.  Chen and Stocker (1997)  G‐Y individual prices & real aggregate out‐ Used structural model  Primary commodity prices not affected by a  put, 1900‐1986  stabilization of Northern incomes.  Leon and Soto (1997)  G‐Y index, sub‐indices, & individual prices,  Tested for a linear trend, allowing  Most series exhibited negative trends.  1900‐1992  for one structural break  Lutz (1999)  G‐Y index, 1900‐1995  Tested for a linear trend  Exhibited a negative trend.  Bloch and Sapsford (2000)  Post‐World War II price & wage data  Used structural model  Exhibited a negative trend.  Cashin and McDermott (2002)  Economist’s commodity price index, 1862‐ Tested for a linear trend  Exhibited a negative trend.  1999  Blattman, Hwang, and Wil‐ ToT & GDP data for 35 countries, 1870‐1938  Applied panel regression  Secular ToT growth had a positive impact on  liamson (2003)  growth performance.  Kim, Pfaffenzeller, Rayner,  G‐Y prices, 1900‐1998  Tested for a linear trend   Some series exhibited negative trends.  and Newbold (2003)  Persson and Terasvirta (2003)  G‐Y index, 1900‐1995  Tested for trend with non‐linear  No negative trend.  models   Toye and Toye (2003)  No data used  Reviewed the literature  Examined origins & interpretation of P‐S.  (continued next page) 34 AUTHOR(S)  DATA  METHOD  MAIN CONCLUSION  Bunzel and Vogelsang (2005)  G‐Y index, 1900‐1995  Tested for a linear trend  Exhibited a negative trend.  Newbold, Pfaffenzeller, and  G‐Y index & individual prices, 1900‐2002  Tested for a linear trend  Some series exhibited negative trends.  Rayner (2005)  Zanias (2005)  G‐Y index, 1900‐1995  Tested for a linear trend, allowing for  No negative trend, two structural  structural breaks  breaks.  Kellard and Wohar (2006)  G‐Y individual prices, 1900‐1998  Tested for a linear trend, allowing for  Some series exhibited negative trends  structural breaks  for some sub‐periods.  Svedberg and Tilton (2006)  Copper price, US CPI & PPI‐deflated, 1870‐ Tested for a linear trend, adjusting for  No negative trend.  2000  inflation bias  Molick, Faria, Albuquerque, and  US PPI data, 1947‐1999  Tested for a linear trend, allowing for  Most series exhibited negative trends.  Leon‐Ledesma (2008)  structural breaks  Balagtas and Holt (2009)  G‐Y individual prices, 1900‐2003  Applied forward simulation  Few series exhibited negative trend.  Cuddington (2010)  Copper price, US CPI‐deflated, 1870‐2006  Tested for a linear trend  No negative trend.  Harvey, Kellard, Madsen, and  25 commodity prices, MUV‐deflated, 1650‐ Tested for a linear trend, allowing for  Some series exhibited negative trend.  Wohar (2010)  2005  structural breaks  Ghoshray (2011)  G‐Y individual prices, 1900‐2003  Tested for a linear trend, allowing for  Most series exhibited negative trend for  structural breaks  some sub‐periods.  Fernandez (2012)  Various prices & indices, deflated by  Tested for a linear trend, allowing for  Mixed evidence depending on time fre‐ HPIM, MUV, PPI, and CPI, 1900‐2008  structural breaks  quency & price deflator.  Arezki, Hadri, Kurozumi, and  Nine commodity prices, US CPI‐deflated,  Tested for a linear trend, allowing for  Most series exhibited negative trend.  Rao (2012)  1960‐2007  structural breaks  Erten and Ocampo (2013)  Five indices (extended G‐Y data), & oil  Tested for super‐cycles  A step‐wise deterioration of real prices,  price, MUV‐deflated, 1865‐2010  supporting P–S hypothesis.  Yamada and Yoon (2014)  G‐Y index, sub‐indices, & individual  Tested for piecewise linear trend  Most series exhibited negative trend for  prices, 1900‐2010  some sub‐periods.  Arezki, Hadri, Loungani, Rao  Twenty five commodity prices, deflated by  Tested for piecewise linear trend, al‐ Most series exhibited negative trend.  (2014)  manufacturing prices, 1650‐2010  lowing for structural breaks  Mariscal and Powell (2014)  G‐Y index deflated by the MUV, 1900‐2010  Tested for endogenous breaks  Little evidence of declining terms of  trade, two structural breaks.  Notes:  ToT  =  terms  of  trade,  MUV  =  Manufacture  Unit  Value,  CPI  =  Consumer  Price  Index,  PPI  =  Producer  Price  Index,  P‐S  =  Prebisch‐Singer.  G‐Y  =  Grilli‐Young  index, a trade‐weighted average of 24 primary commodity prices at an annual frequency, deflated by MUV. In addition, Grilli and Yang (1988) constructed several  sub‐indices,  including  agricultural  food  commodity  index,  non‐food  agricultural  commodity  index,  and  metals.  Subsequent  studies  that  utilized  the  G‐Y  dataset  have used the 24 individual commodity prices, various sub‐indices, or the G‐Y composite index.  35