Policy Research Working Paper 9122 The Role of Income and Substitution in Commodity Demand John Baffes Alain Kabundi Peter Nagle Prospects Group January 2020 Policy Research Working Paper 9122 Abstract This paper presents estimates of time-varying income elas- an order of magnitude throughout the income spectrum: ticities of demand for energy and metal commodities. The from a low of 0.2 for advanced economies to nearly 2 for analysis finds that the elasticities are close to unity, evaluated low-income countries. The analysis, which accounts for at world median per capita income levels. Furthermore, substitutability by estimating group aggregates as well as the estimates confirm that as income rises, demand growth individual commodities with cross-price effects, is based for industrial commodities slows and eventually plateaus. on a panel autoregressive distributed lag model covering Indeed, estimates for aggregate metals and energy differ by 1965–2018, for up to 63 countries. This paper is a product of the Prospects Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/prwp. 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 The Role of Income and Substitution in Commodity Demand John Baffes jbaffes@worldbank.org Alain Kabundi akabundi@worldbank.org Peter Nagle pnagle@worldbank.org JEL CLASSIFICATTION: E31, O31, Q02, Q13, Q18  KEY WORDS: Commodity consumption, commodity intensity, energy demand, metal demand,  substitutability  We  thank  Ayhan  Kose,  Franziska  Ohnsorge,  Shane  Streifel,  Martin  Stuermer,  John  Tilton,  and  Rachael  Weaving  as  well  as  participants  of  the  Third  Commodity  Markets  Winter  Workshop  of  the Center of Commodity Markets Research (Hannover, February 2019), the Commodity and En‐ ergy  Market  Association  Annual  Meeting  (Pittsburgh,  June  2019),  and  a  seminar  at  Tongji  Uni‐ versity  (Shanghai,  July  2019)  for  comments  and  suggestions.  Jinxin  Wu  provided  excellent  re‐ search  assistance.  The  views  expressed  here  are  those  of  the  authors.  The  project  was  partly  fi‐ nanced by the World Bank’s Research Support Budget and by the Japanese Ministry of Finance.  1. Introduction  Demand for industrial commodities surged over the past two decades, notably as a result  of strong growth in emerging markets and developing economies (EMDEs). The surge in  demand was most pronounced in metals, which grew more than 150 percent during this  period. This increase was driven by China, whose share of world metals demand reached  50 percent in 2015, up from 10 percent two decades earlier. Commensurate increases took  place in coal consumption, driven by both China and India (World Bank 2018).  The  overall  increase  in  demand  was  associated  with  a  price  boom;  between  2000  and  their  2011  peak,  real  prices  of  metals  nearly  doubled  while  those  of  energy  rose  al‐ most  150  percent.  Although  prices  of  most  commodities  have  since  come  down  in  real  terms  (as  of  2020),  they  have  remained  much  higher  than  their  average  in  1985‐2000,  a  period of relatively low and stable prices (Figure 1).  The commodity demand boom provoked discussions of whether global commod‐ ity markets had entered a period of scarcity: whether global metal reserves would be ad‐ equate to meet the infrastructure needs of fast‐growing EMDEs; and whether global en‐ ergy  and  food  supplies  could  keep  up  with  population  and  income  growth.  References  to “peak oil” (the time when the maximum extraction rate of crude oil is attained) reached  record highs along with the peak in oil prices (IMF 2011; Lutz et al. 2012; Kerschner et al.  2013). Discussions intensified about whether metal prices had entered a super‐cycle like  those  experienced  during  the  industrial  revolution  and  the  westward  expansion  of  the  United States. (Radetzki 2006; Cuddington and Jerrett 2008; Erten and Ocampo 2013). In  addition, food security concerns prompted the agriculture ministers of the G20 to launch  an inter‐agency platform to ensure appropriate policy measures (AMIS 2011).  However, the post‐2011 commodity price declines, and especially the 2014 oil price  collapse, ushered in a sharp reversal of views. Scarcity concerns were replaced by worries  about the challenges posed by low commodity prices for commodity exporting countries,  and about  suitable policies  for addressing  them  (Baffes  et  al.  2015;  Christensen  2016).  In  a similar vein, discussions of the “peak oil” hypothesis were pushed aside by discussions  of “peak demand” (Dale and Fattouh 2018).  The  sharp  reversal  in  views  reflects  three  key  principles  that  shape  the  evolution  of  commodity  consumption.  First,  the  relationship  between  consumption  and  income  is  non‐linear  in the sense that, as income increases, commodity consumption initially rises  at  an  accelerated  pace,  but after a  certain level growth slows  and  begins  to  plateau.  Sec‐ ond, consumption surges, which are often associated with price booms, induce substitu‐ tion  among  commodities  in  the  short  term,  if  substitute  products  are  readily  available,  — 2 —  and  in  the  long  term,  as  new  products  become  available  through  innovation.  Third,  a  period of higher prices with demand outstripping supply leads to induced innovation in  the production of commodities. These three trends were observed throughout the events  of  the  past  twenty  years.  The  dramatic  changes  in  commodity  demand  were  driven  by  China,  which  experienced  rapid  growth  at  the  start  of  the  1990s,  but  has  slowed  more  recently,  and  also  saw  a  shift  from  being  a  lower‐income  country  to  a  middle‐income  country  over this period (World Bank 2018). As  such,  its income  per capita  growth,  and  income  elasticity  of  demand,  both  slowed,  from  a  high  level.  The  period  of  strong  com‐ modity  demand  (which  was  also  associated  with  high  prices)  induced  innovation  and  substitution in the use and production of commodities—the most notable example of in‐ novation being the development of the U.S. shale oil industry.  The objective of this paper is to shed light on the first two principles by estimating  income elasticities of energy and metal commodities at the individual and aggregate level  and  incorporating  cross‐price  effects  to  test  for  substitution  between  commodities.  Our  approach, which takes into consideration both non‐linearities as well as short‐ and long‐ term substitution effects, extends the literature of commodity demand in four ways.1  First,  it  utilizes  a  comprehensive  data  set  and  applies  a  common  framework  to  three energy and six metal commodities for up to 63 countries over more than half a cen‐ tury  (1965‐2017).  The  broad  and  long  data  coverage,  which  encompasses  the  two  post‐ WWII price cycles (1970s and 2000s), enables us to obtain a consistent picture across the  full  spectrum  of  industrial  commodities.  This  is  especially  pertinent  in  the  context  of  EMDEs,  for  which  the  literature  is  not  as  rich  as  that  of  high‐income  countries,  even  though EMDEs account for two‐thirds of world metals demand and nearly half of world  energy demand (Focacci 2005; Canas et al. 2003; Roberts 1996; Rogich 1996; Radetzki and  Tilton 1990).  Second, the demand equations provide estimates of income elasticities of demand  that  vary  by  income  level.  We  find  that  while  income  elasticities  of  demand  for  energy  and  metal  are  close  to  one  at  median  income  levels,  they  are  substantially  higher  at  low  income levels (close to 2) but drop rapidly (approaching 0.2) at high income levels. These  results  complement  the  existing  literature  which  typically  provides  single  estimates  for  the income elasticity of demand for commodities.  Third,  the  paper  accounts  for  substitutability  among  commodities—in  the  short  term  by  including  cross‐price  effects  and  in  the  long‐term  by  estimating  commodity  1  This paper builds on earlier work which estimated income elasticities of demand for three energy (coal,  natural gas, and oil) and three metal (aluminum, copper, and zinc) commodities (Baffes et al. 2018).  — 3 —  aggregates.2  Substitutability  among  commodities  is  an  area  of  research  that  has  not  re‐ ceived adequate attention from a modeling perspective.  Fourth,  the  model  includes  control  variables  designed  to  capture  the  countries’  growth orientation (represented by the ratio of investment to GDP), rate of urbanization,  and population density, hence yielding a deeper understanding of how these factors in‐ teract  with  commodity  consumption  as  well  as  providing  consistent  and  unbiased  esti‐ mates of income elasticities.  The  rest  of  the  paper  proceeds  as  follows.  The  next  section  sets  the  stage  by  re‐ viewing the underpinnings of the relationship between economic development and com‐ modity consumption. Section 3 describes the model, estimation procedure, and data. Sec‐ tion  4  discusses  results  based  on  aggregate  and  commodity‐specific  demand  equations,  including various extensions and robustness checks. The last section concludes with pol‐ icy implications and directions for further research. Appendices discuss examples of sub‐ stitution episodes among commodities and provide a detailed data description, compre‐ hensive parameter estimates, and various robustness checks.  2. The income‐commodity consumption relationship  The  way  in  which  commodity  consumption  responds  to  income  is,  perhaps,  one  of  the  earliest  empirically‐verified  relationships  in  economic  analysis.  In  the  mid‐nineteenth  century,  Engel  (1857)  observed  that  poor  families  spend  a  larger  proportion  of  their  in‐ come on food than wealthier families; this observation was later coined Engel’s Law. Al‐ most a century later, Kindleberger (1943) argued that, as a direct consequence of Engel’s  Law,  the  terms  of  trade  (ToT)  faced  by  developing  countries  (typically  commodity‐ex‐ porting)  relative  to  industrialized  economies  (mostly  commodity‐importing)  would  be  subjected  to  downward  pressures.  Hence,  commodity‐dependent  countries  should  re‐ duce their reliance on their resource base and, instead, embrace industrialization policies  in  order  to  mimic  the  growth  paths  of  industrialized  economies.  Prebisch  (1950)  and  Singer  (1950)  confirmed  Kindleberger’s  conjecture,  which  later  became  the  Prebisch– Singer hypothesis. Engel’s Law, Kindleberger’s views, and the Prebisch‐Singer hypothe‐ sis set the stage for the post‐WWII development agenda, which promoted industrializa‐ tion  policies,  particularly  in  Latin  America  but  also  in  some  Sub‐Saharan  African  coun‐ tries (Baer 1982).  2  The distinction between short‐ and long‐term substitutability used in this paper is different than the dis‐ tinction between short‐ and long‐term adjustment used in the model. The former captures whether substi‐ tutability is price‐ or innovation‐driven. The latter captures the time it takes for shocks to be dissipated.  — 4 —  These  views  on  economic  development  contained  implicit  assumptions  that  the  relationship between commodity consumption and income was stable over time and in‐ variant across commodities and countries. But these assumptions came to be questioned  on several grounds. First, most commodity prices have experienced long boom and bust  periods  (in  addition  to  short‐term  cycles).  For  example,  since  the  collapse  of  the  Bretton  Woods  fixed‐exchange‐rate  regime  in  the  early  1970s,  commodity  prices  have  experi‐ enced  two  large  and  broad‐based  boom‐bust  episodes:  a  supply‐  and  geopolitically‐ driven  episode  during  1972‐85,  and  a  demand‐driven  episode  during  2000–14  (Cooper  and Lawrence 1975; Radetzki 2006; Baffes and Haniotis 2010). Such cyclicality renders the  declining ToT hypothesis somewhat invalid, at least from a longer‐term perspective.  Second,  consumption  patterns  with  respect  to  income  have  differed  across  com‐ modities (Evans and Lewis 2005; Fernandez 2018a). Over the past 55 years, energy inten‐ sity (i.e., energy consumption relative to GDP) at the global level has declined smoothly,  while metal intensity has both been more volatile than energy, and it reversed its down‐ ward trend and began to rise in the early 1990s (Figure 2). Consumption paths have also  differed across individual commodities (see figures in Appendix B).  Third, both theoretical perspectives and empirical observations have increasingly  shown that, as economies grow, per capita demand for commodities rises rapidly initially  (even at an accelerating pace) but then  slows  and  plateaus,  and  may  eventually  decline.  This  occurs  as  the  economy  becomes  increasingly  dominated  by  the  less‐commodity  in‐ tensive  service  sector  at  the  expense  of  the  more  commodity‐intensive  agricultural  and  manufacturing  sectors  (Clark  1940;  Kuznets  1972;  Malenbaum  1978;  Larson  et  al.  1986).  In addition, resource requirements lessen as economies develop and infrastructure needs  are fulfilled, and as technological developments lead to efficiency gains. The idea that the  commodity consumption–income relationship is non‐linear throughout the development  process has led to a strand of literature that comes under various names: The material or  environmental  Kuznets  curve  (an  extension  to  the  Kuznets  curve  which  links  economic  growth and inequality); S‐shaped curve; inverted U‐shaped curve; dematerialization hy‐ pothesis;  intensity  of  material  use  hypothesis;  and  plateauing  hypothesis  (Herman,  Ar‐ dekani, and Ausubel 1990; Tilton 1990; Cleveland and Ruth 1998; Radetzki et al. 2008).  The  empirical  literature  on  the  commodity  consumption‐income  relationship  is  rich.  At  a  primary  commodity  level,  for  example,  Lahoni  and  Tilton  (1993),  Stuermer  (2017), and Fernandez (2018b) among others, examined base metals; Jaunky (2012) looked  at aluminum; while Guzman et al. (2005) and Bailliu et al. (2019) studied copper. For en‐ ergy,  several  papers  look  at  demand  for  energy  (Burke  and  Csereklyei  2016;  Csereklyei  and Stern 2015; Dahl and Roman 2004; Jakob, Haller, and Marschinski 2012), while others  — 5 —  look  at  individual  energy  commodities,  including  oil  (Hamilton  2009;  Gately  and  Hun‐ tington  2002),  natural  gas  (Krichene  2002;  Erdogdu  2010),  and  coal  (Shealy  and  Dorian  2010; Chan and Lee 1996).3 Demand for final products has also been studied extensively— see  Kamerschen  and  Porter  (2004)  for  electricity;  Dahl  (2012),  Gately  and  Streifel  (1997),  and  Drollas  (1984)  for  gasoline  and  diesel,  and  Crompton  (2015)  and  Wårrel  (2014)  for  steel.  Various  authors  have  summarized  the  literature,  including  Cleveland  and  Ruth  (1998)  who  looked  at  42  empirical  studies  on  dematerialization  and  the  intensity  of  use  hypothesis and Huntington, Barrios, and Arora (2017) who provided a review of 48 stud‐ ies of energy demand elasticities for large EMDEs. Both these reviews highlight the large  variation of results across studies. Crowson (2017) attributed such variation to structural  changes in trading relationships and technological change, as well as inaccurate data and  inconsistent methodologies.  The present analysis is novel in that it estimates aggregate demand equations (en‐ ergy and metal), in addition to individual commodity equations, thereby addressing the  complex  nature  of  substitutability  among  commodities.  The  complexity  arises  from  the  fact that substitution can occur from a change in relative prices in the short term (if alter‐ native materials are available) or with some lag (when the development of new material  entails  significant  costs).  More  importantly,  it  can  also  occur  in  the  longer  term  in  re‐ sponse  to  new  technologies  and  innovation  not  necessarily  in response  to  price  changes  (Tilton  and  Guzmán  2016).  Long  term  substitution  is  often  irreversible  and  could  entail  substitution across commodity groups—so‐called functional substitution (Wellmer 2012;  Renner  and  Wellmer  2019).  Furthermore,  the  factors  leading  to  substitution  (regardless  of  source)  are  often  accompanied  or  triggered  by  policies  such  as  taxes,  subsidies,  trade  restrictions,  ore  environmental  regulations  that  can  permanently  alter  the  consumption  paths of individual commodities.  3. Model, estimation, and data  3.1. Econometric model  Two  broad  frameworks  offer  suitable  features  for  analyzing  the  commodity  consump‐ tion–income  relationship  (Charfeddine  and  Barkat  2020):  The  vector  autoregressive  (VAR)  approach,  which  yields  impulse  responses  and  variance  decompositions  (Kilian  2009; Kilian and Murphy 2014; Baumeister and Peersman 2013; Baumeister and Hamilton  2019), and the autoregressive distributed lag (ARDL) framework, which combines long‐ 3   The  energy  consumption–income  relationship  has  been  examined  from  a  causality  perspective  as  well  (Apergis and Payne 2009; Costantini and Martini 2010).  — 6 —  run  dynamics  with  short‐run  movements  and  gives  point  estimates  of  elasticities  (Pe‐ saran and Smith 1995; Pesaran 1997; Fernandez 2018a). While VAR models, typically uti‐ lizing  data  at  quarterly  (or  higher)  frequency,  account  for  endogeneity,  they  are  seldom  used  in  a  panel‐data  framework  with  large  cross‐sectional  dimensions.  The  ARDL  ap‐ proach is more appropriate for the data set used in this paper, where both the cross‐sec‐ tional and the time dimension are moderate to large (with the latter being larger than the  former) and the available data frequency is annual.  We begin with a standard demand equation:4  , 1   where    denotes  per  capita  commodity  consumption  at  year  t;    is  real  per  capita  in‐ come,   is the real  price  of  the commodity; and    is  a ℎ 1  vector  of  control variables,  such  as  fixed  effects, cross‐price impacts,  and various  country‐specific  characteristics;    is the stochastic error term; μ,  ,  ,   denote parameters and ′ a vector, all to be esti‐ mated. This approach is common in the literature (Adeyemi and Hunt 2007; Baffes et al.  2018; Crompton 2015; Burke and Csereklyei 2016; Stuermer 2017). The quadratic income  term,  ,  which  captures  the  nonlinearities  discussed  earlier,  allows  the  calculation  of  income  elasticities  that  vary  across  income  levels.  Most  variables  are  expressed  in  loga‐ rithmic  terms.  For  notational  simplicity,  we  do  not  use  country  and  commodity  sub‐ scripts.  Because  consumption  is  likely  to  depend  on  both  current  and  lagged  income,  prices, and control variables, (1) is extended as follows:    . 2   Relationship  (2)  is  an  ARDL  (p,  q,  r,  s)  model  where  p,  q,  r,  and  s  denote  the  lag  lengths.  Its parameters— ,  ,  , and  —are related to (1) as follows:  ∑ 1 ∑ ;  ∑ 1 ∑ ; and  ∑ ⁄ 1 ∑ .  To  account  for  non‐stationarity,  (1)  and  (2)  are  combined  in  the  following  error‐ correction representation:  4  Early research on commodity demand was based on duality theory (Halvorsen 1977; Pindyck 1979). How‐ ever, Deaton and Muellbauer (1980) who also analyzed consumer behavior in the context of duality, ques‐ tioned the plausibility of Engel’s model due to heterogeneity concerns and introduced a generalized Engel  curve. They credited Sydenstricker and King (1921) and Prais and Houthakker (1955) for recognizing het‐ erogeneity of demand across commodities and households.  — 7 —  ∆ ∗ ∆   ∗ ∆ ∗ ∆ ∗ ∆ ∗ ′ ∆ . 3   The  parameters  ∗ ,  ∗ , ∗ ,  and  ∗   in  (3)  capture  short‐term  relationships  and  are  related  to  (2)  as:  ∗ ∑ ,  ∗ ∑ ,  and  ∗ ∑ , ∗ ∑ .  Lastly,  ∑ 1  denotes the  speed of  adjustment  towards  the  long  run  equilib‐ rium.  Income elasticities of demand can be derived by differentiating (1) with respect to  income as follows:  2 , 4   where   denotes the long‐run income elasticity for the given commodity. A key charac‐ teristic  of    is  that  it  varies  with  income,  thereby  establishing  when  consumption  of  a  commodity plateaus as income rises.  3.2. Estimation  The  model  is  estimated  by  a  pool  mean  group  (PMG)  estimation  procedure  (Pesaran,  Shin, and Smith 1999). The PMG ARDL procedure assumes homogeneity across all long‐ run  estimators  but  allows  for  differences  across  countries  in  the  short  term—an  appro‐ priate assumption because commodity demand tends to be more similar across countries  over  the  longer  term  than  in  the  short  term,  where  it  may  be  heterogeneous.  The  Haus‐ man  test  is  used  to  assess  the  performance  of  the  long‐run  homogeneity  assumption.  Lastly,  following  Pesaran  and  Shin  (1999),  the  Bayesian  information  criterion  (BIC)  is  used to determine the lag structure.  3.3. Data  The  model  is  applied  to  three  energy  commodities  (coal,  natural  gas,  and  oil)  and  six  metals  (aluminum,  copper,  lead,  nickel,  tin,  and  zinc),  both  individually  and  as  group  aggregates.  For  the  energy  group  aggregate,  coal,  oil  and  natural  gas  were  summed  ac‐ cording  to  their  energy  content,  while  for  metals,  the  six  base  metals  were  aggregated  according  to  their  weight.  An  alternative  weighting  method  based  on  value  was  also  tested for metals and is included in the robustness checks.  Annual  data  for  1965–2017  for  up  to  63  countries  (depending  on  the  commodity)  were used. The number of countries, which varies depending on data availability, ranges  from  57  (coal)  to  63  (oil)  for  energy  and  from  36  (nickel)  to  55  (zinc)  for  metals.  The  — 8 —  number  of  observations  per  demand  equation  fluctuates  between  1,555  and  3,235.  Data  on per capita income were obtained from the World Bank’s World Development Indica‐ tors (WDI); data on population were taken from the United Nations; data on commodity  consumption  were  taken  from  the  BP  Statistical  Review  (energy)  and  the  World  Bureau  of  Metal  Statistics  (metals);  world  commodity  prices  were  taken  from  the  World  Bank’s  Commodity Price Data and converted into real terms by using country‐specific GDP de‐ flators. Exchange rates were taken from both the WDI and the St. Louis Federal Reserve  Bank’s database. Appendix B gives a detailed description of data, sources, and summary  statistics.  4. Results  This  section  presents  results  from  the  ARDL  model,  which  include  long‐run  parameter  estimates,  adjustment  coefficients,  Hausman  test  statistics,  and  log‐likelihood  values  (short‐run parameter estimates are not reported). The BIC suggests an optimal lag of one  in all specifications; hence the use of ARDL (1,1,1,1). In most cases the Hausman test sug‐ gests  that  the  pool  mean  group  specification  is  a  more  suitable  choice  than  the  mean  group approach, as the p‐values exceed the 5 percent level in nearly all model specifica‐ tions.  Results for commodity‐specific demand equations are reported in Table 1. Of the  nine equations, only four (oil, aluminum, copper, and zinc) yielded parameter estimates  for the two income and price variables that were both significantly different from zero at  the 1 percent level as well as consistent with a priori expectations—positive   and nega‐ tive    and  .  Income  elasticities,  which  were  calculated  at  the  median  income  of  our  sample according to (4), differ considerably among the four commodities, from a low of  0.3 for zinc  to  a high  of 0.8  for aluminum. Indeed,  the  estimates  exhibited  a  high  degree  of  heterogeneity  across  commodities,  a  finding  that  is  consistent  with  the  literature  as  noted earlier. In order to examine the source of heterogeneity and also account for short‐  and  log‐term  substitutability,  the  next  two  sections  discuss  results  from  two  extensions  of the model: Aggregate demand equations and the inclusion of cross‐price effects in the  commodity‐specific equations.  4.1 Aggregate demand equations  The three energy and six metal commodities were combined into two group aggregates.  Thus,  the  demand  equation  for  each  country  features  energy  (instead  of,  say,  oil)  and  — 9 —  metals (instead of, say, copper).5 Results for the aggregate demand equations are reported  in the first columns of Tables 2 (energy) and 3 (metals). In both equations, all four param‐ eter estimates have the expected sign, and are different from zero at the 1 percent level of  significance. Moreover, all four parameter estimates for the metals aggregate are greater  than  those  for  energy,  implying  that  metal  consumption  exhibits  a  stronger  response  to  income  and  price  changes  and  it  also  adjusts  to  long‐run  equilibrium  much  faster  than  energy. This is consistent with the higher variability of metal intensity, compared to that  of  energy  (Figure  2).  Indeed,  consumption  volatility  of  aggregate  metals  is  nearly  three  times as high compared to energy (5.21 versus 2.09 as reported in Table B2, Appendix B).  As noted earlier, the parameter estimates on the income variables enable us to cal‐ culate implied income elasticities of demand that vary by income level. Figure 3 presents  income elasticity estimates for both entire per capita income spectrum while Figure 4 give  the 1997 and 2017 point estimates for three EMDEs (India, China, and Turkey) and three  advanced economies (Korea, U.S., and Japan).   Income  elasticities  are  high  at  low  income  levels  but  decline  rapidly  as  income  rises.  For  metals,  they  reach  unity  at  about  $9,000  per  capita,  and  are  0.2  at  the  current  level of U.S. income per capita. For energy, elasticity begins declining at a lower income  level compared to metals, reaching unity at $3,800 per capita, but it declines less rapidly,  and  like  metals,  it  reaches  0.2  at  the  current  level  of  U.S.  income  per  capita.  At  China’s  current  per  capita  income  level,  the  elasticity  of  metals  demand  is  1.1,  while  for  energy  demand it is 0.8. This indicates that China’s energy demand is closer to the plateau stage,  but that its demand for metals is still rising faster than growth in GDP per capita. These  results help explain the diverging trends we have seen in metals and energy demand over  the  past  two  decades:  at  China’s  level  of  development  over  the  past  20  years,  the  esti‐ mated income elasticity of demand for metals has ranged from 1.9 to 1.1, while for energy  it has ranged from 1.3 to 0.8.  The subsequent five columns of Tables 2 and 3 report estimates by including five  control  variables.  These  variables,  which  were  considered  sequentially  (for  better  inter‐ pretation and to avoid collinearity issues) represent the country’s growth orientation and  distribution  of  population.  The  former  is  captured  by  the  country’s  investment‐to‐GDP  ratio  and  the  latter  by  the  rate  of urbanization  and  population  density.  We  also  run  two  additional  specifications,  by  including  a  time  trend  and  by  splitting  the  real  domestic  5  By  combining  individual  commodities,  we  can  avoid  much  of  the  issue  of  substitutability  within  com‐ modity group, although substitution still occurs between commodity groups (e.g. when oil is used for plas‐ tic  packaging  in  place  of  aluminum).  Section  A2  of  Appendix  A  elaborates  on  various  sustainability  epi‐ sodes, both within and across commodity groups.  — 10 —  price  into  a  nominal  dollar‐based  price  and  a  real  exchange  rate.  A  time  trend  is  often  used  as  a  proxy  of  technological  change;  the  price  decomposition  permits  us  to  distin‐ guish the influence of the world price from that of the exchange rate.  A number of important results emerge from this extension of the model. First, re‐ gardless of which control variable is included in the demand equation, all four parameter  estimates retain their sign and significance (1 percent level). Second, the coefficient on the  time  trend  is  not  significantly  different  from  zero  in  metals  but  is  significantly  different  from  zero  in  energy.  Its  inclusion  noticeably  affects  the  coefficient  on  the  income  varia‐ bles,  and  therefore  the  implied  income  elasticities  (see  below).  Third,  in  both  equations,  the coefficients on urbanization and population density are highly significant with alter‐ nate  signs  (positive  and  negative,  respectively),  implying  that,  while  urbanization  is  a  commodity‐intensive  process,  countries  with  higher  population  density  use  fewer  com‐ modities per capita than their sparsely populated counterparts. Fourth, the coefficient on  investment  share  was positive  and  significant for energy,  but insignificant  and  negative  for metals (it was significant at the 5 percent level). Finally, when the domestic real price  is  split  into  its  nominal  world  counterpart  (dollar‐based)  and  the  real  exchange  rate,  we  find that for both the energy and metals groups the world price matters much more than  the exchange rate.  As  with  the  baseline  model,  we  estimated  the  income‐varying  elasticities  of  de‐ mand  for  energy  and  metals  for  each  of  the  specifications  (see  left  hand  side  panel  of  Figure  5  for  energy  and  Figure  6  for  metals).  The  estimated  elasticities  do  not  change  substantially  when  the  control  variables  are  added,  with  high  elasticities  at  low  income  levels  and  low  elasticities  at  high  income  levels,  consistent  with  the  robustness  of  the  model specification.  An  important  exception  is  the  result  from  including  the  time  trend  in  the  energy  model. Here we find that the coefficient on   becomes much smaller, in turn leading to  a smaller decline in elasticity as income rises; even at the top quartile of income, the elas‐ ticity remains at unity, indicating no plateauing. This suggests that the plateauing in en‐ ergy use observed in the data may reflect consumption‐saving efficiency improvements.  The  aggregate  demand  equations  were  also  subjected  to  a  number  of  robustness  checks.  Detailed  parameter  estimates  are  reported  in  Appendix  C  (Table  C1  for  energy  and Table C2 for metals). For comparison, the first column of each table reports the results  from the base model as  well. The  corresponding  elasticities  are  shown  in  the right  hand  side panels of Figures 5 and 6.  The first robustness check involved splitting the sample into two periods of equal  length, 1965‐97 and 1998‐2017. The break allowed us to have one boom‐bust price episode  — 11 —  in each sub‐sample, the second of which coincides with China’s dominance in commodity  demand. The results using the split remain unchanged from a qualitative perspective, as  all  parameter  estimates  for  both  aggregates  retain  their  signs  and  levels  of  significance.  More  importantly,  the  elasticity  estimates  (evaluated  at  sample  median  per  capita  in‐ come) are lower in the second sub‐period—0.8 versus 0.5 in energy and 1.1 versus 0.9 for  metals. This finding is consistent with the fact that the per capita income and commodity  consumption increased in most countries from the first to the second subperiod.   As  a  second  robustness  check,  we  excluded  large  countries  (China  and  the  U.S.,  the  world’s  largest  commodity  consumers)  and  groups  of  countries  (the  G7,  and  low‐ income countries). The results, reported in the fourth and fifth columns of Tables C1 and  C2, are nearly identical (including the magnitude of the parameter estimates) to those of  the base specification. As expected, the country composition adjustments did not have a  material impact on the values of the elasticity estimates depicted in Figures 5 and 6.  The third robustness check involved sample adjustments to address data concerns,  including  coverage,  reliability,  and  weighting  techniques.  In  the  case  of  energy,  we  re‐ placed the aggregate (sum of coal, natural gas, and oil) with total energy, which includes  renewables  and  nuclear  power.  The  results  are  little  different,  which  is  unsurprising  given  the  relatively  small  share  of  these  latter  components  in  total  energy  demand  (around  15  percent  in  2017).  In  the  case  of  metals,  several  authors,  including  Crowson  (2017), have raised valid concerns about the way in which data are used. As a rough con‐ trol,  we  excluded  countries  with  potentially  questionable  consumption  statistics,  by  dropping  observations  with  a  commodity  demand  growth  rate  that  either  exceeded  50  percent  or  was  below  50  percent  in  three  or  more  years  or  was  zero  in  three  or  more  consecutive years. Applying this  rule reduced the number of countries to 29 (from 43 in  the  base  specification).  This  adjustment  did  not  change  the  results  for  either  energy  or  metals.6  Lastly,  we  replaced  the  volumetric  aggregation  of  metals  by  a  value‐based  ag‐ gregation. Following Considine (1987) and Humphreys (1987), we weighted the six base  metals  according  to  their  average  prices  over  the  entire  sample  period  (1965‐2017).  This  substantially  reduced  the  dominance  of  aluminum  in  the  sample.  But,  as  before,  the  re‐ sults did not differ noticeably from those in the baseline.7  6   We  also  applied  the  adjusted  sample  for  metals  to  the  individual  equations  (Table  C3);  the  results  were  similar to the ones of the base specification.  7   We also  replaced  the  BIC by  the Akaike  Information  Criterion (AIC) for  the  choice  of  optimal  lag. As  in  the case of other robustness checks, the results were very similar to the base specification.  — 12 —  To summarize, two key results emerge from the robustness checks. First, the esti‐ mated elasticities from splitting the sample are consistent with the plateauing hypothesis  —in a rough sense, this change in elasticity can be viewed as an approximate measure of  the  speed  at  which  plateauing  materializes.  Second,  adjusting  the  sample  and  country  composition  did  not  have  a  discernable  impact  on  the  value  of  the  elasticity  estimates,  implying that the nature of the data may not be a reason behind the heterogeneity of the  results found in the literature (the next section elaborates further on this).  4.2 Cross‐price effects  The second extension of the base model accounted for cross‐price effects in the commod‐ ity‐specific  equations.  As  in  the  case  of  the  control  variables  for  aggregate  equations,  to  avoid collinearity issues and make the results easier to interpret, prices of other commod‐ ities were considered sequentially. A negative sign on the price of another commodity is  consistent with substitutability, while a positive sign is consistent with complementarity.  Detailed results are reported in Appendix D (Tables D1‐D3 for energy and Tables D4‐D9  for metals).  The  inclusion  of  cross‐price  effects  improves  the  performance  of  the  models  on  several  occasions.  In  the  case  of  coal,  for  example,  not  only  are  the  parameter  estimates  of  oil  and  natural  gas  prices  highly  significant,  but  the  parameter  estimates  of  income  (linear and quadratic) and own‐price elasticity become highly significant. It is worth em‐ phasizing  that  the  magnitudes  of  the  oil  and  natural  gas  price  parameter  estimates  are  similar (0.46 and 0.52) to one another—not a surprising outcome since in most countries  natural gas pricing has typically been based on oil prices (though this is gradually chang‐ ing).  In  the  natural  gas  equation,  the  effect  of  including  the  price  of  coal  is  not  signifi‐ cantly different from zero, leaving the results largely unchanged. When the price of oil is  included,  it  gives  a  negative  parameter  estimate  while  the  own‐price  elasticity  becomes  positive, with both estimates having roughly similar magnitudes. As noted above, this is  likely due to natural gas pricing being based on the oil price in most countries. To confirm  this, we replaced the price of natural gas by the price of oil in the natural gas model, and  the  results  were  remarkably  similar  (‐0.16  versus ‐0.14).  Lastly,  in  the  oil  equation,  both  natural  gas  and  coal  prices  have  the  expected  sign  (positive)  and  they  are  significantly  different from zero at the 1 percent level, consistent with a strong degree of substitutabil‐ ity between oil and coal or natural gas—notably coal whose price elasticity is four times  as high as that of natural gas (‐0.63 versus ‐0.15).  — 13 —  The strong substitutability that we find between oil and coal is unsurprising given  the trend toward replacement of oil by coal for electricity generation in the early years of  the sample. While in recent years natural gas has increasingly been replacing coal in elec‐ tricity generation, the duration of this development is much shorter (and applicable to a  smaller number of countries), and so we may have too few observations for this trend to  be reflected in our results.  In the case of aluminum, by far the most important metal by volume of consump‐ tion,  only  zinc  shows  a  (marginal)  cross‐price  effect.  The  sign,  however,  is  negative,  which potentially implies that aluminum and zinc may be complements.8 For copper de‐ mand,  the  price  of  aluminum  is  highly  significant,  with  a  negative  sign  and  the  same  magnitude  as  the  own‐price  effect,  implying  a  high  degree  of  substitutability  between  aluminum  and  copper.9  There  is  some  degree  of  substitutability  between  copper  and  nickel (as well as potentially complementarity with tin, consistent with their joint use in  alloys). Lead shows no signs of substitutability or complementarity with any other metal.  In the case of nickel, when lead or tin are included in the demand equation, their respec‐ tive prices are negative and highly significant, but the own price become insignificant, a  result similar to that for natural gas. Tin turns out to be a close substitute with aluminum,  as  expected  (see  discussion  in  Appendix  A).  Interestingly,  the  tin  model  improves  con‐ siderably when it includes the price of aluminum (as was the case with coal). Tin appears  to  be  substitutable  with  nickel  as  well  (and  potentially  a  complement  with  copper  and  lead). Lastly, zinc appears to be a complement with copper.  To  summarize,  the  performance  of  most  commodity‐specific  demand  equations  improves when cross‐price effects are taken into consideration. Specifically, three results  emerge  from  the  cross‐price  analysis.  First,  there  is  a  high  degree  of  substitutability  for  several  commodity  pairs,  including  oil–coal,  aluminum–copper,  and  aluminum–tin.  These commodities are also the most important ones in terms of volume of consumption.  Second,  there  is  complementarity  between  a  few  of  the  metals,  consistent  with  patterns  8  The  methodology  used  here is  not designed  to explicitly  test for  complementarity,  which  is why  we are  cautious in  over‐interpreting  this result.  A  more  formal  examination  of  complementarity  would  require a  different approach such as estimating demand functions in the context of flexible functional forms (Deaton  and Muellbauer 1980; Chambers 1988).  9 The asymmetry between aluminum and copper (aluminum influences copper but not vice versa) is likely  due  to  the  greater  volume  of  aluminum  consumption,  and  its  greater  number  of  uses.  Aluminum  can  re‐ place copper in industries such as electricity, but copper is less able to replace aluminum in many uses e.g.  in construction.  — 14 —  of  use  for  some  metals,  such  as  in  alloys.  Third,  in  several  cases,  especially  coal  and  tin,  the results of the model improve considerably when cross‐prices are included.  As  a  final  extension  and  check,  the  control  variables  were  included  in  the  com‐ modity‐specific demand equations. A key result emerging from this extension is that un‐ like  those  from  the  aggregate  equations,  the  results  for  individual  commodities  are  sen‐ sitive  to  the  inclusion  of  control  variables.  Detailed  parameter  estimates  are  reported  in  Appendix E (Tables E1‐E9). Even in the cases of oil and copper (two of the four equations  that performed well in the base specification), the inclusion of population density or trend  in the former, and the inclusion of urbanization in the latter, weakens the performance of  the model. This implies that estimating the demand functions for group aggregates may  capture substitutabilities and complementarities that are not accounted for by simply in‐ cluding cross prices.  5. Conclusions  This  paper  has  examined  the  relationship  between  commodity  demand  and  per  capita  income  level  for  energy  and  metal  commodities  both  at  the  aggregate  and  commodity‐ specific levels. Three energy commodities (oil, coal, and natural gas) and six metals (alu‐ minum, copper, lead, nickel, tin, and zinc) were featured in the analysis. These commod‐ ities  account  for  more  than  85  percent  of  global  energy  consumption  and  for  nearly  all  base  metal  use  as  measured  by  volume.  The  analysis  was  based  on  an  autoregressive  distributed lag model  utilizing annual data for 1965‐2018 for up to 63 countries.  Several findings emerged. First, the estimation of demand equations for individual  commodities  gave  highly  heterogeneous  results,  consistent  with  most  of  the  literature;  only four of the nine commodities showed significant results consistent with theory (i.e.  that  demand  increases  as  income  rises  and  prices  decline)  and  a  priori  expectations  (i.e.  that demand increases at a decelerating pace). Second, the group aggregates gave results  that  are  consistent  with  theory  and  a  priori  expectations,  i.e.,  income  elasticities  are  in‐ versely proportional to income levels. Elasticities for both energy  and metals were close  to unitary at the median income level, but close to 2 for low‐income countries and as little  as 0.2 for advanced economies. Third, the inclusion of cross‐price effects confirmed sub‐ stitutability  for  several  commodities  (and,  for  some  metals,  complementarity),  which  is  consistent with the superior performance of the aggregate estimates compared to the in‐ dividual  ones.  Fourth,  the  size  of  the  elasticities  at  current  median  income  levels  (based  on the sample) is close to unity for both commodity groups and around 0.2 for advanced  economies, implying the plateau stage is reached at a very slow pace.  — 15 —  Two of the paper’s findings are relevant from a policy perspective. First, inter‐com‐ modity  substitution—a  result  of  technological  developments  and  innovation—suggests  that scarcity in one resource that results in higher prices either boosts new investment in  the  exploration  and  production  of  that  resource,  or  it  encourages  the  use  of  substitutes.  In  other  words,  scarcity  stimulates  technological  advancements  that  lead  to  “new”  sub‐ stitution  of  commodities,  as  postulated  by  the  induced  innovation  hypothesis  (Hicks  1932).  Second, given expected trends in population and income growth, commodity con‐ sumption is likely to continue to grow for several decades before it plateaus. For example,  the  world’s  population  is  expected  to  reach  9.8  billion  by  2050  (from  its  current  level  of  7.6 billion), according to United Nations projections. Almost all of the population growth  will  take  place  in  EMDEs,  especially  in low‐income  regions such  as  Sub‐Saharan  Africa,  which currently have very low levels of commodity consumption. Furthermore, income  growth is projected to continue, especially in EMDSs, albeit at a slower pace compared to  the past two decades. On the other hand, as China continues to develop, its elasticity for  metals will soon fall below one, suggesting a slowdown in growth in its demand for com‐ modities—a major change in the pattern of global demand over the past 20 years. As such,  commodity  demand  is  likely  to  continue  to  grow,  but  potentially  at  a  slower  pace  than  seen over the past 20 years.  If history is any guide, the expected growth in demand is likely to be met by com‐ mensurate production increases as technology advancements will induce innovation and  substitution (Schwerhoff and Stuermer 2019). Such increase of production and consump‐ tion  of  commodities  however,  gives  rise  to  an  important  policy  question.  Can  resources  be  produced  and  consumed  in  an  environmentally  sustainable  manner  in  view  of  their  environmental externalities, both at the local and global level? Local externalities are typ‐ ically  easier  to  address  since  they  frequently  require  policy  actions  by  a  single  policy‐ maker  (such  as  a  national  government),  although  they  can  still  prove  controversial  and  be politically difficult to implement. For example, China has implemented a range of pol‐ icies  to  improve  air  pollution  in  cities,  including  restrictions  on  metal  smelting  (as  dis‐ cussed  in  the  metals  section  of  this  report).  Similarly,  many  countries  implement  recy‐ cling policies to reduce the amount of waste going to landfills. For regional or global ex‐ ternalities,  however,  such  as  increased  CO2,  ocean  plastic  waste,  or  water  pollution,  re‐ gional or global policy actions are required. Because externalities extend beyond country  boundaries,  a  key  policy  concern  should  be  how  to  guarantee  that  the  production  and  consumption  of commodities is  environmentally  sustainable, rather  than ensuring  com‐ modity production meets growing demand.  — 16 —  There  are  a  number  of  ways  in  which  this  research  could  be  extended.  First,  ex‐ panding  coverage  by  including  agricultural  (especially  food)  commodities  or  other  in‐ dustrial commodities (such as cement and sand) would test whether Engel’s Law indeed  applies  to  all  types  of  commodities,  albeit  at  different  turning  points.  Second,  seeking  a  deeper  understanding of how much  of  China’s  commodity  consumption  has been asso‐ ciated with its domestic economy, and how much with export‐driven demand. That line  of  enquiry  could  contribute  to  a  third  extension,  which  would  consider  whether  other  EMDEs (either individually, such as India, whose population is similar to China’s, or as  a  group, such as  Sub‐Saharan  Africa,  which  is  expected  to  experience the  highest  popu‐ lation and urbanization growth during the next three decades) might mimic China’s con‐ sumption  patterns  in  future.  Lastly,  estimating  an  aggregate  commodity  demand  that  includes  the  aggregates  considered  here  and  (potentially)  agriculture,  could  shed  more  light on the nature of substitution across commodity groups.  — 17 —  Table 1: Parameter estimates for individual commodities    ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ ENERGY ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ METALS ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Coal  N. Gas  Oil  Aluminum  Copper  Lead  Nickel  Tin  Zinc  Parameter estimates                  ‐0.87   1.49*   1.81***   3.98***   3.67***   1.40*   1.88*   0.72   2.89***    (0.64)  (0.80)  (0.37)  (0.39)  (0.67)  (0.76)  (1.03)  (0.79)  (0.24)   0.08**  ‐0.04  ‐0.07***  ‐0.17***  ‐0.18***  ‐0.07*  ‐0.07  ‐0.04  ‐0.14***    (0.03)  (0.04)  (0.02)  (0.02)  (0.03)  (0.04)  (0.05)  (0.04)  (0.01)   0.01  ‐0.20***  ‐0.41***  ‐0.21***  ‐0.27***  ‐0.07*  ‐0.11***   0.00  ‐0.22***    (0.06)  (0.02)  (0.03)  (0.03)  (0.04)  (0.03)  (0.04)  (0.02)  (0.03)  ‐0.09***  ‐0.16***  ‐0.07***  ‐0.26***  ‐0.13***  ‐0.18***  ‐0.30***  ‐0.21***  ‐0.25***    (0.02)  (0.02)  (0.01)  (0.03)  (0.02)  (0.02)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  Key statistics                  Hausman test  4.81  3.21  4.15  2.40  1.25  2.12  2.28  2.21  10.35  p‐value  0.19  0.36  0.25  0.49  0.74  0.55  0.52  0.55  0.02  Log‐likelihood  1,930  1,917  5,195  964  472  516  ‐140  ‐204  844  Observations  2,898  2,779  3,235  2,525  2,300  2,355  1,555  2,165  2,637  Countries  57  60  63  52  49  52  36  49  55  Notes:  The  dependent  variable  is  the  logarithm  of  consumption  of  the  respective  commodity.  Three  (***),  two  (**),  and  one  (*)  asterisks  denote  significance of parameter estimates at 1, 5, and 10 percent level, respectively. Standard errors in parentheses. “―” indicates that the corresponding  variable was not included in the model.    — 18 —  Table 2: Parameter estimates for aggregate energy    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  Parameter estimates         3.47***   2.84***   3.83***   3.96***   2.84***   3.50***    (0.23)  (0.22)  (0.18)  (0.27)  (0.20)  (0.21)  ‐0.15***  ‐0.12***  ‐0.17***  ‐0.16***  ‐0.09***  ‐0.14***    (0.02)  (0.02)  (0.01)  (0.01)  (0.01)  (0.01)  ‐0.17***  ‐0.16***  ‐0.15***  ‐0.10***  ‐0.12***    ―  (0.02)  (0.01)  (0.01)  (0.01)  (0.01)   0.19***  Inv. share ―  ―  ―  ―  ―  (0.04)   0.32***  Urbanization ―  ―  ―  ―  ―  (0.01)  ‐0.28***  Pop. density ―  ―  ―  ―  ―  (0.07)  ‐0.01***  Trend ―  ―  ―  ―  ―  (0.00)  ‐0.15***  Nom. price ―  ―  ―  ―  ―  (0.01)  ‐0.06***  RER ―  ―  ―  ―  ―  (0.01)  ‐0.08***  ‐0.09***  ‐0.11***  ‐0.12***  ‐0.10***  ‐0.09***    (0.01)  (0.01)  (0.01)  (0.01)  (0.01)  (0.01)  Key statistics            Hausman test  13.44  20.10  14.76  11.45  20.04  43.83  p‐value  0.00  0.00  0.01  0.02  0.00  0.00  Log‐likelihood  6,086  6,043  6,087  5,798  6,105  6,093  Observations  3,235  3,170  3,183  2,940  3,235  3,235  Countries  63  63  62  63  63  63  Notes: The dependent variable is the logarithm of aggregate energy consumption. Three (***), two (**), and  one (*) asterisks denote significance of parameter estimates at 1, 5, and 10 percent level, respectively. Stand‐ ard errors in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.      — 19 —  Table 3: Parameter estimates for aggregate metals    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  Parameter estimates         5.01***   5.24***   4.78***   2.45***   4.96***   4.42***    (0.30)  (0.29)  (0.33)  (0.57)  (0.32)  (0.32)  ‐0.22***  ‐0.24***  ‐0.22***  ‐0.09***  ‐0.22***  ‐0.18***    (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.03)  (0.02)  (0.02)  ‐0.26***  ‐0.28***  ‐0.25***  ‐0.12***  ‐0.27***    ―  (0.03)  (0.03)  (0.04)  (0.03)  (0.03)  ‐0.14**  Inv. share ―  ―  ―  ―  ―  (0.07)   0.39**  Urbanization ―  ―  ―  ―  ―  (0.18)  ‐0.24**  Pop. density ―  ―  ―  ―  ―  (0.14)  0.00  Trend ―  ―  ―  ―  ―  (0.00)  ‐0.18***  Nom. price ―  ―  ―  ―  ―  (0.04)   0.01**  RER ―  ―  ―  ―  ―  (0.00)  ‐0.19***  ‐0.20***  ‐0.21***  ‐0.29***  ‐0.19***  ‐0.19***    (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  Key statistics            Hausman test  2.26  6.98  5.06  0.88  7.07  4.96  p‐value  0.52  0.14  0.28  0.93  0.13  0.29  Log‐likelihood  1,853  1,880  1,835  1,857  1,853  1,887  Observations  2,165  2,137  2,113  2,001  2,165  2,165  Countries  43  43  42  43  43  43  Notes: The dependent variable is the logarithm of aggregate metal consumption. Three (***), two (**), and  one (*) asterisks denote significance of parameter estimates at 1, 5, and 10 percent level, respectively. Stand‐ ard errors in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.      — 20 —  Figure 1: Commodity price indices  Index,  constant US$ (2010 = 100) 140 120 100 80 60 Metals 40 20 Energy 0 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 Source: World Bank         Figure 2: Commodity consumption per unit of GDP  Index, 1965 = 100 120  Metals, world  Energy, world  Metals, world ex. China  Energy, world ex. China 110 100 90 80 70 60 50 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 Source: BP Statistical  Review, World Bureau of Metal Statistics,  and World Bank.   — 21 —  Figure 3: Income elasticity estimates at various income levels  Elasticity 3.0 Metals Energy China  China  U.S.  U.S.  (1997) (2017) (1997) (2017) 2.0 1.0 0.0 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 40,000 45,000 50,000 55,000 US$ per capita Source: Authors’ calculations based on model’s parameter estimates. Notes: The vertical lines denote the level of per capita income of the respective  countries and years. Diamonds mark  elasticities  at $ 9,900 per capita income (sample median).          Figure 4: Income elasticity estimates for various countries for 1997 and 2017  Elasticity  2.50  2.00  1.50  1.00  0.50  ‐ India China Turkey Korea U.S. Japan India China Turkey Korea U.S. Japan Energy  Metals Source: Authors’ calculations based on model’s parameter estimates. Notes: The upper and lower ends of the bars denote elasticity  estimates  for 1997 and 2017, respectively.       — 22 —  Figure 5: Energy income elasticity estimates using controls and robustness checks  Elasticity 1.6 1.2 0.8 0.4 0.0 specification Ex‐US Trend 1965‐97 Ex‐G7 Urbanization Population Price/RER Investment All controls 1998‐2017 Ex‐LIC AIC All energy Ex‐China density share Base Controls Robustness checks Source: Authors’ calculations based on model’s parameter estimates. Notes: Diamonds denote elasticities  at $ 9,900 per capita income (sample  median). The lower and upper ends  denote elasticities  at $ 28,000 and $ 9,900 per capita income, respectively.  Definitions of Controls and Robustness  checks can be found in Table C1 (Appendix C).         Figure 6: Metals income elasticity estimates using controls and robustness checks  Elasticity 1.6 1.2 0.8 0.4 0.0 Population Ex‐US Trend Price/RER 1965‐97 1998‐2017 Ex‐G7 Urbanization specification All controls AIC Investment Ex‐LIC Weighted Limited Ex‐China density share Base Controls Robustness checks Source: Authors’ calculations based on model’s parameter estimates. Notes: Diamonds denote elasticities  at $ 9,900 per capita income (sample  median). The lower and upper ends  denote elasticities  at $ 28,000 and $ 9,900 per capita income, respectively.  Definitions of Controls and Robustness  checks can be found in Table C2 (Appendix C).       — 23 —  References  Adeyemi,  I.O.,  and  L.C.  Hunt.  2007.  “Modelling  OECD  Industrial  Energy  Demand:  Asymmetric Price Responses and Energy‐Saving Technical Change.” Energy Econom‐ ics 29: 693‐709.  Akiyama T., J. Baffes, D.F. Larson, and P. Varangis. 2003. “Commodity Market Reform in  Africa: Some Recent Experience.” Economic Systems 27(1): 83‐115.  AMIS,  Agricultural  Market  Information  System.  2011.  Enhancing  Market  Transparency.  AMIS Secretariat, Rome.  Apergis, N., and J. Payne. 2009. “Energy Consumption and Economic Growth in Central  America:  Evidence  from  a  Panel  Cointegration  and  Error  Correction  Model.”  Energy  Economics 31(2): 211‐216.  Bates, R. 1981. Markets and States in Tropical Africa: The Political Basis of Agricultural Policies.  University of California Press, Berkeley, CA.  Baffes, J. and X. Etienne. 2016. “Analyzing Food Price Trends in the Context of Engelʹs Law  and the Prebisch‐Singer Hypothesis.” Oxford Economics Papers 68: 688‐713.  Baffes, J., A. Kabundi, P. Nagle, and F. Ohnsorge. 2018. “The Role of Major Emerging Mar‐ kets  in  Global  Commodity  Consumption.”  Policy  Research  Working  Paper  8495,  World Bank, Washington, DC.  Baffes, J., M.A. Kose, F. Ohnsorge, and M. Stocker. 2015. “The Great Plunge in Oil Prices:  Causes, Consequences, and Policy Responses.” Policy  Research Note 1, World Bank,  Washington, DC.  Baffes,  J.,  and  T.  Haniotis.  2010.  “Placing  the  2006/08  Commodity  Price  Boom  into  Per‐ spective.”  In  Food  Prices  and  Rural  Poverty,  ed.  M.A.  Aksoy  and  B.M.  Hoekman.  The  World Bank, Washington, DC.  Baffes, J. and G. Gohou 2006. “Do Cotton Prices follow Polyester Prices?” In Agricultural  Commodity  Markets  and  Trade:  New  Approaches  to  Analyzing  Market  Structure  and  Insta‐ bility, ed. Alexander Sarris and David Hallam. Food and Agriculture Organization of  the United Nations, Rome and Edward Elgar, Cheltenham, UK.  Bailliu, J. D. Bilgin, K. Mo, K. Niquidet, and B. Sawatzky. 2019. “Global Commodity Mar‐ kets and Rebalancing in China: The Case of Copper.” Staff Discussion paper, 2019‐03,  Bank of Canada.  Balassa, B. 1982. “Development Strategies in Semi‐Industrial Economies.” World Bank,  Washington, DC.   British Petroleum. 2018. BP Statistical Review of World Energy 2018. London: British Petro‐ leum Company.  Brown.  L.  1995.  Who  will  Feed  China?  Wake‐Up  Call  for  a  Small  Planet.  W.  W.  Norton  &  Company. New York.  — 24 —  Burke, P., and Z. Csereklyei. 2016. “Understanding the Energy‐GDP Elasticity: A Sectoral  Approach.” Energy Economics 58 (8): 199‐210.  Baumeister,  C.,  and  G.  Peersman.  2013.  “The  Role  of  Time‐Varying  Price  Elasticities  in  Accounting for Volatility Changes in the Crude Oil Market.” Journal of Applied Econo‐ metrics 28(7): 1087‐1109.  Baumeister,  C.,  and  J.  Hamilton.  2019.  “Structural  Interpretation  of  Vector  Autoregres‐ sions  with  Incomplete  Identification:  Revisiting  the  Role  of  Oil  Supply  and  Demand  Shocks.” American Economic Review 109(5): 1873‐1910.  Campbell,  C.J.,  and  J.  H.  Laherrère.  1988.  “The  End  of  Cheap  Oil.”  Scientific  American  March: 78‐84.  Canas, A., P. Ferrão, and P. Conceico. 2003. A New Environmental Kuznets Curve? Rela‐ tionship between Direct Material Input and Income per Capita: Evidence from Indus‐ trialized Countries.” Ecological Economics 46(2): 217‐229.  Chan,  H.L.,  and  S.K.  Lee.  1997.  “Modelling  and  Forecasting  the  Demand  for  Coal  in  China.” Energy Economics 19: 271‐287.  Chambers, R.G. 1988. Applied Production Analysis: A Dual Approach. Cambridge University  Press, New York.  Chandrasekhar, S. 1989. “Cartel in a Can: The Financial Collapse of the International Tin  Council.” Northwestern Journal of International Law and Business 10(2): 308‐332.  Charfeddine,  L.,  and  K.  Barkat.  2020.  “Short‐  and  Long‐run  Asymmetric  Effect  of  Oil  Prices and Oil and Gs Revenues on the Real GDP and Economic Diversification in Oil‐ dependent  Economy.”  Energy  Economics,  https://www.sciencedirect.com/science/arti- cle/pii/S0140988320300190   Christensen, B.V.  2016. “Challenges of  Low  Commodity  Prices  in  Africa.”  BIS  Paper  no.  87. Bank of International Settlements, Basel, Switzerland.  Clark, C. 1940. The Conditions of Economic Progress. Macmillan, London.  Cleveland,  C.J.,  and  M.  Ruth.  1998.  “Indicators  of  Dematerialization  and  the  Materials  Intensity of Use.” Journal of Industrial Ecology 2(3): 15‐50.  Considine,  T.J.  1987.  “Understanding  Trends  in  Metals  Demand.”  Materials  and  Society  11(3): 349‐370.  Cooper,  R.N.,  and  R.Z.  Lawrence.  1975.  “The  1972‐75  Commodity  Boom.”  Brookings  Pa‐ pers on Economic Activity 3: 671‐723.  Costantini,  V.,  and  C.  Martini.  2010.  “The  Causality  Between  Energy  Consumption  and  Economic  Growth:  A  Multi‐Sectoral  Analysis  Using  Non‐stationary  Cointegrated  Panel Data.” Energy Economics 32 (3): 591‐603.  Crompton, P. 2015. “Explaining Variation in Steel Consumption in the OECD.” Resources  Policy 45: 239‐246.  Crowson, P. 2017. “Intensity of Use Reexamined.” Mineral Economics 31 (1‐2): 61‐70.  — 25 —  Csereklyei,  Z.,  and  D.  Stern.  2015.  “Global  Energy  Use:  Decoupling  or  Convergence?”  Energy Economics 51(September): 633‐641.  Cuddington, J., and D. Jerrett. 2008. “Super Cycles in Real Metal Prices?” IMF Staff Papers  55 (4): 541‐565.  Dahl, C. 2012. ʺMeasuring Global Gasoline and Diesel Price and Income Elasticities.ʺ En‐ ergy Policy 41 (February): 2‐13.  Dahl, C., and C. Roman. 2004. Energy Demand Elasticities—Fact or Fiction: A Survey Update.  Golden, CO, Colorado School of Mines, Division of Economics and Business.  Dale S. and B. Fattouh. 2018. “Peak Oil Demand and Long Run Oil Prices.” Energy Insight  25. The Oxford Institute for Energy Studies.  Deaton, A., and J. Muellbauer. 1980. Economics and Consumer Behavior. Cambridge Univer‐ sity Press, Cambridge.  Djukanovic, G. 2016. “Copper vs. Aluminum—Substitution Slows but Continues.” Alumi‐ num Insider, https://aluminiuminsider.com/copper‐vs‐aluminium‐substitution‐slows‐ but‐continues/ accessed January 9, 2020.  Drollas,  L.P.  1984.  “The  demand  for  Gasoline:  Further  Evidence.”  Energy  Economics  6(1):  71‐82.  Eggert, R.G. 1990. “The Passenger Car Industry.” In World Metal Demand: Trends and Pro‐ spects, ed. J. E. Tilton. Resources for the Future Press, New York.  IEA (International Energy Agency). 1979. Principles for IEA Action on Coal: Decision on Pro‐ cedures for Review of IEA Countriesʹ Coal Policies. Press Release, Paris, France.  EIA,  U.S.  Energy  Information  Administration.  2016.  Carbon  Dioxide  Emissions  Coefficients.  Washington, DC, Energy Information Administration.  Engel, E. 1857 “Die productions‐ und consumtionsverhaltnisse des königreichs sachsen”,  Zeitschrift  des  Statistischen  Bureaus  des  Königlich‐Sächsischen  Ministerium  des  In‐ neren, 8/9, 1–54 [“The production and consumption relations of the Kingdom of Sax‐ ony”, Journal of the Statistical Office of the Royal Saxon Ministry of the Interior].  Erdogdu, E. 2010. “Natural Gas Demand in Turkey.” Applied Energy 87(1): 211‐219.  Erten, B., and J.A. Ocampo. 2013. ʺSuper Cycles of Commodity Prices Since the Mid‐Nine‐ teenth Century.ʺ World Development 44(C): 14‐30.  Evans  M.  and  A.C.  Lewis.  2005.  “Dynamics  Metal  Demand  Model.”  Resources  Policy  30:  55‐69.  Fernandez, V. 2018a. “Price and Income Elasticity of Demand for Mineral Commodities.”  Resources Policy 59: 160–183.  Fernandez,  V.  2018b.  “Mineral  Commodity  Consumption  and  Intensity  of  Use  Re‐as‐ sessed.” International Review of Financial Analysis 59 (10): 10‐16.  Focacci,  A.  2005.  “Empirical  Relationship  between  Total  Consumption‐GDP  Ratio  and  Per Capital Income for Different Metals of a Series of Industrial Nations.” International  — 26 —  Journal of Environmental and Technology and Management 5(4): 347‐377.  Fouquet,  R.  2014.  “Long‐run  Demand  for  Energy  Services:  Income  and  Price  Elasticities  over Two‐Hundred Years.” Review of Environmental Economics and Policy 8(2): 186‐207.  Friedman, M. 1954. “The Reduction of Fluctuations in the Incomes of Primary Producers:  A Critical Comment.” Economic Journal 64: 698–703.  Gately, D., and H.G. Huntington. 2002. “The Asymmetric Effects of Changes in Price and  Income on Energy and Oil Demand.” The Energy Journal 23(1): 19‐55.  Gately, D., and S. Streifel. 1997. “The Demand for Oil Products in Developing Countries.”  Discussion Paper 359. The World Bank, Washington, DC.  Gilbert,  C.L.  1996.  “International  Commodity  Agreements:  An  Obituary  Notice.”  World  Development 24(1): 10‐19.  Goeller, H.E. and A.M. Weinberg. 1978. “The Age of Substitutability.” American Economic  Review 68(8): 1‐11.  Guzmán, J.I., T. Nashiyama, and J.E. Tilton. 2005. “Trends in the Intensity of Copper Use  in Japan since 1960.” Resources Policy 30: 21‐27.  Halvorsen,  R.  1997.  “Substitution  in  U.S.  Manufacturing.”  The  Review  of  Economics  and  Statistics, 59(4): 381‐388.  Hamilton,  J.  2009.  “Understanding  Crude  Oil  Prices.”   The  Energy  Journal,  International  Association for Energy Economics, 30 (2): 179‐206.  Hanlon,  W.W.  2015.  “Necessity  is the  Mother  of  Invention: Input  Supplies  and  Directed  Technical Change.” Econometrica 83(1): 67‐100.  Hayami, Y., and V.W. Ruttan. 1970. “Factor Prices and Technical Change in Agricultural  Development: The United States and Japan.” Journal of Political Economy 78(5): 1115‐ 1141.  Heap, A. 2005. “China—The Engine of a Commodities Super Cycle.” Citigroup Smith Bar‐ ney, New York.  Herman, R., S.A. Ardekani, and J.H. Ausubel. 1990. “Dematerialization.” Technological Fore‐ casting and Social Change 38 (4), 333‐347.  Hicks, J.R. 1932. The Theory of Wages. New York, Macmillan.  Hubbert,  M.K.  1962.  “Energy  Resources.”  A  Report  to  the  Committee  on  Natural  Re‐ sources of the National Academy of Sciences‐National Research Council. Washington  DC.  Humphreys,  D.  1987.  “Perspectives  of  Intensity  of  Use.”  Materials  and  Society  11(3):  333‐ 347.  Huntington,  H.,  J.  Barrios,  and  V.  Arora.  2017.  “Review  of  Key  International  Demand  Elasticities  for  Major  Industrializing  Economies.”  U.S.  Energy  Information  Admin‐ istration Working Paper, Washington, DC.  — 27 —  IMF (International Monetary Fund). 2011. “Oil Scarcity, Growth, and Global Imbalances.”  World Economic Outlook. International Monetary Fund. Washington DC.  Jakob,  M.,  M.  Haller,  and  R.  Marschinski.  2012.  “Will  History  Repeat  Itself?  Economic  Convergence  and  Convergence  in  Energy  Use  Patterns.”  Energy  Economics  34(1):  95– 104.  Jaunky,  V.C.  2012.  “Is  there  a  Material  Kuznets  Curve  for  Aluminium?  Evidence  from  Rich Countries?” Resources Policy 37: 296‐307.  Johnson, D.G. 1947. Forward Prices for Agriculture. University of Chicago Press, Chicago.  Johnston,  B.,  and  J.  Mellor.  1961.  “The  Role  of  Agriculture  in  Economic  Development.”  American Economic Review 51: 566–93.  Kamerschen,  D.R.,  and  D.V.  Porter.  2004.  “The  Demand  for  Residential,  Industrial,  and  Total Electricity, 1973‐1998.” Energy Economics 26: 87‐100.  Kerschner, C., C. Prell, K. Feng, and K. Hubacek. 2013. “Economic Vulnerability to Peak  Oil.” Global Environmental Change 23: 1424‐1433.  Kovarik,  B.  2013.  “Biofuels  in  History.”  In  Biofuels  Crops:  Production,  Physiology,  and  Ge‐ netics, ed. B.P. Singh. CABI Publishing.  Kilian, L., 2009. “Not All Oil Price Shocks Are Alike: Disentangling Demand and Supply  Shocks in the Crude Oil Market.” American Economic Review 99 (3): 1053–1069.  Kindleberger,  C.P.  1943.  “Planning  for  Foreign  Investment.”  American  Economic  Review  33:  347‐354.  Krichene, N. 2002. “World Crude Oil and Natural Gas: A Demand and Supply Model.” En‐ ergy Economics 24(6): 557‐576.  Krueger, A.  O.,  M.  Schiff  and A.  Valdès.  1992.  The  Political  Economy  of  Agricultural  Pricing  Policy. Johns Hopkins University Press, Baltimore, MD.  Krugman, P. 2008, April 7. “Grains Gone Wild.” Op‐ed, New York Times.  Kuznets, S. 1971. Economic Growth of Nations: Total Output and Production Structure. Harvard  University Press. Cambridge, MA.  Lahoni, P.R., and J.E. Tilton. 1993. “A Cross‐Section Analysis of Metal Intensity of Use in  the Less‐Developed Countries.” Resources Policy 19(3): 145‐154.  Lal, D. 1985. The Poverty of Development Economics. Harvard University Press, Boston, MA.  Larson, E.D., M.H. Ross, and R.H. Williams. 1986. “Beyond the Era of Materials.” Scientific  America 254(6): 34‐41.  Lundgren,  L.‐G.  “Bulk  Trade  and  Maritime  Transport  Costs:  The  Evolution  of  Global  Markets.” Resources Policy 22(1/2): 5‐32.  Lutz, C. U. Lehr, K.S. Wiebe. 2012. “Economic Effects of Peak Oil.” Energy  Policy 48:829‐ 843.  Malenbaum,  W.  1978.  Demand  for  Raw  Materials  in  1985  and  2000.  New  York:  McGraw  — 28 —  Hill.  Meadows,  D.H.,  D.L.  Meadows,  J.  Randers,  and  W.W.  Behrens  III.  1972.  The  Limits  to  Growth: A Report for the Club of Rome’s Project on the Predicament of Mankind. New York:  Universe Books.  Nappi,  C.  1990.  “The  Food  and  Beverage  Container  Industries:  Change  and  Diversity.”  In  World  Metal  Demand:  Trends  and  Prospects,  ed.  J.  E.  Tilton.  Resources  for  the  Future  Press, New York.  Newell, R.G., A.B. Jaffe, and R.N Stavins. 1999. “The Induced Innovation Hypothesis and  Energy‐Saving Technical Change.” Quarterly Journal of Economics 114(3): 941‐974.  Olmstead, A.L., and P. Rhode. 1993. “Induced Innovation in American Agriculture.” Jour‐ nal of Political Economy 101(1): 100‐118.  Pei,  F.,  and  J.  E.  Tilton.  1999.  “Consumer  Preferences,  Technological  Change,  and  the  Short‐Run Income Elasticity of Metal Demand.” Resources Policy 25: 87‐109.  Pesaran,  M.H.  and  R.  Smith.  1995.  “Estimating  Long‐Run  Relationships  from  Dynamic  Heterogeneous panels.” Journal of Econometrics 68: 79–113.  Pesaran, M.H. 1997. “The Role of Economic Theory in Modelling the Long Run.” Economic  Journal 107(440): 178–191.  Pesaran,  M.H.,  Y.  Shin.1999.  “An  autoregressive  distributed‐lag  modelling  approach  to  cointegration  analysis.”  In  Econometrics  and  Economic  Theory  in  the  20th  Century:  The  Ragnar  Frisch  Centennial  Symposium  (Econometric  Society  Monographs,  pp.  371‐413),  ed.  S. Strøm. Cambridge University Press, Cambridge.  Pesaran, M.H., Y. Shin, and R. Smith. 1999. “Pooled Mean Group Estimation of Dynamic  Heterogeneous Panels.” Journal of the American Statistical Association 294(446): 621‐634.  Pindyck,  R.  S.  1979.  “Interfuel  Substitution  and  the  Industrial  Demand  for  Energy:  An  International Comparison.” The Review of Economics and Statistics, 61(2): 169‐179.  Prais, S.J., and H. S. Houthakker. 1955. The Analysis of Family Budgets. Cambridge Univer‐ sity Press, Cambridge.  Prebisch  R.  1950.  The  Economic  Development  of  Latin  America  and  its  Principal  Problems,  United Nations, New York.  Radetzki, M. 2006. “The Anatomy of three Commodity Booms.” Resources Policy 31(1): 56‐ 64.  Radetzki,  M.,  R.  Eggert,  G.  Lagos,  M.  Lima,  and  J.E.  Tilton.  2008.  “The  Boom  in  Mineral  Markets: How Long Might It Last?” Resources Policy 33(3): 125‐128.  Radetzki,  M.,  and  J.E.  Tilton.  1990.  “Conceptual  and  Methodological  Issues.”  In  World  Metal  Demand:  Trends  and  Prospects,  ed.  J.E.  Tilton.  Resources  for  the  Future  Press,  Washington, DC.  Renner,  S.,  and F. W.  Wellmer. 2019.  “Volatility  Drivers  on  the Metal  Market and  Expo‐ sure of Producing Countries.” Mineral Economics, https://doi.org/10.1007/s13563‐019‐ — 29 —  00200‐8   Roberts, M.C. 1996. “Metals Use and the World Economy.” Resources Policy 22(3): 183‐196.  Rogers, J. 2004. Hot Commodities: How Can Anyone Invest Profitably in the World’s Best Market.  Random House, Inc. New York.  Rogich. D.G. 1996. “Metal Use, Economic Growth, and the Environment.” Non‐renewable  Resources 5: 197‐210.  Schwerhoff, G., and M. Stuermer. 2019. “Non‐Renewable Resources, Extraction technol‐ ogy, and Endogenous Growth.” Mimeo, Federal Reserve Bank Dallas, Dallas, TX.  Shealy,  M.,  and  J.P.  Dorian.  2010.  “Growing  Chinese  Coal  Use:  Dramatic  Resource  and  Environmental Implications.” Energy Policy 38(5): 2116‐2122.  Singer,  H.W.  1950.  “The  Distribution  of  Gains  between  Investing  and  Borrowing  Coun‐ tries.” American Economic Review 40, 473–85.  Stigler G. J. 1954. “The Early History of Empirical Studies on Consumer Behavior.” Journal  of Political Economy 62: 95–113.  Stuermer, M. 2017. “Industrialization and the Demand for Mineral Commodities.” Journal  of International Money and Finance 76(September): 16‐27.  Sydenstricker, E., and W.I. King. 1921. “The Measurement of the Relative Economic Sta‐ tus of Families.” Quarterly Publication of the American Statistical Association 17: 842‐857.  Tilton, J. 1990. World Metal Demand: Trends and Prospects. Resources for the Future Press,  Washington, DC.  Tilton, J. 1991. “Material Substitution: The Role of New Technology.” In Diffusion of New  Technologies  and  Social  Behavior,  pp.  383‐406,  ed.  N.  Nakiċenoviċ  and  A.  Grübler.  Springer‐Verlag, Berlin.  Tilton, J., and J.I. Guzmán. 2016. Mineral Economics and Policy. RFF Press, New York.  Wellmer, F.W., 2012. “Sustainable Development and Mineral Resources.” Geosciences 15:  8‐15.  Wolf, M. 2008, 27 April. “Food Crisis Is a Chance to Reform Global Agriculture.” Financial  Times.  World  Bank.  1986.  World  Development  Report:  Trade  and  Pricing  Policies  in  World  Agricul‐ ture. World Bank, Washington, DC.  World Bank.  2018. Commodity Markets Outlook:  The Changing  of  the  Guard—Shifts in Com‐ modity Demand. World Bank, Washington, DC.  Wårrel, L. 2014. “Trends and Developments in Long‐Term Steel Demand: The Intensity‐ of‐Use Hypothesis Revisited.” Resources Policy 39: 134‐143.      — 30 —  Appendix A  Commodity consumption and substitutability  The  relationship  between  commodity  consumption  and  income,  one  of  the  earliest  em‐ pirically‐verified relationships in economics, has been studied from two extreme perspec‐ tives: as a Malthusian process, whereby population and income growth eventually strain  resources,  with  catastrophic  consequences,  and  as  a  process  under  which  competitive  markets,  aided  by  innovation  and  substitution,  always  ensure  adequate  supplies  of  re‐ sources. This appendix summarizes the historical development of thinking about the re‐ lationship  between  commodity  consumption  and  income,  including  the  post‐2000  price  cycle,  and  then  elaborates  on  the  complex  nature  of  substitutability  in  commodity  con‐ sumption.  A1. Commodity consumption and resource constraints  The  commodity  consumption–income  relationship  goes  back  to  Engel  who,  in  the  mid‐ nineteenth  century,  observed  that  poorer  families  spend  a  larger  proportion  of  income  than their wealthier counterparts. In particular, Engel (1857, quoted in Stigler 1954, p. 98)  wrote that: “[t]he poorer a family, the greater the proportion of its total expenditure that  must be devoted to the provision of food” and concluded that “… the wealthier a nation,  the smaller the proportion of food to total expenditure.” This observation, which is con‐ sistent with less than unitary income elasticity, was later coined Engel’s Law.  Almost  a  century  later  Kindleberger  (1943)  conjectured  that,  as  a  direct  conse‐ quence of Engel’s Law, the terms‐of‐trade (ToT) of developing countries (typically com‐ modity exporting) relative to industrialized economies (generally commodity importing)  will  be  subjected  to  downward  pressures.  Therefore,  he  argued,  commodity‐dependent  countries should reduce their reliance on primary resources and, instead, embrace indus‐ trialization policies. Contrary to Engel’s Law, which pertained to food commodities only,  Kindleberger’s conjecture applied to all commodities (p. 349):  A  comparative  advantage  in  natural  silk,  nitrates,  or  rubber,  or  an  economy  founded  on  coal  and  steam  may  be  of  fleeting  profitability.  Inexorably,  too,  the  terms of trade move against agricultural and raw material countries as the worldʹs  standard of living increases (except in time of war) and as Engelʹs law of consump‐ tion operates. The elasticity of demand for wheat, cotton, sugar, coffee, and bana‐ nas is low with respect to income. If the agricultural and raw material countries of  the world want to share the increase in the world’s productivity, including that in  their own products, they must join the transfer of resources from agricultural, pas‐ toral pursuits, and mining to industry.”  — 31 —  The  declining  ToT  hypothesis  was  revisited  by  Prebisch  (1950)  and  Singer  (1950)  and later became the Prebisch‐Singer hypothesis (Baffes and Etienne 2016). Engel’s Law,  Kindleberger’s conjecture, and the Prebisch‐Singer hypothesis influenced the post‐WWII  development policy agenda in favor of the industrialization policies that many countries  pursued during the 1960s and 1970s (Balassa 1982).  A1.1. Challenges to the declining ToT hypothesis  The  declining  ToT  hypothesis  and  its  implications  were  subsequently  challenged  in  at  least  two  ways.  First,  from  a  policy  perspective,  several  authors  noted  that  commodity  sectors should not be treated differently from the rest of the economy (see Akiyama et al.  (2003) for a review of the literature). For example, Johnson (1947) argued that the agricul‐ tural sector should not be subjected to interventions. Friedman (1954) disputed the bene‐ fits for commodity producers of managing income variability. Johnston and Mellor (1961)  criticized  the  pro‐urban  policies  pursued  by  many  developing  countries.  Bates  (1981)  called  for  a  reconsideration  of  policies  on  commodity  markets  to  promote  economic  de‐ velopment  in rural communities. Lal (1985) criticized pricing policies and marketing ar‐ rangements 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  inter‐ ventions  in  agricultural  commodity  markets  (World  Bank  1986)  and  a  detailed  assess‐ ment  of  macroeconomic  and  sector‐specific  distortions  associated  with  policy  interven‐ tion in primary commodity sectors (Krueger et al. 1992).  The  second  challenge  came  from  a  resource‐availability  perspective  and  arose  mostly in response to the commodity price boom of the 1970s, which numerous scholars  believed  marked  the  start  of  an  era  of  resource  scarcity.  The  highlight  of  this  view  was  encapsulated  by  the  “Club  of  Rome”  publication  entitled  Limits  to  Growth  (Meadows  et  al. 1972, p. 23), as follows:  If the present growth trends in world population, pollution, food production, and  resource depletion continue unchanged, the limits to growth on this planet will be  reached  sometime  within  the  next  one  hundred  years.  The  most  probable  results  will be a rather sudden and uncontrollable decline in both population and indus‐ trial capacity.  The ensuing oil crises of 1973 and 1979 sparked a debate on the long‐run sustainability of  energy  supplies,  with  frequent  references  made  to  the  “peak  oil”  hypothesis—the  time  when the maximum extraction rate of crude oil is reached (Campbell and Laherrère 1998).  The “peak oil” hypothesis was originally proposed by Hubbert (1962, p. 90), who argued  — 32 —  that  “…  the  culmination  in  the  world  production  of  petroleum  is  expected  to  occur  by  about  the  end  of  the  present  [20th]  century.  In  the  United  States  the  culmination  in  the  production  of  crude  oil  is  expected  to  occur  before  1970,  and  that  of  natural  gas  before  1980.” Similar assessments were made in food commodities. Brown (1995), for example,  conjectured  that  when  China  begins  importing  food,  there  may  not  be  enough  grain  in  the world to  meet  that demand, which  will  inevitably  lead  to  high  prices  of  agricultural  commodities.  Among  numerous  critiques  of  the  “Club  of  Rome”  views  and  the  “peak  oil”  hy‐ pothesis, perhaps the sharpest came from Goeller and Weinberg (1978, p. 4) who argued  that  technology  and  substitutability  effectively  transform  non‐renewable  to  renewable  resources: “With three notable exceptions—phosphorus, a few trace elements needed in  agriculture, and energy producing fossil fuels (CHx)—society can subsist on inexhaustible  or near‐inexhaustible minerals with relatively little loss of living standards.”  A1.2. Renewed scarcity concerns  Following  the  post‐2000  commodity  price  boom,  resource  scarcity  concerns  reemerged,  this time with a focus on the demand pressures coming from EMDEs—especially China  and India, which together account for nearly 40 percent of the world’s population. Rogers  (2004, p. 3), for example, argued that “A new bull market is under way, and it is in com‐ modities—the ‘raw materials,’ ‘natural resources,’ ‘hard assets,’ and ‘real things’ that are  the essentials of not just your life but the lives of everyone in the world.” Similarly Heap  (2005),  noted  that  China’s  high  rates  of  urbanization,  industrialization,  and  capital  for‐ mation  set  the  stage  for  a  super  cycle,  similar  to  the  ones  experienced  during  the  late  1800s  and  early  1900s  (driven  mainly  by  growth  in  the  United  States)  and  the  years  fol‐ lowing the Second World War (prompted by reconstruction in Europe and the Japanese  expansion.) Several papers focused on super cycles, especially for metals (Radetzki 2006;  Cuddington and Jarrett 2008; Erten and Ocampo 2013).  Concerns were heightened about energy during 2011‐13 when oil prices averaged  above $100/bbl. References to the “peak oil” hypothesis intensified as oil prices peaked.10  Income  growth  in  China  and  India  was  cited  as  the  main  factor  behind  the  price  increases of food commodities, especially following the 2007‐08 food price spike. Indeed,  the June 2009 issue of  the National Geographic  noted  that  “…  as  countries  like  China  and    In  May  2008,  for  example,  “peak  oil”  appeared  100  times  in  the  news—the  crude  oil  price  averaged  10 $123/bbl  that  month  (in  January  2016,  it  appeared  only  3  times  and  the  crude  oil  price  averaged  $30/bbl).  The  average  monthly  appearance  of  “peak  oil”  dropped  from  42  times  during  2008‐11  to  3  times  during  2017‐18 (based on Google Trends, “worldwide”, “all categories”, “news search”).  — 33 —  India  prosper  and  their  people  move  up  the  food  ladder,  demand  for  grains  has  in‐ creased.”  Similar  arguments  were  advanced  by  noted  scholars.  Krugman  (2008)  argued  that  “…  there’s  the  march  of  the  meat‐eating  Chinese—that  is  the  growing  number  of  people in emerging economies who are, for the first time rich enough to start eating like  Westerners”  (New  York  Times  editorial,  April  7,  2008).  Likewise,  Wolf  (2008)  wrote:  “So  why have prices of food risen so strongly? … On the demand side, strong rises in incomes  per head in China, India and other emerging countries have raised demand for food, no‐ tably meat and the related animal feeds” (Financial Times, April 29, 2008). In response to  such concerns, the agriculture ministers of the G20 launched an interagency platform, the  Agricultural Market Information System (AMIS) in order to enhance food market trans‐ parency and increase food security.  But following the post‐2011 commodity price declines and, especially, the 2014 oil  price  collapse,  concerns  about  whether  metal  reserves  could  meet  global  infrastructure  needs,  or  whether  global  energy  and  food  supplies  could  keep  up  with  population  and  income growth, gave way to concerns about low commodity prices and suitable policies  to respond to them for commodity exporting countries. Similarly, the “peak oil” hypoth‐ esis was replaced by “peak demand” discussions. Part of the reason for the overall decline  in  prices  (and  hence  the  reversal  of  views)  was  that  persistently  high  prices  had  led  to  investment and innovation which eventually led to substitution among commodities, as  well  as  increased  production.  The  next  section  discusses  several  examples  and  episodes  of substitution among commodities.  A2. The complex nature of substitutability  Substitutability has been a key feature of commodity markets. Theoretical discussions of  substitutability go back to Hicks (1932), who wrote (pp. 124): “… a change in the relative  prices of the factors of production is itself a spur to invention, and to invention of a par‐ ticular  kind—directed  to  economizing  the  use  of  a  factor  which  has  become  relatively  expensive.” Hicks’ view, which was later coined the induced innovation hypothesis, has  been  discussed  extensively,  including  Hayami  and  Ruttan  1970;  Olmstead  and  Rhode  1993;  Hanlon  2015;  Newell,  Jaffe,  and  Stavins  1999.  Substitutability  among  commodities  has  been  cited  as  the  antidote  to  resource  scarcity  (Goeller  and  Weinberg  1978;  Pei  and  Tilton  1999).  The  rest  of  this  section  first  offers  some  examples  of  substitution  and  then  discusses three episodes that have had longer‐term consequences.  Substitution can occur from a change in relative prices in the short term is alterna‐ tive  materials  are  available  (or  with  some  lag  if  it  entails  significant  costs).  It  can  also  occur  in  the  longer  term  from  development  of  new  technologies  and  innovation  (Tilton  — 34 —  and  Guzmán  2016).  Substitution  could  also  emerge  from  innovation  not  necessarily  in  response to price changes. Long term substitutability is often irreversible (Wellmer 2012;  Renner and Wellmer 2019). Often the factors leading to substitution (regardless of source)  are  accompanied  or  triggered  by  policies  such  as  taxes,  subsidies,  trade  restrictions,  ore  environmental regulations that can permanently alter the consumption paths of individ‐ ual commodities.  Substitution  takes  place  both  within  the  same  commodity  group  and  across  groups.11  Straightforward  cases  of  substitution  can  be  found  in  food  commodities  (e.g.,  substitution of palm oil by soybean oil for human consumption or maize by soybean meal  for  animal  use);  in  electricity  generation  where  one  energy  source  (e.g.,  coal)  is  substi‐ tuted  by  another  (e.g.,  natural  gas);  and  in  metals,  where  two  commodities  can  be  used  for the same application (e.g., copper and aluminum in electrical grids, Djukanovic 2016).  Substitution  can  take  also  place  in  complex  and,  often,  unexpected  ways.  Two  cases  that  have  had  profound  implications  for  commodity  consumption  came  as  the  transport  and  petrochemical  industries  responded  to  technical  innovations.  Substituta‐ bility in transport goes back to the industrial revolution; with the invention of the steam  engine,  animal  traction  was  replaced  by  trains,  and  as  a  consequence  the  agricultural  commodities  used  to  feed  the  animals  were  replaced  by  coal  to  fuel  the  steam  engines.  The  wooden  frames  of  sailing  ships  were  replaced  steel  and  iron  ore  frames  and  steam  engines  in  the  late  nineteenth  century  (Lundgren  1996),  implying  substitution  between  agriculture (timber) and metals (iron ore) and between renewable energy (wind) and fos‐ sil fuels (coal). In the early twentieth century, further substitution between food and en‐ ergy  commodities  resulted  from  the  introduction  of  electric  cars  and  the  use  of  biofuels  in the internal combustion engine. Initially, animal traction was replaced by electric cars,  which  meant  that  food  commodities  were  substituted  by  electricity.  Then,  the  first‐gen‐ eration  internal  combustion  engines  substituted  electric  cars  by  cars  that  used  biofuels  (Kovarik  2013).  Later,  cars  powered  by  gasoline  and  diesel  dominated  the  transport  in‐ dustry. The use of products derived from crude oil was expanded in sea (diesel) and air  transport (kerosene) during the second half of the twentieth century.  11   As  Wellmer  (2012,  p.  11) noted,  “…  we  do  not  consume  resources  per  se  but  their  inherent  functions  or  their physical and chemical properties. We do not need one tonne of copper: we need its electrical conduc‐ tivity  for  transmitting  power  supply  or  transferring  messages  via  electric  pulses  in  telephone  wires.  This  latter function can be ensured via fiber cables, directional antennae or mobile phone. So, we have substitu‐ tion  in  the  narrow  sense  (glass  fibre  vs.  copper)  and  functional  substitution  to  obtain  the  same  function.  Every technical solution has its own raw‐material profile.”  — 35 —  Innovation in the chemical industry, notably petrochemicals, led to substitution of  both  agricultural  and  metal  commodities  by  energy  products.  Synthetic  fibers,  mostly  derived from crude oil and natural gas, now account for nearly two thirds of global fiber  consumption,  but  before  the  1950s  cotton  was  the  dominant  fiber  (Baffes  and  Gohou  2006).  Synthetic  rubber,  a  key  input  to  tire  manufacturing  and  derived  from  crude  oil,  currently  accounts  for  more  than  half  of  global  rubber  consumption.  Copper  has  been  increasingly replaced by plastic tubing in plumbing and other applications in residential  and  commercial  structures  while  plastics  have  penetrated  a  vast  number  of  consumer  products. In the beverage and food packaging sectors, there is great competition between  aluminum, composites, glass, paper, plastic, tin, and other materials. Recent advances in  information  technology  have  also  led  to  substitution  of  other  kinds:  paper  (made  from  timber), which was used for information storage in books, is being gradually replaced by  digital storage (which uses energy and metals in its process). In the telecommunications  industry, cables (made mostly from copper) are being replaced by fiber optic lines (made  from  petrochemicals) and, more  recently,  by  wireless  communication  devises and satel‐ lites, which use rare‐earth metals and composite materials.  The  rest  of  this  section  discusses  the  roles  of  technology,  policies,  and  prices  in  three episodes of substitution.  A2.1. Beverage can and bottle industries  Until  the  1960s,  glass,  tin,  and  steel  were  the  dominant  materials  used  for  the  manufac‐ turing of beverage containers (principally soft drinks and beer). The can industry moved  to  tin‐free  metals  during  the  war  years,  however,  the  emergence  of  aluminum  in  the  1960s,  with  its  superior  light‐weight  properties,  ease  of  recycling,  and  technological  de‐ velopments  (pull‐up  and  crimp  can)  significantly  changed  the  beer  industry,  and  to  a  lesser extent the soft drink sector (Nappi 1990). For the latter, the dramatic rise of plastic  bottles  since  their  introduction  in  1978  have  kept  the  share  of  aluminum  cans  for  soft  drinks  much  lower.  Innovation  continues  today,  particularly  for  soft  drinks.  Recyclable  glass and  plastics (and increasingly  paper)  dominate  the  bottle  market  while  aluminum  is  the  key  input  in  the  can  industry.  Thus,  what  initially  began  as  substitution  among  metals  turned  into  substitution  between  metals  and  energy  (plastics)  and,  recently,  be‐ tween metals/energy and agriculture (paper).  Aluminum’s  expanded  use  at  the  expense  of  tin  was  also  aided  by  the  Interna‐ tional Tin  Agreement which kept  tin prices  artificially  high  through  the  management  of  buffer stocks. First negotiated in 1954 with the objective of maintaining tin prices within  a  desired  range  through  the  management  of  buffer  stocks,  the  International  Tin  — 36 —  Agreement (ITA) collapsed in 1985 following several years of insufficient funds to main‐ tain  stocks  (Chandrasekhar  1989).  Thus,  tin  lost  market  share  both  from  technological  advances of its competitors, but also by its own pricing decisions. Notice that commodity  agreements were common throughout the twentieth century for both metals (Tilton and  Guzman 2016) and agricultural commodities (Gilbert 1996), all of which have ceased op‐ erations.  A2.2. The energy crises of the 1970s  Geopolitical  developments  have  significantly  altered  energy  consumption  patterns  in  both  the  short‐  and  long  term.  In  the  decade  prior  to  1972,  global  oil  consumption  was  growing  at  almost  8  percent  a  year  in  response  to  the  rapid  post‐war  expansion  of  transport and surging electricity consumption; the surge was also aided by low oil prices  (during  1945‐72  oil  prices  averaged about  $16/bbl  in 2017  constant  terms).  The 1973  and  1979  energy  crises,  which  resulted  in  a  seven‐fold  increase  in  oil  prices,  set  in  motion  powerful  market  forces,  policies,  and  efficiency  gains  in  the  use  of  fuel  in  transport  and  encouraged  the  substitution  of  oil  for  electricity  generation  by  coal,  nuclear  power,  and  other renewable energy sources. Global oil consumption, which peaked at nearly 64 mb/d  in 1979, declined by  a cumulative 10  percent  (or  6.3  mb/d)  in  the  subsequent  four  years.  Meanwhile  the  share  of  coal  in  global  energy  consumption  increased  by  8  percent  (the  equivalent of 2.9 mb/d) while nuclear energy consumption was up 60 percent (the equiv‐ alent of 1.8 mb/d). Thus, the oil shocks induced an equivalent of 4.7 mb/d substitution for  oil by other energy sources, plus a net decline of 1.6 mb/d in crude oil consumption.  Coal’s increasing use in electricity generation was encouraged by the International  Energy Agency’s decision to ban its member countries  from building new oil‐fired elec‐ tricity  plants.  The  IEA’s  ban  was  introduced  under  the  “Principles  for  IEA  Action  on  Coal” directive and was justified as follows (IEA 1979, pp. 1 and 4):  The  Principles  are  based  on  the  conclusion  that  greatly  increased  coal  use  is  required  to  meet growing energy demand in the medium and long term, and that this is both desirable  and  possible  in  light  of  the  worldʹs  abundant  coal  reserves  and  the  economic  advantages  which coal already has over oil in many energy markets … [T]he world is still confronted  with the serious risk that within the decade of the 1980ʹs it will not have sufficient oil and  other  forms  of  energy  available  at  reasonable  prices  unless  present  energy  policies  are  strengthened.  Coal’s use was further aided by domestic policies, such as the U.S. Powerplant and  Industrial  Fuel  Use  Act  of  1978,  which  provided  that  no  new  baseload  electric  power  plant may be constructed or operated without the capability to use coal or another non‐ oil/gas alternate fuel as a primary energy source—the Act was repealed in 1987.  — 37 —  A2.3. Cleaner fuels and electric car technology  Substitutability among commodities is also driven by environmental concerns. First, the  fuel mix for electricity generation is changing in response to preference for cleaner fuels  such as natural gas and renewable sources over coal and other polluting sources such as  firewood (Burke and Csereklyei 2016). Such preference is not surprising given that natu‐ ral gas generates 53 kgs of CO2 per mmbtu, compared to 71 kgs from oil and 93 kgs from  coal (EIA 2016). In transport, numerous countries legislated biofuel policies, mostly in the  form of mandates. Such policies promoted maize‐based ethanol in the United States, ed‐ ible  oil‐based  biodiesel  in  the  European  Union,  and  sugarcane‐based  ethanol  in  Brazil.  About 4 percent of global grain and oilseed supplies have been diverted to fuel produc‐ tion (Cassidy et al. 2013). They account for 1.6 percent of global liquid energy consump‐ tion.  Second,  transitioning  toward  a  lower  carbon  energy  environment,  which  is  ex‐ pected to significantly impact the transportation industry, especially through the gradual  replacement  of  the  internal  combustion  engine  (ICE)  vehicles  by  electric  vehicles  (EVs)  either fully battery‐powered or some form of hybrids. Not only will EVs induce substitu‐ tion  of  oil  by  other  sources  of  energy  (for  electricity  generation),  they  will  also  induce  substitution among metals.  Initially,  EVs  faced  numerous  headwinds,  including  high  prices,  long  charging  times,  and  limited  range.  However,  aided  by  improvements  in  battery  technology  and  charging infrastructure along with government incentives, EVs have enjoyed impressive  demand  growth.  For  example,  in  2018,  the  global  electric  car  fleet  exceeded  5  million  units, up 2 million from the previous year. China is currently the world’s largest electric  car market, followed by the Europe and the United States, with Norway having the high‐ est  market  share  at  46  percent.  Numerous  countries  (and  car  companies)  have  set  high  targets for EV penetration.  In addition to the fuel mix, the rapid expansion of EV technology is changing the  composition of the metal consumption. An EV contains five‐times more copper (battery,  electric motor, and wiring) than an ICE vehicle, and large volumes of copper will also be  needed for power grid extensions and EV charging infrastructure. For a standard battery  pack with the most common battery chemistry, the main materials are aluminum, copper,  cobalt, graphite/carbon, lithium, nickel and manganese. The chemistry of lithium‐ion EV  batteries is moving towards higher nickel content to generate higher energy density.      — 38 —  Appendix B  Data: Description, sources, and summary statistics  The paper utilized country‐specific data (up to 63 countries, depending on the commod‐ ity)  and  commodity‐specific  data  for  three  energy  and  six  metal  commodities  for  the  1965‐2017  period.  The  energy  commodities  account  for  85  percent  of  global  energy  con‐ sumption,  including  crude  oil  (34  percent  share),  coal  (28  percent),  and  natural  gas  (23  percent). Oil is primarily used for transport and, to a lesser degree, petrochemicals while  most  coal  and  natural  gas  are  used  for  electricity  generation  and  less  for  industrial  pur‐ poses. The metals (aluminum, copper, lead, nickel, tin, and zinc) are widely used in com‐ mercial  and  industrial  applications.  Aluminum’s  largest  uses  are  in  transport,  followed  by construction, packaging, and electrical grids. Copper’s main application is in the elec‐ trical  sector,  including  power  cables,  generators  and  motors,  as  well  as  in  construction  and  electronics.  Nickel  is  one  of  the  main  components  of  stainless  steel,  while  zinc  is  mostly used as an anti‐corrosion agent to galvanize iron and steel while some is alloyed  with  other  metals  (e.g.,  combined  with  copper  to  produce  brass).  Tin  is  heavily  used  in  electronics in the form of solder. Lead, which was once used in various chemical applica‐ tions (most of which have been banned) is still widely used in car batteries, ammunition,  and in storage of corrosive liquids. Detailed descriptions and notes on sources follow.  Commodity consumption  Data on commodity consumption was taken from the BP Statistical Review for the three  energy commodities and World Bureau of Metal Statistics for the six base metals.  Commodity prices  Commodity  prices  were  taken  from  the  World  Bank’s  Commodity  Price  Data  and  con‐ verted into real terms by using country‐specific GDP deflators.  Per capita income  Data  on  per  capita  income  were  obtained  from  the  World  Bank’s  World  Development  Indicators (WDI).  Investment to GDP ratio  The  investment  to  GDP  ratio  was  calculated  by  dividing  nominal  investment,  obtained  from the IMF  WEO,  by nominal GDP,  obtained  from  the  World  Bank’s  World  Develop‐ ment Indicators (WDI).  Urbanization  Data on urbanization were obtained from the United Nations Population Division, World  Urbanization Prospects, 2018 revision.  — 39 —  Population density  The  population  density  ratio  was  calculated  by  dividing  population,  obtained  from  the  United  Nations,  by  land  size,  obtained  from  the  Food  and  Agriculture  Organization  of  the United Nations.  Exchange rate  Exchange rates were taken from  both the World Bank’s WDIs, and the St. Louis Federal  Reserve Bank’s database.    The  rest  of  this  appendix  summarizes  the  data  in  various  ways.  Table  B1  reports  com‐ modity consumption and characteristics for China, Republic of Korea, and the G7 coun‐ tries (Canada, France, Germany, Italy, Japan, the United Kingdom, and the United States).  The selection of these entities reflected the desire to include the largest and fastest grow‐ ing EMDE (China) whose consumption of some commodities surged during the past two  decades; Republic of Korea, which was a low‐income country in the early part of the sam‐ ple period, went through the industrialization process, and became a high‐income coun‐ try; and the G7 countries, whose incomes have been high throughout the sample period  and,  thus,  their  commodity  consumption  paths  have  plateaued.  Table  B2  reports  sum‐ mary statistics for all nine commodities. Figures B1‐B3 depict the global consumption of  the nine commodities studied in this paper. Lastly, Figures B4‐B14 show scatter‐diagrams  of  the  relationship  between  per  capita  commodity  consumption  and  per  capita  income  for the three energy and six commodities as well as the two aggregates for China, Repub‐ lic of Korea, and the G7 countries during 1965‐2017.      — 40 —  Table B1: Summary statistics for China, Korea, and G7    ‐‐‐‐‐‐‐‐ China ‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐ Korea, Rep. ‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ G7 ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    1970‐75  2010‐15  1970‐75  2010‐15  1970‐75  2010‐15  Per capita commodity consumption per annum          Coal (bbl equivalent)  1.67  10.12  1.45  12.02  7.84  6.97  Natural gas (bbl equivalent)  0.04  0.72  —  6.22  7.64  9.96  Oil (bbl)  0.41  2.70  2.42  16.66  19.71  15.08  Energy, aggregate (bbl equivalent)  2.19  14.94  3.94  40.25  37.56  38.77  Aluminum (kilograms)  0.37  17.44  0.73  25.48  13.20  14.72  Copper (kilograms)  0.28  6.84  0.50  15.14  8.52  6.64  Lead (kilograms)  0.20  3.31  0.31  9.95  4.69  3.56  Nickel (kilograms)  0.02  0.53  0.01  2.01  0.71  0.65  Tin (kilograms)  0.02  0.13  0.02  0.30  0.24  0.12  Zinc (kilograms)  0.20  4.23  0.65  11.46  5.26  3.53  Metals, aggregate (kilograms)  1.01  32.48  2.11  64.34  30.74  29.23  Share of global consumption (percent)          Coal  13.30  50.36  0.45  2.17  41.85  18.80  Natural gas  0.52  4.75  —  1.48  65.23  35.43  Oil  1.90  11.73  0.43  2.63  60.40  35.45  Energy, aggregate  5.03  23.21  0.35  2.17  55.79  29.71  Aluminum  2.75  48.54  0.21  2.57  64.71  22.16  Copper  3.15  44.95  0.22  3.61  63.77  23.62  Lead  3.61  42.96  0.22  4.69  57.24  25.00  Nickel  3.01  44.05  0.04  6.04  66.71  29.34  Tin  5.99  47.18  0.31  4.03  61.35  24.48  Zinc  3.01  45.06  0.39  4.43  54.11  20.35  Metals, aggregate  2.98  45.83  0.25  3.24  60.63  22.17  Key statistics          Per capita income ($ 2010 constant)  242  5,341  2,222  23,587  21,907  43,706  Investment share (percent of GDP)  3.23  3.82  3.21  3.39  3.27  3.01  Urbanization ratio (percent)  17.29  52.38  44.40  81.81  72.87  80.07  Population density (persons per)  93.12  146.86  350.63  514.17  151.38  172.66  Notes: xxx.    — 41 —  Table B2: Summary commodity statistics    ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ENERGY ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ METALS ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  Period  Coal  N. gas  Oil  Energy  Alumin.  Copper  Lead  Nickel  Tin  Zinc  Metals  Consumption, global (energy: mb/d equivalent; metals: million metric tons)  1965‐67  27.23  11.53  32.72  71.48  7.35  6.28  3.28  0.46  0.21  4.22  21.80  2015‐17  73.08  58.83  89.08  220.98  58.56  23.12  11.24  1.95  0.38  13.94  109.18  Change (%)  168.32  410.21  172.27  209.15  697.04  268.38  242.62  326.11  78.26  229.89  4.01  Consumption, per capita (energy: barrels per year; metals: kgs per year)  1965‐67  3.02  1.28  3.63  7.92  2.23  1.91  1.00  0.14  0.06  1.28  3.02  2015‐17  3.73  3.00  4.55  11.28  8.19  3.23  1.57  0.27  0.05  1.95  3.73  Change (%)  23.48  135.04  25.40  42.34  267.12  69.51  57.66  96.08  ‐17.98  51.84  23.48  Consumption, volatility (standard deviation of logarithmic changes)  1965‐97  1.65  2.88  3.57  2.28  7.30  5.04  4.22  8.26  5.58  5.71  5.27  1998‐2017  3.16  2.35  1.14  1.73  6.67  5.74  3.57  6.38  6.47  6.15  5.11  1965‐2017  2.36  2.79  2.94  2.09  7.03  5.28  4.00  7.56  5.94  5.86  5.21  Average price ratios with respect to oil (energy) and aluminum (metals)  1965‐74  1.12  1.06  1.00  —  1.00  2.27  0.53  4.38  6.91  0.73  —  1975‐84  0.42  0.66  1.00  —  1.00  1.27  0.50  4.23  10.08  0.61  —  1985‐94  0.44  0.83  1.00  —  1.00  1.49  0.38  4.95  4.13  0.74  —  1995‐2004  0.37  0.84  1.00  —  1.00  1.36  0.40  5.44  3.76  0.69  —  2005‐14  0.24  0.59  1.00  —  1.00  3.18  0.91  9.38  8.26  1.00  —  1965‐2017  0.44  0.81  1.00  —  1.00  1.99  0.58  5.64  6.89  0.79  —  Notes: mb/d refers to million barrels per day; “―” indicates that the corresponding entry is not relevant. Energy prices were converted into barrels  of oil equivalent in order to calculate the price ratios.    — 42 —  Figure B1: Global energy consumption  Barrels of oil per day equivalent 100  Crude oil  Natural gas 80  Coal Renewables 60 40 20 0 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 Source: BP Statistical  Review and World Bank.         Figure B2: Global aluminum, copper, and zinc consumption  Million tons 60 50 40 Aluminum 30 20 Copper Zinc 10 0 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 Source: World Bureau of Metal Statistics  and World Bank       — 43 —  Figure B3: Global lead, nickel, and tin consumption  Million tons 12 2.50 10 2.00 Lead [left] 8 1.50 6 Nickel [right] 1.00 4 Tin [right] 0.50 2 0 0.00 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 Source: Tilton (1990), World Bureau of Metal Statistics  and World Bank         Figure B4: Per capita income and consumption of coal, 1965‐2018  Barrels of oil per capita equivalent 15 12 9 6 G7 China Korea, Rep. 3 0 0 10 20 30 40 50 GDP per capita, ‘000 Source: BP Statistical  Review and World Bank       — 44 —  Figure B5: Per capita income and consumption of natural gas, 1965‐2018  Barrels of oil per capita equivalent 12 9 6 G7 China Korea, Rep. 3 0 0 10 20 30 40 50 GDP per capita, ‘000 Source: BP Statistical  Review and World Bank         Figure B6: Per capita income and consumption of crude oil, 1965‐2018  Barrels of oil per capita 25 20 15 G7 China Korea, Rep. 10 5 0 0 10 20 30 40 50 GDP per capita, ‘000 Source: BP Statistical  Review and World Bank       — 45 —  Figure B7: Per capita income and consumption of aggregate energy, 1965‐2018  Barrels of oil per capita equivalent 50 40 30 G7 China Korea, Rep. 20 10 0 0 10 20 30 40 50 GDP per capita, ‘000 Source: BP Statistical  Review and World Bank         Figure B8: Per capita income and consumption of aluminum, 1965‐2018  Kg per capita 30 20 10 G7 China Korea, Rep. 0 0 10 20 30 40 50 GDP per capita, ‘000 Source: World Bureau of Metal Statistics  and World Bank       — 46 —  Figure B9: Per capita income and consumption of copper, 1965‐2018  Kg per capita 25 20 15 10 5 G7 China Korea, Rep. 0 0 10 20 30 40 50 GDP per capita, ‘000 Source: World Bureau of Metal Statistics  and World Bank         Figure B10: Per capita income and consumption of lead, 1965‐2018  Kg per capita 15 12 9 6 3 G7 China Korea, Rep. 0 0 10 20 30 40 50 GDP per capita, ‘000 Source: BP Statistical  Review and World Bank       — 47 —  Figure B11: Per capita income and consumption of nickel, 1965‐2018  Kg per capita 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 G7 China Korea, Rep. 0.0 0 10 20 30 40 50 GDP per capita, ‘000 Source: World Bureau of Metal Statistics  and World Bank         Figure B12: Per capita income and consumption of tin, 1965‐2018  Kg per capita 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 G7 China Korea, Rep. 0.0 0 10 20 30 40 50 GDP per capita, ‘000 Source: World Bureau of Metal Statistics  and World Bank       — 48 —  Figure B13: Per capita income and consumption of zinc, 1965‐2018  Kg per capita 15 12 9 6 3 G7 China Korea, Rep. 0 0 10 20 30 40 50 GDP per capita, ‘000 Source: World Bureau of Metal Statistics  and World Bank         Figure B14: Per capita income and consumption of aggregate metals, 1965‐2018  Kg per capita 80 60 40 20 G7 China Korea, Rep. 0 0 10 20 30 40 50 GDP per capita, ‘000 Source: World Bureau of Metal Statistics  and World Bank     — 49 —  Appendix C: Robustness checks  Table C1: Parameter estimates for aggregate energy with sample adjustments    [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  [6]  [7]  [8]  [9]  [10]    Base  1965‐97  1998‐2017  Ex‐China  Ex‐US  Ex‐G7  Ex‐LIC  Energy  Controls  AIC  Parameter estimates                     3.47***   3.92***   4.70***   3.51***   3.33***   3.20***   4.61***   3.47***   2.74***   3.97***    (0.23)  (0.28)  (0.33)  (0.23)  (0.23)  (0.23)  (0.42)  (0.30)  (0.26)  (0.25)  ‐0.15***  ‐0.17***  ‐0.23***  ‐0.15***  ‐0.14***  ‐0.13***  ‐0.20***  ‐0.15***  ‐0.09***  ‐0.17***    (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.01)  (0.01)  (0.01)  (0.02)  (0.02)  (0.01)  (0.01)  ‐0.17***  ‐0.15***  ‐0.04***  ‐0.17***   0.16***  ‐0.15***  ‐0.16***  ‐0.24***  ‐0.08***  ‐0.18***    (0.02)  (0.01)  (0.01)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  ‐0.08***  ‐0.14***  ‐0.26***  ‐0.09***  ‐0.09***  ‐0.09***  ‐0.09***  ‐0.07***  ‐0.15***  ‐0.08***    (0.01)  (0.02)  (0.03)  (0.01)  (0.01)  (0.01)  (0.01)  (0.01)  (0.02)  (0.01)  Key statistics                    Hausman test  13.44  8.34  0.51  13.55  11.95  12.38  13.12  13.55  8.42  3.96  0.00  0.04  0.92  0.00  0.01  0.01  0.00  0.00  0.21  0.27  p‐value            Log‐likelihood  6,086  3,735  2,741  5,992  5,938  5,160  4,729  5,136  5,800  3,175  Observations  3,235  1,975  1,197  3,183  3,183  2,871  2,424  2,787  2,895  2,871  Countries  63  63  63  62  62  56  47  54  63  63  Notes: The dependent variable is the logarithm of aggregate commodity consumption. Three (***), two (**), and one (*) asterisks denote significance  of parameter estimates at 1, 5, and 10 percent level, respectively. Standard errors in parentheses. The parameter estimates of the Base model (column  [1]) are the ones reported in the first column of Table 2. Columns [2] and [3] report pre‐ and post‐1998 results. Columns [4] though [7] report results  excluding  China,  the  U.S.,  the  G7,  and  16  low  income  EMDEs.  Column  [8]  reports  all  energy,  which  includes  renewables  and  nuclear  power  (in  addition  to  the  components  of  the  base  model:  coal,  natural  gas,  and  oil).  Column  [9]  reports  estimates  based  on  all  controls  reported  in  Table  2  (excluding trend). Column [10] reports results based on the Akaike Information Criterion, which gives an ARDL(2,1,1,1) specification.      — 50 —  Table C2: Parameter estimates for aggregate metals with sample adjustments    [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  [6]  [7]  [8]  [9]  [10]  [11]    Base  1965‐97  1998‐2017  Ex‐China  Ex‐US  Ex‐G7  Ex‐LIC  Weighted  Limited  Controls  AIC  Parameter estimates                       5.01***   4.45***   6.18***   4.99***   4.87***   4.81***   6.10***   5.96***   5.30***   4.23***   4.79***    (0.30)  (0.38)  (0.70)  (0.30)  (0.30)  (0.32)  (0.46)  (0.29)  (0.32)  (0.66)  (0.35)  ‐0.22***  ‐0.18***  ‐0.29***  ‐0.22***  ‐0.22***  ‐0.21***  ‐0.28***  ‐0.27***  ‐0.24***  ‐0.18***  ‐0.22***    (0.02)  (0.02)  (0.04)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.04)  (0.02)  ‐0.26***  ‐0.10***  ‐0.13***  ‐0.26***  ‐0.26***  ‐0.28***  ‐0.26***  ‐0.29***  ‐0.24***  ‐0.18***  ‐0.30***    (0.03)  (0.05)  (0.02)  (0.03)  (0.03)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.03)  (0.04)  ‐0.19***  ‐0.29***  ‐0.42***  ‐0.20***  ‐0.20***  ‐0.20***  ‐0.19***  ‐0.18***  ‐0.18***  ‐0.29***  ‐0.17***    (0.02)  (0.03)  (0.04)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.03)  (0.03)  (0.02)  (0.02)  Key statistics                  Hausman test  2.26  2.90  0.52  2.50  2.21  1.90  7.43  3.26  5.63  13.18  4.42  p‐value  0.52  0.49  0.91  0.48  0.53  0.59  0.06  0.35  0.58  0.04  0.22  Log‐likelihood  1,853  1,162  1,000  1,792  1,780  1,392  1,526  1,785  1,434  1,883  1,909  Observations  2,165  1,305  817  2,113  2,113  1,801  1,636  2,165  1,472  1,983  2,122  Countries  43  43  43  42  42  36  32  43  29  43  43  Notes: The dependent variable is the logarithm of aggregate commodity consumption. Three (***), two (**), and one (*) asterisks denote significance  of parameter estimates at 1, 5, and 10 percent level, respectively. Standard errors in parentheses. The parameter estimates of the Base model (column  [1]) are the ones reported in the first column of Table 3. Columns [2] and [3] report pre‐ and post‐1998 results. The next four columns ([4] through  [7])  report  results  excluding  China,  the  U.S.,  the  G7,  and  16  low  income  EMDEs.  Column  [8]  reports  a  weighted  consumption  equation,  based  on  weights reported in the lower panel of Table B2. Column [9] excludes countries which did not satisfy one or more of the following criteria: a growth  rate  of  greater  than  50  percent  or  less  than ‐50  percent  in  three  or  more  years;  or  a  growth  rate  of  zero  in  3  or  more  years.  Column  [10]  reports  estimates based on all controls reported in Table 3 (excluding trend). Column [11] reports results based on the Akaike Information Criterion, which  gives an ARDL(2,1,1,1) specification.      — 51 —  Table C3: Parameter estimates for individual metals, base versus sample‐adjusted specification    ‐‐‐‐ Aluminum ‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐ Copper ‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐ Lead ‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐ Nickel ‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐ Tin ‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐ Zinc ‐‐‐‐‐‐‐‐    Base  Limited  Base  Limited  Base  Limited  Base  Limited  Base  Limited  Base  Limited  Parameter estimates                         3.98***   3.97***   3.67***   3.57***   1.40*   0.86   1.88*   1.54   0.72   1.81*   2.89***   2.71***    (0.39)  (0.40)  (0.67)  (0.67)  (0.76)  (0.82)  (1.03)  (1.08)  (0.79)  (0.87)  (0.24)  (0.23)  ‐0.17***  ‐0.17***  ‐0.18***  ‐0.18***  ‐0.07*  ‐0.04  ‐0.07  ‐0.05  ‐0.04  ‐0.09*  ‐0.14***  ‐0.13***    (0.02)  (0.02)  (0.03)  (0.03)  (0.04)  (0.04)  (0.05)  (0.05)  (0.04)  (0.04)  (0.01)  (0.01)  ‐0.21***  ‐0.24***  ‐0.27***  ‐0.24***  ‐0.07*  ‐0.07*  ‐0.11***  ‐0.10*   0.00   0.00  ‐0.22***  ‐0.22***    (0.03)  (0.03)  (0.04)  (0.04)  (0.03)  (0.03)  (0.04)  (0.04)  (0.02)  (0.02)  (0.03)  (0.03)  ‐0.26***  ‐0.25***  ‐0.13***  ‐0.14***  ‐0.18***  ‐0.18***  ‐0.30***  ‐0.28***  ‐0.21***  ‐0.24***  ‐0.25***  ‐0.24***    (0.03)  (0.03)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.03)  (0.04)  (0.03)  (0.04)  (0.03)  (0.03)  Key statistics                        Hausman test  2.40  1.11  1.25  7.71  2.12  14.82  2.28  0.75  2.21  1.50  10.35  7.63  p‐value  0.49  0.89  0.74  0.36  0.55  0.01  0.52  0.99  0.55  0.96  0.02  0.27  Log‐likelihood  964  1,049  472  871  516  569  ‐140  101  ‐204  187  844  884  Observations  2,525  2,088  2,300  1,571  2,355  1,933  1,555  1,062  2,165  1,253  2,637  2,398  Countries  52  42  49  32  52  43  36  24  49  28  55  50  Notes:  The  dependent  variable  is  the  logarithm  of  consumption  of  the  respective  commodity.  Three  (***),  two  (**),  and  one  (*)  asterisks  denote  significance  of  parameter  estimates  at  1,  5,  and  10  percent  level,  respectively.  Standard  errors  in  parentheses.  The  parameter  estimates  of  the  Base  model are the ones reported in Table 1. The “Limited” sample model is discussed in Table C2. — 52 —  Appendix D  Parameter estimates for individual commodities with cross‐price effects  Table D1: Coal    Base  [1]  [2]  Parameter estimates  ‐0.87   6.54***   5.18***    (0.64)  (1.02)  (0.82)   0.08**  ‐0.39***  ‐0.30***    (0.03)  (0.05)  (0.04)   0.01  ‐0.40***  ‐0.30***    (0.06)  (0.01)  (0.09)   0.46***    ―  ―  (0.07)  .  0.52***    ―  ―  (0.08)  ‐0.09***  ‐0.09***  ‐0.10***    (0.02)  (0.01)  (0.01)  Key statistics  Hausman test  4.81  7.64  0.99  p‐value  0.19  0.11  0.91  Log‐likelihood  1,930  2,005  1,946  Observations  2,898  2,898  2,779  Countries  57  57  60  Notes:  The  dependent  variable  is  the  logarithm  of  con‐ sumption  of  the  respective  commodity.  Three  (***),  two  (**), and one (*) asterisks denote significance of parameter  estimates at 1, 5, and 10 percent level, respectively. Stand‐ ard  errors  in  parentheses.  “―”  indicates  that  the  corre‐ sponding variable was not included in the model.      — 53 —  Table D2: Natural gas    Base  [1]  [2]  [3]  Parameter estimates       1.49*   1.63**   2.20***   1.93**    (0.80)  (0.78)  (0.77)  (0.76)  ‐0.04  ‐0.05  ‐0.07*  ‐0.06*    (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.04)   0.01    ―  ―  ―  (0.04)  ‐0.46***  ‐0.14***    ―  ―  (0.10)  (0.02)  . ‐0.20***  ‐0.21***   0.40***    (0.02)  (0.03)  (0.12)  ―  ‐0.16***  ‐0.16***  ‐0.15***  ‐0.16***    (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  Key statistics      Hausman test  3.21  0.99  2.98  0.59  p‐value  0.36  0.91  0.56  0.90  Log‐likelihood  1,917  1,946  1,957  1,925  Observations  2,779  2,779  2,779  2,779  Countries  60  60  60  60  Notes: The dependent variable is the logarithm of consumption of the  respective  commodity.  Three  (***),  two  (**),  and  one  (*)  asterisks  de‐ note  significance  of  parameter  estimates  at  1,  5,  and  10  percent  level,  respectively.  Standard  errors  in  parentheses.  “―”  indicates  that  the  corresponding variable was not included in the model.      — 54 —  Table D3: Oil    Base  [1]  [2]  Parameter estimates   1.81***   1.73***   1.40***    (0.37)  (0.40)  (0.39)  ‐0.07***  ‐0.06***  ‐0.04*    (0.02)  (0.02)  (0.02)   0.42***    ―  ―  (0.06)  ‐0.41***  ‐0.53***  ‐0.63***    (0.03)  (0.07)  (0.05)  .  0.15**    ―  ―  (0.08)  ‐0.07***  ‐0.07***  ‐0.07***    (0.01)  (0.01)  (0.00)  Key statistics  Hausman test  4.15  8.21  8.65  p‐value  0.25  0.08  0.07  Log‐likelihood  5,195  5,229  5,248  Observations  3,235  3,235  3,235  Countries  63  63  63  Notes:  The  dependent  variable  is  the  logarithm  of  con‐ sumption  of  the  respective  commodity.  Three  (***),  two  (**), and one (*) asterisks denote significance of parameter  estimates at 1, 5, and 10 percent level, respectively. Stand‐ ard  errors  in  parentheses.  “―”  indicates  that  the  corre‐ sponding variable was not included in the model.      — 55 —  Table D4: Aluminum    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  [6]  Parameter estimates               3.98***   3.93***   3.59***   4.22***   3.80***   3.45***   3.37***    (0.39)  (0.39)  (0.39)  (0.04)  (0.38)  (0.38)  (0.40)  ‐0.17***  ‐0.17***  ‐0.15***  ‐0.19***  ‐0.16***  ‐0.14***  ‐0.14***    (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  ‐0.21***  ‐0.20  ‐0.18**  ‐0.26***  0.20***  ‐0.16***  ‐0.23***    (0.03)  (0.04)  (0.04)  (0.05)  (0.04)  (0.04)  (0.03)  ‐0.04  ‐0.10    ―  (0.03)  ―  ―  ―  ―  (0.06)  ‐0.03  0.04    ―  ―  (0.03)  ―  ―  ―  (0.11)   0.05  0.08    ―  ―  ―  (0.04)  ―  ―  (0.07)  ‐0.03  ‐0.02    ―  ―  ―  ―  (0.02)  ―  (0.04)  ‐0.07*  ‐0.02    ―  ―  ―  ―  ―  (0.04)  (0.06)  ‐0.26***  ‐0.27***  ‐0.26***  ‐0.26***  ‐0.26***  ‐0.26***  ‐0.27***    (0.03)  (0.03)  (0.02)  (0.02)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  Key statistics                Hausman test  2.40  2.83  2.46  1.88  3.74  3.81  9.35  p‐value  0.49  0.59  0.65  0.76  0.44  0.43  0.31  Log‐likelihood  964  1,020  993  995  995  993  1150  Observations  2,525  2,525  2,525  2,525  2,525  2,525  2,525  Countries  52  52  52  52  52  52  52  Notes:  The  dependent  variable  is  the  logarithm  of  aluminum  consumption.  Three  (***),  two  (**),  and  one  (*) asterisks denote significance of parameter estimates at 1, 5, and 10 percent level, respectively. Standard  errors in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.      — 56 —  Table D5: Copper    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  [6]  Parameter estimates               3.67***   3.07***   9.77***   9.80***  10.29***   9.97***   3.41***    (0.67)  (0.61)  (0.58)  (0.58)  (0.52)  (0.59)  (0.61)  ‐0.18***  ‐0.15***  ‐0.48***  ‐0.48***  ‐0.51***  ‐0.49***  ‐0.17***    (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)   0.26***  0.28    ―  (0.06)  ―  ―  ―  ―  (0.21)  ‐0.27***  ‐0.29***  ‐0.23***  ‐0.30***  ‐0.17***  ‐0.22***  ‐0.23***    (0.04)  (0.04)  (0.07)  (0.05)  (0.04)  (0.05)  (0.06)  ‐0.03  0.33    ―  ―  (0.07)  ―  ―  ―  (0.36)   0.10*  0.10    ―  ―  ―  (0.06)  ―  ―  (0.14)  ‐0.12***  ‐0.13*    ―  ―  ―  ―  (0.03)  ―  (0.07)  ‐0.04  ‐0.05    ―  ―  ―  ―  ―  (0.07)  (0.15)  ‐0.13***  ‐0.14***  ‐0.14***  ‐0.14***  ‐0.15***  ‐0.14***  ‐0.14***    (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  Key statistics                Hausman test  1.25  1.16  3.19  2.29  3.97  0.89  4.37  p‐value  0.74  0.89  0.53  0.18  0.41  0.93  0.82  Log‐likelihood  472  512  513  511  507  508  630  Observations  2,300  2,300  2,300  2,300  2,300  2,300  2,300  Countries  49  49  49  49  49  49  49  Notes:  The  dependent  variable  is  the  logarithm  of  copper  consumption.  Three  (***),  two  (**),  and  one  (*)  asterisks  denote  significance  of  parameter  estimates  at  1,  5,  and  10  percent  level,  respectively.  Standard  errors in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.  — 57 —  Table D6: Lead    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  [6]  Parameter estimates               1.40*   0.60   0.85   1.43*   1.49*   0.94   0.56    (0.76)  (0.78)  (0.73)  (0.76)  (0.77)  (0.74)  (0.73)  ‐0.07*  ‐0.02  ‐0.04  ‐0.07*  ‐0.07*  ‐0.05  ‐0.03    (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.04)   0.09  0.16    ―  (0.06)  ―  ―  ―  ―  (0.13)  ‐0.10  ‐0.06    ―  ―  (0.07)  ―  ―  ―  (0.14)  ‐0.07**  ‐0.09***   0.01  ‐0.06  ‐0.13**  ‐0.06  ‐0.05    (0.03)  (0.03)  (0.06)  (0.04)  (0.06)  (0.04)  (0.05)  ‐0.02  ‐0.10    ―  ―  ―  (0.05)  ―  ―  (0.08)   0.03  ‐0.01    ―  ―  ―  ―  (0.05)  ―  (0.06)  ‐0.04  0.01    ―  ―  ―  ―  ―  (0.05)  (0.07)  ‐0.18***  ‐0.18***  ‐0.18***  ‐0.18***  ‐0.18***  ‐0.18***  ‐0.18***    (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  Key statistics                Hausman test  2.12  3.71  3.44  4.51  3.11  4.45  6.49  p‐value  0.55  0.45  0.49  0.34  0.54  0.35  0.59  Log‐likelihood  516  548  544  548  547  542  663  Observations  2,335  2,335  2,335  2,335  2,335  2,335  2,335  Countries  52  52  52  52  52  52  52  Notes:  The  dependent  variable  is  the  logarithm  of  lead  consumption.  Three  (***),  two  (**),  and  one  (*)  as‐ terisks denote significance of parameter estimates at 1, 5, and 10 percent level, respectively. Standard errors  in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.      — 58 —  Table D7: Nickel    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  [6]  Parameter estimates               1.88*   0.87*   3.35***   2.06**   1.72   2.58**   3.37***    (1.03)  (1.02)  (1.16)  (1.02)  (1.06)  (1.10)  (0.40)  ‐0.07  ‐0.07  ‐0.17***  ‐0.08*  ‐0.07  ‐0.12**  ‐0.14***    (0.05)  (0.05)  (0.06)  (0.05)  (0.05)  (0.06)  (0.02)   0.02  0.83***    ―  (0.10)  ―  ―  ―  ―  (0.25)  ‐0.03  0.50***    ―  ―  (0.08)  ―  ―  ―  (0.16)  ‐0.12***  0.70***    ―  ―  ―  (0.04)  ―  ―  (0.28)  ‐0.11**  ‐0.09  ‐0.27***   0.01   0.00  ‐0.20***  0.06    (0.04)  (0.06)  (0.09)  (0.05)  (0.04)  (0.07)  (0.05)  ‐0.11**  0.05    ―  ―  ―  ―  (0.02)  ―  (0.06)  ‐0.05  0.34***    ―  ―  ―  ―  ―  (0.08)  (0.12)  ‐0.30***  ‐0.29***  ‐0.28***  ‐0.30***  ‐0.31***  ‐0.29***  ‐0.30***    (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.04)  (0.03)  (0.04)  Key statistics                Hausman test  2.28  6.60  1.79  3.97  4.04  2.27  26.06  p‐value  0.52  0.16  0.77  0.41  0.40  0.59  0.00  Log‐likelihood  ‐140  ‐106  ‐77  ‐113  ‐103  ‐103  36  Observations  1,550  1,550  1,550  1,550  1,550  1,550  1.550  Countries  36  36  36  36  36  36  36  Notes:  The  dependent  variable  is  the  logarithm  of  nickel  consumption.  Three  (***),  two  (**),  and  one  (*)  asterisks  denote  significance  of  parameter  estimates  at  1,  5,  and  10  percent  level,  respectively.  Standard  errors in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.      — 59 —  Table D8: Tin    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  [6]  Parameter estimates               0.72   0.34   0.45   0.61   0.81   0.07   0.37    (0.79)  (0.75)  (0.76)  (0.82)  (0.79)  (0.73)  (0.66)  ‐0.04  ‐0.01  ‐0.04  ‐0.04  ‐0.05  ‐0.01  ‐0.03    (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.03)   0.25**  0.83***    ―  (0.05)  ―  ―  ―  ―  (0.26)  ‐0.17***  0.46***    ―  ―  (0.04)  ―  ―  ―  (0.17)  ‐0.13***  1.32***    ―  ―  ―  (0.06)  ―  ―  (0.37)   0.13***  0.40***    ―  ―  ―  ―  (0.04)  ―  (0.10)   0.00  ‐0.10***  ‐0.09**  ‐0.09*  ‐0.04  ‐0.05*  0.13***    (0.02)  (0.02)  (0.03)  (0.05)  (0.03)  (0.03)  (0.04)  ‐0.17***  0.67***    ―  ―  ―  ―  ―  (0.04)  (0.14)  ‐0.21***  ‐0.22***  ‐0.21***  ‐0.21***  ‐0.21***  ‐0.21***  ‐0.21***    (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  Key statistics                Hausman test  2.21  4.41  4.11  5.74  2.07  3.37  14.57  p‐value  0.55  0.35  0.39  0.22  0.72  0.50  0.07  Log‐likelihood  ‐204  ‐165  ‐159  ‐173  ‐161  ‐171  ‐23  Observations  2,165  2,165  2,165  2,165  2,165  2,165  2,165  Countries  49  49  49  49  49  49  49  Notes: The dependent variable is the logarithm of tin consumption. Three (***), two (**), and one (*) aster‐ isks  denote  significance  of  parameter  estimates  at  1,  5,  and  10  percent  level,  respectively.  Standard  errors  in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.      — 60 —  Table D9: Zinc    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  [6]  Parameter estimates             2.89***   2.70***   3.02***   2.80***   2.92***   2.99***   2.60***    (0.24)  (0.24)  (0.27)  (0.24)  (0.23)  (0.23)  (0.40)  ‐0.14***  ‐0.13***  ‐0.15***  ‐0.14***  ‐0.15***  ‐0.15***  ‐0.12***    (0.01)  (0.01)  (0.02)  (0.01)  (0.01)  (0.01)  (0.02)   0.06  0.15    ―  (0.04)  ―  ―  ―  ―  (0.11)  ‐0.12***  0.01    ―  ―  (0.03)  ―  ―  ―  (0.07)  ‐0.09***  ‐0.21    ―  ―  ―  (0.03)  ―  ―  (0.13)   0.01  ‐0.05    ―  ―  ―  ―  (0.03)  ―  (0.06)  ‐0.06***  0.00    ―  ―  ―  ―  ―  (0.02)  (0.04)  ‐0.22***  ‐0.23***  ‐0.11**  ‐0.15**  ‐0.23**  ‐0.20***  ‐0.18***    (0.03)  (0.03)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.03)  (0.04)  ‐0.25***  ‐0.25***  ‐0.26***  ‐0.26***  ‐0.25***  ‐0.25***  ‐0.26***    (0.03)  (0.02)  (0.03)  (0.02)  (0.02)  (0.03)  (0.03)  Key statistics                Hausman test  10.35  8.68  14.56  5.43  12.49  11.26  21.30  p‐value  0.02  0.07  0.01  0.25  0.01  0.02  0.01  Log‐likelihood  844  879  888  893  874  890  1026  Observations  2,637  2,637  2,637  2,637  2,637  2,637  2,637  Countries  55  55  55  55  55  55  55  Notes:  The  dependent  variable  is  the  logarithm  of  zinc  consumption.  Three  (***),  two  (**),  and  one  (*)  as‐ terisks denote significance of parameter estimates at 1, 5, and 10 percent level, respectively. Standard errors  in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.      — 61 —  Appendix E  Commodity‐specific parameter estimates including control variables  Table E1: Coal    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  Parameter estimates        ‐0.87  ‐5.31***   2.98***   6.04***   1.07*   6.39***    (0.64)  (0.98)  (0.43)  (0.69)  (0.64)  (0.78)   0.08**   0.30***  ‐0.18***  ‐0.32***  ‐0.02  ‐0.38***    (0.03)  (0.05)  (0.02)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  ‐0.01   0.03   0.09**  ‐0.04  0.15***    ―  (0.06)  (0.05)  (0.03)  (0.04)  (0.03)   0.06  Inv. share ―  ―  ―  ―  ―  (0.09)   0.87**  Urbanization ―  ―  ―  ―  ―  (0.33)  ‐0.46**  Pop. density ―  ―  ―  ―  ―  (0.23)  ‐0.04***  Trend ―  ―  ―  ―  ―  (0.00)  0.22***  Nom. price ―  ―  ―  ―  ―  (0.04)  ‐0.08***  RER ―  ―  ―  ―  ―  (0.01)  ‐0.09***  ‐0.09***  ‐0.14***  ‐0.16***  ‐0.10***  ‐0.10***    (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  Key statistics            Hausman test  4.81  5.24  5.62  5.17  7.88  3.34  p‐value  0.19  0.26  0.23  0.27  0.10  0.51  Log‐likelihood  1,930  2,013  1,950  1,851  1,957  1,963  Observations  2,898  2,853  2,846  2,633  2,898  2,898  Countries  57  57  56  57  57  57  Notes:  The  dependent  variable  is  the  logarithm  of  coal  consumption.  Three  (***),  two  (**),  and  one  (*)  as‐ terisks denote significance of parameter estimates at 1, 5, and 10 percent level, respectively. Standard errors  in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.  — 62 —  Table E2: Natural gas    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  Parameter estimates         1.49*   2.41***   3.93***   7.06***   1.12   2.07**    (0.80)  (0.77)  (0.64)  (1.00)  (0.84)  (0.78)  ‐0.04   0.09**  ‐0.16***  ‐0.31***  ‐0.02  ‐0.06*    (0.04)  (0.04)  (0.03)  (0.05)  (0.04)  (0.04)  ‐0.20***  ‐0.22***  ‐0.13***  ‐0.13***  ‐0.21***    ―  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.01)  (0.02)   0.21**  Inv. share ―  ―  ―  ―  ―  (0.09)   0.45*  Urbanization ―  ―  ―  ―  ―  (0.25)  ‐0.16**  Pop. density ―  ―  ―  ―  ―  (0.07)  ‐0.01**  Trend ―  ―  ―  ―  ―  (0.00)  ‐0.17***  Nom. price ―  ―  ―  ―  ―  (0.03)  ‐0.02  RER ―  ―  ―  ―  ―  (0.01)  ‐0.16***  ‐0.16***  ‐0.19***  ‐0.19***  ‐0.15***  ‐0.16***    (0.02)  (0.02)  (0.03)  (0.03)  (0.02)  (0.02)  Key statistics            Hausman test  3.21  0.76  1.71  1.76  2.56  1.14  p‐value  0.36  0.94  0.79  0.78  0.63  0.89  Log‐likelihood  1,917  1,986  1,988  2,178  1,918  1,920  Observations  2,779  2,714  2,727  2,596  2,779  2,779  Countries  60  60  59  60  60  60  Notes:  The dependent  variable is  the logarithm  of  natural  gas  consumption.  Three (***),  two (**), and  one  (*) asterisks denote significance of parameter estimates at 1, 5, and 10 percent level, respectively. Standard  errors in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.      — 63 —  Table E3: Oil    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  Parameter estimates         1.81***   1.90***   3.19***   0.32   1.21***   1.38***    (0.37)  (0.33)  (0.38)  (0.31)  (0.35)  (0.39)  ‐0.07***  ‐0.07***  ‐0.14***   0.01  ‐0.01  ‐0.02    (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  ‐0.41***  ‐0.37***  ‐0.29***  ‐0.26***  ‐0.31***    ―  (0.03)  (0.03)  (0.02)  (0.02)  (0.03)   0.40***  Inv. share ―  ―  ―  ―  ―  (0.07)  ‐0.31  Urbanization ―  ―  ―  ―  ―  (0.21)  ‐0.14  Pop. density ―  ―  ―  ―  ―  (0.09)  ‐0.02***  Trend ―  ―  ―  ―  ―  (0.00)  ‐0.37**  Nom. price ―  ―  ―  ―  ―  (0.03)  ‐0.05***  RER ―  ―  ―  ―  ―  (0.01)  ‐0.07***  ‐0.09***  ‐0.09***  ‐0.10***  ‐0.08***  ‐0.07***    (0.01)  (0.01)  (0.01)  (0.01)  (0.01)  (0.01)  Key statistics            Hausman test  4.15  14.28  7.01  37.23  16.44  4.16  p‐value  0.25  0.01  0.14  0.00  0.00  0.39  Log‐likelihood  5,195  5,190  5,237  4,945  5,214  5,205  Observations  3,235  3,170  3,183  2,940  3,235  3,235  Countries  63  63  62  63  63  63  Notes: The dependent variable is the logarithm of crude oil consumption. Three (***), two (**), and one (*)  asterisks  denote  significance  of  parameter  estimates  at  1,  5,  and  10  percent  level,  respectively.  Standard  errors in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.  — 64 —  Table E4: Aluminum    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  Parameter estimates         3.98***   4.22***   2.27***   4.71***   4.21***   1.21***    (0.39)  (0.46)  (0.44)  (0.51)  (0.41)  (0.41)  ‐0.17***  ‐0.19***  ‐0.08***  ‐0.20***  ‐0.19***  ‐0.05***    (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.03)  (0.02)  (0.02)  ‐0.21***  ‐0.24***  ‐0.07*  ‐0.14***  ‐0.16***    ―  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.04)  ‐0.30***  Inv. share ―  ―  ―  ―  ―  (0.09)  ‐0.27  Urbanization ―  ―  ―  ―  ―  (0.20)   1.05***  Pop. density ―  ―  ―  ―  ―  (0.16)   0.01***  Trend ―  ―  ―  ―  ―  (0.00)  ‐0.08*  Nom. price ―  ―  ―  ―  ―  (0.04)   0.01***  RER ―  ―  ―  ―  ―  (0.00)  ‐0.26***  ‐0.25***  ‐0.29***  ‐0.33***  ‐0.26***  ‐0.26***    (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.02)  (0.03)  Key statistics          Hausman test  2.40  1.45  3.79  4.82  4.65  4.17  p‐value  0.49  0.84  0.44  0.31  0.32  0.38  Log‐likelihood  964  1,001  970  978  966  950  Observations  2,525  2,479  2,428  2,370  2,525  2,525  Countries  52  52  50  52  52  52  Notes:  The  dependent  variable  is  the  logarithm  of  aluminum  consumption.  Three  (***),  two  (**),  and  one  (*) asterisks denote significance of parameter estimates at 1, 5, and 10 percent level, respectively. Standard  errors in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.  — 65 —  Table E5: Copper    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  Parameter estimates       3.67***   4.43***   0.57   7.70***   9.60***   9.29***    (0.67)  (0.75)  (0.82)  (0.99)  (0.66)  (0.70)  ‐0.18***  ‐0.22***  ‐0.05  ‐0.36***  ‐0.47***  ‐0.44***    (0.03)  (0.04)  (0.04)  (0.05)  (0.04)  (0.04)  ‐0.27***  ‐0.28***  ‐0.31***  ‐0.22***  ‐0.24***    ―  (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  ‐0.36**  Inv. share ―  ―  ―  ―  ―  (0.16)   3.89***  Urbanization ―  ―  ―  ―  ―  (0.35)  ‐0.55**  Pop. density ―  ―  ―  ―  ―  (0.26)   0.00  Trend ―  ―  ―  ―  ―  (0.00)  ‐0.21***  Nom. price ―  ―  ―  ―  ―  (0.04)   0.00  RER ―  ―  ―  ―  ―  (0.00)  ‐0.13***  ‐0.14***  ‐0.18***  ‐0.19***  ‐0.14***  ‐0.14***    (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  Key statistics          Hausman test  1.25  0.56  14.06  4.38  4.05  3.52  p‐value  0.74  0.97  0.01  0.36  0.40  0.47  Log‐likelihood  472  509  580  485  482  572  Observations  2,300  2,257  2,126  2,155  2,300  2,300  Countries  49  49  45  49  49  49  Notes:  The  dependent  variable  is  the  logarithm  of  copper  consumption.  Three  (***),  two  (**),  and  one  (*)  asterisks  denote  significance  of  parameter  estimates  at  1,  5,  and  10  percent  level,  respectively.  Standard  errors in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.  — 66 —  Table E6: Lead    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  Parameter estimates         1.40*   4.93***   1.72**  ‐1.94**   1.03   1.61**    (0.76)  (0.64)  (0.75)  (0.77)  (0.75)  (0.78)  ‐0.07*  ‐0.24***  ‐0.09**   0.10**  ‐0.04  ‐0.07*    (0.04)  (0.03)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  ‐0.07**  ‐0.09**  ‐0.06**  ‐0.05**  ‐0.06**    ―  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.02)  (0.03)  ‐0.45***  Inv. share ―  ―  ―  ―  ―  (0.12)  ‐0.09  Urbanization ―  ―  ―  ―  ―  (0.29)  ‐0.32*  Pop. density ―  ―  ―  ―  ―  (0.18)   0.00*  Trend ―  ―  ―  ―  ―  (0.00)  ‐0.09***  Nom. price ―  ―  ―  ―  ―  (0.03)   0.02**  RER ―  ―  ―  ―  ―  (0.01)  ‐0.18***  ‐0.18***  ‐0.23***  ‐0.24***  ‐0.18***  ‐0.18***    (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  (0.02)  Key statistics            Hausman test  2.12  16.23  4.34  5.86  3.20  1.88  p‐value  0.55  0.00  0.36  0.21  0.52  0.76  Log‐likelihood  516  537  555  591  517  547  Observations  2,335  2,299  2,205  2,335  2,335  2,335  Countries  52  52  49  52  52  52  Notes:  The  dependent  variable  is  the  logarithm  of  lead  consumption.  Three  (***),  two  (**),  and  one  (*)  as‐ terisks denote significance of parameter estimates at 1, 5, and 10 percent level, respectively. Standard errors  in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.  — 67 —  Table E7: Nickel    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  Parameter estimates         1.88*   3.12***   1.94*  9.73***   1.22   1.59    (1.03)  (1.01)  (1.12)  (1.96)  (1.03)  (1.08)  ‐0.07  ‐0.14***  ‐0.08  ‐0.46***  ‐0.02  ‐0.05    (0.05)  (0.05)  (0.05)  (0.10)  (0.05)  (0.05)  ‐0.11***  ‐0.11***  ‐0.12***  ‐0.11**  ‐0.05    ―  (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  ‐0.13  Inv. share ―  ―  ―  ―  ―  (0.13)  ‐0.39  Urbanization ―  ―  ―  ―  ―  (0.35)  ‐0.76  Pop. density ―  ―  ―  ―  ―  (0.48)  ‐0.01**  Trend ―  ―  ―  ―  ―  (0.00)  ‐0.15***  Nom. price ―  ―  ―  ―  ―  (0.05)  0.02***  RER ―  ―  ―  ―  ―  (0.00)  ‐0.30***  ‐0.31***  ‐0.36***  ‐0.35***  ‐0.30***  ‐0.31***    (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  Key statistics            Hausman test  2.28  1.32  4.55  2.18  3.23  6.11  p‐value  0.52  0.86  0.34  0.70  0.52  0.19  Log‐likelihood  ‐140  ‐90  ‐81  ‐105  ‐139  ‐133  Observations  1,550  1,532  1,505  1,550  1,550  1,550  Countries  36  36  35  36  36  36  Notes:  The  dependent  variable  is  the  logarithm  of  nickel  consumption.  Three  (***),  two  (**),  and  one  (*)  asterisks  denote  significance  of  parameter  estimates  at  1,  5,  and  10  percent  level,  respectively.  Standard  errors in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.  — 68 —  Table E8: Tin    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  Parameter estimates         0.72   0.01   1.78**   1.91***  ‐0.88   1.50*    (0.79)  (0.89)  (0.82)  (0.64)  (0.63)  (0.81)  ‐0.04   0.00  ‐0.09**  ‐0.07**   0.11**  ‐0.07*    (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.03)  (0.04)  (0.04)  ‐0.00   0.01  ‐0.04*  ‐0.01  ‐0.02    ―  (0.02)  (0.02)  (0.03)  (0.02)  (0.02)  ‐0.17  Inv. share ―  ―  ―  ―  ―  (0.12)  ‐0.16  Urbanization ―  ―  ―  ―  ―  (0.30)  ‐2.58***  Pop. density ―  ―  ―  ―  ―  (0.21)  ‐0.02***  Trend ―  ―  ―  ―  ―  (0.00)  ‐0.11***  Nom. price ―  ―  ―  ―  ―  (0.02)  ‐0.04***  RER ―  ―  ―  ―  ―  (0.01)  ‐0.21***  ‐0.22***  ‐0.27***  ‐0.29***  ‐0.23***  ‐0.22***    (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  Key statistics            Hausman test  2.21  2.65  4.53  0.46  3.85  2.44  p‐value  0.53  0.62  0.34  0.98  0.43  0.66  Log‐likelihood  ‐204  ‐165  ‐99  ‐129  ‐194  ‐194  Observations  2,165  2,129  2,031  2,165  2,165  2,165  Countries  49  49  46  49  49  49  Notes: The dependent variable is the logarithm of tin consumption. Three (***), two (**), and one (*) aster‐ isks  denote  significance  of  parameter  estimates  at  1,  5,  and  10  percent  level,  respectively.  Standard  errors  in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.  — 69 —  Table E9: Zinc    Base  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]  Parameter estimates             2.89***   3.20***   2.89***   2.87***   2.32***   2.76***    (0.24)  (0.26)  (0.23)  (0.43)  (0.22)  (0.23)  ‐0.14***  ‐0.16***  ‐0.14***  ‐0.13***  ‐0.09***  ‐0.12***    (0.01)  (0.02)  (0.01)  (0.02)  (0.01)  (0.01)  ‐0.22***  ‐0.22***  ‐0.19***  ‐0.17***  ‐0.18***    ―  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.02)  (0.03)  ‐0.06  Inv. share ―  ―  ―  ―  ―  (0.06)  ‐0.24*  Urbanization ―  ―  ―  ―  ―  (0.13)  ‐0.80***  Pop. density ―  ―  ―  ―  ―  (0.13)   0.01***  Trend ―  ―  ―  ―  ―  (0.00)  ‐0.22***  Nom. price ―  ―  ―  ―  ―  (0.03)  0.00  RER ―  ―  ―  ―  ―  (0.00)  ‐0.25***  ‐0.25***  ‐0.28***  ‐0.33***  ‐0.27***  ‐0.25***    (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  Key statistics              Hausman test  10.35  7.52  8.94  23.76  9.50  5.75  p‐value  0.02  0.11  0.06  0.00  0.05  0.22  Log‐likelihood  844  873  875  882  885  850  Observations  2,637  2,585  2,554  2,468  2,637  2,637  Countries  55  55  53  55  55  55  Notes:  The  dependent  variable  is  the  logarithm  of  zinc  consumption.  Three  (***),  two  (**),  and  one  (*)  as‐ terisks denote significance of parameter estimates at 1, 5, and 10 percent level, respectively. Standard errors  in parentheses. “―” indicates that the corresponding variable was not included in the model.  — 70 —