Which firms export? An empirical analysis for the manufacturing sector in the MENA region
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to analyse the export behaviour of manufacturing firms located in the Middle East and North Africa (MENA) region using data from the World Bank's Enterprise Surveys Database. Design/methodology/approach – This paper examines the factors influencing the export behaviour of manufacturing firms located in the MENA region through a probit model for export decision and through a fractional logit model for export intensity. Findings – The empirical results show significant positive effects of private foreign ownership, information and communication technology, and firm size on the probability of exporting and on export intensity of MENA manufacturing firms. Government ownership tends to exert negative effects on firms’ propensity to export. The results underscore enhancing effects of national economic development levels on firms’ export performance. Also, they indicate that firms’ propensity to export decreases with larger domestic market size. The empirical analysis reveals considerable heterogeneity in the implications of firm characteristics for firms’ export behaviour through firm size categories and across MENA countries. Originality/value – This paper contributes to the literature by conducting overall and comparative cross-country empirical analyses of the factors influencing the export behaviour of manufacturing firms located in the MENA region. It also explores the specificities of small and large firms’ responses to the factors influencing firms’ export behaviour. The results have implications for policies intended to enhance industrial growth and international competitiveness of the manufacturing sector in the MENA region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».