Trade Liberalization and Productivity Growth: Firm-Level Evidence from Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Using a panel of firm-level data, this paper assesses the effects of Cameroon's trade liberalization in the late 1980s and early 1990s on firm productivity growth in the manufacturing sector. A two-step approach is employed. First, a single production function for the whole manufacturing sector is run on the pooled sample of pre-and post-reform periods as well as separately on the pre-and immediately post-reform periods using the Levinsohn and Petrin methodology, and firm productivity indexes are derived. Second, the correlation between trade liberalization and firm productivity growth rates is examined in a regression framework. We focus on the interaction between trade liberalization shocks and firm, industry and environment characteristics. We find a systematic shift in the firm productivity distributions from the pre- to post-liberalization periods in the direction of higher productivity. The manufacturing sector total factor productivity drops in the pre-reform and improves considerably in the post-reform periods. The estimations using pooled pre-and post-liberalization as well as sub-periods firm productivity growth rates show that reductions in effective protection and, even more, increases in export shares are the principal mechanisms of firm productivity improvements. Interestingly, firm, industry and business environment characteristics such as capital intensity, size, age, age squared, competition across industries, and political instability appear to have no influence on the effect of trade liberalization on firm productivity growth.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| 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) | 0,003 | 0,000 |
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 ».