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Enregistrement W2112117283 · doi:10.1353/jda.0.0103

Trade Liberalization and Productivity Growth: Firm-Level Evidence from Cameroon

2010· article· en· W2112117283 sur OpenAlexaff
Ousmanou Njikam, John Cockburn

Notice bibliographique

Revue˜The œJournal of developing areas · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityFree tradeEconomicsLiberalizationInternational economicsInternational tradeMarket economyMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,144 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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