Effects of Energy Efficiency on Firm Productivity in Kenya’s Manufacturing Sector
Notice bibliographique
Résumé
There is concern about probable energy efficiency and economic performance trade-off, particularly in developing countries which often require more energy consumption to spur their economies. This study assesses the relation between energy efficiency and total factor productivity in Kenya’s manufacturing sector by applying a sample of firms in the World Bank Enterprise Survey. Energy intensity is used as a proxy for energy efficiency while total factor productivity is estimated using the Levinsohn-Petrin Algorithm. A dynamic panel data model is applied in the analysis of the energy efficiency and total factor productivity relationship which is at the sub-sector and firm size levels. The sub-sectors of concern are: chemicals, pharmaceuticals and plastics, food, textile and garments and paper and other manufacturing sub-sectors. Firm sizes of interest are: small, medium and large. The findings show heterogeneity in energy intensity across sub-sectors. Total factor productivity is also found to be heterogeneous across sub-sectors and firms of different sizes. The estimates show that in general, energy efficiency significantly promotes total factor productivity. Other factors that promote total factor productivity include capital intensity, age, size, top manager’s years of experience, foreign ownership and exporting status. However, the effect of these variables varies across the sub-sectors and firm sizes. The study findings suggest that policies to improve energy efficiency should be accorded additional emphasis jointly with improvements in total factor productivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».