Firm Productivity, Technology and Export Status, What Can We Learn from Egyptian Industries?

We explore to what extent the export status and technological choices are related to firm Total Factor Productivity (TFP). Egyptian industrial firms are investigated for the period 2003-2008. The dataset is stratified on five manufacturing industries. Technology being an unobserved phenomenon, a Latent Class Model (LCM) is used to identify its heterogeneity within and across sectors. Translog, Cobb-Douglas, and a mixture of these specifications are used for the estimation of LCMs. Over the five industries, two technology classes prove to be statistically significant. One class provides higher firm productivity levels and is potentially shared by both exporters and non-exporters. Whatever the technology class, except for Food Processing, exporters are found, on average, to have a higher productive performance than non-exporters. Taking into account the potential self-selection effect over the whole sample, Propensity Score Matching (PSM) suggests that the difference is not significant for Food Processing, but varies in the other sectors from 9% in Metal to 32% in Chemistry. When the sample is restricted to labor-intensive technology, which is the largest in terms of number of observations, the premium of export status is about 10%.

ملخص

نستكشف مدى ارتباط حالة التصدير والخيارات التكنولوجية بإجمالي إنتاجية عوامل الإنتاج وخاصة للشركات الصناعية المصرية للفترة 2003-2008 لمجموعة من البيانات تخص خمس صناعات. ولأن التكنولوجيا ظاهرة غير مرصودة، يتم استخدام نموذج الطبقة الكامنة لتحديد عدم التجانس داخل وعبر القطاعات. ونستخدم وظيفة كوب دوغلاس وخليط من هذه المواصفات لتقدير إجمالي إنتاجية عوامل الإنتاج. وعلى مدى خمس صناعات، أثبتت فئتان من التكنولوجيا أهمية كبيرة إحصائيا. فالفئة الواحدة توفر مستويات إنتاجية أعلى، ويمكن أن يشارك فيها كل من المصدرين وغير المصدرين. ومهما كانت فئة التكنولوجيا، باستثناء تجهيز الأغذية، فإن المصدرين يجدون في المتوسط اداء إنتاجيا أعلى من غير المصدرين. مع الأخذ بعين الاعتبار تأثير الاختيار الذاتي المحتمل على العينة بأكملها، تشير مطابقة نقاط الميل إلى أن الفرق ليس كبيرا بالنسبة لتجهيز الأغذية، ولكنه يختلف في القطاعات الأخرى من 9 في المائة في المعادن إلى 32 في المائة في الكيمياء. عندما تقتصر العينة على التكنولوجيا كثيفة العمالة، وهي أكبر من حيث عدد الملاحظات، والعلاوة على حالة التصدير حوالي 10 في المائة