Firm Productivity and Cities: The Case of Colombia
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Borradores de Economía; No. 1032
Date published
2018-01-02
Date
2018-01-02
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eng
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Las opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.
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Abstract
In this paper we study the determinants of firm-level productivity in Colombia. We are interested in the effects of agglomeration forces that explain why manufacturing economic activity tends concentrate geographically as well as the effect of forces that can hurt productivity in high-density areas. An unfortunate major example of the latter forces in Colombia is its high levels of crime and terrorist attacks. We carry out this study by exploiting two very rich data sources: a firm-level panel which allows us to estimate firm-level productivity and a panel of municipality characteristics. To address selection and endogeneity issues in the estimation of firm-level productivity we use a control function approach. Our main findings are the following. First, scale economies do not seem to affect firm-level productivity. Second, we do find evidence of location economies (industrial specialization has a positive effect on productivity). Industrial variety, on the other hand, lowers productivity. It seems that firms in Colombia benefit from forming clusters and locating in cities with less industrial variety. We also find non-trivial effects of city fiscal performance, education level and quality, and crime and violent attacks.
Description
En este documento estudiamos los determinantes de la productividad total de los factores de las firmas colombianas. Nos interesan particularmente los efectos de aglomeración que explican por qué la actividad económica manufacturera tiende a concentrarse en términos geográficos, y los efectos de otros factores que pueden afectar negativamente la productividad en áreas con una alta densidad de firmas. Ejemplos desafortunados de este tipo de efectos son los altos niveles de crimen y ataques terroristas. Para nuestro estudio utilizamos dos bases de datos: un panel con información operacional de las firmas manufactureras que nos permite estimar la productividad a nivel de firma, y un panel con características municipales. En nuestra estimación de la productividad utilizamos una función de control para corregir los posibles sesgos por selección y endogeneidad. Nuestros principales resultados son los siguientes. Primero, las economías de escala no parecen afectar el nivel de productividad de las firmas manufactureras. Segundo, sí encontramos evidencia de economías de ubicación; la especialización industrial tiene un efecto positivo sobre la productividad, mientras que una mayor variedad industrial reduce la productividad. Aparentemente, las firmas manufactureras se benefician de agruparse y ubicarse en ciudades con actividades manufactureras menos variadas. Además encontramos efectos significativos del desempeño fiscal, del nivel y la calidad de la educación y de los niveles de crimen y violencia de una ciudad sobre la productividad de sus firmas manufactureras.
JEL Codes
O14 - Industrialization; Manufacturing and Service Industries; Choice of Technology
L6 - Industry Studies: Manufacturing
C14 - Semiparametric and Nonparametric Methods: General
R12 - Size and Spatial Distributions of Regional Economic Activity
R00 - Urban, Rural, and Regional, Real Estate, and Transportation Economics: General
R32 - Other Spatial Production and Pricing Analysis
L6 - Industry Studies: Manufacturing
C14 - Semiparametric and Nonparametric Methods: General
R12 - Size and Spatial Distributions of Regional Economic Activity
R00 - Urban, Rural, and Regional, Real Estate, and Transportation Economics: General
R32 - Other Spatial Production and Pricing Analysis
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