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Research Institute of Industrial Economics 
P.O. Box 55665 
SE-102 15 Stockholm, Sweden
info@ifn.se
www.ifn.se
IFN Working Paper No. 795, 2009 
Trade, Reallocations and Productivity: A Bridge 
between Theory and Data in Öresund  
Anders Akerman 
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Trade, Reallocations and Productivity: A
Bridge between Theory and Data in Öresund
Anders Akerman
Research Institute of Industrial Economics (IFN)
*** REVISED VERSION ***
April 29, 2009
Abstract
Thepaper estimates the causal e¤ect of tradeliberalisation on aggre-
gateproductivity through mechanismsrelated to …rm selection. Thecon-
structionofabridgein2000acrosstheÖresundStraitlinkingCopenhagen
with Malmö, Sweden’s third largest city, provided a natural experiment
with which to analyse this e¤ect. A di¤erence-in-di¤erence methodology
is applied using both geographic and sectoral variation in how much the
bridgea¤ected export patterns and productivity. Firms based in Malmö
raiseexports to Denmarksubstantially,mostlyby …rmsselecting into ex-
porting, and the aggregate productivity in Malmö increases. I …nd that
almost all of Malmö’s productivity growth is due to the reallocation of
production from less productive to more productive …rms. When de-
composing the productivity gain, I …nd that these e¢ ciency gains come
mostly from the exit of the least productive …rms but also from …rms
withan above-averageproductivitythat start to export andthereforeex-
pand their output share. The two largest sectors in Malmö are wholesale
trade and manufacturing. Exports by the wholesalesector in Malmö are
strongly a¤ected by the bridge whereas those of manufacturing are not.
The productivitye¤ectsare also the strongestin the wholesale sector.
I am grateful for comments from seminar participants at the International Monetary
Fund, the ETSG Meeting in Athens 2007, NOITS in Bergen 2008 and for helpful comments
by Richard Baldwin, Karolina Ekholm, Doireann Fitzgerald, Rikard Forslid, Nicola Fuchs
Schündeln, Elhanan Helpman, Martin Bech Holte, Marc Melitz and Diego Puga. Financial
supportfrom the Jan Wallander’s and Tom Hedelius’Foundation isgratefullyacknowledged.
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1 Introduction
Understanding the welfare e¤ects of globalisation requires knowing how inter-
national trade a¤ects aggregate productivity. This paper estimates the causal
e¤ectfroma speci…c mechanismthrough whichthis can occur: the reallocation
of production among …rms that are heterogeneous in productivity levels. This
link is important to understand for two reasons. First, aggregate productivity
is crucial indetermining aneconomy’swelfare since itis amaindeterminantof
real wages. Second,muchrecent empirical workhashighlightedthe substantial
heterogeneityin …rm characteristics in virtually all sectors and countries. The-
oretical work has built on this evidence and has shown how this heterogeneity
can play an important role in determining aggregate productivity in an open
economy.
Melitz (2003)
1
argues that two processesraise aggregate productivitywhen
trade costs decrease: a) the output of non-exporters decreases due to foreign
competition, and b)existing exporters expand theiroutput. Because exporters
are more productive than non-exporters, a decrease in trade costs reallocates
production from less productive to more productive …rms. Although ample
empirical evidence traces the static di¤erences between exporters and non-
exporters, it has been more di¢ cult to test the causality of these links when
trade costsdecrease. This stems from the di¢ cultyin …nding exogenous reduc-
tions in trade costs. Trade agreementsandtrade liberalisation policyare rarely
determined in isolation from unobserved industry variables; moreover, trade
liberalisation is often associated with other types of economic liberalisation in
time.
This paper providesan analysis of how trade a¤ectsaggregate productivity
through …rm selection, using a truly exogenous change in trade costs. It exam-
ines the natural experiment arising from the 2000 construction of the Öresund
bridge linking the Swedish city Malmö with the Danish capital Copenhagen.
1
Other important theoretical contributions showing similar dynamics include Bernard,
Eaton, Jensen, and Kortum (2003)and Yeaple (2005).
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Data at the …rm level is available for all Swedish enterprises during the years
before and after construction,making itpossible to studyhow dynamicsatthe
…rmlevel drive aggregate variables. Before 2000, the Öresund Straitseparating
Sweden and Denmark could only be crossed by ferry or commuter passenger
boats; now, however, the trip can be made in 20 minutes by car or lorry. The
fallintrade costscausedbythebridgeisexogenousfortwomainreasons. First,
its construction wasdecided sixyearsprior to its completionand cantherefore
not be related to temporary unobserved shocks in productivity. Second, ex-
cept for the fact that sectors depending on road transport bene…t the most, a
bridge cannot intentionally be designed to favourtrade in certain sectors more
than others (trade policy, for example, is often designed to protect vulnerable
and less competitive sectors). Moreover, macroeconomic policy and regulation
related to productivity, such as labour market and other industry regulation,
are relatively stable in Sweden and uniform across the country. This makes it
possibletocompareMalmö, whichissituatedrightnexttothebridgehead, with
the two other large cities, Stockholm and Gothenburg (located about 610 and
270 kilometers away).
Iapplya di¤erence-in-di¤erence methodologyusing geographic andsectoral
variation. Exports to Denmark by …rms in Malmö increase by more than by
…rmsinothercitiesandthemainsectorthatisa¤ectedisthewholesaleindustry;
manufacturing seems not to be a¤ected (wholesale and manufacturing account
for about 70% of output in these cities). I …nd evidence of a causal e¤ect of
tradeliberalisationonaggregate productivity. Themainmechanismthatdrives
aggregateproductivityisthereallocationofproductionacrossexisting…rms;the
e¢ ciency of allocation improves. More speci…cally, the least productive …rms
exitand…rmswithhighproductivityenterintoexportingandthereforecapture
alargeroutput share.
I begin by describing the previous literature and empirical issues involved
in estimating causal e¤ects of international trade in Section 2. Section 3 de-
scribesthe natural experimentand how itcanbe used toovercome manyofthe
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empirical problems discussedin Section2. Section 4 presentsthe model, which
is based on Melitz (2003)
2
,and derives the mainpredictions from falling trade
costs according to the model. Section 5 describes my method for estimating
…rmproductivity. I use the semiparametric methodfromLevinsohnand Petrin
(2003) to …nd unbiased estimates of sector speci…c production functions that
generate measuresof total factor productivityforeach …rm andyear. Section6
describes the data setand …nds that patternsof heterogeneity related to trade
and productivityobserved in previous literature existalso in the Swedishdata.
Section 7 describes my empirical method and the results. Section 8 concludes
the paper.
2 Previous literature
The literatureonhowtrade drivesaggregateproductivitythrough…rmselection
originates in an empirical literature that has focused on how …rm characteris-
tics correlate with trade patterns. These results are by now …rmlyestablished.
Bernard andJensen(2004), Aw, Chen, andRoberts(2001)and Clerides, Lach,
and Tybout (1998) among others …nd thatexporters are on average more pro-
ductive andlarger thannon-exporters
3
. Also, the e¤ectofturnover of…rms(in
the sense of …rm entry and exit) on aggregate productivity growth is large as
showninFoster, Haltiwanger, andKrizan(1998). Theyshow thatthesimplify-
ing assumptionthattheeconomyconsistsofidentical…rmsdisregardsdynamics
relatedto…rmheterogeneitythata¤ect aggregate productivitylevels. Itisalso
shown in Bernardand Jensen (2005)thatsigni…cant…xed costs are involved in
exporting, and that these are larger than …xed costs involved in entering the
…rm’s domestic market. Roberts and Tybout (1997) estimates these costs for
Colombiaand…ndthemtobe ofsubstantial size. Finally, Helpman,Melitz,and
2
My simplifying assumptions are from Helpman, Melitz, and Yeaple (2004) and consist
of using a homogenous sector that equalises wages across countries and parameterising the
probability distribution ofproductivity across…rmsto aParetodistribution.
3
See Tybout (2003) for a survey and also Schank, Schnabel, and Wagner (2007) for a
literatureoverviewonwagepremiapaidtoworkersinexporting…rmsinalargesetofcountries.
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Rubinstein (2008) show that …rm heterogeneity are important also for under-
standing aggregate trade‡owssince the productivitydistributionsof…rmshelp
explaining bilateral trade links without any trade at all. Several papers have
built general equilibrium models incorporating these facts, such as Bernard,
Eaton, Jensen,and Kortum(2003), Yeaple (2005)andMelitz (2003). The com-
mon feature used for this analysis is that they build on …rm selection as the
driving channel for how trade a¤ects aggregate productivity. What this litera-
ture showsis that…rmheterogeneityin productivity is ofsubstantial size, that
certainpatterns relating to trade hold across countriesand thatitisimportant
toincorporate …rmheterogeneitytoexplain trade patternsandthe evolutionof
aggregate productivity.
There have been previous studies on how trade liberalisation a¤ects pro-
ductivity through the reallocation ofproduction. Pavcnik(2002) estimates the
e¤ect of trade liberalisation in Chile in the 1970s. During this period, Chile
liberaliseditstrade regulationdramaticallyandshe …ndsstrong e¤ects on real-
location ofproduction across…rms inimport-competing sectors. Also, Loecker
and Konings (2006) …nd similar results for Slovenia in the 1990s, where the
main drivers are job destruction at state …rms and reallocation ofemployment
toprivate …rms. Tre‡er(2004)estimatesthe e¤ectoftheFree Trade Agreement
(FTA) between the United States and Canada. This paper has many advan-
tages. Industry in all ofCanada was a¤ected bythe FTA and the cutin tari¤
levels wassubstantial. However, I argue thatmy experiment builds on a fall in
trade costs that was more exogenous in nature than in the papers mentioned
here. I will outline myargument in the following passages.
Empirical researchon the e¤ect of a trade liberalisation isoften susceptible
to a problem of endogeneity. The decision to reduce tari¤s is likely to coincide
with other reforms that have e¤ects on production choices and productivity.
Several countries have, forexample, liberalised trade atthe same time as they
have removeddomestic regulatoryandtaxation barriersto productivitygrowth
such as India in 1990s. Using these would overestimate the true e¤ect due to
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the inclusionofproductivityincreasesthat come from othersources thanlower
trade costs alone.
Also,tradepolicyisfrequentlye¤ectedbyindustrylobbying(seeforexample
Grossman and Helpman (1994) and Koujianou Goldberg and Maggi (1999)).
The size ofa tari¤cutin a speci…c sector couldin such a setting be correlated
with other characteristics that a¤ect production and productivity. This would
bias the estimates for the e¤ect of trade liberalisation on productivity. For
example,asectorwith,inaninternationalcontext, relativelyunproductive…rms
may lobby its government to retain tari¤ protection while a sector with some
veryproductive …rmsmaywantthe governmentto signfree trade treaties with
countries to which these …rms can successfullyexport. Both of these problems
wouldbiastheestimatesupward. I claim,however,thatthenaturalexperiment
in my paper provides a setting where the fall in trade costs is more exogenous
than in the previously mentioned papers since policy plays a verylimited role.
Boththetimingandtheselectionofindustriestobeexposedareveryunlikelyto
be a¤ected byunobserved shocks to productivityin the a¤ected region around
the time of the bridge being opened. This is discussed in more detail in the
following section.
3 The Öresund bridge as a natural experiment
The natural experiment used in this study is the construction of the Öresund
bridge. The Öresund bridge connects the Danish capital of Copenhagen with
Sweden’sthirdlargestcityofMalmö. Thesetwocitiesare separatedbythe Öre-
sund Straitwhich waspreviouslyonlyconnected bylarge ferries andsomewhat
smaller but faster boats that only carried people. The region was, however,
already before the bridge was constructed, well integrated due to free trade,
similar cultures, similar and mutually comprehensible languages and the fact
that passing the border did not require a passport. In 2000, the metropolitan
6
population ofCopenhagen was495,699 and that ofMalmö 259,579.4
There are several advantages of this experiment. First, the timing can be
assumed to be exogenous for reasons that will be discussed shortly. Second,
the countries involved have similar relative factor endowments and access to
similar technology as shown by the similarities in the GDP per capita levels.
Firm dynamics can therefore be assumed to be related to intraindustry trade
whichis the focus of Melitz (2003). Third, there is …rm-level data available for
Swedish …rmsfor both the time before and afterthe bridge wasconstructed.
Regardingtheexacttimingofthebridge,itisimportanttonotethatwhether
tobuildthebridgewasacontroversialissueinbothDanishandSwedishpolitics.
It was discussed for a very long time. But it was only in 1991 that decisions
in the Danish and Swedish parliaments were taken. However, due to public
concernandtensionswithintheSwedishcoalitiongovernmentregardingpossible
environmental e¤ects,the bridge wasonlyacceptedbythe Swedish government
in1994and…nallycompletedinJune 2000. Thelongconstructiontime isuseful
forthispaperbecause politiciansatthetime in1994 andevenlessin1991 could
only have had a very vague idea of what the business cycle would be in 2000
andwhatotherindustrialpolicieswouldbeimplementedin2000. Policymakers
could not know how such variables would change from 1998 to 2002, which is
the sample period that I will focus on. I therefore claim the timing of the
construction of the bridge to be largely exogenous.
The endogeneity problem when the selection of which sectors that are ex-
posediscorrelatedwiththeirproductivitylevelsisunlikelytobe presentinthis
experiment. It is di¢ cult to design a bridge so that sectors are protected in a
way that is related to variables a¤ecting productivity. A lorry carrying goods
from any industry is able to drive across the bridge. It is probably the case,
however, that a bridge of this type favours certain sectors more than others.
Some trade,forexample, is simplytransportedthroughinformation technology
communication and not subject to any change due to a bridge. Sectors with
4
StatisticsDenmark and StatisticsSweden.
7
goods that are very costly to transportby sea butnotby road might, however,
be greatly e¤ected. But since which sectors bene…t from a bridge is largely
exogenous, the productivity levels in those sectors at the time of construction
cannot be relatedto the bridge actually being constructed.
Apossible criticism speci…cally against the experiment used here could be
thatrational …rms change their behaviour in advance since they are expecting
thebridgetoopenin2000. ThismightmeanthatIdonotfullycapturethetrue
e¤ect of the bridge by simplylooking atlevels before and after the experiment
happened. This would cause a downward bias in the results. In terms of the
signi…cance ofane¤ectexisting atall, however, it is notthat problematic since
thisphenomenon would only make it more di¢ cult to …ndsigni…cantresults.
Another issue is that labour markets in the region change. There is strong
evidence ofthis in the region. During the very…rst years, this mostlyinvolved
skilledSwedishlabourstartingtoworkinCopenhagen,somewhatdraining…rms
in Malmö of skilled labour. Since I use Swedish data this factor would, again,
make it more di¢ cult for me to …nd signi…cant results. If I …nd productivity
to increase in Malmö due to an increased exposure to foreign competition and
alarger market, this would happen despite any movement of skilled labour to
Copenhagen.
The Malmö city region is therefore selected as the “treatment”area since
it is the geographic area closest to the bridgehead. In proportional terms, the
largest decrease in trade costs should be for areas closest to the bridge. The
control group should be one that faces the same macroeconomic or national
shocks as Malmö. I therefore pick the two largest cities in Sweden: Gothen-
burg and Stockholm (located about 270 and 670 kilometers from the bridge,
respectively). Any national policy or national economic shock should theoret-
ically a¤ect Malmö, Gothenburg and Stockholm in the same direction. Other
control groups could, of course, be considered. But these three cities are usu-
ally referred to as the only“large”cities ofSweden. Any smaller towns would
probably be much more limited as regards what sectors are active there Also,
8
using only…rms located within the city boundarysomewhatnarrowsdown the
sample since large cities are typicallysurrounded bysmaller cities that partici-
pateinthe economyofthebig city. However, itwouldbe di¢ culttoexpandthe
de…nition of Malmö, Stockholm and Gothenburg to include surrounding cities
withoutintroducing anarbitraryand questionable selectionsystem. Where the
boundaryof the “largercityarea”endsisdi¢ cult tode…nein aconsistent way.
Therefore only …rms actually registered in the city area of the three cities are
included.
Finally, itcouldbearguedthatthisexperimentismore focusedonthe e¤ect
ofinfrastructureimprovementsandcutsintransportcostsratherthanthee¤ect
oftari¤cuts. Itistruetotheextentthatthe paperusesadecreaseintransport
costs butin terms ofexternal validitythisis notso problematic. Theoretically
in the trade literature, the e¤ect of transport costs versus tari¤s of a variable
type is almost never treated di¤erently. This is because transport costs map
into the cost oftrade in exactly the same way as tari¤s. As long as the cost is
proportionaltothe value ofgoods being transported, itdoesnotmatterforthe
actionsof…rmswhetherthe costsisaccrued to the government or spentonthe
actual transportation of the good.
4 Model
4.1 Basic setup
The model outlined here is a simpli…ed version of Melitz (2003) in the sense
that it uses a homogenous sector (here labelled as agriculture) with constant
returns to scale and parameterises the probability distribution of productivity
to a Pareto distribution
5
. The model has two countries, Home and Foreign
(marked with an asterix “
”). There is one factor of production, L and L
.
Production is composed of two di¤erent industries: agriculture, A, and manu-
5
Helpman,Melitz, andYeaple(2004)introducestheseassumptionsaswellasforeigndirect
investment (which I do not).
9
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