Policy Research Working Paper 9080 Gendered Laws Marie Hyland Simeon Djankov Pinelopi Koujianou Goldberg Development Economics Vice Presidency (DEC) & Office of the Chief Economist December 2019 Policy Research Working Paper 9080 Abstract This paper offers for the first time a global picture of gender with regard to equal pay and treatment of parenthood. The discrimination by the law as it affects women’s economic paper finds positive associations between improvements in opportunity and charts the evolution of legal inequalities the law and several labor market outcomes, and establishes a over five decades. Using the World Bank’s newly extended small, but over time increasing, causal impact of more equal Women, Business and the Law database, the paper docu- laws on higher female labor force participation. ments large and persistent gender inequalities, especially This paper is a product of the Development Economics Vice Presidency (DEC) and the Office of the Chief Economist. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http:// www.worldbank.org/prwp. The authors may be contacted at mhyland@worldbank.org, sdjankov@worldbank.org, and penny.goldberg@yale.edu. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Gendered Laws  MARIE HYLAND, SIMEON DJANKOV, PINELOPI KOUJIANOU GOLDBERG1  Key words: Law; gender; employment  JEL codes: J16; J21; J82; K38; N40  1  Hyland: World Bank, 1818 H Street NW, Washington, DC 20433 (e‐mail: mhyland@worldbank.org); Djankov: London School of Economics, and  World Bank, 1818 H Street NW, Washington, DC 20433 (e‐mail: sdjankov@worldbank.org); Goldberg: Yale University, and World Bank, 1818 H  Street NW, Washington, DC 20433 (e‐mail: penny.goldberg@yale.edu); The views expressed here are those of the authors and should not be  attributed to the World Bank.  1. Introduction  One of the most salient and pervasive forms of gender discrimination is the unequal treatment of women  and men by the law. Until recently, women did not have the right to vote in most countries. In many parts  of the world, women are still not allowed to participate in certain professions. In England, until 2003, the  law of rape postulated, in effect, that a man who had sex with a woman believing that it was consensual  had to be acquitted, even if there were no reasonable grounds for this belief. While examples of gendered  laws abound, what has been missing is a complete picture of the relative severity, evolution, and impact  of  legal  gender  discrimination  around  the  world.  Most  of  the  existing  evidence  on  gendered  laws  and  reforms  comes  from  a  limited  number  of  (usually,  developed)  economies,  but  it  is  largely  unknown  to  what extent the findings hold when measured on a much wider scale. The World Bank’s newly compiled  Women,  Business  and  the  Law  (WBL)  database  aims  to  fill  this  knowledge  gap.  The  database  measures  equality of economic opportunity under the law between men and women in 190 economies, for 50 years,  from 1970 until today.  The  purpose  of  this  paper  is  twofold.  First,  we  provide  a  description  of  the  newly  constructed  WBL  database,  which  will  be  updated  annually  and  made  available  to  the  public,  and  use  it  to  document  a  series  of  stylized  facts  regarding  legal  gender  discrimination  across  the  world.  Second,  we  examine  whether  improvements  in  the  legal  treatment  of  women  have  contributed  to  more  equal  labor  market  outcomes,  specifically  to  higher  female  labor  force  participation,  closing  of  the  wage  gap  between  men  and women, and lower occupational segregation. To establish a causal effect of legal reforms, we exploit  a novel methodology suggested by a recent paper by Freyaldenhoven, Hansen and Shapiro (AER, 2019) –  FHS henceforth.   We  document  the  existence  of  large  gaps  between  the  legal  treatment  of  men  and  women  despite  the  tremendous progress that has been made in the past five decades.  The gaps are most pronounced in the  areas  of  Getting  Paid  and  Having  Children  –  that  is,  we  find  that  women  are  most  disadvantaged  by  the  law  when  it  comes  to  the  compensation  they  receive  and  their  treatment  once  they  have  had  children.  We  find  positive  associations  between  improvements  in  the  law  and  higher  female  labor  force  participation,  a  lower  wage  gap  between  men  and  women,  and  less  occupational  segregation.  We  establish that the first of these correlations allows for a causal interpretation.  Specifically, application of  the FHS methodology suggests that more equal laws have led to higher female labor force participation.  The effect is small, suggesting that factors other than laws are also responsible for women’s higher labor  2    force  participation,  but  it  increases  with  time,  as  more  years  from  the  initial  enactment  of  legal  reforms  pass.   Overall,  our  results  suggest  that  gendered  laws  matter,  but  they  matter  more  for  some  labor  market  outcomes than others.  The effect of legal reforms is relatively small, but this is to be expected, given that  legal discrimination is only one among many sources of gender imbalances and that the passing of better  laws  does  not  guarantee  that  these  laws  will  be  enforced,  especially  in  countries  with  social  norms  disadvantaging women’s  participation  in the formal  economy. But laws are actionable in the short run –  in contrast to norms and attitudes, which may take longer time to change.  In future research, it would be  interesting  to  link  the  measures  of  women’s  legal  treatment  in  the  WBL  database  to  measures  that  capture women’s actual economic agency and investigate the relationship between de jure and de facto  female empowerment.   The  remainder  of  the  paper  is  structured  as  follows.  Section  2  presents  a  brief  description  of  the  WBL  database. Section 3 provides on overview of the literature on the impacts of gender discrimination under  the  law.  Section  4  documents  a  series  of  stylized  facts  for  the  190  countries  and  50  years  in  our  sample.  Section 5 examines the causal impact of legal reforms on labor market outcomes. Section 6 concludes.  2. WBL Database: A Short Description  The  WBL  data  set  focuses  on  legislation  that  may  impact  a  woman’s  access  to  employment  and  entrepreneurial activity; it does not cover legal gender discrimination across all aspects of a woman’s life.  The  information  on  the  legal  environment  in  each  economy  is  collected  through  collaboration  of  legal  experts based in the World Bank with local experts, including lawyers, judges, civil society representatives  and public officials. In total, a network of more than 10,000 legal experts contribute to the WBL project.   The data set attempts to capture inequality in legislation throughout the duration of a woman’s working  life,  from  the  time  she  can  enter  the  labor  force  through  to  retirement.  Thirty‐five  individual  legislative  issues are aggregated into the following eight indicators, with four or five binary questions in each: Going  Places  examines  constraints  on  freedom  of  movement;  Starting  a  Job  analyzes  laws  affects  a  woman’s  decision  to  work;  Getting  Paid  measures  laws  and  regulations  affecting  women’s  pay;  Getting  Married  assesses  legal  constraints  related  to  marriage;  Having  Children  examines  laws  that  affect  women’s  work  after having children; Running a Business  analyzes constraints to women starting and running a business;  Managing Assets  considers gender differences in property and inheritance; and, finally, Getting a Pension  3    assesses  laws  that  affect  a  woman’s  pension.  A  complete  list  of  the  eight  indicators  and  35  topics  is  presented in Table A1.  Indicator‐level  scores  are  obtained  by  calculating  the  unweighted  average  of  the  four  or  five  binary  questions within that indicator and scaling the result to 100. Overall scores are then calculated by taking  an unweighted average of the eight indicators, with 100 representing the highest possible score. Take, for  example, the legal environment in Afghanistan in 2019: this economy receives a score of 50 out of 100 for  the  Going  Places  indicator  because  women  face  legal  restrictions  in  two  of  the  four  legislative  issues  covered  (women  in  Afghanistan  cannot  travel  outside  their  home,  nor  can  they  choose  where  to  live,  in  the  same  way  as  a  man).  In  the  Getting  Paid  indicator,  women  face  legal  restrictions  in  only  one  of  the  four  issues  covered  and,  so,  Afghanistan  receives  a  score  of  75  for  this  indicator.  Overall,  based  on  an  unweighted  average  of  the  eight  indicators,  the  WBL  index  score  for  Afghanistan  is  38.13.  A  WBL  index  score  of  100  would  indicate  that  there  are  no  legal  inequalities  between  men  and  women  in  the  areas  covered by the database.2  3. Existing Literature  There is a growing body of evidence that suggests that the types of legal inequalities measured under the  WBL  index  matter  for  women’s  economic  outcomes.3  Take,  for  instance,  laws  that  impact  women’s  mobility.  Demirguc‐Kunt,  Klapper  and  Singer  (2013)  document  a  relationship  between  legal  mobility  restrictions  and  women’s  access  to  finance;    Islam,  Muzi  and  Amin  (2019)  find  that  travel  restrictions  placed on women are associated with lower levels of female business ownership; and Htun, Jensenius and  Nelson‐Nuñez  (2019)  find  that  such  restrictions  may  reduce  women’s  labor  supply.  Laws  that  impact  women’s  decisions  to  work  and  their  salaries,  should  they  do  so,  have  also  been  shown  to  be  impactful.  According to research by Zabalza and Tzannatos (1985), UK legislation forbidding discrimination based on  gender is associated with increased employment and earnings of women. Hallward‐Driemeier and Gajigo  (2015) show that, in Ethiopia, lifting constraints on women’s right to work outside the home is associated  with increased engagement of women in the formal labor market. Amin and Islam (2015) document a link  between  laws  mandating  nondiscrimination  based  on  gender  and  women’s  employment.  While  laws  mandating nondiscrimination in employment have generally been associated with positive outcomes for  women,  evidence  from  the  United  Kingdom  links  equal  pay  legislation  with  a  decrease  in  female                                                               2  A full description of the laws covered under the WBL and the methodology used to calculate the index can be  found in World Bank (2019b).  3  A summary of this evidence is provided in World Bank (2019a) and a more complete overview in Roy (2019).  4    employment in the manufacturing sector (Pike, 1985), while some evidence from the United States shows  no impact (Gunderson, 1975). On the other hand, Zveglich and van der Meulen Rodgers (2003) and Islam,  Muzi  and  Amin  (2019)  show  that  lifting  job  restrictions  on  female  workers  is  associated  with  improved  employment outcomes.  The impact of unilateral divorce legislation on female labor supply appears to hinge on legislation on the  division  of  property  (Gray,  1998;  Voena,  2015).  Evidence  on  the  impact  of  maternity,  paternity  and  parental  leave  legislation  on  female  labor  market  outcomes  is  equivocal.  Early  evidence  from  Europe  (Ruhm,  1998)  finds  that  short  periods  of  paid  parental  leave  are  associated  with  increases  in  women’s  employment with no impact on earnings, but that longer leave durations, while also related to increased  female employment, are associated with reductions in women’s wages. For the United States, Baum and  Charles  (2003)  find  that  maternity  leave  legislation  does  not  have  a  statistically  significant  impact  on  maternal  leave  taking,  but  that  it  does  make  women  who  take  maternity  leave  more  likely  to  return  to  their pre‐birth jobs afterwards (the latter finding is similar to the results of Baker and Milligan (2008) who  study  the  impact  of  Canadian  maternity  leave  entitlements).  Schönberg  and  Ludsteck  (2014)  find  that  expansion in maternity leave coverage in Germany is associated with reductions in mothers’ labor supply  in  the  short  run,  but  that  the  long‐run  impacts  are  small.  Olivetti  and  Petrongolo  (2017)  highlight  that  when  examining  the  effects  of  such  family  leave  policies,  determining  causal  relationships  is  extremely  challenging. Recent research on the long‐run effects of paid parental leave in California (Bailey et al., 2019)  finds  no  increase  in  female  employment,  earnings  or  attachment  to  employers  as  a  result  of  the  policy,  but,  on  the  contrary,  finds  that,  for  first‐time  mothers,  paid  family  leave  is  associated  with  lower  employment and earnings in the long run.   Research has found that laws that enable women to sign a contract or open a bank account are associated  with higher female labor participation (Gonzales et al., 2015). Similarly, experimental evidence from India  finds that when women’s wages are deposited into their own bank accounts, their labor supply increases  (Field  et  al.,  2016).  There  is  quite  a  substantial  body  of  evidence  that  links  improved  property  rights  for  women  (the  Managing  Assets  indicator)  to  female  labor  supply.  For  example,  cross‐country  studies  by  Hallward‐Driemeier, Hasan and Rusu (2013) and Gonzales et al. (2015) show that equalization of property  and inheritance rights between men and women is associated with increased female labor supply. Heath  and Tan (2019) find that reforms in inheritance laws in India increase women’s labor supply and that the  effect is particularly strong for high‐paying jobs. Finally, in terms of laws that are related to pensions and  retirement, several country‐specific studies, such as for Austria (Staubli and Zweimüller, 2013), Australia  5    (Atalay  and  Barrett,  2015)  and  the  United  Kingdom  (Cribb,  Emmerson  and  Tetlow,  2016),  show  that  increases in retirement ages are associated with increased female labor supply.  The  impact  of  reforming  the  types  of  laws  covered  under  the  WBL  index  extends  beyond  women’s  economic  empowerment.  Giving  more  rights  to  women  is  associated  with  improved  educational  outcomes for women (Branisa, Klasen and Ziegler, 2013; Deininger, Goyal and Nagarajan, 2013; Roy, 2015;  Deininger  et  al.,  2019;  Harari,  2019),  reductions  in  fertility  rates  (Branisa,  Klasen  and  Ziegler,  2013),  increased  household  expenditure  on  education,  health  and  nutrition  (Mishra  and  Sam,  2016),  improved  educational outcomes for the next generation (Menon, Van Der Meulen Rodgers and Nguyen, 2014), and  improved health outcomes for women (Anderson, 2018; Harari, 2019). The types of laws that have been  most  commonly  associated  with  these  outcomes  are  those  that  give  greater  property  and  inheritance  rights to women, which are believed, in turn, to increase their bargaining power within the household.   From  a  macroeconomic  perspective,  reductions  in  gender  inequality  may  be  associated  with  higher  growth  through  several  channels.  For  example,  Goldin  (1986)  discusses  the  relationship  between  increased female labor force participation and earnings and economic growth in the United States. Klasen  (2002)  notes  that  inequalities  in  education  between  men  and  women  negatively  impact  growth  by  lowering the average economywide level of human capital. Lagerlöf (2003) suggests that gender equality  equalizes the human capital of husbands and wives, which increases women’s opportunity cost of having  children  and  causes  the  fertility  rate  to  fall.  Cavalcanti  and  Tavares  (2016)  suggest  that  gender  discrimination  impacts  output  through  two  channels  –  it  decreases  women’s  participation  in  economic  activity, which has a direct impact on output, and it is associated with higher levels of fertility and lower  levels of investment in human capital, which have long‐run implications for economic growth.  While the studies presented above have illustrated some of the ways in which gender equality under the  law is related to economic outcomes, what has been missing from the literature is a global picture of the  extent of these legal inequalities – contrasting the results between countries where women are given the  same  rights  under  the  law  as  men  with  those  where  the  legal  gender  gap  is  large,  and  examining  the  evolution  of  gender  equality  over  time.  What  has  also  been  lacking  is  an  analysis  of  whether  the  relationships  documented  above  are  always  causal,  and  whether  they  hold  when  measured  on  a  much  wider scale. These are the gaps in the literature that we attempt to address in this paper.      6    4. Stylized Facts: 50 Years of Uneven Progress  Stylized Fact 1:  A woman in the average country has three‐quarters the rights of a man.  In  2019,  the  global  average  WBL  score  was  75.23  out  of  100  points,  which  indicates  that,  in  the  average  country, women are accorded about three‐quarters the number of rights as men in the areas covered by  the index. In 2019, no inequalities across gender lines were recorded in eight countries (Belgium, Canada,  Denmark,  France,  Iceland,  Latvia,  Luxembourg  and  Sweden).  At  the  other  end  of  the  spectrum,  unequal  treatment  under  the  law  remains  a  significant  obstacle  for  women  living  in  Sudan,  the  West  Bank  and  Gaza  and  the  Republic  of  Yemen  –  each  of  these  economies  received  a  score  of  less  than  30.  In  some  highly  populated  economies,  gender  equality  is  well  below  the  global  average;  for  example,  in  2019,  Bangladesh and Pakistan received scores of 49.38 points. So, the approximately 180 million women living  in these two countries have about half the rights of men in the areas covered by the index.  As  one  may  anticipate,  there  is  significant  variation  by  region  in  legal  gender  equality,  as  illustrated  by  Panel  A  in  Figure  1.  Equality  of  economic  opportunity  across  gender  is  highest  in  high‐income  OECD  economies,  where  the  average  score  is  94.65  points,  and  lowest  in  the  Middle  East  and  North  Africa  (MENA) region, where the average score is 49.56 points.  Figure 1: Legal gender inequality – index average by region and global average for each indicator    7    Stylized Fact  2:   Women  are most severely penalized when it comes  to laws  that  are related  to having  children and getting paid.  Looking at the aggregate WBL index masks some interesting differences between the eight topics covered.  Breaking the aggregate index down into the eight indicators, the data—displayed in Panel B in Figure 1— show  that,  in  2019,  women  faced  the  greatest  inequality  in  laws  related  to  having  children,  where  the  global average was 53.89 out of 100 possible points (or 60.39 when each economy is weighted by its share  in global population). On the other hand, laws placing constraints on freedom of movement (Going Places)  show  the  lowest  levels  of  gender  inequality  (average  of  87.24  points  when  unweighted  and  92.36  when  population  weighted).  When  comparing  weighted  and  unweighted  scores,  we  can  see  that  the  relative  rankings  of  the  indicators  change.  For  example,  when  country  scores  are  weighted  by  population,  the  averages show that, across the world, women are most severely penalized when it comes to laws that are  related to getting paid (population‐weighted average score of 47.81 in 2019). This reflects the fact that in  some  highly‐populated  countries,  such  as  China  and  India,  women  are  severely  discriminated  against  in  this domain. In 2019, China and India scored 25 out of a possible 100 points in this indicator.  The  regional  averages  for  each  topic—summarized  in  Table  1—show  some  interesting  patterns.  In  high‐ income OECD economies,  the average score is high for each  topic; laws related  to getting  paid show the  greatest degree of inequality but, nonetheless, receive a score of 89.84. There is more variation in other  regions, take Europe and Central Asia for example; based on the aggregate WBL score, this region had the  second highest average score (84.23 out of 100 points – see Figure 1). However, economies in this region  clearly have significant room for improvement in terms of laws that affect the size of a woman’s pension,  where their average score is 54 points.                        8    Table 1: Average 2019 score by region for each WBL indicator    Going  Starting a  Getting  Getting  Having  Running a  Managing  Getting a  Places  Job  Paid  Married  Children  Business  Assets  Pension  East Asia &  89.00  68.00  67.00  86.40  35.20  82.00  76.80  66.00  Pacific  (16.27)  (34.25)  (21.31)  (20.59)  (32.29)  (11.46)  (27.50)  (25.90)  Europe &  99.00  85.00  66.00  96.80  80.00  93.00  100.00  54.00  Central Asia  (5.00)  (22.82)  (31.36)  (7.48)  (16.33)  (11.46)  (0.00)  (23.58)  High‐income  100.00  97.66  89.84  95.00  90.00  95.31  98.75  90.63  OECD  (0.00)  (9.75)  (18.90)  (11.36)  (12.44)  (9.91)  (7.07)  (16.50)  Latin  92.19  76.56  69.53  88.75  45.00  82.81  98.13  80.47  America &  (13.38)  (30.41)  (20.80)  (14.31)  (26.88)  (13.38)  (5.92)  (20.80)  Caribbean  Middle East  52.50  58.75  37.50  33.00  33.00  80.00  43.00  58.75  & North  (37.96)  (39.96)  (27.51)  (26.97)  (25.36)  (10.26)  (13.42)  (28.42)  Africa  South Asia  90.63  84.38  46.88  70.00  30.00  71.88  55.00  50.00  (18.60)  (18.60)  (38.82)  (26.19)  (10.69)  (16.02)  (20.70)  (23.15)  Sub‐Saharan  82.29  76.04  62.50  67.50  44.58  72.40  73.33  80.21  (21.85)  (30.05)  (30.07)  (30.49)  (22.69)  (21.41)  (24.87)  (24.71)  Africa    Stylized Fact 3:  Religious laws do not explain gendered laws.  Looking at the results for MENA, the poorest performing region in terms of gender equality, Table 1 shows  that women face the lowest levels of legal discrimination when it comes to starting and running a business  (an average score of 80 out of 100), and the highest number of constraints in laws related to marriage and  laws that impact their economic rights upon having children. Apart from Malta (which is an outlier with a  WBL  score  of  88.75  in  2019),  all  countries  in  the  region  are  majority  Muslim  population;  thus,  the  high  number  of  legal  gender  restrictions  in  the  region  may  relate  to  countries’  compliance  with  conservative  versions  of  Sharia  (Islamic  law).  As  discussed  by  Bowen  (2018),  during  periods  of  colonization  across  Muslim  Asia,  Africa  and  the  Middle  East,  colonial  rulers  applied  their  own  Western  law  to  criminal  or  commercial  disputes,  but  were  less  inclined  to  reshape  family  law,  which  retained  much  of  its  Islamic  influence.   While  respecting  nations’  religious  beliefs  and  values,  it  is  worth  considering  to  what  extent  laws  that  discriminate by gender could be reformed in the MENA region within the confines of Islamic law. Several  authors have argued that it is patriarchal cultures, and not Islamic law, that is behind gender inequality in  many countries. Braunstein (2014) argues that people too readily assume that Islam is a suitable proxy for  9    patriarchal preferences, and Ross (2008) maintains that in the Middle East the presence of substantial oil  rents  (that  protect  patriarchal  norms),  and  not  Islam,  is  the  reason  that  women  have  made  so  little  progress in terms of asserting their rights. Another reason to question the absolute link between Islamic  law  and  legal  gender  restrictions  is  that,  as  Noland  (2005),  Bowen  (2013)  and  Barlas  (2019)  note,  laws  derived from readings of the Quran are subject to many interpretations – as is the case with the reading  of many sacred texts – and there are wide divergences in terms of practice. This may be why, as noted in  King  and  Mason  (2001),  there  is  such  a  large  variation  in  the  autonomy  of  Muslim  women  in  different  contexts.   Mashhour (2005) argues that the restrictions placed on women’s rights in many Muslim countries are not  the result of Islamic law, but rather the result of patriarchal norms in these societies. Indeed, the author  notes  that  the  main  aim  of  Sharia  is  to  maintain  justice  and  promote  public  welfare.  By  comparing  the  cases  of  Tunisia  and  the  Arab  Republic  of  Egypt  (which,  it  is  worth  noting,  had  WBL  scores  in  2019  of  70  and  45,  respectively),  Mashhour  (2005)  argues  that  the  liberal  case  of  Tunisia  should  be  considered  as  a  model for how to incorporate gender equality in the family sphere within the bounds of Sharia. He argues  that,  as  Sharia  is  partly  divine  (coming  from  the  Quran  and  Sunna)  and  partly  human‐derived,  it  is  not  static but, rather, is constantly evolving. He concludes that common ground can indeed be found between  Islamic law and gender equality.  Stylized  Fact  4:    The  past  five  decades  have  seen  tremendous  progress,  but  the  pace  of  reform  has  differed across regions.  While  the  current  state  of  legal  gender  equality  is  what  matters  to  women  now,  it  is  also  interesting  to  chart  the  progress  of  reform  over  the  five  decades  covered  by  the  WBL  data.  The  unweighted  global  average  WBL  score  increased  from  46.48  to  75.23  points  between  1970  and  2019,  but  different  regions  have made progress in terms of legal gender equality at different paces. As Figure 2 illustrates, while OECD  economies  are  currently  at  the  top  of  the  ranking,  in  the  1970s,  women  in  the  Europe  and  Central  Asia  region  faced  fewer  legal  gender  restrictions  than  their  OECD  counterparts.  On  the  other  hand,  while  regional average scores in the Latin America and Caribbean (LAC) and East Asia and Pacific (EAP) regions  were  very  close  in  1970,  at  49.34  and  48.75  points  respectively,  economies  in  LAC  have  made  greater  progress towards legal gender equality over time, achieving a score of 79.18 by 2019, compared to 71.30  in EAP. Another interesting comparison is between the Sub‐Saharan Africa and South Asia regions; while  legal gender restrictions in 1970 were fewer in South Asia (WBL score of 43.67) compared to Sub‐Saharan  10    Africa (WBL score of 38.57), by 2019, the average score in Sub‐Saharan Africa was 69.86 points, while the  average for South Asia lagged by almost eight points at 62.34.   Figure  2  also  illustrates  the  slow  progress  in  the  MENA  region.  The  overall  index  increased  by  less  than  four points  (from 31 to 34.34 points) in  the 25 years  from 1970 to 1994. The subsequent 25  years (1995  to 2019) showed greater progress, with the average score increasing by almost 15 additional points.   Figure 2: Charting the progress of legal gender equality over time    An alternative way of charting  progress towards gender equality is to count the number of  changes  that  have  been  made  to  the  laws  in  each  economy.  Looking  at  the  35  individual  aspects  of  gender  equality  covered  by  WBL,  we  count  a  reform  as  each  time  a  legal  restriction  formerly  placed  upon  women  is  removed. For example, in  Afghanistan,  the response  to the question “Can a woman apply for a passport  in  the  same  way  as  a  man?”  changed  from  “No”  to  “Yes”  between  2015  and  2016.  Thus,  this  would  be  counted as one positive reform in Afghanistan in 2016.   When  all  such  changes  across  the  globe  are  aggregated  for  each  year,  the  data,  illustrated  in  Figure  3,  show that the peak year for reform was 2008. In that year, 75 reforms were made across the world. The  top  reforming  region  was  Sub‐Saharan  Africa,  where  28  reforms  were  implemented.  This  partly  reflects  the fact that it is the region with greatest number of economies – there are 47 economies in this region,  11    compared  to  only  eight  in  South  Asia,  but  the  data  do  show  that  an  ambitious  reform  agenda  was  undertaken  by  several  Sub‐Saharan  African  economies  in  the  mid‐2000s,  with  2005  and  2008  being  particularly  reformatory  years.  In  2005—the  peak  year  of  reform  in  the  region—35  reforms  were  implemented,  with  10  countries  implementing  at  least  one.  The  top  reformers—Benin  and  Botswana— each  made  changes  to  seven  of  the  35  data  points  measured.  Other  leaders  in  terms  of  reform  were  Mozambique  (six  reforms),  Tanzania  (four  reforms)  and  Lesotho  (three  reforms).  In  2008—the  peak  reform year across the globe—10 economies in the region again implemented at least one reform. In that  year,  Kenya  and  Mozambique  were  the  lead  reformers,  with  each  country  implementing  reforms  that  equalized laws across six data points. Other strong refermors in the region were Namibia (four reforms),  Cabo  Verde  and  Sierra  Leone  (three  reforms  each).  A  likely  driver  of  African  reform  around  this  period  was  the  adoption  of  the  Maputo  Protocol  by  the  African  Union  (AU).  The  Maputo  Protocol  guarantees  wide‐ranging  equal  rights  to  women,  including  the  right  to  take  part  in  political  processes,  increased  automony  in  matters  relating  to  their  own  health,  and  an  end  to  female  gender  mutiliation.  Of  the  35  aspects covered by the WBL index, 30 are included in the Maputo Protocol. The protocol came into force  in  2005  after  having  being  ratified  by  15  member  states  of  the  AU.  Over  time,  an  increasing  number  of  countries  have  signed‐on  and,  as  of  2018,  41  of  the  54  member  countries  in  the  AU  had  ratified  the  protocol.   Figure 3: Total count of global reforms by year    12    When  charting  progress  in  gender  equality,  an  interesting  question  to  consider  is  the  number  of  people  affected  by  legal reforms. Progress in  terms of population‐weighted reforms is shown in Figure 4.  When  reforms  are  counted  in  this  way,  reforms  in  the  EAP  and  South  Asia  regions  stand  out.  There  is  a  large  spike in EAP in 1974 – a result of seven changes that were made in Indonesia in that year when laws were  equalized  across  gender  in  the  Going  Places,  Starting  a  Job,  Running  a  Business  and  Managing  Assets  indicators.  Large  spikes  also  appear  in  the  EAP  region  in  1989,  1995,  2004,  2005,  2006,  and  2012,  which  all represent years in which China implemented at least one reform. The maximum number of reforms in  China in a single year was two; in 2004, two reforms were made in laws related to having children and, in  2012,  two  reforms  affecting  women’s  decision  to  work  were  made.  Spikes  also  emerge  in  South  Asia  in  1987, 1995, 1998, 2006, 2013, 2017 and 2018, representing years in which India implemented at least one  reform. In India, the maximum number of reforms implemented  in a single year was also  two – in 1995,  India equalized laws on inheritance, which affected two data points.   Figure 4: Population‐weighted count of reforms, total by region          13    Stylized  Fact  5:    The  pace  of  reform  varies  not  only  across  countries,  but  also  across  the  individual  indicators.  As  Figure  5  illustrates,  Starting  a  Job  displays  the  fastest  pace  of  reform,  when  reforms  are  unweighted  (Panel  A)  and  when  they  are  weighted  by  population  (Panel  B).  The  Going  Places  and  Managing  Assets  indicators, both of which start from a relatively high base, display the slowest pace of reforms. The Getting  Paid  indicator  also  displays  a  slow  pace  of  reform,  despite  starting  from  a  relatively  low  base  (this  is  particularly notable when average scores are weighted by population). Legal reform also progressed at a  relatively slow pace in the Getting a Pension indicator. In fact, when the scores are weighted by population  share, we see some regression of the laws that impact the size of a woman’s pension in the latter half of  the 2000s (Panel B in Figure 5). This drop in Getting a Pension, which is only evident when global averages  are  weighted  by  population,  reflects  a  negative  reform  that  was  made  in  China  in  2008.  In  that  year,  a  labor  contract  law  was  enacted,  which  introduced  mandatory  retirement  ages  that  differed  by  gender.  Before this law was enacted, there was no mandatory retirement age.4  The differing  pace of reforms across the indicators suggests that  countries  may display differing degrees  of resistance to granting women equal rights under the law in different areas, and that economic factors  may motivate reforms. For example, the fast pace of reforms in Starting a Job indicates that the progress  in this area may have been motivated by the desire to better integrate women into the labor force during  a time of rising demand for labor. We now turn to a more systematic investigation of the effects of reforms  on  labor  market  outcomes,  using  a  framework  that  takes  the  potential  economic  motivation  of  reforms  into account.                                                                                 4  Labor Contract Law of the People's Republic of China of 29 June 2007, Art. 44(2)  http://www.gov.cn/flfg/2007‐ 06/29/content_669394.htm [accessed November 11, 2019].  14    Figure 5: Charting the progress of the indicators over time      5. Causal Impacts of Gender Laws on the Labor Market  5.1 Empirical Approach  In  this  section,  we  set  out  our  approach  to  examining  the  relationship  between  the  degree  of  gender  equality in an economy, as measured by the WBL index, and women’s labor market outcomes. The main  outcome  considered  is  the  female  labor  force  participation  rate  in  the  non‐agricultural  sector,  although  we also consider the association between gender equality and the wage gap and occupational segregation  between  men  and  women.  We  focus  on  the  non‐agricultural  sector  because  almost  all  employment  in  agriculture in developing countries is informal, and hence not directly influenced by legislation.  Female  labor  force  participation  data  come  from  two  sources  –  national  estimates  and  modeled  ILO  estimates.5  While  national  estimates  have  the  advantage  of  spanning  a  longer  time  horizon,  for  some  economies  national  estimates  are  unreliable  and  have  many  gaps  in  the  series.  For  this  reason,  we  use                                                               5  Both data sets can be accessed via the World Bank’s World Development Indicators (WDI):  http://datatopics.worldbank.org/world‐development‐indicators/. The most recent available version of the WDI  was used in the analysis, which is dated September 27, 2019.  15    national  estimates  only  for  the  32  high‐income  OECD  economies  in  our  data  and  use  modeled  ILO  estimates  for  the  remaining  158  economies.  While  this  introduces  a  source  of  heterogeneity  into  the  measurement of our outcome variable, even if we were to use ILO estimates exclusively, there would be  differences between countries in terms of the data, as ILO sources for labor force statistics vary between  countries  depending  on  data  availability.  Furthermore,  the  inclusion  of  country  fixed  effects  in  model  estimation  should  address  this  issue.  Data  on  the  gender  wage  gap  are  also  from  two  sources  –  the  ILO  and OECD; ILO gender wage gap data are the difference between the mean earnings of men and the mean  earnings of women, expressed as a percentage of the earnings of men; OECD data are similarly calculated  but use median as opposed to mean earnings. As the OECD figures should be less sensitive to outliers, we  use the OECD data whenever possible, and only  use ILO figures in  countries and years where OECD  data  are not available. For the third outcome, occupational segregation, we use occupational data compiled by  the ILO to compute an Occupational Segregation Index by sex.6   We model the relationship between the WBL index and labor force outcomes as follows:  , , , ∅ ,                    (1)   is the outcome for country   at  time t;   represents the WBL score in  t‐1; and  ,  represents a set  of potential control variables, including fertility rate, female education, income and male population. The  terms    and    ∅   represent  country  and  year  fixed  effects;  ,   is  the  error  term.  The  WBL  index  is  measured  at  a  one‐year  lag,  as  we  would  not  expect  to  see  an  impact  of  legal  reform  on  women’s  labor  market outcomes in the same year that reforms were implemented.  The coefficient   represents the relationship between gender equality and women’s labor force outcomes  across  190  countries,  accounting  for  unobservable  differences  between  countries  and  time  periods  (captured  by  the  fixed  effects).  However,  within  this  framework  we  cannot  attribute  a  causal  effect  of  legal gender equality to female labor force participation, as there may be some time‐varying unobservable  , ,  which  is  correlated  with  both  the  WBL  score  and  female  labor  supply.  A  likely  candidate  for  this                                                               6  As discussed by Blau, Brummund and Liu (2013), differences in the distribution of men and women across a range  of  occupations  can be  described  in a  simple  index.  The  most  commonly used  measure of  occupational  segregation  was developed by Duncan and Duncan (1955), and can be calculated as:  0.5 ∑ | |, where   and    are  the  proportion  of  males  and  females,  respectively,  that  are  employed  in  occupation  i  at  time  t.  ILO  data  on  employment  by  occupation  are  available  for  143  economies  from  1991  to  2017;  however,  the  series  has  several  gaps, as coverage varies from year to year and between economies. The data are, in general, much more complete  for high‐income OECD economies.    16    unobservable  factor  is  labor  demand  –  when  the  demand  for  labor  is  increasing,  more  women  are  likely  to  join  the  labor  force;  at  the  same  time,  economies  may  be  more  likely  to  remove  restrictions  that  prevent  women  from  participating  in  the  workforce  to  facilitate  the  provision  of  additional  workers.  To  deal  with  this  issue,  we  adopt  the  novel  approach  of  Freyaldenhoven,  Hansen  and  Shapiro  (2019),  FHS  henceforth,  who  outline  a  methodology  to  identify  causal  effects  in  a  panel  data  study  when  a  time‐ varying unobservable confound  ,  is present, through the use of a covariate which is only related to the  policy  in  question  through  the  unobservable  confound.  To  implement  their  approach,  it  is  necessary  to  identify a covariate  ,  that is affected by the confounding variable  ,  but unaffected by the WBL index.  Once a covariate has been identified, the authors show that  , the causal effect of the policy in question,  can be estimated via two‐stage‐least squares (2SLS) regression of the outcome  ,  on the policy variable  of interest (in our case,  , ) and the covariate  ,  using leads of the policy variable as an instrument  for  , . As FHS explain, the covariate  ,  is a noisy proxy for the confound   , . If  ,  were a perfect proxy  for  the  confound,  simply  adding  it  is  a  control  variable  would  allow  for  causal  identification  of  the  parameter  .   Thus, the first model we estimate is a modified version of equation (1) in which we directly control for the  covariate  ,  in an OLS model:  , , , , ∅ ,                    (2)  Next,  we  proceed  to  implement  the  FHS  procedure  by  estimating  the  following  equation  via  2SLS,  using  the lead of the policy variable (i.e., , ) as the instrument for  , :  , , , , ∅ ,                    (3)  FHS note that the choice of the covariate  ,  should be based on economic reasoning; we employ as our  covariate  regional  non‐agricultural  value  added,  interacted  with  country  ’s  oil  rents  as  a  percentage  of  GDP.7 We hypothesize that this variable is an imperfect proxy for labor demand because, as economies in  a region move away from agricultural production and towards manufacturing and services industries, this  should cause the demand for labor to increase. We interact regional non‐agricultural value added with oil  rents  for  several  reasons  –  oil  production  has  been  tied  to  slower  economic  growth  (for  a  discussion  of                                                               7  Data on oil rents as a percentage of GDP are from the World Bank’s WDI data set. Per unit oil rents are the  difference between the world price of the commodity and the costs of producing it (the estimated extraction and  harvesting costs). Per unit rents are multiplied by the physical quantities that countries extract and are presented  as a share of GDP.  17    the  “natural  resource  curse”  refer  to  Sachs  and  Warner,  2001)  and  violent  conflict  (Bannon  and  Collier,  2003),  which  may  dampen  the  demand  for  increased  female  labor  despite  regional  industrialization.  A  stronger argument for its inclusion comes from the work of Ross (2008) who shows that a rise in the value  of oil production may reduce female labor force participation because natural resource booms result in a  decline  of  the  traded  sector  where,  in  developing  economies  in  particular,  many  women  tend  to  be  employed (for example, in export‐oriented manufacturing plants) and growth in the nontraded sector (for  example, sectors such as construction, from which women tend to be excluded). An important assumption  of the FHS model is that the policy variable of interest should not have a direct impact on the covariate. It  is for this reason that we use a measure of non‐agricultural value added at the regional level that excludes  the  observation  of  country  .  For  oil  rents,  we  assume  these  are  exogenously  determined  and  do  not  anticipate that equalization of gender laws would impact them.  The application of the FHS methodology relies on a number of assumptions. According to FHS, a necessary  condition for the application of their methodology is that the policy variable of interest should not have a  direct  impact  on  the  covariate.  We  test  this  by  regressing  ,   on  the  WBL  index;  the  regression  results  (presented  in  Appendix  Table  A3)  confirm  no  impact  (the  p‐value  on  the  WBL  index  in  this  regression  is  0.69). A second condition of the FHS approach is evidence of a pre‐trend in the covariate  , . We test this  by regressing our covariate  ,  on the lead of the WBL index ( , . If there is a pre‐trend present,  the  coefficient  on  the  lead  of  the  policy  variable  should  be  statistically  significant.  The  results  from  our  baseline  model  (regression  of  female  labor  supply  on  the  WBL  index  and  the  covariate)  show  that,  according to the first stage of the 2SLS model, the lead of the WBL index is a significant predictor of   ,   (results  presented  in  Table  A4  in  the  Appendix).   The  results  also  show  that  the  p‐value  from  the  under‐ identification test is 0.01, suggesting that we can reject the null hypothesis of under‐identification.    In  our  baseline  model,  we  do  not  include  any  other  covariates;  this  is  our  preferred  specification,  as  the  only  endogenous  variable  contained  in  the  model  is  the  WBL  index,  which  we  explicitly  account  for  through the use of the FHS methodology. However, we test the robustness of our results to the inclusion  of several covariates that may also be associated with women’s labor market outcomes; specifically, the  fertility  rate,  female  education,  income  (GDP  per  capita  and  its  square  term),  and  the  male  working‐age  population; these are comprised in the vector  ,  in equations (1) to (3).      18    5.2 Results  The  results  of  the  panel  data  regressions,  using  the  OLS  and  FHS  models  (i.e.,  equations  (2)  and  (3))  are  presented in Table 2.  Columns  (1)  to  (4)  in  Table  2  consider  the  relationship  between  gender  equality  under  the  law  and  the  female labor force participation rate. Columns (1) and (2) present the OLS results, under a parsimonious  model  and  after  the  inclusion  of  several,  potentially  endogenous,  covariates.  In  both  cases,  the  relationship is positive and significant; the inclusion of the additional covariates has very little impact on  the  coefficient  on  the  WBL  index.  The  FHS  results,  presented  in  columns  (3)  and  (4),  imply  that  the  relationship  between  gender  equality  and  female  labor  supply  is  slightly  stronger  than  the  OLS  results  would suggest, although the OLS and FHS models do not yield statistically different results. Regardless of  the  model  used,  the  magnitude  of  the  effect  is  modest  –  a  one‐point  increase  in  the  WBL  index  is  associated  with  an  increase  in  female  labor  force  participation  of  between  0.047  and  0.053  percent.  On  average, implementing one WBL reform increases the index by 2.9 points; thus, the reform of a single one  of the 35 WBL data points  would  be associated with  an increase in female labor supply of  between 0.14  and 0.15 percent.   Columns  (5)  to  (6)  in  Table  2  show  that,  according  to  OLS  estimation,  improvements  in  gender  equality  under  the  law  are  associated  with  a  reduction  in  the  wage  gap  between  men  and  women.   Again,  while  the relationship between  legal gender  equality and  women’s economic outcomes is positive (in  that it is  associated with a lower wage gap), it is modest; a one‐point increase in the WBL index is associated with  a 0.09 to 0.1‐percentage  point reduction in the wage gap (the median gender  wage gap in  our sample is  15.64 percent). However, according to the FHS model results (columns (7) and (8)), there is no statistically  significant relationship between the WBL index and the pay gap. As the FHS model is designed to identify  the causal impact of a policy variable, we can infer from these results that there is no causal effect of the  WBL  index  on  the  gender  wage  gap.  Similar  results  hold  for  occupational  segregation  between  genders  (columns (9) through (12) in Table 2). The OLS results with other covariates included (column (10)) suggest  that  increases  in  the  WBL  index  are  associated  with  lower  levels  of  occupational  segregation  between  genders, but the results under the FHS model show no significant effect (columns (11) and (12)). 19    Table 2: The relationship between legal gender equality and women’s labor market outcomes    Female labor force participation  Gender wage gap  Occupational segregation    OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)  WBL index (t‐1)  0.047***  0.047***  0.053***  0.048**  ‐0.088***  ‐0.101***  ‐0.063  ‐0.260  ‐0.026  ‐0.056**  0.004  ‐0.048  (0.009)  (0.009)  (0.016)  (0.020)  (0.030)  (0.034)  (0.067)  (1.012)  (0.023)  (0.024)  (0.100)  (0.037)  Regional non‐ag  0.000**  0.000*  0.002  0.001  0.003**  0.003**  ‐0.029  ‐0.173  ‐0.003***  ‐0.003***  0.078  0.015  VA * Oil rents  (0.000)  (0.000)  (0.004)  (0.004)  (0.001)  (0.001)  (0.070)  (1.103)  (0.001)  (0.001)  (0.210)  (0.057)  GDP per capita    0.000***    0.000***    0.000    ‐0.003    0.000***    0.001**  (constant 2010  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.021)  (0.000)  (0.000)  US$)  GDP per capita    ‐0.000    ‐0.000    ‐0.000    0.000    ‐0.000***    ‐0.000***  squared  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Fertility rate    ‐2.084***    ‐2.085***    1.705**    0.263    ‐1.959**    ‐2.019**  (0.179)  (0.179)  (0.770)  (9.640)  (0.796)  (0.919)  Male working    0.000    0.000    0.000**    0.000    ‐0.000*    ‐0.000  age population  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Average years of    1.258***    1.260***    5.359***    27.129    0.931    0.721  education,  (0.175)  (0.177)  (1.303)  (136.696)  (1.484)  (1.811)  female ages 25  plus  _cons  36.684***  29.628***      17.436***  ‐54.180***      33.599***  26.548*      (0.722)  (1.461)  (2.853)  (15.391)  (2.023)  (15.819)  _N  4,927  4,459  4,927  4,458  999  949  990  943  1,395  1,215  1,370  1,194  Notes: Standard errors are presented in parentheses; .01 ‐ ***; .05 ‐ **; .1 ‐ *. All regressions include country and year fixed effects      20    While  the  impacts  of  WBL‐type  reforms  on  female  labor  supply  are  modest,  the  data  suggest  that  the  impacts do appear to be increasing over time. Panel A in Table 3 shows that, if the WBL index is measured  at a five‐year lag, a one‐point increase in the index is associated with an increase in the female labor force  participation  rate  of  approximately  0.06  percentage  points,  which  increases  to  approximately  0.07  after  10 years. The data show no impact of the WBL index on the wage gap or occupational segregation when  longer lags are used.  Turning next to the eight individual indicators that make up the WBL index, Panel B in Table 3 shows that  the  indicators  that  are  significantly  associated  with  increased  female  labor  supply  are  Starting  a  Job,  Getting  Married  and  Running  a  Business.  The  fact  that  Starting  a  Job  and  Running  a  Business  show  evidence  of  a  causal  relationship  with  female  labor  supply  provides  support  for  our  choice  of  methodology, as one would expect these laws to most directly impact women’s decisions to work (either  by  seeking  employment  or  by  starting  their  own  business).  Additionally,  several  other  studies  have  documented  a  link  between  the  removal  of  discrimination  against  married  women  (captured  in  the  Getting Married indicator) and female labor supply.8   While  we  find  no  robust  evidence  of  a  link  between  the  individual  indicators  and  the  gender  wage  gap,9  we do find that some of the indicators underlying the aggregate index are related to rates of occupational  segregation  between  genders.  Panel  C  in  Table  3  shows  that  reforming  constraints  related  to  marriage  (Getting Married) and the size of a woman’s pension (Getting a Pension) are associated with lower levels  of occupational segregation between genders. On the other hand, Panel C in Table 3 also shows that laws  and regulations affecting women’s pay and women’s work after having children (Getting Paid and Having  Children) are associated with higher levels of occupational segregation between men and women. These  negative  impacts  are  not  entirely  surprising  –  early  analysis  of  the  impacts  of  maternity  leave  on  female  labor  market  outcomes  shows  that  while  short  periods  of  maternity  leave  are  associated  with  increased  female  employment,  longer  periods  of  leave  are  associated  with  negative  wage  effects  (Ruhm,  1998).  Olivetti and Petrongolo (2017) highlight  the  nuanced  relationship  between “family‐friendly” leave policy  and  female  labor  market  outcomes  that  have  been  uncovered  in  the  literature.  Furthermore,  recent  evidence on the long‐term impacts of California’s Paid Family Leave Act finds it is associated with declines  in  female  employment  and  wages  for  first‐time  mothers  (Bailey  et  al.,  2019).  On  the  increased  occupational segregation associated with positive reforms in the Getting Paid indicator, it is plausible that                                                               8  Goldin and Olivetti (2013); Hallward‐Driemeier, Hasn and Rusu (2013); Gonzales et al. (2015).  9  The results are not presented here for brevity but are shown in Table A5 in the Appendix.  21    legal  reform  in  this  area  may  result  in  women  working  in  more  family‐friendly  jobs  that  offer  more  flexibility  but  are  associated  with  lower  pay. Early  evidence  of  unintended  consequences  of  equal‐pay  legislation  is  presented  by  Pike  (1985),  who  finds  that  equal  pay  legislation  in  the  United  Kingdom  was  associated with a decline in female employment in the manufacturing sector.  6. Conclusions  While  several  individual  studies  have  illustrated  how  legal  gender  discrimination  is  related  to  economic  outcomes,  the  literature  has  been  missing  a  global  picture  of  legal  inequalities  –  contrasting  the  experience  of  countries  where  women  are  given  the  same  rights  under  the  law  as  men  with  that  of  countries where the legal gender gap is large, and  examining the evolution of gender equality over time.  This paper fills these gaps. First, we present an overview of the WBL database, highlighting the differences  between  countries  and  regions,  and  chart  the  development  of  gender  equality  over  time.  We  find  that,  across  the  world,  women  still  face  by  legal  gender  discrimination  across  multiple  domains.  The  level  of  legal  discrimination  is  particularly  onerous  in  some  highly‐populated  countries  and,  therefore,  restricts  economic opportunities for a very large number of women. Having documented the extent of and trends  in  legal  discrimination  between  men  and  women,  we  then  study  the  relationship  between  these  legal  restrictions  and  women’s  labor  market  outcomes.  Focusing  on  female  labor  force  participation,  panel  estimations of data from 190 economies over 50 years reveals that a more level legal playing field between  men  and  women  is  associated  with  more  women  participating  in  the  workforce;  there  is  also  some  indication from the data that better rights for women are associated with a lower gender pay gap.                  22    Table 3: Testing the results along additional dimensions – FHS results only  Panel A: The relationship between labor force outcomes and lagged WBL reform          Y = Female labor force  Y = Gender wage gap  Y = Occupational segregation    participation      WBL in t‐5  WBL in t‐10  WBL in t‐5  WBL in t‐10  WBL in t‐5  WBL in t‐10        WBL index  0.059***  0.070***  0.061  0.016  ‐0.006  0.019  (0.009)  (0.010)  (0.199)  (0.084)  (0.110)  (0.362)  Regional non‐ag VA  ‐0.001  ‐0.004*  ‐0.112  ‐0.086  ‐0.012  ‐0.047  * Oil rents  (0.002)  (0.002)  (0.177)  (0.076)  (0.047)  (0.223)      _N  4,910  4,859  984  959  1,370  1,370  Panel B: The relationship between individual indicators and female labor force participation    Going  Starting a Job  Getting Paid  Getting  Having  Running a  Managing  Getting a  Places  Married  Children  Business  Assets  Pension  WBL index t‐1  0.048  0.010*  0.014  0.032**  0.011  0.014**  0.011  0.022  (0.097)  (0.005)  (0.013)  (0.013)  (0.015)  (0.006)  (0.013)  (0.066)  Regional non‐ag VA  0.016  ‐0.006  0.017  0.007  ‐0.018  ‐0.002  0.004  0.045  * Oil rents  (0.108)  (0.007)  (0.021)  (0.006)  (0.018)  (0.006)  (0.011)  (0.106)  _N  4,927  4,927  4,927  4,927  4,927  4,927  4,927  4,927  Panel C: The relationship between individual indicators and occupational segregation    Going  Starting a Job  Getting Paid  Getting  Having  Running a  Managing  Getting a  Places  Married  Children  Business  Assets  Pension  WBL index t‐1  ‐0.453  ‐0.006  0.014*  ‐0.048***  0.060***  ‐0.107  ‐0.088  ‐0.037**  (0.933)  (0.019)  (0.008)  (0.017)  (0.021)  (0.105)  (0.147)  (0.016)  Regional non‐ag VA  0.085  ‐0.027  0.009  0.015  0.041  0.067  ‐0.181  0.010  * Oil rents  (0.544)  (0.040)  (0.040)  (0.012)  (0.036)  (0.096)  (0.214)  (0.025)  _N  1,370  1,370  1,370  1,370  1,370  1,370  1,370  1,370  Notes: Standard errors are presented in parentheses; .01 ‐ ***; .05 ‐ **; .1 ‐ *. All regressions include country and year fixed effects  23    References  Amin, Mohammad and Asif Islam. 2015. “Does Mandating Non‐discrimination in Hiring Practices  Influence Women’s Employment? Evidence using Firm‐level Data”, Feminist Economics 21(4): 28‐60  Anderson, Siwan. 2018. “Legal Origins and Female HIV” American Economic Review 108(6): 1407‐1439.  Atalay,  Kadir,  and  Garry  F.  Barrett.  2015  “The  impact  of  age  pension  eligibility  age  on  retirement  and  program dependence: evidence from an Australian experiment.” Review of Economics and Statistics 97(1):  71‐87.  Bailey,  Martha  J.,  Tanya  S.  Byker,  Elena  Patel,  and  Shanthi  Ramnath.  2019.  The  Long‐Term  Effects  of  California’s 2004 Paid Family Leave Act on Women’s Careers: Evidence from US Tax Data. National Bureau  of Economic Research Working Paper No. 26416.  Baker,  Michael,  and  Kevin  Milligan.  2008.  “How  does  job‐protected  maternity  leave  affect  mothers’  employment?” Journal of Labor Economics 26(4): 655‐691.  Bannon, Ian, and Paul Collier. 2003. Natural resources and violent conflict: Options and actions. The World  Bank.  Barlas,  Asma.  2019.  Believing  women  in  Islam:  Unreading  patriarchal  interpretations  of  the  Qur'an.  University of Texas Press.  Baum,  I.  I.,  and  L.  Charles.  2003.  “The  Effects  of  Maternity  Leave  Legislation  on  Mothers'  Labor  Supply  after Childbirth.” Southern Economic Journal 69(4).  Blau, Francine D., Peter Brummund, and Albert Yung‐Hsu Liu. 2013. “Trends in  occupational  segregation  by  gender  1970–2009:  Adjusting  for  the  impact  of  changes  in  the  occupational  coding  system.”  Demography 50(2): 471‐492.   Bowen,  John  R.  2018.  “Gender,  Islam,  and  Law.”  In  Towards  Gender  Equity  in  Development,  edited  by  Siwan Anderson, Lori Beaman, and Jean‐Philippe Platteau, 277–298. Oxford University Press.  Bowen,  John  R.  2013.  “Contours  of  sharia  in  Indonesia.”  In  Democracy  and  Islam  in  Indonesia,  edited  by  Künkler, Mirjam, and Alfred Stepan, 149‐167. New York: Colombia University Press.  Branisa,  Boris,  Stephan  Klasen,  and  Maria  Ziegler.  2013.  “Gender  inequality  in  social  institutions  and  gendered development outcomes.” World Development 45: 252‐268.  Braunstein,  Elissa.  2014.  “Patriarchy  versus  Islam:  Gender  and  religion  in  economic  growth.”  Feminist  Economics 20(4): 58‐86.  Cavalcanti,  Tiago,  and  José  Tavares.  2016.  “The  Output  Cost  of  Gender  Discrimination:  A  Model‐based  Macroeconomics Estimate.” The Economic Journal 126: 109‐134.  Cribb, Jonathan, Carl Emmerson, and Gemma Tetlow. 2016 “Signals matter? Large retirement responses  to limited financial incentives.” Labour Economics 42: 203‐212.  Deininger,  Klaus,  Aparajita  Goyal,  and  Hari  Nagarajan.  2013.  “Women's  inheritance  rights  and  intergenerational transmission of resources in India.” Journal of Human Resources 48(1): 114‐141.  24    Deininger,  Klaus,  Songqing  Jin,  Hari  K.  Nagarajan,  and  Fang  Xia.  2019.  “Inheritance  law  reform,  empowerment,  and  human  capital  accumulation:  Second‐generation  effects  from  India.”  The  Journal  of  Development Studies 55(12): 2549‐2571.  Demirguc‐Kunt,  Asli,  Leora  Klapper,  and  Dorothe  Singer.  Financial  inclusion  and  legal  discrimination  against women: evidence from developing countries. The World Bank, 2013.  Duncan,  Otis  Dudley,  and  Beverly  Duncan.  1955.  “A  methodological  analysis  of  segregation  indexes.” American Sociological Review 20(2): 210‐217.  Field,  Erica,  Rohini  Pande,  Natalia  Rigol,  Simone  Schaner,  and  Charity  Troyer  Moore.  2016.  On  Her  Account:  Can  Strengthening  Women’s  Financial  Control  Boost  Female  Labor  Supply?  Harvard  University  Working Paper.  Freyaldenhoven,  Simon,  Christian  Hansen,  and  Jesse  M.  Shapiro  2019.  “Pre‐event  trends  in  the  panel  event‐study design.” American Economic Review 109(9): 3307‐3338.  Goldin, Claudia. 1986. “The female labor force and American economic growth, 1890‐1980.” In Long‐ term factors in American economic growth, 557‐604. University of Chicago Press.  Goldin, Claudia, and Claudia Olivetti. 2013. “Shocking labor supply: A reassessment of the role of World  War II on women's labor supply.” American Economic Review: Papers & Proceedings 103(3): 257‐262.  Gonzales,  Christian,  Sonali  Jain‐Chandra,  Kalpana  Kochhar,  and  Monique  Newiak.  2015.  Fair  Play:  More  Equal Laws Boost Female Labor Force Participation. IMF Staff Discussion Note SDN/15/02  Gray,  Jeffrey  S.  1998.  “Divorce‐Law  Changes,  Household  Bargaining,  and  Married  Women's  Labour  Supply”, American Economic Review 88(3): 628‐642  Gunderson, Morley. 1975. “Male‐female wage differentials and the impact of equal pay legislation.” The  Review of Economics and Statistics: 462‐469.  Hallward‐Driemeier,  Mary,  and  Ousman  Gajigo.  2015.  “Strengthening  Economic  Rights  and  Women’s  Occupational Choice: The Impact of Reforming Ethiopia’s Family Law”, World Development 70: 260–273.  Hallward‐Driemeier, Mary, T. A. Hasan and B. Rusu. 2013. “Women’s Legal Rights over 50 Years: What Is  the Impact of Reform?” World Bank Policy Research Working Paper Series 6617.  Harari,  Mariaflavia.  2019  “Women’s  inheritance  rights  and  bargaining  power:  Evidence  from  Kenya.”  Economic Development and Cultural Change 68(1)  Heath, Rachel, and Xu Tan. 2019 “Intrahousehold bargaining, female autonomy, and labor supply: Theory  and evidence from India.” Journal of the European Economic Association 00(0): 1–41  Htun,  Mala,  Francesca  R.  Jensenius,  and  Jami  Nelson‐Nuñez.  2019.  “Gender‐discriminatory  laws  and  women’s  economic  agency.”  Social  Politics:  International  Studies  in  Gender,  State  &  Society  26(2):  193‐ 222.  Islam, Asif, Silvia Muzi, and Mohammad Amin. 2019 “Unequal Laws and the Disempowerment of Women  in  the  Labour  Market:  Evidence  from  Firm‐Level  Data.”  The  Journal  of  Development  Studies  55(5):  822‐ 844.  25    King,  Elizabeth,  and  Andrew  Mason.  2001. Engendering  development:  Through  gender  equality  in  rights,  resources, and voice. The World Bank.  Klasen,  Stephan.  2002.  “Low  schooling  for  girls,  slower  growth  for  all?  Cross‐country  evidence  on  the  effect  of  gender  inequality  in  education  on  economic  development.”  The  World  Bank  Economic  Review  16(3): 345‐373.  Lagerlöf, Nils‐Petter. 2003. “Gender equality and long‐run growth.” Journal of Economic Growth 8(4): 403‐ 426.  Mashhour, Amira. “Islamic law and gender equality: Could there be a common ground?: A study of divorce  and  polygamy  in  Sharia  Law  and  contemporary  legislation  in  Tunisia  and  Egypt.”  2005. Human  Rights  Quarterly: 562‐596.  Menon,  Nidhiya,  Yana  Van  Der  Meulen  Rodgers,  and  Huong  Nguyen.  2014.  “Women’s  land  rights  and  children’s human capital in Vietnam.” World Development 54: 18‐31.  Mishra,  Khushbu,  and  Abdoul  G.  Sam.  2016.  “Does  women’s  land  ownership  promote  their  empowerment? Empirical evidence from Nepal.” World Development 78: 360‐371.  Noland, Marcus. 2005. “Religion and economic performance.” World Development, 33(8), 1215‐1232.  Olivetti,  Claudia,  and  Barbara  Petrongolo.  2017.  “The  economic  consequences  of  family  policies:  lessons  from a century of legislation in high‐income countries.” Journal of Economic Perspectives 31(1): 205‐30.  Pike, Maureen. 1985. “The employment response to equal pay legislation.” Oxford Economic Papers 37(2):  304‐318.  Ross, Michael. L. 2008. “Oil, Islam, and women.” American Political Science Review, 102(1), 107‐123.  Roy, Sanchari. 2015. “Empowering women? Inheritance rights, female education and dowry payments in  India.” Journal of Development Economics 114: 233‐251.  Roy, Sanchari. 2019. “Discriminatory Laws Against Women: A Survey of the Literature.” World Bank Policy  Research Working Paper 8719.  Ruhm,  Christopher  J.  1998.  “The  economic  consequences  of  parental  leave  mandates:  Lessons  from  Europe.” The Quarterly Journal of Economics 113(1): 285‐317.  Sachs,  Jeffrey  D.,  and  Andrew  M.  Warner.  2001.  “The  curse  of  natural  resources.”  European  Economic  Review 45(4‐6): 827‐838.  Schönberg,  Uta,  and  Johannes  Ludsteck.  2014.  “Expansions  in  maternity  leave  coverage  and  mothers’  labor market outcomes after childbirth.” Journal of Labor Economics 32(3): 469‐505.  Staubli,  Stefan,  and  Josef  Zweimüller.  2013  “Does  raising  the  early  retirement  age  increase  employment  of older workers?” Journal of public economics 108: 17‐32.  Voena,  Alessandra.  2015.  “Yours,  mine,  and  ours:  Do  divorce  laws  affect  the  intertemporal  behavior  of  married couples?” American Economic Review 105(8): 2295‐2332.  26    World Bank. 2019a. Women, Business and the Law 2019: A Decade of Reform. Technical Report, The  World Bank.  World Bank. 2019b. Women, Business and the Law 2020. Technical Report, The World Bank.  Zabalza,  Antoni,  and  Zafiris  Tzannatos.  1985.  “The  effect  of  Britain's  anti‐discriminatory  legislation  on  relative pay and employment.” The Economic Journal 95(379): 679‐699.  Zveglich,  Jr,  Joseph  E.,  and  Yana  van  der  Meulen  Rodgers.  2003.  “The  impact  of  protective  measures  for  female workers.” Journal of Labor Economics 21(3): 533‐555.    Appendix  Appendix 1: Additional Data Details  Table A1: The eight indicators and 35 legislative topics covered by the WBL index  1. Going Places  1. Can a woman choose where to live in the same way as a man?   2. Can a woman travel outside her home in the same way as a man?  3. Can a woman apply for a passport in the same way as a man?   4. Can a woman travel outside the country in the same way as a man?  2. Starting a Job  5. Can a woman get a job in the same way as a man?   6. Does the law prohibit discrimination in employment based on gender?   7. Is there legislation on sexual harassment in employment?   8. Are there criminal penalties or civil remedies for sexual harassment in employment?  3. Getting Paid  9. Does the law mandate equal remuneration for work of equal value?   10. Can women work the same night hours as men?  11. Can women work in jobs deemed dangerous in the same way as men?   12. Are women able to work in the same industries as men?  4. Getting Married  13. Is there no legal provision that requires a married woman to obey her husband?  14. Can a woman legally be head of household in the same way as a man?  15. Is there legislation specifically addressing domestic violence?  16. Can a woman obtain a judgment of divorce in the same way as a man?   17. Does a woman have the same rights to remarry as men?  5. Having Child  18. Is paid leave of at least 14 weeks available to mothers?   19. Does the government administer 100% of maternity leave benefits?   20. Is paid leave available to fathers?   21. Is there paid parental leave?   22. Is dismissal of pregnant workers prohibited?  27    6. Running a Business  23. Does the law prohibit discrimination in access to credit based on gender?   24. Can a woman sign a contract in the same way as a man?   25. Can a woman register a business in the same way as a man?   26. Can a woman open a bank account in the same way as a man?  7. Managing Assets  27. Do men and women have equal ownership rights to immovable property?   28. Do sons and daughters have equal rights to inherit assets from their parents?   29. Do female and male surviving spouses have equal rights to inherit assets?   30. Does the law grant spouses equal administrative authority over assets during marriage?   31. Does the law provide for valuation of nonmonetary contributions?  8. Getting a Pension  32. Are the ages at which men and women can retire with full pension benefits equal?   33. Are the ages at which men and women can retire with partial pension benefits equal?   34. Is the mandatory retirement age for men and women equal?   35. Are periods of absence due to child care accounted for in pension benefits?    Appendix 2: Regression Diagnostics for Application of the FHS Methodology  In  this  section,  we  present  some  regression  diagnostics  that  illustrate  the  applicability  of  the  approach  proposed by Freyaldenhoven, Hansen and Shapiro (2019) to our analysis.  First,  as  FHS  discuss,  when  faced  with  a  situation  where  the  strict  exogeneity  of  a  policy  variable  (in  our  case, the WBL index) may fail due to the presence of an unobserved confound ( , ), a common approach  is to examine whether there is a pre‐trend in the policy variable, i.e., to look at whether the policy has an  impact  on  the  outcome  before  the  policy  actually  occurs.  To  test  this,  we  regress  our  three  outcome  variables (female labor supply, the wage gap and occupational segregation) on the lead of the WBL index.  The results, summarized in Table A2, suggest the presence of a pre‐trend in female labor supply and the  gender wage gap, but there is no evidence of a pre‐trend in occupational segregation (the coefficient on  ,  is not significant). However, as FHS point out, this does not rule out the presence of a pre‐trend;  the  authors  note  that  a  pre‐trend  may  still  be  present  but  may  not  have  been  detected  due  to  limited  statistical power.  Table A2: FHS model diagnostics – testing for a pre‐trend in the outcome variable  Y = Female labor force  Y = Gender wage gap  Y = Occupational    participation rate  segregation  WBL index (t+1)  0.038***  ‐0.081***  ‐0.000    (0.010)  (0.032)  (0.024)  _cons  19.846***  41.959***  32.995***    (1.044)  (4.566)  (2.402)  Notes: Standard errors are presented in parentheses; .01 ‐ ***; .05 ‐ **; .1 ‐ *. All regressions include country and year fixed  effects    28    Second,  the  authors  state  that  their  approach  requires  that  the  covariate  ,   be  affected  by  the  confounding variable ,  but not by the policy variable (in our case,  , ). We test for a relationship  between the policy and the covariate by regressing regional non‐agricultural value added multiplied by oil  rents  on  the  lagged  WBL  index.  The  results,  displayed  in  Table  A3,  suggest  that  the  WBL  index  is  not  significantly related to the chosen covariate.  Table A3: FHS model diagnostics – regressing WBL on the covariate  Y = Regional non‐agricultural value added * Oil rents  WBL index (t‐1)  0.292    (0.725)  _cons  215.248***    (60.521)  Notes: Standard errors are presented in parentheses; .01 ‐ ***; .05 ‐ **; .1 ‐ *. Regression includes  country and year fixed effects    Third,  the  FHS  approach  requires  that  there  be  a  pre‐trend  in  the  covariate  , .  In  our  application,  this  implies that the lead of the WBL index should be a significant predictor of regional non‐agricultural value  added multiplied by oil rents. This can be investigated by looking at the output from the first stage of the  two‐stage least squares approach. The results, presented in Table A4, show that the covariate in time t is  significantly  associated  with  the  lead  of  the  policy  variable  (the  coefficient  on  the  lead  of  the  WBL  index  is significant in the first stage, and the null hypothesis of the under‐identification test can be rejected).  Table A4: FHS model diagnostics – first stage of the 2SLS model  Y = Regional non‐agricultural value added * Oil rents  WBL index (t+1)  ‐3.386**    (1.389)  Notes: Standard errors are presented in parentheses; .01 ‐ ***; .05 ‐ **; .1 ‐ *. Regression includes  country and year fixed effects  Under identification test:  Anderson canon. corr. LM statistic:  5.998  Chi‐sq(1), P‐val  0.014                  29    Appendix 3: Additional results table   Table A5: OLS and FHS results of regressions of female labor market outcomes on WBL indicators  Panel A: Y = Female labor force participation rate    Going places  Starting a job  Getting paid  Getting married  Having a child  Running a business  Managing assets  Getting a pension    OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  Indicator in t‐1  0.035***  0.048  0.013***  0.010*  0.006  0.014  0.019***  0.032**  0.021***  0.011  0.016***  0.014**  0.007  0.011  ‐0.004  0.022  (0.010)  (0.097)  (0.003)  (0.005)  (0.004)  (0.013)  (0.006)  (0.013)  (0.005)  (0.015)  (0.005)  (0.006)  (0.006)  (0.013)  (0.004)  (0.066)  Reg. non‐ag  0.000*  0.016  0.000**  ‐0.006  0.000*  0.017  0.000*  0.007  0.000*  ‐0.018  0.000*  ‐0.002  0.000*  0.004  0.000*  0.045  VA *Oil rent  (0.000)  (0.108)    (0.000)  (0.007)     (0.000)  (0.021)     (0.000)  (0.006)     (0.000)  (0.018)     (0.000)  (0.006)     (0.000)  (0.011)     (0.000)  (0.106)     _cons  37.235***  39.213***  39.795***  38.795***  39.122***  38.962***  39.674***  40.581***  (0.916)  (0.327)  (0.5153)  (0.513)  (0.349)  (0.487)  (0.549)  (0.390)  _N  4,927  4,927  4,927  4,927  4,927  4,927  4,927  4,927  4,927  4,927  4,927  4,927  4,927  4,927  4,927  4,927  Panel B:  Y = Gender wage gap    Going places  Starting a job  Getting paid  Getting married  Having a child  Running a business  Managing assets  Getting a pension    OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  Indicator in t‐1  ‐0.030  0.214  ‐0.014*  0.009  ‐0.036***  ‐0.035  ‐0.023  ‐0.002  ‐0.001  0.004  ‐0.064***  ‐0.096  ‐0.062**  ‐0.043  0.012  0.009  (0.029)  (1.377)  (0.009)  (0.277)  (0.013)  (0.023)  (0.018)  (0.028)  (0.014)  (0.036)  (0.017)  (0.101)  (0.026)  (0.033)  (0.014)  (0.024)  Reg. non‐ag  0.003**  ‐0.428  0.003**  0.119  0.003**  0.002  0.003**  0.046**  0.003**  0.093  0.003**  0.136  0.003**  ‐0.014  0.003**  0.008  VA *Oil rent  (0.001)  (2.365)  (0.001)  (1.368)  (0.001)  (0.021)  (0.001)  (0.022)  (0.001)  (0.184)  (0.001)  (0.338)  (0.001)  (0.016)  (0.001)  (0.034)  _cons  12.654***    11.019***    12.381***    11.844***    9.811***    15.596***    15.806***    8.780***    (3.018)  (1.322)  (1.417)  (2.012)  (1.494)  (1.913)  (2.765)  (1.552)  _N  999  990  999  990  999  990  999  990  999  990  999  990  999  990  999  990  Panel C:  Y = Occupational segregation    Going places  Starting a job  Getting paid  Getting married  Having a child  Running a business  Managing assets  Getting a pension    OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  OLS  FHS  Indicator in t‐1  ‐0.304***  ‐0.453  0.004  ‐0.006  0.014**  0.014*  ‐0.060***  ‐0.048***  0.043***  0.060**  ‐0.036***  ‐0.107  ‐0.107***  ‐0.088  ‐0.031***  ‐ (0.042)  (0.933)  (0.006)  (0.019)  (0.007)  (0.008)  (0.013)  (0.017)  (0.010)  (0.021)  (0.013)  (0.105)  (0.025)  (0.147)  (0.009)  0.037**  (0.016)  Reg. non‐ag  ‐0.002***  0.085  ‐0.003***  ‐0.027  ‐0.003***  0.009  ‐0.003***  0.015  ‐0.002***  0.041  ‐0.002***  0.067  ‐0.003***  ‐0.181  ‐0.002***  0.010  VA *Oil rent  (0.001)  (0.544)  (0.001)  (0.040)  (0.001)  (0.040)  (0.001)  (0.012)  (0.001)  (0.036)  (0.001)  (0.096)  (0.001)  (0.214)  (0.001)  (0.025)  _cons  60.376***    30.979***    30.236***    36.749***    28.227***    34.652***    41.495***    33.635***    (3.991)  (0.684)  (0.670)  (1.227)  (0.790)  (1.277)  (2.422)  (0.775)  _N  1,395  1,370  1,395  1,370  1,395  1,370  1,395  1,370  1,395  1,370  1,395  1,370  1,395  1,370  1,395  1,370  Notes: Standard errors are presented in parentheses; .01 ‐ ***; .05 ‐ **; .1 ‐ *. All regressions include country and year fixed effects    30