Policy Research Working Paper 8875 Market Size, Sunk Costs of Entry, and Transport Costs An Empirical Evaluation of the Impact of Demand-Side Factors versus Supply-Side Factors on Manufacturing Productivity Patricia Jones Emmanuel Lartey Taye Mengistae Albert Zeufack Africa Region Office of the Chief Economist & Finance, Competitiveness and Innovation Global Practice June 2019 Policy Research Working Paper 8875 Abstract This paper uses plant-level, panel data from the Ethiopian The paper analyzes 11 industries in Ethiopia over 2000 manufacturing census to estimate the effects of demand-side to 2010. Several interesting results emerge. In the most and supply-side factors on industrywide aggregate produc- parsimonious specification, the estimated coefficients are tivity. The paper focuses on the effects of three factors: (1) consistent with all three predictions of the model—but local market size, (2) the value of transportation costs that only for one industry: cinder blocks. In this industry, the firms incur in selling to customers outside their market, and expansion of the local market boosts industrywide total (3) licensing fees needed to enter the market. Identifica- factor revenue productivity, while increases in transport tion is based on a model of production under monopolistic costs and licensing fees reduce it. The picture is somewhat competition, which enables interpreting the estimated coef- mixed in the other 10 industries but broadly consistent with ficients of a reduced form, dynamic productivity equation. the predictions of the model. This paper is a product of the Office of the Chief Economist, Africa Region and the Finance, Competitiveness and Innovation Global Practice. 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 jonesp@newpaltz.edu; elartey@worldbank.org; and azeufack@worldbank.org. 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 Market Size, Sunk Costs of Entry, and Transport Costs:  An Empirical Evaluation of the Impact of Demand‐Side Factors   versus Supply‐Side Factors on Manufacturing Productivity       Patricia Jones   Economics Department     SUNY New Paltz    Emmanuel Lartey         World Bank     Taye Mengistae        World Bank      Albert Zeufack         World Bank  JEL Codes: L6, 014, 012. Key Words: Industry Studies-Manufacturing; Manufacturing and Service Industries; Industrialization; Microeconomic Analyses of Development. 1. Introduction     A central question in development economics is why some countries become rich while others  remain  poor.    The  starting  point  to  answering  this  question  is  the  well‐established  fact  that  income  gaps  across  countries  are  largely  explained  by  differences  in  total  factor  productivity  (TFP).    While  much  of  the  early  growth  literature  highlighted  the  importance  of  supply‐side  factors, such as technology, in explaining productivity gaps across countries, many recent studies  have stressed the importance of demand‐side factors, such as market access, as well.  Given this  recent focus, it is important to understand the relative importance of both sides of the market in  generating TFP growth.  This is particularly important to policy makers because different policy  responses are appropriate for stimulating productivity growth depending upon the constraining  factor.  In  addition,  the  last  10  years  has  brought  a  wave  of  new  studies  highlighting  the  micro  foundations of aggregate productivity growth (Restuccia and Rogerson, 2008; Hsieh and Klenow,  2009; Bartelsman, Haltiwanger, Scarpetta, 2009, 2012; Acemoglu and Dell, 2010; Restuccia and  Rogerson, 2013; Haltiwanger, Scarpetta, Schweiger, 2014; Foster, Grim, Haltiwanger, Wolf, 2015;  Bento and Restuccia, 2017). The common theme among these papers is that certain regulations  or institutions have a differential impact on heterogeneous plants operating in different markets  and  that  these  differences—when  summed  across  the  entire  economy—  explain  a  large  proportion of the variation in aggregate productivity across different countries.  Our paper adds  to this body of research by examining the impact of changes in supply and demand factors on  plant‐level productivity in Ethiopia over the period 2000 to 2010.  Chief among the supply‐side  factors  that  we  consider  are  market  entry  costs  (in  the  form  of  licensing  fees)  and  different  sources  of  technological  change.  Demand‐side  factors  include  exogenous  increases  in  plants’  access to domestic or international markets that result from changes in trade policy or changes  in transportation costs.    Our  starting  point  in  building  an  identification  strategy  is  to  adopt  the  modeling  framework  outlined  by  Syverson  (2004a)  and  Mellitz  and  Ottaviano  (2008).    Specifically,  Syverson  (2004)  argues that imperfect product substitutability (due to factors like high transport costs) prevents  2    consumers from costlessly shifting demand from one producer to another.  As a result, “more  efficient (lower cost) plants cannot lure away all demand from their less efficient industry rivals  simply with lower prices” (p. 534).  This enables lower productivity plants to survive, even in long  run  equilibrium,  despite  their  lower  productivity.    Similarly,  an  implication  of  the  Melitz‐ Ottaviano (2008) model is that high transport costs can reduce the scale of market selection via  firm entry and exit.       As outlined by Melitz‐Ottaviano (2008), the more differentiated a product is (in the sense of lower  product substitutability), the lower is its industry (average and minimum) productivity and the  greater is the within‐industry dispersion of productivity.  Any exogenous increase in market size  would therefore lead to growth in the average (or expected) plant‐level productivity and alter its  dispersion relative to the industry average. The lower the degree of product differentiation, the  larger these changes will be because they are the outcome of market expansion that speeds up  the reallocation of market shares and factor inputs (both within the industry itself and between  the industry and the rest of the economy) by raising producers’ entry and exit rates to and from  that industry.  We test these predictions using a 10‐year panel of manufacturing firms from Ethiopia.1 This panel  contains annual production data for the period 2000 to 2010 and covers all manufacturing firms  employing 10 or more employees. 2 It is arguably the most comprehensive longitudinal  data set  on manufacturing firms in Sub‐Saharan Africa at this moment.  Industries are classified in the  dataset  at  the  4‐digit  ISIC  level.  Importantly,  the  Ethiopian  data  include  producers’  physical  outputs, , along with their respective prices,  . This allows us to distinguish between revenue‐ based measures of total factor productivity (TFPR) and those based on physical outputs (TFPQ).  As  is  standard  in  the  literature,  we  define  TFPR  as  the  value  of  revenue    per  input  unit  and  TFPQ  as  the  number  of  physical  units  produced  per  unit  of  output  / .    TFPQ  measures the technical efficiency of a plant.                                                                1  This panel is compiled from 10 years of the Ethiopian Survey of Large and Medium Scale Manufacturing Industries  which, despite its name, is a census of all manufacturing firms with 10+ employees.  2  Data from 2005 are dropped because a survey was conducted during that year rather than a census.  3    As discussed by Foster, Haltiwanger, and Foster (2008), it is important to distinguish between  plants’  TRPR  and  TFPQ  when  estimating  the  effects  of  plant  turnover  on  an  industry’s  productivity. If all firms are price takers, simultaneous entry and exit processes lead to a selection  outcome in which the industry’s least productive firms (in the sense of having have lower TFPQ)  exit  the  market  in  (long‐run)  equilibrium.  However,  it  is  also  possible  to  have  an  alternative  scenario in which a plant’s revenue productivity (TFPR) is a better predictor of its survival than its  physical  productivity  (TFPQ).  Such  a  case  could  arise  if  some  plants  in  the  industry  exercise  a  degree of market power that allows them to charge higher prices for their product than others.  If this were the case, plants with higher TFPR could survive in the long run, even if they were less  productive  (in  the  sense  of  having  lower  TFPQ)  than  plants  exiting  the market.  In  such  cases,  empirical  studies  that  measure  establishment‐level  productivity  using  TFPR  might  thus  overestimate the “true” link between a firm’s productivity and the probability of its survival.  This  kind  of  measurement  error  arises  when  factors  other  than  inter‐firm  gaps  in  factor  productivity determine inter‐firm price differentials. Such factors include the many sources of  product differentiation that firms use to lower product substitutability as well as idiosyncratic  demand  differences  that  can  arise  in  markets.  While  such  factors  drive  a  wedge  between  marginal factor productivities and product prices in monopolistic markets, they are not easy to  observe or measure. This complicates the empirical task of identifying the impact of supply and  demand factors on productivity measures.  To get around this problem, we control for the influence of product  differentiation simply by  focusing on Ethiopian industries that produce only relatively homogeneous goods. We focus on  11 four‐digit ISIC industries. The identification relies on Melitz and Ottaviano (2008), which sets  out a structural model of production under monopolistic competition, which we use to interpret  the results of estimation of a reduced form productivity equation.  The main predictions of the  model are all borne out in the most homogenous of the 11 industries: cinder blocks (ISIC 2695).  In this industry, the expansion of the local market boosts revenue productivity while increases in  transport costs and licensing fees reduce it. The picture is mixed in the other industries, but it is  still broadly supportive of the model in as far as local market size is a major factor in determining  aggregate  revenue  productivity  within  nine  of  the  eleven  industries  that  we  examine.    Rising  4    transport  costs  also  reduce  revenue  productivity  significantly  in  eight  of  the  industries.  Not  surprisingly, higher licensing fees reduce aggregate productivity within all industries.  Looking at the relative significance of the three types of effects, local market size exerts the most  influence on aggregate revenue productivity across the 11 industries in as far as the elasticity of  TFPR with respect to market size is always higher than that with respect to transport costs and  licensing  fees.   Finally,  we  find  that  the  demand‐side  factors  influence  industrial  revenue  productivity more than the cost of entry does.  The organization of the rest of the paper is as follows. Section 2 develops the main hypotheses  that  we  test  empirically  in  the  paper.  These  hypotheses  are  derived  from  the  theoretical  framework laid out in Melitz and Ottaviano (2008). Section 3 presents our identification strategy  as well as our main empirical results. Finally, Section 4 offers some concluding remarks.    2. Theoretical Framework  The main hypotheses that we test empirically are the key predictions of Melitz and Ottaviano’s  (2008) model of monopolistic competition. In this model, aggregate, industrywide productivity  depends on three demand‐side variables: the size of the industry’s product market; the degree  of product differentiation within the industry; and the cost of transport to the point of delivery.   The effect of supply‐side factors on productivity is transmitted via a fixed sunk cost of entry that  is assumed exogenous.   A. Product differentiation and market size as demand‐side factors in competition     In the model an industry consists of a continuum of  N  producers, indexed by i : i   , producing  distinct  varieties  of  a  product  to  meet  demand  from  a  continuum  of  L   consumers  who  are  assumed to have identical preferences over the varieties per the utility function   2 1 1   U  q o    q i di    q i2 di     q i di                                                              (1)  i 2 i  2  i   5     where  qi  represents consumption of the output of  i : i   ;  q0 : q0  0  is quantity consumed  of a unique numeraire good;   and  , are constants measuring the ease of substitution between  the  numeraire  and  varieties  of  the  differentiated  product;    and     is  the  degree  of  product  differentiation and thus is an inverse measure of the ease of substitution among varieties.  For all varieties production involves the use of inelastically supplied homogenous labor as the  only  factor  input  to  produce  a  differentiated  good  at  a  constant  marginal  cost, c ,  excluding  transport costs. Both production and consumption take place in a multiplicity of locations, which  could be cities, regions, or even countries. It is assumed that at least some of the produce of each  location is consumed locally but varieties are imported from other locations subject to transport  costs.    Without  loss  of  generality  we  consider  the  simplest  case  whereby  all  economic  activity  takes  place in just two distinct locations (or cities),  h  and  l , such that  l  is the larger of the two local  markets in the sense that   Ll  Lh .  Everyone is assumed to consume positive quantities of the  numeraire in utility function (1) at unit price   p il  p iD l (c )  p iX l (c )  α  γq li  η Q l  , where    D  and   X  index, respectively, local sales and exports to the other location, and   ∈ di . The unit  price is assumed to be consistent with the aggregate inverse demand function for each variety  that can be inverted into a demand system across varieties as   Ll Ll N l Ll q il   p il  pl N l    N l               (2)                                        i   * l where   N l  is the number of varieties  sold in location  l  (equal to the number of firms selling in  that location including both local producers and exporters) based in  h ,  Ll  is the number of  1 consumers in the same location,   p l   p di   is  the average price in the location  where   l i Nl i* i *  l   l  ,      l   h   and  p il  p Max l l   ,   where  p Max  is the price ceiling that would reduce  the demand for any variety to zero in that location. The price ceiling in the location is given by   6    l p Max  1   N p                                                             (3)                                      l l N   l                                                                                                                                            A precise indicator of the extent of competition that producers face in the product market is the  1  p Max l   elasticity of demand. For any variety, i , this is given by     l    1 because of equation (3).    p i     Sellers in either location  are said to face greater product market competition: (a) the greater is  the  aggregate demand for the industry’s output as indicated by  ; (b) the lower is the industry  average price, p l ; (c) the greater is the ease of substitution between varieties, that is, the smaller  is  ; and (d) the larger is the number of sellers, N l . The last result follows from the fact that,  other things being equal, the price elasticity of demand is higher the larger is  N l  because an  l increase in the number of sellers reduces the price ceiling,  p Max , in a location.  Demand is also  more price elastic for the more expensive varieties other things being equal.    B. Transport cost as a supply‐side factor in competition and productivity    While the same differentiated good is (produced and) delivered locally at the same unit cost,  c ,  in either location, it is assumed that the delivery of identical output to the other location entails  additional  transport  costs,   l c   such  that     l  1 .  This  implies  that  the  product  market  is  segmented  between  the  two  locations  by  positive  transport  costs  so  that  each  producer  maximizes  its  profits  from  local  sales  independently  of  its  profits  from  exports  to  the  other  location.  Transport costs make it more difficult for firms to sell outside the local market in that they need  l to charge a higher breakeven price than they do selling locally. Let   c D  be the highest of the unit  costs for profitably delivering any variety in location l  while  c lX  is the highest of the unit costs of  l profitable shipments of the same variety to the other location. By assumption  c D is the same as  the unit cost of the marginal (or highest ‐cost) local supplier in location l . That is, the producer  that has the highest cost among the firms selling locally in  l  and is consequently just breaking  7    l even  by  charging  the  highest  of  the  local  prices  observed, pMax .  We  thus  have   l cD   sup c :  D l (c)  0}  p Max l , where   D l c   is maximized profits from local sales.  Also  c lX  is the  highest possible marginal cost of shipment of a variety to the other location, h , in the sense that    c  supc :  ( c )  0}  h p Max l l ,  where   X l c    is  maximized  profits  from  exports  to  the  other  X X  h l cD location . But this implies that  c  h   , which means that no producer can just breakeven by  X l making any shipment of its output to the other location without charging a higher price than it  would  charge  if  it  were  selling  the  same  output  locally.    Moreover,  given  any  unit  price  of  a  variety,  more  of  the  variety  is  sold  locally  at  that  price  than  would  be  shipped  to  the  other  location.     C. Sunk entry costs as a supply‐side factor in competition and productivity    l Let  qD ( c)  be the quantity that a firm based in location  l  sells locally  at  the profit maximizing  l unit price,  pD (c ) ,  and let  q lX ( c ) be  the quantity of its shipment to the other location at the  profit maximizing unit price,  p lX (c) . Maximized profits from local sales and exports to the other  location are thus given respectively by   D l c   p D l  (c )  c q D l  (c)  and   X l   c   p lX (c)   h c q lX (c)      Firms make the decision on whether to produce only after having incurred a fixed sunk cost of  entry, f E , that is assumed to be invariant between locations.  This decision is based on each firm’s  assessment  of  the  profits  that  it  expects  to  make  by  supplying  either  or  both  markets.  The  expected profits in turn depend on the firms’ draw from the cost distribution,  G ( c ) ,  across all  potential producers. Given  G ( c )  and  f E , firms for which the expected profit is high enough to  at least cover their sunk cost of entry “survive” the cost draw and start producing, while those  for which the expected profits  are less than   f E  exit the product market. This defines the free  entry condition of the model as   l c lX 0  cdG(c)  0  X (c)dG(c)  f E                                      cD l l D    (4)  8     where the right‐ hand side is the expected profits of producing in location  l .  In picking the optimal quantity and price combination for supplying locally, each firm in  l  takes  as given the number of varieties produced locally,  N l , and those produced in the other location,  N h . It also takes as given the respective average prices,  p l and p h , charged in both locations.  This is a case of monopolistic competition whereby profit maximization in each firm’s pricing and  production choices leads to equilibrium prices and quantities that can be expressed in terms of  cost thresholds as   l pD (c )  1 l 2   cD  c                                                                                                       (5)               and  h   p lX (c)  2 c l X   c                                                                                                   (6)           l where  pD (c)   and  p lX (c)     are    the  local  and  “export”  components  of  the  price  p l (c )  p D l (c)  p lX (c)  charged by producers  in location  l   for their locally sold and exported  quantities of                      q (c )  l D Ll l 2   cD  c                                                                                          (7)                               and                     q lX (c)  Lh l 2   c X  c                                                                                            (8)                            respectively where  q l ( c )  q D l ( c )  q lX ( c ) , and   where  Ll  and   Lh  are the respective sizes of  the  product  markets  in  the  two  locations,  measured  in  terms  of  the  aggregate  number  of  consumers in each location.  Lh h l Equations  (5)  through  to  (8)  lead  to   D l (c)  4  Ll l cD  c      and     X 2 l (c)  4 c X  c      as  the  2 expressions for the maximized profits from local sales and from exports, respectively of equation  9    (4)—the free entry condition.  Assuming a specific functional form for G ( c )  in that equation leads  to relatively precise predictions about the effects of market size, transport costs, and product  substitutability as demand‐side determinants of aggregate productivity. Thus if  G ( c )  is a Pareto  distribution with shape parameter k , such that  k  c  G( c)   c  ,         c  0, c M                                                        (9)    M   and  we  assume  that  the  differentiated  product  is  produced  in  both  locations,  the  free  entry  condition (4) reduces to  l k 2 Ll (cD )  Lh  h cD h   k 2  f E                                                       (10)  where    2(k  1)(k  2)(c M ) k  2 ,    1 / c M  is the technological lower bound of productivity,  k  is  higher the more concentrated is the industry in the sense of the number of high cost potential  producers being higher relative to that of all potential producers; and    l   l   0, 1  is a  k parameter monotonically decreasing in transport costs.  The parameter    is increasing in the  maximum cost threshold  cM  and therefore decreasing in the technological lower bound,  1 / c M .  It also increases in the shape parameter of the cost distribution,  k . Indeed     is increasing in the  variance (or dispersion) of the cost distribution of equation (9) and therefore in the dispersion of  productivity across firms.  l Equation (10) can be solved for the upper cost bound,  cD  , of local supply as   1  f  k  2  l cD  l E                                                                   (11)   L 1     on the simplifying assumption that transport costs are symmetric between the two locations, so  that   l   h   .      10      l This equation links  the cost threshold,  cD , to  the demand‐side variables  (  ,  ,  Ll  ) , on one  hand , and  to    and  f E  on the supply side. Indeed, it is a statement of all three predictions of  the model about the effects of product market demand factors on industry level aggregate (or  l average) productivity. These are that the lower bound of productivity , 1 cD  ,  is higher:  1) the  larger is the product market,  Ll ; 2) the greater is the degree of product differentiation,   ; and  3) the smaller is the cost of transport/shipment of varieties to and from other locations (i.e., the  smaller is   ).  These predictions can be set against a fourth one, also read from equation (11), that lower bound  productivity is higher the smaller is the non‐recoverable cost of entry,   f E , which, in turn, sums  up a host of supply‐side factors, such as the legal regulation of entry.     The  free  entry  condition  that  equation  (11)  states  also  means  that  aggregate  productivity  is  decreasing in a second set of supply‐side factors, namely,     and   k . The first of these measures  is the variance of the cost distribution,  G ( c) , of equation (9) and the productivity distribution  underling that cost distribution. As a positive correlate of the variance of  G ( c) and, hence, that  of the underlying productivity distribution,    also inversely measures the concentration of the  population of firms relative to that of highest cost and hence, least productive firm.  Clearly    is  higher the higher is  k  and the greater is  cM . This implies that industrywide average productivity  is therefore higher the lower  cM  and the smaller is  k and, therefore, the lower is   .      3. Empirical Specification and Findings  A. Specification of the Productivity Equation  The model described in section 2 reveals that aggregate industry productivity is a function of both  demand‐side  variables  (i.e.,  local  market  size,  transport  costs;  and  the  degree  of  product  differentiation) and supply‐side variables (i.e., the total sunk cost of entry). The model reveals a  11    functional relationship between the explanatory variables and the productivity of the marginal  producer; that is, the least productive or highest‐cost firm in the industry.  Specifically, the model  predicts that the productivity of the marginal firm is higher when:  1) the local market is larger;  2)  the  cost  of  transport  between  different  locations  of  production  is  lower;  3)  product  differentiation between suppliers is lower;   and 4) the sunk cost of entry is lower.3 What the  model does not tell us is how large these effects are relative to each other.  This is what we test  empirically using a dynamic production function.  Our starting point in testing these propositions is the specification of the productivity equation  implied by equation (11), which is  1 ϕ                                                        (12)  l where   1/ cD  is the lower bound of firm level productivity,   ∈ 0,1 , and      which we can write as                                          (13)         using the Taylor’s series approximation ln 1 .  Let  represent the size of the local market,   represent the size of transport costs from the local  market to an outside market,   represent the size of sunk costs needed to enter the industry,   represent the degree of product differentiation, and    represent the minimum level of  productivity  needed  to  operate  within  the  industry  (which  is  defined  by  the  industry’s  technology).  Let  ℎ ≡ 1   be the productivity of a randomly selected producer in the                                                               3  The productivity of the marginal firm is also higher the lower is the variance of industry’s firm level cost  distribution  (i.e., the lower is the cost threshold, cm   and the lower is the parameter k). It thus turns out that In  the Meliz and Ottaviano (2008) model, a reduction in the intra industry inter‐firm dispersion of factor productivity  is inferred from observing an increase the minimum productivity threshold. This is consistent with the conjecture  in Syverson (2004a) that for most common density functions of productivity, an increase in the minimum cost  threshold (and hence a decrease in the minimum productivity threshold) not only reduces the average productivity  of survivors (i.e. firms on or above the minimum productivity threshold) but also increases the dispersion (or  variance) of productivity among those survivors.        12    industry.  Then  equation  (11)  leads  to  an  estimable  stochastic  equation  such  as  the  following  where i and t index the individual establishment and timing of each observation:                                      (14)                 where  0    and        is  a  random  error  term  that  may  include  unobserved  establishment effects.   B. Data and Measurement Issues   Our data are drawn from an 11‐year, annual census of manufacturing firms from Ethiopia.4 This  panel contains production data for the period 2000 to 2010 and covers all manufacturing firms  employing 10 or more employees. 5 Industries are classified at the 4‐digit International Standard  of  Industrial  Classification  (ISIC)  level.  We  analyze  data  from  eleven  4‐digit  ISIC  industries  on  which  sufficient  observations  are  available  in  the  data  per  annum  over  several  years  for  estimating  parameters  of  the  production  function  at  the  level  of  the  individual  industry.   Importantly, the data include producers’ physical outputs, , along with their respective prices,  .  This allows us to distinguish between revenue‐based measures of total factor productivity  (TFPR), defined as the value of revenue   per input unit  and its physical counterpart  (TFPQ), defined as the number of physical units produced per unit of output  / .  We analyze  data on TFPQ and TFPR on only four of these eleven industries. These industries are: 1) cinder  blocks (ISIC 2695); 2) cooking oil (ISIC 1514); 3) grain mills (1531); and 4) bakeries that produce  white bread (ISIC 1541).   We  limit  our  analysis  to  changes  in  TFPR  for  the  remaining  seven  industries.  We  group  these  seven industries into two sets.  The first set is “textiles” which includes weaving and spinning  activities (ISIC 1710), manufacturing of wearing apparel (ISIC 1810) and the footwear industry  (ISIC  1920).  The  second  set  is  “other”  industries  which  includes  wood  processing  (ISIC  2000),  manufacturing of plastic products (ISIC 2520), manufacturing of structural metal products (ISIC  2811), and furniture making (ISIC 3610).                                                                 4  This panel is compiled from the Ethiopian Survey of Large and Medium Scale Manufacturing Industries, which is in  effect a census of all manufacturing firms with 10+ employees.  5  Data from 2005 are dropped because a survey was conducted during that year rather than a census.  13    Equation  (12)  sums  up  the  hypotheses  of  interest,  which  relating  to  the  respective  roles  in  industrial productivity of market size and transport costs, as demand‐side factors, on one hand,  and sunk costs of entry, as a supply‐side factor. The equation is obtained from equation (11) by  taking the degree of product differentiation, , is as given as a potential source of within‐industry  inter‐firm differences in productivity by focusing on industries producing relatively homogenous  goods. The industries that meet this condition best in our data are the production of cinder blocks  (ISIC 2695), grain mills (ISIC 1531) and bakeries (ISIC 1541).   Table 1 provides summary statistics on these industries and the production of cooking oil (ISIC  1514).  The table covers 3, 426 observations divided between the three industries and a baseline  group of establishments from three other food processing industries, namely, the sugar industry  and cooking oil production. The data on the industries of focus include an unbalanced panel of  91 of annual observations on 53 establishments producing cinder blocks, a panel of 115 annual  observations on 55 grain mills, and a panel 105 annual observations on 50 bakeries.   The summary statistics include those of our measures of productivity, namely, TFPQ and TFPR,  along with those of the explanatory variables of interest.  Observations on TFPQ and TFPR are  obtained  as  residuals  from  the  regression  of,  respectively,  physical  output  and  constant‐price  output in value terms, on factor inputs as described in Jones, Mengistae and Zeufack (2017). The  computation itself is based on observations on physical quantities and product prices as reported  in the survey along with corresponding inputs the value of annual output, annual sales, annual  consumption of intermediate inputs, annual wage bill, employment, beginning ‐of‐ year and end‐ of‐year   fixed assets and annual investment.     C. Measuring market size, transport costs and sunk costs of entry   In measuring market size, S, of equation (12) we assume that markets are spatially demarcated  at level of the of city location of the plant being observed. It is therefore convenient that each  producer is tagged by a unique identifier in the data and is geo‐referenced at that level. This  matches each producer to a unique local market that it produces and operate from but while also  supplying customers beyond that market in other cities or even countries. We define the variable  14    “market size” as the size of the local market, that is the size of the market of the city or town in  which the plant is located.  The ideal measurement for “market size” so defined would be the  aggregate  disposable  income  or  purchasing  power  of  the  home  city—of  the  location  market.  Unfortunately, aggregate income and expenditure data are not available to the public in Ethiopia  at the level of the city. But we do have what seem to be reasonable proxies for the same variable.  One such proxy is the population of the local city (Table 1). An alternative is the average nighttime  luminosity per year of the city of location as observed between years 2008 and 2012.  The variable  is named “Luminosity” in Table 1, and is described in detail in Jones,  Mengistae, and Zeufack  (2017).   We  measure  transport  costs,  T,  of  equation  (12)  as  the  freight  costs  of  transferring  goods  to  distributors or directly to consumers.   We use the license fee that they had to incur at start up  as a proxy for sunk costs of entry, F. Table 2 presents ordinary least square regression of value  added  per  worker  on  each  of  the  explanatory  variables  of  interest  industry  by  industry  as  an  extension of the descriptive statistics of Table 1.    D. Identification and estimation   To  allow  for  serially  correlated  shocks,  we  model  a  plant’s  productivity  as  an  AR  (1)  process  augmented by current and lagged values of market size, current and lagged values of transport  costs and sunk costs of entry as additional right hand side variables along with a white noise error  term.  In other words, we will extend equation (14) into the following estimation framework:                                       (15)  where  ,  1, . .6 is a constant and     is a random error term that may include unobserved  establishment effect.   In Tables 3 through to 6 we report results of the estimation of the model using the dynamic panel  GMM  estimator  described  in  Arellano  and  Bond  (1991)  and  Blundell  and  Bond  (2000)  on  the  assumption that current and lagged values of transport costs are endogenous.     15    E. Determinants of aggregate productivity (TFPQ)  Table  3  suggests  that  all  three  of  the  predictions  of  the  Melitz‐Ottaviano  model  about  the  determination of aggregate industry productivity apply to the production of cinder blocks but not  to any of the three food processing industries.  The table displays estimates of parameters of the  Arellano‐Bond specification of productivity in a plant as an augmented AR (1) process of TFPQ in  log  units  by  industry.    In  the  table,  market  size  measured  by  nighttime  luminosity  of  the  city  where  the  establishment  is  located.  Estimates  of  parameters  the  model  for  cinder  blocks  production  are  presented  in  the  last  column  of  the  table,  where  TFPQ  rises  as  market  size  increases but declines with any rise in sunk costs of entry or in transport costs.  The decline in  TFPQ that an increase in license fees would imply per the column is consistent with the model’s  prediction that productivity would fall with any increase in sunk costs of entry. The model would  explain this outcome in terms of rising sunk costs having the effect of reducing entry and exit  rates in the industry. Similarly, the negative elasticity coefficients of the terms in transport costs  is consistent with the prediction of the model that rising transport costs would reduce aggregate  productivity.  The  model  would  explain  this  outcome  by  higher  transport  costs  reducing  final  demand product substitution possibilities for customers of the industry.   But results contrast sharply with what we see in data on grain mills and bakeries as shown in  column 3 (for grain mills) and column 4 (for bakeries) of the same table. In each of these cases  TFPQ declines as the market expands but rises if sunk costs of entry or transport costs increase.6   Broadly speaking, these findings concur with what is reported in Table 4, where we apply the  same estimator to the Arellano‐Bond specification but this time while measuring market size by  the  population  size  of  the  city  of  location  of  the  plant  rather  than  by  the  city’s  nighttime  luminosity.  In Table 4, all three predictions of the Melitz‐Ottaviano model hold up in the data on                                                               6  It is worth point out that the case of the cooking oil industry as reported in second column of Table 3 lies in  between these two extreme cases.  This a case where TFPQ rises with market size and falls with rising entry costs,  as in the case of the cinder blocks industry, but increases with rising transport costs as in the case of grain  processing and bakeries.  That said these the estimates for cooking oil production are based on based on what  would by all counts too small a sample of observations and should not therefore be given much weight.     16    the production of cinder blocks, with TFPQ declining with rising costs of entry and with increasing  transport costs while rising with increasing market size albeit with a one‐year time lag.  Just as is  the case with Table 3, this result contradicts the case of grain mills and bakeries.  For TFPQ rises  with rising costs of entry and rising transport costs in these industries per Table 4. TFPQ also falls  with market expansion in grain mills in Table 4 even though it does rise in bakeries.   That said, the results in Table 3 seem to be more clear‐ cut than those in Table 4 in as far as  nighttime luminosity of a city seems to be a more reliable indicator of its market size than its  population  size.  We  will  therefore  limit  our  discussion  to  our  findings  that  relate  to  the  determinants  of  TFPR  and  product  prices  to  that  of  estimates  based  on  the  measurement  of  market size by nighttime luminosity of the city of location.7   Table 3 and Table 4 illustrate a pitfall in the estimation of the effects of any of the three factors— market size, transport costs, or sunk costs of entry—at high levels of aggregation. This is in the  sense  that  fitting  equation  (15)  to  data  pooled  across  the  four  industries  conceals  the  heterogeneity of across exiting across industries generates results that would contradicting those  of any of the four with respect to at least one of the effects we seek to identify. Thus, we see in  the first column of Table 3 that, on the pooled data, TFPQ declines as the cost of entry rises,  which  would  be  true  of  cinder  block  production  but  contrary  to  what  would  happen  in  grain  processing or bakeries.  Also, on the pooled data, TFPQ rises as transport costs rise, which would  be  also  true  of  that  in  grain  mills  and  bakeries  but  contrary  to  what  would  happen  in  the  production of cinder blocks. Then we see in the same column that TFPQ would decline as the  market expands just as it would happen in grain mills and bakeries but contrary to the case of  cement block production.    F. Determinants of aggregate revenue productivity (TFPR)   It  turns  out  that,  in  general,  industrywide  physical  total  factor  productivity  (TFPQ)  and  the  corresponding measure of revenue productivity (TFPR) do not necessarily move together. This                                                               7  We do include in the paper annex tables of results based on market size being measured by population size.  17    underscores that all three industries that we analyze operate under imperfect product market  competition.  See Table 3 and Table 5.    We see in the last of column of Table 5 that an increase in the size of the market also raises the  average price of cinder blocks. This result is inferred from our finding that average TFPR increases  by a greater percentage than the boost that TFPQ gets from the same expansion of market size  (Table 3). On the other hand, a rise in transport costs reduces average TFPR (Table 5), not only  because it lowers average TFPQ (Table 3), but also because the average price of cinder blocks is  lower.  By  contrast,  an  increase  in  sunk  costs  of  entry  raises  plant  level  average  TFPR  in  the  industry (Table 5) despite reducing the corresponding average TFPQ (Table 3) because it raises  the  average  price  of  cinder  blocks  by  an  even  greater  proportion  than  it  reduces  physical  productivity.  The  same  happens  in  grain  mills  and  bakeries,  where  a  rise  in  sunk  costs  of  entry  reduces  industrywide  average  TFPR  (Table  5)  despite  raising  aggregate  TFPQ  (Table  3)  because  the  increase in sunk costs of entry also depresses average product prices. An increase in transport  costs  has  a  similar  outcome  in  bakeries,  where  it  leads  to  decline  in  average  TFPR  in  Table  5  despite increasing the corresponding average TFPQ in Table 3 because it also reduces average  product  prices.    But  this  means  that  the  average  unit  price  of  bread  declines  as  the  market  expands even though the average unit price of flour does rise.   Similarly, Table 5 shows that industrywide average plant level TFPR of grain mills rises if transport  costs do. Together with the fact that that the corresponding average TFPQ increases with rising  transport costs at the pace shown in Table 3 this implies that the price of flour also increases  along  with  physical  productivity  in  grain  mills.  An  increase  in  market  size  also  pushes  down  industrywide average TFPR in grain mills as well as bakeries in Table 5 and reduces industrywide  average TFPQ in both industries per Table 3.  However, in this case the proportionate decline in  average TFPR is lower than that in TFPQ in grain mills, which means that market expansion pushes  up the price of flour as it is pushing down physical productivity.  By contrast the proportionate  decline in TFPR due to market expansion is higher than that of TFPQ in bakeries implying that the  price of bread would fall along with productivity as the market expands.    18    Table 6 presents estimation results of a more parsimonious specification whereby we assume  that  the  effects  of  market  expansion  and  rising  transport  costs  are  both  fully  instantaneous  having no lagged component at all. But the findings are broadly consistent with those in Table 5.   Here also the main result is that all three predictions of the Melitz‐Ottaviano model hold up only  in data on the production of cinder blocks. This is in the sense that TFPR increases with market  expansion in that industry while declining with an increase in transport costs or with an increase  in sunk costs of entry, all indicated by appropriately signed and statistically significant elasticity  estimates.   TFPR increases whenever market size expands in Table 6, not only in the cinder blocks industry  but also in the production of cooking oil and in bakeries. But unlike the reading in Table 5, TFPR  declines with increasing transports costs in the production of  cooking oil. An increase in sunk  costs of entry also has the predicted effect in grain mills as well as in the production of cinder  blocks.    G. Effects on productivity and prices across the size distribution of establishments   A comparison of corresponding entries of the last columns of Table 5 and Table 7 shows that the  effects of increase in market size on productivity vary in magnitude across the size distribution  of  cinder  block  producers.  Specifically,  for  any  given  increase  in  market  size,  industrywide  average plan level TFPQ and product prices both increase at proportionately higher rates among  smaller and less capital intensive producers. This follows from the fact that market expansion is  seen to increase TFPR significantly in the relevant entries of the two tables with a proportionate  increase  that  is  always  higher  in  Table  7.    The  latter  point  implies  that  the  effect  of  market  expansion on TFPR as read from Table 5 is smaller in larger (in terms of employment size) or more  capital‐intensive establishments.  Similar comparison of entries of the tables relating to the cost of licensing indicate that the effects  of any given rise in sunk entry costs on TFPQ and on product prices of cinder blocks production  are  always  more  pronounced  in  smaller  and  less  capital  intensive  producers.    For  the  same  increase in license fees is seen to produce greater decline in TFPR in Table 7 than that it would  19    per  Table  5.  The  decline  in  TFPR  itself  reflects  a  decline  in  TFPQ  per  Table  3.      Looking  at  corresponding entries of the third and fourth columns of the three tables also indicates that there  are similar scale and technology effects of rising sunk costs of entry in grain mills and bakeries  whereby the decline in TFPR is steeper for smaller or less capital intensive producers.  A  rise  in  the  cost  of  entry  thus  would  reduce  TFPR  in  bakeries  per  Tables  5  and  7,  but  proportionately by twice as much in the former. This suggests that the effect varies with the scale  or technology of production, being lower in larger or more capital intensive establishments.  The  contrast is reversed in the case of grain mills, where an increase in the cost of entry would reduce  TFPR in Table 5, but would not have as statistically significant influence on the same variable in  Table 7. This means that the effect of rising cost of entry on TFPR in grain mills as read in Table 5  must also reflect the influence of rising cost of entry on the choice of the technology or scale of  production of flour.  But the pattern of size effects that we see in relationship between productivity on one hand and  market size and the cost entry, on the other, does not seem to carry over to the influence of  transport costs on productivity. For looking at the entries corresponding to transport costs in the  last three columns of the three tables suggests that rising transport costs directly influence the  choice of techniques (or factor proportion) as well as the scale of production in each of the three  industries.   In  cinder  block  production  rising  transport  costs  have  the  opposite  effects  on  TFPR  between  Tables 5 and Table 7, whereby they reduce TFPR per the former while increasing it per Table 7.  This suggests that the fall in productivity (TFPQ) and output price that rising transport costs would  prompt  per  Tables  3  and  5  would  be  brought  about  partly  by  the  influence  that  increasing  transport costs would have on the choice of the technology or scale of production or both.   By contrast rising transport costs are associated with higher TFPR in grain mills as well as bakeries.  But the increase TFPR associated with rising transport costs per Tables 4, 6 and 7 would be higher  in both industries than what it would be per Table 5. This suggests that transport costs raise TFPR  by a smaller proportion in the largest or most intensive establishments of either industry.  20    Market expansion also directly affects the choice of technique in grain mills and bakeries, which  it does not seem to do in the production of cinder blocks. This also comes out in Table 5 and Table  7,  where  market  expansion  is  seen  to  reduce  TFPR  in  bakeries  per  the  first  table  by  a  higher  proportion than in Table 7. Part of the effect seen in Table 5 must therefore be associated with  the choice of the scale or factor intensity in this case also. The picture is similar in grain mills,  where market expansion reduces TFPR in Table 5, but does not have any such effect in Table 7,  suggesting that the effects we read in Table 5 are influences transmitted via choice of the scale  or technique.     H.  Determination  of  TFPR  in  textiles,  garments,  footwear,  plastic  products,  wood  work,  metal  works, and the furniture industry   How does the pattern of results reported for the four industries in Tables 3 to 7 hold up across  the other seven industries? Do market size, transport costs, and entry regulation affect aggregate  productivity across any of these industries as they seem to do in the production of cinder blocks?  Or, is the effect of any one of the three factors contrary to what economic theory predicts?    We  address  this  question  by  analyzing  data  on  seven  four‐digit  ISIC  industries  and  report  our  findings  in  Tables  8  through  to  11.    The  tables  relate  to  growth  in  TFPR  only,  to  which  our  comparison across the 11 industries is limited. This is because we do not have unit product price  data for the industries that the four tables cover.   Estimation and test results on the textiles industry (ISIC 1710), wearing apparel (ISIC 1810) and  the footwear industry (ISIC 1920) are reported in Tables 8 and 10. Results for wood processing  and wood products (ISIC 2000), manufacturing of plastic products (ISIC 2520), structural metal  products (ISIC 2811) and furniture making (ISIC 3610) are reported in Tables 9 and 11.  The first column of Table 8, underscores that unweighted estimates of the revenue productivity  equation  of  section  3.3  on  data  on  firms  pooled  across  the  sector  would  conceal  effects  that  would  be  observed  in  relatively  homogenous  industries.  Thus,  per  this  column,  productivity  would respond to changes in local market size as the theory would predict but not to shifts in  transport costs or to entry license fees. This contrasts sharply with what we see in Tables 3 to 7  21    relating to food processing and to the production of cinder blocks. It also contrasts with what we  see in Table 8 itself with respect to the textiles, garments and footwear industries. Between them  Table 8 and Table 10 suggest that market expansion would lead to significant growth in TFPR  across these three industries. This is also the effect that market expansion is shown to have in  food  processing  and  the  production  of  cinder  blocks  in  Tables  5  and  6.  On  the  other  hand,  increases in entry licensing fees and rises in transport costs reduce aggregate productivity in two  of the three industries‐‐namely, the textiles and the footwear industries in the case of the former,  and in the textiles and garments industries in the case of rising transport costs.   Market  expansion  also  leads  to  aggregate  TFPR  growth  in  the  production  of  structural  metal  products  and  in  furniture  making  per  Tables  9  and  11,  just  as  it  does  in  food  processing,  the  production of cinder blocks and in the textiles, garments and footwear industries (per Tables 5,  6, 8 and 10).  The wood work and plastic product industries are indeed the only ones among the  11  industries  where  market  expansion  would  not  boost  revenue  productivity.  TFPR  does  not  seem to respond to any changes in entry licensing fees in the metal works industry per Tables 9  and 11.  This contrasts with the case of the furniture industry, where an increase in licensing fees  would cut revenue productivity substantially, and with that of  the plastics industry and wood  works industry, where an increase in transport costs or license fees would have the same effect.    A reading of Tables 9 and 11 along with Tables 5 and 6 shows that rising costs of entry would  reduce aggregate revenue productivity in 8 of the 11 industries leaving out only the textiles and  garments and the structural metal products industries. Similarly, rising transport costs reduce  aggregate TFPR in 8 of the 11 industries. The ones where a rise in transport costs would not have  a similar effect are the footwear, structural metal products and furniture industries.   Comparing  the  relative  weight  of  the  three  factors  in  productivity,  market  size  is  the  most  consistently observed and strongest influence on aggregate revenue productivity across the 11  manufacturing industries.  This is partly in as far as the estimated elasticity of TFPR with respect  to market size is higher than that with respect to transport costs or the cost of entry. It is also  partly in as far as the effect of market size is significant across more industries than the effect of  transport costs or that of the cost of entry.  22    Between  them  the  two  demand‐side  factors  ‐‐‐that  is,  market  size  and  transport  costs‐‐‐  are  stronger and more consistently observed drivers of revenue productivity across the 11 industries  than  the  only  supply‐side  driver  on  which  we  have  observations,  namely,  the  cost  of  entry  licensing.     I. Costs of utilities and financial services as supply‐side factors  In this section, we report parameter estimates of a more general specification of the productivity  equation explicitly controlling for supply‐side factors beyond those spelled out in the Meltiz and  Ottaviano model.  The extension leads to important nuances to our estimates of the effects of  market size, trade costs and sunk costs of entry on aggregate productivity. Specifically, controlling  for the cost of power and financial services in the productivity equations shows that indicators  for sunk costs proxy as much for entry barriers as they would do for recurrent costs of utilities  and tradable service input. This is particularly the case in food processing, textiles, garments and  the cement industry.  The reason is that the costs of power and financial services are both major  factors in productivity in those industries.   The  share  of  the  cost  of  power  and  financial  services  is  also  comparatively  high  in  the  cost  structure of in the wood work and metal work industries. Because firms of both industries tend  to operate in larger towns and cities, the effects of local market size on aggregate productivity  cannot be identified separately from the costs of power and financial services in those industries.    J.  “Other” Industries  Food processing and the cement industry  The first of these results comes out from the comparison of the estimates in Table 6 with those  of Table 6B and those of Table 10 with those in Table 10B.  Starting with the first pair, Table 6B  shows  that  increases  in  the  cost  of  power  or  in  the  cost  of  financial  services  would  lead  to  significant decline in revenue productivity (TFPR) when we pool data across the four industries.  The same effect is also observed on data within each of three of the four industries, namely, grain  23    mills,  bakeries  and  the  production  cinder  blocks.    Looking  at  data  on  individual  industries,  controlling for the cost of power and the cost of financial services, revenue productivity would  increase with local market expansion while contracting with increases in transport costs in the  production of cinder blocks, which is what we also see in the results of the estimation of basic  specification of Table 6 and consistent with two of the predictions of the Melitz‐ Ottaviano model.  But controlling for costs of power and financial services delinks revenue productivity from the  cost of entry licensing contrary to the association that the model establishes between the two  variables and in contrast to what we see in Table 6.   Revenue productivity declines with increases in the cost of licensing in bakeries when we control  for the cost of power and cost of financial services as in Table 6B as well but also when we do not  as in table 6. Revenue productivity also declines with a rise in the cost of power or in financial  services in the same industry but increases as the local market expands. This makes the data on  bakeries consistent with two of the three predictions of the Melitz‐ Ottaviano model. But here as  well as in table 6, the data are not consistent with the third prediction of the model, namely, that  productivity would decline with increases in transport costs.   Controlling for the cost of power and the cost of financial service also makes revenue productivity  rise with increase in the cost of entry licensing or in transport costs in grain mills contrary to the  predictions of the Melitz ‐ Ottaviano model and to what we see in Table 6. But as with the case  of bakeries and the production of cinder blocks, productivity declines in grain mills with the cost  of power and the cost of financial services.         Textiles, Garment and Footwear industries  Turning to comparting Tables 10 and 10B, recall that only one of the three predictions of the  model is seen to hold in the first table when we pool data across the 11 industries. This is that  aggregate revenue productivity rises with local market expansion. Although revenue productivity  24    is also correlated with transport costs, rising transport costs are associated with rising and not  declining revenue productivity contrary to the model’s prediction. Revenue productivity would  still rise with local market expansion when we control for the cost of power and the cost financial  services as we do Table 10B, but it would no longer be correlated with transport costs. At the  same  time  revenue  productivity  is  seen  to  decline  with  rising  cost  of  power  or  rising  cost  of  financial services.  Focusing  on  textiles,  garments  and  the  footwear  industry,  only  one  of  the  predictions  of  the  model holds when we pool data across all three in estimating the baselines specification in Table  10.  This is that aggregate revenue productivity rises as the local market expands, which continues  to hold when we control for the cost of power and the cost of financial services in table 10c. But  now revenue productivity also declines with rising transport costs just as it does with rising costs  of power and rising costs of financial services.  Looking  at  estimates  industry  by  industry,  controlling  for  the  costs  of  power  and  the  costs  of  financial services makes the production data on the footwear industry (ISIC 1920) fully consistent  with  all  three  predictions  of  the  Melitz‐  Ottaviano  model.  For  we  see  in  Table  10B  that  productivity  declines  with  rising  costs  of  power  while  it  also  increases  with  local  market  expansion while declining with increasing transport costs and rising costs of entry licenses. This  bears sharp contrast to estimates of the basic specification in Table 10, where the only significant  influence on productivity in the same industry is seen to be that of market expansion.   Controlling for the cost of power and financial services also removes the association between the  cost of entry licensing and revenue productivity in the textile industry as reported in Table 10. At  the same time productivity declines with rising cost of power while increasing with local market  expansion  just  as  it  does  in  the  footwear  industry  and,  indeed,  in  most  of  the  11  industries  covered by our data.   The  contrast  between  the  results  of  Table  10B  and  Table  10  is  similar  when  it  comes  to  the  garments industry, where controlling for the cost of power and the cost of financial services also  removes  any  correlation  between  productivity  and  licensing  fees.  Productivity  declines  with  rising costs of power in this industry also but the effect of local market size is not there anymore.   25        Wood work, metal work and the furniture industry    These are the industries where the effects of market size on aggregate productivity are cannot  be identified empirically separately from those the provision of utilities and service inputs more  generally.  They  are  also  the  group  for  which  estimation  results  of  the  basic  specification  are  the  least  consistent among the 11 with the predictions of the Melitz ‐ Ottaviano model. Estimation of the  baseline  specification  in  Table  11  on  data  pooled  across  the  four  industries  thus  shows  that  aggregate productivity is associated with only one of the three factors that the model entertains,  namely,  transport  costs,  but  even  here  association  between  these  costs  and  productivity  is  positive contrary to the prediction.   Controlling for the cost of power and financial services removes even that association as shown  in Table 11B, where the only significant influence on revenue productivity is the cost of power,  whereby productivity declines as the cost of power rises. Productivity is also lower within each  of three industries as the cost of power rises in the same table, these being the furniture industry  and those of the production of structural metals and plastic products.  In three of the four industries productivity would not respond to changes in the size of the local  market regardless of whether we control for the cost of power or the cost of financial services,  which is in marked contrast to what we see in the industries of tables, 6, 6B, 10 and 10B.  The  only  industry  where  productivity  increases  with  the  expansion  of  the  local  market  is  the  production of structural metals. But that is only when we estimate the baseline specification of  Table 11. Controlling for the cost of power and the cost financial services as we do in Table 11B  removes that same association. When we do control for these factors, productivity would fall  with  any  increase  in  the  cost  of  power  at  least  in  three  of  the  four  industries,  namely,  the  production  plastic  products,  the  structural  metals  industry  and  furniture  making.  Productivity  26    also declines with rising transport costs and rising costs of financial services in furniture making,  which is the industry that is most similar to the industries of Tables 6B and 10B in that regard.  But according to Tables 11 and 11B productivity does not seem to respond to changes in the size  of the local market even in the furniture industry among this group of industries.    4. Conclusion  Based on analyses of the panel data on plants in 11 four‐digit ISIC manufacturing industries in  Ethiopia, this paper estimates the effects on productivity of local market size, transport costs and  license  fees.  The  first  two  of  these  variables  are  important  demand‐side  drivers  of  industrial  productivity growth. The third is an important item of sunk costs of entry and consequently a  supply‐side  factor.    Identification  of  the  effects  relies  on  the  Melitz‐Ottaviano  model  of  productivity and producer turnover under monopolistic competition, in which all three are joint  determinants of the average cost of the marginal producer in long run equilibrium.  All three predictions of the model are borne out in the most homogenous of the 11 industries,  namely,  the  production  of  cinder  blocks  (ISIC  2695).  In  that  industry,  expansion  of  the  local  market boosts revenue productivity while increases in transport costs and licensing fees reduce  it. The picture is somewhat mixed in the other industries but nonetheless supportive of the model  in as far as at least one and, more often, two of the predictions hold up. The most significant  result is that local market size is a major factor in aggregate revenue productivity within each of  9  of  the  11  industries,  the  exceptions  being  wood  work  (ISIC  2000)  and  the  plastic  products  industry (ISIC 2520). Rising transport costs also reduce revenue productivity significantly within  each of 8 of the 11, the industries where the result does not hold being producing footwear (ISIC  1920), furniture (ISIC 3610), or structural metal products (ISIC 2811).  Increasing licensing fees  reduce aggregate productivity within all industries excepting the manufacturing of textiles (ISIC  1710), wearing apparel (ISIC 1810) and structural metal products (ISIC 2811).  Looking at the relative weight of the three factors, local market size exerts the greatest influence  on aggregate revenue productivity across the 11 industries.  This is in the sense that the elasticity  27    of TFPR with respect to market size is always higher than that with respect to transport costs and  licensing  fees.   Between  them  the  two  demand‐side  factors  influence  industrial  revenue  productivity more than the cost of entry does as a supply‐side factor.  But there is an important qualification to these findings. This is that controlling for the cost of  power and financial services in the productivity equations shows that as indicators of sunk costs,  licensing fees may also proxy for barriers to entry in the form of recurrent costs of utilities and  service inputs in the reported results. The paper has shown that these effects reflect the influence  on physical productivity and on product prices.  For as a measure of revenue productivity TFPR is  a product of the unit price of output and physical productivity as measured by TFPQ, defined as  the physical quantity of what is being produced per unit of the entire range of inputs. Since firms  are not fully price takers in the product market in a monopolistically competitive industry, inter‐ firm differences in TFPR can arise within any industry either from differences in TFPQ or from  differences  in  product  prices  or  from  some  combination  thereof.  Inter‐industry  differences  in  aggregate TFPR thus reflect a combination of differences in aggregate TFPQ and those in relative  product  prices.  Any  observed  growth  in  the  aggregate  revenue  productivity  of  an  industry  therefore reflects a combination of growth in aggregate TFPQ and shifts in relative product prices.     The  paper  has  provided  some  assessment  of  the  balance  between  growth  in  industrywide  aggregate physical productivity and changes in relative prices of product varieties as sources of  growth  in  industrywide  aggregate  revenue  productivity.  This  involves  the  decomposition  of  growth in aggregate TFPR into that in TFPQ and product price changes in four of the 11 industries,  namely, the production of cinder blocks (ISIC 2695), cooking oil (ISIC 1514), grain mills (1531) and  bakeries  (1541).  It  is  likely  that  the  conclusion  of  the  assessment  broadly  carries  over  to  the  situation in the other 8 industries.  Looking at the production of cinder blocks, industrywide average plant level physical total factor  productivity (TFPQ) increases as market size increases but declines with rising cost of transport  or rising sunk costs of entry. But the picture is considerably different in grain mills and bakeries,  in  each  of  which  average  TFPQ  declines  as  market  size  increases  and  rises  with  increasing  transport costs or with rising sunk costs of entry.   28    Average plant level revenue total factor productivity (TFPR) thus increases with market size in  the production of cinder blocks not only because market expansion boosts physical productivity  in the industry in terms of TFPQ but also because the average price of cinder blocks rises with  market size. Similarly, a rise in transport costs reduces average TFPR by reducing average TFPQ  and by pushing down the average price of cinder blocks. Further, an increase in license fees raises  average plant level TFPR in the industry by boosting the average price of cinder blocks more than  it reduces physical productivity (TFPQ).   By  contrast,  a  rise  in  licensing  fees  reduces  average  TFPR  in  grain  mills  and  bakeries  despite  raising  average  TFPQ  because  they  lower  average  product  prices  by  a  greater  proportion.   Similarly,  although  an  increase  in  transport  costs  pushes  up  average  TFPQ  in  bakeries,  it  also  lowers industrywide average TFPR because it reduces average product prices by an even greater  proportion.  These results underscore the fact that industrywide average plant level TFPQ and  the corresponding average TFPR do not necessarily move together under imperfect competition.  This needs to be borne in mind in the use of revenue‐based measures of productivity.        29    References     Arellano, M., and S. Bond. 1991. “Some tests of specification for panel data: Monte Carlo               evidence and an application to employment equations.  Review of Economic Studies 58:  277‐ 297  Bailey, M., Hulten, C. and D. Campbell. 1992. “Productivity Dynamics in Manufacturing Plants,”  Brookings Papers on Economic Activity: Microeconomics, 1887‐267.  Blundell, R. and S. Bond. 2000. “GMM Estimation Persistent Data: An Application to Production  Function,” Econometric Reviews, 19, 321‐340.  Evans, D. 1987. “Tests of Alternative Theories of Firm Growth,” Journal of Political Economy 95:  657‐674.  Foster, L., Haltiwanger, J., and C. Syverson. 2008. “Reallocation, Firm Turnover, and Efficiency:  Selection on Productivity or Profitabiliy?” American Economic Review 98(1) : 394‐425.  Hall, C. and C. Jones. 1999. “Why do Some Countries Produce So Much More Output per Worker  than Others? Quarterly Journal of Economics 114(1): 83‐116.  Hsieh,  C‐T.  and  P.J,  Klenow.  2009.  “Misallocation  and  Manufacturing  TFP  in  China  and  India,”  Quarterly Journal of Economics 124(4): 1403‐1448.  Hopenhayn, H. 1992. “Entry, Exit, and Firm Dynamics in Long Run Equilibrium,” Econometrica 60:  1127‐1150.  Jones,  P.,  T.  Mengistae,  and  A.  Zeufack.  2018.  “Selection,  Firm  Turnover,  and  Productivity  Growth: Do Emerging Cities Speed up the Process?’”, January. Word Bank Policy Research  Working Paper No. 8291.  Jovanovic, B. 1982. “Selection and the Evolution of Industry,” Econometrica 50: 649‐670.  Jovanovic, B. and G. MacDonald. 1994. “Competitive Diffusion,” Journal of Political Economy 102:  24‐52.  Lucas, R.E. Jr.1978. “On the Size Distribution of Business Firms,” Bell Journal of Economics 9: 508‐ 523.  Melitz,  M.J.  and  G.I.P.  Ottaviano.  2008.  “Market  Size,  Trade  and  Productivity”,  Review  of  Economic Studies 75: 295‐316.   Prescott, M. E.C. 1998. “Needed: A Theory of Total Factor Productivity,” Journal of International  Economics 89:1216‐1233.  Restuccia,  D.  and  R.  Rogerson.  2008.  “Policy  Distortions  and  Aggregate  Productivity  with  Heterogeneous Establishments,” Review of Economic Dynamics 11: 707‐720.  30    Restuccia,  D.  and  R.  Rogerson.  2013.  “Misallocation  and  Productivity,”  Review  of  Economic  Dynamics 16: 1‐10.  Syverson, C. 2004a. “Market Structure and Productivity: A Concrete Example,” Journal of Political  Economy 112(6) : 1181‐1222.   Syverson, C. 2004b. “Product Substitutability and Productivity Dispersion,” Review of Economics  and Statistics 86(2): 534‐550.  Syverson, C. 2011. “What Determines Productivity?” Journal of Economic Literature 49(2): 326‐ 365.                31                           Table 1: Summary Statistics                          Industry          Input ‐ouptut  variables:      Employment size   Fixed assets  Value added  tfpr  tfpq    Size  per worker  per worker         Cooking oil    Mean  37  6,896  254  1.17  1.43    S.D  57.6  14,988  769  1.09  1.36  Graiin mills    Mean  45  30,453  1,731  1.24  1.65    S.D  81.8  60,135  12,538  2.28  5.78  Bakeries    Mean  45  14,675  851  1.36  3.65    S.D  293.1  127,680  5,929  3.64  16.71  Cinder blocks    Mean  21  356,067  30,682  2.53  22.14  173.3   S.D  52.2  3,514,504  482,805  14.28  2    Industry                                   Explanatory  Ln(cost of  Ln(population variables:  Ln(transport cost)  license)  )   Ln(Luminosity )  Cooking oil    Mean  7.0  6.6  13.7  2.2    S.D  2.3  1.9  1.9  0.6    Graiin mills    Mean  8.8  6.9  13.1  2.2    S.D  2.0  1.9  2.0  0.5    Bakeries    Mean  7.7  6.2  13.4  2.3    S.D  2.1  1.6  1.8  0.4    Cinder blocks    Mean  10.0  5.8  12.7  2.2       S.D  2.6  1.7  2.0  0.4           32        Table 2: OLS regression of value added per worker on covariates of interest by industry   Cooking oil  Grain mills  Bakeries  Cinder blocks  (ISIC 1514)  (ISIC 1531)  (ISIC 1541)  (ISIC 2695)            Variables                     Ln(KoverN)  ‐0.000315  0.184***  0.0695***  0.0575    (0.0555)  (0.0406)  (0.0237)  (0.0374)  Ln(Employees)  ‐0.399***  ‐0.532***  ‐0.347***  ‐0.549***    (0.143)  (0.0719)  (0.0706)  (0.0635)  Ln(population)  ‐0.000865  0.0671**  0.0146  ‐0.0165    (0.0607)  (0.0269)  (0.0307)  (0.0289)  Ln(Trasnp, cost)  0.379***  0.258***  0.217***  0.185***    (0.0832)  (0.0330)  (0.0336)  (0.0341)  Ln(License fee)  0.0241  0.0934***  0.0201  0.189***    (0.0859)  (0.0307)  (0.0400)  (0.0405)          Year effects (base= 2000)    2001  0.113  ‐0.0150  ‐0.117  0.469    (0.527)  (0.273)  (0.260)  (0.356)  2002  0.121  ‐0.267  0.0814  0.241    (0.488)  (0.273)  (0.252)  (0.316)  2003  0.252  0.0828  0.271  0.302    (0.497)  (0.276)  (0.246)  (0.304)  2004  0.378  0.0532  0.0786  0.571*    (0.499)  (0.267)  (0.241)  (0.316)  2006  0.0385  0.450*  0.0980  0.943***    (0.461)  (0.260)  (0.249)  (0.315)  2007  0.543  0.598**  0.255  0.639**    (0.492)  (0.265)  (0.244)  (0.287)  2008  0.272  1.024***  0.530**  0.852***    (0.466)  (0.248)  (0.234)  (0.282)  2009.  0.236  0.903***  0.567**  1.084***    (0.444)  (0.248)  (0.232)  (0.278)  2010.  0.378  1.087***  1.122***  2.175***    (0.482)  (0.247)  (0.246)  (0.317)  Constant  3.285***  2.279***  3.855***  6.261***    (0.913)  (0.629)  (0.486)  (0.661)            Observations  142  422  437  422  R‐squared  0.202  0.380  0.214  0.325  Standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  33    Table 3: Elasticity of Physical TFP with respect to Market Size and the Cost of Entry  Selected Manufacturing Industries. Arellano‐Bond Estimates. (Market size proxied by nighttime  luminosity of city of location of production]  Dependent variable is the log of current TFP in physical units=Ln(TFPQ). “Lag1” refers lagged values by  one year  All four  Cooking oil  Grain mills  Bakeries  Cinder blocks  industries  (ISIC 1514)  (ISIC 1531)  (ISIC 1541)  (ISIC 2695)         Variables             Lag 1 (Ln(TFPQ)  ‐0.0572***  ‐0.135**  ‐0.112***  ‐0.282***  0.0380***    (0.00706)  (0.0550)  (0.00577)  (0.0124)  (0.00630)  Ln(Luminosity)  ‐0.286***  0.519  ‐0.660***  ‐0.319***  0.0618**    (0.102)  (0.344)  (0.0295)  (0.0902)  (0.0259)  Lag1(Ln(Luminosity)  ‐0.165  1.467***  ‐0.431***  ‐0.637***  0.326***    (0.160)  (0.488)  (0.0610)  (0.132)  (0.0797)  Ln(Transp. cost)  0.0474***  0.133***  0.0397***  0.153***  ‐0.0152***    (0.00762)  (0.0319)  (0.00373)  (0.0155)  (0.00271)  Lag1(ln(Transp.cost)  0.00698  0.0882  ‐0.00356  0.0602***  ‐0.00868*    (0.0113)  (0.0800)  (0.00449)  (0.0180)  (0.00471)  Ln(License Fee)  ‐0.0161*  ‐0.102**  0.00840***  0.0664***  ‐0.0988***    (0.00949)  (0.0500)  (0.00245)  (0.0113)  (0.0144)              Observations  345  34  115  105  91  Number of plants  171  13  55  50  53  Sargan  43.90  43.90  43.90  43.90  43.90  Chi‐Squared  5892  5892  5892  5892  5892              Standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1        34    Table 4: Elasticity of Physical TFP with respect to Market Size and the Cost of Entry  Selected Manufacturing Industries. Arellano‐Bond Estimates. (Market size proxied by the size of  population of the city of location of production]  Dependent variable is the log of current TFP in physical units=Ln(TFPQ). “Lag1” refers lagged values by  one year  All four  Cooking oil  Grain mills  Bakeries  Cinder blocks  industries  (ISIC 1514)  (ISIC 1531)  (ISIC 1541)  (ISIC 2695)         Variables   Lag 1 (Ln(TFPQ))  -0.0434*** -0.113 -0.145*** -0.267*** 0.0557***   (0.00835) (0.101) (0.0135) (0.00895) (0.00756) Ln(population)  -1.094 -170.1 9.042*** 11.70*** -30.23***   (2.166) (117.6) (1.026) (1.143) (0.292) Lag1(ln(population)  1.002 171.3 -9.905*** -10.86*** 31.82***   (2.118) (116.6) (0.998) (1.053) (0.171) Ln(Transp. cost)  0.0375*** 0.0769*** 0.0433*** 0.137*** -0.0220***   (0.00626) (0.0210) (0.00721) (0.00889) (0.00353) Lag1(ln(Trasnp.cost)  -0.00232 0.0289 -0.0183** 0.0306** -0.0200***   (0.0129) (0.0758) (0.00820) (0.0142) (0.00660) Ln(License Fee)  -0.000380 -0.0806 0.0190*** 0.0635*** -0.0934***   (0.00969) (0.0581) (0.00490) (0.00358) (0.00167)   Observations  346 34 116 105 91 Number of plants  172 13 56 50 53 Sargan  42.84 42.84 42.84 42.84 42.84 Chi‐Squared  1.339e+06 1.339e+06 1.339e+06 1.339e+06 1.339e+06 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                 35    Table 5: Elasticity of Revenue TFP (TFPR) with respect of market size and cost of entry in Selected  Manufacturing Industries: Arellano‐Bond Estimates   (Market size proxied by nighttime luminosity of city of location of production)  Dependent variable is the log of current TFP in revenue units=Ln(TFPR). “Lag1” refers lagged values by  one year  All four  Cooking oil  Grain mills  Bakeries  Cinder blocks  industries  (ISIC 1514)  (ISIC 1531)  (ISIC 1541)  (ISIC 2695)         Variables             Lag 1 (Ln(TFPR))  ‐0.118***  ‐0.0642  ‐0.313***  ‐0.490***  0.124***    (0.0386)  (0.0640)  (0.0199)  (0.0161)  (0.0109)  Ln(Luminosity)  ‐0.140***  0.112  ‐0.159***  ‐0.662***  0.398***    (0.0508)  (0.142)  (0.0251)  (0.0195)  (0.0347)  Lag1(Ln(Luminosity)  ‐0.413***  ‐0.476  ‐0.206***  ‐1.986***  0.663***    (0.104)  (0.304)  (0.0394)  (0.0245)  (0.0639)  Ln(Transp. cost)  0.00564  ‐0.0412  0.0145  0.0125***  ‐0.0637***    (0.00709)  (0.0294)  (0.0102)  (0.00372)  (0.00301)  Lag1(ln(Trasnp. cost)  ‐0.0327***  ‐0.0909*  0.0520***  ‐0.179***  ‐0.0593***    (0.0101)  (0.0532)  (0.00511)  (0.00295)  (0.00347)  Ln(License Fee)  ‐0.0119  ‐0.1000***  ‐0.0203***  ‐0.0559***  0.0409***    (0.00814)  (0.0307)  (0.00536)  (0.00196)  (0.00562)              Observations  348  39  115  103  91  Number of plants  174  17  55  49  53  Sargan  43.61  43.61  43.61  43.61  43.61  Chi‐Squared  102934  102934  102934  102934  102934              Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                  36      Table 6: Elasticity of Revenue TFP (TFPR) with respect of market size and cost of entry in Selected  Manufacturing Industries: Arellano‐Bond Estimates‐specification 2  (Market size proxied by nighttime luminosity of city of location of production)  Dependent variable is the log of current TFP in revenue units=Ln(TFPR) “Lag1” refers lagged values by  one year  All four  Cooking oil  Grain mills  Bakeries  Cinder blocks  industries  (ISIC 1514)  (ISIC 1531)  (ISIC 1541)  (ISIC 2695)         Variables   Lag 1 (Ln(TFPR))  0.213***  0.107***  0.0655  0.139***  ‐0.0703***    (0.0538)  (0.0112)  (0.0424)  (0.0440)  (0.00898)  Ln(Luminosity)  0.102**  0.121***  0.0376  0.0756***  0.410***    (0.0439)  (0.0380)  (0.0384)  (0.0140)  (0.0566)  Ln(Transport cost)  0.00333  ‐0.00295*  0.0219***  0.00291*  ‐0.0261***    (0.00464)  (0.00162)  (0.00387)  (0.00174)  (0.00236)  Ln(License Fee)  ‐0.0211  0.00505  ‐0.0172**  ‐0.0113  ‐0.0527**    (0.0142)  (0.0314)  (0.00774)  (0.00886)  (0.0245)              Observations  352  36  111  125  80  Number of plants  152  15  42  60  35  Sargan  18.26  18.26  18.26  18.26  18.26  Chi‐Squared  6123  6123  6123  6123  6123  AR‐2  2  2  2  2  2  Standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                      37    Table 7:  Elasticity of Annual Value Added Per Employees in Selected Manufacturing Industries:  Arellano‐Bond Estimates.   (Market size proxied by nighttime luminosity of city of location of production]   Dependent variables is current Ln(YoverN)=annual value added per workers: “Lag1” refers lagged values  by one year; Ln(Kovern)=end‐of‐year fixed assets per worker  All four  Cooking oil  Grain mills  Bakeries  Cinder blocks  industries  (ISIC 1514)  (ISIC 1531)  (ISIC 1541)  (ISIC 2695)         Variables Lag1(Ln(YoverN))  ‐0.307***  0.0702  ‐0.214***  ‐0.256***  ‐0.321***    (0.00738)  (0.0628)  (0.0504)  (0.0378)  (0.0206)  Ln(KoverN)  0.145***  0.0983  ‐0.0287  0.413***  ‐0.0172    (0.00660)  (0.205)  (0.0388)  (0.0178)  (0.0135)  Lag1(Ln(KoverN)  0.213***  0.0145  0.137***  0.252***  ‐0.0216    (0.00610)  (0.169)  (0.0270)  (0.0200)  (0.0277)  Ln(Employees)  ‐0.639***  ‐1.821***  ‐1.116***  ‐0.574***  ‐0.499***    (0.0194)  (0.558)  (0.0628)  (0.0489)  (0.0733)              Ln(Transp. cost)  0.145***  ‐0.615  0.250***  0.260***  0.0593***    (0.00491)  (0.377)  (0.0278)  (0.0168)  (0.0101)  Lag(Ln(Transp. Cost))  0.0610***  ‐0.751  0.160***  ‐0.201***  0.0213    (0.00420)  (0.595)  (0.0216)  (0.0400)  (0.0193)  Ln(License Fee)  0.0300***  ‐0.212***  ‐0.0179  ‐0.136***  0.278***    (0.00649)  (0.0439)  (0.0151)  (0.0197)  (0.0139)    Ln(Luminosity)  0.338***  ‐0.135  0.155  ‐0.214*  0.840***    (0.0260)  (0.870)  (0.116)  (0.126)  (0.147)  Lag1(Ln(Luminosity)  0.0747  ‐2.045  0.339  ‐1.697***  0.705***    (0.0777)  (1.554)  (0.216)  (0.130)  (0.112)    Observations  306  34  92  99  81  Number of plants  165  15  50  49  51  Sargan  41.65  41.65  41.65  41.65  41.65  Chi‐Squared  53871  53871  53871  53871  53871              Standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  38    Table 8: Elasticity of Revenue TFP (TFPR) with respect of market size and cost of entry in the textile,  apparel and footwear industries: Arellano‐Bond Estimates‐   (Market size proxied by nighttime luminosity of city of location of production)  Dependent variable is the log of current TFP in revenue units=Ln(TFPR). “Lag1” refers lagged values by  one year    All eleven  All three  Weaving  Wearing   Footwear  industries  industries  &  apparel  Industries   spinning  (ISIC1810)  (ISIC  (ISIC     1920)  1710)      Variables Lag 1 (Ln(TFPR))  0.197***  0.143***  0.113  ‐0.00967  0.00644    (0.0534)  (0.0150)  (0.288)  (0.0257)  (0.0143)              Ln(Luminosity)  0.0604**  0.0519***  ‐0.0208  0.0464  0.00790    (0.0243)  (0.00327)  (0.0596)  (0.0339)  (0.00922)              Lag1(Ln(Luminosity)  0.0343  ‐0.076***  0.00708  0.0453  ‐0.164***    (0.0315)  (0.00759)  (0.0479)  (0.0363)  (0.00356)              Ln(Transport cost)  0.00198  0.0102***  0.0198  ‐0.0335  0.00800*    (0.00647)  (0.00364)  (0.0319)  (0.0286)  (0.00417)              Lag1(ln(Transport              cost)  ‐0.00897  0.0145***  ‐0.167**  ‐0.0051**  0.0174**    (0.0123)  (0.00275)  (0.0825)  (0.00224)  (0.00691)                          Ln(License Fee)  ‐0.005  ‐0.0010  ‐0.046  0.027  ‐.032***    (0.00878)  (0.00311)  (0.0169)  (0.0184)  (0.00708)              Observations  824  214  55  48  111  Number of plants  324  63  15  16  32  Sargan  27  27  27  27  27  Chi‐Squared  268819  268819  268819  268819  268819  AR‐2  2  2  2  2  2  Standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  39    Table 9: Elasticity of Revenue TFP (TFPR) with respect of market size and cost of entry in wood  products, plastic products, structural metal products and the furniture industry: Arellano‐Bond  Estimates‐   (Market size proxied by nighttime luminosity of city of location of production)  Dependent variable is the log of current TFP in revenue units= Ln(TFPR). “Lag1” refers lagged values by  one year  All four  Wood  Plastic products  Structural  Furniture  industries  products  (ISIC 2520)  metal  industry  (ISIC 2000)    products  (ISIC 3610)  (ISIC 2811)       Variables Lag 1 (Ln(TFPR))  ‐0.0680  ‐0.269  ‐0.371***  ‐0.162***  0.0406***    (0.0430)  (0.175)  (0.0108)  (0.0553)  (0.0115)  Ln(Luminosity)  ‐0.0211  0.00677  ‐0.0335  0.150***  ‐0.0316***    (0.0196)  (0.0211)  (0.0231)  (0.0367)  (0.00664)  Lag1(Ln(Luminosity)  0.0133  ‐0.0383  0.00857  ‐0.0219  0.0441***    (0.0202)  (0.0257)  (0.0185)  (0.0478)  (0.0139)  Ln(Transport cost)  0.00428  0.0471  0.00461  0.0330  ‐0.00396    (0.00813)  (0.0491)  (0.00383)  (0.0209)  (0.00360)  Lag1(ln(Transport. cost)            0.00906  ‐0.0243**  ‐0.0644***  0.0281  ‐0.00517    (0.00834)  (0.0104)  (0.00965)  (0.0409)  (0.00506)  Ln(License Fee)  ‐0.00635  ‐0.0110  ‐0.0174***  0.0253  ‐0.0131***    (0.00726)  (0.0162)  (0.00473)  (0.0172)  (0.00424)              Observations  299  20  79  49  151  Number of plants   126  11  28  20  67  Sargan  36.08  36.08  36.08  36.08  36.08  Chi‐Squared  2912  2912  2912  2912  2912  AR‐2  2  2  2  2  2  Standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  40    Table 10: Elasticity of Revenue TFP (TFPR) with respect of market size and cost of entry in the textile,  apparel and footwear industries: Arellano‐Bond Estimates‐ specification 2   (Market size proxied by nighttime luminosity of city of location of production)  Dependent variable is the log of current TFP in revenue units=Ln(TFPR). “Lag1” refers lagged values by  one year  All eleven  All three  Weaving &  Wearing   Footwear  industries industries  spinning  apparel  Industries   (ISIC 1710)  (ISIC1810)  (ISIC 1920)      Variables Lag 1 (Ln(TFPR)) 0.189***  0.0864  0.0971***  0.0278  ‐0.0154  (0.0572)  (0.0691)  (0.0308)  (0.0237)  (0.0604)            Ln(Luminosity) 0.0860**  0.0911**  0.0714***  0.0992***  0.0928***  (0.0359)  (0.0450)  (0.0165)  (0.0190)  (0.0221)            Ln(Transport cost) 0.00892*  0.0114*  0.0323***  0.0155***  0.00427  (0.00477)  (0.00664)  (0.0109)  (0.00158)  (0.00543)            Ln(License Fee) ‐0.00405  0.0222**  ‐0.0279***  0.0829***  ‐0.00114  (0.0123)  (0.0101)  (0.00565)  (0.00250)  (0.0133)            Observations  897  222  57  54  111  Number of plants  353  67  16  19  32  Sargan  17  17  17  17  17  Chi‐Squared  23.41  23.41  23.41  23.41  23.41  AR‐2  2  2  2  2  2  Standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  41    Table 11: Elasticity of Revenue TFP (TFPR) with respect of market size and cost of entry in wood  products, plastic products, structural metal products and the furniture industry: Arellano‐Bond  Estimates‐specification 2   (Market size proxied by nighttime luminosity of city of location of production)  Dependent variable is the log of current TFP in revenue units=Ln(TFPR). “Lag1” refers lagged values by  one year  All four  Wood products  Plastic products  Structural metal  Furniture industry     industries  (ISIC 2000  (ISIC 2520)  products  (ISIC 3610)  (ISIC 2811)    Variables           Lag 1( Ln(TFPR))  ‐0.00126  ‐0.467***  ‐0.289***  ‐0.202***  0.0706    (0.0801)  (0.0271)  (0.0161)  (0.00924)  (0.0530)  Ln(Luminosity)  ‐0.0140  0.0235***  ‐0.0300  0.0930***  ‐0.0171    (0.0438)  (0.00613)  (0.0266)  (0.00466)  (0.0311)  Ln(Transport cost)            0.0223**  0.0481***  0.0182***  0.000975***  ‐0.00143    (0.0103)  (0.000299)  (0.00323)  (0.000263)  (0.00552)  Ln(License Fee)  ‐0.000359  ‐0.0107  ‐0.00389  0.0618***  ‐0.00284    (0.0127)  (0.00815)  (0.00901)  (0.00932)  (0.0129)              Observations  323  23  82  55  163  Number of plants  134  12  29  23  70  Sargan  20.59  20.59  20.59  20.59  20.59  Chi‐Squared  5.151  5.151  5.151  5.151  5.151  AR‐2  2  2  2  2  2  Standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  42    Table 6B: Elasticity of Revenue TFP (TFPR) with respect of market size and cost of entry in Selected  Manufacturing Industries: Arellano‐Bond Estimates‐specification 2  (Market size proxied by nighttime luminosity of city of location of production)  Dependent variable is the log of current TFP in revenue units=Ln(TFPR) “Lag1” refers lagged values by  one year  All four  Cooking oil  Grain mills  Bakeries  Cinder blocks  industries  (ISIC 1514)  (ISIC 1531)  (ISIC 1541)  (ISIC 2695)                   Variables           Lag 1 (Ln(TFPR)) 0.333***  ‐0.0538  0.182***  0.0361  0.218**  (0.0607)  (0.411)  (0.0202)  (0.0287)  (0.0974)  Ln(Luminosity) ‐0.0303  ‐1.624  ‐0.0824***  0.0999***  0.202***  (0.0354)  (1.927)  (0.0163)  (0.0100)  (0.0686)  Ln (Transport cost) ‐0.00952*  0.438*  0.0662***  0.214***  ‐0.0435***  (0.00515)  (0.227)  (0.0130)  (0.0231)  (0.00302)  Ln (License Fee) ‐0.0105  ‐0.0286  0.0218***  ‐0.135***  0.0134  (0.0122)  (0.0330)  (0.00428)  (0.0217)  (0.0502)  Ln (Cost of power) ‐0.147***  ‐0.116  ‐0.0977***  ‐0.107***  ‐0.337***  (0.0268)  (0.143)  (0.00616)  (0.0190)  (0.0333)  Ln (Bank charges) ‐0.0951***  ‐0.364  ‐0.154***  ‐0.0371***  ‐0.0534***  (0.0151)  (0.272)  (0.00868)  (0.00482)  (0.0182)            Observations  135  25  59  27  24  Number of plants  64  8  28  18  10  Sargan  5.355  5.355  5.355  5.355  5.355  Chi‐Squared  110538  110538  110538  110538  110538  AR‐2  2  2  2  2  2  Standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 43    Table 10B: Elasticity of Revenue TFP (TFPR) with respect of market size and cost of entry in the textile,  apparel and footwear industries: Arellano‐Bond Estimates‐ specification 2.  (Market size proxied by  nighttime luminosity of city of location of production)  Dependent variable is the log of current TFP in revenue units=Ln(TFPR). “Lag1” refers lagged  values by one year                          Variables  All eleven industries  All three industries  Weaving &  Wearing   Footwear  spinning  apparel  Industries   (ISIC 1710)  (ISIC1810)  (ISIC 1920)    Lag 1 (Ln(TFPR)) 0.245*** 0.0263 -0.0992 -0.0346 0.0436 (0.0650) (0.0542) (0.123) (0.101) (0.0651) Ln(Luminosity) 0.0191 0.0935*** 0.177*** -0.0852 0.0880*** (0.0347) (0.0261) (0.0250) (0.0522) (0.0322) Ln (Transport cost) -0.0120** -0.0107*** -0.0131 0.0245 -0.0117*** (0.00567) (0.00267) (0.0202) (0.0373) (0.00308) Ln (License Fee) 0.0178* 0.0107 -0.00733 0.0441 -0.0192** (0.0106) (0.00720) (0.0120) (0.0480) (0.00852) Ln (Cost of power) -0.122*** -0.111*** -0.336*** -0.166* -0.0528*** (0.0226) (0.0175) (0.0484) (0.0940) (0.00907) Ln (Bank charges) -0.0568*** -0.0320*** -0.00970 -0.0410 -0.00841 (0.0118) (0.00948) (0.00883) (0.0285) (0.0109) Observations  453 145 42 37 66 Number of plants  176 43 13 11 19 Sargan  13.98 13.98 13.98 13.98 13.98 Chi‐Squared  1055 1055 1055 1055 1055 AR‐2  2 2 2 2 2 Standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    44    Table 11B:  Elasticity of Revenue TFP (TFPR) with respect of market size and cost of entry in wood  products, plastic products, structural metal products and the furniture industry: Arellano‐Bond  Estimates‐specification 2 (Market size proxied by nighttime luminosity of city of location of  production)  Dependent variable is the log of current TFP in revenue units=Ln(TFPR). “Lag1” refers lagged values by  ne year            Variables            All four  Wood products  Plastic products  Structural metal  Furniture industry  Industries  (ISIC 2000)  (ISIC 2520)  products  (ISIC 3610)  (ISIC 2811)    Lag 1 (Ln(TFPR)) ‐0.130**  ‐0.252  ‐0.380***  ‐0.114  ‐0.0525  (0.0582)  (0.499)  (0.00251)  (0.112)  (0.0387)  Ln(Luminosity) ‐0.0285  ‐0.0698  ‐0.00471  0.0672  ‐0.0655***  (0.0446)  (0.158)  (0.0187)  (0.128)  (0.0217)  Ln (Transport cost) 0.0162  0.0945  ‐0.0220***  0.0232**  ‐0.0237**  (0.0141)  (0.170)  (0.00676)  (0.00944)  (0.0114)  Ln (License Fee) ‐0.000299  ‐0.0394  0.00878**  ‐0.0643**  0.0162***  (0.0112)  (0.0375)  (0.00355)  (0.0302)  (0.00510)  Ln (Cost of power) ‐0.110***  0.0260  ‐0.0519***  ‐0.201**  ‐0.190***  (0.0218)  (0.101)  (0.00728)  (0.0791)  (0.0165)  Ln (Bank charges)  0.00403  ‐0.144  0.0293***  0.0118  ‐0.0140**  (0.0136)  (0.320)  (0.00371)  (0.0338)  (0.00603)            Observations  173  7  63  28  75  Number of plants  69  3  24  10  32  Sargan  19.50  19.50  19.50  19.50  19.50  Chi‐Squared  678.6  678.6  678.6  678.6  678.6  AR‐2    2  2  2  2  Standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    45    Table A1: Elasticity of Revenue TFP (TFPR) with respect of market size and cost of entry in Selected  Manufacturing Industries: Arellano‐Bond Estimates   (Market size proxied by the size of population city of location of production]  Dependent variable is the log of current TFP in revenue units= Ln(TFPR). “Lag1” refers lagged values by  one year  All four  Cooking oil  Grain mills  Bakeries  Cinder blocks  industries  (ISIC 1514)  (ISIC 1531)  (ISIC 1541)  (ISIC 2695)         Variables Lag(Ln(TFPR))  ‐0.113**  ‐0.0535  ‐0.254***  ‐0.372***  0.169***    (0.0450)  (0.0996)  (0.0153)  (0.0315)  (0.0123)  Ln(population)  2.363  210.8***  ‐4.684***  7.859*  ‐23.51***    (4.705)  (41.73)  (0.770)  (4.130)  (0.853)  Lag1(ln(population)  ‐2.671  ‐210.3***  4.444***  ‐8.281**  23.68***    (4.628)  (41.44)  (0.837)  (4.083)  (0.733)  Ln(Transport cost)  0.00759  ‐0.0743**  0.0225***  0.00787  ‐0.0507***    (0.00915)  (0.0295)  (0.00838)  (0.00669)  (0.00211)  Lag1(ln(Transport cost)  ‐0.0413***  ‐0.172***  0.0328***  ‐0.216***  ‐0.0600***    (0.0145)  (0.0411)  (0.00560)  (0.00546)  (0.00249)  Ln(License Fee)  ‐0.0250***  ‐0.117***  ‐0.0222***  ‐0.0676***  0.0426***    (0.00856)  (0.0207)  (0.00246)  (0.00287)  (0.00249)              Observations  351  41  116  103  91  Number of estid  177  19  56  49  53  Sargan  42.86  42.86  42.86  42.86  42.86  Chi‐Squared  686188  686188  686188  686188  686188  Standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  46    Table A2:  Elasticity of Annual Value Added Per Employees in Selected Manufacturing Industries:  Arellano‐Bond Estimates. (Market size proxied by the size of population city of location of production]   Dependent variables is current Ln(YoverN)=annual value added per workers: “Lag1” refers lagged values  by one year; Ln(Kovern)=end‐of‐year fixed assets per worker  (1) (2) (3) (4) (5) All four  Cooking oil  Grain mills  Bakeries  Cinder blocks  industries  (ISIC 1514)  (ISIC 1531)  (ISIC 1541)  (ISIC 2695)         Variables Lag1(Ln(YoverN))  ‐0.334***  0.0417  ‐0.220***  ‐0.347***  ‐0.196***    (0.0128)  (0.0446)  (0.0319)  (0.113)  (0.0263)              Ln(KoverN)  0.142***  ‐0.0245  0.0223  0.408***  ‐0.0567*    (0.00494)  (0.0453)  (0.0251)  (0.0747)  (0.0333)              Lag1(Ln(KoverN)  0.223***  0.115  0.110***  0.263***  ‐0.0507***    (0.00685)  (0.0903)  (0.0401)  (0.0735)  (0.0154)  Ln(Employees)  ‐0.599***  ‐1.224***  ‐1.136***  ‐0.554***  ‐0.454***    (0.0231)  (0.241)  (0.0481)  (0.142)  (0.0660)  Ln(Transp. cost)  0.106***  ‐0.174  0.224***  0.255***  0.0356    (0.00752)  (0.114)  (0.0313)  (0.0741)  (0.0230)  Lag(Ln(Transp. Cost))  0.0138**  ‐0.181  0.127***  ‐0.232**  ‐0.00338    (0.00630)  (0.148)  (0.0225)  (0.112)  (0.0363)                          Ln(License Fee)  0.0269***  ‐0.326***  0.00308  ‐0.152**  0.278***    (0.00587)  (0.0685)  (0.0124)  (0.0702)  (0.0219)                Ln(population)  2.962**  616.9***  7.307***  9.005  ‐48.42***    (1.487)  (141.7)  (2.587)  (12.91)  (4.584)  Lag1(Ln(Population))  1.133  ‐618.4***  ‐5.114**  ‐5.671  54.89***    (1.376)  (141.3)  (2.102)  (12.73)  (4.741)      Observations  309  36  93  99  81  Number of plants  168  17  51  49  51  Sargan  39.68  39.68  39.68  39.68  39.68  Chi‐Squared  171342  171342  171342  171342  171342  Standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    47