Report No. 88879-MNA Jobs or Privileges Unleashing the Employment Potential of the Middle East and North Africa June 2014 Middle East and North Africa Region World Bank Group Document of the World Bank Abbreviations CAPMAS  Central Agency for Public Mobilization and Statistics  DoS  Department of Statistics  EIDS  Egypt Industrial Development Strategy   ELMPS  Egypt Labor Market Panel Survey  ERF  Economic Research Forum  ES  Enterprise Survey  FDI  Foreign Direct Investment  GCC  Gulf Cooperation Council  GDP  Gross Domestic Product  ICA  Investment Climate Assessment   ICT  Information and Communications Technology   INS  Institut National de la Statistique  MENA  Middle East and North Africa  MNEs  Multinational Enterprises  NTM  Non‐Tariff Measures   OECD  Organisation for Economic Co‐operation and Development  PPP  Purchasing Power Parity   SOEs  State‐Owned Enterprises  SSO  Social Security Organisation   TFP  Total Factor Productivity   TI  Transparency International   WBES  World Bank Enterprise Survey  WBG  West Bank and Gaza  WDI  World Development Indicators  WITS  World Integrated Trade Solution           Vice President: Inger Andersen Chief Economist: Shantayanan Devarajan Sector Director: Bernard Funck (Acting) Sector Manager: Bernard Funck Task Team Leader: Marc Tobias Schiffbauer Table of Contents    Abbreviations ......................................................................................................................................... 1  Acknowledgements ................................................................................................................................ v  ................................................................................................................................ vi  Executive Summary  Introduction ............................................................................................................................................ 1  Chapter 1 Private sector growth and labor demand ................................................................................ 7  1.  Economic growth has been moderate and job growth weak .............................................................. 8  2.  ..........................................................................  18  Young firms and productive firms create more jobs  3.  MENA needs a larger pool of young firms and productive firms ....................................................... 26  Chapter 2 The impact of policies on firm dynamics, productivity and job growth .................................. 34  1.  FDI inflow and employment in Jordan ...............................................................................................  35  2.  Quality of business environment and jobs in Morocco .....................................................................  42  3.  Energy subsidies, competition, and employment in Egypt ................................................................ 44  4.  .......... 47  Discriminatory policy implementation, competition and innovation across MENA countries  Chapter 3 Industrial Policy in MENA: Lessons from East Asia ................................................................. 56  1.  Industrial policy in Egypt ....................................................................................................................  58  2.  Industrial policy in Morocco ...............................................................................................................  61  3.  The experiences of Syria, Jordan and Tunisia ....................................................................................  62  4.  What did successful countries do? The case of the Republic of Korea .............................................. 64  5.  Lessons for MENA ..............................................................................................................................  67  Chapter 4 Privileges, competition and job creation ............................................................................... 70  1.  Political connections and private sector growth in Egypt .................................................................. 70  2.  Political connections and private sector growth in Tunisia ............................................................... 83  3.  Evidence from other MENA countries ...............................................................................................  90  4.  What explains the different outcomes in MENA and East Asia? ....................................................... 96  Implications for policy ........................................................................................................................... 99  References .......................................................................................................................................... 102  Appendices ......................................................................................................................................... 110  A. Firm censuses and surveys: countries, time and sector coverage ....................................................... 110  B. Employment growth over firms’ life cycle: manufacturing sector ...................................................... 110  C. FDI inflow and employment in Jordan: Regression analysis ................................................................ 111  D. Quality of business environment and jobs in Morocco: Data, methodology and main findings ........ 111  i  E. Political connections and private sector growth in Egypt ....................................................................  114  .................................................................. 117  F. Political connections and private sector growth in Tunisia  G. Economic growth and structural transformation ................................................................................  118    List of Figures    Figure 1.1  Decomposition of GDP per capita growth in MENA and other developing regions .................... 9  Figure 1.2  Structural change in 2000‐2005 across regions (left) and among MENA countries (right)  ........ 11  Figure 1.3  Correlation between (employment weighted) entry and exit rates across 2‐digit sectors ....... 12  Figure 1.4  Reallocation of labor by gender across sectors from 2000‐2011 ............................................... 13  Figure 1.5  Demographic Change (left); Composition of working‐age population (right)  ............................ 13  Figure 1.6  Employment share by firm size ..................................................................................................  14  Figure 1.7  Distribution of employment across non‐agriculture sectors  ...................................................... 15  Figure 1.8  Share of employment in medium and large establishments, % change .................................... 16  Figure 1.9  Employment transition by firm size  ............................................................................................  17  Figure 1.10  Incidence of Gazelles in all sectors (left) and manufacturing (right) .......................................... 18  Figure 1.11  Share of jobs created by Gazelles and non‐Gazelles in all sectors (left) and manufacturing    (right) .......................................................................................................................................... 18  Figure 1.12  Net job creation by firm size and age .........................................................................................  20  Figure 1.13  Net job creation by Firm Size (before and after controlling for firm age) .................................. 22  Figure 1.14  Net job creation by Firm Age (after controlling for firm size) .................................................... 22  Figure 1.15  Employment growth is strongest in first 4‐5 years after firm entry ........................................... 23  Figure 1.16  Employment growth over a firm’s life cycle (all non‐farm sectors) ........................................... 24  Figure 1.17  Characteristics of Gazelles in Lebanon, Egypt, and Morocco ..................................................... 25  Figure 1.18  Entry density of formal sector (limited liability) firms across regions (left) and countries (right),     2004‐2012 .................................................................................................................................. 26  Figure 1.19  Firm turnover across countries  ...................................................................................................  27  Figure 1.20  Survival rates five years after entry ............................................................................................  28  Figure 1.21  Employment share of young medium or large establishments ................................................. 28  Figure 1.22  Distribution of employment by firm size and age in 2006: Egypt versus Turkey ....................... 29  Figure 1.23  Labor productivity growth over the lifecycle of manufacturing establishments ....................... 30  Figure 1.24  Gap between weighted and un‐weighted labor productivity .................................................... 31  Figure 1.25  Productivity by firm size in Tunisia and Lebanon (left) and Turkey (right)  ................................. 32  Figure 1.26  Decomposition of firm productivity growth in Morocco’s manufacturing sector ..................... 33  Figure 2.1  Incumbents productivity growth is higher in more contested sectors in West Bank and Gaza  35  Figure 2.2  Share of FDI inflows by sector (percent of total FDI) in selected MENA countries from 2003‐   2010 ............................................................................................................................................ 37  Figure 2.3  Service Trade Restriction Index (STRI) by sector and region ...................................................... 37  Figure 2.4  Service trade restrictions in transportation services in MENA, 2008  ......................................... 38  Figure 2.5  Mobility Restrictions in the West Bank declined between 2006 (left) and 2011 (right) ............ 41  ii  Figure 2.6  Mobility restrictions reduce net entry, employment growth (upper panel), and local output  ....    growth (lower panel) ..................................................................................................................  42  Figure 2.7  Distribution of employment by size and energy intensity ......................................................... 45  Figure 2.8  Employment share by sector factor intensity in Egypt (left) and Turkey (right) ........................ 46  Figure 2.9  Productivity by size categories in manufacturing & mining ....................................................... 46  Figure 2.10  Regulatory Policy Implementation Uncertainty in MENA .......................................................... 49  Figure 2.11  Variability in days to accomplish various regulatory tasks across firms (90th‐10th percentile    difference) within selected MENA countries ..............................................................................  51  Figure 3.1  The evolution of average (weighted) tariffs and NTMs on imports since 1995 ......................... 60  Figure 4.1  The evolution of net profit differentials between connected and other firms .......................... 74  Figure 4.3  Share of politically connected firms in high and low energy‐intensive sectors ......................... 76  Figure 4.4  Large firms are more likely to be located in an industrial zone if they operate in more  ..............    politically connected industries (left); with connected industries large firms are more likely to    be located in an industrial zone than small (right) .....................................................................  78  Figure 4.5  Macroeconomic significance of connected Firms ......................................................................  86  Figure 4.6  Authorization Requirements and FDI Restrictions protect politically connected firms ............. 87  Figure 4.7  Non‐tariff barriers are frequently imposed in MENA ................................................................. 91  Figure 4.8  Transparency International: Defence Anti‐Corruption Index ..................................................... 94  Figure 4.9  Perceptions of corruption in Government and in Business, Arab Countries, 2011  .................... 96  Figure 4.10  Worldwide governance indicators: percentile rank (normalized to 1‐100) ............................... 96    List of Tables    Table 1.1  Employment transition matrix  ....................................................................................................  16  Table 1.2  Sectors with the highest rate of job growth across countries  .................................................... 21  Table 1.3  More productive firms create more jobs ...................................................................................  25  Table 2.1  Averages and dispersion (Coefficients of Variation) of firms’ waiting days for regulatory  ............     services ....................................................................................................................................... 50  Table 2.2  Share of firms that disagree with the statement that implementation of rules is “consistent    and predictable ...........................................................................................................................  52  Table 2.3  The extent to which firms take action to influence policy implementation across types of .........    firms in MENA .............................................................................................................................  53  Table 2.4  Policy implementation uncertainty reduces innovation and firm growth in Jordan and Egypt  54  Table 2.5  Higher policy implementation uncertainty induces senior managers to spend more time   ..........    with government officials ...........................................................................................................  55  Table 3.1  The Cost of Industrial Policy in Morocco (2010)  .........................................................................  62  Table 4.1  Within‐sector differences, politically connected and other firms  .............................................. 73  Table 4.2  Share of politically connected and all firms protected by non‐tariff trade barriers .................. 76  Table 4.3  Comparison between politically connected and non‐connected firms ..................................... 81  Table 4.4   Correlation between new barriers to entry and the presence of Ben Ali firms ......................... 88  Table 4.5  Financial corruption risk sub index: Asset disposal and links to business, MENA countries  ...... 95    iii    List of Boxes    Box 1.1  Is structural change in Morocco gender‐biased? .......................................................................  12  Box 1.2  Who creates more jobs? .............................................................................................................  19  Box 1.3  Firm Dynamics and Productivity Growth in Morocco ................................................................ 32  Box 2.1  Services Sector FDI Restrictions in MENA Countries .................................................................. 37  Box 2.2  How mobility restrictions distort competition and job growth in the West Bank ..................... 41  Box 2.3  Misallocation of Capital in Egypt ................................................................................................  46  Box 3.1  Market failure and industrial policy ...........................................................................................  57  Box 3.2  Are GCC countries an exception? ...............................................................................................  63  Box 4.1  Iran: Privatizations without the private sector ...........................................................................  91    iv  Acknowledgements This  report  was  prepared  by  a  team  including  Marc  Schiffbauer  (Task  Team  Leader),  Abdoulaye  Sy,  Sahar  Hussain, Hania Sahnoun, Philip Keefer, Ishac Diwan, Dalia Al Kadi, Doerte Doemeland, and Bob Rijkers. Izak  Atiyas,  Ozan  Bakis,  Michael  Lamla,  Michael  Gasiorek,  Jamal  Haider,  Hassen  Arouri,  Huy  Nguyen  and  Caroline Duclos provided inputs to the second chapter. Clifton Wiens edited the report. Muna Abeid Salim,  Seraphine  Nsabimana  and  Faythe  Agnes  Calandra  provided  administrative  support.  The  report  was  prepared under the direction of Bernard Funck.   The  report  benefited  from  the  overall  guidance  of  Shantayanan  Devarajan,  Chief  Economist  of  the  World  Bank MENA region as well as from Caroline Freund, Manuela Ferro and Bernard Funck.   The  team  would  like  to  thank  Najy  Benhassine,  Hafez  Ghanem  (Senior  fellow  at  the  Brookings  Institution  and  Adeel  Malik  (Lecturer  at  St  Peter’s  College  and  research  fellow  at  the  Center  in  Development  Economist  of  the  University  of  Oxford)  for  their  valuable  comments.  The  report  also  benefited  from  comments  and  guidance  from  Kevin  Carey,  Celestin  Monga,  Daniel  Lederman,  Mary  Hallward‐Driemeier,  Jorge Araujo, Nikola Spatafora, and Ana Fernandes.   The team is also grateful to the various statistics and research institutions across the region that facilitated  access  to  data  and  collaborated  with  the  team  including  the  INS  (Institut  National  de  la  Statistique)  in  Tunisia,  in  particular  Mr.  Hassen  Arouri;  The  Ministry  of  Planning  and  International  Coordination  (MOPIC)  and  the  Department  of  Statistics  (DOS)  in  Jordan,  in  particular  Mr.  Mukhallad  Omari;  CAPMAS  in  Egypt,  in  particular  with  Ms.  Rawiyah  El‐Batrawy,  Ghada  Mostafa  Abdallah  and  Mr.  Taher  Saleh;  the  Economic  Research  Forum  (ERF)  team,  in  particular  Ahmed  Galal  (Economist,  ERF)  and  Hoda  Selim  (Research  Associate, ERF).   The  team  would  also  like  to  thank  Tara  Vishwanath,  Antonio  Nucifora,  Orhan  Niksic,  Umar  Serajuddin  and  the  entire  MNSPR  department  for  supporting  the  country  dialogue  and  their  collaboration  during  the  preparation of various country analytical works undertaken in parallel to this regional report.   v  Executive Summary i. Middle  East  and  North  Africa  (MENA)  countries  face  a  critical  choice  in  their  quest  for  higher  private  sector  growth  and  more  jobs:  promote  competition,  equal  opportunities  for  all  entrepreneurs  and dismantle existing privileges to specific firms or risk perpetuating the current equilibrium of low job  creation. This report shows that in MENA, policies that lower competition and create an unleveled playing  field abound and constrain private sector job creation. These policies take different forms across countries  and  sectors  but  share  several  common  features:  they  limit  free‐entry  in  the  domestic  market,  exclude  certain  firms  from  government  programs,  increase  regulatory  burden  and  uncertainty  on  non‐privileged  firms,  insulate  certain  firms  and  sectors  from  foreign  competition,  and  create  incentives  that  discourage  domestic  firms  from  competing  in  international  markets.  The  report  shows  that  such  policies  are  often  captured  by  a  few  privileged  firms  with  deep  political  connections,  and  that  these  policies  persist  despite  their  apparent  cost  to  society.  The  millions  of  workers  and  consumers  who  bear  the  brunt  of  that  cost  are  often  unaware  of  the  adverse  impact  of  these  policies  on  the  jobs  to  which  they  aspire.  This  limits  the  scope for internal country debate and curtails the policy dialogue necessary for reform.    ii. Labor  markets  in  MENA  have  been  underperforming  for  a  long  time.  This  has  led  to  high  levels  of  inactivity  and  sense  of  exclusion.  MENA  has  a  large  reservoir  of  untapped  human  resources;  it  has  some  of  the  world’s  highest  unemployment  rates  among  college  graduates  and  youth,  and  the  lowest  participation  of  women  in  the  labor  force.  Desirable  private  sector  jobs  –  those  with  high  wages,  a  formal  contract,  and  social  security  benefits  –  are  few.  Strategies  that  consist  in  increasing  employment  in  the  public  sector  have  proven  to  be  unsustainable.  On  the  other  hand  private  sector  job  creation  was  too  weak  to  absorb  the  growing  labor  force  pushing  a  growing  number  of  workers  to  seek  employment  in  unproductive,  subsistence  activities,  often  in  the  informal  economy.  This  has  led  to  widespread  sense  of  lack of opportunities and exclusion of which Arab Spring uprisings were a powerful expression.    iii. Previous  World  Bank  reports  have  linked  MENA’s  employment  performance  to  supply‐side  factors,  labor  market  policies  and  to  qualitative  evidence  of  weak  competition  due  to  privileges  to  specific  firms.  Two  past  regional  World  Bank  reports  provide  the  starting  point  to  this  report.  First,  the  World  Bank  report  “Jobs  for  Shared  Prosperity”  (2013a)  analyzed  how  supply‐side  factors  such  as  education  and  training,  and  labor  market  policies  affect  employment  outcomes  in  MENA.  The  report  concluded,  however,  that  supply‐side  factors  only  partially  explain  employment  outcomes  in  MENA  and  highlighted  the  importance  of  analyzing  demand‐side  factors  to  explain  the  weak  private  sector  job  creation  record  of  MENA  countries.  Second,  the  World  Bank  report  “From  Privilege  to  Competition:  unlocking  the  private‐led  growth  in  the  Middle  East  and  North  Africa”  (2009)  provides  rich  qualitative  evidence  that  policy  capture  in  MENA  countries  leads  to  privileges  for  a  few  politically  connected  firms,  which  ultimately  limits  competition  and  private  sector  development.  It  argued  that  privileges  to  politically  connected  firms  in  MENA  resulted  in  policies  ‐  such  as  subsidized  land  acquisitions  and  directed  bank  lending  ‐  that  limited  competition  and  tilted  the  level  playing  field.  The  authors  of  this  pre‐Arab  Spring  report used all information available at the time, but did not have access to the full array of data necessary  vi  to  investigate  the  possible  link  between  MENA’s  weak  aggregate  job  creation,  the  lack  of  a  level  playing  field, and the absence of competition due to prevailing privileges and policy capture in many countries and  sectors across the region.    iv. This  report  fills  this  gap  by  analyzing  the  demand‐side  factors  that  constrain  faster  job  creation  in MENA countries and how they relate to weak competition and privileges to specific firms. What types  of firms create more jobs in MENA? Are they different from other regions? What policies in MENA prevent  the private sector from creating more jobs? How do these policies affect competition and job creation? To  what extent are these policies associated with privileges to politically connected firms?    v. This  report  aims  to  address  these  questions  by  building  on  new  data  sources  that  became  available  after  the  Arab  Spring.  First,  the  report  assembles  a  database  of  firm  census  data  for  several  MENA  countries  that  contain  a  wide  range  of  firm  characteristics  and  performance  measures.  This  rich  source  of  information  is  used  to  determine  the  fundamental  drivers  of  MENA  firms’  demand  for  labor.  Second,  the  report  combines  this  information  with  the  firm  data  to  analyze  how  certain  policies  affect  competition  and  the  fundamentals  of  job  creation.  Third,  the  report  merges  these  data  with  new  detailed  information  on  state‐business  relations  that  surfaced  after  the  Arab  Spring.  Specifically,  the  report  builds  on  two  novel  data  sets  that  identify  politically  connected  firms  in  the  Mubarak  and  Ben  Ali  regimes  in  Egypt  and  Tunisia,  respectively.  These  unique  data  are  used  to  analyze  the  methods  and  extent  of  policy  capture  by  politically  connected  firms.  The  report  then  assesses  the  impact  of  these  privileges  on  competition, firm dynamics, and job creation. Five main findings of the report stand out.    vi. First, GDP growth in  MENA over the last two  decades was driven by demographic change rather  than labor productivity. Private sector job creation was too weak to absorb the fast‐growing labor force.   Analysis of aggregate growth, population, and employment data reveals that the moderate GDP per capita  growth  rates  in  MENA  were  driven  by  demographic  change,  while  productivity  growth  was  low.  Real  GDP  per  capita  growth  hovered  around  two  percent  in  the  last  two  decades;  about  2.5  percent  lower  than  in  Asia,  but  comparable  to  per  capita  growth  rates  in  the  other  developing  regions.  Demographic  change  accounted  for  about  50  percent  of  aggregate  real  GDP  per  capita  growth  over  the  past  20  years,  substantially  higher  than  in  any  other  region.  In  contrast,  aggregate  productivity  growth  was  low  in  MENA  compared  to  the  other  developing  regions.  Most  countries  in  the  region  did  experience  structural  change  due  to  a  decline  of  labor  share  in  agriculture.  Aggregate  productivity  growth  was,  however,  mostly  driven  by  productivity  growth  within  sectors,  which  still  lagged  behind  other  developing  regions.  The  economic  benefits  from  the  ongoing  demographic  trend  could  have  been  much  higher  had  MENA  countries  been  able  to  absorb  their  fast‐growing  labor  force  into  the  higher‐productivity  activities.  Instead,  job  creation  was  weak  and  informality,  unemployment,  and  inactivity  reached  very  high  levels  during  this  timeframe.  Moreover, analysis of firm census data shows that most workers in MENA are employed in small‐scale and  low productivity activities.    vii. Second,  the  fundamentals  of  job  creation  in  MENA  are  similar  to  those  in  other  regions’  fast‐ growing  economies;  it  is  young  firms  and  more  productive  firms  that  create  more  jobs.  In  MENA  countries,  however,  low  firm  turnover  and  slow  productivity  growth  limit  the  pool  of  young  firms  and  vii  more  productive  firms  and,  ultimately,  reduce  job  creation.  The  report  examines  whether  the  fundamentals  of  job  creation  –  the  types  of  firms  that  create  more  jobs  –  differ  in  MENA  countries  from  fast‐growing emerging or even high‐income countries in other regions. The report shows that they do not:  younger  firms  and  more  productive  firms  grow  faster  and  create  more  jobs  in  MENA  as  elsewhere.  However,  MENA  countries’  private  sectors  have  been  characterized  by  low  firm  turnover  (firm  entry  and  exit) and slow productivity growth, which ultimately reduces the pool of young firms and more productive  firms.  We  find  that  productivity  growth  in  MENA  is  held  back  by  a  combination  of  slow  within‐firm  productivity growth and misallocation of labor and capital across firms.     viii. Third,  various  policies  across  MENA  countries  limit  competition  and  undermine  firm  turnover,  productivity  growth,  and  job  creation.  The  report  points  to  four  case  studies  that  demonstrate  how  different  policies  across  MENA  countries  limit  competition  and  result  in  lower  firm  turnover,  productivity  growth,  and  job  creation.  The  first  case  study  shows  how  foreign  direct  investment  (FDI)  inflow  in  Jordan  led  to  a  partial  crowding‐out  of  domestic  firms,  but  also  had  positive  employment  spillovers  in  upstream  and  downstream  sectors.  This  indicates  that  important  benefits  can  be  derived  from  the  removal  of  existing  FDI  restrictions.  In  the  second  case  study,  we  explore  how  several  dimensions  of  Morocco’s  business environment impact employment growth and disproportionately affect young firms. The findings  suggest that more competition, equivalent treatment by tax administrations, less corruption and obstacles  in  the  judicial  system,  and  lower  cost  of  finance  would  raise  employment  growth  among  young  firms.  The  third  case  study  examines  how  large  energy  subsidies  targeted  to  heavy  industry  in  Egypt  (equivalent  to  2.9 percent of GDP or  US$7.4 billion in  2010) affect  competition  and job  creation. A  government license  is  required  to  legally  operate  in  energy‐intensive  industries  (such  as  steel  and  cement  etc.),  thereby  limiting  the  prospect  for  free‐entry,  equal  access  for  all  entrepreneurs,  and  competition.  Moreover  energy  subsidies  benefit  energy‐intensive  industries  thereby  discouraging  more  labor‐intensive  activities  and  drifting  the  economy  away  from  its  core  areas  of  comparative  advantage.  Last,  we  show  that  many  firms  in  MENA  identify  “policy  uncertainty”  as  a  “severe”  or  “major”  obstacle  to  growth,  and  that  this  reflects  firms’  perception  of  “policy  implementation  uncertainty”  resulting  from  discriminatory  policy  practices.  The  large  variations  in  policy  implementation  observed  in  the  data  imply  reduced  competition  and  innovation  in  a  number  of  MENA  countries.  The  findings  point  to  a  negative  impact  of  discriminatory  policy  implementation  on  productivity  growth  and  private  sector  dynamism  (specifically  the  entry  of  new  firms) in MENA.    ix. Fourth, past industrial policies in MENA did not reward firms based on performance, and did not  safeguard  or  promote  competition.  Efforts  to  stimulate  private  sector  growth  and  jobs  in  MENA  have  often  taken  the  form  of  active  industrial  policies.  But  there  is  limited  evidence  of  success  and  several  instances  of  policy  capture  by  few  firms.  The  report  reviews  these  policies  over  the  past  two  decades  and  compares  them  with  the  experience  of  East  Asian  countries.  This  comparison  highlights  several  critical  differences  in  policy  design  and  implementation  that  underpin  the  success  of  industrial  policies  in  East  Asian countries when compared to MENA countries. First, East Asian countries seemingly reached broader  consensus  on  a  common  strategic  vision  and  objectives  at  the  country  level,  and  had  a  greater  focus  on  new  economic  activities  in  sectors  where  market  failures  were  more  likely  to  constrain  industrial  development.  Second,  industrial  policy  in  East  Asia  was  performance‐oriented  and  evaluation  systems  to  viii  assess  the  performance  of  policies  and  public  officials  were  put  in  place.  Third,  by  linking  government  support to measurable and verifiable performance, industrial policies in East Asia guaranteed equal access  for  all  firms while  in  MENA  it  often  resulted  in  firm‐specific  privileges.  Fourth,  industrial  policy  in  East  Asia  promoted  and  safeguarded  competition  in  the  domestic  market  and  provided  incentives  for  firms  to  compete  in  international  markets.  Finally,  East  Asian  countries  invested  heavily  in  human  capital  and  complementary  infrastructures  improvements,  and  undertook  far‐reaching  public  sector  reforms  which  created a qualified and merit‐based public administration.       x. Fifth,  the  report  provides  direct  evidence  that  policies  in  MENA  have  often  been  captured  by  a  few  politically  connected  firms.  This  has  led  to  a  policy  environment  that  created  privileges  rather  than  a  level  playing  field,  and  undermined  private  sector  growth  and  job  creation.  We  show  that  these  privileges insulated firms from domestic and international competition and subsidized their operations via  preferential  and  sometimes  exclusive  access  to  cheap  inputs  (credit,  electricity,  land,  and  so  forth).  Using  the  theoretical  framework  proposed  by  Aghion  et  al.  (2001)1,  we  discuss  how  such  policies  are  likely  to  undermine  competition,  equal  opportunity  for  all  entrepreneurs  and  would  result  in  lower  efficiency,  innovation, and job creation. The report documents how this was the case during the Mubarak and Ben Ali  regimes  in  Egypt  and  Tunisia,  respectively,  and  provides  qualitative  evidence  for  similar  mechanisms  in  other MENA countries. For example, we find that only a handful of politically connected firms received the  generous  energy  subsides  to  industry  in  Egypt.  Moreover,  barriers  to  entry  and  trade  in  Egypt  and  Tunisia  insulated  politically  connected  firms  from  competition  in  the  domestic  market  and  tilted  their  incentives  towards  producing  for  the  domestic  market.  These  policies  are  typically  still  in  place  in  both  countries;  they include  exclusive operating licenses creating monopolies in a few profitable services sectors, unequal  access to credit and land, or inconsistent implementation of rules and regulations across firms in the same  sector.  Furthermore,  the  report  argues  that  the  concentration  of  connected  firms  in  (non‐tradable)  backbone  service  sectors  in  MENA  –  which  lowers  the  performance  of  these  sectors  and  increase  the  relative  price  of  non‐tradable  to  tradable  goods  and  services  –  contributes  to  the  overvaluation  of  the  exchange  rate  through  the  phenomenon  of  weak  links2.  Finally,  the  report  provides  evidence  that  the  preferential treatment of politically connected firms lowers aggregate job growth in Egypt.     xi. The  findings  of  this  report  have  several  implications  for  policy.  This  report  suggests  that  MENA  countries’ quest for more jobs should not only include supply‐side policies – education, wages, job training  –  but  should  also  encompass  significant  policy  reforms  to  stimulate  labor  demand.  The  report’s  findings                                                               1   The  model  proposed  by  Aghion  et  al.  (2001)  demonstrates  that  fair  private  sector  neck‐and‐neck  competition  drives  economic  growth.  In  this  model  competition  increases  firms’  incentives  to  adopt  new  technologies  in  order  to  reduce  costs  and  escape  competition  (at  least  temporarily).  However,  if  a  few  (colluding)  firms  have  sizeable  exogenous  cost  advantages,  which  are  unbridgeable by competitors in the same sector, then all firms in the sector have fewer incentives to adopt new technologies and  sector growth is lower. In this case, the firms with the cost advantage have little incentive to invest in innovation since they do not  face  competitive  pressures  to  reduce  their  costs  further;  the  laggard  firms  are  too  far  away  from  the  frontier  to  bridge  the  cost  gap  and  instead  use  vintage  production  technologies,  focusing  on  local  market  niches  to  survive.  Aggregate  growth  increases  in  the number of sectors that are characterized by neck‐and‐neck competition market structures.  2 See Jones (2011) for a presentation of the concept of weak links. ix  point  to  a  roadmap  for  more  jobs  in  MENA  in  four  broad  policy  areas.   Depending  on  the  country  context,  additional and more specific policy areas would also need to be considered:     First, governments in MENA should reform policies that unduly constrain competition and equality  of  opportunity  for  all  entrepreneurs.  These  policies  include  energy  subsidies  to  industry,  exclusive  licenses requirements to operate in specific sectors, legal barriers to FDI, trade  barriers ‐ including  non‐tariff measures, administrative barriers to entry and firm growth, and barriers to access to the  judiciary,  land,  or  industrial  zones.  Reforms  to  other  policies  not  analyzed  in  this  report,  but  potentially  equally  important  in  maintaining  a  level  playing  field  should  also  be  considered  when  dealing  with  specific  country  cases.  These  include  barriers  to  firm  entry  and  exit  resulting  from  restrictive hiring and firing laws, cumbersome bankruptcy laws, and so forth.     Second, policymakers should reduce the space for discretionary policy implementation and ensure  that  laws  and  regulations  are  enforced  equally  across  firms.  This  involves  ensuring  that  laws  and  regulations  are  clear,  the  complexity  of  policy  implementation  is  reduced,  and  that  policy  is  designed  and  implemented  by  a  strong  and  capable  administration.  The  latter  can  be  supported  by  linking  entry  into  and  promotions  within  the  administration  to  merit,  judged  on  the  basis  of  potential or actual contributions to the legitimate goals of public policy.       Third,  if  MENA  governments  want  to  pursue  state‐led  development  policies,  they  would  be  wise  to  avoid  the  mistakes  of  the  past  and  ensure  that  these  new  industrial  policies  –  and  the  administrative  structure  that  implements  them  –  minimize  the  scope  for  capture,  promote  competition and tightly link support to measurable and verifiable performance.     One  critical  aspect  of  this  reform  agenda  is  to  create  institutions  that  promote  and  safeguard  competition  and  equal  opportunities  for  all  entrepreneurs.  Such  institutions  include,  but  are  not  limited  to,  a  strong,  well‐organized  and  highly  competent  public  administration  that  is  necessary  to  implement  critical  policy  changes,  such  as  an  effective  competition  law;  an  independent  competition  authority;  appropriate  procurement  laws  and  implementation;  and  an  independent  judiciary.     Another  component,  just  as  important,  is  to  ensure  policy  making  is  transparent  and  open,  with  processes  that  allow  citizens  to  participate.  Citizens  should  enjoy  access  to  information  on  proposed  and  ratified  laws  and  regulations;  be  able  to  provide  input  into  policy  design  and  evaluation;  be  aware  of  politicians’  stakes  in  firms  that  benefit  from  government  policies;  and  have  full  knowledge  of  who  benefits  from  subsidies,  procurement  tenders,  public  land  transactions, privatizations, and so forth.     Lastly,  this  report  points  to  a  decision‐making  guide  that  summarizes  the  foregoing  which  governments  can  use  as  a  framework  when  designing  and  implementing  policies.  It  is  also  important when using this framework to recognize  that policymaking faces risk and uncertainty as  x  to  which  policies  will  work  and  achieve  its  objectives.  The  decision‐making  guide  is  aimed  to  maximize  the  likelihood  of  success  given  inherent  uncertainties  and  maximize  the  positive  impact  of policies on growth and jobs by ensuring that they respond to real obstacles to job growth while  minimizing the risk for capture.    xi  POLICY MAKING FOR PRIVATE SECTOR DEVELOPMENT:  A DECISION‐MAKING FLOW CHART Policy designed to produce goods  and services currently not  produced domestically? Yes  No Absent market failures, does  Policy designed to encourage  country have a comparative  No those excluded from the  advantage  in production?  market to participate? No Policy is likely to  Yes  Yes be inefficient and  No inequitable  Will the policy address a clear  Will all or nearly all benefits of  market failure that prevents  the interventions flow to those  production? currently excluded from the  market? No No Yes No  Yes Policy is likely to  create jobs  Will benefits be conditioned  Identify market failures  No on rigorous measures of  that prevent country  Will all entrepreneurs  performance? from exploiting its  be eligible for the  comparative advantage policy benefits? Yes  Yes Yes Will the bureaucracy and courts  implement policy accurately,  fairly, transparently? xii  Introduction 1. This  report  argues  that  Middle  East  and  North  Africa  (MENA)  countries  face  a  critical  choice  in  their  quest  for  higher  private  sector  growth  and  more  jobs:  promote  competition,  equal  opportunities  for  all  entrepreneurs  and  dismantle  existing  privileges  to  specific  firms  or  risk  perpetuating  the  current  equilibrium  of  low  job  creation.  The  report  shows  that  policies  which  lower  competition  in  MENA  also  constrain  private  sector  development  and  job  creation.  These  policies  take  different  forms  across  countries  and  sectors,  but  share  several  common  features:  they  limit  free‐entry  in  the  domestic  market,  effectively  exclude  certain  firms  from  government  programs,  increase  the  regulatory  burden  and  uncertainty  on  non‐privileged  firms,  insulate  certain  firms  and  sectors  from  foreign  competition,  and  create  incentives  that  discourage  domestic  firms  from  competing  in  international  markets.  Such  policies  are  often  captured  by  a  few  privileged  firms  with  deep  political  connections  and  persist  despite  their  apparent  cost  to  society.  Further,  the  millions  of  workers  and  consumers  who  bear  the  brunt  of  these  policies  are  often  unaware  of  their  adverse  impacts  on  the  jobs  to  which  they  aspire,  thereby  limiting  the  scope of debate necessary for internal policy dialogue and reform.    2. Labor  markets  in  the  Middle  East  and  North  Africa  (MENA)  have  been  in  low  equilibrium  for  a  long  time.  This  situation  has  been  one  of  the  main  drivers  behind  citizen  uprisings  in  MENA  countries  known  as  the  Arab  Spring.  MENA  has  a  large  reservoir  of  untapped  human  resources  with  the  world’s  highest  youth  unemployment  rate  and  the  lowest  participation  of  women  in  the  labor  force.  Desirable  private sector jobs, those that are high‐paying and attached to a formal contract or social security are very  few.  Strategies  that  consist  in  increasing  employment  in  the  public  sector  have  proven  to  be  unsustainable.  On  the  other  hand  private  sector  job  creation  was  too  weak  to  absorb  the  growing  labor  force  pushing  a  growing  number  of  workers  to  seek  employment  in  unproductive,  subsistence  activities,  often  in  the  informal  economy.  The  Arab  Spring  uprisings  were  a  powerful  expression  of  the  lack  of  employment opportunities and widespread sense exclusion.    3. A  recent  Regional  Flagship  highlights  how  labor  supply  factors  and  labor  laws  affect  employment  in  MENA.  World  Bank  (2013a)  shows  that  labor  force  participation  is  low,  especially  among  women.  Unemployment  is  persistently  higher  than  in  other  regions  and  overwhelmingly  affects  youth.  In  some countries, such as Egypt and Tunisia, the highly educated are more likely to be unemployed (see also  World  Bank,  2014a).  Too  often,  access  to  the  few  desirable  jobs  depends  more  on  circumstances  beyond  individual control than on merit. Among those who are employed, the majority are engaged in low quality  jobs—those  characterized  by  low  pay  and  productivity,  and  without  formal  labor  contracts  or  social  security.  The  lack  of  high  quality  private  sector  jobs  is  also  reflected  in  the  small  size  of  formal  firms.  This  report argued that a key challenge for the MENA region to improve the labor market and create more jobs  is  to  “change  the  rules  of  the  game  to  create  a  dynamic  private  sector  that  capitalizes  on  the  full  range  of  the region’s human capital.” The report highlighted the central role of promoting competition to stimulate  private  sector  growth.  However,  there  is  little  evidence  on  the  political  economy  factors  that  perpetuate  and/or accentuate the lack of competition in  the region, nor on  the type of policy distortions that weaken  competition and how those distortions ultimately affect job creation.   1    4. This  report  aims  to  fill  these  gaps.  It  tackles  the  following  questions:  What  types  of  firms  create  more  jobs  in  MENA?  Are  they  different  from  other  regions?  What  policies  in  MENA  prevent  the  private  sector  from  creating  more  jobs?  How  do  these  policies  affect  competition  and  job  creation?  To  what  extent are these policies associated with privileges to politically connected firms?    5. Previous  work  has  also  linked  MENA’s  employment  performance  to  qualitative  evidence  of  privileges  to  specific  firms  and  weak  competition.  World  Bank  (2009)  develops  the  argument  that  policy  privileges  captured  by  a  few  connected  firms  limit  competition  and  thus  growth  in  MENA.  World  Bank  (2009)  provides  rich  qualitative  empirical  evidence  describing  the  lack  of  competition  due  to  privileges  in  MENA economies. It used  all data available at the  time –  before  the Arab  Spring –  to characterize the  cost  of  privileges  and  weak  competition.  It  outlined  several  relevant  policy  mechanisms,  demonstrating  how  privileges  suppressed  competition,  ranging  from  access  to  credit  and  land  to  industrial  policy.  Building  on  post‐Arab  Spring  data,  this  present  report  broadens  the  findings  of  World  Bank  (2009)  by  exploring  the  possible  links  between  privileges  and  competition‐distorting  policies,  and  the  impact  of  the  latter  on  firm  dynamics and job creation.    6. The  literature  identifies  several  other  prominent  explanations  for  weak  private  sector  job  creation  in  MENA.   These  explanations  often  focus  on  the  idea  of  a  natural  resource  curse.  World  Bank  (2012)  examines  how,  and  the  extent  to  which,  overvalued  real  exchange  rates  lead  to  Dutch  disease  effects  that  limit  diversification  and  growth  in  MENA.  Overvalued  real  exchange  rates  can  either  originate  from  natural  resource  revenues  or  from  weak  links  whereby  low  performance  in  non‐tradable  domestic  services  increase  the  relative  prices  of  tradable  goods  (and  services).  World  Bank  (2012)  also  shows  how  volatility  of  commodity  prices  produces  fiscal  and  real  exchange  rate  volatility  in  the  MENA  region.  Even  oil‐poor countries are sensitive to changes in the oil price because a large part of their economies depends  on  work  remittances,  aid,  tourism  revenues,  and/or  (real  estate)  investments  from  oil‐rich  countries  (Dahi  and Demir, 2008). Previous studies also argue that the adoption of a pegged or fixed exchange rate regime  to  shelter  oil‐rich  economies  from  oil  price  volatility  led  to  a  real  exchange  rate  overvaluation,  and  thus  losses  in  competitiveness  of  the  region  (Nabli  and  Veganzones‐Varoudakis,  2002;  World  Bank,  2012).  Other  explanations  include  low  private  investment  rates,  investments  in  capital‐  rather  than  labor‐ intensive  industries  due  to  energy  subsidy  distortions  (Lin  and  Monga,  2010),  cumbersome  business  and  trade regulations (Malik, 2013), or the lack of access to finance (World Bank, 2011b).    7. This  report  provides  evidence  that  privileges  granted  to  politically  connected  firms  are  associated  with  many  of  the  policy  distortions  that  the  literature  identifies  to  weaken  private  sector  growth  and  job  creation.  The  report  follows  the  argumentation  of  World  Bank  (2009)  and  Malik  (2013),  and  provides  new  data  supporting  this  thesis.  We  show  direct  quantitative  evidence  that  the  generous  energy  subsides  to  industry  in  Egypt  profited  a  handful  of  politically  connected  firms.  Moreover,  we  provide  evidence  that  cumbersome  business  regulations,  including  barriers  to  entry  and  trade,  protect  a  few politically connected firms in Egypt and Tunisia. Similarly, this report puts forth data that connects the  unequal  access  to  credit  and  land,  and  inconsistent  implementation  of  business  rules  and  regulations,  to  the presence of politically connected firms in Egypt. Furthermore, we argue that overvalued real exchange  2  rates  due  to  weak  links  originate  from  the  concentration  of  politically  connected  firms  in  (non‐tradable)  backbone  service  sectors  in  MENA.  This  report  also  highlights  that  the  dynamic  interactions  between  shortcomings in the design of well‐intentioned industrial policy and crony capitalism in MENA    8. We  employ  a  rich  set  of  techniques  and  newly  available  data  to  examine  the  fundamentals  of  job  creation  in  MENA,  and  how  privileges  may  impede  job  growth.  This  report  assembles  the  most  comprehensive  firm  census  database  ever  put  together  for  the  MENA  region.  This  allows  us  to  measure  accurate  characteristics  of  and  trends  in  firms’  demand  for  labor,  and  provides  reliable  representative  3 estimates  of  both  aggregate  private  sector  job  creation  and  productivity  growth  determinants.   Recent  academic  contributions,  based  on  comparable  firm  census  data  from  other  regions,  provide  the  basis  for  benchmarking  and  give  important  new  insights  on  specific  firm  characteristics  and  dynamics  driving  job  creation  (see,  among  others,  Haltiwanger  et  al.,  2011;  Hsieh  and  Klenow,  2012;  Bartelsman  et  al.,  2014).  These  latest  state‐of‐the‐art  techniques  are  applied  to  provide  novel  empirical  stylized  details  on  the  fundamentals  of  job  creation  in  MENA,  based  on  the  newly  available  firm  census  data.  Moreover,  following  the  Arab  Spring  and  the  regime  changes  in  Egypt  and  Tunisia,  two  novel  datasets  were  constructed  that  identify  firms  politically  connected  to  the  Mubarak  and  Ben  Ali  regimes  or  their  close  collaborators4.  These  two  unique  data  sets  enable  us  to  quantify  how  political  connections  lead  to  policy  privileges  that  distort  both  competition  and  the  firm  dynamics  associated  with  job  creation.  Several  findings stand out:     First,  GDP  growth  in  MENA  over  the  past  two  decades  was  moderate  and  mostly  driven  by  demographic  and  structural  change,  while  within  sectors  productivity  growth  was  slow,  lagging  behind  all  other  developing  regions  (Chapter  1).  While  demographic  change  (an  increase  in  the  working‐age population) contributed positively to growth, MENA did not fully benefit from this, as  unemployment and inactivity remained high. Moreover, most workers are employed in small‐scale  and low productivity activities.      Second,  job  growth  in  MENA  is  weak  because  the  pool  of  young  firms  and  productive  firms  is  too  small  (Chapter  1).  We  test  whether  the  fundamentals  of  job  creation  in  MENA  countries  are  different  from  fast‐growing  emerging  and  high‐income  countries  in  other  regions.  They  are  not:  young  firms  and  more  productive  firms  are  the  engines  of  private  sector  job  creation  in  MENA  as  elsewhere. However, in MENA the pool of young firms is too low and productivity growth too slow  to accelerate job creation. The low number of young firms is due to weak entry and growth of new                                                               3   Most  of  the  analysis  on  job  creation  in  MENA  is  based  on  survey  data  with  small  samples  that  cover  only  part  of  the  economy;  often  merely  including  selected  larger  formal  sector  establishments.  For  instance,  the  World  Bank  Enterprise  Survey  (WBES)  data  only  survey  a  few  formal  firms.  Apart  from  sampling  issues,  which  are  particularly  severe  for  MENA  countries,  the  largest  survey  for  Egypt,  for  example,  includes  only  about  1,100  out  of  2.4  million  establishments  in  2006.  Moreover,  all  of  the  surveyed  1,100  establishments have at least five employees while 91 percent of all establishments in Egypt in 2006 had less than five employees.  4  To the best of our knowledge, comparably rich data on politically connected firms across various economic sectors have only  been employed for Indonesia in the academic literature so far.  3  firms.  Productivity  growth  is  held  back  by  slow  within‐firm  productivity  growth  and  by  misallocation of labor and capital across firms within sectors.      Third,  many  existing  policies  lower  competition,  create  an  unleveled  playing  field  and  reduce  the  emergence  and  development  of  young  firms  and  productive  firms  (Chapter  2).  We  illustrate  how  different  policies  –  ranging  from  energy  subsidies  and  barriers  to  foreign  direct  investment  (FDI),  to  the  regulatory  environment  and  its  implementation  –  shape  and  in  most  cases  reduce  private sector growth and job creation. The chapter shows how these policies systematically led to  reduced  competition,  created  unequal  opportunities  between  entrepreneurs,  resulted  in  low  entry or growth of new firms, and weakened productivity growth.     Fourth,  shortcomings  in  the  design  and  implementation  of  past  industrial  policies  in  MENA  resulted  in  firm‐specific  policies  and  did  not  promote  performance  and  competition  (Chapter  3).  The  chapter  reviews  industrial  policies  in  a  number  of  MENA  countries  over  the  past  two  decades  and  compares  them  with  the  experiences  of  East  Asian  countries,  analyzing  differences  in  policy  design and implementation. The chapter shows how the success of industrial policies in East Asian  countries is related to several factors. The most critical include: a focus on new economic activities  in  sectors  where  market  failures  are  more  likely  to  have  a  binding  influence  on  industrial  development;  the  implementation  of  more  performance‐oriented  policies;  an  evaluation  system  in  which  both  the  performance  of  policies  and  officials  can  be  assessed;  the  promotion  and  safeguarding of competition; and equal access to all firms based on their performance.      Last,  the  report  shows  how  certain  policies  have  been  captured  by  a  handful  of  politically  connected  firms,  while  reducing  competition,  tilting  the  level  playing  field  and  impeding  aggregate  job  growth  (Chapter  4).  Novel  data  sets  on  first‐tier  politically  connected  firms  in  Egypt  and  Tunisia  that  became  available  after  the  Arab  Spring  allow  us,  for  the  first  time,  to  provide  direct  quantitative  evidence  on  how  firm  privileges  distort  regulations,  competition,  and  job  growth  in  the  region.  Together  these  findings  shed  light  on  the  microeconomic  transmission  channels from political privileges to  distorted  competition, and firm dynamics  that slow aggregate  job  growth.  Finally,  we  demonstrate  that  the  presence  of  politically  connected  firms  reduces  aggregate  job  growth  by  lowering  the  growth  opportunities  of  the  majority  of  non‐connected  firms in Egypt.    9. The empirical findings and mechanisms of this report are rooted in the theoretical framework of  Aghion  et  al.  (2001),  who  demonstrate  that  fair  private  sector  neck‐and‐neck  competition  drives  economic growth. The authors show that competition increases firms’ incentives to invest in the adoption  of  new  technologies  to  reduce  its  costs  and  escape  competition  (at  least  temporarily).5  However,  if  a  few  (colluding)  market  leaders  have  sizeable  exogenous  cost  advantages,  which  are  unbridgeable  by                                                               5  The framework is closely related to Parente and Prescott (2002). Its validity has been tested empirically by estimating the impact  of  increased  product  market  competition  on  growth  (Aghion  et  al.,  2004)  as  well  as  entry  deregulation  in  India  (Aghion  et  al.,  2005).  4  competitors  in  the  same  sector,  then  all  firms  in  the  sector  have  reduced  incentives  to  adopt  new  technologies  and  sector  growth  is  lower.  The  market  leaders  have  little  incentive  to  invest  in  innovation  since they do not face competitive pressures to reduce their costs; the laggard firms are too far away from  the  frontier  to  bridge  the  cost  gap  and  instead  use  vintage  production  technologies,  focusing  on  local  market  niches  to  survive.  In  contrast,  aggregate  growth  increases  in  the  number  of  sectors  that  are  characterized  by  neck‐and‐neck  competition  market  structures.  Put  together  our  empirical  findings  demonstrate  that  more  market  competition  and  a  level  playing  field  are  required  to  boost  employment  growth in MENA.     10. This  report  focuses  on  oil‐importing  developing  countries  in  MENA.  Most  of  the  analysis  excludes  Gulf  countries  and  other  major  oil  and  gas  exporting  countries  in  the  region.  This  is  not  to  say  that  the  issues  tackled  in  this  report  are  not  relevant  in  these  latter  countries.  However,  it  is  important  to  keep in mind when reading this report that the pattern of firm dynamics and job creation, and the specific  policies  that  distort  these  dynamics  in  oil‐exporting  MENA  countries  could  potentially  be  different.  Nevertheless  privileges  and  capture  of  policies  by  firms  connected  to  political  leaders  or  monarchs  are  a  major  concern  as  they  are  a  source  of  policy  distortions  both  in  oil  importing  and  exporting  MENA  countries.  As  such,  the  main  findings  and  policy  implications  of  this  report  are  relevant  for  the  region  as  a  whole.    11. The report is organized in four chapters and proceeds as follows:     Chapter  1  analyzes  the  dynamics  and  determinants  of  job  creation  and  tests  whether  the  fundamentals  of  job  creation  in  MENA  are  similar  to  those  in  fast‐growing  developing  and  high‐  income countries.      Chapter  2  shows  how  different  policies  in  MENA  countries  shaped  private  sector  competition  and  thus  the  firm  dynamics  associated  with  job  growth  identified  in  Chapter  1.  We  study  the  effect  on  firm dynamics and job creation of various policy distortions across the MENA region, ranging from  energy  subsidies  to  industry  in  Egypt;  FDI  restriction  and  FDI  domestic  in  Jordan;  (mobility)  restrictions  to  market  access  in  the  West  Bank;  the  relation  between  red  tape  and  job  growth  in  Morocco; and the impact of inconsistent implementation of regulations across the region.      Chapter  3  documents  past  industrial  policies  in  MENA  and  compares  the  experiences  in  MENA  with  the  experiences  of  East  Asian  countries,  highlighting  how  the  differences  are  linked  to  policy  objective, design and implementation.     Chapter  4  analyzes  how  privileges  to  politically  connected  firms  result  in  policy  distortions  that  undermine  competition  and  constrain  private  sector  growth  and  jobs  in  MENA.  It  uses  novel  datasets that identify first‐tier politically connected firms in Egypt  and Tunisia to quantify  not only  their  impact  on  regulatory  and  policy  distortions,  but  also  how  they  are  related  to  privileges.  The  5  chapter  also  presents  and  discusses  qualitative  evidence  on  state‐business  relations  from  other  countries.     The  report  concludes  by  laying  out  the  implications  for  policy  of  the  various  findings  and  lays  out  the  specific  areas  for  policy  reform  to  the  roadmap  for  more  private  sector  growth  and  jobs  in  MENA.  6  Chapter 1 Private sector growth and labor demand Over  the  past  two  decades,  moderate  GDP  per  capita  growth  rate  in  MENA  was  driven  by  demographic  change  rather  than  labor  productivity  and  did  not  create  enough  formal  private  sector  jobs.  The  economic  benefits  from  the  ongoing  demographic  trend  could  have  been  higher  if  MENA  countries  were  able  to  absorb  the  fast  increasing  labor  force  into  their  formal  economy.  Instead,  weak  formal  private  sector  job  creation  has  resulted  in  a  large  portion  of  the  labor  force  being  inactive.  Why  has private  sector  job  creation  been  so  weak?  We  first  examine  whether  the  fundamentals  of  job  creation  in  MENA  countries  from fast‐growing emerging or high‐income countries in other regions. They are not: young firms and more  productive  firms  are  the  engines  of  private  sector  job  creation  in  MENA  as  elsewhere.  However,  MENA  countries’  private  sector  has  been  characterized  by  low  firm  turnover  –  firm  entry  and  exit  –  and  slow  productivity growth, limiting the pool of both young and productive firms.     1.1. This  chapter  examines  the  nature  of  labor  demand  in  MENA  countries’  private  sectors,  and  discusses  possible  determinants  of  private  sector  growth  and  job  creation.  First,  the  chapter  briefly  examines MENA’s performance in aggregate growth and the drivers of economic growth. Growth in MENA  over  the  last  two  decades  appears  to  have  been  moderate  and  mostly  driven  by  demographic  change,  while  productivity  growth  was  low  compared  to  other  developing  countries.  Job  creation  was  too  weak  over  this  period  to  absorb  the  growing  working‐age  population.  This  resulted  in  high  unemployment,  inactivity,  and  informal  jobs.  The  chapter  then  turns  to  the  reasons  why  private  sector  job  creation  in  MENA  over  the  last  two  decades  was  weak.  Our  analysis  shows  that  the  determinants  of  job  growth  in  MENA  countries  do  not  differ  from  those  in  high‐income  or  fast‐growing  emerging  economies  in  other  regions:  in  MENA,  as  elsewhere,  it  is  young  firms  and  more  productive  firms  that  create  more  jobs.  The  chapter  contends  that  low  firm  turnover  and  slow  productivity  growth  limit  the  pool  of  young  firms  and  productive firms, and undermine faster job creation.     1.2. The  analysis  is  based  on  newly  available  firm  census  data  from  MENA,  which  are  crucial  to  identify the fundamentals of job creation. The determinants of job creation are analyzed through the lens  of  the  firm,  using  unique  firm  census  data  collected  in  six  MENA  countries  (Egypt,  Tunisia,  Morocco,  6 Jordan,  Lebanon,  West  Bank  and  Gaza),  and  Turkey,  which  is  used  as  the  benchmark  country.   To  the  best  of  our  knowledge,  this  is  the  first  time  that  these  census  data,  apart  from  Morocco,  are  being  used  for  7 research  purposes .  There  are,  however,  important  differences  in  the  types  of  surveys,  coverage  of  variables,  and  years  across  countries.  For  instance,  the  census  data  in  Egypt  cover  over  two  million  establishments  across  all  sectors  in  1996  and  2006,  and  a  smaller  annual  manufacturing  panel  that  includes  all  establishments  with  at  least  ten  employees  between  2007  and  2011.  The  Turkish  census  comprises more than 2.4 million establishments between 2005 and 2010. In Tunisia, Jordan, Lebanon, and  West  Bank  and  Gaza,  the  census  data  are  also  in  panel  format  and  cover  all  sectors,  including  between  100,000  and  600,000  economic  establishments,  depending  on  the  country  and  year.  In  Morocco,  the  data  is  a  panel  of  manufacturing  firms  with  at  least  ten  employees  between  1996  and  2006.  These  differences                                                               6   To the best of our knowledge firm census data, including informal firms (below 5 employees), from all non‐agriculture economic  sectors  has  only  been  applied  in  research  for  very  few  other  developing  countries  from  other  regions  including  India,  Indonesia,  and Mexico.   7    The  data  were  collected  over  the  course  of  more  than  a  year.  In  Egypt,  Tunisia,  and  Turkey  the  entire  datasets  were  only  accessible in the offices of the corresponding statistical departments in Cairo, Tunis, and Istanbul, respectively.  7  in  data  coverage  across  countries  are  carefully  taken  into  account,  and  are  highlighted  when  presenting  the analysis. A detailed summary of the available census data is provided in the Appendix.    1.3. The chapter is organized as follows. The first section examines the growth and job performance of  MENA  countries.  The  second  section  provides  evidence  that  the  fundamental  mechanisms  of  job  creation  are the same in MENA as in other regions: young and more productive firms create jobs. The third section  shows  that  low  firm  turnover  and  slow  productivity  growth  limit  the  pool  of  young  firms  and  productive  firms and thus impede job growth in MENA8.    1. Economic growth has been moderate and job growth weak   MENA  grew  moderately  during  the  last  two  decades.  Growth  was  driven  by  demographic  change  (increased working‐age population), while aggregate productivity growth was low.     1.4. Real  GDP  per  capita  growth  hovered  around  two  percent  in  the  last  two  decades;  about  2.5  percent  lower  than  Asia,  but  comparable  to  per  capita  growth  rates  in  the  other  developing  regions.  After  prolonged  economic  stagnation  during  the  1980s,  growth  in  MENA  recovered  in  the  1990s  as  governments  shifted  away  from  state‐led  economic  models  towards  more  private  sector‐led  growth  and  trade  integration.  Between  1991  and  2012,  real  GDP  growth  per  capita  averaged  2.2  percent  in  constant  terms  (Figure  1.1).  Thus,  it  was  almost  three  percent  lower  than  real  GDP  per  capita  growth  in  East  or  South  Asia.  Nevertheless,  it  was  comparable  or  even  slightly  exceeded  per  capita  growth  in  Latin  America  and  the  Caribbean,  Eastern  Europe  and  Central  Asia,  and  Sub‐Saharan  Africa.  This  decent  growth  performance  was  not  driven  solely  by  MENA’s  oil  exporting  high‐income  countries.  Real  GDP  per  capita  growth  was  comparable  among  MENA’s  developing  countries,  averaging  2.1  percent  from  1991‐2009  and  accelerating to 2.6 percent from 2000‐2009.                                                                 8   The  different  methodologies  used  and  additional  country  specific  analysis  are  described  in  detail  in  the  corresponding  companion papers of this report, including Sy (2014) for Morocco; Rijkers, Arouri, Freund, and Nucifora (2013) for Tunisia; Al Kadi  (2014) for Jordan; and Hussain and Schiffbauer (2014) for Egypt.   8  Figure 1.1  Decomposition of GDP per capita growth in MENA and other developing regions    Notes: Authors’ calculations based on WDI. Developing MENA effectively excludes the GCC (data missing for Qatar).    1.5. Demographic  change  accounted  for  about  50  percent  of  aggregate  real  GDP  per  capita  growth  over  the  past  20  years,  substantially  higher  than  in  any  other  region.  Demographic  change,  measured  by  the  change  in  working‐age  population  as  a  share  of  total  population,  accounted  for  about  50  percent  of  economic  growth.  The  MENA  region  has  the  second  highest  population  growth  rate  in  the  world.  Its  population growth rate between 1990 and 2012 averaged 2 percent and was only surpassed by population  growth  in  Sub‐Saharan  Africa  (2.7  percent).  High  fertility  rates  combined  with  rapidly  declining  mortality  contributed  to  a  sharp  increase  in  MENA’s  working‐age  population  as  a  share  of  total  population  (Figure  1.1, left), rapidly increasing MENA’s potential labor supply. Though its demographic profile is often blamed  for  MENA’s  high  youth  unemployment,  the  relative  size  of  the  labor  force  is  a  key  determinant  of  the  region’s recent economic growth performance.    1.6. Aggregate  productivity  growth  was  low  in  MENA  compared  to  other  developing  regions.  Figure  1.1  demonstrates  that  the  change  in  labor  productivity  explained  about  50  percent  of  GDP  growth  among  MENA’s  developing  countries  over  the  last  two  decades,  generating  1  percent  real  GDP  per  capita  growth  annually  in  that  period. Productivity  was  significantly  lower  than  in  other  developing  regions:  it  generated  about  4.5  percent  real  GDP  per  capita  growth  annually  in  East  Asia,  4  percent  in  South  Asia,  and  about  2  percent  in  Europe  and  Central  Asia  and  Sub‐Saharan  Africa.  For  the  MENA  region  as  a  whole,  per  capita  growth increased between 1995‐2000 and 2000‐2005 when demographic change accelerated. Among GCC  countries,  labor  productivity  did  not  contribute  to  economic  growth  over  the  last  fifteen  years.  Among  MENA’s  developing  countries,  however,  productivity  growth  averaged  1.3  percent  over  the  last  decade,  primarily based on growth in non‐oil exporting countries.      9  MENA  experienced  significant  productivity  growth  through  reallocation  across  sectors,  but  within‐sector  productivity growth was the lowest among all regions.    1.7. The  reallocation  of  workers  from  sectors  with  lower  (marginal)  productivity  to  sectors  with  higher  productivity  can  be  an  important  driver  of  aggregate  productivity  growth.  One  key  insight  of  development  economics  is  that  growth  is  driven  by  a  structural  shift  from  agriculture  to  manufacturing  and  services.  This  sectoral  shift  tends  to  be  mirrored  in  the  pattern  of  employment,  so  that  over  time  the  labor  force  in  the  nonagricultural  sector  increases  while  employment  in  the  agricultural  sector  declines  (Kuznets,  1967).  As  labor  moves  to  the  usually  higher‐productivity  industrial  sector,  overall  productivity  rises  and  incomes  expand  (Lewis  1954,  Ranis  and  Fei,  1961).  As  incomes  rise,  the  demand  for  services  increases.  In  many  countries  the  share  of  the  service  sector  in  GDP  rises  almost  linearly  with  the  income  level.  Moreover,  Eichengreen  and  Gupta  (2012)  reveal  that  in  OECD  countries  service  sector  labor  productivity as a share of average labor productivity tends first to rise at lower‐income levels, then decline  over  an  intermediate  range,  before  increasing  again.  The  second  surge  is  most  likely  caused  by  the  rise  of  modern  services  (business  services,  telecommunication,  finance,  and  so  forth).  In  many  fast‐growing  developing  countries,  especially  in  Asia,  the  reallocation  of  workers  from  low  productivity  to  high  productivity  sectors  has  contributed  positively  to  growth  during  the  last  twenty  years  (Rodrik  and  McMillan, 2012).    1.8. All  MENA  countries  in  the  sample,  with  the  exception  of  Saudi  Arabia,  experienced  aggregate  productivity gains due to labor reallocations between sectors from 2000‐2005. Labor productivity growth  expressed as change in output per worker can be decomposed into within‐sector change and reallocations  “across”  sectors  or  structural  change  (see  Table  A.8  in  the  Appendix).  We  note  that  the  following  results  9 are  based  on  measurements  of  average,  not  marginal  labor  productivity.   However,  we  approximate  marginal  sector  productivities  based  on  wage  data  from  harmonized  household  surveys  for  Egypt  and  Tunisia  (World  Bank,  I2D2  database).  The  results  show  productivity  gaps  are  smaller  when  approximating  marginal  productivity  with  wage  data  instead  of  average  value  added  per  worker,  but  they  remain  significant  (see  Table  A.11  in  the  Appendix).  The  contribution  of  labor  reallocations  (that  is,  structural  change)  to  aggregate  productivity  growth  was  strongest  in  Syria  and  Egypt  (Figure  5.3,  right).  In  Syria,  the  country with the highest structural change in the MENA region, reallocation of labor contributed about 1.8  percentage  points  to  aggregate  productivity  growth  (which  was  2.7  percent).  In  Egypt,  it  contributed  1  percentage  point  to  aggregate  productivity  growth,  which  was  negative  (‐2.2  percent)  due  to  low  within‐ sector  productivity  growth.  The  negative  contribution  in  Saudi  Arabia  is  a  result  of  the  influx  of  non‐Saudi  workers,  many  of  whom  were  hired  for  low  value  added  service  activities.  In  Tunisia,  the  contribution  of  labor reallocation to growth (i.e., structural change) slowed after a wave of privatization came to an end in  2005.    1.9. However,  within‐sector  productivity  growth  was  the  lowest  among  all  regions.  Figure  1.2  (left  panel)  illustrates  that  aggregate  productivity  growth  among  the  seven  MENA  countries  was  the  lowest  among  developing  regions,  due  to  low  within‐sector  productivity  growth.    Figure  1.2  (right  panel)  demonstrates  that  the  regional  average  hides  substantial  variations  across  the  seven  MENA  countries.  Within‐sector  productivity  growth  has  been  negative  in  Egypt  since  1982,  primarily  driven  by  declining  labor  productivity  in  mining,  manufacturing,  and  wholesale  and  retail  trade.  Within‐sector  productivity  growth  was  also  negative  in  Saudi  Arabia  and  West  Bank  and  Gaza  between  2000  and  2005.  In  West  Bank  and  Gaza,  labor  productivity  fell  steeply  in  agriculture,  wholesale  and  retail  trade,  and  transport  and                                                               9  See  Hsieh  and  Olken  (2014)  for  a  detailed  discussion  under  which  conditions  the  average  and  the  marginal  products  of  capital  and labor move together.  10  communication.  Within‐sector  productivity  growth  was  high  in  Jordan  and  Morocco.  In  Jordan,  it  was  driven  by  manufacturing  (through  labor  shedding),  transport  and  communication,  and  finance  (by  attracting  new  workers);  in  Morocco,  by  agriculture,  mining,  and  community,  social,  personal  and  government services.     Figure 1.2  Structural change in 2000‐2005 across regions (left) and among MENA countries (right)  EGY LAC SAU HI WBG TUN MENA JOR AFRICA SYR ASIA MAR -.02 0 .02 .04 -.04 -.02 0 .02 .04 .06 Within Structural Change Within Structural Change   Notes: WB staff calculations; data source see Appendix.    1.10. Lack  of  data  prevented  accounting  for  human  capital  in  the  growth  decomposition.  In  Tunisia,  where  data  is  available,  human  capital  accounted  for  a  significant  share  of  the  labor  productivity,  but  the analysis also reveals important misallocation of human capital. Several countries in the MENA region  have  undergone  a  steep  increase  in  educational  attainment  during  the  last  two  decades.  To  understand  better  how  recent  increases  in  Tunisia’s  educational  attainment  have  affected  the  reallocation  of  human  capital across sectors, we replicate the structural change analysis for the years 2005 to 2010, using data on  10 output  per  unit  of  human  capital.   Accounting  for  improvement  in  education  of  the  labor  force  nuances  some  of  the  previous  findings.  For  example,  while  both  agriculture  and  the  public  sector  employed  18  percent  of  the  total  working  population  in  2005,  the  share  of  imputed  human  capital  was  12  for  agriculture  but  27  percent  for  the  public  sector.  Human  capital  productivity  growth  within  the  agricultural  sector  was  negative,  implying  that  growth  of  human  capital  exceeded  overall  employment  growth.  Overall,  human  capital  exceeded  employment  growth  by  about  50  percent,  accounting  for  a  significant  share  of  the  labor  productivity  increase.  Moreover,  the  adjusted  productivity  measure  also  reveals  significant misallocation of human capital. In 2009, 75 percent of Tunisia’s human capital augmented labor  was  employed  in  sectors  with  below  average  productivity,  24  percent  in  public  administration  alone,  with  12 percent in the public works program.    1.11. Consistently, firm census data suggest that firm turnover in MENA is driven by structural change  rather  than  creative  destruction.  Bartelsman  et  al.  (2004)  suggest  a  way  to  assess  if  firm  churning  is  driven  by  structural  change  (resource  reallocations  between  sectors)  or  creative  destruction  (resource  reallocations  among  firms  within  a  sector).  In  the  former  case,  the  correlation  between  entry  and  exit                                                               10   For  the  years  2005  to  2010,  we  have data  on  the  amount  of employees  by  sector  with  a  primary,  secondary,  or  post‐secondary  degrees. We assign 0, 6, 12 and 16 years of education to employees with no degree, primary degree, secondary degree, and post‐ secondary  degrees,  respectively.  Using  a  standard  Mincerian  technique  and  assuming  a  10%  return  to  each  year  of  schooling,  we  assign each employee a human capital equal to  . ∗ .  11  rates  across  sectors  should  be  negative;  in  the  latter,  positive  (i.e.,  new  firms  enter  and  old  firms  exit  the  same 2‐digit  sector). Figure 1.3 reveals that countries at a later stage of development have  higher positive  within‐sector  correlations,  indicating  that  the  sectoral  structures  in  these  countries  have  converged  so  that  the  main  force  behind  firm  turnover  is  creative  destruction.  In  contrast,  in  less  developed  countries  the  correlations  tend  to  be  lower.  Tunisia,  Morocco,  and  West  Bank  and  Gaza  are  among  the  lowest,  suggesting that sectoral adjustment due to structural change is still ongoing.     Figure 1.3  Correlation between (employment weighted) entry and exit rates across 2‐digit sectors  U.S. Hungary Turkey manuf. B) Turkey all sectors b) Estonia Romania Mexico WBG all sectors Latvia Morocco manuf. a) Portugal Tunisia all sectors ‐0.4 ‐0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1   Notes:  The  entry/exit  rates  are  weighted  by  employment;  correlation  coefficients  are  significantly  different  from  0  at  the  10%  level  in  Tunisia,  Estonia,  Turkey,  Hungary,  and  the  U.S.;  a)  entry  in  /exit  out  10+  employees;  b)  Entry  in  /  exit  out  20+  employees.  Correlations  are  measured  between 2005 and 2010 in Turkey, 1996‐2006 in Morocco, 2004‐2012 in West Bank and Gaza, and 1990s for all other countries.    Box 1.1  Is structural change in Morocco gender‐biased? In  the  following,  we  disaggregate  the  relative  changes  in  sectors’  employment  shares  by  gender  to  examine  if  structural change in Morocco increased the probability of female and/or male employment in higher productivity  sectors.  The  analysis  is  based  on  World  Bank  (2014d).  Figure  1.4  plots  the  relative  labor  productivity  of  different  sectors  on  changes  in  the  employment  share  in  these  sectors.  The  sizes  of  the  circles  represent  the  size  of  the  sector. Sectors above the (horizontal) dashed line have above‐average labor productivity, while sectors to the left of  the  (vertical)  dashed  line  increased  their  employment  share.  The  left  panel  shows  the  changes  in  the  labor  share  among  women  (on  the  x‐axis),  while  the  right  panel  illustrates  that  the  changes  in  the  labor  share  among  men  (on  the x‐axis).  The  results  show  that  structural  change  did  not  benefit  women  and  men  equally.  The  graph  below  compares  the  reallocation  (changes  in  labor  shares)  of  women  and  men  across  the  different  sectors.  There  are  some  important  similarities.  The  high  productivity  communications  and  finance  and  real  estate  sectors  increased  their  employment  shares for both women and men, but the numbers of new jobs in these sectors are very small in proportion. These  benefitted  mostly  educated  women  and  men  in  cities.  The  overall  number  of  jobs  provided  in  these  two  sectors  is  small, so relatively few employees benefitted from this trend. In contrast, employment trends are very different for  the  majority  of  uneducated  women  living  in  rural  areas.  About  60  percent  of  women  in  the  labor  force  work  in  agriculture;  more  than  77  percent  of  them  worked  as  family  helpers,  and  44  percent  work  part‐time.  The  share  12  even  slightly  increased  from  59  percent  in  2000  to  61 percent in  2011 (Figure  1.4,  left).  Conversely,  it  declined  for  men (Figure 1.4, right) Given that the agriculture sector is by far the largest employer in Morocco (39 percent of the  total  labor  force  in  2011),  this  employment  trend  outweighs  any  other.  Finally,  note  that  the  aggregate  labor  share  in agriculture still declined, since the overall labor force participation of men is 2.8 times that of women.  Figure 1.4  Reallocation of labor by gender across sectors from 2000‐2011    Notes:  from  World  Bank  (2014d). Sectors:  a  (agriculture),  f  (fisheries),  min  (mining),  mf  (manufacturing,  food),  mt  (manufacturing,  textiles),  mc  (manufacturing,  chemicals),  mm  (manufacturing,  mechanical  &  electrical),  mo  (manufacturing,  other),  pu  (public  utilities),  c  (construction),  td  (trade),  h  (hotels  &  restaurants),  tn  (transportation),  comm  (communications),  fire  (finance,  insurance,  real  estate  &  business  services),  g  (government), e (education & health), os (other services).    MENA  has  had  weak  job  performance.  Most  workers  are  employed  in  small‐scale  low  productivity  activities; this employment structure persisted and increased somewhat over the past decade.    1.12. MENA’s  labor  market  failed  to  absorb  the  fast  growing  labor  force.  Formal  sector  workers  as  a  share of working‐age population in MENA is much lower than in other middle‐income regions such as Latin  America  and  the  Caribbean  (LAC),  or  Eastern  Europe  and  Central  Asia  (ECA);  Figure  1.5.  While  the  measured  share  of  informal  labor  is  lower  than  in  LAC,  the  share  of  the  working‐age  population  dropping  out  of  the  labor  force  is  much  higher,  especially  among  women.  Less  than  a  quarter  of  all  working‐age  women in the MENA region participated in the labor force in 2012 (see also World Bank, 2014b).     Figure 1.5  Demographic Change (left); Composition of working‐age population (right)  Working ‐age population                  75 60 % ot total population 70 50 (in % of total population) 40 65 30 60 20 55 10 0 50 Formal Informal Unemployed Inactive workers workers EAP ECA LAC MENA LAC ECA MENA SSA SAS   Notes: Authors’ calculations based on WDI (left); World Bank, 2013, Based on ILO‐KILM database (right).  13    1.13. Small‐scale  activities  provide  the  majority  of  jobs  in  MENA,  albeit  with  some  noteworthy  differences  across  countries.  Figure  1.6  illustrates  the  distribution  of  employment  across  firm  size  categories  in  the  different  MENA  countries.  The  share  of  employment  in  micro  establishments  with  less  than  five  employees  dominates  the  private  sector  in  Egypt  and  West  Bank  and  Gaza,  reaching  almost  60  percent.  It  is  significantly  lower  in  Jordan  (40  percent),  Tunisia  (37  percent),  and  lowest  in  Turkey  (34  11 percent).  In  contrast,  Tunisia  (36  percent)   and  Jordan  (33  percent)  have  the  highest  concentration  of  workers  in  large  establishments,  while  Turkey  has  the  highest  share  of  workers  in  medium‐size  establishments  (29  percent),  also  exceeding  its  share  of  workers  in  large  ones  (26  percent).  The  share  of  jobs in establishments with at least 1,000 employees is below 10 percent in all five countries, which starkly  contrasts with the employment situation in high‐income  countries. For example, in the  U.S.,  48 percent of  all  employees  work  in  firms  with  more  than  10,000  employees.  Overall,  Figure  1.6  highlights  that  small  scale  activities  in  micro  enterprises  are  an  important  source  of  employment  in  MENA  countries.  The  high  share  of  jobs  in  micro  establishments  is  alarming  given  that  businesses  with  less  than  ten  employees  are  much  more  likely  to  be  informal  in  MENA  (World  Bank,  2011).  Moreover,  informality  in  MENA  is  associated  with  a  lower  level  of  productivity  relative  to  other  regions  at  comparable  levels  of  development.    Figure 1.6  Employment share by firm size  60% 59% 29% 40% 36% 20% Turkey 15% Tunisia 0% Jordan WBG Egypt   Notes:  Authors  calculation  based  on  census  data.  The  graph  shows  the  share  of  employment  by  firm  size  according  to  the  following  classification:  micro firms have less than 5 employees, small firms have between 5 to 9 employees, medium firms have between 10 to 99 employees, large firms  have 100 employees or  more. Periods covered by  country: Turkey (2006), Tunisia (1996‐2010),  Jordan (2006),  Egypt (2006), Palestine (2004, 2007,  2012).  The  employment  shares  in  Tunisia  are  based  on  firm  data  while  it  is  establishment  data  for  the  other  countries.  Lebanon  is  not  included  as  the nature of the census data is different; its coverage limited to firms with a tax ID.     1.14. The  concentration  of  jobs  in  micro  establishments  is  also  a  reflection  of  MENA’s  sectoral  structure;  low  productivity  services  provide  the  most  jobs.  Most  of  these  services  are  likely  to  represent  subsistence  activities  rather  than  a  vibrant  informal  sector  Figure  1.7  illustrates  the  distribution  of                                                               11 For more details, see World Bank (2014d). In contrast to all other countries, the employment distribution  in Tunisia is based on  firms  instead  of  establishments;  hence  the  share  of  jobs  in  large  establishments  is  potentially  slightly  overstated.  We  note,  however, that this bias is expected to be small since, for instance, in Egypt only one percent of establishments were not firms, but  part of larger entities in 2006. 14  employment  by  sectors;  economic  sectors  are  approximately  sorted  by  their  share  of  formal  sector  employees.  The  majority  of  domestic  private  sector  jobs  are  small‐scale;  they  are  often  low  productivity  service  sector  activities.  In  Egypt  and  West  Bank  and  Gaza,  around  40  percent  of  all  jobs  are  in  these  sectors.  All  three  sectors  hold  primarily  what  are  often  informal  one  or  two‐person  firms  in  MENA  (see  World  Bank,  2011).  For  instance,  the  average  establishment  size  in  retail  trade  is  below  2  percent  in  all  of  the  countries,  varying  from  1.2  in  Tunisia  to  1.9  percent  in  Egypt  (including  one  wage  worker  and  the  owner).  Moreover,  labor  force  survey  data  in  Egypt  (ELMPS)  indicate  that  70  percent  of  employment  in  retail trade is informal: jobs without a formal contract or social insurance (World Bank, 2014). Retail trade,  personal  services,  and  hotels  and  restaurants  still  account  for  28  percent  in  Jordan.  In  Lebanon  and  Tunisia,  the  highest  share  of  jobs  is  in  business  services  (which  are  included  in  other  services).  Business  service firms have, on average, only slightly larger firm sizes than retail service firms in all MENA countries.    Figure 1.7  Distribution of employment across non‐agriculture sectors  Egypt 31% WBG 29% Jordan 20% Turkey 16% Lebanon 13% Tunisia 4% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Mining Manufacturing Construction & utilities Other services Vehicle trade & repair Hotels & restaurants Personal services Retail trade   Notes: Authors calculation based on firm census data.  1.15. The  concentration  of  employment  in  small  and  micro‐firms  decreased  slightly  in  recent  years,  but  it  is  still  higher  than  in  the  late  1990s  in  certain  countries.  The  share  of  jobs  in  medium  and  large  establishments  increased  somewhat  in  the  oil‐importing  middle‐income  MENA  countries  (apart  from  Egypt)  between  2005  and  2012,  albeit  at  a  much  slower  pace  than  in  Turkey.   Figure  1.8  shows  that  the  share  increased  by  almost  10  percent  in  Turkey  at  the  end  of  the  2000s,  compared  to  less  than  5  percent  in  MENA  countries.  In  Egypt  and  Tunisia,  the  share  of  employment  in  large  establishments  declined  over  the  longer  time  horizon,  reflecting  stagnation  in  formal  sector  job  growth  preceding  the  recent  crisis.  Figure  1.8  highlights  that  employment  declined  in  Egypt  by  7  percent  (from  23  to  16  percent)  between  1996  and  2006.  In  contrast,  the  dominance  of  small‐scale  activities  in  micro  establishments  with  less  than  12 10 employees increased over time (from 62 percent in 1996 to 72 percent in 2006).                                                                  12  These  trends  are  consistent  with  survey  data  from  the  ELMPS  showing  an  increase  in  the  share  of  Egyptians  working  in  the  informal  economy  between  1998  and  2006  as  well  as  between  2006  and  2012,  respectively:  jobs  that  provide  neither  social  insurance nor a formal labor contract increased from 53 percent in 1998 to 61 percent in 2012. See World Bank (2014). The report  also  shows  that  the  trend  to  more  informal  work  materialized  in  all  sectors.  In  addition,  there  has  been  a  shift  towards  irregular  work in the second half of the 2000’s.  15  Figure 1.8  Share of employment in medium and large establishments, % change   (different time periods across countries)  Turkey 05‐10 Lebanon 05‐10 WBG 04‐12 Jordan 06‐11 Tunisia 96‐10 Egypt 96‐06 ‐10% ‐5% 0% 5% 10%   Notes:  Authors  calculation  based  on  census  data.   Note:  Medium  and  large  establishments  are  defined  as  having  more  than  ten  employees.  The  graph  shows  the  change  over  the  time  periods  1996‐2006  in  Egypt,  1996‐2010  in  Tunisia,  2006‐2011  in  Jordan,  2004‐2012  in  WBG,  2005‐2010  in  Lebanon, and 2005‐2010 in Turkey.    Most  firms  in  MENA  had  weak  employment  growth;  a  few  fast‐growing  firms  account  for  a  large  share  of  job creation.    1.16. Small firms did not grow.  Micro firms  with less than ten employees almost never enter larger size  categories.  This  finding  is  illustrated  in  the  case  of  Tunisia  in  Table  1.1  which  summarizes  the  probabilities  that  firms  transitioned  among  different  size  categories  (or  exited  them)  in  2007‐2011.  For  instance,  of  all  one‐person  firms  in  Tunisia  in  2007,  22  percent  exited  by  2011,  76  percent  remained  one‐person  firms,  and  only  2  percent  hired  at  least  one  more  worker.  Overall,  Table  1.1  highlights  that  micro  firms  with  less  than  ten  employees  almost  never  grow  beyond  ten  employees.  In  particular,  Table  1.1  reveals  that  the  probability  of  all  non‐farm  micro  firms  to  grow  beyond  ten  employees  4‐5  years  later  is  2  percent  in  the  West  Bank  and  Gaza  (6  percent  in  the  West  Bank  alone),  3  percent  in  Tunisia,  and  12  percent  in  Lebanon.  The  very  low  probability  that  micro  firms  will  transition  to  larger  size  categories  is  striking.  This  finding  is  consistent  with  those  of  the  World  Bank  (2014)  which  showed  that  most  micro  firms  are  informal,  and  that informal firms have a very low chance to formalize in MENA.    1.17. The  probability  that  medium‐size  manufacturing  establishments  grow  to  become  large  establishments  four  years  later  is  low  across  MENA  countries.    Figure  1.9  (right  panel)  shows  that  this  probability  for  firms  with  20‐49  employees  is  13.5  percent  in  Turkey,  11.9  percent  in  Egypt  and  Morocco,  10.7 percent in West Bank and Gaza, and 9.8 percent in Jordan.    Table 1.1  Employment transition matrix Tunisia  Transitions 2007‐2011  Status in 2011  Status in 2007  Exited  1‐person  Micro  SME  Large  1‐person  22%  76%  2%  0%  0%  Micro   9%  21%  67%  3%  0%  SME  6%  11%  16%  64%  4%  Large   6%  11%  3%  15%  65%  Notes: Authors calculation based on census data. Note: Micro: 2‐9 employees, SME: 10‐99 employees, Large: >=100 employees.  16  Figure 1.9  Employment transition by firm size                Panel A. Firms with 2 to 9 employees (all sectors)                    Panel B. Firms with 20 to 49 employees (manufacturing sector)   100% 14% 80% 13% 41% 67% 12% 60% 11% 87% 40% 10% 20% 9% 0% 8% Lebanon Tunisia WBG Turkey Egypt Morocco WBG Jordan Shrink or exit (<2) Remain Micro (2‐9) Grow to >10 Probability that [20,49] manuf. firms grow >50 empl     Notes: Authors calculation based on firm census data. The graph shows the employment transition matrices by firm size; Panel A shows results for  firms  with  2  to  9  employees  (all  sectors);  Panel  B  shows  the  probability  that  a  firm  with  less  20  to  49  employees  grows  beyond  50  employees  or  more.  The  size  transition  probabilities  are  measured  from  2006‐2010  in  Turkey,  2006‐2011  in  Jordan,  2007‐2011  in  Tunisia  and  Egypt,  2007‐2012  in  West  Bank  and  Gaza,  2005‐2010  in  Lebanon,  and  for  all  five‐year  periods  between  1996  and  2006  in  Morocco.  Due  to  data  constraints  the  transition probability for Jordan is for incumbents only; excluding entrants and exiters.    1.18. A  few  fast‐growing  firms  (the  “gazelles”)  account  for  a  high  share  of  job  creation  in  MENA.  13 Gazelles  are  defined  as  firms  that  double  their  employment  over  a  four  year  period.   The  analysis  is  14 restricted  to  firms  with  more  than  10  employees  in  the  base  year.   Figure  1.10  shows  the  incidence  of  gazelles  across  MENA  countries,  the  U.S.,  and  Turkey.  Lebanon  has  the  highest  share  of  gazelles  (5.6  percent)  out  of  the  MENA  countries.  The  shares  are  only  slightly  lower  in  Tunisia  and  Turkey.  Jordan  has  the  lowest  incidence  of  gazelles  (1.4  percent).  However,  gazelles  accounted  for  a  high  share  of  employment  growth  in  MENA.   Figure  1.11  shows  the  share  of  jobs  created  by  gazelles  and  non‐gazelles.  Gazelles  accounted  respectively  for  about  64  and  42  percent  of  total  net  job  creation  in  Jordan  and  Tunisia.  In  contrast,  Turkey’s  job  creation  was  broader‐based  across  all  firms,  as  gazelles  only  contributed  15  percent  to  job  growth.  Gazelles  accounted  for  all  net  job  creation  in  the  manufacturing  sector  in  Morocco,  offsetting  job  destruction  by  all  other  formal  manufacturing  firms.  In  Egypt,  manufacturing  net  job  creation  was  negative  between  2007  and  2011,  driven  by  substantial  job  destruction  among  non‐ gazelle establishments, while in Jordan manufacturing net job creation was positive, whereby non‐gazelles  created more jobs (60 percent) than gazelles (40 percent).                                                                 13  The US gazelles are based on a somewhat stricter definition: firms whose sales and employment have at least doubled over the  same four year period (Spencer, 2011).  14  This definition avoids considering micro businesses as gazelles that increased employment, for instance, from two to four over a  four‐year period by hiring two more family members.  17  Figure 1.10  Incidence of Gazelles in all sectors (left) and manufacturing (right)  7% 7% 6% 6% 5% 5% 4% 4% 3% 3% 2% 1% 2% 0% 1% Jordan Turkey Tunisia Lebanon USA 0% a) Jordan Egypt Morocco      Notes:  Authors  calculation  based  on  census  data.  Gazelles  are  defined  as  firms  with  at  least  ten  employees  in  the  base  year  that  double  employment  over  any  four  year  period.  Data  for  Turkey  only  includes  firms  with  at  least  20  employees.  The  periods  cover  2005‐2010  in  Lebanon  and Turkey, 2006‐2011 in Tunisia and Jordan, 2004‐2008 in the U.S., 2003‐2006 in Morocco, and 2007‐2011 in Egypt.    Figure 1.11  Share of jobs created by Gazelles and non‐Gazelles in all sectors (left) and manufacturing (right)  200% 150% 150% 100% 50% 100% 0% 50% Morocco Egypt Jordan ‐50% 0% ‐100% Tunisia Jordan Turkey a) USA ‐150% ‐50% ‐200% ‐100% ‐250% % Gazelles % Non‐Gazelles % Gazelles % Non‐Gazelles        Notes:  Authors  calculation  based  on  census  data.  Gazelles  are  defined  as  firms  with  at  least  ten  employees  in  the  base  year  that  double  employment  over  any  four  year  period.  Data  for  Turkey  only  includes  firms  with  at  least  20  employees.  The  periods  cover  2005‐2010  in  Lebanon  and Turkey, 2006‐2011 in Tunisia and Jordan, 2004‐2008 in the U.S., 2003‐2006 in Morocco, and 2007‐2011 in Egypt.    2. Young firms and productive firms create more jobs Analysis of from firm‐level data shows that it is younger firms and more productive firms that create more  jobs in MENA, as in fast‐growing and high income countries.  1.19. Evidence from other regions suggests that younger and more productive firms create more jobs.  Age,  size,  and  productivity  are  fundamental  determinants  of  firm  employment  growth.  Understanding  their  relative  importance  in  explaining  job  creation  is  critical  to  determine  the  policy  mix  for  stimulating  private  sector  growth.  There  is  growing  literature  analyzing  these  questions  (Box  1.2).  For  instance,  Haltiwanger  et  al.  (2010)  find  that  in  the  U.S.  net  employment  growth  is  associated  with  firm  age  and  not  firm  size.  The  literature  also  identifies  productivity  as  an  important  determinant  of  firm  growth  in  developing  countries  (e.g.,  Berman  and  Machin,  2004;  Vivarelli,  2012).  Another  strand  of  the  literature  highlights  the  importance  of  firm  growth  over  their  life  cycle;  Hsieh  and  Klenow  (2012)  show  that  U.S.  firms  increase  their  size  (number  of  employees)  and  productivity  by  a  factor  of  8  over  their  life  cycle  18  (within  the  first  35  years).  In  contrast,  Mexican  firms  double  and  Indian  firms  do  not  increase  their  employees over the same period (both approximately double their productivity).       Box 1.2  Who creates more jobs? Young  firms  are  an  engine  of  job  creation. There  is  a  large  and  growing  literature  linking  employment  growth  to  firm  dynamics.  Studies  typically  find  that  younger  and  smaller  firms  have  higher  employment  growth  rates  than  older  and  larger  firms  (e.g.,  Mansfield,  1962;  Hall,  1987;  Hart  and  Oulton,  1996;  and  Ayyagari  et  al.,  2011).  Likewise,  Davidsson  and  Delmar  (2006)  show  that  most  of  the  growth  of  younger  and  smaller  firms  is  organic,  while  for  larger  and  older  firms,  job  growth  primarily  comes  through  acquisitions.  Hsieh  and  Olken  (2014)  contribute to the debate on firm size and job creation, showing that large firms have higher average products of  capital  and  labor,  which  suggests  that  large  (not  small)  firms  are  growth  constrained.  Haltiwanger  et  al.  (2010)  nuance  these  findings,  showing  that  net  employment growth  is  associated  with  firm  age  and  not  firm  size  in  the  U.S., implying that young firms, especially startups, are the drivers of job creation. However, as young firms tend  to  be  small,  there  is  also  a  positive  bivariate  correlation  between  firm  size  and  net  job  growth  in  the  data.  Furthermore,  Hsieh  and  Klenow  (2012)  corroborate  the  importance  of  firm  age  growth.  The  authors  show  that  U.S.  firms  increase  their  number  of  employees  and  productivity  by  a  factor  of  8  over  their  life  cycle  (within  the  first 35 years). In contrast, Mexican firms double and Indian firms do not increase their employees over the same  15 period (both approximately double their productivity).  Again, the study highlights the importance of firm age as  a determinant of firms’ potential to create jobs.    Among  the  pool  of  young  firms,  a  small  number  of  fast‐growing  firms  appear  to  create  most  new  aggregate  jobs  in  high‐income  countries.  A  recent  stream  of  the  literature  linking  employment  growth  to  firm  dynamics  suggests that a small group of fast‐growing firms, often referred to as gazelles, are the main drivers of aggregate  job  creation  (e.g.,  Bottazzi  and  Secchi,  2007).  In  other  words,  a  handful  of  firms  experience  a  period  of  accelerated  employment  growth  while  most  other  firms  hardly  grow  at  all.  Empirical  studies  for  various  developed countries find that 5‐10 percent of the firms deliver 50‐80 percent of aggregate employment creation  (e.g.,  Acs  et  al.,  2008;  Coad  and  Hoelzl,  2010).  These  fast‐growing  firms  can  be  found  in  all  industries  and  are  usually  young  firms  that  are  more  innovative  and  take  more  risks  (Henrekson  and  Johansson,  2010;  Bars  et  al.,  2006; Goedhuys and Sleuwaegen, 2009).    Most  microeconomic  studies  find  a  positive  relationship  between  productivity  and  employment  creation  (van  Reenen,  1997;  Blanchflower  and  Burgess,  1998;  Piva  and  Vivarelli,  2004;  Coad  and  Hoelzl,  2010;  and  Vivarelli,  2012).  In  this  regard,  it  is  useful  to  distinguish  between  product  and  process  innovation.  Product  innovation  is  generally  found  to  increase  labor  demand  and  hence  firm‐level  employment  growth.  Process  innovation  is  associated  with  productivity  growth  which  might,  however,  compensate  labor.  Indeed,  the  findings  for  process  innovation  are  less  clear‐cut  and  also  indicate  job  destruction  in  some  cases,  especially  in  the  short  run  (e.g.,  Harrison et al., 2005; Hall et al., 2008).    Among  developing  countries,  studies  suggest  that  the  adoption  of  foreign  technologies  increases  firms‘  demand  for  labor,  especially  for  skilled  labor.  Product  and  process  innovation  in  developing  countries  take  the  form of diversification into new products and the adoption of foreign technologies (or organizational structures),  respectively.  Both  processes  have  been  found  to  increase the  demand  for  labor  in  developing  countries.  Foreign  technology  adoption  has  been  found  to  increase  the  demand  for  skilled  labor,  referred  to  as  “skill‐biased  technological  change”  in  the  literature  (e.g.,  Berman  and  Machin,  2004).  Conte  and  Vivarelli  (2010),  Hanson  and                                                               15   The  fact  that  older  plants  in  India  and  Mexico  are  small  may  not  have  a  large  effect  on  aggregate  outcomes  if  there  are  fewer surviving old plants. The authors show, however, that exit rates in India and Mexico are generally not higher than in the U.S.  19  Harrison  (1999),  and  Fuentes  and  Gilchrist  (2005)  find  that  imported  skill‐biased  technological  change  is  an  important determinant of the recent increase in the relative demand for skilled labor in developing countries.    Thus,  these  findings  highlight  a  positive  relation  between  productivity  and  employment  in  developing  countries.  Innovation, which takes the form of diversification into new products and the adoption of foreign technologies in  developing  countries,  is  found  to  increase  the  demand  for  labor,  leading  to  a  positive  relation  between  productivity and job growth in developing countries.    Are the firm characteristics associated with job growth different in MENA countries?    1.20. Job  creation  in  MENA  is  dominated  by  young  firms.  Micro‐startups  create  most  jobs.  These  findings are illustrated in Figure 1.12, which shows net job creation by firm size and firm age in Tunisia and  Lebanon.  Almost  all  net  job  creation  in  Lebanon  and  Tunisia  was  generated  by  young  firms  at  their  start‐ up  period;  i.e.  in  the  first  four  years  after  they  were  established.  In  both  countries,  it  was  primarily  micro‐  startups  with  between  1‐4  employees  that  created  most  jobs.  For  instance,  micro‐startups  generated  about 66,000 jobs in Lebanon between 2005 and 2010, accounting for 177 percent of net job creation. The  second  largest  number  of  jobs  (12,000)  was  created  by  young  large  firms  with  200‐999  employees.  In  Tunisia,  micro‐startups  created  580,000  jobs  between  1996  and  2010,  accounting  for  92  percent  of  all  net  job creation.     Figure 1.12  Net job creation by firm size and age  Tunisia Lebanon  500,000  60,000  50,000  400,000 Net Job Creation Net Job Creation  40,000  300,000  30,000  200,000  20,000  100,000  10,000  ‐  ‐ [1,4] [5,9] [10,19] [100,1… [20,49] [200,9… [50,99]  (100,000)  (10,000) >=1,000 Size Size      Notes: Authors calculation based on census data. Note: The graphs how net job creation in Jordan from 2006‐2011, Lebanon from 2005‐2010, and  in Tunisia from 1996‐2010. Size‐age categories that created jobs are in green while categories that destructed jobs are in red.    1.21. However,  these  aggregate  performance  data  mask  important  differences  in  the  sectoral  patterns  of  job  creation  across  countries.  In  all  MENA  countries  with  available  data,  job  creation  was  driven  by  retail  trade,  business  services,  or  personal  and  community  services.  World  Bank  (2011)  shows  that  job  creation  in  micro‐firms  in  these  sectors  is  often  part  of  the  informal  economy,  which  is  less  productive  in  MENA  than  in  other  developing  regions.  Table  1.1  reports  that  many  new  jobs  in  micro  establishments  are  in  retail  trade  and  personal  services,  which  are  dominated  by  informal  firms.  The  average  firm  size  in  both  sectors  is  below  one  wage  worker  in  all  MENA  countries.  In  Egypt,  these  two  sectors  generated  more  than  700,000  and  400,000  new  jobs  from  1996‐2006,  respectively,  accounting  for  20  over  80  percent  of  total  net  job  creation.  Labor  force  survey  data  (ELMPS)  show  that  this  trend  continued  between 2006 and 2012.    1.22. Certain  higher  productivity  activities  such  as  real  estate  and  finance,  tourism,  and  manufacturing  also  contributed  to  job  creation.  In  Jordan,  potentially  higher  productivity  real  estate  and  finance,  chemicals  and  pharmaceuticals,  and  the  food  sector,  accounted  for  28  percent  of  total  net  job  creation  between  2006  and  2011,  counterbalancing  somewhat  the  trend  towards  jobs  in  the  informal  sector  (Table  1.2).    In  Tunisia,  46  percent  of  total  net  job  creation  between  2006  and  2012  was  concentrated  in  real  estate  and  transport  services,  manufacturing  of  machinery  and  electrical  equipment  (mostly  electric  cables  and  switches),  food  products,  and  transport  vehicles.  The  sectoral  pattern  of  job  growth  in  Turkey  is  different;  there  77  percent  of  job  growth  between  2005  and  2010  was  in  real  estate  business services and construction, and other manufacturing.      Table 1.2  Sectors with the highest rate of job growth across countries  Egypt WBG Jordan Tunisia Turkey 1996‐ 2006 2004‐2012 2006‐ 2011 1996‐2012 2005‐2010 Sector Δ Jobs Sector Δ Jobs Sector Δ Jobs Sector Δ Jobs Sector Δ Jobs Retail  trade 39% Retail  trade 26% Retail  trade 18% Real  est, busi  serv 16% Real  est, busi  serv 37% Business  serv 17% Personal  serv 9% Hotels  & rest 18% Machin, electr  equ 12% Construction 25% Other  manuf 12% Hotels  & rest 7% Health, social 17% Retail  trade 12% Other  manuf 15% Hotels  & rest 9% Business  serv 7% Education 13% Transports 10% Hotels  & rest 10% Personal  serv 6% Finance 6% Business  serv 12% Textiles 9% Food & beverages 6%   Notes: Authors calculation based on firm census data.    1.23. Even  after  controlling  for  sectoral  heterogeneity,  young  firms  are  still  the  engine  of  job  creation  in  MENA  countries.  We  follow  the  methodology  of  Haltiwanger  et  al.  (2010)  for  the  U.S.  to  test  whether,  after  controlling  for  sector  effects,  young  firms  create  more  jobs  regardless  of  their  size  Figure  1.4  illustrates  the  rate  of  aggregate  net  job  creation  by  firm  size  categories.  The  figure  shows  the  coefficient  estimate  from  a  regression  of  firm  employment  growth  on  the  various  firm  size  categories  (controlling  for  sector  and  year  dummies).  The  dashed‐blue  lines  show  the  impact  of  the  different  firm  size  categories  on  16 job  growth  when  neglecting  the  joint  distribution  of  firm  size  and  age.   It  suggests  that  smaller  firms  17 create  the  majority  of  jobs  in  Lebanon  and  Tunisia.   However,  once  the  joint  distribution  of  firm  size  and  age (solid‐red lines) is accounted for, the results change dramatically:  smaller firms create fewer jobs than  large  firms.  This  indicates  that  the  association  between  firm  size  and  employment  growth  depends  critically  on  firm  age.  A  similar  pattern  can  be  observed  among  firms  in  Turkey  (it  is  only  possible  to  identify the same firms over time when they have at least 20 employees). Considering this finding, is it the  case  that  young  firms  systematically  create  jobs  regardless  of  their  size?  Figure  1.14  plots  the  relation                                                               16  The  results  are  based  on  regressions  of  the  (Davis‐Haltiwanger‐Schuh)  job  growth  rate  following  the  methodology  of  Haltiwanger et al. (2010) for the U.S. All regressions control for 2‐digit sector and year dummies. The census data include all firms  and  economic  sectors  apart  from  agriculture  (as  in  the  U.S.  data).  Thus,  the  results  measure  the  aggregate  job  creation  rate.  The  graph  plots  the  coefficient  estimates  of  the  firm  size  dummies  of  two  regressions.  First,  job  growth  is  regressed  on  firm  size  dummies  and  controls  only  (blue‐dashed  line).  Second,  job  growth  is  regressed  on  firm  size  dummies  and  controls  as  well  as  firm  age dummies (red solid line).  17  The  census  data  from  the  other  MENA  countries  are  not  appropriate  to  apply  the  Haltiwanger  methodology.  Firm  age  in  West  Bank and Gaza is not included while in  Egypt the census data are not in panel format. In Jordan and Morocco the  census data are  only in a panel format for a sub‐set of firms (e.g., manufacturing sectors).  21  between  aggregate  job  creation  and  firm  age  (when  accounting  for  the  joint  distribution  of  firm  size  and  age).  The  findings  shows  that  independent  of  firm  size,  young  firms  grow  faster  and  create  more  jobs,  particularly during their first four years of activity.  Figure 1.13  Net job creation by Firm Size (before and after controlling for firm age)  0.100 0.050 0.000 ‐0.050 ‐0.100 ‐0.150 LBN Size LBN Size + Age TUN Size TUN Size + Age TUR Size TUR Size + Age   Figure 1.14  Net job creation by Firm Age (after controlling for firm size)  2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 ‐0.5 LBN Age TUN Age TUR Age   Notes:  Authors  calculation  based  on  census  data.  The  figure  shows  the  results  of  a  weighted  regression  of  net  job  creation,  measured  by  the  Davis‐Haltiwanger‐Schuh growth  rate,  on  firm  size  and  age  dummies,  controlling  for  sector  and  year.  Figure  1.13  plots  the  coefficients  on  the  dummy  variables  representing  the  different  firm  size  categories  before  (blue  dashed  line)  and  after  (red  line)  controlling  for  firm  age.  Figure  1.14  plots  the  coefficient  on  the  dummy  variables  representing  the  different  firm  age  groups  after  controlling  for  firm  size.  The  omitted  category  in  Figure 1.13 and Figure 1.14 are respectively firms with at least 1000 employees and firms above 30 years.    1.24. Following  entry,  aggregate  net  job  creation  rate  is  highest  during  the  first  four  years  of  a  firm’s  activity.  The  analysis  is  extended  to  additional  MENA  countries  Figure  1.15  by  plotting  the  employment  growth  of  entry  cohorts  in  the  first  ten  years  after  they  started  operating.  It  confirms  that  employment  22  growth  is  strongest  in  the  first  four  to  five  years  after  firm  entry  and  tends  to  level  off  thereafter.  In  Jordan,  establishments  from  all  non‐agriculture  economic  sectors  double  their  size  in  the  first  five  years  after  entry,  while  manufacturing  firms  in  Morocco  are  1.7  times  larger.  The  effects  are  comparable  to  growth rates of entrants in manufacturing and all other sectors in the first four years of operation.     Figure 1.15  Employment growth is strongest in first 4‐5 years after firm entry   2.5 2 1.5 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 years after entry MOR‐manu a) TUR‐manu b) TUR b) JOR   Source:  Authors  calculation  based  on  census  data.  The  figure  shows  the  number  of  employees  for  entry  cohorts  in  the  first  years  of  entry.  Employment is normalized to one for the entry year (age equal to zero). a) Entry implies firm size exceeds 10 employees; b) entry implies firm size  exceeds 20 employees. Employment is measured for the following firm entry cohorts: Morocco: 2000, Jordan: 2006, Tunisia: 2002, Turkey: 2006.    1.25. Average  employment  growth  over  firm’s  life  cycle  in  MENA  is  relatively  weak.  The  analysis  follows  Hsieh  and  Klenow  (2012),  which  shows  the  relationship  between  employment  and  establishment  18 age  among  surviving  firms  based  on  cross‐section  census  data  (Figure  1.16).     The  average  weighted  number of employees for the youngest age  cohort  (0‐4 years after entry) is normalized  to  one. In contrast  to  Hsieh  and  Klenow  (2012),  the  data  allows  the  illustration  of  this  relation  among  private  establishments  based  on  all  economic  (non‐farm)  sectors,  instead  of  the  manufacturing  sector  only.  Figure  1.16  shows  that  after  25  years  in  operation,  surviving  firms  approximately  doubled  their  number  of  employees  in  Egypt,  Jordan,  Tunisia,  and  Turkey,  with  typically  higher  growth  for  younger  age  cohorts.  Thereafter,  employment  for  older  age  cohorts  (founded  before  1980)  declined  in  Egypt,  but  increased  in  the  other  countries,  most  strongly  in  Turkey.  For  all  MENA  countries,  the  relation  between  employment  and  age  is  strongest in manufacturing, which also has the highest share of formal firms (Figure A.1 in the Appendix).                                                               18  Note  that  the  analysis  shows  the  relationship  between  average  plant  employment  and  age  based  on  cross‐section  census  data  which  conflates  size  differences  between  cohorts  at  birth  and  employment  growth  of  a  cohort  over  its  life  cycle.  Thus,  when  interpreting  the  results  as  reflecting  dynamics  over  time,  it  is  implicitly  assumed  that  the  relative  size  differences  between  different age cohorts are time‐invariant.  23  Figure 1.16  Employment growth over a firm’s life cycle (all non‐farm sectors)  12 Turkey Employment  (1 for age [0,4]) 10 8 6 Jordan Tunisia 4 Egypt 2 0 [0,4] [5,9] [10,14] [15,19] [20,24] [25,29] [30,34] [35,39] >=40   Source:  Authors  calculation  based  on  census  data.  Note:  The  figure  shows  the  average  number  of  employees  for  different  age‐cohorts  across  establishments  in  all  private  non‐farm  sectors  (weighted  by  employment  share  of  4‐digit  sectors  following  Hsieh  and  Klenow,  2012).  The  average  number  of  employees  in  each  age  cohort  has  been  normalized  to  1  for  the  youngest  age  category  (age  0‐4).  The  analysis  for  Turkey  and  Egypt  is  based  on  census  data  in  2006,  for  Tunisia  in  2012,  and  for  Jordan  in  2011.  Results  for  Jordan  and  Tunisia  are  similar  for  other  years  (e.g.,  2006,  2010, or 2012).    1.26. More  productive firms create more jobs. Apart from firm age, firm productivity is identified as an  important determinant of job growth in fast‐growing middle‐income and high‐income countries. We show  this  is  also  the  case  in  MENA  countries.  Table  1.3  summarizes  the  results  from  regressions  of  job  creation  rates  on  base  period  (log)  productivity  levels,  after  controlling  for  firm  size,  age,  and  2‐digit  sector  19 dummies.  Using (log) value added per worker as a measure of productivity, we find that firms with higher  20 labor  productivity  experience  higher  subsequent  job  growth.   The  result  also  provides  some  partial  evidence  of  creative  destruction  in  MENA  economies,  in  the  sense  that  establishments  with  higher  productivity levels create more jobs.                                                                     19  The order of magnitudes of the coefficients are not directly comparable in Turkey and Egypt. The analysis tracks the same firms  over time if they have at least 20 employees or 10 employees, respectively.  20  The corresponding coefficients are all statistically significant (at the 1 percent level) apart from Egypt. However, in Egypt, capital  stocks of establishments are also taken into account, allowing for calculation of the preferred measure of total factor productivity  (TFP) following the method of Caves et al. (1982).  24  Table 1.3  More productive firms create more jobs  Dependent variable: Job creation rate Lebanon Tunisia Turkey Egypt Egypt (All sectors) (All sectors) (All sectors, 20+) (Manuf., 10+) (Manuf., 10+) Labour Productivity 0.039*** 0.029*** 0.007*** 0.007 TFP 0.019*** Controlling for firm size and age Yes Yes Yes Yes Yes No. of Observations 141,061 129,516 176,665 7,925 7,988 R-Squared 0.40 0.34 0.03 0.10 0.09 Notes:  Authors  calculation  based  on  census  data.  The  dependent  variable  is  the  Davis‐Haltiwanger‐Schuh  growth  rate.  Regressions  are  weighted  by  the  average  size  of  firms  over  the  growth  period.  ***  indicates  that  a  coefficient  is  significant  at  the  1  percent  level.  Job  growth  is  measured  annually  and  productivity  is  measured  in  the  beginning  of  the  period.  In  Egypt,  data  include  manufacturing  &  mining  establishments  with  at  least  10  employees;  in  Turkey,  firms  with  at  least  20  employees  in  all  sectors  are  considered.  The  estimation  periods  are  2005‐2010  in  Lebanon,  2005‐ 2010 in Turkey, and 2007‐2011 in Egypt. Labor productivity in Egypt is significant at the 1 percent level when  the job creation rate measured over  the 4‐year period (2007‐2011) is regressed on initial labor productivity in 2007.    1.27. Consistent  with  the  previous  analysis,  gazelles  (fast‐growing  firms)  are  more  productive  and  younger than non‐gazelles in MENA. The left panel of Figure 1.17 shows the results of regressions of (log)  labor  productivity  and  age  on  a  dummy  variable  equal  to  one  for  gazelle  firms.  For  the  two  countries  with  available data, Lebanon and Egypt, gazelles are significantly more productive than non‐gazelles. Moreover,  gazelles  are  found  to  be  about  4.7  and  5.6  years  younger  than  other  firms  in  Lebanon  and  Egypt,  respectively.  The  right  panel  Figure  1.17  shows  that  young  manufacturing  firms  are  more  likely  to  be  gazelles in Morocco than older firms; about 34 percent of all gazelles are at most four years old, and about  55  percent  are  less  than  10  years  old.  Moreover,  we  find  that  gazelles  emerge  across  all  sectors  of  the  economy.  For  instance,  the  largest  numbers  of  gazelles  in  Tunisia  are  in  textiles,  construction,  and  real  estate. In  Jordan, the highest incidence is in the construction sector. Nevertheless, gazelles also emerge in  most other manufacturing or service sectors in both countries.    Figure 1.17  Characteristics of Gazelles in Lebanon, Egypt, and Morocco  Characteristics of Gazelles in Lebanon and Egypt    Percentage of Firms that are Gazelles by Age in Morocco  (log) Labor  12%    Age  Productivity  Percent of Firms 10% 8% Gazelles in Lebanon  0.261***  ‐4.723***  6% 4% 2% Gazelles in Egypt  0.880***  ‐5.619**  0% [0 1] [2 4] [5 9] [10 14] [15 19] [20 29] >29  ** p<0.05     *** p<0.01  Firm age              Notes:  Authors  calculation  based  on  census  data.  Gazelles  are  defined  as  firms  with  at  least  ten  employees  in  the  base  year  that  double  employment  over  any  four  year  period.  Data  for  Turkey  only  includes  firms  with  at  least  20  employees.  The  periods  cover  2005‐2010  in  Lebanon,  2003‐2006 in Morocco, and 2007‐2011 in Egypt.         25  3. MENA needs a larger pool of young firms and productive firms Low firm turnover (firm entry and exit) and weak productivity growth in MENA countries reduce the pool of  young firms and productive firms.    1.28. The  previous  section  showed  that  job  creation  in  MENA  countries  is  weak,  but  that  the  fundamentals  of  job  creation  in  the  region  are  similar  to  the  fundamentals  in  fast‐growing  and  high‐ income countries: younger firms and more productive firms create more jobs. This section shows how low  job creation in MENA countries can be directly traced back to a deficit of young firms and more productive  firms.     1.29. Non‐GCC MENA countries have  the lowest formal  sector entry  rates, reducing the pool  of young  firms  that  grow  and  create  jobs.  MENA  countries  have  some  of  the  lowest  entry  densities  across  all  regions (Figure 1.18, left panel). Entry density is defined as the number of newly registered limited liability  firms  per  1,000  working‐age  people,  and  thus  captures  entry  (of  specific)  formal  sector  firms.  Formal  sector  entry  in  GCC  countries  is  higher  than  in  non‐GCC  MENA  countries,  but  still  relatively  low  by  international  comparison.  Moreover,  it  declined  somewhat  between  2004  and  2012.  Non‐GCC  MENA  countries  –  together  with  South  Asia  –  have  the  lowest  entry  rates  into  the  formal  sector  among  all  regions.    1.30. Firm  entry  densities  is  particularly  low  in  Algeria,  Iraq,  Egypt,  and  Syria,  with  less  than  0.5  newly  registered  limited  liability  firms  per  1,000  working‐age  people.  Among  MENA  countries,  Oman  had  the  highest  rate  of  limited  liability  firm  creation  per  capita  (Figure  1.18,  right  panel)  between  2009  and  2012.  The entry density in Oman was, however, still lower than the average across all 91 (non‐financial offshore)  developing countries with available data. Among non‐GCC countries, Tunisia and Morocco had the highest  formal  sector  entry  rates  per  capita;  Algeria,  Iraq,  Egypt,  and  Syria  had  the  lowest.  The  entry  densities  in  many  fast‐growing  developing  countries  such  as  Serbia,  Brazil,  Croatia,  Chile,  and  Bulgaria  are  between  2  and  8  times  higher  than  in  Morocco  and  Tunisia  (the  two  non‐GCC  MENA  countries  with  the  highest  entry  densities).  Figure 1.18  Entry density of formal sector (limited liability) firms across regions (left) and countries (right), 2004‐2012  6.0 4.0 5.0 3.5 4.0 3.0 Average all 123 countries  3.0 2.5 2.0 Average all 91 non‐OECD countries 2.0 1.0 1.5 0.0 1.0 0.5 0.0 2004‐2006 2007‐2009 2010‐2012   Notes: Authors calculation and Klapper and Love (2013). Entry density is defined as the number of newly registered limited liability firms per 1,000  working‐age people (those between ages 15 and 64). The average of 123 (91 non‐OECD) countries represents the average entry density in all (non‐ financial offshore) countries with available data.    26  1.31. Firm  turnover  rates  (entry  and  exit  rates)  among  MENA  countries  are  low  by  international  standards.  High  firm  entry  rates  spurs  experimentation,  but  also  increases  the  likelihood  of  the  marginal  firm’s failure. Thus, one should expect a positive association between firm entry and exit rates in the data.  Figure 1.19 plots the entry  and exit rates in manufacturing and service sectors across MENA countries and  Turkey.  Overall,  gross  entry  and  exit  rates  in  MENA  countries  are  remarkably  low  by  international  standards.   For  instance,  entry  and  exit  rates  in  manufacturing  in  Columbia  are  about  11  and  12  percent,  respectively,  almost  twice  as  high  as  in  Morocco.  Moreover,  firm  turnover  in  the  services  sector  is  higher  than  in  the  manufacturing  sector;  this  reflects  the  higher  dynamism  of  services,  and  also  the  smaller  size  and lower productivity firms found in the sector.    Figure 1.19   Firm turnover across countries   14% 13% TUR‐serv 12% HUN‐all 11% COL‐ Entry rate RUS‐manu man 10% TUN‐ 9% serv TURN‐ LBN‐ serv man 8% TUN‐ man 7% MOR‐ LBN‐man 6% man 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% Exit rate   Notes: Authors’ calculation based on census data. Entry (exit) in Turkey implies that firm size exceeds  (falls below) 20 employees; in Morocco and  Columbia exceeding (or falling below) 10 employees.    1.32. Even  after  controlling  for  cohort  effects,  firm  exit  rates  among  MENA  countries  are  low  compared  to  a  benchmark  country  like  Turkey.  Firm  cohorts  that  entered  in  the  manufacturing  sector  in  Tunisia  and  Morocco  in  the  early  2000s  have  high  survival,  and  hence  low  exit  rates,  in  the  first  five  years  after  entry.  Figure  1.20  shows  the  survival  rates  across  MENA  countries  and  Turkey.  Apart  from  the  different  periods  for  entry  cohorts  across  countries,  it  is  important  to  note  that  firm  exit  definitions  in  Morocco  and  Turkey  are  somewhat  different  (see  above).  Figure  1.20  reveals  substantially  higher  survival  rates  in  Tunisia  than  in  West  Bank  and  Gaza  and  Jordan.  In  other  words,  fewer  entrants  are  forced  to  exit  after the first five years in operation, indicating low firm turnover  in Tunisia.  In  contrast, about 60 percent  of  firms  that  exceeded  20  employees  in  Turkey  in  2006  are  projected  to  have  fallen  below  20  employees  again by 2011.  27  Figure 1.20  Survival rates five years after entry  100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 0 1 2 3 4 5 MOR‐manu a) TUR‐manu b) TUN WBG JOR TUR b)   Notes:  Authors  calculation  based  on  census  data.  Note:  a)  exit  implies  firm  size  falls  below  10  employees;  b)  exit  implies  firm  size  falls  below  20  employees.  Survival  rates  are  measured  five  years  after  entry  for  the  following  entry  cohorts:  Morocco:  2000,  Jordan:  2006,  Tunisia:  2002,  WBG:  2007,  Turkey:  2006.  The  survival  rates  for  Jordan  and  WBG  were  only  available  for  the  fifth  year  after  entry.  The  rates  for  the  years  one  through  four were estimated assuming that an equal number of firms exited every year.    1.33. The  low  share  of  jobs  in  younger  medium  or  large  establishments  highlights  MENA’s  challenge  of  missing  young  firms.   Figure  1.21  shows  the  employment  distribution  by  establishment  size  and  age  in  Egypt,  Jordan,  Tunisia,  and  Turkey.  It  reveals  that  the  share  of  employment  in  younger  medium  or  large  establishments  (i.e.  firms  with  at  least  ten  employees  and  created  less  than  15  years  ago)  is  highest  in  Turkey,  significantly  lower  in  Jordan  and  Tunisia,  and  particularly  low  in  Egypt.  These  findings  reflect  a  combination  of  low  firm  entry  and  overall  weak  employment  growth  among  most  young  firms  and  point  to severe constraints on business creation and startup growth in MENA.    Figure 1.21  Employment share of young medium or large establishments  41% 40% 32% 29% 30% 20% 14% 10% Egypt Tunisia Jordan Turkey   Source:  Authors  calculation  based  on  census  data.  Note:  Medium  and  large:  at  least  10  employees;  young:  created  less  than  15  years  ago.  The  analysis is based on the following time period: Egypt 2006, Jordan 2006, Tunisia 1996‐2010, and Turkey 2005.  1.34. The  shortage  of  medium  and  large  size  young  firms  in  Egypt  is  particularly  noteworthy.  Figure  1.22  illustrates  the  distribution  of  the  total  number  of  employees  by  detailed  establishment  size  and  age  categories  in  Egypt  and  Turkey  in  2006.  It  reveals  that  employment  in  Egypt  is  concentrated  in  micro  establishments  independent  of  their  age,  and  in  the  few  very  old  firms,  and  very  large  establishments.  Very  large  firms  accounted  for  less  than  300,000  jobs  out  of  more  than  7  million  in  Egyptian  economic  establishments  in  2006.  This  concentration  of  jobs  in  small,  old  establishments  suggests  that,  in  contrast  to Turkey, small Egyptian firms do not grow over time. Further, the high share of jobs in old firms in Egypt  is  cause  for  concern.  Either  they  remain  small  on  purpose  (to  stay  below  the  radar  of  scrutiny  by  public  28  officials  and  large  competitors),  or  they  are  unproductive  and  might  be  forced  to  exit  in  a  more  competitive environment (up‐or‐out dynamics).    Figure 1.22  Distribution of employment by firm size and age in 2006: Egypt versus Turkey  Egypt  Turkey  450,000  450,000 400,000  400,000 350,000  350,000 300,000  300,000 250,000  250,000 200,000  200,000 150,000 [20,29]  150,000 20‐29 100,000 9 9  100,000 6 6 50,000 Age  50,000 3 3 0 0 Firms do not   ‐ 0 Age 1000+ 1 2 10‐19 20‐49 50‐99 100‐199 200‐999 3‐4 5‐9 [3,4] [5,9] [10,19] [20,49] [50,99] [100,199] [200,999] >=1,000 1 2 grow as they  Firms grow as  Size get older   they get older  Size Lack of jobs in young  medium and large firms    Source: Authors calculation based on census data. Note: The graphs show the distribution of jobs by size and age across all non‐farm  establishments in Egypt and Turkey in 2006.  Firm productivity growth in MENA countries has been low    1.35. Productivity  growth  over  firms’  life  cycle  is  weak  in  MENA  countries  and  relatively  stronger  for  21 the youngest cohorts.  Figure 1.23 plots the evolution of firm productivity over establishments’ life cycle.  The productivity of the youngest cohort is normalized to one so that Figure 15 effectively depicts life cycle  productivity.  It  illustrates  that  average  productivity  of  establishments  in  the  U.S.,  and  to  a  lesser  extent  also  in  Turkey,  increases  with  age.  After  35  years  in  operation,  U.S.  establishments  increase  their  productivity  eight‐fold  on  average,  while  those  in  Mexico,  India,  and  Turkey  increase  their  productivity  about two‐or three‐fold. In contrast, in Tunisia and Egypt establishments barely increase their productivity  over  their  life  cycle  on  average.  Notably,  firms  are  more  productive  at  the  beginning  of  their  life  cycle  in  22 both  countries,  but  initial  productivity  gains  disappear  for  older  cohorts.   For  example,  establishment  productivity  in  Egypt  increases  two‐fold,  peaking  at  the  age  of  ten;  in  contrast,  productivity  of  the  surviving  cohort  40  years  after  entry  is,  on  average,  only  1.4  times  higher  than  the  productivity  of  the  youngest  cohort.  Similarly,  Tunisian  firms  do  not  increase  their  productivity  beyond  1.1  times  the  size  of  the youngest cohort.    1.36. Productivity  growth  can  ensue  from  within‐firm  growth  or  from  the  reallocation  of  resources  across  firms.  We  calculated  the  contribution  of  both  sources  of  labor  productivity  growth  in  MENA                                                               21   Again,  the  analysis  is  based  on  cross  section  census  data  so  that  we  have  to  assume  that  cohorts’  life  cycle  characteristics  are  time invariant.  22   Results  are  similar  for  manufacturing  firms  in  Morocco,  which  increase  their  average  productivity  almost  three‐fold  five  years  after  entry,  while  average  productivity  is  lower  in  the  following  five  years.  The  results  for  Morocco  are  not  reported  here  as  the  Moroccan  (cross  section)  data  only  include  firms  above  a  certain  size  threshold  (e.g.  above  ten  employees).  Note  that  in  Turkey  only firms exceeding 20 employees in panel format are included in yearly cross sections.   29  countries  with  the  latest  available  data.  Olley  and  Pakes  (1996),  among  others,  show  that  the  way  resources  are  allocated  in  an  economy  has  implications  for  productivity  growth.  In  the  following,  our  analysis  shows  how  the  divergence  in  establishment  dynamics  between  MENA  and  more  competitive  economies is suggestive of a misallocation of resources.    1.37. Low  efficiency  in  resource  allocation  has  limited  productivity  and  employment  growth.  In  the  previous  sections,  we  have  highlighted  that  there  is  some  evidence  for  creative  destruction  in  that  establishments with  higher productivity create more  jobs. This finding  points to the existence of dynamics  involving  resource  allocation  to  more  productive  firms.  We  quantified  the  resource  misallocation  across  firms  in  MENA  countries  following  the  productivity  decomposition  approach  of  Olley  and  Pakes  (1996);  these  results  are  then  compared  to  emerging  economies  from  other  regions.  Figure  1.24  shows  the  Olley‐ Pakes  covariance  term,  calculated  as  the  difference  between  the  weighted  and  un‐weighted  labor  23 productivity  across  manufacturing  firms.   The  term  is  a  summary  measure  of  the  within‐industry  cross  sectional  covariance  between  size  and  productivity  and  indicates  to  what  extent  more  productive  firms  24 within  industries  hire  more  employees.   Figure  1.24  shows  that  the  allocative  efficiency  is  lower  in  25 Morocco  and  Egypt  than  in  Chile,  Columbia,  or  Indonesia.   The  results  indicate  higher  resource  misallocation  (weaker  creative  destruction)  across  firms  in  MENA  countries  than  in  other  developing  regions.  Figure 1.23  Labor productivity growth over the lifecycle of manufacturing establishments  6 US 5 4 3 Turke Mexic 2 Indi 1 Egypt Tunisia 0 <5 [5,9] [10,14] [15,19] [20,24] [25,29] [30,34] [35,39] >=40 US Mexico India Egypt Turkey Tunisia   Source:  Authors  calculation  based  on  census  data;  U.S.,  Mexico,  and  India  from  Hsieh  and  Klenow  (2012).  Note:  The  figure  shows  the  average  labor  productivity  over  different  age‐cohorts  across  establishments  in  manufacturing  (weighted  by  the  employment  share  of  4‐digit  sectors  following  Hsieh  and  Klenow,  2012).  The  figure  is  computed  using  period  averages  for  Egypt  (2007‐2011),  Turkey  (2005‐2010),  US  (1992‐1997),  Mexico (1998‐2003), and India (1990‐1995), as well as 2009 data for Tunisia.                                                               23  See also Bartelsmann et al. 2004 and 2013 or Hsieh and Klenow (2008).  24  Labor productivity gaps are the weighted average of 2‐digit industries (weighted by employment shares).  25 The data covers firms with more than 10 employees in all countries.  30  Figure 1.24  Gap between weighted and un‐weighted labor productivity  0.70 0.43 0.44 0.36  0.24  Morocco Egypt Chile Colombia Indonesia   Notes: Authors calculation based on census data; data points from Chile,  Columbia, and Indonesia are taken from   Bartelsman  et al. (2004). Labor  productivity  gaps  are  the  weighted  (by  employment  shares)  average  of  2‐digit  industries.  Data  cover  firms  with  more  than  10  employees  in  all  countries.    1.38. In  contrast  to  fast‐growing  developing  countries,  large  firms  in  the  MENA  region  are  not  necessarily  more  productive.  This  low  allocative  efficiency  is  also  reflected  in  the  finding  that  large  firms  do  not  necessarily  have  higher  labor  productivity.  If  large  firms  are  growth  constrained  (face  higher  marginal  costs  of  labor  and  capital),  we  would  expect  that  they  would  have  higher  average  levels  of  value  added  per  worker  (and  capital),  to  the  extent  that  average  and  marginal  products  of  labor  (and  capital)  26 move  together.   In  turn,  small  firms  would  be  expected  to  have  higher  average  labor  productivity  if  they  27 are  more  growth  constrained  relative  to  large  firms  (for  given  levels  of  value  added  per  capital).   The  left  panel  in  Figure  1.25  shows  the  average  log  labor  productivity  for  different  firm  size  categories  in  Lebanon  and  Tunisia.  Labor  productivity  hardly  varies  among  firms  size  categories  in  Lebanon.  In  contrast,  firm  productivity  is  lower  for  larger  size  categories  in  Tunisia,  suggesting  that  small  firms  are  more  growth  28 constrained  (for  given  values  of  capital).   These  findings  starkly  contrast  with  Turkey  (Figure  1.25,  right  panel)  where  large  firms  are  much  more  productive  (in  terms  of  labor  productivity  and  TFP).  They  also  contrast  with  the  findings  of  Hsieh  and  Olken  (2014),  who  argue  that  large  firms  are  (more)  growth  constrained  in  India,  Indonesia,  and  Mexico  on  the  basis  that  the  average  value  added  per  labor  and  capital is higher among large firms in these countries.                                                                 26  For  instance,  Hsieh  and  Olken  (2014)  analyze  differences  in  average  labor  productivity  by  firm  size  across  countries  and  discuss  the conditions under which the average and marginal products of labor move together.  27   In  an  efficient  economy,  competitive  forces  lead  to  a  reallocation  of  resources  to  more  productive  firms  equating  (marginal)  productivities  across  different  categories  of  firms  over  time.  In  developing  countries,  firms  are  more  likely  to  be  growth  constrained  due  to  high  growth  opportunities  (from  adopting  new  foreign  technologies)  paired  with  market  failures  (access  to  finance, markets, etc.) preventing firms from harnessing these investment opportunities.  28   The  same  analysis  is  performed  for  manufacturing  firms  in  Morocco  and  Egypt.  However,  there  is  no  reliable  data  on  firms  below  ten  employees.  The  findings  suggest  that  larger  firms  in  Morocco  are  more  productive  while  in  Egypt  labor  productivity  is  higher and TFP is lower for larger size categories (see below).  31  Figure 1.25  Productivity by firm size in Tunisia and Lebanon (left) and Turkey (right)   1.2  1.2 3.0  1.1  1.1 2.0  1.0  1.0 1.0  0.9  0.9 0.0 [1‐2] [3‐5] [6‐9] [10,49] [50,99] >=100 [1‐19] [20‐49] [50‐99] [100‐249][250‐499] [500+] Tunisia log LP Lebanon log LP Turkey log LP Turkey log TFP     Source: Authors calculation based on census data. Note: Labor productivity is the average value added per employee and average TFP is weighted  by value added.     Box 1.3  Firm Dynamics and Productivity Growth in Morocco Productivity decomposition shows that net firm entry and improvements in allocative efficiency contributed largely  to  aggregate  productivity  growth  in  the  Morocco’s  manufacturing  sector  between  1996  and  2006.  However,  the  contribution  of  surviving  firms  (incumbents)  to  aggregate  productivity  growth  was  close  to  zero.  The  methodology  29 proposed in Foster et al. (2001) was used to decompose productivity growth according to the following equation  :  ∆ , ∆ ∆ , , , ∆ , ∆ , , , ∈ ∈ ∈ ∈ , , ,   ∈ Where  p  refers  to  productivity; θ  refers  to  a  firm’s  share  of  total  sector  output  (thought  of  in  terms  of  revenues);  and the subscripts t, s, i, C, N, and S refer to time, sector, firm, continuing (surviving) firms, new entrants and exiting  firms  respectively.  The  first  term  on  the  right  hand  side  of  equation  (1)  refers  to  the  within  effect.  It  represents  internal  restructuring  effects stemming  from  changes  in productivity  of  surviving  firms.  The  second term  shows  the  between  effect  for  surviving firms.  This  is  positive  when  the  market  shares  increase  for  those  survivors  with  above‐ average  productivity  in  the  previous  period  (t‐1).  The  third  term  is  an  additional  covariance  term  that  is  positive  when  market  share  increases  (falls)  for  establishments  with  growing  (falling)  productivity.  The  BHC  decomposition  combines  these  two  terms  together  by  calculating  the  between  effect  as  the  sum  of  changes  in  market  share  weighted by ending period productivity (period t). The final two terms represent the contributions of firm entry and  exit, respectively. These will be positive when there is entry (exit) of above (below) average productivity firms.  30  The  results  are  summarized  in  Figure  1.26.   The  ‘within’  effect  is  quite  unstable,  with  large  oscillation  around  a  mean  of  zero  suggesting  that  surviving  firms  do  not  make  a  systematic  contribution  to  aggregate  productive  growth.  Moreover,  the  lack  of  upward  trends  in  the  within  effect  point  to  the  fact  that  surviving  firms  did  not  systematically  improve  their  technical  efficiency  (through  adoption  of  better  technologies,  management  practices,  worker  training,  and  so  forth)  between  1996  and  2006.  The  between  effect  is  negative  over  the  entire  sample                                                               29  The decomposition is done using a window of three years to the contribution of entry to aggregate productivity growth. See Sy  (2014) for details.  30   The  productivity  decomposition  cannot  be  conducted  for  Egypt,  Jordan,  West  Bank  and  Gaza  as  data  on  firm  exit  or  output  are  missing. See the data section in the Appendix for more details.  32  period,  but  increased  in  later  years  suggesting  that  the  allocative  efficiency  has  improved  in  the  Moroccan  manufacturing  sector  while  that  scope  for  improvements  remains.  Between  1998  and  2004,  the  average  productivity growth due to net‐entry was .03, or about 43 percent of average growth in the same period. Moreover,  the contribution of net‐entry to aggregate productivity growth seems to have accelerated between 2000 and 2002.  The contribution of net entry to productivity growth was largest in the electrical machinery sector, where the entry  rate of large startups was highest in the sample period.  Figure 1.26  Decomposition of firm productivity growth in Morocco’s manufacturing sector  0.1 Contribution to Productivity  0.05 0 Growth 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 ‐0.05 ‐0.1 ‐0.15 Within Between Covar Net‐Entry Notes: Authors’ calculation based on Morocco manufacturing census. The methodology is explained in detail in the appendix and in Sy (2014).    33  Chapter 2 The impact of policies on firm dynamics, productivity and job growth The  previous  Chapter  established  that,  in  MENA,  employment  growth  is  limited  by  the  small  pool  of  younger  firms  and  more  productive  firms.  This  Chapter  presents  several  case  studies  that  show  how  various  policies  across  MENA  countries  tend  to  lower  competition  and  create  unequal  opportunities  between  entrepreneurs,  thereby  limiting  the  number  of  young  firms  and  productivity  growth.  The  case  studies  cover  several  policies  ranging  from  to  energy  subsidies  to  industry,  cumbersome  business  regulations, uneven implementation of these regulations, to barriers to foreign direct investment.    2.1. The  Schumpeterian  growth  model  predicts  that  fast‐growing  economies  are  characterized  by  specific  firm  dynamics  echoing  neck‐and‐neck  competition  market  structures.  Aghion  et  al.  (2001)  predict  that  the  majority  of  sectors  in  fast‐growing  economies  will  exhibit  high  firm  turnover,  higher  within‐firm productivity growth, and low resource misallocations.    2.2. In  contrast,  the  firm  dynamics  in  MENA  identified  in  Chapter  1  resemble  market  structures  in  which  a  few  leading  firms  have  large  (exogenous)  cost  advantages,  while  potentially  large  numbers  of  informal  micro‐firms  use  unproductive  vintage  technologies  to  serve  local  market  niches.  The  Schumpeterian growth framework predicts that sectors in which leading firms enjoy large, exogenous cost  advantages  due  to  policy  distortions  should  display  a  number  of  traits  that  distinguish  them  from  sectors  in which leading firms do  not enjoy such privileges.  Aghion et al.  (2001)  predict that sectors dominated by  firms with large and exclusive cost advantages should face less competition and exhibit less entry and exit.  Likewise, sectors dominated by these firms should have a more skewed firm distribution, characterized by  a large politically connected market leader, and a potentially large number of small and/or informal micro‐ firms using vintage technologies to serve local market niches.    2.3. Low firm turnover, productivity growth, and resource misallocation, which hold back job growth  in  MENA,  point  to  lack  of  competition.  The  lack  of  both  entering  and  growing  young  firms  also  reduces  the  pool  of  firms  that  can  put  competitive  pressure  on  incumbent  firms.  Thus,  incumbents  face  less  pressure  to  become  more  cost‐effective  over  time  or  exit.    In  the  process  of  creative  destruction,  resources  are  reallocated  to  more  productive  firms,  either  through  the  higher  growth  of  more  productive  firms,  or  through  firm  churning,  whereby  the  least  productive  firms  are  forced  to  exit.  Section  Chapter  1  contends that this process is undermined by various policies in MENA.    2.4. Competition  is  a  catalyst  in  the  process  of  creative  destruction,  which  has  been  identified  in  Chapter  1  as  the  main  driver  of  long‐term  employment  growth  in  MENA.    Bartelsmann  et  al.  (2004)  demonstrate that for several Eastern European countries the threat of entry serves as a disciplining device,  forcing incumbents to innovate more rapidly. Figure 2.1 illustrates the relationship between  net entry and  incumbents’  productivity  growth  in  4‐digit  industrial  sectors  in  West  Bank  and  Gaza.  It  shows  that  incumbents’  productivity  growth  is  positively  correlated  with  net  entry  across  sectors.  In  other  words,  sectors  that  are  more  contestable  —  that  have  more  competition  from  entering  firms  —  tend  to  exhibit  rapider productivity improvements among existing firms.        34  Figure 2.1  Incumbents productivity growth is higher in more contested sectors in West Bank and Gaza    Notes: Authors’ calculations based on West Bank and  Gaza industrial census. Each observation in the scatter plots represents  a non‐agriculture 4‐ digit sector. The graphs show the relationship between incumbents’ productivity growth and firm turnover (left) and or net entry (right). Data are  based on 4‐digit industrial sectors pooled across years from 2004‐2012.    2.5. This  section  offers  several  case  studies  that  demonstrate  how  policies  in  MENA  shape  (distort)  private  sector  competition  and  thus  firm  dynamics  associated  with  higher  job  growth.  Thus,  while  Chapter  1  documented  that  firm  dynamics  in  MENA  are  consistent  with  weak  neck‐and‐neck  competition  in  the  sense  of  Aghion  et  al.  (2001),  this  section  highlights  specific  policies  in  MENA   countries  that  lower  competition by providing large exogenous cost advantages, in the form of policy privileges to a few leading  firms.    2.6. Increasing  the  pool  of  younger  firms  and  more  productive  firms  –  the  engines  of  job  creation  –  requires more competition and equal opportunities for all entrepreneurs; in other words, it requires the  removal  of  policies  that  undermine  competition  by  tilting  the  level  playing  field.  Increasing  private  sector  competition  requires  a  comprehensive  approach  to  competition  policy.  A  level  playing  field  for  all  firms  can  be  distorted  in  many  different  ways.  Several  potential  distortions  to  fair  competition  in  MENA  countries  have  been  investigated,  including  energy  subsidies,  access  to  finance,  and  access  to  land  (World  Bank, 2009 and 2011b).       2.7. The  following  sections  summarize  the  main  results  from  case  studies  evaluating:  (i)  the  employment  spillovers  from  FDI  in  Jordan  (Section  1);  (ii)  the  impact  of  mobility  restrictions  on  firm  dynamics  in  the  West  Bank  (Box  2.2);  (iii)  the  link  between  job  growth  and  the  quality  of  the  business  environment in Morocco (Section 2); (iv) and the impact of energy subsidies on employment and resource  misallocation  in  Egypt  (Section  3);  (v)  how  discretionary  policy  implementation  by  public  officials  affect  competition and innovation (Section 4).     1. FDI inflow and employment in Jordan   We  show  that  FDI  inflow  in  Jordan  led  to  a  partial  crowding‐out  of  domestic  firms,  but  had  positive  spillovers  in  upstream  and  downstream  sectors,  pointing  to  important  benefits  from  the  removal  of  FDI  restrictions.  The  employment  contraction  among  firms  in  the  same  industry  is  concentrated  in  old  and  small  firms.  When  FDI  inflow  increases,  employment  growth  rises  in  young  firms  and  service  firms  in  upstream sectors, and in service firms in downstream sectors. Domestic manufacturing firms (suppliers) did  not benefit from FDI spillovers, possibly reflecting a combination of weak competition in the sector and the  absence of technical supplier support programs.   35    2.8. Technology  transfers  through  FDI  to  domestic  suppliers,  downstream  sectors,  or  competitors  are considered to have played a major role in the process of technology adoption, structural change and  job creation of many East Asian economies including China, India, and Malaysia (Rodrik, 2004, 2008; and  Sutton,  2005).  Policymakers  in  many  developing  economies  provide  incentives  to  attract  FDI  in  the  expectation  that  FDI  inflows  bring  capital,  new  technologies,  marketing  techniques,  and  management  skills.  In  fact,  FDI  is  considered  as  one  of  the  major  channels  for  fostering  technology  transfers  to  developing  countries  (Keller,  2004).  Technology  spillovers  may  take  place  when  local  firms  copy  technologies  either  through  observation  or  by  hiring  workers  trained  by  foreign  affiliates.  Moreover,  entries  of  foreign  firms  change  the  market  structure  in  the  domestic  economy  typically  increasing  competition.  In  particular,  it  has  been  shown  that  FDI  in  backbone  service  sectors  can  increase  the  quality  of services benefitting using firms (Arnold et al., 2012).    2.9. This  section  aims  to  quantify  the  effects  of  FDI  inflow  on  jobs  in  Jordan  by  accounting  both  on  31 direct  as  well  as  spillover  effects.  Following  the  methodology  of  Javorcik  (2004) ,  the  information  on  foreign  ownership  used  is  based  on  the  establishment  census  data  in  2006  and  2011  covering  both  manufacturing  and  service  sectors.  The  census  includes  panel  information  (and  sample  weights)  for  a  subset of 15,500 establishment covering 53 percent of total employment in the economy (relative to labor  force survey data). Firms with a share of foreign ownership above 10 percent account for 19 percent of all  large  firms  in  2006  as  well  as  30  percent  of  total  employment  among  large  firms  (see  Chapter  1).  Data  from  the  establishment  census  are  combined  with  detailed  data  on  input‐output  tables  for  about  80  two‐ digit  sectors  in  2006.   This  allows  for  approximating  the  linkages  between  foreign  firms  and  the  domestic  suppliers  and  users  of  foreign  intermediates  and  services.  Lamla  and  Schiffbauer  (2014)  provide  more  details on data and methodology, and additional results and robustness tests.32    2.10. The  approach  allows  us  to  distinguish  between  horizontal  spillovers  to  firms  in  the  same  sector  and  vertical  spillovers  to  domestic  suppliers  (backward  linkages)  and  downstream  users  (forward  linkages).  The  distinction  is  important,  as  vertical  spillovers  are  more  likely:  while  foreign  firms  have  an  incentive  to  prevent  technology  leakages  to  local  competitors  in  the  same  industry,  they  benefit  from  technology  diffusion  to  suppliers  through  improved  input  quality.  In  Lithuania  and  Romania,  Javorcik  (2004)  and  Javorcik  and  Spatareanu  (2008)  find  positive  spillovers  from  manufacturing  FDI  only  for  domestic suppliers in manufacturing (backward linkages).    2.11. Jordanian  firms  appear  to  be  relatively  well‐placed  to  benefit  from  FDI  spillovers  in  the  form  of  foreign  technology  transfers  that  increase  productivity  and  ultimately  job  growth.  Jordan  has  some  of  the  highest  shares  of  foreign  investment  in  its  total  investments:  almost  half  of  total  investment  in  Jordan  is  of  foreign  origin,  according  to  the  WDI  in  2009.  Likewise,  FDI  in  Jordan  accounted  on  average  for  about  11  percent  of  GDP  from  2000‐2009,  which  is  among  the  highest  shares  in  emerging  economies.  Figure  2.2  provides  the  breakdown  of  FDI  inflows  into  Jordan  from  2003‐2010  by  sector.  More  than  half  of  all  FDI  is  in  real  estate;  FDI  in  manufacturing  accounts  for  another  30  percent;  foreign  investments  in  all  other  sectors  are  negligible,  at  only  around  10  percent  of  total  FDI  combined.  This  pattern  is  comparable  with                                                               31   The  impact  of  FDI  is  measured  on  employment  instead  of  productivity  spillovers  as  in  Javorcik  (2004),  since  no  reliable  output  data  for  establishments  was  available.  Focus  was  given  to  the  long‐term  employment  growth  effects  of  the  presence  of  foreign  firms  in  2006  and  subsequent  employment  growth  until  2011.  Thus,  we  assume  that  over  a  five  year  period  learning  effects  (technology  spillovers)  of  domestic  suppliers  materialize  into  job  growth.  Moreover,  in  contrast  to  Javorcik  (2004),  our  data  allow  measuring spillovers to manufacturing and services firms.  32 See Marotta et al. (2014) for related work on Tunisia.  36  other  MENA  countries  (apart  from  FDI  in  the  oil  sector),  but  contrasts  with  the  high  shares  of  FDI  inflows  into manufacturing and ICT services in India, Indonesia, China, and Brazil.    Figure 2.2  Share of FDI inflows by sector (percent of total FDI) in selected MENA countries from 2003‐2010  Mining Real Estate Hotels&Tourism IT&Communications Financial&other services Chemicals&Machinery Other manufacturing 60 50 40 30 20 10 0   Notes: Authors’ calculations based on FDI markets database.    Box 2.1  Services Sector FDI Restrictions in MENA Countries Restrictions  on  foreign  firms  entering  service  sectors  in  MENA  countries  are  among  the  highest  in  the  world.  These  33 restrictions  are  generally  larger  in  GCC  countries  relative  to  non‐GCC  MENA  countries.   They  are  particularly  high  for  professional  services  (such  as  accounting,  consulting,  judiciary),  transport,  and  finance;  some  service  trade  restrictions  also  exist  in  telecommunications  and  retail  trade  (Figure  2.3).  The  partial  protection  from  foreign  competition  in  domestic  service  sectors  has  potentially  led  to  lower  productivity  growth  of  services.  Backbone  services  (banking,  telecommunication,  transport)  are  important  inputs  for  all  other  sectors,  hence  weak  performance in these services might lead to weak links in the economy dragging down productivity in using sectors  (Jones,  2009;  Kremer,  2002).  In  this  case,  foreign  entry  into  these  services  can  improve  performance  and  growth  in  34 using sectors by removing weak links.     Figure 2.3  Service Trade Restriction Index (STRI) by sector and region                                                                 33 A  new  (2008)  World  Bank  database  allows  comparison  of  service  trade  restrictions  in  five  key  service  sectors  across  103  countries,  including  13  MENA  countries.  The  database  on  service  trade  restrictions  provides  comparable  information  across  countries for  the following five  service sectors:  telecommunications, finance,  transportation, retail, and professional services. The  indicators  focus  on  policies  and  regulations  discriminating  against  foreign  service  providers.  Information  on  the  de  facto  implementation  of  policies  is  captured  in  some  cases,  such  as  the  extent  to  which  the  process  of  granting  licenses  is  transparent  and accountable. See Borchert, Gootiiz, and Mattoo (2012) for a detailed description of the data and sampling.  34 Marotta, Ugarte, and Baghdadi (2014) analyze the extent to which weak links reduce productivity in the Tunisian economy. They  show  that  weak  links  are  consistently  associated  with  lower  levels  of  productivity  per  worker.  Moreover,  the  authors  identify  an  important  spatial  dimension  in  that  the  probability  of  facing  weak  links  in  intermediate  inputs  is  higher  in  inland  regions.  In  addition, economic sectors exposed to more international trade are less likely to be affected by the weak links.  37  70 GCC 60 SAR 50 MENA 40 EAP  30 AFR 20 LAC 10 ECA 0 Financial Professional Retail Telecom Transport   Notes:  Authors  calculation  based  on  World  Bank  Service  Trade  Restriction  Database  (Mattoo  et  al.,  2011).  Note:  STRI  reflects  simple  country  averages.  The  higher  the  index,  the  more  restrictions  are  imposed  on  foreign  firm  entry:  zero  implies  no  restrictions  on  foreign  owners,  100  implies foreigners are not allowed to operate in the sector at all.    Jordan  imposed  some  major  restrictions  on  foreign  entry  in  several  backbone  service  sectors.  Figure  2.4  summarizes restrictions on foreign firms to entry into different service sectors in MENA countries, and (unweighted  regional)  averages  from  other  regions.  Countries  are  ranked  by  their  restrictiveness  to  foreign  entry  across  all  service  sectors  (from  lowest  to  highest).  In  2008,  Jordan  imposed  higher  restrictions  than  the  average  country  in  Latin  America  and  the  Caribbean  (LAC),  Eastern  Europe  and  Central  Asia  (ECA),  or  East  Asia  and  Pacific  (EAP).  Professional  and  transport  services  were  the  most  restricted  in  Jordan.  The  transport  sector  comprises  air,  land,  maritime,  and  auxiliary  transport  services.  The  index  reveals  that  some  transport  sectors  are  virtually  closed  to  foreign  competition  in  Jordan.  For  example,  in  contrast  to  the  majority  of  the  81  coastal  countries  in  the  sample,  Jordan  restricts  foreign  investors’  access  to  all  auxiliary  port  services  (cargo  handling,  storage,  maritime  agency  services, and freight forwarding).    Figure 2.4  Service trade restrictions in transportation services in MENA, 2008  90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Transport Professional Financial Retail Telecom   Source: Authors calculation based on World Bank Service Trade Restriction Database (Mattoo et al., 2011). Note: The higher the index, the more  restrictions are imposed  on foreign firm entry: zero implies no restrictions on foreign owners,  100 implies foreigners are not allowed to operate  in the sector at all.      2.12. Foreign  firms  crowd  out  both  small  and  old  domestic  firms  in  the  same  industry.  Job  creation  declines  among  domestic  firms  producing  the  same  product  or  service  as  foreign  firms  which  operate  in  the same 4‐digit industry.  These domestic firms are  directly competing with foreign firms, which are often  more productive at introducing superior technologies. Thus, the results suggest at least a partial crowding‐ 38  out effect of jobs in domestic firms to jobs in foreign firms.35 This crowding‐out effect, however, is limited  to  small  (less  than  30  employees)  or  old  (created  before  1990)  domestic  establishments.  Supposing  that  small  and  old  establishments  are  less  productive,  the  finding  is  consistent  with  a  competition  effect:  employment  is  only  crowded  out  by  FDI  in  the  least  productive  domestic  firms,  which  either  shrink  (lose  market shares) or exit.    2.13. However,  the  entry  of  foreign  firms  leads  to  growth  of  domestic  suppliers  which  are  young  and/or  operate  in  service  sectors.  On  aggregate,  the  analysis  provides  no  evidence  to  suggest  that  the  presence  of  foreign  firms  in  2006  led  to  employment  growth  over  the  subsequent  five  years  (between  2006 and 2011) among domestic suppliers (backward linkages). Domestic suppliers do not have a stronger  growth pattern if goods or services are supplied to sectors with a high initial concentration of foreign firms  (that is, FDI). The analysis does show, however, that the existence of backward linkages from FDI spillovers  depends on specific characteristics of the domestic suppliers. Domestic suppliers only grow if they provide  services,  not  goods,  or  if  they  are  young  –  created  after  1990.  The  results  are  summarized  in  Table  A.1  in  the  Appendix.  Thus,  those  domestic  establishments  supplying  services  to  sectors  with  a  high  share  of  foreign firms experience higher subsequent employment growth after the foreign firms enter. Job creation  among  domestic  service  suppliers  is  strong  at  least  in  the  first  five  years  after  foreign  entry,  and  sometimes  longer.  Moreover,  the  findings  suggest  that  young  establishments,  which  started  operations  after 1990, created more jobs from 2006‐2011 when they supplied their good or services to sectors with a  larger presence of foreign firms in 2006.    2.14. Service firms create more jobs when they source inputs – goods or services – from sectors with a  higher  share  of  foreign  firms.  The  results  indicate  that  firms  in  downstream  service  sectors  benefit  from  spillover  from  foreign  entry  into  service  or  manufacturing  sectors  (forward  linkages).  Therefore,  domestic  service  firms  using  inputs  –  goods  or  services  –  from  sectors  with  numerous  foreign  firms  experience  higher  subsequent  employment  growth.  This  effect  is  only  found  for  domestic  services,  but  not  for  manufacturing establishments.    2.15. These  positive  growth  spillovers  to  domestic  service  providers  and  young  suppliers  are  permanent,  lasting  even  after  foreign  firms  exit.  In  contrast,  the  crowding‐out  effect  of  domestic  firms  operating  in  the  same  sector  is  only  temporary,  as  domestic  firm  growth  picks  up  again  after  the  exit  of  the  foreign  competitor.  Note  that  the  time  periods  provided  in  the  data  allow  for  a  clear  empirical  identification  to  test  for  asymmetric  effects  of  foreign  entry  (FDI)  versus  foreign  exit  (sudden  stops).  That  is,  FDI  to  developing  countries  declined  substantially  when  many  foreign  firms  exited  in  2009  and  2010,  when  multinationals  adjusted  their  portfolios  to  reduce  exposure  to  high‐risk  investments  after  the  global  financial  crisis.  The  data  show  that  the  average  weighted  share  of  foreign  establishments,  relative  to  all  establishments,  declined  from  2.3  percent  in  2006  to  1  percent  in  2011.  (The  number  of  foreign‐  owned  establishments  declined  from  338  to  142).  If  initial  employment  spillovers  from  FDI  before  2006  are  truly  technology  spillovers,  the  growth  effect  for  domestic  suppliers  is  expected  to  endure.  In  contrast,  if  it  is  due  to  a  temporary  demand  effect,  job  growth  among  domestic  suppliers  should  disappear  after  the  exit  of  the  foreign  firm.    The  results  show  the  positive  backward  spillovers  from  foreign  firms  to  domestic  suppliers  endure  even  after  the  exit  of  foreign  firms.  In  contrast,  the  initial  decline  in  employment  among  domestic  competitors  in  the  same  sectors  after  foreign  entry  is  reversed  after  the  exit  of  the  foreign  firm  (crowding  in).  The  findings  suggest  that  job  creation  among  domestic  suppliers  is  due  to  permanent  technology  spillovers  and not  temporary  demand  effects.  Furthermore,  after  the  domestic  supplier  is  able                                                               35   It  is  important  to  note  that  the  net  welfare  effect  might  still  be  positive  even  in  the  case  of  complete  crowding‐out  if  foreign  firms pay higher wages.  39  to  supply  goods  or  services  to  the  foreign  firms,  the  firm  is  well‐positioned  to  supply  its  services  also  to  other firms afterwards, in Jordan or abroad.    2.16. Attracting  FDI  can  be  a  powerful  tool  to  enhance  private  sector  competition  and  growth.  The  results show that FDI benefits primarily the type of domestic firms that are more likely to create jobs. In  Jordan,  FDI  led  to  permanent  growth  spillovers  to  young  firms  supplying  to  foreign‐owned  firms.  In  line  with previous contributions, these spillovers emerge from vertical rather than horizontal foreign presence.  While  FDI  spurs  employment  growth  among  young  and  service  firms,  it  temporarily  crowds  out  employment  growth  in  small  or  old  domestic  competitors  in  the  same  sector.  The  absence  of  positive  spillovers to domestic suppliers in Jordan’s manufacturing sector, however, raises questions.    2.17. The  absence  of  linkages  with  domestic  manufacturing  suppliers  rationalizes  an  evaluation  of  targeted policy interventions in other developing countries. The results for Jordan contrast with evidence  from  other  developing  countries,  where  findings  typically  identify  spillovers  to  domestic  manufacturing  suppliers  as  the  main  growth  channel  of  FDI  (Javorcik,  2004;  Javorcik  and  Spatareanu,  2008;  Rodrik  2008;  and  Sutton,  2005).  The  lack  of  spillovers  to  domestic  manufacturing  suppliers  in  Jordan  also  corroborates  the  findings  of  industry  case  studies.  For  instance,  the  pharmaceuticals  sector  hosts  several  large  foreign  multinationals  (see  Chapter  1)  and  large  domestic  producers.  Still,  the  sector  appears  to  be  only  weakly  linked  to  domestic  suppliers:  90  percent  of  all  chemicals  used  as  inputs  in  the  sector  are  imported.  Only  HIKMA Pharmaceuticals, the largest domestic producer, has a small spin‐off supplying chemicals. The main  reasons  are  said  to  be  the  high  requested  quality  standards;  the  small  economies  of  scale  relative  to  East  Asian  suppliers  such  as  India;  and  the  relatively  low  transportation  costs  for  chemicals.  Similarly,  other  less‐sophisticated  inputs  such  as  glass  containers  or  packaging  material  are  often  imported  rather  than  being supplied domestically.    2.18. Government  policies  in  Turkey,  Malaysia,  India,  and  China  actively  supported  linkages  between  foreign  multinationals  and  domestic  suppliers  by  subsidizing  technical  training  programs.  For  example,  the  government  in  Turkey  supported  producers  of  domestic  car  components  by  promoting  joint  ventures  and  providing  training  programs  to  bridge  the  initial  technology  gap  and  enable  them  to  supply  to  foreign  multinational  automobile  enterprises  (MNEs)  in  the  country.  Once  domestic  producers  satisfied  MNEs’  quality  standards  in  Turkey,  they  also  automatically  obtained  the  quality  accreditation  to  export  to  factories  of  the  MNEs  in  other  countries.  As  a  result,  Turkey  developed  a  domestic  car  parts  industry  supplying  intermediate  goods  ranging  from  tires  to  motor  parts  to  foreign  MNEs  such  as  Ford,  Mercedes,  Peugeot,  and  Isuzu.  In  Malaysia,  the  government  subsidized  training  programs  of  foreign  MNEs  to  domestic  suppliers,  while  China  and  India  used  domestic  content  requirements  for  foreign  MNEs  in  the  electronics and automobile sectors. (Rodrik, 2004; Rodrik, 2008; Sutton, 2005).     2.19. Technical  support  programs  targeting  potential  domestic  suppliers  to  foreign  firms  have  shown  some  success  in  Jordan.  Jordan  implemented  a  technical  support  program  operated  by  JEDCO  targeting  potential  domestic  suppliers  to  foreign  firms  in  the  mid‐2000s.  The  program  generated  some  success  stories  despite  small‐scale  funding,  but  was  later  abandoned.  In  one  example,  the  program  provided  technical  support  for  a  local  packaging  firm  so  it  could  supply  Kentucky  Fried  Chicken  (KFC)  after  KFC  entered  the  Jordan  market.  A  few  years  later  KFC  began  using  this  firm  as  its  main  supplier  of  packaging  material for all stores in the Middle East region.      40  Box 2.2  How mobility restrictions distort competition and job growth in the West Bank  Competition  among  firms  is distorted  by  restrictions  in  their  access  to markets. Market  fragmentation  increases  the  local  market  power  of  firms,  shielding  them  from  potential  competitors.  Higher  transport  costs  increase  market  fragmentation  and  thus  the  degree  of  competition  between  firms  operating  in  these  markets.  Transport  costs are often determined by geographical distances between markets. However, what matters for the degree of  competition  between  firms  are  not  physical,  but  economic  distances.  In  the  West  Bank,  economic  distances  can  be large due to restrictions on the mobility of firms. They distort firms’ market access and hence the level playing  field and firm dynamics associated with job growth.  Political  constraints  on  firms’  market  access,  in  the  form  of  mobility  restrictions  imposed  by  Israel  in  the  West  Bank, distort the firm dynamics associated with job growth. Chapter 1 highlighted that the contribution of large  domestic private sector firms to total employment in the West Bank & Gaza is marginal (about 5 percent) even by  regional  standards.  Establishments  in  the  West  Bank  also  have  low  survival  probabilities  and  low  growth:  the  probability  that  micro  establishments  in  2007  grow  beyond  ten  employees  in  2012  is  only  six  percent.  These  stagnant  firm dynamics  are determined  by  firms’  playing field,  which  is not  only  shaped  by  domestic policies,  but  also  by  mobility  restrictions  on  firms’  access  to  customers,  suppliers,    and  so  forth.  Mobility  restrictions  were  installed  in  the  West  Bank  as  part  of  the  broader  ‘closure’  regime,  initially  instituted  by  Israel  in  response  to  the  first  Palestinian  uprising.  They  include  roadblocks, checkpoints,  earth  mounds,  trenches,  and  a  separation  barrier  wall.    In this section, we evaluate the extent to which these restrictions in access to markets in the West Bank shaped  firms’  playing  field  and  thus  their  dynamics.  The  analysis  is  based  on  an  index  of  mobility  restrictions  measuring  the  effective  physical  constraints  faced  by  firms  in  accessing  customers,  suppliers,  etc.  The  index  compares  the  population  that  can  be  reached  within  a  specific  amount  of  time  in  a  world  with  and  without  the  mobility  restriction. Figure 2.5 reveals that restrictions in market access for firms in the West Bank declined between 2006  and 2012. This section in based on the analysis of Blankespoor et al. (2014) in World Bank (2014a).  Figure 2.5  Mobility Restrictions in the West Bank declined between 2006 (left) and 2011 (right)    Mobility  restrictions  reduce  net  firm  entry.  Chapter  1  documented  that  gross  entry  and  exit  rates  in  the  West  Bank  are  relatively  high  by  regional  standards.  The  higher  gross  entry  and  exit  rates  might  be  related  to  changes  in  restrictions  to  market  access  over  time,  leading  to  a  more  frequent  reshuffling  of  economic  activity;  for  example,  the  closure  and  re‐opening  of  establishments  in  different  locations.  Figure  2.6  plots  the  variations  in  entry  and  exit  rates  between  2007  and  2012  among  different  sub‐regions  within  the  West  Bank  against  the  average  mobility  restriction  index  for  these  locations  over  the  same  time  period.  It  shows  that  gross  entry  and  41  exit  rates  tend  to  be  higher  in  locations  that  suffer  from  greater constraints  to  market  access.  Figure  2.6 also  reveals  that  the  net  effect  of  these  constraints  on  firm  entry  is  negative.  Lower  net  entry  rates,  in  turn,  translate  into  lower  competition  from  entry,  hence  reducing  incumbents  firms’  incentives  to  increase  their  efficiency.  The  lower net entry due to mobility restrictions is also associated with lower firm productivity growth of incumbents.    Mobility  restrictions  tilt  the  level  playing  field  reducing  employment  growth  in  the  affected  local  economic  centers.  Figure  2.6  illustrates  the  impact  of  higher  mobility  restriction  on  job  growth  in  the  affected  locations  within  the  West  Bank.  It  shows  that  job  growth  declines  with  an  intensification  in  mobility  restrictions  providing  evidence that distortions in firms’ exposure to competition (i.e., markets access) reduces job growth.  The  weaker  firm  dynamics  due  to  distortions  to  market  access  also  translate  into  lower  output  growth.  Local  economic  activity  is  measured  by  night  time  lights  (Henderson  et  al.,  2012)  for  the  West  Bank  in  total  as  well  as  among  four  major  economic  centers  affected  by  the  restrictions.  The  strong  decline  in  mobility  restrictions  around 2009 coincides with an increase in local output.  Figure 2.6  Mobility restrictions reduce net entry, employment growth (upper panel), and local output growth  (lower panel)  Entry, Exit and Churning C h a n g e i n L o g L o c a lity e m p lo y m e n Employment Growth vs Mobility Restrictions From 2007 to 2012 .6 .3 5 .4 .4 .3 R a te .2 .2 5 0 .1 5 .2 -.2 .2 .4 .6 .8 1 .2 .4 .6 .8 1 Average MRI Average MRI Exit Entry 95% CI Fitted Net Entry Source: Establishment Census   Source: Blankespoor et al. (2014) in World Bank (2014a).    2. Quality of business environment and jobs in Morocco We show how various dimensions of the business environment in Morocco impact employment growth and  disproportionately  affect  young  firms.  The  findings  indicate  that  more  competition,  equivalent  treatment  by  tax  authorities,  less  corruption  and  fewer  obstacles  in  the  judicial  system,  and  lower  cost  of  finance  would raise employment growth among young firms.     2.20. This  section  evaluates  the  extent  to  which  red  tape  in  the  regulatory  environment  distorts  manufacturing  job  growth  in  Morocco.  Since  the  early  1990s  Morocco  has  undertaken  a  range  of  macroeconomic,  regulatory,  and  social  reforms  to  improve  the  functioning  of  the  market  economy.  Yet,  GDP  growth  over  the  last  decade  was  accompanied  by  stagnation  in  job  creation.  Chapter  1  asserted  that  the  firm  dynamics  driving  job  growth  are  distorted  in  the  Moroccan  manufacturing  sector.  In  this  section,  we  relate  these  dynamics  to  cumbersome  business  regulations  that  distort  private  sector  competition  in  Morocco.  We  empirically  investigate  how  certain  firm  characteristics  interact  with  constraints  in  the  regulatory  environment,  finance,  and  competition,  thus  inhibiting  job  creation  among  Morocco’s  42  manufacturing firms. Detailed data from the analysis presented here are found in the companion paper by  36 Gasiorek et al. (2014).     2.21. Our  approach  allows  for  testing  this  hypothesis:  Do  young  firms  with  high  growth  potential  suffer  more  than  other  firms  in  a  less  competitive  business  environment?  We  combine  manufacturing  37 census  data  with  firm‐level  information  from  the  World  Bank  Enterprise  Surveys  in  Morocco.   A  unique  feature  of  this  version  of  the  WBES  is  that  it  contains  the  same  unique  firm  identifiers  as  the  census.  This  allows  us  to  use  much  more  detailed  firm‐level  information  on  job  growth  and  regulatory  policy  variables  (for  competition  and  finance)  by  combining  the  census  and  the  WBES  data  at  the  firm  level.  Cleaning  the  dataset  results  in  an  unbalanced  panel  containing  35,534  observations  covering  6,119  firms  over  nine  years  (1997‐2006).  The  list  of  regulatory  policy,  finance,  and  competition  variables  is  reported  in  detail  in  Table A.2.    2.22. Startups  and  small  firms  create  more  jobs  if  they  face  more  domestic  competition.  We  measure  three  different  components  of  competition:  number  of  domestic  competitors,  unfair  informal  sector  competition, and the extent of foreign competition.  The informal sector accounts for a significant share of  manufacturing  firms.  Since  firms  operating  in  the  black  market  are  not  subject  to  government  control  or  taxation, they could create a degree of “unfair competition” for other firms, which could negatively impact  firm  dynamics.  We  find  that  higher  domestic  competition  (more  competitors)  is  positively  correlated  with  employment  growth  for  startups  (those  less  than  four  years  old),  and  small  firms  (those  with  less  than  15  employees).  The  correlation  between  employment  growth  and  domestic  competition  is  statistically  zero  for  all  other  types  of  firms  (larger  and  older  ones).  Similarly,  startups  and  small  firms  create  more  jobs  if  they  report  higher  domestic  competition  from  the  informal  sector;  medium‐age  and  large  firms  tend  to  create  less  jobs  when  in  competition  with  informal  firms.  Finally,  firms  have  lower  employment  growth  when  they  report  higher  foreign  competition.  This  effect  is  particularly  strong  among  old  and  large  domestic firms.    2.23. Startups  grow  faster  when  they  face  more  transparent  and  predictable  tax  authorities.  “Equivalent  Fiscal  Treatment”  measures  the  percentage  of  firms  stating  their  view  as  to  whether  all  firms  in  their  sector  face  equivalent  treatment  by  authorities.  Hence,  it  indicates  that  the  firm  perceives  a  more  transparent and predictable fiscal regime in its sector and sub‐region.    2.24. After  their  startup  phase,  younger  firms  create  fewer  jobs  when  they  report  more  corruption  in  their  industries,  or  face  greater  obstacles  in  their  district’s  judiciary.  The  judiciary  indicators  are  dummy  variables  reflecting  firms’  responses  to  whether  the  judicial  system  and  dispute  resolution  dynamics  constitute  an  obstacle  to  growth,  respectively.  These  variables  are  aggregated  to  the  sector  level  so  that  they  reflect  the  share  of  firms  considering  the  judiciary  as  a  barrier.  We  find  that  large  firms  and  startups  have  higher  employment  growth  when  they  operate  in  sectors  and  locations  with  stronger  constraints  from  the  judiciary.  This  result  could  be  reflecting  the  privileged  position  of  some  large  firms  due  to  their  superior access to legal services; the positive correlation with startup employment growth might be due to                                                               36  More details and additional analyses are described in the companion paper by Gasiorek et al. (2014). See also the Appendix for  more details on data sources, methodology, and a summary table with the main empirical results.  37 Table  A.3  in  the  Appendix  summarizes  the  results  for  regressions  of  the  aggregate  net  job  creation  rate  on  business  environment  variables  classified  into  (i)  regulatory  environment,  (ii)  competition,  and  (iii)  access  to  finance.  The  first  column  shows  the  coefficients  for  these  variables  without  any  interaction,  while  the  subsequent  columns  represent  the  policy‐interacted  coefficients  for  different  ‘types’  of  firms.  Access  to  finance  and  competition  variables  are  observed  at  the  firm  level  (combining  the census and WBES data at the firm level), while the regulatory variables are aggregated to the sector level.  43  self‐selection  because  politically  connected  firms  that  can  circumvent  judiciary  constraints  through  personal  contacts  enter  districts  and  sectors  where  the  judiciary  is  a  constraint.  In  contrast,  after  their  startup  period,  young  firms  (older  than  four  but  younger  than  ten  years  old)  have  significantly  lower  employment  growth  when  they  face  judiciary  obstacles  in  courts  or  dispute  resolution  processes  in  their  district and/or sector. In addition, we find that after their startup period, small and young firms have lower  growth  when  they  report  more  corruption  in  their  industries.  In  contrast,  large  firms  grow  faster  in  these  sectors, potentially pointing to the privileged positions of some large firms.    2.25. Younger  firms  that  operate  in  sectors  or  locations  with  a  higher  administrative  burden  have  lower  employment  growth.  We  consider  the  following  variables,  which  all  reflect  red  tape  in  procedures  of  starting  and  conducting  business:  (i)  number  of  days  needed  to  obtain  a  construction  permit  (wait  permit);  (ii)  number  of  permits  needed  each  year  to  continue  to  operate  (administrative  constraints);  and  (iii)  total  number  of  permits  required  to  create  a  new  firm.  We  find  that  longer  waiting  periods  for  construction  permits  have  a  negative  impact  on  employment  growth  for  all  types  of  firms.  Young  firms,  after  their  startup  period,  and  old  firms  both  have  lower  employment  growth  when  their  sector  (and  sub‐ region)  has  more  barriers  to  entry  –  when  a  larger  number  of  permits  are  required  to  start  a  business.  Startup  firms  have  higher  job  growth  when  they  operate  in  sectors  with  higher  entry  barriers,  a  finding  which  suggests  that  only  the  most  promising  potential  entrepreneurs  enter  these  sector  or  locations.  In  contrast,  startups  have  lower  job  growth  when  they  face  higher  administrative  burdens  in  conducting  their business.    2.26. Finally,  apart  from  startups,  all  types  of  firms  that  report  higher  costs  of  finance  create  fewer  jobs.  The  results  show  that  a  high  cost  of  external  borrowing  reduces  the  growth  of  firms  of  all  sizes.  Only  startups  grow  when  cost  of  external  borrowing  is  higher,  suggesting  that  they  rely  on  other  sources  of  finance  (self‐financing  or  informal  sources).  Moreover,  older  and  large  firms  create  fewer  jobs  when  they  report  that  access  to  bank  finance  is  a  growth  constraint.  These  findings  are  consistent  with  Augier  et  al.  (2012),  who  show  that  limited  access  to  external  finance  reduces  productivity  growth  among  larger  and  older manufacturing firms in Morocco.    2.27. Overall,  the  results  suggest  that  greater  administrative  burdens,  less  transparent  and  predictable  tax  authorities,  more  obstacles  in  the  judicial  system,  and  higher  corruption  levels  and  less  domestic  competition  reduce  the  growth  opportunities  for  younger  and  to  a  lesser  extent,  smaller  manufacturing  firms  in  Morocco.  The  findings  are  consistent  with  the  analysis  in  Section  Chapter  1.  Morocco’s  period  of  jobless  growth  over  the  past  decade  appears  related  to  the  growth  constraints  faced  by  young  firms,  which we identified as having a higher growth potential.    3.  Energy subsidies, competition, and employment in Egypt  Energy  subsidies  targeted  to  heavy  industry  in  Egypt  are  large;  in  2010,  subsidies  to  energy‐intensive  sectors  accounted  for  2.9  percent  of  GDP,  or  US$7.4  billion.  A  government  license  is  required  to  legally  operate  in  energy‐intensive  industries,  such  as  steel  and  cement,  thereby  limiting  the  prospect  for  free‐ entry  and  competition.  Moreover,  energy  subsidies  affect  the  price  of  labor  relative  to  capital,  thereby  dis‐ incentivizing  more  labor‐intensive  activities,  and  drifting  the  economy  away  from  its  core  areas  of  comparative advantage.     2.28. Energy  subsidies  targeted  to  heavy  industry  in  Egypt  are  large.  In  2010,  subsidies  to  energy‐  intensive  sectors  accounted  for  2.9  percent  of  GDP,  or  US$7.4  billion  (equal  to  nearly  half  of  total  public  investments in 2010).  44    2.29. Implementation  of  the  subsidies  reduced  the  prospect  for  free‐entry  and  competition.  A  few  large firms disproportionally benefitted from the energy subsidies. Entry into energy‐intensive industries  typically  requires  large  upfront  fixed  investments,  which  in  turn  demand  access  to  land  and  credit.  In  addition,  a  government  license  is  required  to  legally  operate  in  energy‐intensive  heavy  industries,  such  as  steel and cement, thereby limiting free entry and competition. This license previously was issued by either  the  Ministry  of  Industry  and  Trade  or  the  Ministry  of  Investment  and  had  to  be  renewed  annually,  which  meant  that  some  firms  could  be  excluded  from  the  energy  subsidies.  Figure  2.7  illustrates  the  distribution  of  employment  classified  by  firm  size  and  the  intensity  of  industries’  consumption  of  energy.38  Note  that  this  sample  covers  all  establishments  in  the  2006  census.  Large  firms  accounted  for  half  of  the  employment  in  high  energy‐intensive  industries.  In  contrast,  large  firms  accounted  for  only  about  24  and  23  percent  of  employment  in  moderate  and  low  energy‐intensive  industries,  respectively.  In  contrast,  employment  in  these  industries  is  concentrated  in  small  firms  which  employ  57  and  63  percent  of  all  workers  in  moderate  and  low  energy‐intensive  industries,  respectively.  The  implied  higher  cost  of  labor  –  relative to capital ‐ also helps to explain why large firms failed to contribute significantly to job creation.    Figure 2.7  Distribution of employment by size and energy intensity  63% 57% 60% 51% 50% 40% 30% 30% 24% 23% 19% 19% 20% 13% 10% 0% High‐Energy Intensive Moderate‐Energy Intensive Low‐Energy Intensive Share of empl in large firms Share of empl in medium firms Share of empl in small firms   Notes: Authors’ calculations based on establishment census. Large: at least 200 employees, medium: at least 10 but less than 200, small: less than  10.    2.30. These  distortions  come  at  a  significant  cost  to  labor;  the  industrial  sector  in  Egypt  generates  1.4  million  fewer  jobs  than  in  Turkey.  Turkey  serves  as  a  good  benchmark,  as  both  countries  have  a  comparable  population  (74  million  in  Turkey  relative  to  81  million  in  Egypt  in  2012)  while  total  GDP  (in  US$)  is  about  three  times  lower  in  Egypt.  Moreover,  Turkey’s  manufacturing  sector  grew  strongly  in  the  past  20  years,  benefitting  from  integration  into  European  value  chains.  This  performance  difference  between manufacturing sectors in the two countries is reflected in the total number of jobs: the industrial  39 sector in Turkey employed 4.8 million workers in 2012, compared to 3.4 million in Egypt.                                                                   38  The  classification  of  industries  in  high,  medium,  and  low  energy‐intensities  is  based  on  the  UNIDO  (2010),  “Compilation of Energy Statistics for Economic Analysis,” Development Policy and Strategic Research Branch Working  Paper  01/2010.  High  energy‐intensive  industries  account  for  22  percent  of  all  mining  and  manufacturing  4‐digit  industries, medium energy‐intensive industries for 37 percent, and low energy‐intensive for 42 percent.  39   The  total  number  of  employees  working  in  the  industrial  sector  in  Egypt  is  based  on  the  ELMPS,  and  in  Turkey  on  the  yearly  labor force survey from Turkstat.  45  2.31. Despite  Egypt’s  relative  comparative  advantage  in  labor,  the  share  of  jobs  in  labor‐intensive  manufacturing  sectors  among  industrial  establishments  is  lower  than  in  Turkey.  Figure  2.8  plots  the  number  of  jobs  by  factor  intensity  based  on  the  2006  establishment  census  for  Egypt.  The  figure  shows  that approximately 562,000 people work in labor‐intensive manufacturing establishments in Egypt relative  to  about  886,000  in  Turkey.40  The  lower  share  in  Egypt  is  striking  given  that  Egypt’s  lower  stage  of  development  (GDP  per  capita  is  about  3.2  times  lower  than  in  Turkey)  entails  a  relative  comparative  advantage  in  labor‐intensive  sectors  such  as  manufacture  of  textiles,  garments,  leather  products,  footwear, paper products, and publishing and printing.    Figure 2.8  Employment share by sector factor intensity in Egypt (left) and Turkey (right)   1,200,000 1,006,389  939,325  949,018   1,000,000 885,670   800,000  600,000 534,303  561,608   400,000  200,000  ‐ Egypt (2006) Turkey (2010) Capital Intensive Labour Intensive Natural Resources   Source: Authors calculation based on establishment census data; World Bank (2014) for Turkey.  Box 2.3  Misallocation of Capital in Egypt Larger  industrial  establishments  in  Egypt  are  more  capital‐intensive  but  less  productive.   Small  firms  in  MENA  have  less  access  to  credit  (World  Bank,  2011b).  Thus,  there  is  good  reason  to  expect  that  small  firms  are  more  growth  constrained  than  large  firms  because  they  cannot  finance  all  profitable  investment  projects.  Similarly,  small  firms  might  have  less  access  to  land,  industrial  zones,  or  subsidies,  also  suggesting  that  they  face  higher  marginal  costs  of  capital  than  large  firms.  As  discussed  in  Section  Chapter  1,  if  small  firms  face  higher  growth  constraints  (higher  marginal  costs  of  labor  or  capital),  they  should  have  higher  average  levels  of  value  added  per  worker  and  capital,  to  the  extent  that  average  and  marginal  products  of  labor  and  capital  move  together  (Hsieh  and  Olken,  2014).  Figure  2.9  shows  that  this  is  the  case  in  Egypt.  Larger  establishments  in  manufacturing  and  mining  have  higher  labor  productivity  and  higher  capital  intensities,  but  lower  value  added  per  capital.  Larger  establishments  also  have  lower  total  factor  productivity  (TFP)  which  is  the  preferred  productivity  measure,  as  it  41  controls for differences in capital intensities across establishments. Thus, the significantly higher capital‐to‐labor  ratios’ of large firms over‐compensate for their lower TFP and helps push their labor productivity.    Figure 2.9  Productivity by size categories in manufacturing & mining                                                               40  The numbers here differ from the ELMPS number of industrial employment in 2012 in the previous paragraph as the census was  conducted in a different year (2006) and does not cover all informal or part‐time workers.  41   Higher  labor  productivity  accompanied  by  lower  TFP  implies  higher  capital  intensity,  at  least  for  conventional  production  functions.  For  example,  in  the  case  of  a  Cobb‐Douglas  production  function,  log  labor  productivity  is  the  weighted  sum  of  log  TFP  and log capital intensity; i.e.: log log TFP 1 α log , where Y is output, L labor, K capital, and α the share of labor in  output.  46  11 3.0 Log TFP Log Capital per worker 2.5 11 2.0 10 1.5 Log Value Added/worker 10 1.0 9 0.5 Log Value Added/Capital 9 0.0 8 ‐0.5 [10,19] [20,49] [50,99] [100,199] [200,999] >=1,000   Source:  Authors  calculation  based  on  industrial  census.  Log  value  added  per  worker  and  log  capital  per  worker  refer  to  the  left  axis  while  Log  value added per capital and log TFP refer to the right axis.    The  results  suggest  that  smaller  firms  in  Egypt  are  capital  constrained;  in  other  words,  capital  in  the  industrial  sector  is  misallocated  towards  a  few  large  old  firms.  In  an  efficient  economy,  competitive  forces  lead  to  a  reallocation of resources to more productive firms, equating marginal productivities across different categories of  firms  over  time.  Thus,  reallocating  capital  from  large  to  smaller  industrial  establishments  would  raise  aggregate  productivity in Egypt. This type of resource misallocation across firm size is striking since large establishments are  typically  found  to  be  more  productive  in  other  countries,  potentially  reflecting  past  convergence  because  more  productive  firms  grow  before  marginal  productivities  equate.  For  instance,  Hsieh  and  Olken  (2014)  argue  that  large,  rather  than  small  firms,  are  potentially  growth  constrained,  based  on  manufacturing  census  data  in  India,  Indonesia, and Mexico.      4. Discriminatory policy implementation, competition and innovation across MENA countries Firms in MENA identify policy uncertainty as a “severe” or “major” obstacle to growth. We show that firms’  complaints  about  “policy  uncertainty”  reflect  largely  a  perception  of  “policy  implementation  uncertainty”  resulting  from  discriminatory  policy  implementation.  The  variations  in  policy  implementation  observed  in  the  data  are  substantial,  and  firms  spend  a  significant  amount  of  time  and  effort  to  influence  policy  implementation. We show that policy implementation uncertainty reduces competition and innovation in a  number  of  MENA  countries,  suggesting  its  potential  negative  impact  on  productivity  growth  and  private  sector dynamism, especially the entry and growth of new firms.     2.32. Policy  distortions  in  MENA  are  not  limited  to  laws,  but  can  also  materialize  in  the  uneven  42 implementation  of  rules  and  regulations  across  firms.   Despite  wide  gaps  in  some  countries  and  areas,  macroeconomic  and  trade  policy  indices  for  most  MENA  countries  are  approximately  on  par  with  other  fast‐growing  countries  in  East  Asia  and  Eastern  Europe.  The  recent  World  Bank  (2009)  shows  that  gaps  in  macroeconomic  and  trade  policy  indicators  are  too  small  to  explain  the  differences  in  performance                                                               42  This section follows the methodology in Hallward‐Driemeier et al. (2010).  47  between  MENA  and  fast‐growing  countries  in  other  regions.  It  concludes  that,  apart  from  a  few  exceptions,  the  region’s  rank  is  as  “average”  as  that  of  China,  Malaysia,  Poland,  Thailand,  and  Turkey.  Moreover, apart from a few very restrictive countries (Iraq, Iran, Djibouti, and to a lesser degree, Syria and  West Bank and Gaza), the Doing Business indicators43 suggest that  the legal business environment in most  MENA  countries  is  comparable  to  those  in  fast‐growing  dynamic  emerging  economies  in  other  regions,  especially if one abstracts from the restrictions in access to finance and judiciary contract enforcement.44    2.33. In  MENA,  an  overwhelming  majority  of  firms  surveyed  identify  policy  uncertainty  as  a  “severe”  or  “major”  obstacle  to  firm  growth.  Over  50  percent  of  surveyed  firms  regard  economic  and  regulatory  policy  uncertainty  as  an  obstacle  to  their  firms’  growth,  and  almost  35  percent  regard  it  as  a  “severe”  or  “major”  obstacle  (Figure  2.10).  Though  there  is  some  variation  across  countries,  regulatory  policy  uncertainty  remains  one  of  the  biggest  obstacles  to  growth  in  MENA,  along  with  illegal  competition  from  the  informal  sector,  access  to  finance,  and  macroeconomic  uncertainty.  For  example,  the  biggest  obstacle  to  growth  in  Egypt  (ICA  2007)  was  illegal  competition  (over  19  percent  of  firms  surveyed),  with  macroeconomic  uncertainty  and  regulatory  policy  uncertainty  close  seconds  (13.5  percent  and  12.5  percent,  respectively).  In  2008,  Egypt  (ICA2008)  identified  macro  uncertainty  as  the  largest  obstacle  (over  27  percent).  In  Algeria,  illegal  competition  from  the  informal  sector  (19.2  percent)  and  access  to  finance  (24.5  percent)  are  the  major  factors  impeding  growth.  Tunisian  entrepreneurs  identify  political  instability  (22  percent)  and  the  lack  of  skilled  workers  (10  percent)  as  the  two  dominant  obstacles  for  their  firms’  growth.  In  all  of  the  above,  regulatory  uncertainty  does  not  appear  to  play  an  important  role  in  impeding  growth.  When  looking  only  at  the  manufacturing  sector,  the  percentage  of  firms  shrinks  to  less  than  10  percent. These obstacles, such as infrastructure, macroeconomic uncertainty, access to finance, and illegal  competition  from  the  informal  sector,  are  linked  to  related  literature  on  country  aggregate  growth.  However, what “regulatory and policy uncertainty” is, and its impact on growth, remains vague.                                                                  43 The Doing Business indicators measure the time and costs of official legal procedures for a representative domestic  firm  based  in  the  capital  or  the  largest  business  center  of  the  country.  The  measured  policy  dimensions  are  the  cost  of  starting  a  business,  dealing  with  construction  permits,  registering  property,  getting  credit,  protecting  investors,  paying taxes, trading across borders, enforcing contracts, closing a business, and getting electricity.  44  MENA  countries  underperform  systematically  in  two  dimensions:  access  to  bank  finance  and  enforcing  contracts.  “Access  to  finance”  primarily  measures  laws  regarding  credit  information,  collateral,  and  bankruptcy.  “Enforcing  contracts”  measures  the  number  of  official  procedures,  time,  and  costs  to  enforce  a  sale  of  goods  dispute  from  the  moment of filing until actual payment. Hence, it indicates a problem of implementation rather than legislation. 48  Figure 2.10  Regulatory Policy Implementation Uncertainty in MENA  Yemen2010 Syria2009 Libya2009 Egypt2008 Egypt2007 Morocco2007 Tunisia2013 lebanon2006 Lebanon2009 Jordan2011 Jordan2006 Algeria2007 Iraq2011 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Major/Severe Obstacle Moderate Minor Source: Authors’ calculations using Enterprise Surveys in 2006‐2013.  2.34. MENA  firms’  aversion  to  policy  uncertainty  permits  us  to  present  evidence  that  firms’  views  regarding  “policy  uncertainty”  are  predominantly  about  “policy  implementation  uncertainty”.  We  45 examine  the  evidence  provided  by  surveys  of  8,120  firms  in  11  countries  in  MENA .  The  Enterprise  surveys carried out  by the World Bank  cover qualitative and  quantitative assessments by firms concerning  numerous  obstacles  to  their  growth.  The  analysis  looks  at  evidence  of  variation  in  policy  implementation  outcomes,  such  as  obtaining  an  operating  license,  getting  a  construction  permit,  clearing  goods  through  customs;  and  variation  in  policy  outcomes  as  reported  by  firms.  Although  the  results  suggest  that  there  is  some  differences  across  countries  in  MENA,  variations  reported  within‐country  are  larger  than  variations  across  countries.  These  large  within‐country  variations  are  linked  to  policy‐influence  actions  undertaken  by firms to control policy outcomes, such as spending time with government officials or paying bribes.     2.35. One  approach  to  understanding  policy  implementation  uncertainty  is  to  look  at  firm‐level  variability  in  MENA.  Firm  survey  results  reveal  large  variations  in  government  officials’  implementation  of  regulations  across  firms  in  MENA,  relative  to  most  other  emerging  countries.  Figure  2.1  summarizes  the  averages  and  dispersion  of  the  number  of  days  that  firms  in  MENA  countries  had  to  wait  for  different  regulatory  services  for  various  years  between  2006  and  2013.  The  average  waiting  time  to  obtain  an  operating license, a construction permit, and an import license is the longest in Egypt, Syria, and Lebanon.  The  firm  survey  results  confirm  that  legal  business  regulations  are,  on  average,  relatively  restrictive  in  46 Syria  and  Egypt,  and  relatively  competitive  in  Jordan,  in  line  with  the  Doing  Business  results.   However,  there exist large variations across firms in MENA countries: the coefficient of variation in waiting times for                                                               45  Algeria, Egypt, Iraq, Jordan, Lebanon, Libya, Morocco, Syria, Tunisia, Yemen, and West Bank and Gaza.  46  Comparing  average  waiting  times  across  countries  should  be  viewed  with  caution  for  some  regulatory  services.  Receiving  or  renewing  an  operating  license  may  be  associated  with  mandatory  complementary  registrations  or  inspections  (safety  or  health  inspections)  in  many  countries,  which  would  bias  the  mean  upwards.  However,  comparing  the  dispersion  of  waiting  times  across  countries does not suffer from this bias, since the coefficient of variation corrects for such level differences across each country.  49  different regulatory services is higher than in most  other emerging economies, especially in Egypt, Jordan,  47 Tunisia, Yemen and Morocco.     Table 2.1  Averages and dispersion (Coefficients of Variation) of firms’ waiting days for regulatory services  Averages (number of days) Coefficient of Variation clear customs imports clear customs exports clear customs imports clear customs exports construction permit construction permit operating license operating license import license import license Countries Jordan2011 . . 2 . . . . 1.43 . . Egypt2007 720 9 7 33 200 . 1.21 1.55 2.26 2.37 Egypt2008 282 9 6 59 346 2.89 1.22 1.05 1.47 1.93 Yemen2010 13 . 8 24 48 2.84 . 1.43 2.51 1.54 Jordan2006 10 9 4 5 37 2.59 1.50 0.94 2.14 1.75 WBG2006 30 22 6 24 50 2.46 1.40 1.25 1.15 0.72 Tunisia2013 19 9 5 19 158 2.20 1.46 1.36 1.55 2.65 Morocco2007 4 4 2 2 61 1.87 1.46 1.32 0.61 1.72 Algeria2007 19 17 14 33 112 1.39 0.91 0.91 1.04 1.46 Lebanon2006 151 10 7 109 150 1.28 1.40 1.39 1.33 0.92 Syria2009 184 10 5 39 245 1.26 1.13 1.13 1.81 1.08 Libya2009 50 13 6 . 90 1.22 0.87 0.22 . 1.24 Lebanon2009 81 7 7 30 218 0.87 1.27 1.32 0.52 1.53 Iraq2011 30 21 11 21 36 0.72 0.89 0.41 0.98 0.56 Turkey 37 10 21 42 2.88 1.34 1.67 1.65 Chile 84 17 17 143 2.62 1.39 1.59 1.94 Croatia 26 2 12 182 1.69 1.25 1.27 1.25 Bulgaria 62 3 21 94 1.59 1.1 1.17 1.04 Indonesia 21 3 11 32 1.43 1.09 0.94 1.93 India 29 14 15 28 1.4 1.02 1.82 1.33 Brazil 83 15 43 139 1.14 1.1 1.25 1.31 Only one  firm in Egypt2007  for operating license  days   Notes: Authors’ calculations using various Enterprise Surveys in 2006‐2013.  2.36. Figure  2.11  shows  the  90th,  50th  and  10th  percentiles  from  the  most  recent  Enterprise  Survey  data for each MENA country. Figure 2.11 shows the distribution of the number of days to get an operating  license, a construction permit, and to clear customs. The variation across firms within a country is, in many  instances,  larger  than  the  differences  across  countries.  Of  the  11  MENA  countries,  the  country  with  the  lowest  median  time  to  obtain  an  operating  license  is  Jordan,  at  just  one  day.  Some  others  report  low  median  times—the  median  time  in  Tunisia  and  Yemen  is  seven  days.  The  slowest  are  Egypt,  25  days;  Lebanon,  60  days;  Libya,  30  days;  and  Syria,  90  days.  A  representative  firm  gets  a  license  much  faster  in  Jordan  and  Tunisia  than  in  Egypt  and  Lebanon.  Looking  at  averages  or  central  tendency  across  firms,  and  differences  in  averages  across  types  of  firms,  such  as  small  versus  large,  or  industry  sector,  demonstrates  that  there  is  large  variability.  The  data  indicate  that  firms  in  Tunisia  waited  less  than  seven  days  to  get  an  operating  license  in  the  food  sector.  In  contrast,  firms  in  the  services  and  other  manufacturing  sectors  waited between 7 to 90 days. The dispersion within sectors is similar for other regulatory services in other  countries.  For  example,  in  Egypt  firms  in  the  chemicals  sector  waited  less  than  a  month  for  an  import                                                               47   The  coefficient  of  variation,  which  is  defined  as  the  ratio  of  the  standard  deviation  to  the  mean,  is  a  normalized  measure  of  dispersion  of  a  probability  distribution.  The  coefficient  of  variation  should  be  used  only  for  measures  which  take  non‐negative  values. It is independent of the unit in which the measure has been taken (in contrast to the standard deviation which can only be  understood  in  the  context  of  the  mean  of  the  data).  Thus,  one  should  use  the  coefficient  of  variation  instead  of  the  standard  deviation for comparison between data with widely different means.   50  license, whereas 80 percent of the firms in the other manufacturing industries waited between 30 and 270  days to get an import license.  In Jordan, in the textile and garment sector, 10 percent of firms waited only  five  days  to  obtain  a  construction  permit,  while  the  next  80  percent  waited  between  5  and  120  days.  In  other  manufacturing,  the  median  firm  waited  seven  days  for  imports  to  clear  customs,  while  the  next  40  percent  of  firms  waited  between  7  and  21  days.  This  variability  is  possibly  the  result  of  a  number  of  sources  of  heterogeneity,  and  thus  represents  different  types  of  firm  uncertainty.  It  is  potentially  a  measurement error in firms’ responses. Sector specific rules could also potentially explain the variability in  the  difference  in  implementation  time.  However,  there  are  also  other  sources  of  firm‐level  variation  from  deals.  Firm‐level  variability  could  partly  reflect  differences  in  the  way  politically  and  non‐politically  connected  firms  are  treated  based  on  their  characteristics,  such  as  ownership.  As  these  policy  implementation  outcomes  are  conditional  on  firms’  influence  activities,  some  of  the  firm‐level  variability  could reflect firms’ uncertainty about the influence function; that is, some obtained a good deal and some  a bad deal (Hallward‐Driemeier et al., 2010).  Figure 2.11  Variability in days to accomplish various regulatory tasks across firms (90th‐10th percentile difference)  within selected MENA countries  400 Days to obtain an operating license 800 Days to obtain a construction permit 300 600 200 400 100 200 0 0 Eg 011 07 06 3 09 1 06 8 07 06 9 W 010 00 01 Jo 200 Jo 201 sia 6 09 1 06 Eg 011 Eg 008 7 07 3 9 07 6 9 W 010 20 Tu 20 20 20 20 0 0 or 200 00 1 00 Jo 200 Jo 201 n2 q2 a2 t2 2 T u 20 20 20 20 20 20 BG co a ria n an an en n2 q2 t2 t2 2 yp I ra si by no no BG co a ria ria n an an en yp yp oc ge rd rd Ira by m no no ni oc Li ge Sy ba ba rd rd m ni Ye or Li ba Al ba Ye Al Le Le M Le Le M 10-percentile 50-percentile 10-percentile 50-percentile 90-percentile 90-percentile     50 Days to clear customs for imports 10 20 30 0 40 06 9 Eg 011 Eg 008 7 07 3 9 07 6 9 1 06 BG 0 or 200 00 00 01 00 Jo 200 Jo 201 1 20 Tu 20 20 20 20 n2 a2 q2 t2 t2 a2 co ria an an en ria n yp yp Ira si by no no oc ge Sy rd rd m ni W Li ba ba Ye Al Le Le M 10-percentile 50-percentile 90-percentile   Notes: Authors’ calculations using various World Bank Enterprise Surveys in 2006‐2013.  2.37. Table  2.2  shows  the  share  of  firms  that  disagree  with  the  statement  that  implementation  is  “consistent  and  predictable.”  In  Egypt  and  Jordan  there  is  a  large  difference  in  policy  implementation  perceptions  between  firms  located  in  the  capital  city  areas  of  Cairo  and  Amman  and  firms  in  the  51  periphery.  In  the  greater  Amman  area  62  percent  of  firms  report  inconsistent  and  unpredictable  policy  implementations, as compared to only 24 percent in peripheral areas. In the greater Cairo area 51 percent  of  firms  report  inconsistent  and  unpredictable  policy  implementations,  compared  to  46  percent  in  peripheral  regions.  These  regional  differences  in  policy  implementation  perceptions  are  not  observable  in  the  other  MENA  countries,  where  on  average  policy  implementation  perceptions  show  opposite  perceptions,  except  in  the  case  of  Algeria.  Geographical  differences  partly  reflect  different  attitudes  or  access  to  the  government  (municipal  administrations).  In  many  cases,  most  of  the  relevant  business  regulatory  administrations  are  located  within  the  capital  city,  reflecting  an  ease  of  access  for  firms  in  that  area.  A  possible  explanation  for  Jordan  is  that  firms  outside  of  Amman  face  lower  competition,  implying  that  higher  costs  due  to  variations  in  regulatory  services  are  less  important.  Firms  outside  of  Amman  are  on  average  smaller,  less  likely  to  export,  and  operate  more  often  in  the  service  sector.  The  same  may  be  inferred  for  Egypt.  SMEs  are  more  likely  to  complain  about  unpredictability  of  policy  actions  in  Jordan,  Lebanon,  Egypt,  Iraq,  and  West  Bank  and  Gaza.  The  difference  between  SME  and  large  firms  is  also  present in Tunisia and Algeria, but to a much lesser extent.    Table 2.2  Share of firms that disagree with the statement that implementation of rules is “consistent and predictable   Share of  firms that disagree  with the  statement that implementation of rules is “consistent and predictable” across types of  firms Country Egypt2008 Lebanon2006 Jordan2006 Morocco2007 Tunisia2013 Algeria2007 Yemen2010 Syria2009 Iraq2011 WBG2006 TYPE 47 42 34 53 23 66 65 45 70 68 Small (5=40 USA TUR JOR TUN EGY LBN   Notes: Authors’ calculations based on Firm census data. Note: The figure shows the average number of employees for different age‐cohorts across  establishments  in  manufacturing  (weighted  by  employment  share  of  4‐digit  sectors  following  Hsieh  and  Klenow,  2012).  The  average  number  of  employees  in  each  age  cohort  has  been  normalized  to  1  for  the  youngest  age  category  (age  0‐4).  The  analysis  for  Turkey,  Egypt,  and  Lebanon  is  based  on  census  data  in  2006,  for  Tunisia  in  2009,  for  Jordan  in  2011,  and  for  the  US  in  2002.  Results  for  Jordan  and  Tunisia  are  similar  for  other  years  (  2006,  2010,  or  2012).  We  excluded  the  two  largest  firms  in  the  oldest  age  category  in  Jordan  (the  dotted  line  shows  the  average  size  of  firms when including these outliers).      110  C. FDI inflow and employment in Jordan: Regression analysis Table A.1  Employment spillovers from FDI by firm characteristics    D. Quality of business environment and jobs in Morocco: Data, methodology and main findings The  data  used  in  this  paper  derive  from  two  sources:  the  Moroccan  Annual  Census,  and  detailed  surveys  conducted  by  the  World  Bank.  The  Moroccan  Annual  Census  of  Manufacturing  covers  the  period  1997‐ 2004.  This  annual  census  covers  all  manufacturing  firms  with  no  size  limitation.  It  contains  information  on  sales,  value  added,  output,  exports,  employment,  date  of  creation,  location,  investment  and  4‐digit  industry  code  using  the  Moroccan  Nomenclature  of  Economic  Activities  (NMAE).  For  a  subset  of  firms  we  also  have  access  to  three  much  more  detailed  datasets:  (1)  FACS  which  contains  production  data  for  the  years  1998  and  1999  (with  some  data  for  1997),  and  business  environment  data  for  1998,  (2)  ICA‐2004  which  contains  production  data  for  the  years  2000‐02  and  business  environment  data  for  2000  and  (3)  ICA‐2007  which  contains  production  and  business  environment  data  for  2002  and  2005.  The  firms  included in FACS, ICA‐2004 or ICA‐2007 are all contained in the Census. In order to correct for the possible  over  or  underrepresentation  of  firms  in  the  ICA  and  FACTS  samples,  we  weight  each  firm  surveyed  in  the  FACS  and  ICA  by  the  share  of  the  corresponding  firm  type  in  the  census.  The  weights  are  defined  on  the  basis  of  the  10  NMAE  industries,  10  regions,  and  three  size  classes  used  in  the  regressions.  Thus,  the  results can be interpreted as benign representative for the manufacturing sector in Morocco.    The  FACS  and  ICA  surveys  cover  food,  textiles,  garment,  leather,  chemicals,  wood  &  paper  including  publishing,  rubber  &  plastics,  metals  &  mechanical  and  electrical  &  electronic  industries.  The  surveys  include  firm  location  with  seven  distinct  geographical  areas  identified.107  The  data  contains  considerable  detail  on  production  variables,  firm  characteristics  and  features  of  the  business  environment.  We  use  2‐ digit  NMAE  production  price  index  and  investment  price  index  to  deflate  production,  value‐added,  and  investment.  The  capital  stock  is  available  only  for  years  1997‐2002  and  2005  in  the  FACS  and  ICA  databases  and  for  2003‐2004  in  the  Census.  To  obtain  the  stock  of  capital  for  the  remaining  years  of  the  sample,  we  use  the  available  data  on  investment  and  apply  the  perpetual  inventory  method  taking  a                                                               107  Grand Casablanca, Tanger‐Tetouan, Rabat‐Sale‐Zemmour, Fes‐Boulmane‐Meknes, Oriental, Chaouia‐Ouardigha and Agadir.  111  depreciation  rate  of  physical  capital  of  5  percent.  After  cleaning  of  the  dataset  we  end  up  with  an  unbalanced  panel  containing  35,534  observations  and  6,119  firms.108  Each  firm  appears  in  the  sample  for  at least three consecutive years and at most nine years.    The  estimation  function  is  based  on  the  theoretical  model  of  firm  growth  proposed  by  Evans  (1987).  We  model plant growth as a function of age and size. For employment growth we employ the job creation rate  following  Davis,  Haltiwanger  and  Schuh  (1996),  which  accounts  for  the  employment  growth  that  occurs  in  the  year  that  a  firm  was  created,  and  the  employment  destruction  that  occurred  when  a  firm  exits.  Given  the  aim  of  our  analysis,  in  addition  to  age  and  size,  we  control  also  for  trade  orientation  adding  the  average  firm  export  share,  a  dummy  variable  capturing  whether  the  firm  has  any  foreign  ownership,  the  productivity  level  and  the  level  of  competition  at  the  four  digit  level.  The  core  regression  equation  therefore takes the following form:  JCR i ( t ,t  n )   1   2 ln S i   3 Age i   4 AgeSQ i   5 Trade i   6 ForeignOwn   7 TFP i   8 Herf i  d r  d s  u ii i                                     where  JCR  is  the  computed  job  creation  rate;  ln_S  and  Age  refer  to  the  logarithms  of  beginning‐of‐the  period  total  employment  and  age;  AgeSq  is  the  squared  age  and  captures  the  non‐linear  relationship  between  this  variable  and  firm  growth.  Trade  is  computed  as  the  average  firm  export  share  (exp_share)  over the time period and ForeignOwn is a dummy variable which is equal to 1 if the firm reports a positive  share of foreign capital at the beginning of the period. Estimates of TFP are derived at the firm level in the  presence  of  endogenous  input  choices  and  selection  issues  using  investment  as  a  proxy  for  unobservable  firm  productivity.  The  estimates  are  based  on  both  the  semi‐parametric  method  developed  by  Olley  and  Pakes  (1996,  henceforth  OP),  as  well  as  the  improvements  suggested  by  Ackerberg,  Caves  and  Frazer  (2007,  henceforth  ACF).  For  the  degree  of  competition  (Herf)  we  use  the  Moroccan  census  to  compute  Herfindahl  indices  at  both  the  three  digit  and  four  digit  level  and  explore  the  sensitivity  of  the  results  to  these alternatives. Industry (ds) and regional (dr) dummies are added.    We  then  consider  the  role  of  the  financial,  policy  and  business  constraints  and  competition  variables,  and  this  is  done  in  two  ways.  In  a  first  stage,  we  run  a  series  of  regressions  where  we  sequentially  and  separately  include  each  of  the  finance,  policy,  business,  and  competition  variables  in  order  to  assess  whether in aggregate these appear to be correlated with employment growth. In a second stage, we again  take each of these variables, and consider whether different “types” of firms show a different relationship  between each variable and employment growth. Here we divide firms into different types in various ways:  by  size,  by  age,  by  export‐share  intensity;  by  foreign  ownership  status,  by  level  of  productivity,  and  by  the  degree  of  competition  in  Morocco  as  measured  by  the  Herfindahl  index.   Table  A.2  summarizes  the  main  findings;  it  only  reports  the  actual  coefficients  of  the  interaction  terms  if  they  are  significantly  different  from zero (statistically).                                                                 108  The procedure used is close to Fernandes’ one (2008) but less restrictive. Our cleaning has been realized in two steps. In a first  one, we have eliminated from the sample (i) firms that have never reported any sales or material costs (costs of raw materials), (ii)  observations  when  exports  are  bigger  than  sales,  and  (iii)  observations  with  year‐to‐year  growth  rates  in  any  of  3  ratios  (sales  to  total workers, material costs to total workers and capital to total workers)  larger (smaller) than 500% (‐500%). These year‐to‐year  growth  rates  are  calculated  with  the  constant  variables.  In  a  second  step,  we  have  always  kept  the  firms  who  exist  at  less  three  consecutive years and we have dropped observations when we have one isolated year.  112  Table A.2  List of regulatory policy variables  Name  Description    Type  Source  LT credit cost  the interest rate on long term domestic debt  440  C  FACS  Access to bank credit  To what extent is this an obstacle to the growth of your firm?  684  0‐4  ICA  Equiv. Fiscal treatment  Do firms in your sector face equivalent fiscal treatment?  668  0‐1  FACS  Dispute resolution  To what extent is this an obstacle to the growth of your firm?  830  0‐4  ICA  Judicial system  To what extent is this an obstacle to the growth of your firm?  684  0‐4  ICA  Wait permit  What is the average time taken to obtain a construction permit?  660  C  ICA  No of permits for  C  enterprise creation   If firm was set up in 1999 how many permits were needed?  575  FACS  Admin Constraints  No of permits needed each year to operate?  488  C  FACS  Corruption  To what extent is this an obstacle to the growth of your firm?  822  0‐4  ICA  Unfair informal sector  comp  To what extent is this an obstacle to the growth of your firm?  684  0‐4  ICA  No. of competitors  For your principal product how many competitors do you have?  640  C  FACS  Extent of Foreign Comp  Are there any foreign firms among your competitors on Morocco?  667  0‐1  FACS  C=continuous  Table A.3  Job Growth regression showing coefficients of the policy and environment variables  Coefficient  Small  Large  Young  Dependent Variable: Job  Medium  Startups  Old Firms  without  Firms  Firms  firms         Growth  (10‐100)  (<=3)  (>10)  Interaction  (<=15)  (>100)  (4‐10)  Regulatory Constraints        Equivalent fiscal treatment  .024  .311**  ‐.132**  Dispute resolution  .010  .053**  .260**  ‐.173**  Judicial system  ‐.005  .275**  ‐.193**  ‐.048**  Wait permit  ‐.047**  ‐.050**  ‐.048**  ‐.041**  ‐.083**  ‐.063**  # permits firm creation  ‐.011  .088**  ‐.066**  ‐.033*  Admin constraints  .010  .019*  ‐.069**  .088**  Corruption  ‐.001  ‐.059**  .058**  .238**  ‐.207**  Competition  Unfair informal comp  ‐.004  .031**  ‐.030**  .134**  ‐.112**  #  domestic competitors  .001  .012**  .012**  ‐.002*  Extent of foreign comp  ‐.058**  .027*  ‐.086**  ‐.110***  ‐.055**  ‐.086**  Finance Constraints  LT credit cost  ‐1.66**  ‐.958**  ‐1.81**  ‐2.26**  .487*  ‐2.16**  ‐2.42**  Access to bank credit  ‐.020  .067**  ‐.044**  ‐.039**  .152**  ‐.121**  ‐.061**  Note:  Coefficients  of  all  variables  are  shown  in  the  first  column.  However,  coefficients  of  the  interaction  terms  in  subsequent  columns  are  only  shown if significant (**, * denote significance at the 5% and 10% levels respectively)  113  E. Political connections and private sector growth in Egypt Table A.4  Number of politically connected firms by economic sectors     Politically connected  Politically connected  Any type of politically  CEO  owner  connected firm     Mining  0 2 12  Manufacturing  26 164 193     Food & beverages  1 16 33     Textiles & clothing  3 14 22     Chemicals  0 10 15     Pharmaceuticals  0 2 13     Base metals  5 16 19     Machinery & transport  4 18 27     Other manufacturing  5 49 64  Utilities  0 10 18  Construction  8 29 36  Services  45 288 388     Wholesale trade  8 65 91     Retail trade  0 18 25     Transport  0 9 13     Hotels & restaurants  7 35 43     Finance  11 38 53     Real estate  4 18 25     Business services  7 75 103     Travel & tour operators  1 7 10  Note: The total number of any politically connected firms amounts to 1,203 since several connected firms operate in more than one 4‐digit sector.  On average, the 469 firms operate in 2.5 4‐digit sectors.    We  use  this  macroeconomic  quasi‐experimental  setting,  to  test  if  aggregate  employment  growth  over  a  ten year period between 1996 and 2006 declined after the entry of politically connected firms into initially  unconnected  (open)  sectors.  Therefore,  we  use  the  following  difference‐in‐difference  estimation  specification, whereby ∆Y  measures employment growth of the 4‐digit sector s between 1996 and 2006,  PCEntry  indicates  the  entry  of  politically  connected  firms  between  1997  and  2007,  NPC  are  sectors  without  connected  firms  before  1997,  X  is  a  matrix  of  control  variable  (employment  and  age),  and  S  a  matrix of sector dummies:    ∆Y , β PCEntry , β NPC , β PCEntry , ∗ NPC , β X, S ε,     (5)    Holding  all  else  constant,  entry  always  increases  employment  in  the  sector  regardless  of  the  fact  that  the  entrant  is  connected  or  not.  Thus,  we  expect  that  the  entry  of  connected  firms  leads  to  sector  employment  growth,  unless  the  adverse  impact  of  connected  firms  on  the  growth  opportunities  of  their  unconnected  peers  leads  to  their  exit  or  shrinkage.  In  contrast,  we  do  not  expect  to  observe  the  latter  adverse effect (or at least expect it to be less pronounced) when connected firms enter into sectors which  114  were already dominated by connected firms in previous years. Therefore, negative aggregate employment  growth  after  the  entry  of  connected  firms  into  previously  unconnected  sectors  implies  that  the  decline  in  employment  in  unconnected  firms  (which  cannot  compete)  outweighs  any  positive  job  creation  of  the  connected firm(s).109    Table  A.5  summarizes  the  findings  of  the  difference‐in‐difference  estimation.  Columns  two  and  three  show the results for our most conservative measure, firms managed by a political connected CEO. We find  that  entry  of  connected  firms  into  initially  already  connected  sector  increased  employment  growth,  potentially  due  to  the  direct  positive  employment  impact  of  the  new  connected  entrant.  Most  importantly,  however,  we  find  that  aggregate  employment  growth  declines  once  connected  firms  enter  new,  initially  unconnected  sectors;  the  corresponding  coefficient  is  significant  at  the  5  percent  level.  The  economic  impact  is  large.  The  magnitude  of  the  corresponding  coefficient  suggests  that  aggregate  employment  in  these  sectors  shrinks  by  25  percent  over  the  ten‐year  period  1996‐2006.  Note  that  the  connected  firms  did  not  necessarily  enter  directly  in  1997  so  that  employment  growth  might  have  been  positive  in  earlier  years  but  then  declined  substantially  due  to  the  sudden  presence  of  the  connected  firm  with  access  to  policy  privileges  guaranteeing  a  large  cost  advantage  over  the  existing  competitors  or  potential  new  (unconnected)  entrants.  The  negative  aggregate  employment  growth  effect  after  the  entry  of connected firms into new unconnected sectors is comparably large and significant at the 5 percent level  when  we  restrict  our  definition  of  cronyism  to  firms  owned  by  politically  connected  businessmen  (column  5).  For  the  broadest  measure  of  connectedness,  which  additionally  includes  firms  that  received  investments  from  connected  private  equity  funds,  the  relevant  coefficient  of  the  interaction  term  is  still  negative and of comparable magnitudes but not significant at conventional levels.  Table A.5 Employment growth declines after politically connected firms enter initially unconnected sectors     Employment growth 1996‐2006     CEO  Owner  Broad  Entry PC  32.2*  36.1**  7.15  10.3  4.83  4.40     (1.95)  (2.09)  (0.84)  (1.24)  (0.99)  (0.77)  Not connected before 1996     ‐6.32     15.1     ‐10.5        (‐0.58)     (0.82)     (‐0.67)  (Entry PC) *     ‐24.8**     ‐18.7**     ‐14.96     (Not connected before 1996)     (‐2.17)     (‐3.47)     (‐0.97)  ln(empl)  ‐.418**  ‐.401**  ‐.420**  ‐.382**  ‐.420**  ‐.376**     (‐2.44)  (‐2.17)  (‐2.37)  (‐2.16)  (‐2.34)  (‐2.62)  Age  12.5  12.6  12.4  12.3  12.4  12.9     (1.57)  (1.56)  (1.51)  (1.53)  (1.51)  (1.55)  No. of sectors  224  224  224  224  224  224  R‐squared  0.161  0.163  0.155  0.159  0.048  0.160  Sector dummies  1‐dig  1‐dig  1‐dig  1‐dig  1‐dig  1‐dig                                                               109 We do typically not observe if other first-tier politically connected firms operated in these “unconnected” sectors but exited before 2006. Thus, we have to assume in this macroeconomic quasi-experiment that, if unobserved first-tier connected firms which were forced to exit before 2006 existed, they did not operate in these “unconnected” sectors. All available evidence, however, suggests that policy privileges granted to the private sector expanded rather than declined between 1996 and 2006 (see Demmelhuber and Roll, 2007; Roll, 2010) making the exit of unconnected firms less likely. 115    Table A.6  Descriptive statistics WBES among sectors with at least one politically connected firm versus sectors  with zero connected firms by to types of connection  Sectors with  All other  Sectors with  All other  Sectors with  All other  PC CEOs sectors PC owners sectors any PC firm sectors Number of Competitors in domestic market (cat. 1‐7) 5.86 6.02 5.95 6.00 5.95 5.99 Share  of  firms <10 competitors in domestic market 36% 29% 32% 30% 32% 29% Share  of  firms' total  Sales to Government 21% 16% 19% 14% 19% 12% Waiting days for construction permit 595 642 608 681 610 696 CoV  (waiting days construction permit) 0.56 0.45 0.54 0.33 0.53 0.30 Number of Tax  Inspections per year 4.6 5.7 5.1 5.7 5.3 5.2 Coefficient of  Variation (tax  inspections) 1.34 1.32 1.35 1.25 1.34 1.27 Number of Inspection by Municipal  Authorities 1.6 1.9 1.7 2.0 1.6 2.5 Coefficient of  Variation (municipal  inspections) 2.23 2.19 2.31 1.92 2.23 2.03 Coefficient of  Variation (Prob. get Gov Contract) 2.0 2.5 2.4 2.1 2.4 2.1 Share  of  firms acquired Land from Government 48% 37% 44% 33% 44% 30% Share  of  firms in Industrial  City 47% 36% 42% 33% 41% 34% Share  of  firms with Bank Loan 21% 17% 19% 17% 19% 13% Source:  WBES  and  number  of  politically  connected  firms.  Note:  Connected  sector  have  at  least  one  politically  connected  firm  while  all  other  sectors include zero connected firms depending on the type of political connection. 116  F. Political connections and private sector growth in Tunisia   Table A.7  Sectoral Distribution Ben Ali Firms  Sectoral Distribution Ben Ali Firms (2010) Contributions of Ben Ali firms Sector Aggregate   # of  % of  % Y  % of L  % of net  % of  % of gross  Sum L  Sum Y in  Profits in  BA  firms  by BA  profits  gross  losses  Millions  Millions  firms  owned  firms  profits  of USD  of USD  by BA  Telecommunications and post  3  0.03  39.13  57.71  42.33  49.29  95.39    4,264  2,197  472  Trade, cars  11 0.04 15.35 3.94 28.39 24.6  0.00 17,107 3,895 149 Transport  16 0.02 8.53 3.29 ‐36.75 3.12  6.74 43,460 2,642 22 Real estate and enterprise services  59 0.11 3.59 0.47 0.6 1.01  1.91 158,636 4,208 489 Financial services  8 0.50 2.43 1.13 ‐0.78 0.57  1.79 23,517 4,052 212 Fishing  2 0.56 1.88 0.30 ‐9708.38 13.83  6.66 2,444 50 0 Minerals (other)  3 0.09 1.48 1.47 18.03 6.02  0.00 24,715 1,539 55 Paper, printing  4 0.15 0.81 1.62 1.77 0.56  0.00 11,733 895 18 Hotels and restaurants  7 0.03 0.79 0.73 0.02 1.61  0.25 73,699 1,690 ‐549 Health and education  1 0.00 0.72 0.27 ‐1.04 0.00  3.55 24,259 522 46 Plastics  2 0.18 0.54 0.53 ‐0.47 0.00  0.16 11,793 745 11 Metalworks  2 0.02 0.54 0.02 ‐1.89 0.00  0.25 25,644 2,075 15 Trade – gross  27 0.08 0.41 0.31 0.52 0.45  0.24 49,557 14,207 427 Construction  9 0.03 0.38 0.77 9.22 0.14  3.77 87,136 3,044 ‐90 Personnel services  20 0.06 0.29 0.61 0.66 0.00  0.44 13,791 380 ‐56 Extractive industries  5 0.33 0.00 0.03 0.00 0.00  0.00 16,701 1,587 ‐769 Food industry  7 0.06 0.00 0.07 0.01 0.00  0.00 50,080 5,686 76 Chemical industry  1 0.06 0.00 0.01 0.00 0.00  0.00 16,563 2,635 163 Electronics  6 0.14 0.00 0.00 0.00 0.00  0.00 69,058 3,721 200 Manufacturing – other  2 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00  0.00 13,670 2,370 ‐157 Retail trade  3 0.00 0.00 0.30 ‐0.02 0.00  0.05 42,617 4,562 161 Textiles  2 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00  0.00 171,333 2,852 172 Manufacturing ‐ wood  1 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00  0.00 6,116 190 7 Manufacturing ‐ machinery equipment  2 0.35 0.00 0.00 0.00 0.00  0.00 5,733 480 21 All  214 0.04 3.02 0.81 19.88 6.3  2.57 1,035,881 68,566 1,171 Source: Rijkers et al. (2014). Note: Y: output, L: number of employees.    117  G. Economic growth and structural transformation Our analysis is based on data on employment, value added, and labor productivity by sector for a panel of  35  countries,  of  which  seven  countries  are  from  the  MENA  region.  Nominal  value  added  is  converted  to  value  added  in  constant  PPP  terms  using  the  PPP  conversation  factor  from  Penn  World  Tables  Revision  7.1.  Labor  productivity  for  sector  i  is  calculated  as  value  add  in  constant  PPP  terms  of  sector  i  divided  by  employment of sector i. The data set expands data used by Timmer and de Vries (2009) and McMillan and  Rodrik (2011), by adding newly compiled statistics for MENA countries.    Our  time  series  on  value  added,  price  deflators,  and  employment  by  sector  for  MENA  countries  is  constructed  from  available  statistical  sources.  We  follow  the  methodology  developed  by  Timmer  and  de  Vries  (2009),  also  used  by  McMillan  and  Rodrik  (2011),  using  national  data  which  tends  to  be  harmonized  in  terms  of  industry  classifications.  Gross  value  added  in  current  and  constant  prices  is  taken  from  the  national  accounts  of  the  various  countries.  In  recent  years,  value  added  series  have  been  compiled  according  to  the  1993  United  Nations  System  of  National  Accounts  (UN  SNA,  see  UN  (1993)).  So,  international  comparability  is,  in  principle,  high.  We  follow  Timmer  and  de  Vries  (2009)  and  McMillan  and  Rodrik  (2011)  as  closely  as  possible  to  construct  a  data  set  for  the  main  9  sectors  according  to  the  definition  of  2nd  revision  of  the  internal  standard  industrial  classification   (ISIC,  rev.  2).  These  nine  sectors  are  1)  Agriculture,  Hunting,  Forestry  and  Fishing;  2)  Mining  and  Quarrying;  3)  Manufacturing;  4)  Public  Utilities  (Electricity,  Gas  and  Water);  5)  Construction;  6)  Wholesale  and  Retail  Trade,  Hotels  and  Restaurants;  7)  Transport,  Storage  and  Communications;  8)  Finance,  Insurance,  Real  Estate  and  Business  Services; and 9) Community, Social, Personal and Government Services.  We also use data from population  censuses  as  well  as  labor  surveys  to  estimate  sector  employment,  which  captures  here  all  persons  employed in a particular sector, independent of their formality status or whether they are self‐employed.    We  received  employment  data  from  the  Central  Agency  for  Public  Mobilization  and  Statistics  for  Egypt  using the ISIC Rev. 3 classification for 1998, 2006 and 2012 and linearly projected employment data for the  periods  1999‐2005  and  2007‐11.  Employment  for  Morocco  comes  from  the  population  census,  for  Tunisia  from  the  National  Employment  Survey  (Enquête  Nationale  de  l’Emploi),  and  includes  public  and  informal  employment.  We  complement  this  data  with  information  on  the  level  of  education  of  workers  by  sector  for Tunisia, Morocco and Jordan.    Labor  productivity  growth  in  terms  of  change  in  output  per  worker  can  be  decomposed  into  within‐sector  change  and  changes  across  sectors,  or  structural  change.  Structural  change  captures  the  contribution  of  reallocation of labor (or change in sector weights) to growth.  This can be written as:    ∆y ∑ s , ∆y ∑ y , ∆s where  ∆Y   is  the  change  in  aggregate  labor  productivity  between  t  and  t‐k, θ  is the employment in sector i at time t and y is the productivity level in sector i at time t. The first  term  is  the  “within”  component  and  the  second  term  the  “across”  component  (Figure  13).  Economy‐wide  labor  productivity  is  thus  decomposed  into  two  parts.  The  first  component  measures  the  change  in  labor  productivity  that  is  due  to  changes  in  sectoral  labor  productivity,  and  it  captures  how  labor  productivity  evolved under constant employment shares across sectors. The second component captures the impact of  structural  change  on  labor  productivity  development.  It  measures  the  counter‐factual  productivity  level  that was reached if sectoral productivity levels remained unchanged and only shifts in labor across sectors  change productivity.    118  Table A.8  Real GDP per capita growth decomposition  Per capita GDP  growth Change in  Change in  Change in output  demographic  employment rate per worker structure Sectoral pattern of  Changes "within"  employment  sectors generation Changes "across"  sectors (Structural change)   Table A.9  Long‐term structural change in four MENA countries      Source: WB staff calculations; data source see Appendix.  119  Table A.10  Structural change by sector 2000‐2005  Saudi Arabia 2,000 Contribution to labor productivity change -4,000 -2,000 0 agr min man pu con wrt tsc fire cspsgs other Within Structural Change 120  Marginal productivity of labor    The  above  analysis  of  structural  change  has  been  based  on  average  productivity.  To  pass  judgment  on  whether  this  change  was  welfare  improving  and  growth  promoting,  however,  would  require  a  more  in‐ depth  analysis.110  One  important  step  in  this  direction  is  to  look  at  marginal  productivity  across  sectors.    Under  perfect  competition,  marginal  labor  productivity  –  not  average  productivity  –  should  be  equalized  across  sector.  Assuming  a  constant  returns  production  function,  since  labor  share  are  not  necessarily  negatively  correlated  with  average  productivity,  large  gaps  in  average  productivity  may  reflect  large  gaps  in  marginal  labor  productivity.  There  are  some  caveats  though.  For  example,  high  average  labor  productivity in capital‐intensive sectors, such as mining, may simply reflect that the labor share is low.    The  marginal  productivity  of  labor  can  be  calculated  by  estimating  the  labor  share  of  income.  Using  World Bank I2D2 data, we calculated the income share of labor using wage data for Tunisia and Egypt, the  only two countries with reliable wage data.111 In a perfectly competitive market, wages equal the marginal  product  of  labor.  Labor  markets  are  often  not  perfectly  competitive,  for  example,  in  the  presence  of  unionization  or  indexed  contracts.  Moreover,  in  many  developing  countries  some  workers,  such  as  those  in  the  agricultural  sector   hondusehold  employees  are  only  paid  partially  in  wages.  Finally,  using  wages  to  calculate labor’s share of income automatically leads to an exclusion of self‐employed. To eliminate biases  arising  from  unobserved  heterogeneity,  the  data  is  narrowed  down  to  a  sub‐set  of  workers.  The  marginal  labor productivities are calculated for single males aged 30‐34 years with elementary education. The wage  data is adjusted for the rural‐urban price differential.    The share of labor force in paid employment is particularly low in agriculture. In Egypt, only 12.1 percent  of  the  agriculture  labor  force  was  in  paid  employment  in  2006,  declining  from  14.3  in  1998  (Table  A.11).  In  Tunisia,  agriculture  is  also  the  sector  with  the  lowest  share  of  the  labor  force  in  paid  employment,  though  at  28.2  percent  in  2001.  The  sectors  with  the  highest  share  of  the  labor  force  in  paid  employment  are  public utilities and mining.    Gaps  among  average  wages  are  smaller  than  among  productivity  per  worker,  but  remain  significant.  In  1998 in Egypt, the gap between the highest productivity sector (mining) and the lowest productivity sector  (community  services)  was  57,  while  the  raw  difference  between  the  minimum  (agriculture)  and  maximum  (financial  intermediation)  wage  was  only  2.2.  The  difference  becomes  even  smaller  when  controlling  for  individual  characteristics,  shrinking  to  1.5.  However,  this  gap  between  wages  has  increased  in  Egypt.  In  2006,  an  individual  with  the  same  characteristics  and  education  would  have  earned  nearly  2.5  half  times  more  if  she  would  have  moved  from  agriculture  (the  lowest  wage  sector)  to  mining  (the  highest  wages  sector).  A  30‐34  year‐old  male  Tunisian  worker  with  primary  education,  working  in  an  elementary  education  and  living  in  6‐person  household  with  three  working  members  would  have  increased  his  wage  1.6  fold  in  2001  by  moving  from  agriculture  (the  lowest  wage  sector)  to  mining  (the  highest  wage  sector).                                                              110  Not  all  structural  change  is  good.  For  example,  productivity  may  be  higher  in  sectors  with  monopoly  power.  A  reallocation  to  these sectors would contribute  positively to structural change but would not necessarily promote growth or enhance welfare (for  a more detailed discussion, see Maloney 2012).  111  See also McMillan (2013) “Measuring the Impact of Structural Change on Labor’s Share of Income,” unpublished manuscript. 121  Table A.11  Estimates of Labor's Share and Marginal Productivities using harmonized household survey data from the World Bank (I2D2)  Country Year Sector Code Average  wages  Average  wages  % of Labor  Employ Average  wages  Value added per capita (controlling for  (controlling for  force ment  (raw differences) individual  individual  in  Share in  Employment  Implied paid  I2D2 In 2005  in National   In 2005 Labor In 2005 Implied In 2005 Implied employment PPP  Accounts PPP  Share   PPP  Labor PPP  Labor dollars Share dollars (pc) i dollars Share  (pc) dollars Share  (pc) Egypt 1998 Agriculture agr          6,320 29.7%     1,447 22.9%         1,394 19.3% 1,448       19.4% 14.3% 40.5% Mining min 298,623       0.5%     2,681 0.9%         1,642 0.9% 1,694       0.9% 95.5% 0.2% Manufacturing man 12,642         11.5%     2,281 18.0%         1,837 19.5% 1,899       19.5% 81.3% 11.9% Public utilities pu 21,056         0.8%     2,737 13.0%         1,734 13.7% 1,797       13.7% 100.0% 0.7% Construction con          7,888 6.9%     2,188 27.7%         1,929 29.4% 2,002       29.4% 87.8% 5.3% Commerce wrt 19,262         10.5%     2,032 10.5%         1,835 13.6% 1,898       13.6% 36.0% 11.9% Transports and communications tsc 16,908         4.3%     2,586 15.3%         1,823 16.7% 1,882       16.7% 81.7% 4.5% Financial  and business‐oriented services fire 14,529         1.4%     3,247 22.4%         1,929 24.3% 2,002       24.3% 84.2% 1.5% Community and family‐oriented services cspsgs          5,221 34.5%     1,856 35.6%         1,304 37.8% 1,351       37.8% 95.3% 23.5% 2006 Agriculture agr          6,166 27.3%     1,646 26.7%         1,654 22.3% 1,712       22.3% 12.1% 38.4% Mining min 229,672       0.8%     5,623 2.4%         3,935 2.7% 4,083       2.7% 89.6% 0.2% Manufacturing man          8,138 12.7%     2,631 32.3%         2,104 33.6% 2,169       33.6% 73.2% 11.6% Public utilities pu 25,656         0.8%     3,520 13.7%         2,163 14.3% 2,235       14.3% 98.7% 0.7% Construction con          6,287 7.8%     2,667 42.4%         2,294 44.9% 2,366       44.9% 82.0% 6.3% Commerce wrt 18,278         11.6%     2,397 13.1%         2,267 16.9% 2,337       16.9% 45.3% 14.5% Transports and communications tsc 16,420         4.7%     3,379 20.6%         2,592 21.5% 2,675       21.5% 79.2% 5.8% Financial  and business‐oriented services fire 13,978         1.4%     3,680 26.3%         2,393 29.4% 2,475       29.5% 77.7% 2.2% Community and family‐oriented services cspsgs          5,137 33.0%     2,583 50.3%         1,697 53.3% 1,754       53.3% 96.9% 19.6% Tunisia 2001 Agriculture agr          9,036 21.8% 249          2.8% 249             2.5%         215 2.6% 28.2% 22.0% Mining min 109,239       0.6% 782          0.7% 406             0.8%         353 0.8% 95.6% 0.5% Manufacturing man 12,302         18.2% 380          3.1% 315             3.4%         272 3.4% 80.7% 20.5% Public utilities pu 34,167         0.6% 408          1.2% 310             1.1%         268 1.1% 90.3% 12.8% Construction con          6,158 11.9% 468          7.6%             283 8.3%         245 8.3% 54.6% 3.4% Commerce wrt 12,842         17.3% 417          3.3% 287             3.5%         248 3.5% 50.7% 14.1% Transports and communications tsc 30,666         5.8% 610          2.0% 342             1.9%         296 1.9% 64.6% 5.4% Financial  and business‐oriented services fire 69,077         0.8% 837          1.2% 365             1.3%         314 1.3% 98.0% 0.8% Community and family‐oriented services cspsgs         13,169 18.7%          592 4.5%             308 4.8%         267 4.8% 93.5% 20.3%   * Regression results controlling for urban location, gender, age (6‐year intervals), marital status, occupation and education level (no education, primary, secondary and post‐secondary).  ** Adds household size and number of working members to the previous controls.    Data source: I2D2        122  The productivity in modern formal sectors converges but their labor shares remain small    The  decline  of  the  employment  share  in  manufacturing  of  several  MENA  countries  could  potentially  slow  down  their  rate  of  convergence.  According  to  Rodrik  (2013),  labor  productivity  in  formal  manufacturing  in  poorer  countries  tends  to  converge  to  that  in  high  income  countries  independent  of  institutions,  education,  or  other  growth  determinants.  Rodrik  (2013)  argues  that  this  unconditional  convergence  in  formal  manufacturing,  however,  does  not  imply  unconditional  aggregate  income  convergence  due  to  (i)  the  lack  of  unconditional  convergence  in  the  rest  of  the  economy;  and  (ii)  very  small and in some developing countries declining (formal) manufacturing labor shares.    Manufacturing  labor  productivity  in  MENA’s  formal  manufacturing  sector  is  converging  at  the  same  rate  as  the  rest  of  the  world  independent  of  MENA  policies  or  institutions.  Table  A.12  left  panel)  112 reports  the  results  of  the  two  main  estimation  specifications  from  Rodrik  (2013).   It  shows  a  convergence  rate  of  2.9  percent  implying  that  industries  that  are  a  tenth  of  the  way  to  the  technology  frontier  (roughly  the  bottom  20  percent  of  industries  in  the  worldwide  sample)  experience  a  convergence  boost  in  their  labor  productivity  growth  of  6.7  percentage  points  per  year.  In  the  right  panel  of  Table  A.12  we  test  if  the  convergence  rate  was  different  in  the  MENA  region.   Therefore,  we  include  a  region  dummy  and  its  interaction  term  with  log  initial  labor  productivity  in  the  corresponding  estimation  specifications.113  The  coefficient  of  the  interaction  term  measures  if  the  convergence  rate  was  differed  from  the  convergence  rate  across  all  other  countries.  The  results  show  that  the  convergence rate in the MENA region overall was the same as in the rest of the world (first column, right  panel).  There  is  some  evidence  that  the  pace  of  convergence  is  slightly  lower  in  oil  exporting  countries  (third  column,  right  panel).  Moreover,  unconditional  convergence  of  formal  manufacturing  labor  productivity  tended  to  be  faster  in  Egypt  and  Syria  but  slower  in  Morocco  and  Tunisia;  in  the  latter  case  it did not converge at all.                                                                     112  We  would  like  to  thank  Danny  Rodrik  for  sharing  the  original  data  and  Stata  codes  of  Rodrik  (2013)  with  the  authors.  We  added  regression  specifications  to  test  for  differences  in  the  speed  of  unconditional  manufacturing  convergence in Latin America. All potential errors are the responsibility of the authors.  113  Each cell of the Table reflects the coefficient (and t‐value) of a regression. In all cases, the dependent variable is  the  (compound  annual)  growth  rate  of  labor  productivity  for  2‐digit  manufacturing  industries.  The  explanatory  variables  are  the  log  of  initial  labor  productivity  and  industry‐year  fixed  effects.  The  baseline  estimation  specification  consists  of  a  pooled  sample  that  combines  the  latest  10  year  period  for  each  country  with  data  maximizing  the  number  of  countries  covered  (118).  Since  each  country  enters  with  around  20  industries,  the  total  number  of  observations  is  2,122.  The  second  specification  restricts  the  sample  to  post‐1990  10  year  periods  while  the third is a pure cross section for 1995‐2005.  123  Table A.12  Manufacturing labor productivity growth rates  Rodrik (2013)         Did the speed of convergence differ in manufacturing productivity in MENA?        All countries  countr  obs  MENA  oil‐impo  oil  JOR  SYR  EGY  MOR  TUN  Baseline  ‐0.029**  118  2,122  ‐0.041  ‐0.037  ‐0.044  ‐0.033  ‐0.039  ‐0.064**  ‐0.005**  0.195**     (‐6.95)        (‐1.51)  (‐0.75)  (‐1.05)  (‐0.57)  (‐0.56)  (‐3.21)  (3.30)  (3.49)  post‐1990  ‐0.029**  104  1,861  ‐0.037  ‐0.039  ‐0.026*  ‐0.033  ‐0.144**  ‐0.064**  ‐0.005**       (‐7.14)        (‐1.01)  (‐0.95)  (0.21)  (‐0.58)  (‐8.32)  (‐3.33)  (3.43)        1)  The t‐statistics tests if convergence coefficient is statistically different from the convergence coefficient in the ful sample, i.e. across all counties (e.g., ‐ 0.029).      Notes:  Columns  2‐4  replicate  the  baseline  finding  of  Rodrik  (2013).  Columns  5‐12  show  the  convergence  rate  in  manufacturing  labor  productivity  different  MENA  countries  and  MENA  country  groups.  Each  cell  is  based  on  a  regression  of  growth  on  initial  productivity  including  year‐industry dummies and a region dummy as well as the interaction term of the region dummy with initial productivity. The coefficient shows  the  compound  convergence  coefficient  (baseline‐coefficient  +  interaction  term).  Standard  errors  are  clustered  at  the  country  level  in  all  specifications.    Unconditional  convergence  in  formal  manufacturing  in  MENA  did  not  lead  to  aggregate  productivity  convergence  due  to  the  very  small  and  in  some  countries  declining  labor  share  of  formal  manufacturing  in  the  region.  The  average  labor  share  of  formal  manufacturing  was  as  low  as  2  percent  in  Syria,  5  percent  in  Morocco,  and  7  percent  in  Egypt  and  Jordan,  respectively.  Moreover  it  was  declining in Morocco and Egypt between 1995 and 2005.    Do we observe specific patterns of specialization in formal manufacturing in MENA?    We  analyze  the  pattern  of  specialization  and  performance  of  formal  sector  manufacturing  in  MENA  countries  in  more  detail  through  the  lens  of  the  product  space.  The  product  space  illustrates  the  relatedness  between  products  whereby  distances  between  two  products  represent  the  similarity  between  their  production  structures.  Hidalgo  et  al.  (2007)  argue  that  the  assets  and  capabilities  needed  to  produce  one  good  are  imperfect  substitutes  for  those  needed  to  produce  other  goods;  in  part  because  the  production  processes  of  two  goods  require  similar  technology,  (intermediate)  inputs,  or  machinery.  The  authors  derive  an  empirical  measure  for  the  relatedness  between  every  pair  of  775  4‐ digit  SITC  products  and  show  that  countries  that  manufacture  more  “connected”  goods  are  better  positioned  to  diversify  in  new  (related)  products.  Figure  A.2  presents  the  raw  product  space  which  is  a  graphical  illustration  of  this  measure  of  the  relatedness  between  products.  It  reveals  the  existence  of  a  densely  connected  industrial  core  (center)  and  peripheral  clusters,  garments  (left),  textiles  (left),  or  electronics (lower right).    124  Figure A.2  The product space    Source: Sahnoun and Schiffbauer (2013).    The  comparison  with  the  evolution  of  the  production  structures  in  East  Asia  reveals  a  lack  of  cluster  formation  among  related  products  or  manufacturing  sub‐sectors  in  MENA.  Figure  A.2  illustrates  the  product  space  among  lower  middle  income  countries  (LMIC)  of  different  regions  of  the  world  today  and  30  years  ago.  While  the  product  space  itself  is  the  same  for  all  countries  (by  definition),  countries  or  regions  differ  in  the  specialization  of  products  that  they  successfully  export.  We  follow  the  authors  to  use  the  revealed  comparative  advantage  (RCA)  as  the  measure  of  export  specialization;  products  in  which a country or region has an RCA in exporting are depicted as “black squares”. Figure A.3 shows that  low  middle  income  countries  in  MENA  had  a  comparative  advantage  in  exporting  oil  and  agricultural  products  (upper  sparse  part  of  the  product  space)  30  years  ago.  Over  time,  they  developed  a  comparative  advantage  in  processed  food  (upper  left),  garments  (left),  and  base  metal  product  clusters  (middle left). Thus, MENA (LMIC) countries’ prospects to further diversify have improved over the last 30  years.  However,  a  comparison  with  the  evolution  of  the  product  spaces  among  LMICs  in  East  Asia  or  Latin  America  reveals  that  the  speed  diversification  in  MENA  manufacturing  has  been  lagging.  For  instance,  LMICs  in  East  Asia  developed  export  clusters  in  garments,  textiles,  electronics,  and  motor  vehicle  parts.  In  contrast,  MENA  countries  did  not  develop  production  clusters  among  related  products  or manufacturing sub‐sectors (apart from garments).  125  Figure A.3  Product space: MENA, SSA, EAP, LAC‐ LMIC countries, 1976‐78/2007‐09    Source: Sahnoun and Schiffbauer (2013).      126