Policy Research Working Paper 8946 Agglomeration, Urbanization and Employment growth in Ghana Evidence from an Industry-District Panel Andrew Kerr Bruce McDougall Africa Region Office of the Chief Economist July 2019 Policy Research Working Paper 8946 Abstract In this paper the impact of various agglomerative forces A lack of agglomeration economies is one possible expla- on employment growth in Ghanaian manufacturing is nation for slow manufacturing growth and the attendant investigated, using data from two firm censuses, as well premature deindustrialization. The paper follows Combes as population census and trade data. The study is the first (2000) in examining the importance of agglomeration econ- to use nationally representative firm data that covers the omies on employment growth in Ghanaian manufacturing, formal and informal economy to investigate the impact of finding that there is no evidence that population density is agglomerative forces on employment growth in an African associated with faster employment growth. Other agglom- economy. African economies are rapidly urbanizing, but eration economies do seem to play a role, although not this has not been accompanied by growth in manufacturing. always in the manner anticipated. This paper is a product of the Office of the Chief Economist, Africa Region, commissioned as part of the ‘Industrialization for Jobs in Africa’ regional study. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world.. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/prwp. The corresponding author may be contacted at andrew.kerr@uct.ac.za. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Agglomeration, Urbanization and  Employment growth in Ghana: Evidence  from an industry‐district panel  Andrew Kerr1 and Bruce McDougall2  JEL codes: R11; O12; E24  Keywords: Ghana; Agglomeration economies; Employment Growth  1  DataFirst, University of Cape Town. andrew.kerr@uct.ac.za  2  DataFirst, University of Cape Town  We thank Lasse Møller‐Jensen at the University of Copenhagen for making available to us his data on the 1970  and 1984 district level populations for Ghana.    1 Introduction    Recent GDP growth in many African countries has been impressive. But this growth has partially  been driven by high commodity prices. To avoid a reliance on high global commodity prices policy  makers thus wish to diversify away from commodities and into manufacturing, following the path of  East Asian countries. But Rodrik (2016) has argued that African economies have experienced  premature deindustrialization, a peaking of manufacturing shares at levels of GDP much below other  countries experienced as they transformed from agriculture to manufacturing to services‐based  economies. The phenomenon of premature deindustrialization is not a foregone conclusion, and  thus it is still important to examine potential opportunities for manufacturing growth in Africa.   A number of challenges to manufacturing growth in Africa exist. The traditional explanations include  bad business and investment climates, lack of access to credit and resulting low levels of investment.  Explanations for the more recently discussed phenomenon of premature deindustrialization include  that is has become difficult to industrialize for those countries late to the process, for example  because of first mover advantages, the increasing sophistication of manufacturing and the extent of  global value chains in which buyers have substantial market power (World Bank, 2018).  High relative  labor costs are also an important contributor to a lack of competitiveness of manufacturing in sub‐ Saharan African (Ceglowski et al 2015).  One further potential explanation for low manufacturing growth and premature deindustrialization  that has not been much explored is that African firms have been unable to take advantage of the  benefits of agglomeration that come with urbanization (Jedwab, 2013), or that these benefits are  much lower in African economies than elsewhere in the developing world (Collier et al 2018).   Agglomeration effects are the benefits that accrue from firms being located close to other firms and  workers, and these represent a potentiality important externality that policy makers may be  interested in encouraging (Combes and Gobillion, 2015). Agglomeration effects include physical  spillovers, where transport costs for a firm are lowered by the presence of another firm, intellectual  spillovers, flows of ideas across firms or industries, or labor market pooling, where workers choose  to locate in areas with high concentrations of firms. In this paper we look for the effects of various  forms of agglomeration economies for Ghanaian manufacturing, since the lack of such economies is  one possible explanation for premature industrialization (Collier et al, 2018, Jedwab, 2013).   To undertake this analysis this we use data from two firm censuses collected by the Ghana Statistical  Service (GSS). These are the National Industrial Census (NIC) of 2003 and the Integrated Business  Establishment Survey (IBES) of 2014. We create a district‐industry panel using 110 districts and 13  industries and examine how district, industry and district‐industry characteristics affect employment  growth. We also merge into the industry‐district panel data from the population census, spatial  information about each district and administrative data on imports and exports for each industry.   The rest of the paper proceeds as follows. Section 2 describes the state of manufacturing in Africa and  Ghana, and the literature on agglomeration economies and their measurement. Section 3 discusses  the firm census data, as well as the other sources of data, that we use. Section 4 provides a description  of  the  changes  in  Ghanaian  manufacturing,  whilst  in  section  5  we  examine  the  effects  of  agglomeration and other factors on employment growth. Section 6 concludes.   2    2  Literature Review  2.1 The state of African manufacturing   The overall performance of Manufacturing in sub‐Saharan Africa has not been good. The share of  manufacturing in GDP for the continent as a whole has declined slightly over the last 30 years from  around 11% in 1985 to 10% in 2010 (World Bank, 2018).   Several explanations have been put forward for the poor performance of African manufacturing.  These include the lack of access to finance and the resultant lower levels of investment, high input  and trade logistics costs (Dihn et al 2012) and more generally a business environment and  investment climate that is not conducive to enterprise performance (Bigsten and Soderbom, 2006,  Aterido and Hallward‐Driemeier, 2012).  This poor performance means that African economies have not managed to shift resources and  people away from agriculture and towards manufacturing. Instead, Rodrik (2016) characterizes many  countries, including most of sub‐Saharan Africa, as having experienced premature  deindustrialization. This is a phenomenon in which the peak of the share of manufacturing in total  GDP reaches its maximum at much lower levels of GDP than was the case for countries that  industrialized earlier, both advanced economies and most South East Asian economies.   It is also important to be aware of what is meant by manufacturing employment in the African  context. Policy makers are looking to grow access to relatively high paying wage jobs. But the vast  majority of employment in manufacturing in most African economies is in own account work. This  pays on average much less than wage employment or self‐employment when the own employs  others (Falco et al 2011).   Manufacturing in Ghana  The state of Ghanaian manufacturing is similar to the sub‐Saharan picture presented above. Whilst  GDP growth between 2003 and 2012 was 7.5% per annum, the growth in manufacturing GDP was  around 3.3%. These trends meant that manufacturing’s share of total GDP declined from 9.8% in  1990 to around 6.9% in 2012 (Davies and Kerr, 2018).   Ghana has several sources of manufacturing firm‐level data, which have led to a substantive body of  research using firm‐level data. Firm‐level analysis using Ghanaian data has been made possible by  the publicly available RPED firm panel surveys conducted by the World Bank and the Centre for the  Study of African Economies at the University of Oxford between 1991 and 2002. More recently a  Project for Enterprise Development in Low Income Countries (PEDL) funded project has resulted in  the 1987 and 2003 firm censuses being put into the public domain, whilst the authors are working  on a follow‐up PEDL‐funded project to put the 2014 firm census into the public domain and  document the differences and similarities between the 1987, 2003 and 2014 censuses, as well as the  1962 census for which microdata does not exist. We discuss this further in section 3.   The paper closest to ours is Lall et al (2009), who investigate the effects of infrastructure, human  capital, existing agglomeration and other factors on the location decisions and productivity of  Ghanaian manufacturing firms, using the 1987 and 2003 industrial censuses and changes across  regions between the two censuses. Lall et al (2009) find that there was a pattern of de‐concentration  of manufacturing away from the dominant districts (Accra and Ashanti, which contains the 2nd  largest city Kumasi) between 1987 and 2003. In doing so the authors take the firm censuses at face  value. We discuss below that these censuses were actually not comparable in a number of important  ways. The main concern about the results from the Lall et al (2009) paper is that the de‐ 3    concentration finding is simply due to better coverage of rural areas in the 2003 census than in the  1987 census, a fact documented by Kerr and McDougall (2019). There are also comparability issues  between the 2003 and 2014 firm censuses that we use in this paper. We document these below and  also describe how we address them.  The sources of firm‐level data mentioned above have also been used to answer several other  questions about manufacturing in Ghana. These include the relationship between productivity and  firm exit (Frazer 2005), the effects of credit constraints (Bigsten and Soderbom 2006) and the  contributions of growth and selection to the evolution of the firm size distribution in Ghana  (Sandefur 2010, Davies and Kerr, 2018). A recent paper by Cirera et al (2017) uses the 2003 Ghana  firm census (as well as census data from three other African countries) and the method of Hsieh and  Klenow (2009) to estimate the cost of misallocation of resources, finding that improved allocation of  resources to more productive firms would raise total productivity by around 75% in Ghanaian  manufacturing. There has been little work in Ghana, or for African economies more broadly,  examining the role of agglomeration economies. We review this small literature after introducing  the key ideas in the agglomeration economies literature in the next section.   2.2 Agglomeration and Economic Geography  Urbanization has traditionally been associated with agglomeration, the benefits of firms locating  near other firms and workers. Agglomeration is an idea with a long history in economics, dating back  to the work of Adam Smith and then Alfred Marshall (Duranton, 2016). Duranton and Puga (2004)  classify agglomeration effects as either sharing, matching and learning effects. Combes and Gobillion  (2015) emphasize that which of these three channels is driving any agglomeration effects is almost  never investigated in the agglomeration literature, but the overall effect can be, both because this is  what is important for policy makers and because it is very difficult to separate out which channel is  actually driving agglomeration economies.   Despite this limitation it is possible to make some progress in unpacking the role of agglomeration  economies. Combes and Gobillion (2015) distinguish between urbanization economies and  localization economies when estimating the benefits of agglomeration. Urbanization economies are  the positive externalities from firms locating in a particular area, irrespective of the industry the firm  is in, for example due to the density of firms or individuals or the level of general human capital in an  area. Localization economies are the externalities arising from the characteristics within a location of  a specific industry, such as the level of competition of the firms in an industry in a specific location or  the degree to which a location’s employment is concentrated in a particular industry.   Empirical analysis examining the role of agglomeration economies began with Glaeser et al (1992),  who examined the impact of several localization and urbanization economies on city employment  growth in the US. The authors found that sectoral diversity mattered for employment growth in US  cities, where diversity was measured as the sectoral concentration of employment, excluding the  sector for which the value is being created. Duranton and Puga (2001) formalized the idea that  diversified cities would generate innovation and growth. Positive effects of diversity imply that  urbanization economies are important in explaining employment growth. In contrast, Henderson et  al (1995) also using data on US cities, found that specialization mattered for economic growth,  where specialization is measured as the share of employment in each sector relative to its share at  the national level. Since specialization is a localization economy, ie it is not a characteristic of a  specific sector, this meant that localization economies were found to be more important by  Henderson et al (1995).   4    Combes (2000) investigated a number of possible localization and urbanization economies in French  “zones d’emploi”, including diversity and specialization discussed in the previous paragraph, in an  attempt to examine the relative importance of urbanization and localization economies. The other  variables he used to test for urbanization and localization agglomeration economies were  competition, average firm size and employment density. Competition is the extent of within‐sector  competition, measured by the Herfindahl index of the shares of employment of firms in the same  industry and locality, which is a localization economy. Combes (2000) also used average firm size as a  measure of within‐firm scale economies. He argues that if scale economies are external to firms then  only city size should matter and not the average size of plants in the industry‐district. The final  agglomeration economy examined in this paper is the most obvious and most widely used test of  urbanization economies ‐ the effect of employment density in the locality. We include all these  measures in our empirical analysis of agglomeration economies in Ghana.   Testing for Agglomeration Economies  The possibility of agglomeration economies is most often tested for by examining the effect of  agglomeration on productivity, either by using firm‐level data, such as value added per worker or  average earnings in the firm, or individual level data, usually earnings. But the effects of  agglomeration on employment growth are often studied, and this is what we undertake below,  following a substantial literature reviewed in Combes and Gobillion (2015).   The Modifiable Area Unit Problem  Whilst the literature testing for agglomeration economies initially used data from cities, with Glaeser  et al (1992) being the path‐breaking contribution, there is also a substantial literature examining  possible agglomeration economies for entire countries or several countries together (Combes and  Gobillion, 2015), although the trend has generally been towards smaller spatial units or using  individual firm or worker data.  In this paper we use 110 districts, corresponding to administrative  boundaries, covering the entirety of Ghana. Using data aggregated from firms for areas rather than  firms themselves implies the possibility of what is called the Modifiable Area Unit Problem (MAUP).  This refers to the negative influences that the use of discrete spatial boundaries can have on the  conclusions drawn from empirical analysis. Auvray & Agha (2018) discuss the MAUP and consider  two effects: the zoning effect and the scale effect. The zoning effect is that the particularities of a  border are arbitrary and can spuriously influence growth measures in specific locations. Auvray &  Agha (2018) used simulations to show that the division of one total area into x number of subareas  of equal size can lead to substantially different results for measuring spatial concentration  depending on the shapes of the areas.   The second MAUP effect is the scale effect. Auvray & Agha (2018:7) note that for a given area,  empirical results are affected by the level of geographic aggregation. Briant et al (2010) notes that  MAUP is more of a concern in testing for agglomeration economies when the size of the  geographical areas is large. Briant et al (2010: 291) describe the Zones de Emploi regions in France  “fairly small”, with an average size of around 1500 square kilometers and find that the MAUP is less  of a concern when dealing with smaller areas.  The average size of the Ghanaian districts we use in  this paper is around 50% larger than the French regions and thus the MAUP may not be too much of  a concern. Briant et al (2010) also note that the MAUP is less of concern when the independent and  dependent variables are aggregated in the same way, as is done in our empirical analysis below. The  districts we use are also of a similar size to the areas used in much of the research in this literature,  so the general conclusion is the MAUP may not be a serious concern. We discuss the size of the  districts used further in our description of the data we use below.   5    2.3 Agglomeration in African economies  Ghana, along with the rest of the African continent, has urbanized very rapidly. 9% of the Ghanaian  population lived in urban areas in 1931 (Songsore, n.d.) and this increased to 51% by the time of the  2010 population census. The World Bank estimates that the urban population of Ghana increased by  3.5 times between 1984 and 2014 (World Bank, 2015). It is thus expected that the benefits of  agglomeration would be evident in Ghana and other African economies that are rapidly urbanizing,  as they have been evident in the recent experiences of many Asian economies (eg Au and  Henderson (2006) on Chinese cities). East Asian economies have shifted from a primarily agricultural  base to a manufacturing‐based economy and then to a services‐based economy, ie they have  undergone structural transformation. However, a number of studies have demonstrated that there  has been no structural transformation in African economies (McMillan and Rodrik, 2011), despite  levels of urbanization similar to those in Asia. This has been argued to be because of low levels of  agricultural and manufacturing productivity (Jedwab, 2013). Increasing urbanization without  industrialization suggests that urbanization has not been accompanied by a growth in productivity  generated by agglomeration across the continent.   Jedwab (2013) argues that urbanization in Ghana and Ivory Coast has been driven by the formation  of consumption cities, cities that have evolved due to the production of resource export  commodities (cocoa in the two countries he studied). In Jedwab’s stylized model resource exports  generate a surplus which is spent on urban goods and services, drawing people into cities and  creating urbanization without either an increase in agricultural yields from a green revolution or  increased productivity in manufacturing. This is thus a model in which urbanization does not lead to  agglomeration economies, although the absence of agglomeration economies is not tested directly.   Collier et al (2018) test for agglomeration economies in cities using a firm‐level dataset constructed  from the World Bank Enterprise Surveys from 111 cities in 51 low‐ and middle‐income countries.  They do this by testing whether city size and population density affect productivity, wages, firm size  and city employment. City size and density, proxies for agglomeration economies, are found to  increase productivity, wages, firm size and employment, but these benefits are not as great in  African cities as they are for cities in Latin America and Asia. This is some evidence that African cities  are not generating agglomeration economies as they grow rapidly.   As far as we are aware there are no other studies examining both urbanization and localization  economies in African economies. Duranton (2016) examines urbanization economies in Colombia  but notes that examining localization economies in developing countries is hard since much  employment is informal and often not measured, which is why his paper only examines urbanization  economies. Collier et al (2018) note that whilst a strength of their study is the range of countries, the  study uses the World Bank Enterprises Surveys (WBES), which are limited to formal sector firms with  more than 4 employees.   The Ghanaian firm censuses we use in this paper covered all non‐household‐based firms with a  permanent location, as well as household‐based firms with a sign advertising the firm, whether  formal or informal. Since the informal sector is such a large part of the economy in Ghana and  almost all African economies our data are arguably a more useful source of data to test for  agglomeration economies than the data of Collier et al (2018), which covered the formal sector only.  The coverage of formal and informal firms means that we can examine both urbanization economies  and also localization, which Duranton (2016) notes is usually impossible because of the lack of  detailed sectoral information due to coverage being limited to formal sector firms only.   6    Despite the collection of data from firms of all sizes we limit our study to firms with 5 or more  persons engaged because of comparability issues across the two firm censuses that we use (see Kerr  and McDougall (2019) for more detail). Since informal firms are included the data we use still covers  a much larger fraction of employment than the WBES. Of the firms and workers surveyed in the  2003 NIC firm data that we use, only around 14% of firms employing 52% of total workers would  have been eligible for the WBES, by reporting being registered with the Registrar General’s  department.  3 Data used in the Study  3.1 Ghanaian Firm Census Data  This study uses data from two firm censuses undertaken by the Ghana Statistical Service (GSS) to  create a district‐industry panel to estimate agglomeration economies in Ghanaian manufacturing.  The two censuses used are the National Industrial Census (NIC) of 2003 and the Integrated Business  Establishment Survey (IBES) of 2014. Both were collected at the plant level3 and include data  collected on economic activity, employment and location in phase 1. As discussed above, the  censuses covered all non‐household‐based firms with a fixed location, and firms located in houses if  these had a sign indicating the presence of a firm, whether formal or informal.   For the analysis below, we create a panel of district‐industries using the 110 districts in Ghana in  2003 and 13 sub‐sectors within manufacturing. Average district size is 2200km2 whilst median size is  1350 km2. The standard deviation is roughly 2500, ie there is substantial variation in sizes of districts.  The means are equivalent to circles with radii of 27 and 21km respectively. This makes the district  mean 50% larger than the mean area of the “zones d’emploi” used in Combes (2000) and 100%  larger than the mean of the Colombian municipalities used by Duranton (2016), although the mean  is 50% smaller than the mean of the Indian districts used in Lall et al (2004).   Both firm censuses subsequently collected much more detailed production data from a nationally  representative sample of the firms identified in each census (this sample was called phase two). This  production data could be used to explore possible productivity effects of agglomeration but  unfortunately is not representative at the district level, as the phase 2 sample was stratified across  the 10 regions, sectors and several firm‐size categories only, but not districts. Since we thus do not  have a reliable district‐level measure of productivity, we instead study possible effects of  agglomeration on employment growth. Because the age of the firm was also asked in phase 1 of the  censuses we can also examine the extent to which the location decisions of new firms are influenced  by agglomeration forces.  Adjustments and improvements to the firm census data were undertaken for this paper. The NIC and  IBES were collected using different industry classification codes, and some districts were split  between the censuses. Thus, harmonization of the industrial classifications and districts was  required. To harmonize the districts, we matched the IBES districts to the list of districts previously  used in the 2003 NIC. This required combining (aggregating) those 2014 districts that had been  created by the splitting up of any 2003 districts into a number of smaller (disaggregated) parts. In  order to harmonize industry codes, we ensured that both NIC and IBES were matched to ISIC  (revision 4) 4‐digit activity codes.   In separate research we have undertaken on the comparability of the Ghana manufacturing firm  census data, we have found that there are a number of comparability issues between the 2003 and                                                               3  We use ‘plant’ and ‘firm’ interchangeably in this paper.   7    2014 censuses that would, without addressing them, make it impossible to estimate employment  growth in Ghana over this period (Kerr and McDougall, 2019). The main issues we identified are  differences in coverage of rural and urban areas, differences in the enumeration of associations and  differences in coverage of the smallest firms.  In Kerr and McDougall (2019) we showed that the 2014 IBES enumerated a total number of own  account workers that was around 5% of own account workers enumerated in the 2010 population  census. The number is “only” 5% because the smallest firms did not qualify for the firm census  (which excluded household‐based firms unless there was a sign indicating the presence of a firm in  the household dwelling). But this same percentage was only 0.5% in the 2003 NIC. This means that  the 2014 IBES covered a dramatically higher fraction of own account workers than 2003. The fraction  of small firms covered also increased (Kerr and McDougall, 2019). To ameliorate this issue, we limit  our main analysis to firms with 5 or more persons engaged. Persons engaged includes working  proprietors, employees, unpaid family workers and apprentices, as a large fraction of Ghanaians  working in manufacturing are not employees in the sense that the word is used in developed  countries.   The 2014 census covered rural areas much better than the 2003 census (Kerr and McDougall, 2019).  The 2003 NIC survey documentation notes that in rural areas only firms on the initial list of firms  obtained prior to the census (likely obtained from tax records or the 1987 census) were enumerated,  although enquiries were made of other firms in the vicinity. It is thus likely that rural areas would  experience higher “employment” growth between 2003 and 2014, simply because coverage of rural  firms was better in 2014. We ameliorate this issue in two ways. Firstly, we limit our analysis to firms  with 5 or more persons engaged, as discussed above, since we think that the enumeration of larger  firms was more comparable between 2003 and 2014 in both urban and rural areas. Secondly, in our  regression analysis of the determinants of employment growth we include a control for the  proportion of firms in each district in 2003 in rural areas.   Both NIC and IBES lacked information that could be used to classify firm locations as urban or rural.  This classification is useful for discussions about economic development, as discussed above; it was  therefore necessary to obtain a measure of whether a firm was based in an urban or rural area. This  information is not typically obtained in a firm census or survey, despite being common in household  surveys and population censuses.  The solution undertaken in Kerr and McDougall (2019) was to use  an urban/rural classification at the enumerator area level from the Ghanaian 2010 population  census, data given to us by the Ghana Statistical Service. We then matched enumerator areas in this  data to the firms in NIC/IBES based on the detailed location data collected in the firm censuses,  which we have access to, such as the region, district, town and suburb. In this way firms were given a  geotype depending on their location. The matching process resulted in the successful matching and  classification of 94% of firms in NIC and 98.5% of firms in IBES as either urban or rural.4 We use this  variable in our analysis below.   3.2 Other sources of data  We also use two other sources of data which we merge into the industry‐district panel created from  the firm censuses. The first is administrative data on imports and exports in each of the 13  industries. This is obtained from the Atlas for Economic Complexity. 5 The Atlas data were collected                                                               4  Note that for both NIC (2003) and IBES (2014) it was necessary to use population census data from 2010 are  there is no data from closer years available.  5  The data are available for download on the Atlas website:   https://intl‐atlas‐downloads.s3.amazonaws.com/index.html  8    using 6‐digit HS product codes (1992 revision). Using Atlas trade data requires matching HS 1992 to  ISIC revision 4, using the relevant correspondence table provided on the World Trade Integrated  Trade Solutions website.6 This table matches the 6‐digit HS (revision 1992) codes to ISIC (revision 2)  4‐digit codes. We then move from revision 2 to revision 4 of the ISIC.   The second source of data is the population census data. The 2000 population census data  (undertaken 3 years before the 2003 NIC) was obtained from IPUMS, which gives a number of other  characteristics of each district, including measures of the overall size of the potential market locally  (proxied by the total number of individuals in wage and self‐employment in each district) and  measures of human capital in each district.  The data also includes the size of each district, which we  use to compute employment density, an urbanization economy that may contribute to local  employment growth. We can also use the IPUMS population census data to obtain spatial  information on the distance of the centroid of each district from both Kumasi and Accra, which we  believe are reasonable measures of transport costs to large markets and (for Accra) export markets.  This data is created using the GIS information contained in the IPUMS release of the 2000 population  census.   We also have district‐level population census data for 1984 and 1970. These are based on the census  microdata but are not publicly available. They were obtained from Lasse Møller‐Jensen at the  University of Copenhagen and were used in Møller‐Jensen and Knudsen (2008).   4 Descriptive Analysis  Before investigating the determinants of local growth in Ghana we describe employment growth in  Ghana, the distribution of the localization and urbanization measures that we use in our growth  regression analysis and the population and trade data.   4.1 Ghanaian firm census data  Firm level data  Table 1 shows the employment and firm numbers and shares of each of the 10 regions in Ghana in  the 2003 and 2013 censuses. Greater Accra and Ashanti, which contains the second city of Kumasi,  dominated manufacturing employment in 2003, accounting for 58%. The 2000 population census  indicates that these two regions had a population share of only 34%, so that employment is heavily  concentrated in these two regions, relative to their population shares. By 2014 Greater Accra had  increased its share of total employment to 43%, whilst Kumasi’s share shrank by one third. The  shares of total employment in the five northern/central/eastern regions increased whilst southern  regions’ shares generally declined, other than Greater Accra. These patterns are broadly repeated  when looking at the firm numbers and shares of firms. Kumasi’s share of firms again declined whilst  the smaller regions increased. Greater Accra’s share stayed constant, suggesting that Greater Accra  had a much larger average firm size.   The increasing concentration of employment in the firm censuses in greater Accra shown in Table 1  is important, since agglomeration economies may be a part of the explanation for this pattern. This  is not the pattern shown in Lall et al (2009), who used the 1987 and 2003 censuses to show  deconcentration away from Accra and Kumasi. Above we noted that the deconcentration result is  likely to be due to comparability issues in these two firm censuses, which we have discussed in Kerr  and McDougall (2019). We think the 2003 and 2014 firm censuses are more comparable, and in this                                                               6  Available at https://wits.worldbank.org/product_concordance.html.   9    period, there was increasing concentration in Accra, and this was large enough to offset a small  decline in the proportion in Kumasi, resulting in an increasing share of manufacturing employment in  the two most urban areas in Ghana.   Table 2 shows employment and firm numbers and shares in 2003 and 2013 for each of the 13  manufacturing industries used in the empirical analysis. Food, wearing apparel, wood and furniture  manufacturing were the only industries with more than a 10% share of total employment in 2003. In  2013 the shares of wood and furniture making fell by 50% and 66% respectively. This reflects a  general decline in these industries.   Table 3 shows the share of total manufacturing employment in Greater Accra in each manufacturing  sub‐industry for 2003 and 2014. In 2003 the share was higher than 40% in 7 out of 13 industries,  despite Greater Accra’s population share in 2000 being only 15%. In 2003 the industries in which  Greater Accra did not have the largest share of employment were textiles, leather, furniture making  and wood products. In wood and paper products Ashanti and Western region account for 80% of  employment whilst they accounted for of 40% of employment in furniture making. It is of interest  that these two industries were the only ones in which there was a decline in total employment  between 2003 and 2014. In textiles Volta and Eastern region accounted for 40% of employment,  whilst in leather Eastern region accounted for 72% of total employment. This suggests that whilst  employment is concentrated in Greater Accra in many industries, this is not true in some industries,  particularly the largest in 2003, wearing apparel and wood products.   In 2014 the share of total employment in Greater Accra was greater than 40% in 8 of 13 industries  and increased in 11 of the 13 industries. The share decreased only in beverages and wearing apparel.  The only industries in which Greater Accra did not have the largest share were again textiles, leather,  wood, and not in wearing apparel, where Kumasi had the largest share. The region with the largest  share of employment in furniture making became Greater Accra in 2014. This analysis suggests that  the general trend was towards an increasing share of total manufacturing employment in Greater  Accra, the most urbanized and most densely populated region in Ghana. The regression analysis  below sheds further light on the processes that have contributed to this trend.    Industry‐district panel data  The above descriptive analysis used the firm level data on regions and manufacturing subsectors to  provide a broad overview of the changes in manufacturing in Ghana between 2003 and 2014. In this  section we provide some descriptive statistics at the district and subsector level, since this is the unit  of analysis in the regression work below.   Table 4 shows the 10th percentile, median and 90th percentile growth rates for each manufacturing  subsector across all districts. Growth rates are calculated (in this table only) as suggested by Davis  and Haltiwanger (1995):   Emp growth= empt‐empt‐1)/(( empt+empt‐1)/2).   This is one way of avoiding very large growth rates having a disproportionate effect, but still making  the resulting growth rates easily interpretable, which is not so easy when using the dependent  variable used in the regressions. The growth rates calculated in this manner are bounded by ‐2 and  2. The median for all industry‐districts is 0.4, whilst the minimum is ‐1.83 and the maximum is 1.96.  Table 4 shows that growth rates generally vary substantially within each industry across districts,  even in industries that were shown in Table 2 above to have either grown or shrunk substantially.  The two sectors shown to have shrunk‐ wood and furniture making, have median growth rates of 0  10    and ‐0.56 respectively. The median district growth rate is also negative for Electrical and leather  manufacturing industries.   5 Determinants of Employment Growth in Ghana  5.1 Key local determinants of employment  In our analysis below, we explore the extent of agglomeration economies on employment growth in  Ghana, following Glaeser (1992) and Combes (2000), amongst many others. The previous section  suggested some important trends in Ghanaian manufacturing‐ especially the growing dominance of  Greater Accra and the decline in particularly wood and furniture, which were two industries not  concentrated in Accra. We seek to explain these patterns through the lens of agglomeration  economies. We test for localization and urbanization economies using several measures. These are  specialization, competition (localization economies) and population density, average plant size and  diversity (urbanization economies).   We also add in human capital in the district‐industry in the 2003 NIC, using the proportion of skilled  workers in each industry‐district to test for human capital externalities. We use distance from Accra  and Kumasi as a proxy for transport costs to larger markets, and, in the case of Accra, to export  markets. We use the level of imports in the industry to control for external competition, which is  assumed to affect all industries equally, after controlling for transport costs proxied by distance.   Combes (2000) argued that employment growth as well competition, diversity, average size and  specialization within zones d’emploi ‐industries should all be normalized using the level for the  country as a whole in each industry, which he terms normalization, and which allows comparison  across sectors. This was undertaken in the original Glaeser et al (1992) paper for some but not all  variables, which Combes (2000) remedied. We now describe each of the urbanization and  localization economies variables and their normalizations.  In examining the determinants of employment growth, we use a normalized measure of  employment growth in an industry‐district between the 2003 and 2014 firm censuses as our  dependent variable, following Combes (2000),  ,, , Y , log log  ,  ,, , Where d is the district and i is the industry. As Combes (2000) notes, the normalization is done  because the aim is to explain why employment growth in an industry in a particular district is higher  than the national growth rate in that industry, and not to explain growth in that district‐industry.   The obvious measure of the extent of agglomeration economies is the extent to which employment  density impacts employment growth. In our analysis employment density is the density of total  employment (actually persons engaged‐ which includes those recorded in the firm census as working  proprietors, unpaid workers or apprentices) in each district,  ,  where empd is total persons engaged across all industries in the district and the area of each district  is obtained from the IPUMS 2000 population census data.  11    Similar normalizations to that undertaken for the dependent variable are undertaken for the key  independent variables. Diversity is the sectoral concentration of employment, excluding the sector  for which the value is being created, in each industry‐district. If diversity is an important determinant  of employment growth in a sector‐industry this is an example of the importance of urbanization  economies. The basis of this measure is the inverse of a Herfindahl index of across industry  concentration in each district, excluding the district for which the measure is created (Combes,  2000), again normalized,  ∑ / , , ,  ,  ∑ / where I is the total number of industries (in our analysis this is 13).   Specialization is the extent to which a particular industry in a district has a higher share of total  employment in that district, relative to that industry’s share of total employment in the entire  country,  , / ,   / Competition is the extent to which production in a particular industry‐district is concentrated in only  a few firms, again relative to the situation in that industry for the whole country. It is measured  using a version of a Herfindahl index, normalized again,  1 ∑ ∈ , , / , ,   1 ∑ , / where empi,d,j and empi,j are the employment of firm j in industry i located in district d and the whole  of Ghana respectively.  To measure the extent of within‐firm scale economies we use the average firm size in an industry‐  district, again following Combes (2000) and normalizing using the average firm size in that industry  for the whole country,  , / , ,    / Variables used in regression analysis  Table 5 provides a brief descriptive summary of the dependent and all the independent variables  used in the regression analysis below. It should be noted that in the regressions the logs of almost all  variables are used, but levels are included here to aid interpretation. All independent variables are  for 2003 and the dependent variable is the growth in employment in a district‐industry between  2003 and 2014.  12    The first set of independent variables are the two urbanization economies we can examine,  employment density and diversity. The next set are the localization economies specialization, firm  size and competition. We also include the proportion of skilled workers in an industry district to  examine the possibility of human capital externalities. Combes and Gobillion (2015) note that the  human capital externalities literature does not often also control for local economic structure but  with the data we have we are able to control for both.   Other controls include the distance to Accra and Kumasi, as measures of transport costs for  exporting and to large markets. We also include the proportion of firms in rural areas within the  district, as 2014 is likely to have covered rural areas better. To take account of the overall state of  each industry we control for the log of exports and imports in each industry.    A general conclusion from Table 5 is that there is substantial variation in most of the independent  variables. All the independent variables measuring agglomeration have standard deviations larger  than the means. The average number of persons employed per square kilometer is 100 the standard  deviation is 3 times the mean and there are also large variations in the literacy rates and proportions  of the adult population that are literate. In the next section we examine the effects of these  independent variables in 2003 on employment growth between 2003 and 2014.   5.2 Determinants of Employment growth  Our regression has as a dependent variable the change in employment between 2003 and 2014 in an  industry‐district, whilst the independent variables are the 2003 characteristics of an industry‐district.  We seek to explain the growth in employment by the characteristics of industry‐districts in 2003:  Y , 0 1 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , ,   Skilled is the proportion of skilled workers in the firms in each industry‐district, ie this is a test of  human capital externalities. Dist is a vector of the two distance variables‐ distance to Accra and  distance to Kumasi. We used the inverse hyperbolic sin function since distance is then zero for  industries in Accra and Kumasi and so a log transformation is not possible. W is a vector which  contains the level of exports and imports in each industry.  Table 6 shows the OLS regression results. In column 1 we control only for population density, one of  the standard ways of testing for agglomeration economies. The effect is small, negative but not  statistically significant. In the other columns we gradually add in further regressors. Looking across  the other regressions as we add in further independent variables the coefficients on population  density are positive, small (between 0.02 and 0.04) but never statistically significant. As a  comparison Collier et al (2018) used average wages as their dependent variable and firm‐level data  for developing countries, finding an elasticity with respect to density of between 0.06 and 0.08  across 51 countries. When we experimented with employment density from either the population or  firm census we obtain very similar results‐ coefficients are small and not statistically significant.   One response to these results is that the regressions should mechanically imply and find that density  leads to employment growth. The argument is that with large scale migration to Accra and other  more urban districts with higher density there is mechanically going to be more employment growth  in those areas, and thus it is surprising that our results do not find this. But in limiting our analysis to  firms with 5 or more persons engaged in the firm censuses we believe we mitigate this concern. In  using the firm census data we are asking whether increased density resulted in employment growth  13    outside the smallest firms. This means that we are asking whether increased density resulted in job  growth in larger firms, the kinds of firms that would be growing and creating employment if there  were benefits from agglomeration.   The other reason for including firms with 5 or more persons engaged is that jobs in these firms are  the kinds of jobs policy makers would be wanting to generate‐ they pay more and are more stable  than own account work or employment in a very small firm. We have not used the enterprise  surveys because in surveying only formal firms they exclude the vast majority of employment in  Ghana. Our cutoff of 5 persons engaged means, for example, that the 2014 firm census captured  63% of the employees who reported being employed in the population census around the same  time.  The second urbanization economy we can investigate is the impact of industrial diversity in a  location. We cannot reject the hypothesis that there is no effect of diversity on district‐industry  employment growth across all specifications. Combes and Gobillion’s (2015) summary of the effects  of diversity is that there is no robust effect on employment growth, so our finding is perhaps not  surprising, despite the headline findings of the importance of diversity, beginning with Henderson et  al (1995).     Besides the general characteristics of an area, the characteristics of particular industries within an  area have also been found to be important determinants of growth and productivity in the  agglomeration literature. Table 6 shows the effects of specialization, competition and average firm  size in an industry‐district on employment growth. The main results across the regressions are that  these characteristics all have large, statistically significant and negative effects on employment  growth in an industry district normalized by that industry’s growth rate.   The negative impact of specialization is counter‐intuitive. Combes (2000: 341) found a similar result  for France and noted that “explanations of the negative effect of specialization can hardly be found  in the agglomeration forces presented above.” Combes and Gobillion (2015) summarize the  literature estimating the effects of specialization on productivity (rather than employment growth)  as finding positive effects of specialization but note that for employment negative effects have been  found. This result is thus surprising but not unusual.   Competition is also estimated to have a negative effect on employment growth across all  regressions, but this result is less surprising. Combes and Gobillion (2015) note that more  competition can have negative effects if it lowers the prices of the products sold by firms, which is a  dispersive force and leads firms to locate away from areas of higher competition. The negative, large  and statistically significant effect of average firm size shown in Table 6 indicates that industry‐ districts with smaller average firm size grew faster. This result was also found by Glaeser et al (1992)  and Combes (2000). Combes (2000) interprets this as the absence of internal economies of scale,  though he is cautious about this conclusion since he did not estimate a production function. Glaeser  et al (2010) interpret this as part of the benefits of entrepreneurship since smaller firms are assumed  to be newer and more entrepreneurial.   The final agglomeration force we can examine is the extent of human capital externalities. Human  capital in our analysis is measured by the proportion of skilled production workers in each industry‐ district. Across all regressions there does not seem to be any evidence of human capital  externalities.   14    5.3 Endogeneity Concerns  The initial papers using the growth regressions undertaken above (Glaeser et al, 1992, Henderson et  al 1995 and Combes, 2000) did not address possible endogeneity issues. It is likely that in a cross  section there are unobserved factors correlated with 2003 characteristics and employment or that  there is a problem with reverse causality (Combes and Gobillion, 2015). For example local amenities,  such as transport infrastructure, that we have not controlled for might attract firms and increase  employment, but also lead to increased density. Using employment growth rather than its level, as  the dependent variable, which has been undertaken in this paper, partly mitigates these concerns as  it is more plausible to think that amenities are not correlated both with density and growth in  employment than that they are not correlated with both density and the level of employment.   But we do acknowledge that there are endogeneity concerns. The concern that has been addressed  in the literature is instrumenting current population density with historical values (Combes and  Gobillion 2015, Collier et al 2018). We have obtained district population totals from the 1970 census  (Møller‐Jensen and Knudsen, 2008). Table 7 shows the IV regressions when we instrument  population density for 2000 using the 1970 values. The instrument is always very strong, but the  estimated coefficients are, like in OLS, fairly small and never statistically significant. It would be  better to use population values from further back in time, but we currently do not have access to  such data by district in Ghana.   Other endogeneity concerns have been addressed in other papers using system GMM or firm‐level  panel data. System GMM requires at least 3 time periods. We could use the 1987 firm census data,  but we have concerns about the coverage of firms in the more rural districts because it is clear from  the data that the coverage of firms in rural areas was limited (Kerr and McDougall, 2019).   6 Conclusion  In most African economies manufacturing output and employment is growing, but the rate of  growth is slower than that of other sectors, resulting in declining shares of GDP, and what Rodrik  (2016) has called premature industrialization. A number of possible explanations for this situation  have been put forward including a lack of a business and investment climate suited to firm growth  and a lack of access to credit, as well as more recent explanations such as first mover advantages,  the increasing sophistication of manufacturing and the extent of global value chains in which buyers  have substantial market power.  Agglomeration has been shown to be a source of growth in many developed and developing  countries but there is some evidence that agglomeration economies are weaker in African  economies than they are in other parts of the world (Collier et al, 2018).   In this paper we have investigated the impact of various agglomerative forces that have been  identified in the literature, using data from two Ghanaian firm censuses. The study is, to our  knowledge, the first to use nationally representative firm data including both the formal and  informal sectors to investigate the impact of agglomerative forces on employment growth in an  African economy. We followed Combes (2000) in examining the importance of both urbanization  and localization economies, which was possible with the Ghanaian firm census data we have made  use of.   We have shown that Accra, the largest district and the most densely populated in Ghana, has  increased its share of manufacturing employment. This would suggest that agglomeration  economies are present and contributing to employment and productivity growth. But our main  15    finding is that there is no evidence that density plays a role in generating employment growth in  Ghana. Other urbanization and localization economies, including specialization and diversity, do  seem to play a role but not always in the manner that was expected.   African policy makers see many possible benefits resulting from the current increase in urbanization,  but our results do not suggest that this has been a major driver of employment growth in Ghana.  Further empirical analysis using data from other African economies could be conducted to  determine whether our finding of a lack of evidence that population density, the most commonly  tested agglomeration economy, plays a role in generating employment growth.        16    7 Bibliography  Aterido, R. & Hallward‐Driemeier, M. 2012. The Impact of the Investment Climate on Employment  Growth. Does Sub‐Saharan Africa Mirror Other Low‐Income Regions? World Bank Policy Research  Working Paper.   Au, C and Henderson, J. 2006. Are Chinese Cities Too Small? The Review of Economic Studies, 73(3),  549–576.  Aurvray, E & Agham S.B. 2018. Measuring geographic concentration of economic activities. Journal  of Economic Literature. Available online: https://afse2018.sciencesconf.org/190823/document  [Accessed December 2018].   Bigsten, A. and Soderbom, M. 2006. What Have We Learned from a Decade of Manufacturing  Enterprise Surveys in Africa? The World Bank Research Observer. 21(2). 241‐265  Briant, A, Combes, P. P. & Lafourcade, M. 2010. Dots to Boxes: Do the Size and Shape of Spatial Units  Jeopardize Economic Geography Estimations? HAL archives ouvertes. Paper ID: halshs‐00349294.  Ceglowski, J., Golub, S. Mbaye, A and Prasad, V. 2015.  Can Africa Compete With China In  Manufacturing? The Role of Relative Unit Labor Costs. DPRU working paper 201504.   Cirera, X. Fattal Jaef, R and Maemir, H. (2017). Taxing the Good? Distortions, Misallocation, and  Productivity in Sub‐Saharan Africa. World Bank Policy Research Working Paper 7949.  Collier, P. Jones, P & Spijkerman, D. 2018. Cities as Engines of Growth: Evidence from a New Global  Sample of Cities. University of Oxford (Unpublished) .  Combes, P. P. 2000. Economic Structure and Local Growth: France 1984‐1993. Journal of Urban  Economics. 47(1):329‐355.  Combes, P. P. & Gobillion, L. 2015. Chapter 5: The Empirics of Agglomeration Economies. Handbook  of Regional and Urban Economics, Volume 5. Henderson, J.V. & Thisse, J.F. (ed).  Davies, E and Kerr, A. 2018. Firm Survival and Change in Ghana, 2003–2013. Journal of African  Economies, 27(2), 149–171.   Davis, S. J. & Haltiwanger, J. 1995. Gross Job Creation, Gross Job Destruction, and Employment  Reallocation. The Quarterly Journal of Economics. 107(3):819‐863.  Dihn, H., Palmade, V., Chandra, V. and Cossar, F. 2012. Light manufacturing in Africa. Targeted  Policies to Enhance Private Investment and Create Jobs. The World Bank, Washington DC.  Duranton, G. 2016. Agglomeration effects in Columbia. Journal of Regional Science. 56(2):210‐238  Duranton, G. and Puga, D. 2001. Nursery Cities: Urban Diversity, Process Innovation, and the Life  Cycle of Products. The American Economic Review. 91(5) 1454‐1477.   Duranton, G & Puga, D. 2004. Micro‐foundations of urban agglomeration economies. Handbook of  Regional and Urban Economics, Volume 4. Henderson, J.V. & Thisse, J.F. (ed).  Ellison, G & Glaeser, E.L. 1997. Geographic Concentration in U.S. Manufacturing Industries: A  Dartboard Approach. Journal of Political Economy. 10(5):889‐927.   Falco, P. and Kerr, A. and Rankin, N. and Sandefur, J. and Teal, F. 2011. The returns to formality and  informality in urban Africa, Labour Economics, 18, S1 S23‐S31.  17    Glaeser, E. L., Kallal, H. D., Scheinkman, J. A. & Shleifer, A. 1992. Growth in Cities. Journal of Political  Economy. 100(2):1126‐1152.   Glaeser, E. and Rosenthal, S. and Strange, W. 2010. Urban economics and entrepreneurship, Journal  of Urban Economics, 67(1). 1‐14,  Henderson, V., Kuncoro, A. & Turner, M. 1995. Industrial Development in Cities. Journal of Political  Economy. 103(5):1067‐1090.   Hsieh, T and Klenow, P.  2009. Misallocation and manufacturing TFP in China and India. Quarterly  Journal of Economics, 124(4):1403‐1448.  Hsieh, T. and Olken, B. 2014. The Missing "Missing Middle". Journal of Economic Perspectives. 28(3)  89‐108  Jedwab, R. 2013. Urbanization without Industrialization: Evidence from Consumption Cities in Africa.  Unpublished manuscript, Department of Economics, George Washington University.  Kerr, A. and McDougall, B. (2019). What is a firm census in a developing country? An answer from  Ghana. Paper presented at the Centre for the Study of African Economies Conference, University of  Oxford. Available at  https://custom.cvent.com/4E741122FD8B4A1B97E483EC8BB51CC4/files/1356ae5c285e4bfabb514e 547db18bb0.docx  Lall, S. and Shalizi, Z. and Deichmann, U. Agglomeration economies and productivity in Indian  industry, Journal of Development Economics, 73(2) 643‐673.  Lall, S., Sandefur, J & Wang, H. 2009.  Does improving market access help de‐industrialize lagging  regions? ‘Leaking by linking’ in Ghana. Working Paper.  Marshall, A. 1920. Principles of Economics: An Introductory Volume. 8th ed. London: Macmillan.   McMillan, M. S. & Rodrik, D. 2011. Globalization, Structural Change and Productivity Growth. In  Making Globalization Socially Sustainable. Backetta, M and Jansen, M (ed). International Labour  Organization.   Møller‐Jensen, L. and Knudsen, M. 2008. Patterns of population change in Ghana (1984–2000):  urbanization and frontier development. GeoJournal. 73: 307‐320.   Rodrik, D. 2016. Premature deindustrialization. Journal of Economic Growth, 21. 1‐33. June.  Sandefur, J. 2010. On the Evolution of the Firm Size Distribution in an African Economy. CSAE  Working Paper, 2010‐5.  World Bank (2015). Rising through Cities in Ghana. Ghana Urbanization Review Overview Report.  Available at http://documents.worldbank.org/curated/en/613251468182958526/pdf/96449‐WP‐ PUBLIC‐GhanaRisingThroughCities‐Overview‐full.pdf  World Bank. (2018). Industrializing for Jobs in Africa? AFRCE Regional Study. Draft Concept Note.    Datasets  Minnesota Population Center. Integrated Public Use Microdata Series, International: Version  7.1 [dataset]. Minneapolis, MN: IPUMS, 2018. https://doi.org/10.18128/D020.V7.1    18    8 Tables  Table 1: Employment and firms by Region  Region  2003  2013  2003  2013  2003  2013  2003  2013  Firm  Firm  Employment  Employment  Emp %  Emp %  num  num  Firm %  Firm %    Western  25141  22531  14.8  8.4  890  1620  8.5  8.9  Central  9751  12565  5.7  4.7  868  1205  8.3  6.6  Greater  Accra  56522  116804  33.3  43.4  2485  4240  23.6  23.2  Volta  6063  10723  3.6  4.0  535  1145  5.1  6.3  Eastern  12582  15266  7.4  5.7  942  1286  9.0  7.0  Ashanti  41243  43591  24.3  16.2  3114  3819  29.6  20.9  Brong Ahafo  8788  19047  5.2  7.1  594  1632  5.6  8.9  Northern  5137  17315  3.0  6.4  546  1982  5.2  10.8  Upper East  3177  6869  1.9  2.6  385  806  3.7  4.4  Upper West  1583  4217  0.9  1.6  159  555  1.5  3.0  All  169987  268928  100  100  10518  18290  100  100      Table 2: Employment and firm numbers and shares by manufacturing subsector  Sector  2003  2013  2003  2013  2003  2013  2003  2013  Employment  Employment  Emp %  Emp %  Firm num  Firm num  Firm %  Firm %    Food  23900  50161  14.1  18.7  755  2157  7.2  11.8  Beverages  5842  19258  3.4  7.2  350  619  3.3  3.4  Textiles  6766  9823  4.0  3.7  240  558  2.3  3.1  Wearing  apparel  35157  56432  20.7  21.0  4197  7775  39.9  42.5  Leather  2736  3782  1.6  1.4  256  440  2.4  2.4  Wood and  paper  33608  24815  19.8  9.2  582  763  5.5  4.2  Printing  3138  6915  1.8  2.6  225  560  2.1  3.1  19    Chemicals,  pharma,  rubber  14699  26709  8.6  9.9  203  371  1.9  2.0  Non‐metallic  metals  6619  10803  3.9  4.0  508  969  4.8  5.3  Metal  products  14347  29352  8.4  10.9  989  2295  9.4  12.5  Electrical,  machinery,  transport  2841  6566  1.7  2.4  207  250  2.0  1.4  Furniture  18602  10321  10.9  3.8  1897  1192  18.0  6.5  Other manuf.  1370  13991  0.8  5.2  107  341  1.0  1.9  Other manuf.  169987  268928  100  100  10518  18290  100  100      Table 3: Greater Accra share of total Employment by manufacturing subsector in 2003 and 2014  Sector  2003  2003  2003  2014  2014  2014  Accra  Total  Accra  Emp  Total Emp  Accra Share  Accra Emp  Emp  Share  Food  9946  23900  41.6  23933  50161  47.7  Beverages  2772  5842  47.4  8345  19258  43.3  Textiles  1547  6766  22.9  2701  9823  27.5  Wearing  apparel  8293  35157  23.6  9285  56432  16.5  Leather  66  2736  2.4  487  3782  12.9  Wood and  paper  1505  33608  4.5  2637  24815  10.6  Printing  2202  3138  70.2  4953  6915  71.6  Chemicals,  pharma,  rubber  12536  14699  85.3  22786  26709  85.3  Non‐metallic  metals  3562  6619  53.8  6447  10803  59.7  Metal  products  7665  14347  53.4  16307  29352  55.6  20    Electrical,  machinery,  transport  1057  2841  37.2  5118  6566  77.9  Furniture  4357  18602  23.4  2746  10321  26.6  Other manuf.  613  1370  44.7  11059  13991  79  All  56522  169987  33.3  116804  268928 43.4      Table 4: Industry employment growth rates across sectors  th th Industry 10  Percentile Median 90  Percentile ‐0.43 1.09 1.74 Food ‐0.67 0.91 1.68 Beverages ‐1.20 0.21 1.72 Textiles ‐0.31 0.66 1.36 Wearing apparel Leather ‐1.06 ‐0.18 0.91 Wood and paper ‐1.10 0.00 1.64 ‐0.68 0.11 0.94 Printing ‐0.51 0.94 1.64 Chemicals, pharma, rubber ‐0.67 0.36 1.43 Non‐metallic metals ‐0.51 0.76 1.58 Metal products ‐1.55 ‐0.35 1.10 Electrical, machinery, transport Furniture ‐1.33 ‐0.56 0.74 ‐0.82 0.83 1.59 Other manuf. ‐0.94 0.40 1.57 All   Table 5: Description of Independent variables  21    Standard  Variable  Mean  Deviation  Minimum  Maximum  Employment growth (normalised)  0.03  1.22  ‐4.50  3.90  Specialisation   1.56  2.04  0.01  22.53  Competition  0.09  0.19  0.00  2.44  Firm size  0.89  2.47  0.07  53.42  Diversity  0.47  0.26  0.02  1.27  Employment Density   101.15  315.59  5.15  2500.53  Distance to Accra   253.28  168.33  37.18  623.09  Distance to Kumasi  198.68  123.17  0.00  474.17  rural proportion  0.36  0.20  0.04  1.00  Mean years of education  3.50  1.40  0.79  6.53  Proportion literate  0.49  0.19  0.13  0.81  Industry exp to imp ratio  0.60  0.96  0.04  3.26  log(industry imports in USD)  18.29  1.46  16.26  20.61  log(industry exports in USD)  16.75  2.12  13.47  20.10    Table 6: OLS regressions for Employment growth    (1) (2) (3) (4) (5) Employment  Employment  Employment  Employment  Employment  VARIABLES growth growth growth growth growth             Population  density ‐0.0377 0.0385 0.0388 0.0278 0.0331 (0.0369) (0.0428) (0.0429) (0.0548) (0.0553) Specialisation ‐0.348*** ‐0.342*** ‐0.342*** ‐0.330*** (0.0489) (0.0493) (0.0497) (0.0514) Diversity ‐0.00811 ‐0.0129 ‐0.0157 ‐0.0214 (0.0740) (0.0743) (0.0755) (0.0757) Competition ‐0.253*** ‐0.256*** ‐0.255*** ‐0.268*** (0.0450) (0.0454) (0.0459) (0.0479) Average Firm  Size ‐0.296*** ‐0.309*** ‐0.311*** ‐0.311*** (0.0706) (0.0715) (0.0723) (0.0725) Proportion of  skilled prodn.  workers in  ind‐dist 0.0415 0.0340 0.0256 (0.155) (0.158) (0.160) Proportion  rural ‐0.0397 ‐0.0510 22    (0.241) (0.242) Distance to  Accra (IHS  trans.) ‐0.0187 ‐0.0178 (0.0469) (0.0471) Distance to  Kumasi (IHS  trans.) 0.00273 0.00112 (0.0436) (0.0437) log (imports,  USD) 0.0234 (0.0451) log (exports,  USD) 0.00678 (0.0300) Constant 0.211 ‐1.165*** ‐1.207*** ‐1.047 ‐1.646* (0.186) (0.345) (0.353) (0.671) (0.923) Observations 709 708 707 707 707 R‐squared 0.001 0.289 0.290 0.291 0.292 Standard errors in  parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, *  p<0.1   Table 7: IV regressions using lagged population values    (1) (2) (3) (4) (5) (6) Second  Second  Second  stage stage stage Population  Population  Population  Employment  density  Employment  density  Employment  density  VARIABLES growth (log) growth (log) growth (log)               Population  density (log) ‐0.0505 ‐0.0161 ‐0.00648 (0.0391) (0.0463) (0.0463) Specialisation ‐0.374*** ‐0.167*** ‐0.363*** ‐0.171*** (0.0495) (0.0161) (0.0498) (0.0161) Diversity 0.0292 0.140*** 0.0330 0.137*** (0.0748) (0.0249) (0.0747) (0.0248) 23    Competition ‐0.227*** 0.174*** ‐0.236*** 0.181*** (0.0457) (0.0146) (0.0462) (0.0147) Average Firm  Size ‐0.257*** 0.283*** ‐0.307*** 0.286*** (0.0715) (0.0229) (0.0744) (0.0237) Proportion of  skilled prodn.  workers in  ind‐dist ‐0.102 ‐0.139** (0.187) (0.0641) 1970  Population  density (log) 0.903*** 0.789*** 0.791*** (0.0121) (0.0126) (0.0125) Constant 0.273 1.377*** ‐0.760** 2.639*** ‐0.826** 2.704*** (0.196) (0.0497) (0.369) (0.0894) (0.378) (0.0925) Observations 709 709 708 708 706 706 R‐squared 0.001   0.287   0.293   Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1     Table 8: IV regressions continued.     (7) Second stage (9) Second stage Employment  Population  Population density  VARIABLES growth density (log) Employment growth (log) Population density (log) ‐0.0477 ‐0.0457 (0.0613) (0.0617) Specialisation ‐0.360*** ‐0.141*** ‐0.352*** ‐0.151*** (0.0500) (0.0152) (0.0518) (0.0156) Diversity 0.0193 0.0829*** 0.0147 0.0858*** (0.0752) (0.0235) (0.0755) (0.0235) Competition ‐0.238*** 0.149*** ‐0.248*** 0.156*** (0.0465) (0.0140) (0.0484) (0.0145) Average Firm Size ‐0.314*** 0.238*** ‐0.314*** 0.233*** (0.0750) (0.0226) (0.0751) (0.0226) Proportion of skilled prodn.  workers in ind‐dist ‐0.105 ‐0.0927 ‐0.118 ‐0.103* 24    (0.189) (0.0600) (0.191) (0.0606) Proportion rural ‐0.139 ‐0.455*** ‐0.149 ‐0.447*** (0.241) (0.0751) (0.241) (0.0750) Distance to Accra (IHS trans.) ‐0.0570 ‐0.0972*** ‐0.0574 ‐0.0983*** (0.0483) (0.0143) (0.0484) (0.0143) Distance to Kumasi (IHS trans.) ‐0.0192 ‐0.0952*** ‐0.0213 ‐0.0943*** (0.0441) (0.0133) (0.0441) (0.0133) log (imports, USD) 0.0285 0.00307 (0.0445) (0.0141) log (exports, USD) ‐0.00300 ‐0.0187** (0.0297) (0.00936) 1970 Population density (log) 0.717*** 0.713*** (0.0139) (0.0139) Constant ‐0.168 4.035*** ‐0.657 4.332*** (0.733) (0.165) (0.971) (0.251) Observations 706 706 706 706 R‐squared 0.292   0.293   Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1   25