Policy Research Working Paper 8783 Are Management Practices Failing or Aiding the Private Sector in South America? Marie Hyland David C. Francis Jorge Rodriguez Meza Development Economics Global Indicators Group March 2019 Policy Research Working Paper 8783 Abstract An expanding body of literature has shown that better management practices can boost firms’ productivity, this management practices can offer significant boosts to firms’ may be a cost-effective way to accelerate economic growth. productivity; this research illustrates that firms in South The results show that improved management practices are America are no exception. Using recent Enterprise Survey associated with higher levels of productivity in all countries, data from seven countries in South America (Argentina, and it is the impact of improved management specifically Bolivia, Colombia, Ecuador, Paraguay, Peru, and Uruguay), in larger firms that is driving the overall results. Indeed, in the paper explores the various dimensions and drivers of some countries, specifically Argentina, Paraguay, and Peru, management practices and analyzes how they are related to it is only among larger firms that there is a positive link productivity. This is an important topic to investigate, given between management practices and productivity. the lagging levels of productivity growth in the region. If This paper is a product of the Global Indicators Group, Development Economics. 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/research. The authors may be contacted at mhyland@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Are Management Practices Failing or Aiding the Private Sector in  South America?1  Marie Hyland, David C. Francis and Jorge Rodriguez Meza                        JEL codes: L2, M2, O12, D22, D24  Keywords: Management practices; South America; Firm‐level analysis; Productivity                                                                   1  The authors gratefully acknowledge funding from the World Bank Research and Development Center in Chile  1. Introduction  Economic growth in the Latin America and Caribbean (LAC) region has slowed significantly since the start  of the decade. While there is evidence of an uptick in growth since 2017, driven largely by external factors  such as improved commodity prices (Vegh et al., 2018), recent projections forecast an annual growth rate  of 1.9 percent for 2018, which is below that of the region’s major trading partners—the US and EU, and  indeed is below the global average. If this pattern continues going forward, the region’s share in the global  economy is forecast to decline.  What is at the root of this problem? Low productivity growth in addition  to low levels of capital accumulation have been highlighted as the principal explanations for the region’s  poor  economic  progress  (see,  for  example,  Crespi  and  Zuniga  (2012),  Pagés  (2010)  and  IDB  (2018)).  Indeed, the possible causes underlying low productivity in the region are numerous; a recent report by  the Inter‐American Development Bank (IDB, 2018) notes that factors such as tax administration, labor  regulations, and a lack of innovation may all contribute to the problem. What kind of policies could be  implemented to boost productivity? While regulatory and institutional reform have an important role to  play, in this research we consider policies at the firm level. In the past decade, a growing body of evidence  has emerged, pointing to the strong impact that improved management practices can exert on firm‐level  productivity. It is this link—that between management practices and productivity—that we focus on in  this paper, using data from recent Enterprise Surveys of seven countries in the region, namely Argentina,  Bolivia, Colombia, Ecuador, Paraguay, Peru and Uruguay.   While  acknowledgment  of  the  link  between  management  practices  and  productivity  has  been  gaining  ground  in  the  past  decade  or  so,  the  concept  is  not  new.  Indeed,  as  far  back  as  the  mid‐1980s,  Gershenberg (1986) noted a shift in focus among policy makers and economists away from the roles that  only  capital  and  labor  may  play  in  increasing  output  in  less‐developed  economies,  and  towards  the  recognition of the role that management may  play in boosting  productivity.  Much of  the  more recent  research in the area has been pioneered by Bloom and Van Reenen. As outlined in their seminal paper on  the topic (Bloom and Van Reenen, 2007), the authors developed a survey instrument to systematically  measure  management  practices  of  732  medium‐sized  manufacturing  firms  in  France,  Germany,  the  United  Kingdom  and  the  United  States.  Their  results  show  that  better  management  practices  are  associated with higher productivity, profitability and firm survival. Another interesting result that emerges  from their analysis is that the management practices of firms in the United States are superior to those in  the other countries. However, in all countries there is significant heterogeneity among firms, with a tail of  2    relatively‐poorly managed firms being present in each. The authors find that two factors that have an  important impact on management practices are competition and family ownership of firms.  In a subsequent paper, Bloom and Van Reenen (2010), the authors study more closely the drivers of the  differences  in  management  practices.  Extending  their  analysis  to  cover  17  countries  across  the  globe,  including both developed and developing countries, the authors confirm their earlier results that better  managed firms perform better. Among this expanded group of 17 countries, firms in the US still score the  highest,  whereas  firms  in  southern  Europe  (Greece  and  Portugal)  and  in  developing  countries  (Brazil,  China and India) have, on average, the most poorly‐managed firms. The authors find that the following  factors  contribute  towards  poor  management  practices:  low  product  market  competition,  family  ownership,  labor  market  regulations,  human  capital  (education  of  both  managers  and  workers),  and  barriers to information that slow the diffusion of improved management practices. The fact that firms in  the US are found to have better management practices has important implications for aggregate patterns  of productivity growth, as shown in Bloom, Sadun and Van Reenen (2012). The authors find that better  management practices account for approximately half the difference in productivity growth between US  and EU firms in the 10 years after 1995.  In addition to the positive link between management practices and firm performance, Bloom et al. (2010)  find positive impacts for the environment also—better managed firms in the UK are, in addition to being  significantly more productive, significantly less energy intensive. However, more recent research by Boyd  and Curtis (2014), has shown that the relationship between management and energy intensity is more  nuanced in the US, and that a higher “generic” management score does not necessarily imply improved  energy performance.   While  much  of  the  data  on  firms’  management  practices  relate  to  firms  in  developed  economies,  the  impact of management practices has been shown to be significant in the developing world also. Bloom et  al. (2010) consider the factors that impede the productivity of firms in the developing world and find that  poor  management  practices,  a  lack  of  access  to  finance,  and  a  lack  of  delegation  of  decision  making  (whereby owners do not delegate to managers) all contribute to lower productivity. To take a closer look  at the link between management practices and firm productivity in the developing world context, Bloom  et al. (2013) conducted an experiment in India in which a randomly‐selected set of plants were provided  with consultancy services on how to improve their management practices. Their results show that these  improved practices increased productivity by 17 percent, relative to the control firms, and led these firms  to  expand  their  operations.  The  main  mechanisms  that  the  authors  cite  that  boost  productivity  are  3    improvements in quality and efficiency, and reduced levels of inventory. Furthermore, the authors note  that  the  main  factor  that  impedes  firms  from  independently  adopting  better  management  practices  themselves is barriers to information. In a follow‐up paper, Bloom et al. (2018), the authors revisited these  manufacturing plants in India and found that plants in the treatment group had dropped approximately  half of the management practices that had been introduced as part of the experiment due to turnover of  key personnel and managerial time constraints. However, nine years after the experiment was initiated,  a gap remained between the management practices of treatment and control plants, and, furthermore,  treatment plants continued to perform better. Finally, upon revisiting the plants, the authors found that  the utilization of improved management practices had spread across plants within the same firm, but not,  however, between firms.  In this paper, we focus on management practices of establishments in the LAC region. An earlier analysis  of management practices in four countries in this region (namely, Argentina, Brazil, Chile and Mexico) by  Lemos  and  Scur  (2012)  showed  that  firms  in  Latin  America  employ  poor  management  practices  when  compared  to  firms  in  Europe  and  Asia.  The  authors  note  that  one  of  the  primary  reasons  for  lagging  managerial practices is the high prevalence of family owned and run firms in the region. Furthermore, the  authors confirm that better management practices are linked to improved productivity, both at the firm  and the national level. The positive impact of improved management practices on firm performance in  the region is confirmed by Bruhn et al. (2018). Based on evidence from a randomized control trial of small  and  medium‐sized  enterprises  in  Mexico,  the  authors  show  that  firms  that  were  given  access  to  management consultancy services for one year had higher levels of total factor productivity and return  on assets. Using administrative data, the authors also show that, five years after the treatment, those  firms  that  had  received  consultancy  services  employed  significantly  more  workers;  showing  that  the  impacts of improved management practices endure.  In terms of the long‐term impacts of management practices on productivity, recent analysis by Giorcelli  (forthcoming) confirms what was found by Bloom et al., 2018 and Bruhn et al., 2018—that the positive  impacts of improved management practices are long lasting. Studying Italian firms that received funding  for  management  training  trips  to  the  US  and  more  technologically‐advanced  machinery  as  part  of  the  Marshall Plan, the author finds that both interventions (management training and improved machinery)  led to increases in productivity, but that the impacts of management training lasted longer. Furthermore,  Giorcelli  shows  that  while  in  the  short  run,  larger  firms  benefitted  relatively  more  from  management  training, over time, firms with fewer than 50 employees benefitted more.  4    Turning  to  our  own  results,  data  from  the  Enterprise  Surveys  reveal  notable  differences  between  the  management  practices  of  establishments  within  the  LAC  region.  According  to  our  survey  data,  establishments  in  Colombia  have  the  most  structured  management  practices  in  place,  while  establishments  in  Bolivia  have  the  least  structured  practices  (Figure  2).  The  poor  management  of  establishments that we see, on average, in Bolivia appears to be driven, at least in part, by a number of  very  badly‐managed  firms,  shown  by  the  longer  left  tail  of  the  distribution  for  Bolivia  (Figure  3);  this  echoes the results highlighted by Bloom and Van Reenen in their 2010 paper showing that much of the  variation between countries in terms of management practices is due to a tail of poorly‐managed firms  present in some countries. Our results also show that certain establishment characteristics are important  predictors  of  better  management;  larger  establishments,  as  well  as  those  that  export,  have  higher  management  scores.  Establishments  that  recruit  their  manager  from  outside  the  establishment  (as  opposed to those who promote internally), and establishments with formal workforce training programs  in place, also have higher management scores. Furthermore, we confirm what was shown in the seminal  Bloom et al. (2007) paper—that better management practices are associated with better outcomes. We  show that more structured management practices are associated with higher labor productivity and, for  a subset of larger manufacturing establishments, higher total factor productivity also. When we break  down the results by each individual country, we find notably different impacts across the seven countries  studied—for three of the seven countries analyzed (Argentina, Paraguay and Peru), we find no evidence  of a positive relationship between management and labor productivity based on the average across all  establishments.  However,  in  Argentina  and  Paraguay,  there  does  appear  to  be  a  positive  link  for  establishments of 50 of more employees, while in Peru the data show that establishments must employ  at  least  100  workers  before  a  significant  relationship  between  management  practices  and  labor  productivity can be detected.   We  make  several  distinct  contributions  to  the  literature  on  management  practices  and  productivity.  Firstly,  while  analyses  of  establishments’  management  practices  have  been  studied  in  many  countries  across  the  world,  in  only  two  of  the  countries  that  we  study  (Argentina  and  Colombia)  can  we  find  evidence of previous research on management practices, and so we are shedding new light on the role of  management in five previously unstudied contexts. Secondly, in addition to information on management  practices, our data contain detailed information on establishment characteristics, on performance metrics  and  on  the  business  environment.  We  can  exploit  these  rich  data  to  more  accurately  estimate  the  relationship between management practices and establishments’ outcomes, and to test in which contexts  management  matters  most.  Finally,  the  surveys  from  which  our  data  come  are  designed  to  be  5    representative  of  each  economy’s  formal  private  sector,  covering  establishments  with  five  or  more  employees, thus our findings are less narrow than many previous analyses, which have tended to focus  only on larger manufacturing firms.  The remainder of this paper proceeds as follows: section 2 outlines the methodology used to measure  management practices and to analyze the relationship between management and performance; section  3 presents the data and descriptive statistics; section 4 presents the empirical findings; and, finally, section  5 discusses the results and provides some brief concluding remarks.  2. Methodology  2.1 Measuring and scoring management practices  Work to systematically quantify management practices has been pioneered by Bloom and Van Reenen  (2007, 2010). The United States Census Bureau adapted the survey questions of Bloom and Van Reenen  and  in  2010  conducted  a  wide‐scale  survey  of  management  practices  via  the  Management  and  Organizational Practices Survey (MOPS). Based on the MOPS, and in collaboration with Bloom and Van  Reenen, these variables have been modified and implemented as part of the standard Enterprise Survey  that the World Bank implements throughout the world.   The Enterprise Survey asks about five specific components of management practices, these are as follows:  (1) action taken when a problem arose in production or service provision; (2) the number of production  or  service  provision  performance  indicators  monitored;  (3)  the  level  of  ease  or  difficulty  to  achieve  production  or  service  provision  targets;  (4)  personnel's  knowledge  of  production  or  service  provision  targets;  and  (5)  the  basis  of  managers'  performance  bonuses.  For  each  component,  establishments  receive a score between zero and one, where higher scores indicate more structured practices. Take, for  example,  the  component  of  management  practices  that  examines  how  establishments  respond  to  problems in production or service provision (action when a problem in production or service provision  arose). The least structured practice would be “No action was taken”, while the most structured would  be “We fixed it and took action to make sure it did not happen again”. The individual components can be  aggregated into a single average management score, where each establishment’s score is an unweighted  average  of  the  individual  components.  A  detailed  description  of  how  each  component  was  asked  and  scored can be found in Appendix 1.  6    2.2 Estimating the relationship between management practices and performance  To test the relationship between establishments’ management scores and performance metrics, we run  the following OLS regression:  , , ∙ , , ∙ , , , ,                           (1)  Where  , ,   is  the  outcome  variable—the  performance  of  establishment, ,  operating  in  sector,  ,  and  country,  . In our analysis performance is measured either as an establishment’s labor productivity—log  of sales per worker, or total factor productivity—the portion of output that is not explained by the amount  of inputs used (which, due to data constraints, can be calculated for manufacturing establishments only).  , ,   is  the  establishment’s  management  practices  score,  and  the  coefficient    describes  the  relationship  between  management  and  performance—a  positive  coefficient  indicates  that  a  higher  management score is associated with improved performance.  , ,  represents a vector of establishment‐ level characteristics that we control for; the variables included in the vector  , ,  are those that may be  related to both management practices and to productivity, and so we include them to disentangle their  effects from the impact of management, per se. These are establishment size (measured in terms of the  number  of  employees);  exporting  status;  multinational  status;  whether  the  establishment  is  part  of  a  multi‐establishment firm; the establishment’s legal status (sole proprietorship, limited liability company,  etc.); the top manager’s years of experience in the sector; and the gender of the top manager.   and     represent country and sector dummies respectively and, finally,  , ,  is the error term.   3. Data and descriptive statistics  3.1 World Bank Enterprise Survey data  Our data are from a recent wave of the World Bank Enterprise Surveys (WBES) that were implemented in  seven  Latin  American  economies  in  2017—Argentina,  Bolivia,  Colombia,  Ecuador,  Paraguay,  Peru  and  Uruguay. The WBES are establishment‐level surveys of a representative sample of the non‐agricultural,  non‐extractive,  formal  private  economy.  The  surveys  are  carried  out  via  face‐to‐face  interviews  with  owners or top managers of establishments in the manufacturing, services, construction, and transport  storage and communications sectors. The surveys, which do not cover informal or micro firms, are carried  out  using  a  standardized  methodology  that  ensures  representativeness  at  the  country  level,  and  comparability across economies and over time. The WBES covers a wide range of topics including access  to  finance,  corruption,  crime,  infrastructure,  as  well  as  measures  of  establishments’  performance.  In  recent surveys, several questions have been added to the survey instrument to capture the managerial  7    practices of establishments; the 2017 data for LAC represent some of the first available results from these  newly added questions.  3.2 Description of the sample  As Table 1 shows, establishments differ across the seven countries in many respects. The sample sizes are  notably larger in the three largest economies—Argentina, Colombia and Peru, where approximately 1,000  establishments  were  surveyed.  In  Argentina,  most  establishments  in  the  sample  are  engaged  in  manufacturing,  whereas,  in  all  other  economies,  the  highest  proportion  of  establishments  surveyed  operate  in  the  other  services  sector.  Establishments  are  largest  (as  measured  by  the  number  of  employees) in Peru, where the average establishment employs 90 workers, and the median establishment  employs  20,  and  smallest  in  Bolivia  (average  number  of  employees  is  31,  and  median  is  nine).  Multinationals have the strongest presence in Ecuador, where 12 percent of establishments are foreign  owned, and the weakest presence in Argentina, where only 2.8 percent of establishments are. The most  open economy, measured as the proportion of establishments engaged in exporting activity, is Peru where  12 percent of establishments are exporters, whereas the least open economy is Ecuador, where only 3.2  percent of establishments are exporters. Establishments that are part of a larger multi‐establishment firm  are most prevalent in Colombia (23 percent) and least prevalent in Paraguay (7.5 percent).  The data show heterogeneous levels of female empowerment in the private sector (as measured by the  proportion  of  establishments  with  a  female  top  manager).  In  Bolivia,  just  over  26  percent  of  establishments are managed by women, whereas only 8 percent of establishments in Argentina are. In  Bolivia,  establishments  are  also  characterized  by  highly  concentrated  ownership  structures—here,  45  percent of establishments are sole proprietorships. In Ecuador, on the other hand, in only 1.6 percent of  establishments is the ownership concentrated in the hands of a single owner. In all countries, the average  establishment  employs  experienced  top  managers,  with  the  average  number  of  years  of  managers’  experience being close to, or greater than, 20 years in all countries.            8    Table 1: Description of the sample  Argentina  Bolivia  Colombia  Ecuador  Paraguay  Peru  Uruguay  Sample size  991  364  992  361  364  1003  347  Proportion  46.64  26.30  29.08  18.49  27.76  43.39  23.07  manufacturing (%)  Proportion retail (%)  16.85  16.96  14.82  21.74  30.09  9.09  28.11  Proportion other services  36.51  56.74  56.10  59.77  42.15  47.51  48.83  (%)  Average no. employees  45.28  30.62  54.36  56.17  60.63  89.85  47.22  Median no. employees  14  9  15  15  18  20  14  Proportion foreign  2.80  10.23  10.12  11.98  7.65  8.95  9.52  owned (%)  Proportion exporting (%)  6.81  7.49  8.48  3.21  4.59  12.03  10.68  Proportion multi‐ 10.48  14.88  23.04  11.25  7.47  21.15  15.37  establishment (%)  Proportion female  7.99  26.31  18.98  22.91  19.59  19.86  10.61  managed (%)  Proportion sole  6.26  44.92  4.74  1.62  14.23  9.07  7.90  proprietorships (%)  Average top manager's  26.55  20.10  23.95  19.67  22.62  24.19  25.81  experience (years)  Note: Survey weights are applied in the computation of the averages presented above.  3.3 Performance and management  The main metrics we use to measure the performance of the establishments are labor productivity and  total factor productivity. Labor productivity represents the monetary value of sales per worker and can  be calculated for establishments operating in all sectors. The figures for total factor productivity (TFP), on  the other hand, are less intuitive.  Our TFP estimates are based on observed monetary values (as opposed  to physical units) and are estimated assuming a worldwide common production technology for each 2‐ digit industry.2  The resulting TFP estimates represent the portion of output that is not explained by the  amount of inputs utilized and, thus, unlike labor productivity results, TFP estimates are not expressed in  monetary  terms.  TFP  may  be  considered  a  better  measure  of  efficiency  than  labor  productivity,  as  it  captures the level of efficiency at which all factors of production are utilized to produce output. However,  due to the data requirements for the estimation of TFP, it can only be computed for establishments in the  manufacturing sector (hence the lower “N” for TFP in Table 2).  Because average productivity figures can be strongly influenced by outliers in the sample, Table 2 below  presents both the average and the median values for labor and total factor productivity. Of the seven  countries covered, sales per worker are highest in Uruguay, as reflected in both the mean and median                                                               2  For an explanation of the TFP estimation using the worldwide Enterprise Survey database see EBRD, EIB, World  Bank (2016); page 16.  9    values. Average labor productivity is lowest in Paraguay, although the median value is lower in Bolivia  (where the average is inflated by outliers). In contrast to the figures for labor productivity, mean total  factor productivity is highest in Paraguay, although it is third highest here when measured at the median.  Average total factor productivity is lowest in Argentina, although the lowest median value is recorded in  Bolivia.  Table 2: Productivity by country in 2017  Argentina  Bolivia  Colombia  Ecuador  Paraguay  Peru  Uruguay  Labor productivity (sales per worker in 2009 US$) ‐‐ all establishments:  Mean  99,548.50  108,376.60  66,436.85  98,319.01  53,152.62  84,202.32  135,458.40  Median  54,734.67  14,071.38  31,169.38  49,863.20  29,677.77  41,789.34  75,701.70  N  845  287  929  357  312  832  274  Total factor productivity ‐‐ manufacturing establishments:  Mean  2.02  2.34  2.45  2.84  2.91  2.12  2.49  Median  2.08  1.82  2.37  2.57  2.46  2.06  2.86  N  181  53  409  100  39  279  42  Note: Survey weights are applied in the computation of the data presented above  The  cumulative  distributions  of  labor  productivity  (expressed  in  logs)  and  total  factor  productivity  are  displayed in Figure 1 below. The graph illustrates that there is no clear stochastic dominance among the  countries, although the left panel of Figure 1 does show that establishments in Bolivia generally perform  poorly in terms of labor productivity, whereas establishments in Uruguay perform well. The right panel of  Figure 1 corroborates what was displayed in Table 2—while establishments in Argentina have relatively  high labor productivity, their relative performance is less strong according to total factor productivity.   10    Figure 1: Cumulative productivity distributions   Note: Survey weights are applied in the computation of the data presented above  In section 1, we outlined concerns that have been raised at the macro level that productivity growth has  been  lagging  in  the  region,  and  the  micro  data  from  the  WBES  provide  further  justification  of  these  concerns. Table 3 shows the evolution of labor productivity and total factor productivity across the seven  countries covered in our analysis, for the three rounds of WBES data that are available for these countries.  While average labor productivity increased from 2006 to 2010, it subsequently declined in 2017; for the  median establishment, there was a minor increase between 2010 and 2017. Total factor productivity also  increased from 2006 to 2010, but subsequently declined—this holds at both the mean and the median  values.            11    Table 3: Evolution of productivity    Labor productivity (sales per worker in 2009 US$)   Total factor productivity    Mean  Median  Mean  Median  2006  40,834.38  30,115.93  2.34  2.22  [37,144.52; 44,524.23]  [27,224.56; 32,333.8]  [2.22; 2.46]  [2.04; 2.33]  2010  61,021.07  40,045.05  2.76  2.54  [40,803.56; 81,238.57]  [35,577.81; 45,986.21]  [2.59; 2.93]  [2.38; 2.72]  2017  50,029.06  41,843.06  2.43  2.31  [42,930.46; 57,127.66]  [38,414.61; 46,530.6]  [2.26; 2.59]  [2.13; 2.43]  Notes: Survey weights  are  applied  in  the computation  of  the  data  presented  above. Lower  and  upper  bound 95  percent confidence intervals are presented in brackets.  Turning next to establishments’ management practices, the data from the 2017 Enterprise Surveys show  that,  based  on  the  average  management  score,  establishments  in  Colombia  perform  best,  while  management practices appear to be, on average, worst in Bolivia; this is displayed in Figure 2.    Figure 2: Average management scores presented from best to worst    Note: Survey weights are applied in the computation of the data presented above  The pattern displayed in Figure 2 (Colombia best and Bolivia worst) appears to hold across the distribution  of establishments’ management, and not just on average, as illustrated in Figure 3 below. The distribution  of management practices displayed in Figure 3, confirms a result noted by Bloom and Van Reenen (2007,  2010) that low average management scores at the country level can be driven by poorly performing firms  in the left tail of the distribution. The thicker left tail in the distribution for Bolivia is clear in the graph  below.  12    Figure 3: Distribution of average management scores      Note: Survey weights are applied in the computation of the averages presented above.  Turning to the individual management practices, Table 4 shows that, in Colombia, establishments perform  relatively  well  across  most  components  of  management  measured  in  the  survey.  In  general,  establishments  in  all  countries  display  high  levels  of  proactiveness  when  it  comes  to  responding  to  problems, but poor structures for the allocation of bonuses. Looking specifically at the issue of managers’  bonuses, where a higher score is given to establishments where management bonuses are based on the  managers’ own performance, as opposed to broader company‐wide metrics, establishments across the  region receive low scores. Indeed, the data show that, on average 67 percent of establishments indicate  that they do not pay bonuses to managers.3                                                                   3  As noted in Appendix 1, firms who indicated that they did not know what the basis of managers’ performance  bonuses was are assigned a value of zero— the same value as those firms that indicate that they do not provide  bonuses.  13    Table 4: Average management practice scores by country  Argentina  Bolivia  Colombia  Ecuador  Paraguay  Peru  Uruguay  Average aggregate score  0.52  0.46  0.59  0.53  0.55  0.56  0.51  Responding to problems  0.73  0.62  0.82  0.81  0.80  0.79  0.78  No. of performance  0.47  0.32  0.55  0.44  0.54  0.48  0.38  indicators monitored  Level of difficulty of  0.78  0.77  0.74  0.63  0.75  0.82  0.78  targets  Personnel's knowledge of  0.42  0.43  0.61  0.59  0.36  0.51  0.48  targets  Basis of managers’  0.22  0.17  0.21  0.19  0.31  0.20  0.14  bonuses  Note: Survey weights are applied in the computation of the data presented above  4. Empirical findings  In this section we first consider which establishment characteristics are significant predictors of better  management  practices,  and  then  examine  the  relationship  between  management  practices  and  performance.  4.1 Characteristics related to better management practices  Certain  establishment  characteristics  are  consistently  associated  with  better  management  practices— large establishments, exporting establishments, and foreign‐owned establishments have more structured  practices in place. These facts are consistent with patterns observed in the US and other countries.4  That  there  is  a  difference  by  size  category  is  not  surprising  as  some  of  the  practices  measured  are  more  applicable to larger establishments.  For example, one could expect smaller establishments to monitor  fewer  performance  metrics  and  to  have  less  structured  forms  of  incentive  pay.  Additionally,  large  establishments are more likely to have access to the necessary resources and to have sufficient scale to  enable  them  to  employ  better  managers.  One  could  also  expect  foreign‐owned  establishments  to  be  better managed, firstly, because they are generally larger, and also because, as an earlier study by Bloom  and  Van  Reenen  (2010)  has  shown,  when  multinational  enterprises  enter  a  new  country,  they  often  transplant  their  (better)  management  practices  from  abroad.  In  addition  to  this,  better  managed  establishments may be more attractive to foreign investors and thus more likely to have become foreign‐ owned. Similarly, exporting establishments are more likely to implement better management practices                                                               4  See, for example, the results presented by Bloom and Van Reenen (2010), Lemos and Scur (2012) and Bloom et  al. (2014).    14    than non‐exporting establishments as foreign markets not only expose them to greater competition, but  also to greater access to information and practices that can be assimilated into their operations.   Since size, exporting status, and foreign ownership are all likely to be correlated, it is interesting to ask:  which establishment characteristics are significant predictors of better management? Columns (1) to (6)  of Table 5 below display the relationship between several individual establishment characteristics and  average management score, accounting for sector and location of operation. The results in column (7)  show which individual characteristics remain significant after taking the other characteristics into account.  Table 5: Determinants of management practices  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  Y = Management score            Log(size)    0.0424***            0.0345***  (0.0031)            (0.0035)  Exporter    0.0008***          0.0004***      (0.0002)          (0.0002)  Foreign  0.0003**  ‐0.0001  owned                  (0.0002)        (0.0002)  Sole  ‐0.0006***  ‐0.0002  proprietorship                    (0.0002)      (0.0001)  Offers  formal  0.0008***  0.0004***  training                      (0.0001)    (0.0001)  Externally‐ 0.0321***  0.0228**  recruited  manager              (0.0101)  (0.0099)  Constant    0.3931***  0.5188***  0.5284***  0.5347***  0.4860***  0.5096***  0.3705***    (0.0267)    (0.0230)    (0.0230)  (0.0227)  (0.0230)    (0.0241)    (0.0275)    Observations  4,398  4,419  4,418  4,422  4,391  4,387  4,337  R‐squared  0.1768  0.1215  0.1078  0.1159  0.1462  0.1127  0.2068  All results include two‐digit industry dummies, country and region (within country) fixed effects.  Notes: Standard errors in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Survey weights are used in all regressions.  Table 5 confirms that larger establishments have more structured management practices in place (column  (1)), a relationship that holds even after accounting for all other characteristics (column (7)). The table  also shows that exporting establishments have higher average management scores (columns (2) and (7)).  On average, foreign‐owned establishments also have higher scores (column (3)), but this relationship is  not significant once other variables are accounted for (column  (7)), which suggests that it is the other  characteristics associated with being foreign owned (such as exporting status, or size), and not the effect  of foreign ownership itself, which results in higher management practices among these establishments.   15    Column (4) of Table 5 shows that sole proprietorships have worse management practices, which is in line  with the results of Lemos and Scur (2012, 2018) who find that family‐owned firms have significantly lower  management scores. Column (5) shows that establishments that offer formal training to their workers,  unsurprisingly, have better management practices in place. This echoes the findings of Bloom and Van  Reenen (2010) who show that firms that use human capital more intensively (as proxied by more educated  workers)  are  better  managed.  Interestingly,  the  significance  of  the  relationship  between  sole  proprietorship and management practices disappears once other characteristics are accounted for, but  the  relationship  between  formal  training  and  management  is  more  robust  to  the  inclusion  of  other  controls (column (7)). Finally, column (6) suggests that establishments who recruited their manager from  outside  the  establishment  (as  opposed  to  those  who  promoted  internally)  have  better  management  practices—a relationship that also holds after controlling for other establishment characteristics (column  (7)).   4.2 Management practices and productivity  Across countries in both the developing and developed world, studies have shown that there are positive  and significant returns to improved management practices. Furthermore, research by Bloom et al. (2013)  has shown particularly strong positive impacts in some developing‐world contexts. Our results based on  seven countries in Latin America confirm that there is indeed a significant relationship between improved  management practices and productivity.  To examine the relationship between management practices and productivity, we estimate the model  described  in  equation  (1)  on  the  establishments  surveyed;  the  results  of  this  regression  using  labor  productivity as the outcome variable are presented in table 6 below. Column (1) shows that there is a  positive  and  significant  link  between  an  establishment’s  average  management  score  and  its  sales  per  worker. It also illustrates which other establishment characteristics are,  ceteris paribus, associated with  higher  labor  productivity;  namely  size  (bigger  establishments  have  higher  labor  productivity),  foreign  ownership, exporting status, and less concentrated ownership structures (relative to sole proprietorships,  all other legal forms have higher average labor productivity).  Table 6 also presents the results of the relationship between each of the individual practices and labor  productivity. Column (2) of table 6 shows that there is a positive and significant relationship between the  component of management practices that describes how establishments respond to problems and labor  productivity. On the other hand, the survey data reveal no significant relationship between the number  of  performance  metrics  monitored  (column  (3)),  nor  the  difficulty  of  targets  (column  (4))  and  labor  16    productivity—while  in  both  cases  the  coefficients  are  positive,  they  are  not  statistically  significant.  However,  column  (5)  shows  that  the  component  of  management  practices  that  deals  with  the  communication  of  targets  to  personnel  is  significantly  associated  with  higher  labor  productivity.  This  suggests that it is not the number, nor the difficulty of targets that motivates workers to achieve better  outcomes, but the communication of the targets throughout an establishment’s workforce and not just  to the upper echelons of management. Finally, column (6) shows that there is no significant link between  the  basis  of  managers’  performance  bonuses  and  labor  productivity.  The  absence  of  a  link  between  bonuses and  performance is surprising, as previous  analyses based on Chinese data by Kato and Long  (2006),  Lin,  Shen,  and  Su  (2011),  and  Feng,  and  Johansson  (2017)  all  found  a  positive  and  significant  relationship between executive pay and firm performance.  Table 6: Determinants of labor productivity  Y = Log (sales per worker)    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  Average  Response to  No. of metrics  Difficulty of  Knowledge  Basis of  score  problems  monitored  targets  of targets  bonuses  Management score  0.537***  0.266*  0.0744  0.143  0.287***  ‐0.0940    (0.205)  (0.147)  (0.116)  (0.107)  (0.0939)  (0.0970)  Log(size)  0.0911***  0.101***  0.106***  0.111***  0.104***  0.116***    (0.0352)  (0.0338)  (0.0340)  (0.0338)  (0.0341)  (0.0342)  Age  ‐0.000704  ‐0.000728  ‐0.000919  ‐0.000843  ‐0.00110  ‐0.00103    (0.00192)  (0.00191)  (0.00191)  (0.00193)  (0.00191)  (0.00191)  Foreign owned  0.00646***  0.00652***  0.00643***  0.00646***  0.00639***  0.00642***    (0.00169)  (0.00169)  (0.00170)  (0.00167)  (0.00163)  (0.00166)  Multi‐establishment  ‐0.104  ‐0.0984  ‐0.101  ‐0.0981  ‐0.105  ‐0.0994    (0.101)  (0.101)  (0.101)  (0.101)  (0.0997)  (0.101)  Exporter  0.00584***  0.00616***  0.00603***  0.00605***  0.00586***  0.00615***    (0.00198)  (0.00197)  (0.00200)  (0.00193)  (0.00186)  (0.00194)  Top manager's experience  0.00309  0.00326  0.00343  0.00332  0.00318  0.00352    (0.00251)  (0.00250)  (0.00252)  (0.00254)  (0.00250)  (0.00252)  Female top manager  ‐0.000211  ‐0.000233  ‐0.000239  ‐0.000330  ‐0.000379  ‐0.000327    (0.00101)  (0.00102)  (0.000987)  (0.00101)  (0.000995)  (0.00101)  Legal status (ref cat = sole proprietorship):    Publicly listed company  0.00638***  0.00639***  0.00651***  0.00647***  0.00664***  0.00661***    (0.00215)  (0.00213)  (0.00215)  (0.00218)  (0.00212)  (0.00215)  Limited Liability Company  0.00730***  0.00721***  0.00748***  0.00741***  0.00722***  0.00744***    (0.00133)  (0.00135)  (0.00133)  (0.00133)  (0.00132)  (0.00134)  Partnership  0.0113***  0.0109***  0.0110***  0.0109***  0.0111***  0.0108***    (0.00262)  (0.00265)  (0.00257)  (0.00268)  (0.00260)  (0.00262)  Limited Partnership  0.00749***  0.00747***  0.00774***  0.00768***  0.00737***  0.00771***    (0.00149)  (0.00152)  (0.00146)  (0.00147)  (0.00144)  (0.00147)  Other  0.00517  0.00510*  0.00526*  0.00512  0.00437  0.00507*    (0.00316)  (0.00295)  (0.00309)  (0.00317)  (0.00320)  (0.00308)  17    Constant  9.490***  9.518***  9.670***  9.584***  9.629***  9.690***    (0.209)  (0.216)  (0.204)  (0.236)  (0.209)  (0.211)  Fixed effects  Two‐digit industry dummies, and country and region (within country) fixed effects  Observations  3,774  3,774  3,774  3,774  3,774  3,774  R‐squared  0.348  0.346  0.344  0.345  0.350  0.344  Notes: Standard errors in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Survey weights are used in all regressions.  Table 7 below presents the results of the regression of management practices on establishments’ total  factor productivity and only for manufacturing firms.5 Column (1) of Table 7 shows that, on average across  all manufacturing establishments, there is no significant relationship between the average management  score and total factor productivity. In terms of the other establishment‐level characteristics, Table 7 shows  that  only  establishment  size  is  significantly  associated  with  total  factor  productivity,  with  larger  establishments being more productive. Turning to the individual management practices, column (3) below  presents some weak evidence of a negative relationship between the number of performance metrics  monitored and total factor productivity, suggesting that more is not always better. On the other hand,  column  (5)  confirms  what  was  shown  in  Table  6  above,  that  communicating  performance  targets  throughout the establishment is associated with higher productivity.  Table 7: Determinants of total factor productivity (TFP) in manufacturing establishments  Y = Total factor productivity    (1) Average  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  score  Response to  No. of metrics  Difficulty of  Knowledge of  Basis of  problems  monitored  targets  targets  bonuses  Management score  0.210  ‐0.121  ‐0.205*  0.0842  0.260***  0.115    (0.211)  (0.141)  (0.108)  (0.130)  (0.0962)  (0.0941)  Log(size)  0.110***  0.124***  0.136***  0.119***  0.107***  0.114***    (0.0314)  (0.0308)  (0.0310)  (0.0304)  (0.0308)  (0.0309)  Age  ‐0.000736  ‐0.000854  ‐0.00107  ‐0.000926  ‐0.000561  ‐0.000750    (0.00221)  (0.00220)  (0.00221)  (0.00220)  (0.00220)  (0.00221)  Foreign owned  ‐0.000205  ‐0.000245  5.14e‐06  ‐0.000185  ‐0.000285  ‐0.000166    (0.00140)  (0.00140)  (0.00140)  (0.00140)  (0.00140)  (0.00139)  Multi‐establishment  ‐0.162  ‐0.162  ‐0.163  ‐0.163  ‐0.161  ‐0.165    (0.108)  (0.109)  (0.110)  (0.108)  (0.107)  (0.109)  Exporter  0.000459  0.000545  0.000774  0.000549  0.000239  0.000545    (0.000979)  (0.00103)  (0.00101)  (0.00102)  (0.000981)  (0.00100)  Top  manager's  ‐0.00244  ‐0.00207  ‐0.00198  ‐0.00222  ‐0.00295  ‐0.00220  experience    (0.00273)  (0.00271)  (0.00268)  (0.00271)  (0.00270)  (0.00268)  Female top manager  0.00147  0.00151  0.00138  0.00148  0.00139  0.00147    (0.00110)  (0.00107)  (0.00103)  (0.00109)  (0.00112)  (0.00106)                                                               5  Note that Table A.3 in the appendix displays the results of the labor productivity estimation, restricting the  sample to only manufacturing firms to ensure comparability with the results displayed in Table 7. The overall  patterns do not change from the results for all firms displayed in Table 6.  18    Legal status (ref cat = sole proprietorship):    Publicly  listed  0.000498  0.000778  0.000691  0.000687  0.000400  0.000483  company    (0.00195)  (0.00195)  (0.00198)  (0.00193)  (0.00207)  (0.00194)  Limited  Liability  0.00106  0.00118  0.00101  0.00112  0.000851  0.00105  Company    (0.00124)  (0.00126)  (0.00125)  (0.00123)  (0.00124)  (0.00127)  Partnership  ‐0.00506  ‐0.00470  ‐0.00505  ‐0.00510  ‐0.00511  ‐0.00477    (0.00307)  (0.00328)  (0.00335)  (0.00312)  (0.00317)  (0.00314)  Limited Partnership  ‐0.000435  ‐0.000239  ‐0.000428  ‐0.000358  ‐0.000798  ‐0.000362    (0.00118)  (0.00120)  (0.00117)  (0.00116)  (0.00120)  (0.00118)  Other  ‐0.00100  ‐0.000924  ‐0.00179  ‐0.00106  ‐0.00183  ‐0.000994    (0.00307)  (0.00314)  (0.00323)  (0.00312)  (0.00289)  (0.00313)  Constant  1.802***  1.958***  1.942***  1.814***  1.869***  1.878***    (0.238)  (0.259)  (0.249)  (0.244)  (0.239)  (0.246)  Fixed effects  Two‐digit industry dummies, and country and region (within country) fixed effects  Observations  1,089  1,089  1,089  1,089  1,089  1,089  R‐squared  0.801  0.801  0.802  0.800  0.804  0.801  Notes: Standard errors in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Survey weights are used in all regressions.  It  is  possible  that  some  of  the  individual  management  practices  are  likely  to  result  in  higher  levels  of  productivity in larger establishments only. For example, there may be diminishing returns to the number  of performance targets monitored in smaller enterprises; similarly, in smaller enterprises the question  regarding  the  basis  of  performance  bonuses  may  be  less  relevant.  As  such,  the  relationship  between  management and productivity is estimated separately for larger establishments (those with 50 or more  employees). The results are displayed in Table 8 (which presents an abridged version of the results; the  full results tables can be found in Appendix 2); Panel A of Table 8 shows that the relationship between the  average management score and labor productivity is stronger for larger establishments (the coefficient  on the average management score increases from 0.537 for all firms to 0.735 for large firms, although the  difference  is  not  statistically  significant  at  95  percent  confidence  level).  Looking  at  the  effect  of  the  individual  management  practices  on  labor  productivity,  columns  (2)  through  (6)  of  Table  5  show  no  significant  effects,  although  the  lack  of  statistical  significance  is  likely  to  be  due,  in  part,  to  a  reduced  sample size.   Turning to the total factor productivity results for establishments with 50 or more employees, Panel B of  Table 8 shows that the effect of the average management score on total factor productivity results is of  much  greater  magnitude  for  these  establishments—the  coefficient  increases  from  0.21  to  0.87  and  becomes  statistically  significant.  Furthermore,  for  this  subset  of  larger  establishments,  there  is  a  link  between  total  factor  productivity  and  the  component  of  management  that  measures  establishments’  response  to  problems  in  production,  and  the  component  that  represents  the  basis  of  managers’  19    performance bonuses. For this sub‐sample of larger establishments, however, the relationship between  total  factor  productivity  and  knowledge  of  targets,  while  remaining  positive,  is  no  longer  statistically  significant.  Table 8: The relationship between management practices and productivity in large establishments (50+ employees)  Panel A: Y = Labor productivity    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  Average  Response to  No. of metrics  Difficulty of  Knowledge of  Basis of  score  problems  monitored  targets  targets  bonuses  Management  0.735**  0.0373  ‐0.0384  ‐0.160  0.378  0.270  variable    (0.287)  (0.323)  (0.249)  (0.258)  (0.240)  (0.167)  Fixed effects:  Two‐digit industry dummies, and country and region (within country) fixed effects  Observations  1,402  1,402  1,402  1,402  1,402  1,402  R‐squared  0.307  0.300  0.300  0.301  0.312  0.306  Panel B: Y = Total factor productivity    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  Average  Response to  No. of metrics  Difficulty of  Knowledge of  Basis of  score  problems  monitored  targets  targets  bonuses  Management  0.872**  0.603**  ‐0.0484  ‐0.146  0.228  0.476***  variable    (0.357)  (0.242)  (0.173)  (0.186)  (0.164)  (0.144)  Fixed effects:  Two‐digit industry dummies, and country and region (within country) fixed effects  Observations  459  459  459  459  459  459  R‐squared  0.800  0.799  0.794  0.794  0.796  0.803  Notes: Standard errors in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Survey weights are used in all regressions.  All regressions control for establishment characteristics.  The results discussed thus far suggest that improved management practices are associated with higher  productivity,  and  that  their  impact  is  concentrated  among  larger  establishments.  These  are  based  on  combining the data for all countries, which may mask some important differences in how effective these  practices  can  be  in  different  contexts.  The  seven  countries  analyzed  differ  in  terms  of  their  level  of  development  (Bolivia,  for  example,  is,  according  to  World  Bank  classifications,  a  lower‐middle  income  economy,  while  Argentina  is  classified  as  high  income),  their  industry  composition  (in  Argentina,  46  percent of establishments are engaged in manufacturing; compared to 18 percent in Ecuador where the  service  industry  dominates)  and  their  institutional  environments  (Peru  ranked  number  68  out  of  190  countries in the 2019 Doing Business report, while Bolivia was much farther down the rankings at 156).  All these aspects, as well as many others, could impact the effectiveness of management practices.  Table 9 below considers the relationship between improved management practices and labor productivity  in  each  of  the  seven  countries  separately.  It  shows  that  a  significant  relationship  exists  between  the  average management score and sales per worker in Bolivia, Colombia, Ecuador and Uruguay. However, in  20    Argentina, Paraguay and Peru, there is no significant impact of improved management. In terms of total  factor  productivity,  the  results  are  much  weaker  –  there  is  only  a  positive  and  (weakly)  significant  relationship  between  management  and  total  factor  productivity  in  Ecuador.  However,  as  total  factor  productivity is only measured for the manufacturing sector, the sample sizes in Table 10 are small, which  may  make  it  difficult  to  estimate  a  statistically  meaningful  effect.  In  Bolivia,  the  relationship  between  management  practices  and  total  factor  productivity  is  negative,  but  this  estimate  is  based  on  a  small  sample size (only 52 establishments).  Table 9: Management and labor productivity by country  Y = Labor productivity    Argentina  Bolivia  Colombia  Ecuador  Paraguay  Peru  Uruguay  Average  ‐0.155  1.395**  0.728**  1.328**  0.149  ‐0.0908  1.118**  management score    (0.320)  (0.564)  (0.325)  (0.540)  (0.408)  (0.303)  (0.472)  Log(size)    0.117**  0.272**  0.0612  ‐0.00375  0.168***  0.0621  ‐0.147*  (0.0580)  (0.136)  (0.0571)  (0.134)  (0.0603)  (0.0515)  (0.0871)  Age    ‐0.000779  0.00108  0.00605  0.00236  ‐0.00958**  ‐0.00770*  0.00290  (0.00388)  (0.00724)  (0.00391)  (0.00483)  (0.00462)  (0.00456)  (0.00299)  Foreign owned    0.0106***  0.0137***  0.00528**  0.00300  0.00472**  0.00590*  ‐0.000494  (0.00371)  (0.00475)  (0.00206)  (0.00196)  (0.00204)  (0.00303)  (0.00232)  Multi‐establishment    ‐0.0214  ‐0.294  ‐0.106  0.200  ‐0.269  0.183  ‐0.325**  (0.205)  (0.303)  (0.125)  (0.323)  (0.188)  (0.156)  (0.163)  Exporter    0.00235  0.0150***  0.00319*  0.00364  0.00483  0.00166  0.00809***  (0.00165)  (0.00419)  (0.00189)  (0.00461)  (0.00354)  (0.00118)  (0.00293)  Top  manager's  0.00656  ‐0.00644  0.00262  0.00755  0.00752  0.000836  ‐0.00441  experience    (0.00570)  (0.00901)  (0.00504)  (0.00781)  (0.00513)  (0.00554)  (0.00675)  Female top manager    ‐0.000338  ‐0.00197  ‐0.00159  0.00230  3.08e‐05  ‐6.34e‐05  ‐0.00471*  (0.00165)  (0.00266)  (0.00166)    (0.00171)  (0.00167)  (0.00132)  (0.00254)  Legal status (ref cat = sole proprietorship):  Publicly  listed  0.00854**  0.0149**  0.00830*  0.00661  0.00146  0.00697***  0.00922*  company    (0.00413)  (0.00647)  (0.00469)  (0.00865)  (0.00373)  (0.00263)  (0.00543)  Limited  Liability  0.00423*  0.0117***  ‐5.36e‐05  0.00981  0.00518**  0.00191  0.00867***  Company    (0.00235)  (0.00433)  (0.00158)  (0.00834)  (0.00256)  (0.00137)  (0.00262)  Partnership    0.00210  0.0115  0.00585  0.0183*  0.00809  0.00525**  0.0143***  (0.00536)  (0.0119)  (0.00410)  (0.00953)  (0.00562)  (0.00250)  (0.00286)  Limited Partnership    0.00371  0.00685**  ‐0.000576  0.00959  0.00339  ‐0.00102  0.00362  (0.00232)  (0.00332)    (0.00173)  (0.00838)    (0.00256)  (0.00150)  (0.00276)  Other    0.000357    0.00978***    ‐0.00280  (0.00351)  (0.00298)  (0.00315)  Constant    9.732***  7.111***  9.371***  8.403***  8.854***  9.906***  10.08***  (0.321)  (0.439)  (0.317)  (0.944)  (0.343)  (0.285)  (0.417)  Fixed effects:  Two‐digit industry dummies, and country and region (within country) fixed effects  21    Observations  830  281  920  355  307  818  263  R‐squared  0.188  0.687  0.312  0.277  0.272  0.356  0.505  Notes: Standard errors in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Survey weights are used in all regressions.    Table 10: Management and total factor productivity by country  Y = Total factor productivity    Argentina  Bolivia  Colombia  Ecuador  Paraguay  Peru  Uruguay  Average  0.211  ‐2.112*  0.315  0.784*  ‐1.097  ‐0.100  1.772  management score    (0.649)  (1.186)  (0.324)  (0.422)  (1.086)  (0.268)  (1.379)  Log(size)    0.00505  0.448***  0.101**  0.131*  0.120  0.0170  ‐0.172  (0.113)  (0.153)  (0.0475)  (0.0709)  (0.131)  (0.0454)  (0.184)  Age    ‐0.00657  ‐0.0177  0.00192  0.00142  0.000679  0.00372  ‐0.00543  (0.00612)  (0.0138)  (0.00331)  (0.00347)  (0.00956)  (0.00328)  (0.00421)  Foreign owned    0.000963  0.000116  ‐0.00348*  ‐0.00291*  ‐0.00658  0.00215  0.00353  (0.00384)  (0.00614)  (0.00202)  (0.00151)  (0.00775)  (0.00182)  (0.00316)  Multi‐ ‐0.706**  ‐0.935*  0.161  ‐0.121  ‐0.955**  0.0677  0.197  establishment    (0.271)  (0.476)  (0.140)  (0.237)  (0.435)  (0.143)  (0.434)  Exporter    0.00598*  0.0143  ‐0.000603  0.00213  0.00310  0.000875  0.00124  (0.00315)  (0.0165)  (0.00189)  (0.00142)  (0.00448)  (0.00108)  (0.00366)  Top  manager's  0.00369  0.0337  0.000542  ‐0.00202  ‐0.00510  ‐0.00965**  ‐0.000723  experience    (0.00573)  (0.0317)  (0.00412)  (0.00628)  (0.00702)  (0.00428)  (0.0171)  Female  top  0.00634*  ‐0.0191**  ‐0.00103  0.00239  0.00403  0.000363  0.00917  manager    (0.00337)  (0.00828)  (0.00121)    (0.00175)  (0.00329)  (0.00132)  (0.00555)  Legal status (ref cat = sole proprietorship):  Publicly  listed  0.00133  0.0245**  0.00119  ‐0.00663  0.00726  0.000509  ‐0.00268  company    (0.00414)  (0.00905)  (0.00823)  (0.00580)  (0.00619)  (0.00243)  (0.00767)  Limited  Liability  0.00933***  ‐0.00196  ‐0.00208  ‐0.00371  0.00726  0.000501  0.00262  Company    (0.00337)  (0.00334)    (0.00171)  (0.00332)  (0.00587)  (0.00172)    (0.00524)  Partnership  0.00143    ‐0.00628  ‐0.00249  0.0126    (0.00548)  (0.00666)  (0.00481)  (0.00972)  Limited  0.00467  ‐0.000218  ‐0.000619  ‐0.00429  0.00469  ‐0.00130  ‐0.00748  Partnership    (0.00288)  (0.00507)    (0.00197)  (0.00324)    (0.00498)  (0.00204)  (0.00501)  Other  ‐0.00102    0.000149    (0.00452)  (0.00243)  Constant    1.118***  2.277***  1.769***  1.494***  1.677**  2.816***  3.143***  (0.310)  (0.434)  (0.272)  (0.366)  (0.628)  (0.421)  (1.026)  Fixed effects:  Two‐digit industry dummies, and country and region (within country) fixed effects  Observations  180  52  406  98  38  275  40  R‐squared  0.776  0.893  0.841  0.908  0.962  0.813  0.899  Notes: Standard errors in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Survey weights are used in all regressions.  22    It is worth investigating further the results for Argentina, Paraguay and Peru where, unlike other countries,  there appears to be no relationship between average management scores and labor productivity. A closer  inspection  of  the  data  reveals  that,  in  these  countries,  the  impact  of  management  practices  on  labor  productivity kicks in once establishments reach a certain size. In Argentina and Paraguay, management  practices are significantly related to labor productivity for larger firms (those with 50 or more employees).  In Peru, the effect sets in for establishments that are larger still—while there is no relationship between  management practices and productivity for establishments with 50 or more workers, there is a positive  and significant relationship for establishments employing 100 or more workers; these relationships are  displayed in Error! Reference source not found.Table 11 below.   Overall, Table 11 shows that the impact of management practices in different sized establishments is not  homogenous across the seven countries. While there is a general pattern of better management having a  greater  impact  in  larger  establishments,  the  results  for  the  largest  establishments  are  not  always  statistically significant (likely due to small sample sizes in some countries). Also notable is the negative  impact  on  the  largest  establishments  in  Bolivia.  However,  this  result  is  based  on  a  sample  of  only  63  establishments. Furthermore, a closer look at this result reveals that the negative effect is being driven by  establishments with 100+ employees that are operating in the services sector, of which there are only 29;  thus, we would caution against putting too much emphasis on this result.  Table 11: Average management practices and labor productivity regressions, results by size and country  Y = Log (sales per worker)    All establishments  50+ employees  100+ employees  Argentina:        Management score    ‐0.1552  1.0555**  0.4521  (0.3201)  (0.4102)  (0.4956)  Observations  830  313  213  Bolivia:        Management score    1.3954**  ‐0.6812  ‐2.1176***  (0.5644)  (0.8818)  (0.7495)  Observations  281  89  63  Colombia:        Management score    0.7284**  0.2383  0.6420  (0.3248)  (0.6446)  (0.6505)  Observations  920  333  199  Ecuador:        Management score    1.3279**  1.7688  1.4715  (0.5401)  (1.1223)  (1.2315)  Observations  355  118  73  Paraguay:        Management score  0.1489  1.1925*  1.1238  23      (0.4081)  (0.6600)  (1.1238)  Observations  307  136  94  Peru:        Management score    ‐0.0908  ‐0.0584  1.3459**  (0.3032)  (0.6178)  (0.5818)  Observations  818  313  205  Uruguay:        Management score    1.1181**  1.5504**  2.1498**  (0.4724)  (0.7493)  (0.9753)  Observations  263  100  67  Notes: Standard errors in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Survey weights are used in all regressions.  All regressions control for establishment characteristics.  In addition to looking at difference across size and country, it is interesting to consider what other factors  may impact an establishment’s ability to benefit from improved management practices. Error! Reference  source not found.Table 12 below shows that the premia associated with improved management differs  by the degree of technological or knowledge intensity of the sector in which the establishment operates.6  The results show no significant benefit from improved management practices in low‐tech sectors, while  in  medium  and  high‐tech  sectors  there  is  a  positive  and  significant  relationship  between  improved  management  and  labor  productivity.  Considering  total  factor  productivity,  it  appears  that  only  establishments operating in high‐tech sectors benefit from improved management  practices, although  this result is based on a small sample size (only 39 establishments).  Table 12: Management and productivity, results by degree of technological / knowledge intensity    Y = Labor productivity  Y = Total factor productivity  Low tech  Med tech  High tech  Low tech  Med tech  High tech  Management score    0.2887  1.0963***  2.2762**  ‐0.0544  0.1696  2.6269***  (0.2483)  (0.2843)  (1.0712)  (0.2061)  (0.3133)  (0.4846)  Log size    0.1200***  0.1564***  0.1506  0.1601***  0.0400  ‐0.0747  (0.0353)  (0.0505)  (0.1636)  (0.0428)  (0.0461)  (0.1023)  Age    0.0002  0.0006  ‐0.0129  ‐0.0061**  0.0072*  ‐0.0219***  (0.0023)  (0.0030)  (0.0095)  (0.0024)  (0.0038)  (0.0061)  Foreign owned  0.0064***  0.0037  0.0021  0.0005  ‐0.0001  0.0001    (0.0019)  (0.0024)  (0.0077)  (0.0017)  (0.0022)  (0.0034)  Multi‐establishment  ‐0.1262  0.1614  ‐0.2686  ‐0.2381*  ‐0.0483  0.7363*    (0.1033)  (0.1658)  (0.5338)  (0.1339)  (0.2055)  (0.3938)  Exporter  0.0086***  0.0037**  ‐0.0062  ‐0.0008  0.0023  0.0040    (0.0026)  (0.0015)  (0.0042)  (0.0012)  (0.0015)  (0.0032)                                                               6  Sectors are classified as technologically or knowledge intensive sectors in accordance with the definition used by  Eurostat, which is based on the ratio, at the sector level, of expenditure on research and development (R&D) to  value added. For further details see https://ec.europa.eu/eurostat/statistics‐explained/index.php/Glossary:High‐ tech_classification_of_manufacturing_industries, and https://ec.europa.eu/eurostat/statistics‐ explained/index.php/Glossary:Knowledge‐intensive_services_(KIS).  24    Top  manager's  0.0033  0.0006  0.0094  0.0014  ‐0.0023  0.0118  experience    (0.0029)  (0.0045)  (0.0120)  (0.0030)  (0.0050)  (0.0180)  Female managed    0.0002  ‐0.0028**  ‐0.0015  0.0009  0.0013  ‐0.0070**  (0.0011)  (0.0012)  (0.0077)  (0.0013)  (0.0013)  (0.0031)  Legal status (ref cat = sole proprietorship):            Publicly  listed  0.0051**  0.0041  0.0387***  0.0011  0.0030  company      (0.0024)  (0.0037)  (0.0039)  (0.0020)  (0.0034)  Limited  Liability  0.0074***  0.0027  0.0055  0.0005  0.0019  0.0006  Company    (0.0015)  (0.0019)  (0.0055)  (0.0014)  (0.0023)  (0.0025)  Partnership  0.0111***  0.0064  0.0028  ‐0.0075**  ‐0.0001  0.0073    (0.0031)  (0.0080)  (0.0164)  (0.0038)  (0.0059)  (0.0044)    Limited Partnership  0.0076***  0.0045***  0.0035  ‐0.0013  0.0003      (0.0017)  (0.0017)  (0.0058)    (0.0013)  (0.0024)    Other  0.0053  0.0023    0.0061***  ‐0.0046    (0.0049)  (0.0027)  (0.0020)  (0.0032)  Constant    9.0352***  11.7948***  8.2938***  1.5757***  3.1828***  1.4354    (0.2662)  (0.3490)  (0.8951)  (0.1908)  (0.4745)  (1.0406)  Observations  2,821  633  165  702  348  39  R‐squared  0.3904  0.4198  0.6559  0.8672  0.7710  0.7186    Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  Notes: Standard errors in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Survey weights are used in all regressions.  Another important driver of productivity is innovation, which may be related to management. Indeed, it  has  been  shown  by  Sadun  et  al.  (2017)  that  well‐managed  firms  invest  more  in  R&D  and  hold  more  patents.  In  terms  of  whether  management  practices  may  be  more  or  less  effective  than  technological  innovations, Giorcelli (forthcoming) shows that in a sample of Italian manufacturing firms, the positive  impact of improved management practices was longer‐lasting than that of more technologically‐advanced  equipment, and that improved management and better equipment were in fact complementary. We can  compare  the  relative  impacts  of  improved  management  practices  and  innovation  by  examining  both  variables in a single model. The results displayed in panel A of table 13 below show that, on average across  all firms, both have a positive and significant impact on labor productivity. However, for larger enterprises  (those  employing  50  or  more  workers),  when  we  control  for  management  practices  and  innovation  together, only management is significantly linked to higher output per worker. Looking at the impact of  both management practices and innovation on total factor productivity, panel B of table 13 shows that,  on  average  across  all  firms,  more  innovation  is  related  to  higher  total  factor  productivity,  but  better  management is not.  However, for larger firms the  pattern flips, and it is better management, and not  innovation, that is associated with higher total factor productivity.  25    Table 13: Management, innovation and productivity  All firms  50+ employees  Panel A: Labor productivity  Management score    0.459**  0.684**  (0.206)  (0.278)  Innovation    0.242**  0.186  (0.0960)  (0.301)  Observations  3,766  1,089  R‐squared  0.353  0.802  Panel B: Total factor productivity  Management score    0.165  0.871**  (0.212)  (0.355)  Innovation    0.182**  0.00813  (0.0908)  (0.190)  Observations  1,396  459  R‐squared  0.310  0.800  Notes: Standard errors in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Survey weights are used in all regressions.  All regressions control for establishment characteristics.  4.3 Addressing endogeneity  The  results  discussed  so  far  account  for  the  sector  and  location  of  operation,  as  well  as  several  establishment characteristics that may be related to both management and performance (such as age,  number of employees, foreign ownership, and legal form). However, based on these results it is hard to  say  whether  better  management  practices  lead  to  more  efficient  use  of  resources  and,  thus,  higher  productivity, or whether better performing establishments have access to greater resources that enable  them to recruit better managers. This can be investigated by looking at the sub‐sample of establishments  that have externally‐recruited managers (i.e., managers who had experience in the sector before joining  the establishment), as opposed to those who were promoted to manage from within the establishment.  As column (1) of Table 13 shows, externally‐recruited managers have higher management scores, even  after taking into account sector, location and a range of establishment‐level characteristics (this was also  shown in Table 5). However, columns (2) and (3) of Table 13 show that having an externally‐recruited  manager does not lead to greater labor productivity or total factor productivity. This is the first indication  that  the  improved  performance  of  better  managed  establishments  is  not  due  to  a  link  between  performance and the ability to recruit better managers from outside the establishment.         26    Table 14: Effect of an externally‐recruited manager on management practices score and productivity    (1)  (2)  (3)  Y = Management score  Y = Log labor productivity  Y = Total factor productivity  Externally‐recruited manager    0.0216**  0.0180  ‐0.0340  (0.0108)  (0.0840)  (0.0821)  Log(size)    0.0393***  0.111***  0.120***  (0.00360)  (0.0343)  (0.0301)  Age    ‐0.000157  ‐0.000781  ‐0.00108  (0.000270)  (0.00203)  (0.00236)  Foreign owned    ‐4.02e‐05  0.00644***  ‐0.000203  (0.000159)  (0.00166)  (0.00141)  Multi‐establishment    0.00696  ‐0.0974  ‐0.158  (0.0117)  (0.101)  (0.109)  Exporter    0.000524***  0.00610***  0.000558  (0.000161)  (0.00194)  (0.00102)  Top manager's experience    0.000175  0.00316  ‐0.00175  (0.000401)  (0.00260)  (0.00296)  Female top manager    ‐0.000161  ‐0.000291  0.00147  (0.000110)  (0.00102)  (0.00107)    Legal status (ref cat = sole proprietorship):  Publicly listed company    4.54e‐05  0.00649***  0.000600  (0.000235)  (0.00217)  (0.00193)  Limited Liability Company    0.000208  0.00742***  0.00111  (0.000157)  (0.00134)  (0.00123)  Partnership    ‐0.000817**  0.0108***  ‐0.00487  (0.000328)  (0.00260)  (0.00312)  Limited Partnership    0.000336**  0.00770***  ‐0.000319  (0.000163)  (0.00146)  (0.00116)  Other    0.000360  0.00505  ‐0.00113  (0.000440)  (0.00310)  (0.00325)  Constant    0.358***  9.683***  1.892***  (0.0293)  (0.212)  (0.250)  Fixed effects  Two‐digit industry dummies, and country and region (within country) fixed effects  Observations  4,317  3,774  1,089  R‐squared  0.196  0.344  0.800  Standard errors in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    As  an  additional  check  on  our  results,  the  analysis  is  run  separately  for  those  establishments  with  externally‐recruited  managers,  and  those  establishments  without.  Figure  4  shows  that  the  effect  of  management  practices  on  productivity  does  not  differ  between  those  establishments  that  externally‐ recruited their managers and those that did not. In terms of the effect on labor productivity (left panel),  the impact of management practices is positive in both cases; in terms of TFP (right panel), the impact of  management  practices  is  only  statistically  significant  for  those  establishments  that  did  not  externally  recruit their managers (further evidence that the source of endogeneity that we are concerned about is  27    not impacting our results), but the difference between the two groups of establishments is not statistically  significant.  Figure 4: Relationship between management and productivity, internally‐ versus externally‐recruited managers    5. Conclusions  Despite  some  promising  recent  developments  in  some  countries  in  the  region,  the  fact  remains  that  productivity in South America has not grown at the rates seen in other developing economies; between  1960 and 2017, annual total factor productivity growth in emerging Asian economies was 0.97 percent,  while in the LAC region it contracted by 0.11 percent. This has important implications for economic growth  and poverty reduction – income per capita in emerging Asian economies increased from 11 to 58 percent  of the US level, while in the LAC region, the increase in per capita income relative to the US over the same  period  was  from  20  to  24  percent.7  If  firms’  productivity  can  be  boosted  by  improved  management  practices,  this  may  be  a  cost‐effective  way  of  accelerating  economic  growth  and  boosting  prosperity.  Previous studies have shown that improving the management practices of firms in the developing world  can  have  large  positive  impacts  on  productivity,  and  that  one  reason  for  which  better  management  practices  are  not  more  widely‐used  is  that  managers  are  unaware  of  them.  This  suggests  that  simply                                                               7  IDB, 2018.  28    educating managers on how to improve practices in their firms may have beneficial impacts that extend  beyond the firm. Our results show that the most robust relationship between management practices and  productivity is in larger establishments; this suggests that, in order to achieve the greatest returns, efforts  to  improve  management  practices,  specifically  the  components  analyzed  here,  should  focus  on  larger  establishments.   With  regards  to  the  smaller  establishments—where  we  find  no  evidence  that  improved  management  practices  boost  performance,  we  may  need  to  consider  alternative  metrics  of  managerial  capacity.  Research  by  McKenzie  and  Woodruff  (2015)  found  that  when  alternative  measures  of  managerial  practices were used (including, marketing practices, stock keeping and financial planning), a significant  relationship  between  management  in  micro  and  small  firms  and  their  performance  did  indeed  exist.  Furthermore, an evaluation of the effectiveness of managerial training programs in enterprises with fewer  than 50 employees, carried out by Campos et al. (2017) in Togo, showed that while a traditional training  program  had  no  impacts  on  performance,  a  psychology‐based  personal  initiative  training  program  increased firm profits by 30 percent. Further evidence of the need to think beyond standard interventions  when  it  comes  to  small  firms  is  provided  by  Brooks  et  al.  (2018),  who  found  that  for  female  microentrepreneurs  in  Kenya,  whereas  a  formal  management  training  program  had  no  impacts  on  profitability, mentoring by an experienced entrepreneur from a woman’s own community increased the  profitability of microenterprises by, on average, 20 percent. Thus, an emerging body of evidence points  to  the  fact  that  while  standard  management  practices  may  be  associated  with  performance  in  larger  enterprises,  there  is  a  need  to  be  more  innovative  when  thinking  about  how  improvements  in  management practices may boost the performance of smaller enterprises.   A final conclusion that can be drawn from our results, and which is supported by a wider body of evidence,  is that when considering the impacts of managerial practices on firm performance, context matters—not  all management practices can be expected to be equally effective in all settings. Our results show that  across different  countries within the same region,  the returns  to improved  management practices are  highly heterogenous. This may suggest that the institutional environments in which firms operate impacts  the efficacity of managerial practices, a finding which merits further investigation in future work.       29    References  Bloom, N., Brynjolfsson, E., Foster, L., Jarmin, R., Patnaik, M., Saporta Eksten, I. and Van Reenen, J.,  2014. IT and Management in America. CEPR Discussion Paper No. DP9886  Bloom, N., Eifert, B., Mahajan, A., McKenzie, D. and Roberts, J., 2013. Does management matter?  Evidence from India. The Quarterly Journal of Economics, 128(1), pp.1‐51.  Bloom, N., Mahajan, A., McKenzie, D. and Roberts, J., 2010. Why do firms in developing countries have  low productivity? American Economic Review, 100(2), pp.619‐23.  Bloom, N., Mahajan, A., McKenzie, D. and Roberts, J., 2018. Do management interventions last?  evidence from India. The World Bank.  Bloom, N., Sadun, R. and Van Reenen, J., 2012. Americans do IT better: US multinationals and the  productivity miracle. American Economic Review, 102(1), pp.167‐201.  Bloom, N. and Van Reenen, J., 2007. Measuring and explaining management practices across firms and  countries. The Quarterly Journal of Economics, 122(4), pp.1351‐1408.  Bloom, N. and Van Reenen, J., 2010. Why do management practices differ across firms and countries?  Journal of Economic Perspectives, 24(1), pp.203‐24.  Brooks, W., Donovan, K. and Johnson, T., 2018. Mentors or Teachers? Microenterprise Training in Kenya.  American Economic Journal: Applied Economics, 10(4), pp. 196‐221.  Campos, F., Frese, M., Goldstein, M., Iacovone, L., Johnson, H. C., McKenzie, D. and Mensmann, M.,  2017. Teaching personal initiative beats traditional training in boosting small business in West Africa.  Science, 357(6357), pp. 1287‐1290.  Crespi, G., & Zuniga, P., 2012. Innovation and productivity: evidence from six Latin American countries.  World Development, 40(2), pp. 273‐290.  European Bank for Reconstruction and Development, European Investment Bank, and The World Bank  (2016). What's Holding Back the Private Sector in MENA? Lessons from the Enterprise Survey.  Washington, DC: The World Bank.  Feng, X. and Johansson, A.C., 2017. CEO incentives in Chinese state‐controlled firms. Economic  Development and Cultural Change, 65(2), pp.223‐264.  Gershenberg, I., 1986. Labor, Capital, and Management Slack in Multinational and Local Firms in Kenyan  Manufacturing. Economic Development and Cultural Change, 35(1), pp.163‐178.  Giorcelli, M., forthcoming. The Long‐Term Effects of Management and Technology Transfers. The  American Economic Review.  IDB, 2018. A mandate to grow: 2018 Latin American and Caribbean Macroeconomic Report.  Kato, T. and Long, C., 2006. Executive compensation, firm performance, and corporate governance in  China: Evidence from firms listed in the Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges. Economic development  and Cultural change, 54(4), pp.945‐983.  30    Lemos, R. and Scur, D., 2012. Management practices, firm ownership, and productivity in Latin America.  CAF Working Paper No. 2012/07.  Lemos, R. and Scur, D., 2018. All in the Family? CEO Choice and Firm Organization. CEP Discussion Paper  No 1528.  Lin, C., Shen, W. and Su, D., 2011. Executive pay at publicly listed firms in China. Economic Development  and Cultural Change, 59(2), pp.417‐436.  McKenzie, D. and Woodruff, C., 2016. Business Practices in Small Firms in Developing Countries.  Management Science.  Pagés‐Serra, C., 2010. The Age of Productivity: Transforming Economies from the Bottom Up (No.  31278). Inter‐American Development Bank.  Sadun, R., Bloom, N. and Van Reenen, J., 2017. Why Do We Undervalue Competent Management?  Harvard Business Review, September‐October issue, pp.120–127.  Vegh, C. A., Vuletin, G., Riera‐Crichton, D., Friedheim, D., Morano, L. and Camarena, J. A., 2018. Fiscal  Adjustment in Latin America and the Caribbean: Short‐Run Pain, Long‐Run Gain? LAC Semiannual  Report; April 2018. Washington, DC: World Bank. World Bank.                                    31    Appendix 1: Scoring management practices  The Enterprise Surveys ask questions on five separate components of management practices.   Component 1: Responding to problems  Question: Over the last complete fiscal year, what best describes what happened at this establishment  when a problem in the production process or provision of services arose?  Response  Score  We fixed it but did not take further action  0.333  We fixed it and took action to make sure it did not happen again  0.667  We fixed it and took action to make sure that it did not happen again, and had  1  a  continuous  improvement  process  to  anticipate  problems  like  these  in  advance  No action was taken  0  Don’t know  0    Component 2: Number of performance indicators monitored  Question:  Over  the  last  complete  fiscal  year,  how  many  production  or  service  provision  performance  indicators were monitored at this establishment?  Response  Score  1‐2 production performance indicators  0.333  3‐9 production performance indicators  0.667  10 or more production performance indicators  1  No production performance indicators  0  Don’t know  0    Component 3: Level of ease or difficulty to achieve targets  Question: Over the last complete fiscal year, how easy or difficult was it for this establishment to achieve  its  production  or  service  provision  targets?  Examples  of  production  or  service  provision  targets  are:  production, quality, efficiency, waste, on‐time delivery.  Response  Score  Possible to achieve without much effort  0.2  Possible to achieve with some effort  0.6  Possible to achieve with normal amount of effort  0.8  Possible to achieve with more than normal effort  1  Only possible to achieve with extraordinary effort  0.4  Don’t know  0    Component 4: Personnel’s knowledge of targets  Question: Over the last complete fiscal year, who was aware of the production or service provision targets  at this establishment?  32    Response  Score  Only senior managers  0  Most managers and some workers  0.333  Most managers and most workers  0.667  All managers and most workers  1  Don’t know  0    Component 5: Basis of managers’ performance bonuses  Question: Over the last complete fiscal year, what were managers' performance bonuses usually based  on?     Response  Score  No performance bonuses  0  Their company’s performance as measured by targets  0.25  Their establishment’s performance as measured by targets8  0.5  Their team or shift performance as measured by targets  0.75  Their own performance as measured by targets  1  Don’t know  0  Does not apply  0    Note that the question on performance bonuses was asked in two ways: to approximately half of the  firms surveyed, the exact options above were presented; whereas, to the remaining firms, a filter  question was asked first about whether performance bonuses were used, followed by a second question  on the basis of bonuses. This was done to test whether the way in which the question was asked  impacted the results. The results show that firms that were not asked the filter question were less likely  to indicate “No performance bonuses”; while 75% of firms responded “No” when asked the filter  question (“Does this establishment offer performance bonuses to management?”), only 58% responded  “No performance bonuses” when the filter question was not posed.  While our baseline results are based on assigning a score of zero to those firms who answer “Don’t  know”, all our results are robust to coding “Don’t know” responses as missing. The results of this  robustness test are available upon request from the authors.  Appendix 2: Additional results  Table A.1: Management practices and labor productivity in establishments with 50 or more employees    Y = Labor productivity  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  Average  Response to  No. of metrics  Difficulty of  Knowledge of  Basis of    score  problems  monitored  targets  targets  bonuses  Management  variable  0.735**  0.0373  ‐0.0384  ‐0.160  0.378  0.270                                                               8  Note that a single company may be comprised of multiple establishments and, thus, a company is a larger entity  than an establishment.  33      (0.287)  (0.323)  (0.249)  (0.258)  (0.240)  (0.167)  Log(size)  0.0852  0.112  0.116  0.113  0.0950  0.103    (0.0895)  (0.0913)  (0.105)  (0.0920)  (0.0838)  (0.0868)  Age  ‐0.00214  ‐0.00221  ‐0.00216  ‐0.00219  ‐0.00191  ‐0.00195    (0.00254)  (0.00252)  (0.00257)  (0.00257)  (0.00266)  (0.00253)  Foreign owned  0.00632***  0.00660***  0.00663***  0.00664***  0.00631***  0.00662***    (0.00191)  (0.00194)  (0.00193)  (0.00192)  (0.00192)  (0.00188)  Multi‐ establishment  0.284**  0.294**  0.296**  0.298**  0.274**  0.308**    (0.140)  (0.143)  (0.141)  (0.142)  (0.134)  (0.143)  Exporter  0.00287**  0.00318**  0.00323**  0.00320**  0.00292**  0.00311**    (0.00129)  (0.00132)  (0.00130)  (0.00133)  (0.00131)  (0.00131)  Top  manager's  experience  0.000701  0.00122  0.00117  0.00162  0.000809  0.000925    (0.00449)  (0.00440)  (0.00445)  (0.00470)  (0.00445)  (0.00446)  Female  top  manager  0.000213  7.55e‐06  ‐1.77e‐05  ‐4.29e‐05  0.000245  ‐4.64e‐05    (0.00156)  (0.00151)  (0.00152)  (0.00150)  (0.00167)  (0.00148)  Legal status (ref cat = sole proprietorship):          Publicly  listed  company  0.00206  0.00208  0.00205  0.00222  0.00217  0.00203    (0.00339)  (0.00336)  (0.00335)  (0.00334)  (0.00348)  (0.00325)  Limited  Liability  Company  0.000610  0.000565  0.000536  0.000646  0.000540  0.000604  (0.00289)  (0.00287)  (0.00285)  (0.00285)  (0.00293)  (0.00277)  Partnership  0.00499  0.00482  0.00488  0.00512  0.00532  0.00569    (0.00480)  (0.00482)  (0.00488)  (0.00485)  (0.00476)  (0.00486)  Limited  Partnership  0.00234  0.00223  0.00220  0.00230  0.00204  0.00247    (0.00318)  (0.00316)  (0.00312)  (0.00317)  (0.00319)  (0.00310)  Other  ‐0.00368  ‐0.00300  ‐0.00282  ‐0.00227  ‐0.00289  ‐0.00193    (0.00529)  (0.00522)  (0.00522)  (0.00531)  (0.00523)  (0.00517)  Constant  10.43***  10.69***  10.73***  10.82***  10.65***  10.64***    (0.586)  (0.533)  (0.561)  (0.496)  (0.581)  (0.576)  Fixed effects:  Two‐digit industry dummies, and country and region (within country) fixed effects  Observations  1,402  1,402  1,402  1,402  1,402  1,402  R‐squared  0.307  0.300  0.300  0.301  0.312  0.306  Standard errors in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    Table  A.2:  Management  practices  and  total  factor  productivity  in  establishments  with  50  or  more  employees    Y = Total factor productivity  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  Average  Response to  No. of metrics  Difficulty of  Knowledge of  Basis of    score  problems  monitored  targets  targets  bonuses  Management  variable  0.872**  0.603**  ‐0.0484  ‐0.146  0.228  0.476***    (0.357)  (0.242)  (0.173)  (0.186)  (0.164)  (0.144)  Log(size)  ‐0.0693  ‐0.0495  ‐0.0214  ‐0.0221  ‐0.0393  ‐0.0293  34      (0.0572)  (0.0591)  (0.0613)  (0.0620)  (0.0615)  (0.0611)  Age  ‐0.00202  ‐0.00267  ‐0.00241  ‐0.00236  ‐0.00226  ‐0.00202    (0.00236)  (0.00223)  (0.00234)  (0.00233)  (0.00232)  (0.00242)  Foreign owned  ‐0.000539  ‐0.000282  ‐0.000138  ‐0.000127  ‐0.000257  ‐0.000176    (0.00164)  (0.00165)  (0.00169)  (0.00167)  (0.00164)  (0.00160)  Multi‐ establishment  ‐0.159  ‐0.155  ‐0.142  ‐0.140  ‐0.138  ‐0.143    (0.140)  (0.140)  (0.135)  (0.138)  (0.135)  (0.147)  Exporter  0.00101  0.00125  0.00126  0.00112  0.000962  0.00111    (0.00134)  (0.00131)  (0.00134)  (0.00136)  (0.00137)  (0.00139)  Top  manager's  experience  ‐0.00509  ‐0.00489  ‐0.00470  ‐0.00433  ‐0.00543  ‐0.00453    (0.00415)  (0.00404)  (0.00397)  (0.00411)  (0.00406)  (0.00414)  Female  top  manager  ‐0.000504  ‐0.000642  ‐0.000464  ‐0.000636  ‐0.000648  ‐0.000681    (0.00175)  (0.00186)  (0.00182)  (0.00180)  (0.00181)  (0.00170)  Legal status (ref cat = sole proprietorship):          Publicly  listed  company  ‐0.00425  ‐0.00512  ‐0.00431  ‐0.00433  ‐0.00409  ‐0.00382    (0.00354)  (0.00356)  (0.00362)  (0.00359)  (0.00361)  (0.00347)  Limited  Liability  Company  ‐0.00273  ‐0.00327  ‐0.00268  ‐0.00266  ‐0.00252  ‐0.00225    (0.00255)  (0.00246)  (0.00254)  (0.00251)  (0.00257)  (0.00248)  Partnership  ‐0.0108***  ‐0.0121***  ‐0.0111***  ‐0.0107***  ‐0.0105***  ‐0.00862**  (0.00367)  (0.00341)  (0.00354)  (0.00350)  (0.00377)  (0.00342)  Limited  Partnership  ‐0.00676**  ‐0.00768***  ‐0.00701**  ‐0.00682**  ‐0.00683**  ‐0.00526*    (0.00289)  (0.00283)  (0.00294)  (0.00288)  (0.00291)  (0.00280)  Other  ‐0.00493  ‐0.00647*  ‐0.00416  ‐0.00370  ‐0.00405  ‐0.00199    (0.00337)  (0.00338)  (0.00336)  (0.00337)  (0.00337)  (0.00333)  Constant  2.793***  2.833***  3.199***  3.293***  3.094***  2.944***    (0.480)  (0.489)  (0.413)  (0.431)  (0.424)  (0.410)  Fixed effects:  Two‐digit industry dummies, and country and region (within country) fixed effects  Observations  459  459  459  459  459  459  R‐squared  0.800  0.799  0.794  0.794  0.796  0.803  Standard errors in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    Table A.3: Management practices and labor productivity in manufacturing firms    Y = Labor productivity  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  Average  Response to  No. of metrics  Difficulty of  Knowledge  Basis of    score  problems  monitored  targets  of targets  bonuses  Management  variable  0.847***  0.522***  0.148  0.252**  0.258***  0.102    (0.230)  (0.175)  (0.116)  (0.127)  (0.0922)  (0.123)  Log(size)  0.173***  0.183***  0.196***  0.205***  0.202***  0.202***    (0.0342)  (0.0345)  (0.0342)  (0.0335)  (0.0334)  (0.0335)  Age  ‐0.00471**  ‐0.00477**  ‐0.00534***  ‐0.00556***  ‐0.00540***  ‐0.00542***    (0.00196)  (0.00198)  (0.00195)  (0.00192)  (0.00192)  (0.00190)  35    Foreign owned  0.00363***  0.00386***  0.00355***  0.00397***  0.00361***  0.00377***    (0.00122)  (0.00126)  (0.00120)  (0.00118)  (0.00121)  (0.00120)  Multi‐ establishment  ‐0.0180  ‐0.00805  ‐0.0280  ‐0.0310  ‐0.0228  ‐0.0285    (0.0979)  (0.0966)  (0.101)  (0.101)  (0.101)  (0.101)  Exporter  0.00285***  0.00333***  0.00317***  0.00322***  0.00306***  0.00327***    (0.000957)  (0.000964)  (0.00100)  (0.000952)  (0.000949)  (0.000961)  Top  manager's  experience  0.00498*  0.00528*  0.00549*  0.00546*  0.00533*  0.00571**    (0.00286)  (0.00286)  (0.00289)  (0.00290)  (0.00286)  (0.00286)  Female  top  manager  ‐0.00209*  ‐0.00211*  ‐0.00219**  ‐0.00228**  ‐0.00231**  ‐0.00229**    (0.00111)  (0.00108)  (0.00111)  (0.00114)  (0.00114)  (0.00112)            Publicly  listed  company  0.00697***  0.00702***  0.00741***  0.00735***  0.00745***  0.00719***    (0.00225)  (0.00223)  (0.00224)  (0.00226)  (0.00228)  (0.00227)  Limited  Liability  Company  0.00348***  0.00357***  0.00390***  0.00375***  0.00364***  0.00375***    (0.00130)  (0.00131)  (0.00131)  (0.00132)  (0.00132)  (0.00133)  Partnership  0.00400  0.00377  0.00384  0.00311  0.00384  0.00373    (0.00364)  (0.00377)  (0.00360)  (0.00369)  (0.00367)  (0.00370)  Limited  Partnership  0.00287**  0.00294**  0.00335***  0.00313**  0.00299**  0.00318**  (0.00124)  (0.00124)  (0.00126)  (0.00127)  (0.00126)  (0.00125)  Other  0.00423  0.00411  0.00473*  0.00425  0.00373  0.00417    (0.00277)  (0.00285)  (0.00278)  (0.00294)  (0.00270)  (0.00276)  Constant  9.835***  9.792***  10.10***  9.975***  10.09***  10.16***    (0.195)  (0.206)  (0.174)  (0.188)  (0.177)  (0.173)  Fixed effects:  Two‐digit industry dummies, and country and region (within country) fixed effects  Observations  1,915  1,915  1,915  1,915  1,915  1,915  R‐squared  0.505  0.503  0.494  0.496  0.499  0.494  Standard errors in parentheses; *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1      36