WPS7607 Policy Research Working Paper 7607 Can Wage Subsidies Boost Employment in the Wake of an Economic Crisis? Evidence from Mexico Miriam Bruhn Development Research Group Finance and Private Sector Development Team March 2016 Policy Research Working Paper 7607 Abstract The rise in unemployment during an economic crisis poses display statistically identical pre-program trends in employ- a significant concern to policy makers. This paper measures ment. Difference-in-difference results show a positive but the effect of a program in Mexico that granted firms in not statistically significant effect of the wage subsidies on certain industries wage subsidies if they decided to keep employment during the program’s eight-month duration, their workers instead of letting them go during the recent ranging from 5.7 to 13.2 percent in magnitude, depend- economic crisis. The analysis uses monthly administra- ing on the specification. The size of the effect increases tive data on employment at the industry level, along with to 24 percent after the program ended and the results propensity score matching to construct groups of eligible indicate that employment after the program recovered and ineligible durable goods manufacturing industries that faster in eligible industries than in ineligible industries. This paper is a product of the Finance and Private Sector Development Team, Development Research Group. 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://econ.worldbank.org. The author may be contacted at mbruhn@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     Can Wage Subsidies Boost Employment in the Wake of an Economic Crisis? Evidence from Mexico  Miriam Bruhn                                      JEL codes: J23, H32, L60  Keywords: Wage subsidies, industrial policy, crisis mitigation, firm behavior                                                                     Development Research Group, The World Bank. mbruhn@worldbank.org. I thank David McKenzie and Will  Wiseman for valuable comments and the Mexican Social Security Institute (IMSS) for sharing their data on  employment in manufacturing industries. Nathaniel Russell, Christian Salas, and Lucía Juárez provided excellent  research assistance.  1. Introduction    The  rise  in  unemployment  during  an  economic  crisis  poses  a  significant  concern  to  policy  makers.  Moreover,  layoffs  could  slow  down  the  economic  recovery,  since  re‐hiring  and  training  workers  may  be  costly  for  firms.  This  is  particularly  true  for  workers  who  have  acquired  job‐specific  skills.  For  these  workers, it may be beneficial for firms to not let them go in the first place.  However, as firms face lower  demand  for  their  products,  they  may  not  have  the  financial  means  to  keep  paying  these  workers,  particularly in the presence of credit constraints, which are often exacerbated during a crisis. There could  thus be a case for government intervention through wage subsidies, which could limit layoffs and speed  up  economic  recovery  by  eliminating  search  and  training  costs.  In  fact,  22  countries  around  the  world  used some form of wage subsidy program to promote employment retention during the recent economic  crisis.1   Much  of  the  existing  literature  on  wage  subsidies  focuses  on  subsidies  for  disadvantaged  workers  or  for  the unemployed (Kaldor 1936, Layard and Nickell 1980, and Phelps 1994), providing mixed evidence as to  whether  subsidies  can  improve  the  employment  prospects  of  such  workers  (see  Katz  1998  and  Betcherman et al. 2004 for summaries of the literature). To my knowledge, there is, however, no empirical  evidence  on  whether  wage  subsidies  during  an  economic  crisis  can  reduce  layoffs  and  whether  they  promote  economic  recovery.  This  paper  starts  to  fill  this  gap  by  examining  a  wage  subsidy  program  that  the  Mexican  government  implemented  in  response  to  the  recent  economic  crisis.  Under  this  program,  manufacturing firms in certain industries were eligible for receiving wage subsidies if they decided to keep  their workers instead of letting them go during the period of January 2009 to August 2009.  I use monthly administrative data on employment at the industry level from the Mexican Social Security  Institute  (IMSS),  covering  nine  years  before  and  four  years  after  program  implementation,  along  with  propensity  score  matching  to  construct  groups  of  eligible  and  ineligible  durable  goods  manufacturing  industries  that  display  statistically  identical  pre‐program  trends  in  employment.  I  then  estimate  difference‐in‐difference  equations  and  find  a  positive,  but  not  statistically  significant  effect  of  the  wage  subsidies  on  employment  during  the  program’s  duration,  ranging  from  5.7  percent  to  13.2  percent  in  magnitude,  depending  on  the  specification.  The  size  of  the  effect  is  greater  after  the  program  ended:  eligible  industries  had  about  24  percent  higher  employment  than  ineligible  industries,  compared  to  the  pre‐program difference in employment.  I then examine the time path of the program’s effect in more detail, estimating a separate effect for  each year after the program (2009 to 2013) and find that the effect of the program increases over time –  going from about 16 percent in 2010 to 31 percent in 2013. The findings thus suggest that employment  after the program recovered faster in eligible industries than in ineligible industries.  In fact, the data  show that in eligible industries employment levels were back at pre‐crisis levels in 2011, while in  ineligible industries employment levels were still not back at pre‐crisis levels in 2013. The impact  estimates are robust to several alternative specifications and a falsification exercise.                                                               1  Based on the ILO/World Bank Inventory of policy responses to the global financial and economic crisis of 2008  (http://www.ilo.org/empelm/projects/WCMS_158875/lang‐‐en/index.htm)  2      I then use individual level employment data from the Mexican Labor Market Survey (ENOE) to gauge  whether the measured effect reflects movements in and out of social security registration instead of  reflecting actual increases in employment and do not find this to be the case. ENOE data also show no  evidence of displacement effects on employment in ineligible durable goods manufacturing industries.    The measured impact of wage subsidies on firms’ employment levels are larger than other estimates in  the literature. Kangasharju (2007) show that wage subsidies for hiring unemployed workers in Finland  raised employment in eligible firms by 9% and Betcherman, Daysal, and Pagés (2010) find that  employment subsidies to firms that created new jobs in Turkey led to an increase in registered jobs in  eligible provinces by up to 15%. In fact, the finding that the effect of wage subsidies was greater after  the subsidy period than before is unique in the literature. Most papers measure the effect of wage  subsidies during the period when the subsidies are being paid. Two exceptions are Card and Hyslop  (2005) for Canada and Groh et al. (2015) for Jordan. Both of these papers find positive short‐term  impacts on employment, but that these effects dissipate after the subsidy ended.     The findings thus suggest that the use of wage subsidies may be particularly effective during an  economic crisis since they can be paid for a relatively short amount of time and still have lasting effects  on employment. At the same time, the results raise a question about the channel through which the  wage subsidies worked. The intention of the program was to allow firms to keep workers with job‐ specific skills, but the estimated effect on employment, while positive, is not statistically significant  during the program’s duration. Larger, statistically significant effects, only emerge after the program  ended. One possible explanation is that the program affected which types of workers subsidized firms  kept vs. let go. That is, subsidized firms may have kept the workers with the most specialized and  relevant skills in greater proportion than firms in ineligible industries. However, data from the ENOE do  not support this argument. Instead, the data suggest that the employees who were laid off during the  crisis were predominantly those with the lowest job tenure, who presumably have the lowest levels of  job specific skills, both in eligible and ineligible industries.    Another potential explanation is that it was not the firing restrictions that allowed employment to  recover faster after the crisis, but rather the subsidy funds. These funds may have provided liquidity for  hiring back workers, thereby allowing firms to take advantage of market opportunities at a time when  other funding sources were scarce. In fact, firms typically received the subsidy many months after they  limited layoffs, and the time when funds started to be paid out corresponds to the time when  employment in eligible industries started to increase again after its initial drop during the crisis.    The remainder of this paper is structured as follows: Section 2 describes the wage subsidy program;  Section 3 the data and identification strategy; Section 4 the results and robustness checks; and Section 5  concludes.        3    2. Wage subsidy program    The Mexican government announced the wage subsidy program on January 7, 2009 and it was officially  launched on January 30, 2009. The program was operated by the Ministry of Economy (Secretaría de  Economía) as Part B of the Program for the Development of High Technology Industries (Programa para  el Desarrollo de las Industrias de Alta Tecnología ‐ PRODIAT) and lasted until August 2009.2 It provided  subsidies to firms in eligible industries who kept employees on their payroll and agreed on reduced work  schedules with them instead of firing these employees. Under this arrangement, workers would  temporarily receive less salary, but they would keep their job. At the same time, firms had to pay lower  salaries and they later received a payment from the government corresponding to a proportion of these  salaries (described in more detail below).     To receive a subsidy, firms were not allowed to fire more than one‐third of their workforce as a  percentage of the drop in sales they had experienced during the economic crisis, e.g. if sales dropped by  30%, they could not fire more than 10% of their workforce. The program applied to permanent  employees who were registered with IMSS. The Ministry of Economy used data from IMSS, together  with audited statements of sales, to verify that firms met the restrictions on firing. The operating rules  stated that payments would only be made after the necessary information on employees and sales for  the subsidy period was available, i.e. after the end of this period. Firms also had to be current on their  federal tax and social security payments to be eligible for the subsidies.     Firms applied for the subsidies for one or more two‐month periods (e.g. January, February 2009 or  February, March 2009). The original operating rules specified that applications had to be submitted by  the end of the second month, e.g. February 28, 2009 for the January, February period, and firms had to  file written documents with a council specifying the reduced work schedule agreements they had  reached with their employees (Secretaría de Gobernación 2009, Annexes E and F). These conditions  were relaxed in the modified operating rules from April 10, 2009. The new rules stated that firms could  submit applications referring to a two‐month period at any time during the life of the program and  agreements with workers had to made internally, but not filed with a council.    The size of the subsidy corresponded to 110 pesos (US$6.95) per worker for each day in the applicable  two‐month period (typically 60 days), multiplied by a) the firm’s percentage drop in sales, b) the  percentage of workers retained, and c) the number of workers receiving between 1 and 10 minimum  wages, or 75% of the workforce (whichever was greater).3 For example, a firm that experienced a 30%  drop in sales, retained 90% of their workforce, and had 100 eligible workers received 110 x 60 x 0.3 x 0.9  x 100 = 178,200 pesos. The maximum value of the subsidy that each firm could receive was set at 5,100                                                               2  Part A provides matching grants for up to 70% of the cost for projects related to technology transfer that address  market failures, including training, consulting, licensing, and patents, for any firms or organizations that engage in  high technology activities. PRODIAT did not disburse any of these matching grants in 2009 and only disbursed 2  matching grants with a total value of 3.9 million pesos (US$250,000) in 2010 and 8 matching grants with a total  value of 9.8 million pesos (US$680,000) in 2011.  3  Throughout the paper, I use an exchange rate of 15.82 pesos per US Dollar.  4    pesos (US$323) per eligible worker. For comparison, the average daily minimum wage in 2009 was 53  pesos, or US$3.35 (CONASAMI 2015).    The wage subsidy program received 744 applications, of which 339 are approved, going to 396 plants for  preserving 309,206 jobs (Secretaría de Economía 2012). These numbers correspond to 3.8% of  employers and 34% of permanent employees in eligible industries.4 Applications that were not approved  did not meet the eligibility requirements and/or firing restrictions of the program.    The total amount of funding disbursed through the program was about 1 billion pesos (US$63 million),  corresponding to about US$160,000 per plant on average. Comprehensive information on individual  subsidies is not available, but partial data from the Ministry of the Economy on 203 beneficiary plants  suggests that amounts ranged from 20,670 pesos (US$1,307) to 50.6 million pesos (US$3.2 million –  given to Volkswagen Mexico), with a median of about 1.5 million pesos (US$92,522). As a reference  point for the size of this amount, the average size of a loan or line of credit among manufacturing firms  in eligible sectors in the 2010 World Bank Enterprise Survey, which covers a representative sample of  firms in Mexico, was about 5.4 million pesos (US$340,000), conditional on having a loan or line of credit  (47% of firms).    In practice, firms typically received the subsidy many months after they limited layoffs, in part because  the process of reviewing applications and disbursing funds took some time. Most funds were approved  starting in June 2009 (Galhardi 2009) and some of the amounts were still paid out in later years: out of  the total US$63 million, US$53 million were disbursed in 2009, US$1.5 million in 2010 and US$8.5  million in 2011 (Secretaría de Economía 2012).    3. Data and identification strategy    3.1. Data sources    Data on employment come from IMSS. The data are at the industry level (as per the IMSS industry  classification) and include the total number of employees registered with IMSS in each month from  January 2000 to November 2013. I use the data for years 2004 through 2013 to estimate the effects of  the wage subsidy program and the data for 2000 to 2003 for a falsification exercise.    I also use monthly data on US imports (total aggregated from world) for the period of January 2004 to  December 2013, as a control variable. This data come from the US International Trade Commission’s  Interactive Tariff and Trade DataWeb and were hand matched to the IMSS industry data using converted  Harmonized Tariff Schedule (HTS) codes, at the 4 or 6‐digit level, depending on the industry. Due to  differences in the industry classifications, not all industries could be matched, so that US import data are  missing for a quarter of the IMSS industries in the study sample.                                                               4  Calculations based on data from IMSS for December 2008. IMSS reports number of employers, which may either  be plants or firms.  5    3.2. Defining the study sample    According to the Ministry of the Economy, the program targeted industries with four characteristics  (Secretaría de Economía 2009). First, they produce durable goods, allowing consumers to postpone  purchasing decisions and thus potentially leading to large drops in demand during economic downturns.  Second, employees possess a high level of firm or industry specific knowledge, making job loss  particularly costly for firms and employees. Third, much of their production is exported either directly or  indirectly, exposing them to downturns in other countries. And fourth, they have displayed high levels of  growth in the past few years and may thus be able to resume their high growth after the crisis.     In practice, all 29 industries in IMSS classification groups 36 (Manufacture, assembly and/or repair of  machinery, equipment and related parts; excluding electronics), 37 (Manufacture and/or assembly of  electronic machinery, equipment, appliances, accessories and related parts) and 38 (Constructions,  reconstruction and assembly of transportation equipment and parts) were declared eligible for the  program.5    The empirical challenge for measuring the impact of the program on employment then is to find a set of  ineligible industries that are comparable to the eligible industries in the following sense: in the months  and years following the program, average employment levels across these industries should follow the  same trend as average employment levels across eligible industries would have displayed in absence of  the program. Whether or not it is possible to find a credible set of control industries depends on how  exact the targeting of the program was. If IMSS industry groups 36, 37, and 38 indeed include all  industries with the four characteristics mentioned above, it may not be possible to find a set of  industries with similar employment trends. However, some other industry groups may also include  subindustries with similar characteristics.     To define a comparable set of eligible and ineligible industries, I use the following procedure. I first keep  only IMSS industries that produce durable goods (71 industries in total). For classification of goods as  durable or not, I relied on the US Economic Classification Policy Committee aggregation of sectors into  groupings called “Supersectors.”6    Within the set of durable goods industries, I then use propensity score matching (Dehejia and Wahba  2002) based on the following variables: average employment levels in each semester of 2004, 2005, and  2006, average employment levels in each quarter of 2007 and the first two quarters of 2008, and  average employment levels each two‐month period for July/August, September/October, and  November/December of 2008.                                                                5  Some firms producing nondurable goods, such as rubber and plastic, were also declared eligible for the program  in the April 10, 2009 revision of the operating rules, under the condition that 90% of their production is used as an  input in other eligible industries.   6  As posted on the Bureau of Labor Statistics website: http://www.bls.gov/ces/cessuper.htm  6    I use employment as the matching variable since it is the outcome variable of interest and previous  research finds that past values of the outcome of interest are the ones that are most strongly correlated  with the future outcome (Bruhn and McKenzie 2009). That is, since the outcome of interest is  employment, matching on past employment is likely to yield the most comparable groups of industries  in the post‐program period.7 I use averages over increasingly shorter time periods to better capture the  growth path of employment in the past few years before the program and to capture the employment  response to the crisis, which started to hit Mexico in the second half of 2008.    After obtaining the propensity score by running a probit regression of an indicator variable for being  eligible for the program on the employment variables listed above, I examine three different  alternatives for selecting comparable industries a) the common support of the propensity score across  eligible and ineligible industries, b) keeping industries with a propensity score that falls between the  20th and 80th percentile of the score, and (c) nearest neighbor caliper matching without replacement  using the logit of the propensity score and calipers of width equal to 0.2 of the standard deviations of  this variable, as recommended in Austin (2011 and 2014).     Tables 1 and 2 test whether the above methods yield a sample of eligible and ineligible industries that is  comparable in terms of employment levels, and, most importantly, in terms of employment trends in  the pre‐program period (from Jan 2004 to December 2008). If employment trends were the same in the  pre‐program period, we can assume that they would have continued being the same in the post‐ program period in the absence of the program.    The results in tables 1 and 2 show that, in the full sample of durable goods industries, eligible industries  had higher employment levels in the pre‐program period (this difference is large, 47 percent, but not  statistically significant), and they displayed a steeper trend in employment than ineligible industries.  These differences remain when considering only industries on the common support of the propensity  score and also when keeping only industries with a propensity score between the 20 and 80th percentiles  of the score. However, the sample obtained through caliper matching looks more comparable. In this  sample of 34 industries, average employment across eligible and ineligible industries differed by 24.5  percent (not statistically significant) and, most importantly, the trends in employment were virtually the  same.    Figures 1 through 4 illustrate the comparability of eligible and ineligible industries graphically. Figure 1  plots average employment over time in eligible and ineligible industries for all durable goods industries,  and figures 2 through 4 plot average employment for the samples defined using methods a) through c).  The vertical lines in each figure show the start and end dates of the wage subsidy program (January  through August 2009). In figure 4, which shows the sample obtained through caliper matching, average                                                               7  As described above, the program also intended to reach sectors producing goods for export. However, I do not  have accurate data on exports for all IMSS industries producing durable goods since import/export data is  recorded under a different industry classification that does not allow for a direct mapping to the IMSS industry  classification. The empirical analysis in section 4 includes a specification that controls for imports by Mexico’s  largest trading partner (the US) using only the industries that could unambiguously be mapped to IMSS industries.  7    employment behaves very similarly across eligible and ineligible industries – it follows the same trend  overall and also displays small seasonal jumps in both sets of industries. Moreover, the drop in  employment during the recent crisis, which started in mid‐2008, looks similar in the pre‐program period  across eligible and ineligible industries.    In the remainder of the paper, I thus use the sample of 34 caliper matched industries to measure the  effect of the wage subsidy program on employment (appendix table 1 lists these industries and their  names).     4. Results    4.1. Estimation equations    I use the following equation to estimate the effect of the wage subsidy program on employment    ∝ ∗ ∗     (1)    where yit is log employment in industry i and month t, αi is an industry fixed effect, βt is a month fixed  effect. The variable Eligiblei is equal to one for all eligible industries and equal to zero for ineligible  industries. The variable DuringProgramt is equal to one for January 2009 through August 2009 and zero  for all other months, and the variable AfterProgramt is equal to one for September 2009 through  November 2013 and zero for all other months. εit is an error term, clustered at the industry level.  Equation 1 thus estimates the effect of the program on employment while the program was in operation  and also the effect after the program ended. I also use the following related specification, to estimate  the effect of the program for each post‐program year separately    ∝ ∑ ∗           (2)    For both equations 1 and 2, I conduct two types of robustness checks. First, I add the fourth root of US  imports (from all countries) in industry i and month t as a control variable.8 Controlling for US imports  addresses the concern that employment in eligible and ineligible industries may evolve differently in the  post‐program period if demand for Mexican exports in these industries behaved differently. In this case,  I would attribute differences in employment to the program, whereas it was actually driven by  differences in export demand. I control for US imports since the US is Mexico’s largest trading partner. I  chose to control for US imports from all countries instead of US imports from Mexico only since the  former variable is less likely to be affected by the Mexican wage subsidy program, i.e. it is more likely to  be exogenous to the program. As mentioned above, data on US imports is not available for all 34  industries in the sample. Due to mismatches in industry classifications I only have data on US imports for                                                               8  I use the fourth root since it mimics a log function, but does not drop zeros and 2.72 percent of the observations  are zeros. Using log of US imports instead gives very similar results.   8    26 industries. For comparability, I also show the results for estimating equations 1 and 2 without  controlling for US imports in the sample of 26 industries for which I have US import data.     The second robustness check excludes the three industries in the sample (382, 388 and 389) that are  directly related to auto manufacturing, along with the three corresponding caliper matched industries  (3310, 3510, and 390). The reason for excluding these industries is that both Mexico and the US  implemented programs to increase consumer’s demand for cars in 2009, which could potentially  influence the results. 9 Similarly, the US also supported General Motors and Chrysler with bailout funding  in December 2008 and February 2009. Both of these companies have operations in Mexico and received  funds through the wage subsidy program. I thus verify that the findings are not driven by these car‐ industry specific programs instead, by checking whether the results hold when car industries are  excluded from the sample.    4.2 Effects of the wage subsidy program on employment      Table 3 shows the results for estimating the effects of the wage subsidy program during its duration and  after the program ended. Between January and August 2009, the difference in employment levels across  eligible and ineligible industries was not greater than in the pre‐program period. The estimated effect of  the program is positive, ranging from 5.7 percent to 13.2 percent in magnitude, depending on the  specification, but it is not statistically significant in most specifications. However, after the program  ended, eligible industries had about 24 percent higher employment than ineligible industries, compared  to the pre‐program difference in employment. The size of this effect is relatively stable across the  different specifications in Table 3.    Table 4 examines the time path of the program’s effect in more detail, estimating a separate effect for  each year after the program (2009 to 2013). The results show that the effect of the program increases  over time – going from about 16 percent in 2010 to 31 percent in 2013. The findings suggest that  employment after the program recovered faster in eligible industries than in ineligible industries.  Figure  4 shows this difference in employment recovery visually and table 5 provides statistics to illustrate this  point further. Compared to the pre‐crisis year 2007, employment in 2009 dropped by 11.6 percent in  eligible industries and 20.6 percent in ineligible industries. In eligible industries, employment levels  started to recover in 2010 and were back at pre‐crisis levels in 2011, while in ineligible industries,  employment levels were still not back at pre‐crisis levels in 2013.                                                                     9  The US car buyback program was called the Car Allowance Rebate System. It was originally a 1 billion dollar  program slated to run from July 1st to August 25, 2009. However, the program was so successful that the funds  were exhausted by June 30th. An additional $2 billion was approved, and those funds lasted until August 24th. In  Mexico, the Programa de Renovacion Vehicular began in August 2009 with a budget of 250 million pesos. It was  suspended around March 2010 because of low demand.  9    4.3 Are the effects driven by outliers?    One way of assessing the robustness of the estimates effects is to examine whether they are driven by  outliers, i.e. specific industries only. Figure 5 plots the change in the number of employees within an  industry, calculated as the log of employees in November 2013, the last month in the data, minus the  log of the average number of employees in the pre‐2009 period. The figure shows the distribution of  these calculated changes, separately for eligible and ineligible industries. One of the ineligible industries  (manufacture of asbestos‐based products) experienced a particularly large drop in employment of  130%. However, overall the distribution of employment changes in eligible industries lies to the right of  the distribution of employment changes in ineligible industries, suggesting that the positive effect of the  program on employment was not concentrated in a few industries only. A Kolmogorov‐Smirnov test of  equality of distributions rejects equality with a p‐value of 0.017 (0.025 if manufacture of asbestos‐based  products is excluded from the group of ineligible industries). Also, there are no outliers in terms of  increases in the number of employees for eligible industries.    I test to see how the estimated program effects would change when weakening the influence of the  negative outlier (manufacture of asbestos‐based products) by winsorizing this outlier. For all months  from January 2009 on, I replace the log number of employees in this industry with the log average pre‐ 2009 value plus the drop in employees for the industry that experienced the second largest drop in  employment in that month, calculated as log employment in that month minus average log employment  over the pre‐2009 period. Columns 5 in table 3 and table 4 shows the results in the winsorized data. The  estimated effects are somewhat smaller in magnitude, but they are still statistically significant.     4.4 Falsification exercise    Although the analysis uses eligible and ineligible industries that displayed the same employment trends  in the pre‐program period, a potential concern is that employment across these industries would have  behaved differently in the post‐program period even in the absence of the wage subsidy program. For  example, the concern may be that the industries show similar employment trends in good economic  times, but respond differently to downturns. I conduct the following falsification exercise to address this  concern. I estimate equations 3 and 4 for the time period January 2000 to December 2004, which  coincided with a recession in Mexico (from the second quarter of 2001 to the first quarter of 2002),    ∝ ∗            (3)    ∝ ∑ ∗           (4)    where the variables are defined as in equations 1 and 2 and RecessionAndAftert is equal to one for April  2001 through December 2003 and zero for all other months.     The results in table 6 show that employment in eligible and ineligible industries did not recover  differently after the 2001 recession. This finding lends support to the assumption that eligible and  10    ineligible industries would have evolved similarly after the 2008/2009 economic crisis in the absence of  the wage subsidy program.    4.5 Actual employment vs. formal employment    Since the data on employment comes from the Mexican Social Security Institute (IMSS), I ask the  question whether the measured effects reflect changes in actual employment vs. formal employment.  For example, it may be the case that firms deregister employees with IMSS after the crisis, without  actually laying them off. Then, eligible firms may have re‐registered employees during the recovery  whereas ineligible firms may have kept employees being informal, i.e. not registered with IMSS.     A related study by Betcherman, Daysal, and Pagés (2010) that uses data on employment from the Social  Security Administration in Turkey concludes that the effect of wage subsidies was to increase  registration rather than boosting total employment. In the setting here, where subsidies are linked to  keeping existing employees, not to hiring new employees, the distinction between formal employment  and actual employment may be less relevant. It is presumably more difficult for firms to deregister  employees that were previously registered than to register employees who were not previously  registered. IMSS registration comes with benefits for the employee, such as medical care, which  employees may be reluctant to give up. However, in a crisis situation employees may prefer  relinquishing these benefits over losing their job.     I use data from the Labor Market Survey (ENOE) conducted by the Mexican Statistical Institute (INEGI),  for the years 2005 through 2014, to examine whether registration rates with IMSS changed with the  economic crisis. The ENOE is a quarterly survey that covers about 120,000 households. Unfortunately,  the ENOE variable indicating industry of employment is quite broad. It is based on two digit codes from  the North American Industry Classification System (NAICS), plus two more digits specific to the ENOE.  There are nine industry codes that correspond to durable goods manufacturing. Appendix Table 2 lists  these nine codes along with their names and shows how I classified them into eligible vs. ineligible for  the wage subsidy program.     The mapping to IMSS industry codes, on which eligibility for the program was based, is not always  straightforward. For example, code 3340 in the ENOE includes manufacture of computers,  communication and measurement equipment, as well as other electronic equipment. While most of  these activities correspond to eligible industries in IMSS industry groups 36 and 37, IMSS classifies  measurement equipment in an industry group that was not eligible for the wage subsidy program (group  39). That is, due to mismatches between the ENOE and IMSS classifications, some workers classified as  eligible in the ENOE data may in fact not be eligible.10                                                                10  In general, I tried to classify the ENOE industry codes as eligible (or ineligible) as accurately as possible based on  whether the majority of industries listed in the name were eligible or not under the IMSS classification. For the  example given above, this method seems to work relatively well. Data on employment in NAICS industries is  available from the Monthly Manufacturing Industry Survey (EMIM) conducted by INEGI. This data shows seven  subindustries in code 334 (which has the same name as ENOE industry 3340), one of which is manufacture of  11      Another caveat with the ENOE industry classification is that the codes are so broad that I cannot  separate out only 34 IMSS industries that I use to estimate the effect of the wage subsidy program.  Instead, I have to use employees in all durable goods industries. Despite these shortcomings, I believe  that the evidence from the ENOE data can shed further light on the impact estimates I obtained with  IMSS data.    The ENOE asks individuals whether their job provides them with access to medical services through IMSS  or other government institutions vs. no access to such services. Figure 6 plots the number of individuals  working in eligible industries who state they have access to IMSS, and separately the number of  individuals who state they have no access to government medical care, in each quarter from 2005 to  2014.11 On average across these quarters, the ENOE includes about 4,000 individuals who work in  eligible industries and have access to IMSS, and only about 130 individuals who work in eligible  industries and have no access to government medical care. The number of individuals with access to  IMSS drops during the crisis, hitting a low in 2009, and increases steadily thereafter. In contrast, the  number of individuals without access to government medical care remains constant throughout all  quarters. This constant pattern suggests that the wage subsidy program did not simply shift workers  from informal to formal employment and that the impact estimates in this paper reflect changes in  actual employment instead.    4.6 Displacement effects    There is evidence that labor market programs can have displacement effects, i.e. the program may shift  employment from ineligible to eligible jobs instead of creating more jobs overall (Crépon et al. 2013).   That is, employment in the control group may be negatively affected by the program and impact  estimates may thus overstate its true effect. In the context here, displacement effects are probably not  a great concern during the program and in the first years after the program since the subsidy was paid  for maintaining existing jobs instead of creating new jobs. In addition, the crisis resulted in layoffs in  both eligible and ineligible industries, so that firms in eligible industries had a pool of unemployed  workers with previous experience in eligible industries they could draw on when they started to hire  back workers in 2009 and 2010. However, once employment in eligible industries reached pre‐crisis  levels (in 2011), it becomes conceptually more likely that new hires may have come from workers in  ineligible industries.    I try to assess whether the wage subsidy program had displacement effects using the data from the  ENOE, described in section 4.4. The ENOE has a panel nature and aims to follow each household for five  consecutive quarters. I first examine whether eligible industries tend to hire away individuals from                                                               measurement equipment (industry code 334519). In 2009, manufacture of measurement equipment made up only  4.6 percent of the total number of employees in code 334.  11  Less than 1 percent of individuals say they have access to medical care through government institutions other  than IMSS or that they don’t know whether they have access to such care.   12    ineligible industries. For individuals who work in an eligible industry in any given quarter, but did not  work in an eligible industry in the previous quarter, figure 7 plots how many individuals were in each of  the following three categories (i) working in an ineligible durable goods manufacturing industry with  access to IMSS, (ii) working in any other industry – nondurable goods manufacturing or outside  manufacturing, or (iii) not employed – including the unemployed and individuals out of the labor force.  An average of about 840 people start to work in an eligible industry each quarter and about 130 of them  worked in an eligible industry and had access to IMSS during the previous quarter, a number that is  quite stable over time. I thus do not see evidence that eligible industries are increasingly hiring  employees away from ineligible industries after the wage subsidy program.    I also examine whether eligible industries are increasingly hiring individuals who were laid off in  ineligible industries. In select quarters, the ENOE included an amplified questionnaire that asks  individuals if they lost their job in the past year, extending the panel information about any given  individual beyond five quarters. For individuals who report having lost a job with access to IMSS in an  ineligible industry during the past year, figure 8 plots the percentage of individuals working in an eligible  industry where they have access to IMSS, for the quarter where the amplified questionnaire was applied  and for up to four quarters following this quarter. The initial quarter includes only 21 individuals who  report having lost their job with access to IMSS in an ineligible industry during the past year, on average,  and the number of individuals drops each consecutive quarter due to the rotating panel nature of the  ENOE, containing only 4 individuals on average four quarters later. Although based on very few  individuals, figure 8 suggests that less than 10 percent of individuals who lose their job with access to  IMSS in an ineligible industry get hired in an eligible industry in subsequent quarters and that this small  percentage does not increase in quarters after the wage subsidy program.12 The patterns in the ENOE  data thus do not suggest that the wage subsidy program had displacement effects on ineligible  industries.     4.7 Through which channel did the wage subsidies increase employment?    As a final exercise, I use ENOE data to shed light on the channel through which the wage subsidies  increased employment. The intention of the program was to allow firms to keep workers with job‐ specific skills, thus eliminating search and training costs during the recovery. However, the estimated  effect on employment, while positive, is not statistically significant during the program’s duration.  Larger and statistically significant effects only emerge after the program ended. One possible  explanation is that although the program did not limit layoffs during the crisis, it affected which types of  workers firms kept vs. let go. The program may have allowed firms to keep the workers with the most  specialized and relevant skills in greater proportion than firms in ineligible industries.                                                                  12  On average, four quarters following the quarter when they report having lost their job with access to IMSS in an  ineligible industry, most individuals work in an industry outside durable goods manufacturing (47 percent), remain  unemployed (29 percent), or work in an ineligible industry again (16 percent). Only 8 percent work in an eligible  industry.  13    I use job tenure as a measure of job specific skills, i.e. I assume that individuals who have been at their  job for longer have greater job specific skills. The ENOE collects information on job tenure through the  amplified questionnaire. Unfortunately, this questionnaire is only available once a year for most years  and for 2009 it was applied in the first quarter, when the wage subsidy program was recently launched.  Figure 9a plots the number of individuals working in eligible industry in a job with access to IMSS,  separately for those with two or less years of job tenure and those with more than two years of tenure.  Figure 9b displays the corresponding numbers for ineligible industries. Both figures show that the  number of employees with high job tenure remained stable from 2008 to 2009. In fact, the drop in  employment during the crisis seems to be entirely driven by individuals with low job tenure, who  presumably have the lowest levels of job specific skills, both in eligible and ineligible industries. That is,  even in industries that were not eligible for the wage subsidy program firms decided to lay off  employees with the lowest job tenure, thereby preserving job specific skills.13     Evidence from the ENOE data does thus not support the hypothesis that the wage subsidy program  caused firms to keep employees with job specific skills to a greater extent than they would have in the  absence of the program. This evidence needs to be interpreted with caution due to the issues with  matching ENOE data to eligible and ineligible IMSS industries, as mentioned above, and also due to the  fact that tenure data only exists for the first quarter of the program. However, it does suggest that the  program may have worked through a different channel than preserving job‐specific skills.     Another potential explanation for the effects measured in this paper is that it was not the firing  restrictions that allowed employment to recover faster after the crisis, but rather the payment of the  subsidy funds itself. These funds may have provided liquidity for hiring back workers, thereby allowing  firms to take advantage of market opportunities at a time when other funding sources were scarce. In  fact, the time when employment started to increase again in eligible industries (mid‐2009, as shown in  figure 4) coincided with the time when the subsidy funds started to be paid out.    In fact, the lack of a statistically significant effect of the wage subsidy program on employment during  the duration of the program suggests that the firing restrictions imposed by the program were not  binding. That is, firms who received the subsidy would not have fired more than one third of their  workforce as a percentage of the drop in sales they experienced during the crisis, even in the absence of  the program. It is possible that the program would have had a positive effect on employment during its  duration if the firing restrictions had been more stringent. However, another design issue is that since  the subsidy was typically paid many months after firms were supposed to limit layoffs, ex‐ante firms  may have faced uncertainty as to whether they would really receive the funds. That is, some firms who  ended up laying off more workers than specified by the program may not have changed their behavior  due to a lack of certainty about the program.                                                                     13  Another reason of laying off employees with low job tenure is that government mandated severance payments  increase with number of years on the job.  14    5. Conclusion    Rising  unemployment  during  an  economic  crisis  is  a  concern  for  policy  makers  and  22  countries  around  the world used some form of wage subsidy program to promote employment retention during the recent  economic  crisis.  However,  empirical  evidence  on  the  effects  of  such  programs  is  scarce.  This  paper  measures the effect of a wage subsidy program in Mexican on employment in manufacturing firms during  and  after  the  recent  economic  crisis,  using  monthly  administrative  data  along  with  propensity  score  matching and a difference‐in‐difference strategy.     I  find  a  positive,  but  not  statistically  significant  effect  of  the  wage  subsidies  on  employment  during  the  program’s  duration,  ranging  from  5.7  percent  to  13.2  percent  in  magnitude,  depending  on  the  specification.  The  size  of  the  effect  increases  to  24  percent  after  the  program  ended  and  the  results  indicate  that  employment  after  the  program  recovered  faster  in  eligible  industries  than  in  ineligible  industries.   In  fact,  the  data  show  that  in  eligible  industries  employment  levels  were  back  at  pre‐crisis  levels  in  2011,  while  in  ineligible  industries  employment  levels  were  still  not  back  at  pre‐crisis  levels  in  2013.     The  findings  thus  suggest  that  the  Mexican  wage  subsidy  program  was  an  effective  tool  for  tackling  unemployment  in  the  wake  of  an  economic  crisis.  However,  this  paper  does  not  find  evidence  that  the  wage  subsidies  helped  to  preserve  job  specific  skills,  which  was  part  of  the  economic  rationale  for  the  program.  Instead,  the  positive  effect  on  employment  seems  to  have  come  from  the  payment  of  the  subsidy funds itself.     15    References    Austin Peter C. 2011. “Optimal Caliper Widths for Propensity‐Score Matching When Estimating  Differences in Means and Differences in Proportions in Observational Studies.” Pharmaceutical Statistics  10: 150–161.    Austin Peter C. 2014. “A Comparison of 12 Algorithms for Matching on the Propensity Score.” Statistics  in Medicine 33 (6): 1057–1069.    Betcherman, Gordon, N. Meltem Daysal, and Carmen Pagés. 2010. “Do employment subsidies work?  Evidence from regionally targeted subsidies in Turkey.” Labour Economics 17: 710‐222.    Betcherman, Gordon, Karina Olivas, and Amit Dar. 2004. “Impacts of Active Labor Market Programs:  New Evidence from Evaluations with Particular Attention to Developing and Transition Countries.”  World Bank Social Protection Discussion Paper no. 402.    Bruhn, M., and D. McKenzie. 2009. “In Pursuit of Balance: Randomization in Practice in Development  Field Experiments.” American Economic Journal: Applied Economics 1 (4): 200–232.    Card, David, and Dean R. Hyslop. 2005. “Estimating the Effects of a Time‐Limited Earnings Subsidy for  Welfare‐Leavers.” Econometrica 73 (6): 1723‐1770.    Comisión Nacional de los Salarios Mínimos (CONASAMI). 2015. Salario Mínimo General Promedio de los  Estados Unidos Mexicanos 1964‐2015. http://www.conasami.gob.mx/t_sal_gral_prom.html    Crépon, Bruno, Esther Duflo, Marc Gurgand, Roland Rathelot and Philippe Zamora. 2013. “Do labor  market policies have displacement effect? Evidence from a cluster randomized experiment.” Quarterly  Journal of Economics 128(2): 531‐580.    Dehejia, R., and S.Wahba. 2002. “Propensity Score Matching Methods for Nonexperimental Causal  Studies.” Review of Economics and Statistics 84 (1): 151–161.    Galhardi, Regina. 2009. “México – Programa para la Perservación del Empleo.” Oficina Internacional del  Trabajo – Notas sobre la Crisis. Organización Internacional del Trabajo.     Girma, Sourafel, Holger Görg, Eric Strobl, and Frank Walsh, Frank. 2008. “Creating jobs through public  subsidies: An empirical analysis.” Labour Economics 15(6): 1179–1199.    Groh, Matthew, Nandini Krishnan, David McKenzie and Tara Vishwanath. 2015. “Do Wage Subsidies  Provide a Stepping Stone to Employment for Recent College Graduates? Evidence from a Randomized  Experiment in Jordan.” Review of Economics and Statistics, forthcoming.    Kaldor, Nicholas. 1936. “Wage subsidies as a remedy for unemployment.” Journal of Political Economy  44(6): 721‐42.  16      Kangasharju, Aki. 2007. “Do Wage Subsidies Increase Employment in Subsidized Firms?” Economica 74  (293): 51‐67.    Katz, Lawrence. 1998. “Wage subsidies for the disadvantaged”, in Richard Freeman and Peter Gottschalk  (eds.) Generating Jobs: How to Increase Demand for Less‐skilled workers. Russell Sage Foundation: New  York, NY.    Layard, P.R.G. and S.J. Nickell. 1980. “The case for subsidizing extra Jobs.” Economic Journal 90(357): 51‐ 73.    Phelps, Edmund S. 1994. “Low‐Wage Employment Subsidies versus the Welfare State.” American  Economic Review 84 (2): 54‐58.    Secretaría de Economía. 2009. “Programa para la Preservación del Empleo.” Mimeo.    Secretaría de Economía. 2012. “Programa para el Desarrollo de las Industrias de Alta Tecnología –  PRODIAT: Evaluación de Consistencia y Resultados 2011‐2012. Anexos.”  http://www.economia.gob.mx/conoce‐la‐se/programas‐se/informes‐de‐evaluaciones‐ externas/prodiat#!prettyPhoto    Secretaría de Gobernación. 2009. Reglas de Operación del Programa para el Desarrollo de las Industrias  de Alta Tecnología (PRODIAT). Actualizadas al 30 de Enero de 2009.        17    Figure 1: Average employment over time in all durable goods industries  10.2 10 Average log employment 9.4 9.6 9.2 9 9.8 2004m1 2006m1 2008m1 2010m1 2012m1 2014m1 Month Eligible industries Ineligible industries   Note: The figure displays data from the Mexican Social Security Institute (IMSS). The two vertical lines  denote the start and end of the wage subsidy program (January and August 2009).     Figure 2: Average employment over time in matched industries (common support)   10.2 10 Average log employment 9.4 9.69.2 9 9.8 2004m1 2006m1 2008m1 2010m1 2012m1 2014m1 Month Eligible industries Ineligible industries   Note: The figure displays data from the Mexican Social Security Institute (IMSS). The two vertical lines  denote the start and end of the wage subsidy program (January and August 2009).     18    Figure 3: Average employment over time in matched industries (pscore >= 20th and <= 80th pctile)  10.2 10 Average log employment 9.4 9.6 9.8 9.2 9 2004m1 2006m1 2008m1 2010m1 2012m1 2014m1 Month Eligible industries Ineligible industries   Note: The figure displays data from the Mexican Social Security Institute (IMSS). The two vertical lines  denote the start and end of the wage subsidy program (January and August 2009).       Figure 4: Average employment over time in matched industries (caliper)   10.2 10 Average log employment 9.4 9.69.2 9 9.8 2004m1 2006m1 2008m1 2010m1 2012m1 2014m1 Month Eligible industries Ineligible industries   Note: The figure displays data from the Mexican Social Security Institute (IMSS). The two vertical lines  denote the start and end of the wage subsidy program (January and August 2009).   19        Figure 5: Distribution of employment changes in eligible and ineligible industries  2 1.5 Kernel density 1.5 0 -1.5 -1 -.5 0 .5 1 Employment change Eligible industries Ineligible industries   Note: The figure displays the distribution of employment changes in eligible and ineligible industries.  Employment change is calculated as the log of employees in November 2013, the last month in the IMSS  data, minus the log of the average number of employees in the pre‐2009 period.        20    Figure 6: Formal vs. informal employment in eligible industries    Note: The figure displays data from the Mexican Labor Market Survey (ENOE). It plots the number of  individuals working in industries eligible for the wage subsidy program who report having access to  medical services through IMSS and the number of individuals working in eligible industries who report  not having access to such services.        21    Figure 7: Individuals transitioning into eligible industries by previous employment category    Note: The figure displays data from the Mexican Labor Market Survey (ENOE). It plots the number of  individuals who work in industries eligible for the wage subsidy program in the current quarter and have  access to IMSS, but did not work in an eligible industry in the previous quarter, broken up by their  employment category in the previous quarter.        22    Figure 8: Percentage of individuals who lost their job in an ineligible industry and who later work in an  eligible industry    Note: The figure displays data from the Mexican Labor Market Survey (ENOE), from an amplified  questionnaire that was applied in select quarters and that asks individuals if they lost their job in the  past year. For individuals who report having lost a job with access to IMSS in an ineligible industry during  the past year, the figure plots the percentage of individuals working in a job with access to IMSS in an  eligible industry for the quarter where the amplified questionnaire was applied, as well as for the four  quarters following this quarter.         23    Figure 9: Number of Individuals working in durable goods manufacturing industries by job tenure    a. Eligible industries      b. Ineligible Industries     Note: The figure displays data from the Mexican Labor Market Survey (ENOE), from an amplified  questionnaire that was applied in select quarters. It shows the number or individuals working in eligible  and ineligible industries who report having access to IMSS, broken down by whether they have been at  their job for two years or less or for more than two years.         24    Table 1: Pre‐Program Employment Averages (2004 ‐ 2008)  Eligible  Ineligible  industries  industries  Difference  Mean  Mean  (1) ‐ (2)     (Std Dev)  (Std Dev)  (Std Error)    (1)  (2)  (3)  Complete sample    Log employment  9.669  9.202  0.468    (1.340)  (1.293)  (0.320)  Number of industries  29  42  71  Number of months  60  60  60  Observations  1,740  2,520  4,260    Matched sample (common support)    Log employment  9.818  9.387  0.431    (1.353)  (1.161)  (0.354)  Number of industries  21  37  58  Number of months  60  60  60  Observations  1,260  2,220  3,480    Matched sample (pscore >= 20th and <= 80th pctile)    Log employment  10.016  9.302  0.714*    (1.229)  (1.165)  (0.372)  Number of industries  19  24  43  Number of months  60  60  60  Observations  1,140  1,440  2,580    Matched sample (caliper)    Log employment  9.486  9.731  ‐0.245    (0.993)  (1.046)  (0.353)  Number of industries  17  17  34  Number of months  60  60  60  Observations  1,020  1,020  2,040  Notes:  Data covers all months from January 2004 to December 2008. Column 3 reports coefficients  from regressing log employment on an indicator variable that is equal to one for all eligible  industries and equal to zero for ineligible industries. Robust standard errors in parentheses,  clustered at the industry level. *, **, and *** indicate significance at the 10, 5 and 1 percent levels  respectively.        25    Table 2: Pre‐Program Employment Trends (2004 ‐ 2008)  Eligible  Ineligible  industries  industries  Coefficient  Coefficient  on linear  on linear  Difference  time trend  time trend  (1) ‐ (2)     (Std Error)  (Std Error)  (Std Error)    (1)  (2)  (3)  Complete sample    Log employment  0.023**  ‐0.002  0.026**    (0.010)  (0.007)  (0.012)  Number of industries  29  42  71  Number of months  60  60  60  Observations  1,740  2,520  4,260    Matched sample (common support)    Log employment  0.024**  0.005  0.018    (0.010)  (0.006)  (0.012)  Number of industries  21  37  58  Number of months  60  60  60  Observations  1,260  2,220  3,480    Matched sample (pscore >= 20th and <= 80th pctile)    Log employment  0.025**  0.005  0.020*    (0.010)  (0.006)  (0.011)  Number of industries  19  24  43  Number of months  60  60  60  Observations  1,140  1,440  2,580    Matched sample (caliper)    Log employment  0.023*  0.018**  0.005    (0.012)   (0.008)   (0.015)   Number of industries  17  17  34  Number of months  60  60  56  Observations  1,020  1,020  1,920  Notes:  Data covers all months from January 2004 to December 2008. Column 3 reports the  coefficient on the interaction term when regressing log employment on an indicator variable that is  equal to one for all eligible industries and equal to zero for ineligible industries, a linear time trend,  and the interaction of the time trend with the indicator variable. Robust standard errors in  parentheses, clustered at the industry level. *, **, and *** indicate significance at the 10, 5 and 1  percent levels respectively.    26    Table 3: Effect of the Wage‐Subsidy Program on Employment     Dependent variable: Log employment    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)    During program dummy:   0.078  0.113  0.132*  0.109  0.057  Eligible*(Jan 2009 ‐ Aug 2009)  (0.067)  (0.075)  (0.075)  (0.077)  (0.056)    After program dummy:   0.243**  0.321***  0.329***  0.278**  0.210**  Eligible*(Post Aug 2009)  (0.102)  (0.114)  (0.111)  (0.115)  (0.085)    US imports^(1/4)    0.016    (0.013)    R‐squared  0.977  0.975  0.976  0.974  0.982  Number of industries  34  26  26  28  34  Number of months  119  119  119  119  119  Observations  4,046  3,094  3,094  3,332  4,046  Without car  All,  Only with US import  manufacturing  Sample  All  winsorized  data  and closest  outlier  matches  Notes: Data covers all months from January 2004 to November 2013. In column 5, for all months from  January 2009 on, employment in the ineligible industry "manufacture of asbestos‐based product", which  experienced a particularly large drop in employment during the crisis, is replaced with the log average pre‐ 2009 value plus the drop in employees for the industry that experienced the second largest drop in  employment in that month (calculated as log employment in that month minus average log employment  over the pre‐2009 period). Robust standard errors in parentheses, clustered at the industry level. *, **, and  *** indicate significance at the 10, 5 and 1 percent levels respectively.        27    Table 4: Effect of the Wage‐Subsidy Program on Employment by Year     Dependent variable: Log employment    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)    Eligible*2009  0.088  0.116  0.132  0.119  0.074    (0.072)   (0.079)   (0.078)   (0.084)   (0.064)    Eligible*2010  0.157*  0.191*  0.203**  0.196*  0.146    (0.092)  (0.098)  (0.095)  (0.105)  (0.086)    Eligible*2011  0.259**  0.332***  0.340***  0.296**  0.230**    (0.099)  (0.110)  (0.107)  (0.111)  (0.085)    Eligible*2012  0.291**  0.404***  0.407***  0.325**  0.242**    (0.116)  (0.132)  (0.130)  (0.131)  (0.093)    Eligible*2013  0.314**  0.434***  0.438***  0.347**  0.263**    (0.127)   (0.147)   (0.143)   (0.144)  (0.103)    US imports^(1/4)    0.015    (0.013)    R‐squared  0.981  0.976  0.977  0.975  0.982  Number of industries  34  26  26  28  34  Number of months  119  119  119  119  119  Observations  4,046  3,094  3,094  3,332  4,046  F‐test p‐value: equality of effects  0.006  0.002   0.0076  0.002  0.007  over time  Without car  All,  Only with US import  manufacturing  Sample  All  winsorized  data  and closest  outlier  matches  Notes: Data covers all months from January 2004 to November 2013. In column 5, for all months from  January 2009 on, employment in the ineligible industry "manufacture of asbestos‐based product", which  experienced a particularly large drop in employment during the crisis, is replaced with the log average pre‐ 2009 value plus the drop in employees for the industry that experienced the second largest drop in  employment in that month (calculated as log employment in that month minus average log employment  over the pre‐2009 period). Robust standard errors in parentheses, clustered at the industry level. *, **, and  *** indicate significance at the 10, 5 and 1 percent levels respectively.        28    Table 5: Post‐Program Recovery in Average Employment Levels     2007  2008  2009  2010  2011  2012  2013    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  Eligible industries    Avg. log employment  9.529  9.531  9.413  9.491  9.616  9.684  9.730   ‐ Difference to 2007    0.002  ‐0.116  ‐0.038  0.088  0.155  0.201    Ineligible industries    Avg. log employment  9.776  9.748  9.570  9.580  9.602  9.638  9.661   ‐ Difference to 2007     ‐0.028  ‐0.206  ‐0.196  ‐0.174  ‐0.138  ‐0.115        Table 6: Falsification Exercise  Dependent variable:     Log employment    (1)  (2)    Recession and after dummy:  ‐0.049    Eligible*(Post Mar 2001)  (0.039)    Eligible*2001    ‐0.026    (0.027)    Eligible*2002    ‐0.063    (0.044)    Eligible*2003    ‐0.052    (0.051)    R‐squared  0.995  0.995  Number of industries  34  34  Number of months  48  48  Observations  1,632  1,632  Notes: Data covers all months from January 2000 to December 2003.  Robust standard errors in parentheses, clustered at the industry level. *,  **, and *** indicate significance at the 10, 5 and 1 percent levels  respectively.        29    Appendix Table 1: List of Caliper Matched Industries Used to Estimate the Effect of the Wage Subsidy Program  IMSS  Eligible  Name  code  264  0  Manufacture of cork, palm, cane, reed and wicker products  271  0  Manufacture or repair of wooden furniture and related parts  332  0  Manufacturing of toilets, china, porcelain and refractory items  335  0  Manufacture of clay products for construction  337  0  Manufacture of asbestos‐based products  339  0  Manufacture of artificial granite, marble and other stone products  342  0  Manufacture of primary products made of iron, steel and nonferrous metals using automated processes  352  0  Manufacture or repair of doors, windows, metal curtains and other products from iron  355  0  Manufacture of metal cans, bottle caps and lids  356  0  Manufacture of wires and other wire products  390  0  Manufacture, assembly and/or repair of scientific and professional equipment and measuring and control  instruments  392  0  Manufacturing, installation and/or assembly of watches, jewelry and gold work  399  0  Manufacture, assembly and/or repair of other manufactured goods without machinery or motorized equipment not  previously classified   3310  0  Manufacture of concrete products and pre‐built parts  3313  0  Manufacture of glass and products made of glass with automated processes  3510  0  Other fabricated metal products manufacturing  3910  0  Manufacture, assembly and/or repair of other manufactured goods with machinery or motorized equipment not  previously classified   362  1  Manufacture and/or assembly of machinery, equipment and supplies for the production of food, beverages, tobacco,  textiles, footwear, wood, leather, printing, rubber, plastic products,   nonmetallic minerals (except cement) and metalworking  363  1  Manufacture and assembly of machinery, equipment or tools used in construction, extraction, paper, cement,  chemical and primary petrochemical industries; primary iron, steel and nonferrous metals  364  1  Manufacture and assembly of office machinery, computers, sewing machines and related parts  365  1  Repair and assembly of sewing machines and office machinery  366  1  Manufacture of parts and spare parts for machinery and equipment in general  367  1  Repair and/or maintenance of general machinery and equipment  371  1  Manufacture and/or assembly of machinery and equipment for the generation and transformation of electrical  energy  374  1  Manufacture and/or assembly of electronics, consumer appliances and related parts  376  1  Manufacture and/or assembly of batteries (dry), electronic components and various electronics  377  1  Manufacture and/or assembly of lamps (bulbs) and vacuum tubes for electric lighting  382  1  Manufacture and/or assembly of bodywork for vehicles  386  1  Manufacturing, assembly and/or repair of railcars, railway equipment and related parts  388  1  Manufacture and/or assembly of automobiles, buses, trucks and motorcycles  389  1  Manufacture and/or assembly of engines for cars, buses and trucks  3710  1  Manufacture of lamps and neon signs  3711  1  Manufacture of electric accumulators in mass production or with continuous processes  3712  1  Manufacturing and/or assembly of refrigerators, stoves, washing machines, dryers and other major appliances    30    Appendix Table 2: List of Durable Manufacturing Industries in ENOE  ENOE  Eligible  Name  code  3330  1  Manufacture of machinery and equipment  3340  1  Manufacture of computers, communication, measurement, and other electronic equipment, components and accessories  3350  1  Electrical equipment, appliance, and component manufacturing  3360  1  Manufacture of transportation equipment and automobile parts  3210  0  Wood product manufacturing  3270  0  Non‐metallic mineral product manufacturing  3310  0  Primary metal manufacturing  3320  0  Metal product manufacturing  3370  0  Manufacture of furniture, mattresses and blinds    31