69746               THE REPUBLIC OF RWANDA  INVESTMENT CLIMATE ASSESSMENT:      Strategy for Sustained Employment and Export Growth      February 2, 2009        World Bank  Regional Program for Enterprise Development (RPED)  Africa Finance and Private Sector (AFTFP)        1 THE REPUBLIC OF RWANDA    CURRENCY EQUIVALENTS    (Exchange Rate Effective as of 10/06/2008)    Currency Unit = Rwanda Franc (Rwf)    US$1.00 = 530.45 Rwf (need to update)    FISCAL YEAR    July 1â€?June 30  ABBREVIATIONS AND ACRONYMS    AAA    Analytical and Advisory Activities  AIDS    Acquired Immune Deficiency Syndrome  BADEA    Arab Bank for Economic Development in Africa  BIZCLIR    Business Climate Legal & Institutional Reform  BNR    Banque Nationale du Rwanda  CAPMER    Centre for Support to Small and Mediumâ€?sized Enterprises in Rwanda  CAS    Country Assistance Strategy  CEM    Country Economic Memorandum  COMESA    Common Market for Eastern and Southern Africa  CSO    Civil Society Organization   EAC    East African Community   EDPRS    Economic Development and Poverty Reduction Strategy  DB    Doing Business  DFID    Department for International Development  DRC    Democratic Republic of Congo  DPL    Development Policy Lending  EAC    East African Community  ESW    Economic and Sector Work  FDLR    Forces Démocratiques de Libération du Rwanda  FY    Fiscal Year  GDP    Gross Domestic Product  GNI    Gross National Income  GoR    Government of Rwanda  HIDA    Human Resources and Institutional Capacity Development Agency  HIPC    Heavily Indebted Poor Countries (Initiative)  HIV    Human Immunodeficiency Virus  ICA     Investment Climate Assessment  ICR    Implementation Completion Report  IDA    International Development Association  IEG    Independent Evaluation Group  IFC    International Finance Corporation  IMF    International Monetary Fund    2 LBICS    Local Business Investment Climate Survey  MDGs    Millennium Development Goals  MIGA    Multilateral Investment Guarantee Agency  MINECOFIN  Ministry of Finance and Economic Planning           MINICOM  Ministry  of  Commerce,  Industry,  Investment  Promotion,  Tourism  and  Cooperatives  NBR    National Bank of Rwanda  NGO    Nonâ€?Governmental Organization  NIS    National Institute of Statistics of Rwanda  ODA    Official Development Assistance  PRSP    Poverty Reduction Strategy Paper  PSD    Private Sector Development  PSF     Private Sector Federation  RIEPA    Rwanda Investment and Export Promotion Agency  ROSC    Report on the Observance of Standards and Codes  RRA     Rwanda Revenue Authority  RWF    Rwanda Francs  RURA    Rwanda Utilities Regulatory Agency  SME    Small and Medium Enterprise  SOE    Stateâ€?Owned Enterprise  TA    Technical Assistance  USAID    United States Agency for International Development  UNDP    United Nations Development Program  VUP    Vision 2020 Umurenge Program                    Vice President:  Obiageli K. Ezekwesili   Acting Country Director:  Michel Wormser   Sector Director  Marilou Jane D. Uy   Sector Manager:  Gerardo Corrochano   Task Team Leader:  Asya Akhlaque     3 Table of Contents  Table of Contents ..................................................................................................................................... 4  List of Figures............................................................................................................................................ 7  List of Tables ............................................................................................................................................. 9  List of Appendix ...................................................................................................................................... 11  Acknowledgments....................................................................................................................................... 13  Executive Summary..................................................................................................................................... 15  Key ICA Findings...................................................................................................................................... 16  Business Constraints............................................................................................................................... 18  Conclusions and the Way Forward......................................................................................................... 20  Chapter 1: Introduction– Setting the Rwandan Context ............................................................................ 28  Recent Economic Performance .............................................................................................................. 28  Government of Rwanda’s Development Vision ..................................................................................... 30  Regional Trade and Integration .............................................................................................................. 30  Status of the Private Sector in Rwanda .................................................................................................. 32  Structure of the ICA Report .................................................................................................................... 36  Chapter 2: Enterprise Performance in Rwanda .......................................................................................... 37  Enterprise Performance in the Manufacturing Sector ........................................................................... 37  Labor Productivity .................................................................................................................................. 39  Rwanda’s Manufacturing Exports........................................................................................................... 45  Enterprise Performance in the Services Sector ...................................................................................... 48  Retail and IT Sector................................................................................................................................. 49  Other Services: Construction and Transport, Hotels and Restaurants etc............................................. 52  Chapter 3: Investment Climate and Regional Integration Opportunities and Challenges ......................... 55  Introduction............................................................................................................................................ 55  Business Environment – Key Findings .................................................................................................... 56  Infrastructure.......................................................................................................................................... 59  Transport ................................................................................................................................................ 59    4 Electricity ................................................................................................................................................ 62  Information and Communications Technology ...................................................................................... 64  Summary................................................................................................................................................. 65  Taxes and Tax Administration ................................................................................................................ 65  Tax Rates................................................................................................................................................. 65  Customs and Trade Regulations ............................................................................................................. 69  Governance and Corruption ................................................................................................................... 72  Crime ...................................................................................................................................................... 74  Summary................................................................................................................................................. 75  Chapter 4:  Access to Finance ..................................................................................................................... 77  Access to Finance in Rwanda: Investment Climate Assessment ............................................................ 77  Access to Finance in an International Perspective ................................................................................. 77  Effect of size on Access to Credit............................................................................................................ 81  Characteristics of Loan Products ............................................................................................................ 83  Access for firms with different characteristics ....................................................................................... 85  Firm Age.................................................................................................................................................. 86  Investment.............................................................................................................................................. 87  Chapter 5:  Labor Markets and Human Capital .......................................................................................... 90  Worker Skills ........................................................................................................................................... 91  Labor Regulation..................................................................................................................................... 94  Wages ..................................................................................................................................................... 96  Crossâ€?Country Comparisons ................................................................................................................... 96  Comparisons across firms in Rwanda ..................................................................................................... 98  Worker Absence ................................................................................................................................... 101  Employment Growth ............................................................................................................................ 102  Chapter 6: Microenterprises in Rwanda ................................................................................................... 103  Background........................................................................................................................................... 103  Microenterprises: Seedbed for Larger Firms? ...................................................................................... 104    5 Characteristics of Microenterprises and Small Formal Firms............................................................... 105  Sorting By Human Capital, Costs and Benefits of Formality................................................................. 107  Benefits (or the Opportunity Cost of Informality) ................................................................................ 109  Costs ..................................................................................................................................................... 110  Enterprise Perceptions ......................................................................................................................... 111  Appendix Chapter 1 .................................................................................................................................. 114  Appendix Chapter 2 .................................................................................................................................. 117  Appendix Chapter 3: ................................................................................................................................. 121  Analysis of Other Business Constraints ................................................................................................ 124  Business Licenses.................................................................................................................................. 124  Labor Regulations ................................................................................................................................. 125  Legal system ......................................................................................................................................... 126  Macroeconomic Uncertainty and Political Instability .......................................................................... 128  Entry and Exit........................................................................................................................................ 128  Factor Markets: Access to and Cost of Land......................................................................................... 130  Appendix Chapter 4 .................................................................................................................................. 134  Appendix Chapter 5 .................................................................................................................................. 137      6 List of Figures  Figure 1: The Economy has grown steadily since 2003…............................................................................ 28  Figure 2  Sample Characteristics of the Manufacturing Sector .................................................................... 1  Figure 3 Labor Productivity ......................................................................................................................... 39  Figure 4: Unit Labor Cost ............................................................................................................................ 41  Figure 5: Capital Labor Ratio (sale value).................................................................................................... 42  Figure 6: Total Factor Productivity: Percentage relative to Kenya ............................................................. 43  Figure 7:  Productivity and Unit Labor Costs:  Retail Sector ....................................................................... 51  Figure 8:  Productivity and Unit Labor Costs: IT sector............................................................................... 51  Figure 9: Business Constraints:  Pct of firms ranking Problem as Major or Severe .................................... 57  Figure 10:  Biggest Constraints in Manufacturing and Services Sector ...................................................... 58  Figure 11: % of Firms Identifying Transportation as a Major Constraint.................................................... 60  Figure 12: Electricity Problems:  Rwanda versus comparators................................................................... 62  Figure 13:  Energy Costs and Losses: East Africa Community..................................................................... 63  Figure 14: Internet Usage ........................................................................................................................... 64  Figure 15:  Percentage of Firms Identifying Tax Rates as Major Constraint............................................... 66  Figure 16:  Percent of Firms Identifying Tax Administration as Major Constraint ..................................... 67  Figure 17: Percent of Firms Expressing that a Typical Firm Report Less than 100% of Sales for Tax  Purposes...................................................................................................................................................... 68  Figure 18: Percent of Firms Identifying Corruption as a Major Constraint................................................. 72  Figure 19:  Cross Country Comparisons of Informal Payments and Gift Giving ......................................... 73  Figure 20:  % of Firms Identifying Crime, Theft and Disorder as Major Constraints*** ............................ 75  Figure 21: Bank Credit to Private Sector in Rwanda and Comparator Countries ....................................... 78  Figure 22: Crossâ€?Country Comparison of Interest Rates ............................................................................ 78  Figure 23: Bank Nonperforming loans in Rwanda and Comparator Countries .......................................... 79  Figure 24: Crossâ€?Country Comparison of Access to Finance Obstacle and Credit Products Use................ 79  Figure 25: Crossâ€?Country Comparison of Sources of Working Capital and Investment Finance................ 80  Figure 26: Difference between micro enterprises and SML enterprises .................................................... 81  Figure 27: Comparison of Access by Firm Size............................................................................................ 82    7 Figure 28: Sources of Finance for Working Capital and Investment........................................................... 83  Figure 29: Access Indicators by Formality and Age..................................................................................... 85  Figure 30: Sources of Finance for Formality and Age ................................................................................. 86  Figure 31:  Manufacturing Firms in Rwanda are in the middle of the pack with regards to perceptions of  skills in the labor force. ............................................................................................................................... 91  Figure 32:  Manufacturing firms in Rwanda are at the bottom of the pack with respect to labor  regulations. ................................................................................................................................................. 95  Figure 33:  Doing Business ranks labor regulation to be particularly burdensome in Rwanda.................. 96  Figure 34:  Median monthly wages for production workers are higher in Rwanda than they are in India,  Uganda and Tanzania.................................................................................................................................. 97  Figure 35: Median Monthly Wages in the Food and Garments Sectors..................................................... 98  Figure 36:  Unionization rates in Rwanda are very low ............................................................................ 100  Figure 37: Days lost due to illness in Rwanda are high............................................................................. 101  Figure 38:  Employment Growth in Manufacturing and Services have been robust in recent years....... 102  Figure 39: Labor productivity of firms in the sample................................................................................ 105  Figure 40: Distributions of Labor Productivity: Rwanda and Comparators .............................................. 106  Figure 41: Educational Distribution of Microenterprises: By Formality Status ........................................ 109  Figure 42: Ranking of Business Constraints: Formal vs. Informal Micro Firms......................................... 111    8 List of Tables  Table 1: Structure of the Economy: Growth and Share of GDP.................................................................. 29  Table 2: Size Profile of Private Sector in Rwanda ....................................................................................... 33  Table 3 Sample size by stratum and sampling region................................................................................. 34  Table 4: Rwanda â€? Enterprise Productivity by Firm Characteristics............................................................ 40  Table 5: Technology and Learning Characteristics: Rwanda versus comparators...................................... 44  Table 6:  Sample Description: Exporters and Importers ............................................................................. 46  Table 7: Characteristics of Exporters versus Nonâ€?Exporters....................................................................... 47  Table 8:  Retail and Information Technology: Sample Characteristics ....................................................... 49  Table 9: Technology Characteristics of Retail and IT firms ......................................................................... 50  Table 10: Competition Characteristics of Retail Firms................................................................................ 50  Table 11: Sample Characteristicsâ€?Residual Sector: Construction, Hotels and Restaurants........................ 52  Table 12: Labor Productivity and Unit Labor Costs  in Service Sector ........................................................ 53  Table 13: Logistics Performance Index ....................................................................................................... 60  Table 14:  Transport Costs and Losses: EAC................................................................................................ 61  Table 15: Medium and Large Enterprises ................................................................................................... 65  Table 16:  Doing Business: Paying Taxes..................................................................................................... 68  Table 17: Doing Business: Trading Across Borders ..................................................................................... 70  Table 18: Informal Payments Characteristics across EAC ........................................................................... 73  Table 19:  Kaufmann Kraay Rankings on Corruption .................................................................................. 74  Table 20: Crime costs: Percentage lost due to property theft, % spent on Security.................................. 75  Table 21: Loan Providers and Loan Characteristics .................................................................................... 83  Table 22: Reason for Lack of Loan Application ........................................................................................... 84  Table 23:  Investment in Rwanda................................................................................................................ 89  Table 24:  Percent of firms reporting skills shortage as a major or severe constraint ............................... 91  Table 25:  Do reports of skill constraints vary by worker education .......................................................... 92  Table 26: Do reports of skill constraints vary by training or employment growth..................................... 92  Table 27:  Percent of firms saying that the average worker in the firm has completed different levels of  schooling ..................................................................................................................................................... 93    9 Table 28:â€?based training: Percent provide training and percent of workers trained................................. 94  Table 29:  Median Monthly Wages by Occupation in 2005 US Dollars ...................................................... 99  Table 30 Startup Size................................................................................................................................. 104  Table 31: Benefits of Formality ................................................................................................................. 110  Table 32: Costs of Formality ..................................................................................................................... 111    10 List of Appendix  Appendix 1. 1 Structure of the MSSE Sector, Classified by Rwandan System of Production ................... 114  Appendix 1. 2 Population size by stratum and sampling region............................................................... 116  Appendix 1. 3 Sample weights by stratum and sampling region.............................................................. 116    Appendix 2. 1 Total Factor Productivity Estimation Pooled Data............................................................. 117  Appendix 2. 2 Probit Regressions:  Decision to Export ............................................................................. 118  Appendix 2. 3 Sample Size:  Residual and Retail Sectors.......................................................................... 119  Appendix 2. 4 Determinants of Productivity: Retail and IT Sectors.......................................................... 119  Appendix 2. 5 Determinants of Productivity:  Services Sector ................................................................. 120    Appendix 3. 1 Business Constraints in Rwandaâ€?by firm Characteristics ................................................... 123  Appendix 3. 2 Dealing with Licenses......................................................................................................... 124  Appendix 3. 3 Functioning of Courts......................................................................................................... 127  Appendix 3. 4 Educational Characteristics by Gender .............................................................................. 131  Appendix 3. 5 Financial Characteristics of Firms: By Gender.................................................................... 132    Appendix Figure 3. 1 Challenges facing Rwandan businesses – Transport and Land are most commonly  cited as major constraints............................................................................................................................. 1  Appendix Figure 3. 2 Challenges facing Rwanda businesses – Businesses are generally positive about  their future revenues and performance ....................................................................................................... 1  Appendix Figure 3. 3% of Firms Identifying Business Licensing and Permits as Major Constraint........... 125  Appendix Figure 3. 4 Percent of Firms Identifying Labor Regulations as a Major Constraint .................. 126  Appendix Figure 3. 5 Court Procedures and Costs.................................................................................... 127  Appendix Figure 3. 6 Duration (in days), Cost (% of income/capital) and Number of Procedures Required  to Get Business Licenses – International Comparison.............................................................................. 129  Appendix Figure 3. 7 Enterprise Surveys:  Connection Times .................................................................. 130  Appendix Figure 3. 8 % of Firms owning Business Property..................................................................... 131  Appendix Figure 3. 9 Ranking of Business Constraints by Gender ........................................................... 132  Appendix Figure 3. 10 Microenterprises – Ranking of Constraints by Gender......................................... 133    11   Appendix 4. 1 Training Determinants: Firm Level..................................................................................... 137  Appendix 4. 2 Training Determinants:  Individual Level ........................................................................... 138  Appendix 4. 3 Determinants of Average Wages Firm Level...................................................................... 139  Appendix 4. 4 Determinants of Worker Earnings ..................................................................................... 140      12 Acknowledgments    The team gratefully acknowledges important contributions and support received from government  officials of the Government of Rwanda. We would like to thank especially Minister Monique  Nsanzabaganwa and State Minsiter Vincent Karega from the MINICOM; Ms. Marie Clare Akamanzi,  Deputy Director, RIEPA; Mr. David Himbara, Head Strategy and Policy Unit of President’s office; and  MINECOFIN. The preparation of the report benefited from valuable exchange of ideas with private  sector representatives and development partners based in Rwanda, especially the Private Sector  Federation (PSF) and participants of the Private Sector Cluster, led by Ms. P. Mujawayezu and Ryan  Washburn respectively. OTF Group, specifically, James Foster, and the PSF were particularly helpful in  collaboration with the PSF and OTF on the LBIC survey.  The task team was led by Asya Akhlaque (AFTFP). Core team members were Manju Shah  (Consultant), Inessa Love (DECRG), and James Habyarimana (Consultant). The productivity analysis  (chap. 2) was prepared by Manju Shah who led the writeâ€?up of the Investment Climate chapter (3) and  Microenterprises chapter (6). Other staff who contributed to the report were Mary Urujeni (Consultant)  and Zachary A. Kaplan. Useful inputs and guidance was received from Ann Rennie, Melanie Mbuyi,  Amadou Dem (AFTFP), Paramita Dasgupta (FIAS); David Blackden (IFC); and Kene Ezemenari (AFTP3).  The report was prepared under the guidance of Gerardo Corrochano and Victoria Kwaka. The team  gratefully acknowledges the excellent administrative support provided by Josephine Ngou and Aline  Dukuze. Jose Guilherme Reis and Jean Michel N. Marchat were the peer reviewers.   13   Foreword: Investment Climate Assessments visâ€?àâ€?vis Doing Business  The World Bank has two powerful diagnostic tools that examine the business environment in a country and its impact on the  growth and competitiveness of the private sector:  the Investment Climate Assessments (ICAs) and the annual Doing  Business Reports.   Investment Climate Assessments: based on local enterprise surveys, systematically analyze the conditions for private  investment and enterprise growth in a country to pinpoint the areas where reform is most needed to improve the private  sector’s productivity and competitiveness. By providing a practical foundation for policy recommendations and involving  local partners throughout the process, the assessments are designed to give greater impetus to policy reforms that can  speed the private sector’s growth, leading to faster economic growth and poverty reduction.  Produced by the World Bank Group in close partnership with a public or private institution in each country, the investment  climate assessments are based on interviews with enterprise owners and managers, to identify what difficulties they  encounter in starting and running a business—and, if the business fails, in exiting. The survey captures firms’ experience in a  range of areas: financing, governance, regulation, tax policy, labor relations, conflict resolution, infrastructure services,  supplies and marketing, technology, and training. All these are areas where difficulties can add substantially to the cost of  doing business. The survey attempts to quantify these costs. Using a standard methodology, the assessment then compares  the survey findings with those in similar countries to evaluate how the country's private sector is faring and how well it can  compete.  Doing Business Report: based on expert surveys, the DB Report focuses on the policy, legal and regulatory framework across  a vast number of countries, establishing comparative measures of the costs incurred by businesses to comply with existing  laws and regulations. The policy, legal and regulatory framework measured by the indicators of the Doing Business report  are an important part of a country’s investment climate because these impact how well firms can respond to changes in the  economy. In dynamic economies, firms are forced to continually adapt to the changing market. However, if regulatory and  legal requirements make the transactions needed to adapt to these market changes more cumbersome or impossible to  undertake, add to costs, result in lengthy procedures and/or rule out the most adequate responses to economic changes,  businesses may be forced to operate at lower efficiency, or slow in making productivity enhancing adaptations. Doing  Business provides the tools to compare the regulatory burden across countries and identify areas requiring reform to reduce  these transactions costs.   Value Addition of ICA to DB: The value addition of the ICA includes the following: (i) While the DB measures improvements  to regulatory cost and burdens, the ICAs examine a broader range of drivers of competitiveness that impact macroeconomic  outcomes. The ICA survey collects information on the investment climate areas such as infrastructure, crime, taxation,  worker education and skills, and regulation and corruption. This is particularly valuable as firms’ investment decisions also  depend on variables not measured by the DB indicators, such as the cost and access to infrastructure, labor skills and  governance. (ii) More importantly, ICAs collect data that allows us to undertake firm productivity analysis. With ICA surveys  undertaken across the vast majority of Bank’s client countries, the detailed data available allows us to identify Rwandan  firm’s productivity and costs in a regional and crossâ€?country context, and analyze factors that determine these differences.  Aside from productivity data, ICAs collect two types of information directly from entrepreneurs: (a) subjective or perception  measures of what managers see as the major obstacles that their firm faces; and (b) objective indicators such as production  lost due to power outages, and amount of time managers spend dealing with government regulations. (iii) Lastly, there are  significant methodological differences: while ICA data is based on firmâ€?level survey, DB collects its information from expert  informants in each country, mostly lawyers and accountants.   Complementary and Collaborative Partnership: Despite differences in approach, both ICA and DB provide complementary  information and analysis. Consolidating the findings, the Bank Group works collaboratively to help clients in developing a  more business friendly environment in the country.      Executive Summary   Rwanda’s  longâ€?term  development  vision  is  articulated  in  the  Rwanda  Vision  2020  document  (GoR  2000).  The  Vision  sees  Rwanda  developed  as  a  lower  middle  income  economy,  â€?  reaching  US$900  per  capita from the current US$320 per capita â€? and positioned as a regional knowledgeâ€?based service hub  by 2020. To realize its growth ambition, the Government of Rwanda (GoR) is committed to facilitating  the  emergence  of  a  strong  and  modern  private  sector  which  will  drive  growth,  competitiveness,  economic  diversification,  and  export  promotion.  Manufacturing  is  envisaged  as  a  major  engine  of  sustainable  growth  in  the  medium  term,  producing  highâ€?value  goods  for  local,  regional,  and  international markets (EDPRS, 2008â€?2012, GoR).   Committed to a transparent and corruptionâ€?free administration with business friendly policies, GoR  has made great strides since 1994.1 Several macroeconomic and institutional reforms, leading to macroâ€? economic  and  exchange  rate  stability,  have  been  instituted.  Substantial  reforms  have  also  been  undertaken  to  improve  access  to  credit,  contract  enforcement,  and  crossâ€?border  trading,  moving  Rwanda  towards  greater  integration  within  the  East  African  Community.  Business  reforms  have  led  Rwanda to become on of the top 20 reformers globally.2 Good governance in Rwanda is reflected in the  high  rankings  on  International  Governance  indicators,  where  Rwanda  fares  far  better  than  all  other  countries regionally.3   Challenges,  nonetheless,  remain.  Economic  growth  has  started  to  slow  down  –  declining  from  an  annual  average  of  10.8  percent  between  1996â€?2000  to  6.4  percent  between  2001â€?2006  â€?  and  poverty  remains pervasive, with 56 percent of Rwandan’s population below the national income poverty line. as  the economy needs to grow at least 8 percent annually to make a significant dent on poverty4.   While the private Industrial sector is being given a central role in the country’s development efforts,  its role and contribution in economic activity is limited: the economy remains dominated by agriculture,  with  industry  contributing  only  14%  of  GDP.  Major  economic  activity  remains  in  the  informal  sector,  outside  the  purview  of  regulatory  and  tax  authorities  â€?  it  is  estimated  that  more  than  60%â€?80%  of  employment occurs in this sector.5 Although the GoR has pursued an aggressive liberalization policy to  attract foreign investors, foreign direct investment stands at about 12% of GDP, well below the average  of 29.5% for Africa as a whole.6  Limited increase in exports has been registered, from 3% of GDP in 2003  to 5% of GDP at present. Imports, nonetheless, have grown rapidly, currently constituting 15% of GDP.  To reduce the trade imbalance and fuel higher economic growth, the next phase of economic reforms  requires focus on sectorâ€?specific constraints and structural impediments to sustainable growth.    As  part  of  the  World  Bank  Group’s  continuing  efforts  to  support  GoR  in  its  reform  program,  the  Investment Climate Assessment (ICA) Report – the first ever for Rwanda â€? provides a crucial diagnostic                                                               1 The civil conflict crisis in Rwanda culminated in the genocide of 1994 that led to the destruction of  manpower, capital stock and state institutions. It is estimated that 800,000 people lost their lives between Aprilâ€? June 1994 (United Nations, 1999).  2  Doing Business, 2009. Rwanda is now ranked 139 out of 175 countries surveyed, moving up from 158 in  2007.   3  Transparency International, 2008.  Detailed rankings are presented in Chapter 3.   4  The high growth rates are required to keep pace with the rapid increase in populationâ€?estimated to grow at  2.7% per annum (UNDP estimate for 2005â€?2015).  5  Source: Rwanda Informal Sector Survey, 2005.  6  Source: UNCTAD,2008.       tool  that  identifies  impediments  to  growth  in  the  private  sector,  to  structural  transformation  of  the  economy, and to the regional integration agenda, which together would help move Rwanda’s people  out  of  poverty.  Investment  climate,  broadly  defined,  includes  a  country’s  unique  attributes  or  “geographyâ€?,  as  well  as  the  state  of  its  infrastructure,  economic,  and  social  policy  institutions,  and  governance  mechanisms.  The  ICA  covers  a  comprehensive  investigation  of  the  range  of  drivers  of  competitiveness,  based  on  firm  level  surveys  that  affect  macroeconomic  outcomes.  A  thorough  examination of these factors and the linkages with enterprise performance is critical to the design and  implementation of growth oriented policies.   This Investment Climate Assessment is based on a survey of 340 enterprises in Kigali and Butare that  includes  microâ€?enterprises  with  less  than  five  employees,  formal  manufacturing  firms,  retail,  construction, hotel and other enterprises. The ICA allows examination of differences in the investment  climate  across  firms  within  and  outside  Rwanda.  Similar  surveys  have  been  conducted  in  several  countries in Africa and other regions which provide an opportunity to benchmark Rwanda’s investment  climate  visâ€?àâ€?vis  its  global  competitors.  In  this  context,  Rwanda  is  compared  to  two  sets  of  countries:  that of firms in the East African Community (EAC) â€? Kenya, Tanzania, Uganda and Burundi, and  a wider  group  that  includes  DRC  and  South  Africa  regionally,  and  India,  China,  Vietnam  and  Thailand,  internationally.  The  analysis  is  carried  out  from  the  perspective  of  the  regional  trade  and  integration  agenda of GoR. Faster and more comprehensive regional integration can help Rwanda overcome some  of its inherent disadvantages of an adverse geography – including its landlocked location, limited natural  resources, and small economy.   Key ICA Findings    Manufacturing enterprises in Rwanda have much lower average productivity compared to other  countries regionally. Lower productivity is coupled with higher wage premiums from skill shortages, 7  resulting  in  higher  unit  labor  costs,  and  reduced  cost  competitiveness  of  Rwandan  firms  in  regional  and  global  markets.    Median  Labor  productivity,  measured  as  value  added  per  worker,  in  Rwanda  is  much lower than that of firms in Kenya and Tanzania, and is comparable to that of firms in Uganda and  Burundi: value added is $2178 per worker, compared to $3395 per worker in Tanzania, and $6893 per  worker  in  Kenya.  ICA  analysis  of  unit  labor  costs  shows  that  labor  costs  are  44%  of  value  added  in  Rwanda,  compared  to  only  25%  in  Kenya.  Unit  labor  costs  are  much  lower  in  China  (19%)  and  India  (22%).  High labor costs in Rwanda are caused by a severe shortage of skills:  Analysis of worker earnings  data across comparator countries shows that educated workers receive much higher wages in Rwanda,  compared to other countries regionally. An extra year of schooling increases earnings by about 12 to 13  percent  in  Rwanda  â€?  one  of  the  highest  rates  of  return  to  education  estimated  based  on  investment  climate data from Africa. Using a similar employeeâ€?employer matched sample, returns to an extra year  of schooling is only 4% in Uganda and 8% in Kenya.                                                                 7  The most obvious cause of the skills shortage in Rwanda is the 1994 genocide and, to a lesser extent, the post genocide flight of refugees and  those attempting to escape retribution. There was some slight balancing of this loss of skills amongst those longâ€?term exiles and refugees who  subsequently returned – some of them with qualifications, skills and experience gained in a diverse range of countries – but this could not  compensate for the total devastation wrought on the country’s pool of educated, skilled and experienced personnel. The nature of Rwandan  society at that time meant that the massacre included a large proportion of the most educated and skilled citizenry across a wide range of  economic, political and cultural life. The National University of Rwanda, both staff and students, was a particular target in the genocide (DFID,  2003). Other contributing factors to the skills shortage may include public sector demand crowding out private sector needs with better wages  for skilled workers (data are not available to confirm this apart from some anecdotal evidence). Lastly, for a small economy, Rwanda has grown  fast, perhaps making it challenging for the supply side to keep pace adequately.        Few  firms  engage  in  any  exporting;  those  that  do,  are  not  significantly  more  productive  than  others.  Lack  of  correlation  between  exporting  and  productivity  is  related  to  the  characteristics  of  exporting firms; exporting is concentrated in coffee and tea processing, with little product diversification  into higher valueâ€?added export baskets.8 ICA results reveal limited backward linkages with local suppliers  of raw materials. Unlike other countries in the EAC, a vast majority of Rwandan firms use imported raw  materials, which contribute to higher cost structures of manufacturing products.   Private  sector  productivity  in  Rwanda  is  constrained  by  relatively  limited  investments  in  technology, lack of foreign linkages through foreign technology licensing or foreign ownership, limited  worker training programs, and slow uptake of ICT in the manufacturing sector. ICA analysis of across  comparator  countries  reveals  that  fewer  Rwandan  firms  have  foreign  linkages  and  access  to  other  learning  channels  that  augment  productivity.  These  linkages,  in  turn,  are  key  determinants  driving  export orientation within the EAC.   Employment  Growth  has  been  robust  in  the  past  few  years.  The  ICA  survey  indicates  that  employment  growth  has  been  robust,  with  the  manufacturing  and  services  sectors  registering  annual  growth rates of 16 percent or more between 2003 and 2006. Annual employment growth in the retail  sector was slower, growing at an average of 4.7%.  Investments in fixed assets by existing firms have been limited. Although employment growth has  been robust, only about half the firms made investment in fixed assets, with small firms more likely to  invest  –  67%  of  them  report  having  made  purchases  of  productive  assets  in  last  year.  The  amount  of  new purchases, however, is relatively small – about 4% of existing assets for small, medium and large  firms, and at 8% for micro firms. Given that the rates of depreciation are around 6â€?8%, the investment is  relatively  low.  Further  analysis  indicates  that  access  to  credit  is  important  for  investment;  firms  with  access  to  credit  report  a  higher  incidence  of  investment  (significant  at  5%)  and  higher  amount  of  purchased assets relative to existing assets (only marginally significant at 11%). Those who report higher  subjective  obstacles  have  lower  incidence  of  investment  and  relative  size  of  investment  (relative  to  sales).9  Access  to  credit:  Majority  of  formal  private  sector  firms  in  Rwanda  have  deposit  accounts  and  access to borrowing in the form of loans or overdrafts. Firms in Rwanda have greater access to formal  sector  finance  compared  to  all  other  countries  in  the  region,  except  Kenya.  Access  to  formal  sector  credit is skewed towards larger enterprises with high collateralâ€?toâ€?loan ratios; 73% of large firms have  access to formal sector credit, compared to 31% of small firms. Loans are typically short term, with high  interest rates. Lack of land ownership and audited accounts limits access to finance by smaller, newer  enterprises.  Services  sector  in  Rwanda:  Retailing  and  IT  firms  have  higher  labor  productivity  and  lower  unit  labor costs, compared to firms in other countries regionally. ICT uptake is also higher in this sector. The                                                               8  Recent studies (Hausmann, Hwang and Rodrik,2006) have shown that positive externalities from export are based on what you export,  rather than the magnitude of exports. A well diversified export basket with higher value added products creates positive externalities fostering  economic growth. Other possible nonâ€?firm level reasons may include differences in trade regime and crossâ€?border logistics gaps. While Rwanda  is affected by both higher direct and indirect costs of transport, other EAC countries are similarly disadvantaged. As part of EAC, they operate  under a customs union and are moving towards a common system of tariffs.  9  However, an alternative explanation could also be possible – that those firms with investment may have good growth  potential and hence would be favored by banks. Without additional data or experimental design we can only estimate  correlations, but cannot infer the causality of investment and access relationship.         analysis  shows  that  this  productivity  difference  is  significant,  even  after  controlling  for  other  firm  characteristics such as size, foreign ownership and entrepreneur education. Differences in performance  are  driven  by  high  productivity  of  IT  firms  in  particular,  where  labor  productivity  is  much  higher  than  that of firms in Kenya, Uganda, and Tanzania. At the same time, the role of government subsidies in the  sector’s  performance  is  unclear  due  to  paucity  of  relevant  information.  The  Rwanda  Information  Technology Authority (RITA) is actively investing in infrastructure that will enable a highâ€?speed internet  network in the country, using fiberâ€?optic technology – this shall further augment the competitiveness of  the IT firms regionally in the near future.  Business Constraints  The Rwandan Government has taken several measures to revamp its laws and regulations to make  them more business friendly.  In particular, business licensing and tax administration procedures have  been streamlined and simplified. To help improve firm performance and productivity, GoR is cognizant  that  continued  and  concerted  efforts  are  needed  to  improve  the  business  climate.  Enterprises  were  asked,  via  the  ICA  survey,  to  rank  the  severity  of  their  main  business  constraints.  These  rankings  are  presented in the chart below.   More than 70% of firms in the manufacturing sector reported electricity to be a major constraint,  followed  by  tax  rates  (50%  of  firms),  and  transport  and  access  to  finance  (40%  of  firms).  Overall,  constraint rankings were lower for firms in the services sector where tax rates were reported as a major  constraint by almost 50% of firms, followed by electricity and access to finance.     Rwanda IC Constraints:  Pct of firms ranking Problem as Major or Severe    Source:  World Bank Enterprise Survey  Rwandan firms continue to be adversely affected by both higher direct and indirect infrastructure  costs,  particularly  electricity  and  transport.  Detailed  analysis  of  enterprise  survey  data,  along  with  complementary  evidence  across  comparator  countries,  shows  that  the  direct  costs  of  electricity  and  transport  are  amongst  the  highest  in  Rwanda.  Indirect  costs  are  higher  in  other  countries;  power  outages are a much greater concern and more costly for enterprises in Uganda and Tanzania compared      to Rwanda. While direct transport costs are much higher in Rwanda and Uganda, enterprises in Kenya  face a much greater burden in indirect transport costs, including the likelihood of theft during transport,  road blocks, corruption, and inefficiency at check points and border posts.   Despite the GOR reforms, businesses in all sectors of the economy report tax rates to be one of the  biggest constraints â€? this ranking is higher than most other countries regionally, despite lower tax rates  in Rwanda.  Further investigation of the data reveals that these constraint rankings are related to levels  of tax compliance. The effectiveness of the tax administration in collecting taxes from the formal sector,  and  severe  penalties  for  tax  avoidance  are  unique  to  Rwanda;  while  tax  rates  are  similar  across  countries within EAC, tax evasion is rampant in other countries, leading to lower effective tax burden.   Ceteris  paribus,  enterprises  in  these  countries  are  likely  to  benefit  from  higher  afterâ€?tax  profits  compared to firms in Rwanda.   Enterprises  in  Rwanda  report  the  lowest  indirect  costs  due  to  bribe  payments,  inspector  visits,  theft  in  transit  or  property  theft,  compared  to  other  countries  regionally.  International  Governance  indicators  rank  Rwanda  highly  for  its  effective  governance  and  lack  of  corruption.    These  findings  are  corroborated by ICA firm level data. Good governance has a direct positive impact on enterprise costs  and profitability. It also serves as a potential marketing tool for attracting foreign investment to Rwanda.  Informal sector:  Compared to the formal sector, the informal sector has been growing rapidly in  Rwanda.  GoR  is  keen  to  encourage  formalization  of  the  informal  sector  firms.  Examining  differences  between  formal  and  informal  microenterprises  within  Rwanda,  and  across  comparator  countries,  the  Enterprise Survey indicates that microenterprises in Rwanda have the lowest human capital compared  with  all  other  countries  in  the  region.â€?  this  difference  is  particularly  striking  for  informal  microenterprises, where majority have only a primary school education.   Majority  of  microenterprises  firms  â€?  even  in  the  smallest  size  class  â€?  are  required  to  pay  some  taxes.10 The effectiveness of the tax administration creates a disincentive for firms to set up operations  separate from household finances, due to perceived tax burden.11   Lack of Public Services limits entry and formalization: While the majority of firms in the ICA sample  are registered for tax purposes and report high compliance with tax laws, registration does not entitle  firms  to  significantly  greater  access  to  infrastructure  services  such  as  electricity,  water  and  public  sewage  facilities,  which  are  lowest  regionally.  This  limits  entry  of  new  firms  into  the  formal  microenterprise  sector.  Formal  firms  do  have  greater  access  to  formal  finance,  but  these  are  mainly  through  microâ€?credit  institutions  and  are  uncorrelated  with  creditworthiness;  less  than  10%  of  firms  have any audited accounts, a much lower proportion than all comparator countries.   Results  from  the  ICA  microenterprises  indicate  that  regulatory  efficiency  has  led  to  sorting  of  microâ€?enterprises:  those  with  greater  productivity  are  most  likely  to  register  operations  and  comply  with the tax codes. Unlike other countries, such as Kenya and South Africa, being formal does not entitle  firms to better public services or banking sector borrowing in Rwanda. To foster formal sector growth,  the GoR needs to improve education, and provide greater access to infrastructure and business support                                                               10 Those outside the purview of the tax system are likely to be informal firms where household and enterprise  finances cannot be separated. These enterprises were not included in our sample frame. 11 There is a 4% turnover tax imposed on microenterprises with sales less than 20 million RWF. Without  company records and an inability to register for VAT, this translates into a much higher effective tax burden  relative to those that pay the VAT (FIAS, 2006).     services (accounting, management, and networking) which will have a direct impact on mobilizing firms  into the formal sector.   Conclusions and the Way Forward    Overall,  ICA  results  indicate  that  GoR’s  regulatory  and  governance  reforms  have  had  a  positive  impact  in  lowering  enterprise  costs.  Business  environment  shall  be  further  ameliorated  once  the  onâ€? going  reforms  in  the  areas  pertaining  to  access  to  electricity,  transport  and  finance  are  completed.   Given Rwanda’s Vision 2020, the GoR is cognizant that it needs to stay the course and at the same time,  deepen  the  reforms  to  make  the  business  environment  more  attractive  for  regional  investment  and  trade.    Strengthening  its  participation  in  regional  infrastructure  investment  and  services  initiatives,  including efforts to improve the functioning of crossâ€?border transit systems, power pools, and regional  skills development programs, shall play a critical part.  Continuing  and  concerted  efforts  towards  addressing  these  crossâ€?cutting  business  constraints  is  necessary. But are these measures sufficient for Rwanda to meet its development goals? The answer is  most  likely  not,  unless  the  more  urgent  and  binding  constraints  that  render  Rwandan  firms  uncompetitive  in  regional  markets  are  tackled  aggressively.  These  include:  increasing  factory  floor  productivity of Rwandan firms, enhancing investments in new technology and machinery, facilitating  export diversification; and encouraging entry of informal firms into the formal sector.   These  challenges  may  call  for  additional  and  more  strategic  policy  responses.  New  and  dynamic  mechanisms  for  addressing  the  issue  of  technological,  informational,  and  coordination  externalities  need  to  be  devised.  As  opposed  to  the  earlier  model  of  direct  support  to  firms  in  the  area  of  skills  development, technology upgrades, and quality assurance, the GoR would play a more strategic role in  coordinating and bringing together different public and private stakeholders to address these issues.  While the GoR is cognizant of the need for this parallel approach12, the current emphasis seems to  be tilted towards addressing crossâ€?cutting constraints for PSD growth. This report underlines the need  to  recalibrate  the  balance  between  these  twin  approaches  to  help  realize  the  Vision  2020  and  the  objectives laid out in EDPRS, 2008â€?2012.   The  priority  areas  and  policy  actions  are  presented  in  more  depth  in  the  policy  recommendation  matrix below. The policy actions identified are informed by: (i) the findings of the Enterprise Survey; (ii)  Growth  and  competitiveness  work  and  sectorâ€?specific  undertaken  by  Bank  and  nonâ€?Bank  studies;  and  (iii) Government’s priorities and onâ€?going policy dialogue based on the EDPRS. These are linked to the  recent  and  onâ€?going  GOR  reforms  in  each  of  these  areas,  along  with  the  support  provided  by  Development Partners in Rwanda.                                                                 12  Recent initiatives introduced along these lines is a monthly Business Roundtableâ€?a structured Public Private Dialogue  bringing together representatives from the Government, the Rwanda Private Sector Federation and the Rwanda Economic and  Social Council, aimed at identifying key business constraints, and opportunities for strategic Government interventions to foster  private enterprise growth. This is similar to publicâ€?private dialogues pursued by many countries in East Asia  that have resulted  in successful     Recent  and onâ€?going GOR reforms & Support from  Priority Area  of  Investment Climate & its Diagnostic  Policy Actions & Recommendations  Development Partners  I. CROSS_CUTTING THEMES    GoR’s Reforms and Initiatives Underway  Infrastructure  • Increase investment in energy diversification  Power/Electricity  • Increase access to electricity for enterprises   • Government  is  currently  developing  the  Lake  Kivu  Access  to  power/electricity  identified  as  a  key  barrier  to  • Improve  costâ€?effectiveness  and  operational  efficiency  methane  gas  reserves  for  electricity  generation,  with  growth by Rwandan firms in manufacturing and services sector  by reducing unplanned outages  private investment     • Define  role  of  private  sector  in  operations  and  • Jabana  Thermal  power  plant  (20  MW)  in  service  by  financing  2009  Issues & Challenges  • Strengthen capacity and institutional framework  • Birembo subâ€?station completed and in service by 2009    • SWAP  in  the  energy  sector  in  place  and  first  • Limited generation capacity  Note:  Political  commitment  at  highest  level  to  implement  the  investment prospects financed by 2009   • Cost of power high: US$0.22 compared to US$ 0.08â€?  above key elements of reform already exists. Enhancing efforts,  • Separation  of  ELECTROGAZ  into  two  entities  (water  0.10 per Kwh in region  combined  with  ‘staying  the  course’  in  terms  of  vigilant  and electricity) to improve performance  • Low  level  of  access  to  electricity;  only  4.5%  of  HH  implementation and monitoring is critical for success.  • Improved tariff structure in place (i.e. eliminates crossâ€? have access to electricity    subsidies  from  water,  reflects  cost  structure  of  • Frequent supply interruptions     electricity,  and  differentiates  between  different  • Low performance and inefficiency of the Electrogaz  customer types) by end 2009  utility  • Billing  to  supply  ratio  raised  from  78%  to  84%  from  2009 onwards    WBG Support (Ongoing & Pipeline)  • Urgent  Electricity  Rehabilitation  (FY05)incl.  Nordic  Development Fund  • PRSG IV (FY08)  • Electricity Access (FY09)  • Lake Kiwu Methane Guarantee (FY09)  • PRSG V – VIII  • Energy Supplement (FY12)  • Regional: East Africa Power Market (FY11)  • Regional: Rusumo Falls Hydro (FY11)  • Urgent Electricity Rehabilitation (GEF)  • IFC Lake Kivu Investment project                            Infrastructure   • Improve transport links internally and internationally  GoR’s Reforms and Initiatives Underway  Transportation and trade facilitation  • Reduce and keep transport costs under control      • Improve the institutional framework  • 83 km of the Kigaliâ€?Ruhengeri section of Kigaliâ€?Gisenyi  Transport  identified  as  a  key  barrier  to  growth  by  Rwandan  • Achieve  sustainable  financing  of  road  maintenance,  road rehabilitated    enterprises  in  both  manufacturing  and  services  sectors;  including increasing private participation  • 550 km of paved trunk roads maintained by 2011  Rwanda highly dependent on road transport   • Maintain the roads rehabilitated or constructed  • Complete and adopt the Transport Master Plan (TMP)      by 2010  Issues & Challenges            • Poor  road  conditions;  only  23%  of  asphalt  covered  WBG Support (Ongoing & Pipeline)  roads;  6% of secondary roads; and 5% of communal    Transport Sector Development Project (FY08) incl. Africa Catalytic  networks are in good condition  Growth Fund   • High  transport  costs:  transport  cost  per  ton/km    Urban Infrastructure and City Management/PIGU (FY06)  $165 compared to $95 in region  Regional: Transport Facility  Project  (FY01)  • High  maintenance  cost  due  to  Topography,  raising    Regional: East Africa Trade and Transport  (FY06)  road  construction  and  maintenance  costs  PRSG IV  significantly    Transport Sector Dev Additional Financing (FY09)  • Insufficient  resources  and  capacity  to  develop  and  Regional: East Africa Road Network (FY10)  implement plans  Rural Roads (FY10)  • Low cost recovery  PRSG Vâ€?VIII  • Weak capacity to maintain road network  IFC: TA for the privatization of Rwanda Air      Other Development Partners  Support     EC, AFDB                                          22      Access to finance (availability and cost);  Widen and deepen the financial sector by   GoR’s Reforms and Initiatives Underway  Firms  cite  lack  of  access  to  finance  as  one  of  the  major    • All  the  banks,  except  one  (Bank  de  Kigali),  have  been  constraints to business development  • improving banking and access to credit  privatized.  Bank  de  Kigali  is  expected  to  be  privatized    • develop longâ€?term finance and capital markets  soon.  Issues & Challenges  • strengthen  contractual  savings  regulation  and  • Capacity of the Association of Microfinance Institutions  supervision  of Rwanda (AMIR) being strengthened  • Need  to  broaden  and  deepen  access  to  financial  • strengthen payments system  •  Capacity  of  the  Central  Bank  to  supervise  banks  and  services  • Strengthen  the  Pension  Fund  (Caisse  Sociale  du  non  banks  financial  institutions  being  strengthened;  • Weak  supervision  and  management  of  finance  Rwanda) and redefine its investment strategy  Regulatory framework being strengthened  institutions  • Implement  international  standards  in  accounting  and  • Institute  for  Chartered  Public  Accountant  in  Rwanda    auditing (implement the recommendations of the 2008  (ICPAR)  assisted  in  implementing  new  accounting  law  World Bank ROSC)  and standards by 2010  • Improve  the  regulation  and  supervision  of  • Automated  clearing  house  (ACH)  and  Real  Time  Gross  microfinance  institutions  (MFIs)  and  strengthen  their  Settlement  implemented  to  modernize  the  payment  capacity  system  by  2010;  Development  of  Rwanda  Payment  • Improve  the  level  of  skills  in  the  financial  sector  by  Card system ongoing  creating  the  Banking  Institute  and  strengthening  the  • Leasing law amendment adopted by cabinet by 2009 (8  School of Finance and Banking  Financial  institutions  launching  leasing  products  by    2009)        WBG Support (Ongoing & Pipeline)    PRSG IV (FY08)  Competitiveness  and  Enterprise  Dev.  &  Additional  Financing  (FY08)  HRDP (FY04)  PRSG Vâ€? VIII  Skills Development (FY2011)  EFA FTI (FY09)  School Program Partial Risk Guarantee (IFC) (FY09)  AAA:  FIRST: second Phase   Investment Climate Assessment  Education Policy Analysis (Multiâ€?year) (FY09â€?FY11)  Advisory Services IFC:   1. Entrepreneurship  and SME Development Program  2. Investment Climate Reform Project  3. Efficient  Securities  Markets  Institutional  Development  (ESMID)  4. Credit Reporting program:  5.   Privatization of Rwanda Air     Other Development Partners’ Support   AfDB, DfID, USAID, Netherlands  23      Tax administration/Rates  • Review  tax  incentive  policies  based  on  selective  GoR’s Reforms and Initiatives Underway  Tax rates are identified as part of top four major constraints by  conditions;  for  example,  indefinite  Tax  holidays  for    enterprises in manufacturing and services sector;  firms locating in SEZs may not be good practice as they  WBG (Ongoing & Pipeline)  Issues & Challenges  hurt  market  efficiency  and  the  overall  investment      environment,  putting  disproportionate  burden  on    older existing firms    • Review  4%  Turnover  tax  for  Microenterprises;  neighboring  Kenya  has  instituted  a  3%  turnover  tax;  while  simple  to  administer,  it  has  a  much  higher  effective  tax  burden,  relative  to  VAT.  But  Microenterprises do not have the skills to opt into VAT.  • Provide  clear  guidelines  to  businesses  on  tax  exemptions  • Improve education and training of RRA staff  • Expand role of RRA to educate MSMEs on tax laws: in  particular relating to VAT.    Develop skills and capacity for productive employment  • Increase  the  skills  base  to  improve  the  productivity  of  GoR Reforms & Initiatives Underway    the workforce    • Rwanda lacks most of the skills to support a modern,  • Strengthen partnerships between higher education and  • TVET policy and 5 year TVET plan launched by 2009  growing & competitive economy; acute shortage of  the  private  sector  through  onâ€?theâ€?job  training,  to  • National  Skills  Development  Policy,  including  postâ€? technical and managerial skills  ensure  that  education  system  is  producing  graduates  Basic education policy  in place by 2010  • High  physical,  geographic  and  financial  barriers  to  to meet the demand of the economy  • National Skills audit completed by 2009  access high quality education at all levels  • Increase  the  number  of  management  training  • Ongoing  skills  development  strategy  for  the  financial  • Absence of an integrated policy framework for postâ€? programs  sector  basic education  • Conduct  countryâ€?wide  skills  assessment  as  means  of      formulating  a  plan  for  employment  and  skills      development  WBG Support (Ongoing & Pipeline)  • Increasing  the  coverage  and  quality  of  nine  year  basic  PRSG IV (FY08)  education  PSCBP (FY05)  • Improving the quality of higher education  HRDP (FY04)  • Strengthening Technical and Vocational Education and  Urban Development (FY06)  Training by changing model of delivery from supply to  Eâ€?Rwanda (FY07)  demandâ€?driven  MDTF for PFM Reforms (FY05)  • Increase Specialized Business Development Services for  PRSG Vâ€?VIII  products and markets development for trade  Skills Dev elopement (FY2012)    Other Development Partners’ Support       24      II. SECTORAL THEMES  Crossâ€?cutting initiatives/reforms   GoR’s Reforms and Initiatives Underway  Trade and export diversification  Exportâ€?led  approach  not  taking  off:  few  firms  engage  in  • Address  key  infrastructure,  skills  and  technology  • Creation  of  the  Rwanda  Development  Board  to  exports;  manufacturing  contributes  less  than  5%  of  total  constraints  that  will  help  both  domestic  and  export  integrate  all  the  export  and  investment  promotion  exports;  tea  &  coffee  accounted  over  half  of  export  revenues  producers  agencies  since last 5 years; volumes remain low.  • Strengthen  participation  in  regional  infrastructure  • Export  Promotion  action  Plan  completed  and  under  investment and services initiatives  implementation, but more emphasis needed on quality  Issues & Challenges  • Strength  the  functioning  of  crossâ€?border  transit  and standards  systems,  power  pools  and  regional  skills  • Several  positive  regulatory  reforms  for  ‘trading  across  • little product diversification into highâ€?value goods  programs\Invest  in  extension  and  training  in  quality  borders  are  underway  in  legal  reforms  and  institution  • Low quality and variability in exports  and handling   building for trade (see Box. 3.1 in chapter 3)  • Exporters  not  more  productive  than  firms  serving  • Upgrade cold storage facilities at airport  • A  possible  PSD  project  that  focus  on  trade  and  export  domestic market    diversification under discussion?  • Poor  infrastructure,  compounded  by  its  landlocked  Sector specific initiatives  status, affects competitiveness  For  nonâ€?traditional  and  high  value  export  products  such  as  • Rwanda  ranked  148  out  of  150  economies  on  horticulture/floriculture,  leather  and  textiles,  processed  fruits  Logistics  Performance  index  that  assesses  logistics  and vegetables, mining, tea and processed coffee:  gap  across  countries  along  seven  measures  of  performance indicators  • develop sector specific export promotion plan and use  • Poor  custom  and  trade  regulations:  takes  42  days  ‘cluster approach  for  a  firm  to  clear  its  goods  thru  exports  and  • Support  seller  market  linkage  through  Business  imports,   Development  Services  that  identifies  and  links  exporters  directly  to  external  buyers;  Support  trade  information  system  for  product  and  market  development  • Put  in  place  an  effective  quality  certification  program  (e.g. Horticulture, hides and skins  • Support  technology and learning channels     25      Manufacturing  Need to improve competitiveness and productivity by:  GoR Reforms & Initiatives Underway    • Contribution to GDP on the decreasing trend; small  • Addressing  the  crossâ€?cutting  IC  constraints  (outlined  • Already mentioned above; WBG (Ongoing & Pipeline)  formal manufacturing sector  above),  constraints – infrastructure (energy shortages;  • Already mentioned above  • Issues & Challenges  transport costs); skills gap; and access to finance     • Lack of adequate investment and energy shortages  • Develop a value chain or cluster oriented development  • Low availability of skilled labor  action plan for the manufacturing and industrial sector   • Lack of access to finance  • Strengthen  options  for  establishing  alternative    financing  and  skills  gaps  mechanisms  by  facilitating  partnerships  between  domestic  players  and  foreign  firms and venture capital incubators  • Identify  measures  to  support  onâ€?theâ€?job  training  and  other  good  practices  approaches  including  facilitating  partnerships  between  domestic  and  foreign  firms  to  transfer technology and skills    Services (ICT etc)  • Invest  in  infrastructure  to  help  widen  access  to  ICT  GoR Reforms & Initiatives Underway  Issues & Challenges  among the population   Govt. privatized Rwandatel   • High  price  and  limited  range  of  telecommunication  • Invest and build targeted ICT literacy  • Technical,  financial  and  corporate  structure  of  services  • Promote  ICT  for  education,  for  use  by  the  private  Backbone system in place by 2010  • Low availability and quality of affordable telecom   sector, and eâ€?Governance  • At least 10 public internet access points developed by  • Poor international connectivity  • Identify  quick  wins  and  areas  of  support  needed  in  Rwanda by 2010  • Lack of ICT trained personnel  other  sectors  (i.e.  MIS,  information  on  agric.  Prices;  • Price  of  wholesale  international  E1  capacity  link  • Low supply of power  weather forecast for fishermen etc) to improve ICT use  decreased by 20% by 2010  • High mobile tariff despite reduction  and literacy      • Address  issues  of  technology  compatibility  raised  by      Rwandatel’s  recent  adoption  of  nonâ€?GSM  mobile  WBG Support (Ongoing & Pipeline)  network  eRwanda (FY06)   PSCBP (FY05)  RCIP II (FY09)      Other Development Partners’ Support   SIDA, EU, DfID, USAID, UNDP, Belgium, South Korea    26      Microenterprises   • Improve  infrastructure  provision:  access  to  electricity,  GoR Reforms & Initiatives Underway    water and public sewage facilities for microâ€?enterprises  WBG (Ongoing & Pipeline)  • High degree of informality and increasing over time.  will create incentives to formalize.      • Improve  entrepreneur  education,  including  education  in accounting and financial management.   Issues & Challenges  • Establish  outreach  mechanism  to  provide  information  on  business  registration  and  licensing  (particularly  for  • Disincentives exist to formalize  informal MSMEs)  • Lack of infrastructure access  • Develop  tailored  training  to  MSSE  for  business  • Limited access to finance due to low or lack of assets  development and support  • Poor business skills and training  • Facilitate better access to finance and capital    • Explore  possibilities  of  developing  different  financial    products tailored to informal MSSEs              27    Chapter 1: Introduction– Setting the Rwandan Context  Recent Economic Performance  Rwanda  has  made  remarkable  progress  since  the  civil  conflict  crisis  that  culminated  in  the  genocide  of  1994,13  leading  inevitably  to  the  destruction  of  manpower,  capital  stock  and  state  institutions.    GDP  declined  by  30  percent  following  the  1994  BASIC FACTS  genocide and it took 6 years of 14 percent average annual growth to  reach  preâ€?genocide  levels.  Between  1994  and  2004,  net  official  Population: 9.7 million  development assistance (ODA) to Rwanda averaged 29.7 percent of  Population growth rate: 2.9%   GNI per capita (2007): US$320  GDP.   Region: Subâ€?Saharan Africa  Geography: Landlocked;  Much  of  the  growth  observed  in  the  past  is  attributed  to  the   Neighborhood: bordered by Uganda  economy’s  catchâ€?up  to  preâ€?1994  GDP  level  (World  Bank  2007).  to the north, Tanzania to the east,  Continuation  of  the  reforms  initiated  prior  to  1994,  nonetheless,  Burundi to the south, and  contributed  to  the  growth  trends.  In  the  last  decade,  the  Democratic Republic of Congo to the  west. Government  has  promoted  macroeconomic  and  institutional  reforms, trade, pursued regional integration and initiated legislative reform. Substantial reforms have  also  been  undertaken  to  improve  access  to  credit  contract  enforcement,  and  crossâ€?border  trading.  Real GDP growth averaged 10 percent over the period 1995â€?2005.     Figure 1: The Economy has grown steadily since 2003…  The economy has grown steadily since 2003.. 14 300 12 250 10 200 8 GNI per capita  Percentage  150 6 GDP Growth 100 Inflation  4 2 50 0 0 2001 2002 2003 2004 2005 2006     Despite  impressive  progress  and  committed  leadership,  Rwanda  remains  a  poor  country,  with  56% of its population below the national income poverty line.14  Inequality is high by international â€?                                                               13  It is estimated that 800,000 people lost their lives between April and June 1994 (United Nations, 1999).  14  Refer to 2005/06 Rwanda Household Survey.    including African â€? standards. The Gini coefficient increased from 0.47 to 0.51 between two household  surveys.  The  modest  decline  in  poverty,  coupled  with  population  growth  of  2.7  percent  means  the  absolute number of poor people increased from 4.8 million to about 5.3 million between 2000/01 and  2005/06.  Moreover, growth has slowed down, and sustained and broadâ€?based growth remains a  challenge. Rwanda appears to have fully exhausted the growth effects of the postâ€?conflict  reconstruction leading to a considerable slowâ€?down in growth from 10.8 percent average achieved in  the immediate aftermath of the genocide (see Table 1). Between 2001 and 2006, the economy grew  at an average annual rate of 6.4 percent. The economy grew 5.5 percent in real terms in 2006 and an  estimated 6 percent in 2007. On the supply side, this performance has been driven by the services and  industry sectors which grew at an average of 7.4 percent and 8.1 percent annually respectively. In  contrast, agriculture has performed poorly. On the demand side, the growth is explained by expansion  in private sector consumption.   Table 1: Structure of the Economy: Growth and Share of GDP    Av. Annual Growth  Share of GDP    1996â€?2000  2001â€?2006  1996â€?2000  2001â€?2006  GDP  10.8  6.4  100  100  Agriculture  9.5  4.8  37.7  36.4  Industry  7.5  8.1  15.1  14.2  Services  11.7  7.4  41.9  43.8  Source: Rwanda CAS, August 2008.  Rwanda’s economic structure makes it vulnerable to multifaceted domestic and external shocks.  Continued  dependence  on  traditional  rainâ€?fed  agriculture  and  the  country’s  geography  makes  it  highly vulnerable to climatic changes. Rwanda continues to rely on traditional subsistence agriculture  and  mineral  commodities  which  are  subject  to  price  instability.  Agriculture  sector  grew  only  1.1  percent  in  2006  and  contracted  by  almost  2  percent  in  2007,  driven  by  a  50  percent  fall  in  coffee  production,  due  to  effect  of  poor  rains  on  mature  coffee  bushes.    There  has  been  limited  diversification  into  manufactured  good  and  traded  services  or  movement  towards  value  addition  to  primary goods. Between 2001â€?2006, agriculture contributed just over 36% share of GDP while services  represented 44% share. Industry contributes approximately 14%. The narrow export base – with tea  and coffee and minerals providing twoâ€?thirds of total export revenue â€? leave the economy vulnerable  to shocks in global prices of primary commodities and to external debt crisis.15   Finally, with population growth of 2.7 percent annually, Rwanda is facing a growth deficit. The  economy  needs  to  grow  at  least  8  percent  annually  to  make  a  significant  dent  on  poverty.  The  fundamental  challenge  will  be  to  speed  up  the  process  of  economic  diversification  to  allow  the  economy  to  become  more  resilient  and  less  susceptible  to  some  of  these  external  and  domestic  shocks.  While this may require growth in agriculture â€? as currently it employs 80 percent of Rwandans  â€? the prospects for agriculture to grow at a dynamic and sustainable rate are not particularly bright,  given  the  country’s  vulnerability  to  climatic  changes  and  exogenous  shocks.  A  key  element  of  the  strategy for agricultural growth may involve diversification, and enhanced focus on the development  of agroâ€?processing industries. A more dynamic and sustainable strategy for getting Rwanda out of the                                                               15 See RIEPA, Investment and Export Performance Report, 2007.  29      poverty trap calls for creating opportunities away from agriculture and toward the nonâ€?agricultural  sector, particularly manufacturing  and services.   Government of Rwanda’s Development Vision    At the core of longâ€?term development goals for Rwanda is the “Rwanda Vision 2020â€? document  (GoR 2000), that seeks to raise per capita GDP to $900 a year, and turning Rwanda into a lower middle  income economy operating as a knowledgeâ€?based service hub by 2020. The vision is built around six  pillars:  good  governance  and  a  capable  State;  human  resource  development,  and  a  knowledgeâ€? based economy; a private sectorâ€?led economy; infrastructure development; productive and market  oriented  agriculture;  and  regional  and  international  economic  integration.  As  part  of  its  development program (Vision 2020, GoR, 2000), export promotion is viewed as an important engine  for growth.  To help realize its ambitious vision, the GoR has articulated its mediumâ€?term policies in the second  PRSP  (also  called  the  Economic  Development  and  Poverty  Reduction  Strategy,  EDPRS16,  2002â€?2012,  Govt.  of  Rwanda).  The  first  PRSP  focused  on  managing  transitional  period  of  rehabilitation  and  reconstruction, the second PRSP, seeks to achieve growth of about 8% annually, driven primarily by a  strong  and  competitive  private  sector.  The  EDPRS’s  strategic  priorities  are  articulated  through  flagship  programs:  sustainable  growth  for  jobs  and  exports;  Vision  2020  Umurenge;17  and  Governance. It assigns the highest priority to accelerating growth to create employment and generate  exports. This is to be achieved through a threeâ€?pronged strategy: systematic reduction in the cost of  doing  business;  enhance  the  private  sector’s  capacity  to  innovate;  and  deepen  and  strengthen  the  financial sector. With regard to sectoral emphasis, the EDPRS states:18  “[t]he  GoR  regards  the  manufacturing  sector  as  a  major  engine  of  sustainable  growth  and  development. In the long run, the main source of job creation in Rwanda will pass from the primary to the  secondary  and  tertiary  sectors.  To  prepare  for  this  transition,  measures  will  be  taken  to  enhance  the  production  of  competitive  and  highâ€?value  manufacturing  goods  for  sale  in  local,  regional  and  international markets.   The New Industrial Policy (NEP) will focus on the following strategic objectives. The government will  enhance the performance of the existing manufacturing sector, including textiles and food processing by  promoting labor productivity and product quality. It will induce companies and startup SMEs to move up  the value chain into higher value added activities that use domestically produced inputs, such as leather  good production. The GoR will place a major effort on trade capacity building to enhance productivity and  quality of exports and meeting import competition in the domestic market. This is essential for Rwandan  companies to seize new opportunities in the COMESA and EAC trading associations.â€?  Regional Trade and Integration  Given  Rwanda’s  inherent  disadvantages  of  an  adverse  geography  –  including  its  landlocked  location and vulnerability to climatic changes, limited natural resources and small size of the economy                                                               16 The EDPRS was launched in November, 2007.   17 This is a highly decentralized integrated rural development program that is designed to reduce extreme poverty in Rwanda.  18  Pl. refer to Government of Rwanda, “Economic Development and Poverty Reduction Strategy, 2008-2012. MFEP, July 2007.  30      â€?  the  economic  case  for  a  more  comprehensive  regional  trade  and  integration  is  easy  to  make.19   Indeed  successful  and  rapid  integration  into  Eastern  and  Southern  Africa  is  critical  for  realizing  Rwanda’s vision of becoming a regional service and trade hub as stated in the EDPRS.   Rwanda joined the East African Community (EAC) in 2007,20 signifying its commitment to regional  integration of economic policy, regulatory frameworks, and trade in goods and services, among other  facets. The EAC currently operates a customs union and planning a common system of tariffs as well  as standard tourist visa. Given the interdependence of the EAC states, especially with respect to port  access, the potential of streamlined administrative systems within the EAC to contribute to economic  growth throughout the region is significant. Rwanda belongs to other regional economic communities  (RECs) such as the Common Market for Eastern and Southern Africa (COMESA).21 With a population of  365  million,  it  is  one  of  the  largest  trading  arrangements  in  Africa.  A  COMESA  freeâ€?trade  area  (FTA)  was launched in October 2000 which envisions an eventual creation of Customs Union. Eleven of its  members, including Rwanda, have joined FTA and reduced their import tariffs to zero on a reciprocal  basis. More recent and concerted efforts are underway towards establishing a larger single market by  deepening the COMESAâ€?EACâ€?SADC integration.22   At the operational level, Rwanda Investment and Export Promotion Agency (RIEPA)23 is mandated  to  promote  and  facilitate  trade  and  investment  in  Rwanda.  RIEPA’s  efforts  towards  attracting  investment â€? both local and foreign â€? opportunities have been slowly bearing fruit although increasing  and  diversifying  exports  remains  a  challenge.  Total  registered  investment24  increased  to  US$494.4  million  in  2007  from  US$232  million  in  2004.  Of  the  total  investment  in  2007,  foreign  direct  investment  (FDI)  accounted  46  percent.  Telecommunications  (23%),  energy  (22%)  and  hotel  (14%)  sectors together represented nearly 60 percent of all the registered investment, followed by tourism  (7%), agribusiness (5%) and food processing (5%). Rwanda’s exports although steadily increasing over  time – from US$75 million in 2002 to US$202 million in 2007 â€? remain small. Imports have continued  to grow disproportionately in comparison to exports. An area of additional concern is the dependence                                                               19  Rwanda’s support for regional integration is fully aligned with the World Bank’s new Africa Regional Integration Assistance Strategy (RIAS), with the added benefit of increasing Rwanda’s access to IDA funds.  20 In June 2008, President Kagame was announced at the chairman of EAC, taking over from the Ugandan President. In addition to Rwanda, the four other EAC members include Uganda, Tanzania, Kenya, DRC and Burundi. Together, they have a combined population of about 100 million.  21 Currently there are multiple Regional Economic Communities (RECs), many of which have overlapping memberships. Established in 1993, COMESA has 20-member states. Rwanda joined in January 2004. COMESA is developing closer and more cooperative links with other regional organizations like EAC and Southern African Development Community (SADC). Rwanda is not a member of SADC.  22  On 22nd October 2008, the COMESA-EAC-SADC Tripartite Summit was held “[i]n pursuit of the broader objectives of the African Union to accelerate economic integration of the continent, with the aim to achieve economic growth, reduce poverty and attain sustainable economic development...â€?. Among other things, the final Communiqué issued by the Heads of State and Government agreed on a program of harmonization of trading arrangements among the three RECs, free movement of business persons, joint implementation of Inter-regional infrastructure programs as well as institutional arrangements on the basis of which the three RECs would foster cooperation. Specifically, in the area of trade, customs and economic integration, expeditious establishment of a Free Trade Area (FTA) - encompassing the member States of the 3 RECs - with the ultimate goals of establishing a single Customs Union, was approved.  23  RIEPA has recently merged with the newly formed Rwanda Development Bank (RDB).  24  Registered Investment means planned rather than actual investment in any given year. For further details and breakdown, pl. refer to Investment and Export Performance Report, RIEPA, 2007; and Investment Guide to Rwanda: Opportunities and Conditions, United Nations and International Chamber of Commerce, October 2006.  31      of exports on a narrow range of products i.e. coffee and tea and more recently, minerals – making it  vulnerable to exogenous shocks. The government is actively pursuing a diversification strategy as part  of  its  export  promotion  policy.  Tourism,  hotels  and  agribusiness  are  beginning  to  make  inroads.  FDI  and exports, nonetheless, represent small shares of GDP and thus are not significant drivers of growth.  To  fully  realize  its  exportâ€?led  growth  vision,  Rwanda  needs  to  speed  up  efforts  to  make  the  business  environment  more  attractive  for  regional  investment  and  trade;  lower  domestic  costs  of  production so domestic firms can compete on the regional market; and strengthen its participation in  regional  infrastructure  investment  and  services  initiatives  including  efforts  to  strengthen  the  functioning  of  crossâ€?border  transit  systems,  power  pools  and  regional  skills  development  programs.   This shall be discussed in depth in chapter 3. The next section provides a profile of the private sector in  Rwanda – the primary vehicle identified for accelerated and sustainable growth.  Status of the Private Sector in Rwanda   While  a  modern  private  sector  is  beginning  to  emerge  in  Rwanda,  its  role  and  contribution  in  economic activity is still limited.  Private sector investment is only 12% of GDP compared to 14.4% in  the region.  FDI flows are on the rise but currently represent only 2% of GDP, compared to 3.9% and  3.4% in Uganda and Tanzania respectively.   The  private  sector  in  Rwanda  is  still  overwhelmingly  informal  (Table  2).  A  recent  business  operators’  census  conducted  by  the  Rwandan  Private  Sector  Federation  identified  about  73,000  operators.  Individual enterprises account for about 96% of businesses; formally registered businesses  account  for  less  than  1%  and  cooperatives  close  to  3%.    Close  to  90%  of  operations  are  micro  enterprises, employing between 1â€?4 staff. Less than 0.5 percent of enterprises employ more than 50  employees.  Total employment by these enterprises is about 198,000, of which 13% have secondary or  higher level education.   32        Table 2: Size Profile of Private Sector in Rwanda  Informal  Informal/Formal Enterprises – Units in  Formalâ€? organized enterprises  Transition to SMEs  Family/Informal  PSF Business Census: 25,000 businesses  production  Microenterprises  Small  Medium  Large  Estimated 65,000 informal & micro firms  Approx. 200 SMEs  30â€?50  firms  Artisans; home base food;  Organized  Organized  Organized – Organized – preparations/processing;  artisans; formal  operations in a  structured formal  structured  basket weaving etc   & informal   specific  enterprises;  formal  buildingâ€? modern;  enterprises;  factory type;  registered  modern;  associations  companies  registered  etc.  companies  Family labor  Less than 10  10â€?30  30â€?99 employees  100 or more  employees  employees  employees  Source: Local Business Investment Climate Survey Analysis, OTF Groupâ€? PSF, July 2008; Informal Sector Survey, OTF Group for  FIAS, 2006, Manufacturing Sector Survey, 2004; PSF Business Census, 2007  Within  the  formal  private  manufacturing  sector,  large  and  medium  size  enterprises  represent  a  small proportion of firms. Yet, these few firms control a vast majority of industrial output. Compared  to  other  African  countries,  industry  concentration  is  very  steep  in  key  sectors  in  Rwanda,  perhaps  underlying a weak competitive market structure. Firms predominantly supply to the local market. Only  14% of firms in manufacturing engage in any exporting; of those that do, only 20% of their output is  exported.   To realize its growth ambitions, the GoR is committed to facilitating the emergence of a strong  and modern private sector which will drive growth, competitiveness, diversification of the economy  and export promotion. The first step in this direction is to identify key factors that constrain existing  enterprises  and  promote  entry  of  new  firms,  and  subsequently  design  policy  measures  that  will  promote private sector growth and put Rwanda on a higher growth trajectory.  The proposed Rwanda  Investment Climate Assessment (ICA) will provide a crucial diagnostic of the business environment  to the Government of Rwanda.   Survey Design and Coverage: The key survey instrument is the standard RPED/ICA questionnaire  for the formal sector which is composed of four major parts:  The first part is designed for general managers or business owners and deals with the internal  structure  of  businesses  and  the  investment  climate  within  which  they  operate,  including  bureaucratic obstacles and infrastructure constraints;  The  second  part  deals  with  finances,  production  and  markets  and  provides  information  on  business  performance  which  can  be  mapped  to  business  characteristics  and  investment  climate  obtained in the first part of the questionnaire.   The  third  part  of  the  questionnaire  deals  with  human  resources  and  labor  market  issues,  particularly  the  effects  of  government  labor  regulations,  as  well  as  the  cost  and  quality  of  the  workforce;  33      The last part includes a small questionnaire for a sample of up to 10 workers per business. This  data facilitates an understanding of the interaction between firm performance/business climate and  labor market outcomes.  Survey  Sample:  The  World  Bank  Enterprise  Survey  undertaken  in  2006  in  Rwanda  targeted  340  establishments located in Kigali and Butare, covering formal manufacturing firms, retail, construction,  and  hotels.  The  survey  also  sampled  a  selection  of  micro  establishments  (establishments  with  less  than five employees) from the targeted universe, without stratification by industry. The final sample  composition is presented in Table 3 below. Further details have been provided in Appendix 1. 2.   Table 3 Sample size by stratum and sampling region     Kigali  Butare  Total  Manufacturing  55  4  59  Food and beverages  19  2  21  Garments  5  0  5  Other manufacturing  31  2  33  Retail   41  3  44  Rest of the universe  96  13  106  Micro  116  12  121  TOTAL  308  32  340    In  addition  to  collecting  data  on  firm  productivity,  ICAs  collect  two  types  of  information  on  the  investment  climate:  (a)  subjective  or  perception  measures  of  what  managers  see  as  the  major  obstacles  that  their  firm  faces;  and  (b)  objective  indicators  such  as  production  lost  due  to  power  outages, and amount of time managers spend dealing with government regulations.  Preliminary findings of the ICA were shared with the stakeholders in Rwanda in June 2008. While  endorsing the work, the team was advised to verify the validity of the survey conducted in 2006. In the  first  instance,  the  team  consulted  with  the  NIS,  RRA  and  PSF  regarding  the  current  structure  of  industry in Rwanda. The team met with the PSF and obtained a master list of enterprises comprising  the  updated  census  to  help  benchmark  representativeness  of  the  ICA  sample.  At  the  time  of  the  mission, the PSF in partnership with the OTF, were finalizing the survey instrument for the new 2008  Local  Business  Investment  Climate  Survey  (LBICS).  The  OTFâ€?PSF  team  kindly  agreed  to  incorporate  several  detailed  questions  on  rankings  of  the  business  environment  constraints  in  the  final  PSF  instrument that would allow the two teams to capture changes in investment climate since the 2006  Bank ICA survey.25  The findings of the LBICS shall be presented in chapter 3.   Enterprise  Perceptions  provide  a  valuable  starting  point  for  analysis  of  the  business  climate.  Firm  managers  probably  know  more  about  the  immediate  problems  facing  their  businesses  than  government officials, researchers, or other experts.  It therefore makes sense to take their concerns  about  the  investment  climate  seriously.  Nonetheless,  there  has  been  some  debate  on  the  use  of  perceptions based data in assessing the actual constraints faced by firms, with too much reliance on                                                               25  Survey details are provided in the appendix. There exists a significant overlap in manufacturing firms surveyed by PSF-OTF (58 firms) and the Enterprise Survey (58 firms). The latter did not include professionals and household enterprises, which accounts for majority of the difference between the two surveys. The formal sector sample in the enterprise survey closely matches the PSF survey.    34      perceptions  can  lead  to  misleading  conclusion  for  several  reasons.  First,  enterprise  managers’  interests might not always be consistent with society’s interests. For instance, most managers would  like  subsidized  credit  or  to  have  prices  set  below  costs  for  power  if  they  believed  that  the  cost  of  providing  these  services  would  be  borne  by  someone  else.  Second,  the  perceptions  of  managers  of  existing  enterprises  might  not  reflect  all  obstacles  to  private  sector  investment  and  growth.  In  addition, if investment climate constraints are particularly binding, then there might be very few firms  that rely heavily upon that area of the investment climate.26  Third, firms’ benchmarks may differ by  countryâ€?â€? much as a poor family in an OECD country may feel “poorerâ€? than a more deprived one in a  lowâ€?income country, a firm in South Africa may see corruption as a more serious problem than a firm  in,  say,  Nigeria  even  if  corruption  is  more  endemic  in  the  latter  country.  Benchmarks  may  be  influenced  by  waves  of  pessimism  and  euphoria  reflecting  adverse  or  favorable  trends.    Since  firms  and entrepreneurs enter and exit in response to opportunities and constraints, they are endogenous  to the investment climate and their opinions may not accurately reflect the severity of constraints as  perceived by potential or discouraged entrants.    Despite these shortcomings it has been shown that perceptions data, collected through the World  Bank  Enterprise  Surveys  globally,  are  sensibly  correlated  with  objective  indicators  of  the  business  environment reported by firms, and can be used by policy makers to frame priorities for reforms and  investments.  (Gelb,  Ramachandran,  Shah)  and  they  are  increasingly  complemented  by  “Doing  Businessâ€? indicators based on expert surveys (Doing  Business, 2004â€?07).    The latter provide a more  comparable crossâ€?country perspective across a detailed range of regulation, but not a firmâ€?level view  of the de facto severity of regulatory and infrastructural obstacles.  In principle, such approaches are  complementary,  but  combining  approaches  is  only  valuable  if  each  supplies  some  useful  information.27    Because  of  these  concerns,  the  perceptionâ€?based  information  is  supplemented  with  objective  measures  of  the  investment  climate  taken  from  the  Enterprise  Survey  and  other  sources  when  appropriate. The additional objective data allow us to benchmark the investment climate in Rwanda  against  the  investment  climates  in  other  countries.  This  analysis  will  provide  new  insights  into  impediments  to  growth  and  specific  areas  where  policy  interventions  are  required.    Whenever  possible, statistical results will be stratified. In effect, one of the unique features of the ICA data is the  ability to analyze firmâ€?level variation of the experiences and perceptions by firms' size,  crucial to an  understanding of how to target or ensure coverage of Small and Medium Enterprises when designing  policies.   Comparator Countries: The detailed data available from the cross country ICA surveys will allow  us to identify Rwandan firm’s productivity and costs in a regional context, and factors that determine  these differences. Firm performance and investment climate in Rwanda shall be compared with two  set  of  countries.  First,  Rwanda  shall  be  benchmarked  against  its  neighbouring  EAC  countries  with  whom  it  currently  directly  competes  with  i.e.  Uganda,  Tanzania,  Kenya,  DRC  and  Burundi.  This  is                                                               26  Hausmann and Velasco (2005) illustrate this point with an analogy to camel and hippos. They note that the few animals that you find in the Sahara will be camels, which have adapted to life in the desert, rather than hippos, which depend heavily upon water. Asking the camels about problems associated with life in the desert might not adequately represent the views of the missing hippos.  27  Details of this discussion are presented in “Do Enterprise Perceptions Matter? Evidence from African Firmsâ€?, Gelb, Ramachandran, Shah and Turner, 2007.  35      particularly  important  as  Rwanda  seeks  fuller  integration  into  Eastern  and  Southern  Africa  through  both  its  membership  in  COMESA  and  the  recent  membership  in  the  East  Africa  Community  (EAC).  Furthermore, investment climate surveys in these countries were conducted at about the same time  using  a  similar  survey  instrument,  making  crossâ€?national  comparisons  easier.  Although  regional  comparisons  are  useful,  as  the  world  becomes  more  integrated,  enterprises  in  Rwanda  will  increasingly  find  themselves  competing  with  enterprises  from  outside  of  East  Africa,  both  within  Rwanda  and  in  export  markets.    Therefore,  along  with  regional  comparators,  Rwanda’s  investment  climate  shall  be  compared  with  that  of  China,  India,  Vietnam  and  Thailand,  with  whom  it  aspires  to  compete with in the global market for export shares. Benchmarking investment climate in Rwanda to  those faced by firms internationally helps highlights the areas in which Rwanda is already strong and  areas where it might improve.   Special topics: The choice of themes to be examined inâ€?depth is being motivated by two criteria: (i)  either they are based on robust theoretical or empirical groundings; and/or (ii) they are currently part  of the policy dialogue with the government’s EDPRS. With regard to the latter, special emphasis shall  be  laid  on  regional  trade  and  integration,  access  to  finance  and  skills  development  issues  that  are  priority  crossâ€?sector  areas  highlighted  in  the  EDPRS  (2008â€?2012,  GoR).  Given  the  limitations  of  the  data, industry specific analysis is only possible for the food sector.   Links  with  other  Bank  and  nonâ€?Bank  resources:  The  ICA  goes  well  beyond  the  firm  level  survey  results by placing them in the context of current analyses of the investment climate in Rwanda, taken  from  various  sources,  complementing  firmâ€?level  experiences  and  perceptions.    It  utilizes  other  data  sources  on  the  private  sector  from  within  the  Bank,  such  as  the  Doing  Business  Indicators,  and  any  existing  work  done  by  IFC  and  FIAS.  We  build  on  the  broader  development  policy  literature  on  Rwanda,  Africa,  and  investment  climate  issues  generally,  including  key  Bank  reports  like  the  CEM  (2007),  FSAP  (2006),  and  DTIS  (2005).  Lastly,  we  draw  on  work  undertaken  by  other  development  partners,  including  the  recently  completed  Business  Climate  Legal  &  Institutional  Reform  (BIZCLIR)  report, sponsored by the USAID; Porter’s (July 2008) strategy work on competitiveness in Rwanda; and  the output from the Commission on Growth and Development led by Michael Spence (2006â€?2008).  Structure of the ICA Report  After  setting  the  Rwandan  context  in  chapter  one,  the  next  chapter  two  will  analyze  how  enterprises  in  the  formal  sector  in  Rwanda  perform  relative  to  a  set  of  comparator  countries.  Both  labor productivity and total factor productivity (TFP) measures will be presented in a regional context.  Chapter  three,  will  examine  reported  investment  climate  constraints  by  existing  enterprises  in  Rwanda,  and  benchmark  them  against  regional  and  other  international  competitors.  The  discussion  shall be framed from the vantage point of GoR’s regional integration agenda. Chapters four and five  shall  focus  in  depth  on  access  and  cost  of  finance,  and  labor  market  and  skills  development  issues,  respectively, given their central role in private sector development in Rwanda.   The informal sector has been growing rapidly in Rwanda, and understanding the characteristics of  this  sector,  and  its  differences  with  the  formal  sector  are  important  in  developing  policies  that  will  encourage entry of these firms into the formal sector and fuel formal sector growth and employment.  This  shall  form  the  focus  of  chapter  six.  Lastly,  the  priority  policy  actions  and  options  necessary  to  address  the  top  investment  climate  bottlenecks  are  presented  in  the  Policy  Matrix,  as  part  of  the  Executive Summary.    36        Chapter 2: Enterprise Performance in Rwanda    “For  the  fact  is  that  the  key  both  to  longâ€?term  economic  growth  and  to  sustained  differences  in  economic  performance  between  countries  seems  to  be  the  ability  to  get  more  for  less—to  have  output  grow  faster  than  input.â€?  Paul  Krugman  (International  Affairs, 1995; 71(4): 717–732)     Productivity gains are a key factor determining long term economic growth and improvement in  living standards. Key performance indicators used globally to measure industry performance are labor  productivity and total factor productivity (TFP).28 This chapter provides the first detailed assessment of  enterprise  productivity  in  Rwanda,  benchmarking  performance  of  Rwandan  enterprises  with  that  of  firms  relative  in  neighboring  countries  in  the  EAC  and  internationally,  with  special  focus  on  manufacturing  exports.29  Differences  in  labor  productivity  and  TFP  across  countries  are  examined,  along with factors (other than labor and capital) that determine productivity differentials within each  country. Cost competitiveness of Rwandan firms is examined, using unit labor costs.30 Since labor costs  in most industries comprise a major share of a firm’s costs â€? which correspondingly determine product  prices  â€?  higher  unit  labor  costs  relative  to  productivity  indicate  higher  prices  and  lower  cost  competitiveness of a country, compared to others.   To  ensure  that  the  results  are  comparable  across  countries,  and  because  the  standard  methodology  to  estimate  TFP  is  only  appropriate  for  the  manufacturing  sector,  results  on  TFP  only  cover formal firms in that sector.31 Only labor productivity measure is used to examine productivity in  the  retail  and  services  sector.  We  begin  by  examining  productivity  characteristics  of  firms  in  manufacturing sector, followed by an analysis of productivity of firms in other sectors.   Enterprise Performance in the Manufacturing Sector  Characteristics of Manufacturing  The  manufacturing  sector  in  Rwanda  is  small  and  its  contribution  to  GDP  has  been  on  the  declining trend since the last decade – from nearly 11.5 percent in 1996 to 8.5 percent in 2006 and  declining  further  to  6.1  percent  in  2007  (CAS,  2008).  At  the  same  time,  the  growth  rate  of  the  manufacturing sector has fluctuated over time: from 2.3 percent in the period 1996â€?2005; increasing                                                               28  Labor productivity is measured as value added per worker. TFP is measured as value added per unit of combined inputs consisting of labor and capital.  29 As mentioned in chapter 1, given the small size and limited diversification of the manufacturing sector in Rwanda, its chief competitors in the export markets are companies in other countries within EAC. Rwanda also faces competition from regional imports that directly compete with domestic manufacturers. Lastly, Regional Integration is an element of GoR’s vision of becoming a regional service and trade hub. Lack of comparable accounting data limits comparison across other countries internationally. 30 Unit labor costs, capturing costs relative to productivity, are computed as a ratio of enterprise labor costs to value added. 31 Given the small size of the manufacturing sector and the corresponding sample size, all econometric analysis is conducted using a pooled sample of firms across EAC countries. 37      to 13.5 percent in 2006; and then slowing to 7.9 percent in 2007 (CAS, 2008). According to the Rwanda  Country  Economic  Memorandum,32  manufacturing  in  Rwanda  is  dominated  by  20  firms,  accounting  65%  of  total  manufacturing  output.  Of  this,,  agroâ€?processing  comprises  80  percent.  Very  few  firms  participate in export markets: In 2007, formal manufacturing sector contributed less than 5% of total  exports.33    High electricity and transport costs, low availability of skills, and lack of access to finance, have  been identified by the CEM (World Bank 2007) as the key problems faced by the private sector in  Rwanda.34  The present analysis, based on detailed enterprise level survey,35 allows the examination  of these issues in further depth. The availability of similar survey data for other countries in the EAC,  within the same time frame, facilitates benchmarking of Rwandan firms in a broader regional context,  and identifies further barriers to competitiveness.   Sample  characteristics  reflect  the  underlying  population  of  firms:  a  manufacturing  sector  dominated  by  food  processing,  with  a  few  large  firms  accounting  for  more  than  three  quarters  of  manufacturing  value  added:    This  is  presented  in  Figure  2  below.  Further  details  of  enterprise  characteristics in manufacturing, and the sampling details, are presented in Appendix to Chapter .   Figure 2  Sample Characteristics of the Manufacturing Sector   Source: World Bank Enterprise Survey                                                                    32 “Rwanda: Towards Sustained Growth and Competitivenessâ€?, CEM, World Bank, October 2007. 33 Source: http://www.rwandainvest.com/spip.php?article100, June 2007. 34  The CEM was based on an earlier Rwanda Industrial and Mining Survey (RIMS). It may be noted that the ICA survey differs from the earlier RIMS study in the following aspects: (i) survey timing: RIMS was conducted in 2004 while ICS was conducted in 2006; (ii) the ICA survey shows a census of 201 formal manufacturing establishments excluding mining sector but including microenterprises; RIMS reports a census of 85 manufacturing firms, including 26 mining firms and excluding microenterprises; and (iii) lastly, less than 30% firms overlap in the two samples.   35 The Enterprise Surveys exclude mining companies. 38      The remainder of this chapter is organized as follows. We first examine labor productivity and unit  labor costs in formal manufacturing enterprises. We then examine capital intensity in manufacturing.  This is followed by an analysis of total factor productivity and its determinants across firms in Rwanda,  comparing them to others within the EAC. A separate section on characteristics of exporters included  thereafter. Lastly, we examine productivity characteristics of firms in service and retail sectors.   Labor Productivity  Labor  productivity  is  a  basic  measure  of  firm  productivity.  Variation  in  labor  productivity  can  be  the result of differences in many factors such as technology, capacity utilization, energy and materials  use,  differences  in  organizational  structure,  worker  skills,  management  ability,  or  the  amount  of  capital that the firm uses. Labor productivity in most studies is positively correlated with total factor  productivity and can be used as an initial measure of an economy’s competitiveness.   Median Labor productivity, measured as value added per worker, in Rwanda is much lower than  that  of  firms  in  Kenya  and  Tanzania,  and  is  comparable  to  that  of  firms  in  Uganda  and  Burundi.:  Value added is $2178 per worker, compared to $3395 per worker in Tanzania and $6893 per worker  in Kenya (Figure 3).   Figure 3 Labor Productivity    Source: World Bank Enterprise Survey   Labor  Productivity  in  the  Foodâ€?Processing  Sector  is  lowest  amongst  comparators,  and  is  much  lower  than  that  of  firms  in  Kenya  and  Tanzania.  Manufacturing  productivity  may  differ  across  countries  due  to  differences  in  industry  composition.  Hence  it  also  useful  to  examine  differences  in  productivity  for  individual  sectors.  Rwandan  manufacturing  is  concentrated  in  the  food  processing  subâ€?sector, hence we focus on this sector, along with overall manufacturing36.Labor productivity in the                                                               36 As shown in Figure 1 above, a vast majority of firms in Rwandan manufacturing are concentrated in this sector, given the limited number of firms in other sectors, it is not feasible to examine sector level productivity analysis in those sectors. 39      food sector, at $1598 per worker, is one third that of firms in Tanzania, where median value added is  $4508 per worker in food processing. Labor productivity in the food processing sector in Kenya is five  times  higher,  at  $7943  per  worker.  Differences  in  median  labor  productivity  between  Rwanda  and  DRC, Burundi and Uganda are statistically insignificant.  Focusing  within  Rwanda,  larger  firms  have  higher  labor  productivity  than  smaller  enterprises,  exporters  are  more  productive  than  nonâ€?exporters,  and  labor  productivity  is  highest  amongst  firms  older than ten years. These results are presented in Table 4 below. However, these variations do not  control for other differences among different types of firms. For example, although exporters are, on  average, more productive than nonâ€?exporters, they are also more likely to be foreignâ€?owned and are  larger than nonâ€?exporters. Since size and ownership are correlated with export behavior, they might  be  more  productive  for  these  reasons  rather  than  because  of  their  export  status.    In  the  section  on  TFP, we examine the impact of these individual firm level fixed effects on enterprise performance.    Table 4: Rwanda â€? Enterprise Productivity by Firm Characteristics    N  Labor Productivity  Capital Labor Ratio  Unit Labor Costs  Overall  58  2178.92 2633.78  44% Food  21  1558.92 899.38  44% Small  43  2031.81 3508.79  44% Large  15  3294 2469.36  44% Domestic  47  2194.15 2469.36  44% Foreign  11  2163.68 2997.93  44% Nonâ€?Exporter  49  2163.68 3497.58  47% Exporter  9  3294.00 2469.36  22% Age 10+ yrs  23  4371.98 5963.40  37% Age < 10 yrs  35  1888.69 956.78  47% Source: World Bank Enterprise Survey  Unit Labor Costs  A country’s competitiveness is not only determined by the productivity of its workforce, but also  by the costs of its inputs used in the production process. A well known measure of competitiveness  used  globally  is  Unit  Labor  Costs  (ULC),  which  combines  labor  costs  and  labor  productivity  into  a  simple measure of labor cost per unit of value added. ULC is widely used for international comparisons  of  cost  competitiveness.  The  cost  of  labor  in  Rwanda37  is  discussed  in  detail  in  the  chapter  on  labor  markets. In this chapter, we examine the cost competitiveness of firms in Rwanda by comparing ULCs  across comparator countries, and also across firms within Rwanda.   Results, presented in Figure 4  below, indicate that manufacturers in Rwanda have much higher  unit labor costs compared to Kenya and Tanzania within EAC: their ULCs are comparable to firms in  Uganda. Labor costs are 44% of value added in Rwanda, compared to only 25% in Kenya. Unit labor  costs are much lower in China (19%) and India (22%). ULCs are similar to that of firms in South Africa.  In Rwanda, low labor productivity is not offset by low labor costs, leading to high ULCs. In South Africa,  the  high  labor  productivity  is  offset  by  much  higher  labor  costs.  Both  indicate  lower  cost                                                               37  The cost of labor includes wages, salaries, bonuses, other benefits, and social payments.  40      competitiveness  compared  to  other  countries  regionally  and  internationally.  Patterns  are  similar  within  the  food  processing  sector:  firms  in  Rwanda  have  much  higher  unit  labor  costs  compared  to  firms  in  Kenya,  Tanzania  and  Burundi  within  EAC,  and  similar  to  that  of  firms  in  Uganda  and  South  Africa.   Figure 4: Unit Labor Cost    Source: World Bank Enterprise Survey   Within Rwanda, unit labor costs are lowest amongst exporters38; and similar across other firm  characteristics. These are presented in Figure 4 above. Higher labor productivity of exporting firms is  not offset by higher wages, leading to cost competitiveness of these firms in regional and international  markets. This is discussed further below, where the characteristics of exporters are examined in detail.    Capital Intensity  Variations in labor productivity often reflect differences in capital use:  labor productivity can be  increased with capital deepening.  This section examines differences in capital use across firms within  Rwanda,  and  across  comparator  countries.  Before  doing  so,  it  is  important  to  note  that  it  is  much  more  difficult  to  measure  capital  than  labor.39  The  analysis  below  is  based  on  the  sale  value  of  machinery and equipment.                                                                38 Due to the small sample size, these results need to be interpreted with caution. The result is driven by the dominance of a couple of coffee and tea processing firms among exporters ;-a sub-sector that consists of e large firms using labor intensive techniques to process these products. 39 This is because most machinery has a long-life, it is difficult to obtain its current value from firm surveys, and measure its contribution to output in a single year. Several questions were asked in the enterprise survey to obtain a measure of capital stock. Firms were asked about the book value of capital stock, their replace cost (if purchased new) and also the sale value of capital. The book value of capital is often determined by accounting practices, and is difficult to use, without having additional data on age of capital stock and accounting depreciation rules. Hence this measure is not used for our comparative purposes. Replacement value of capital stock may differ significantly from current value, if machinery is old and dilapidated. The sale value of capital provides the closed approximation to 41       Figure 5: Capital Labor Ratio (sale value)    Source: World Bank Enterprise Survey   The  median  firm  in  Rwanda  uses  about  $2600  of  capital  per  worker.    This  is  much  lower  than  that of firms in Kenya, similar to that of firms in Tanzania and Uganda, and higher than that of firms  in Burundi (Figure 5).  These differences across countries could be driven by several factors, including  variation  in  sectoral  composition  of  manufacturing,  labor  intensive  methods  of  production,  limited  investments by firms, and lack of a secondary market for capital stock, leading to lower reported sales  value.   Capital Labor Ratio is lowest amongst comparators in the food sector. Figure 5 also presents the  capital labor ratios for the food sector. Results clearly indicate that enterprises in other countries are  far more capital intensive than food processing firms in Rwanda. This suggests that the differences in  labor productivity between these countries and Rwanda are at least partly due to differences in capital  use,  rather  than  to  other  differences.  This  will  be  investigated  further  in  the  next  section  on  total  factor productivity.  Total Factor Productivity   To get an overall assessment of productivity, it is necessary to take both capital and labor use into  account.    This  can  be  done  by  calculating  total  factor  productivity  (TFP).40  Differences  in  TFP  are  differences  in  output  after  controlling  for  differences  in  the  use  of  labor,  capital  and  other  intermediate  inputs.    Differences  in  TFP  can  be  due  to  the  quality  of  workers,  the  quality  of  management, the technology used (as long as it is not embodied in capital), or firm organization.41 In                                                                                                                                                                                                    current value, and is the measure we use here. In practice though, these measures are highly correlated: dispersions across firms and countries follow similar patterns irrespective of the capital used. .  42      this section, the relative performance of Rwandan firms versus those of firms in EAC comparators are  compared first by estimating a basic production function. The production function is then augmented  to  include  firm  specific  characteristics  determining  performance.  Results  from  the  first  specification  are presented in column 1 of Appendix Table 2.1.    Total factor productivity of Rwandan firms is less than half of firms in Kenya; firms in Tanzania  are also considerably more productive, on average, with their productivity being almost 30% higher  than  that  of  firms  in  Rwanda.  These  estimates  are  based  on  the  first  specification,  presented  in  Appendix 2. 1.  These differentials are presented in Figure 6below.   Figure 6: Total Factor Productivity: Percentage relative to Kenya    Source: World Bank Enterprise Survey   What  explains  the  lower  productivity  of  Rwandan  firms  in  a  broader  regional  context?  Several  factors could drive productivity differentials. Factory floor productivity, measured here, is impacted by  various management, technology and learning channels that affect each firm differentially. The role of  an adverse business environment, which impacts firms by raising their transactions costs (for e.g. poor  road  conditions)  or  lowering  their  revenues  (for  e.g.  losses  due  to  power  outages)  are  particularly  important in Rwanda. These are discussed in greater detail in the next chapter on investment climate.  Table  5  below  presents  various  firm  management,  technology  and  financial  characteristics  that  may  impact  enterprise  productivity..  The  descriptive  statistics    indicate  that  fewer  enterpreneurs/general  managers  of  small  firms  in  all  comparator  countries  have  foreign  ownership.   These  linkages  are  more  common  in  larger  firms  in  all  countries  except  Kenya,  which  has  a  large  domestic  entrepreneur  base.  51%  of  all  manufacturing  firm  managers  in  Rwanda  have  university  educationâ€?however, there is little sorting by firm size. In other countries, we see sharp differences in  educational  qualifications  by  firm  sizeâ€?educated  entrepreneurs  are  able  to  grow  and  run  larger                                                                                                                                                                                                    41  At a technical level, TFP is calculated by estimating a Cobbâ€?Douglas production function, using data for enterprises from all  manufacturing subâ€?sectors, and looking at the residuals and coefficients on various variables in an augmented production  function.  To allow us to compare TFP between Rwanda and comparator countries, we pool the observations for all comparator  countries into a single regression. The production function is estimated using a logâ€?linear OLS approach.     43      enterprises. This is not true in Rwanda, where there is  a much smaller difference between education  across size classes..42   Examining technology characteristics, fewer large firms in Rwanda have internet connections, and  are  less  likely  to  invest  in  worker  training  programs,  compared  to  other  large  firms  regionally.  Forty  percent  of  large  firms  in  Rwanda  have  international  ISO  certification  (predominant  in  the  food  industry) which is comparable to other countries in the region.   Examining  finance  and  accounting  characteristics,  we  see  that  Rwandan  firms  are  less  likely  to  have audited accounts compared to other large firms regionally. However, access to external finance,  in  the  form  of  overdrafts  and  loans,  is  much  higher  for  firms  in  Rwanda  compared  to  other  firms  regionally. Implications of this are discussed in further detail in the finance chapter.   Table 5: Technology and Learning Characteristics: Rwanda versus comparators    Burundi   Kenya   Rwanda   Tanzania   Uganda   MANAGEMENT CHARACTERISTICS   Small 20.83%  12.89% 11.63%  7.42%  14.95%  Pct of Firms with some Foreign Ownership  Large 50.00%  21.58% 40.00%  48.84%  46.15%  Small 17.0%  36.00% 48.48%  21.2%  34.4%  Pct of Firms where Manager has University Ed. Large 64.0%  74.43% 56.00%  74.6%  70.2%  TECHNOLOGY CHARACTERISTICS  Pct. With Email  Small 36.46%  58.98% 37.21%  31.88%  23.84%  Large 66.67%  89.21% 73.33%  97.67%  96.15%  Small 20.83%  25.78% 18.60%  33.19%  29.18%  Pct with Training Program  Large 33.33%  61.87% 53.33%  65.12%  65.38%  Small 3.13%  9.77%  4.65%  16.59%  8.90%  Pct. Of Firms with ISO certification  Large 33.33%  30.22% 40.00%  37.21%  57.69%  FINANCIAL CHARACTERISTICS  Pct. Of firms w/Overdrafts  Small 37.50%  43.75% 53.49%  15.28%  14.23%  Large 83.33%  74.10% 80.00%  60.47%  57.69%  Pct. Of Firms with Loans  Small 7.29%  82.81% 32.56%  50.66%  38.79%  Large 66.67%  98.56% 66.67%  95.35%  96.15%  Pct of firms with Audited Accounts  Small 12  21  13  14  13  Large 26  26  19  20  26  Source: World Bank Enterprise Survey   Next  we  examine  the  role  of  these  factors  in  a  multivariate  context,  using  regression  analysis.  These  results  are  presented  in  Appendix  2.  1.  Due  to  the  small  sample  size,  data  are  pooled  for  all  countries for econometric estimation.43 Since the ICA data are crossâ€?sectional, nothing can be inferred  about causality. Nonetheless, significance in the correlations allow to determine which indicators have  a significant or minimal impact on enterprise performance.44                                                                  42 Given the small size of the formal manufacturing sector, this difference may be due to entry barriers into formal manufacturing, and the self-selection of higher skilled entrepreneurs into the formal sector, and limited employment growth in existing firms in Rwanda. These issues are analyzed further in the chapters on labor and microenterprises. 43 Assuming differences all coefficients, the model was also estimated for Rwanda alone. While the significance levels were lower, significant factors determining productivity remained the same. 44  Multicollinearity problems may exist if we put in too many variables; too few variables may lead to an omitted variable bias. Alternate specifications include sequential elimination to minimize multicollinearity bias.  44      Technology and Internet Use: Enterprises that have international ISO certification are much more  efficient than othersâ€?this difference is significant at the 1% level for all countries in EAC. Similarly,  enterprises  that  use  information  technology  to  communicate  with  suppliers  and  clients  are  much  more efficient than others, both within EAC countries as a whole, and in Rwanda in particular.    Globalization:  Enterprises  that    are  foreign  owned,  and  those  that  export,  are  expected  to  be  better performers than enterprises without these linkages. However, our results for firms within EAC  shows  that  firms  with  some  foreign  ownership,  those  that  export,  are  only  marginally  more  productive  than  others  producing  for  the  domestic  marketâ€?differences  in  performance  between  these groups are not significant. This is discussed further in the section on exports below.  Access  to  Finance:  In  Rwanda,  having  access  to  formal  financial  sector  borrowing  is  positively  correlated  with  enterprise  performance.  Also,  firms  that  have  good  accounting  practices,  and  keep  audited accounts are likely to be more efficient than others.   Finally,  we  see  that  even  after  controlling  for  skill  and  technology  differences,  Rwandan  firms  have lower TFP; it is much lower than Kenya and Tanzania, and equivalent to Uganda and Burundi.    These comparisons are made at the factory floor. If there are significant differences in transport  costs  and  infrastructure  bottlenecks,  this  will  add  to  the  cost  disadvantages  of  Rwandan  firms.  In  addition,  costs  due  to  regulation  and  governance  add  to  overall  firm  costs  and  enterprise  competitivenss regionally. A closer examination of these investment climate issues can provide insight  into  why  Rwanda  has  been  unable  to  attract  more  foreign  investment  in  manufacturing,  and  the  reasons  behind  productive  inefficiency  regionally.  These  are  examined  in  the  next  chapter  on  investment climate.   Rwanda’s Manufacturing Exports  Exporting  is  an  important  channel  for  economic  growth,  particularly  in  countries  where  the  domestic  market  for  higher  value  added  products  is  relatively  small,  private  sector  investment  and  growth of the manufacturing sector have to be fuelled by export demand. As described in chapter 1,  the  Government  of  Rwanda,  in  its  Vision  2020  plan,  has  highlighted  the  strategic  focus  on  manufacturing export growth in the medium term to accelerate economic growth in Rwanda. In this  section,  we  review  Rwanda’s  export  performance  to  date,  and  the  possible  reasons  for  the  lack  of  exportâ€?led growth and efficiency improvements in manufacturing  Performance  to  date:    As  discussed  in  the  section  above,  very  few  firms  in  Rwanda  export.45  Results  from  the  productivity  analysis  show  that  Rwandan  exporters  are  not  likely  to  be  more  efficient  than  enterprises  serving  the  domestic  market,  after  controlling  for  other  firm  characteristics.   Recent empirical research  has shown that what you export matters for successful development.  Countries that are able to diversify into nonâ€?traditional, higher productivity tradable have been shown  to  grow  faster,  due  to  the  positive  externalities  from  such  activities.  Hausmann,  Hwang  and  Rodrik                                                               45 The LBIC (2008) survey of 458 firms (this includes manufacturing and service sector enterprises) conducted in July 2008 found that less than 1% of firms export regionally within EAC, or outside EAC countries. In the ICA sample of 340 firms, 9 firms export - which constitute 2.6% of the total. Both studies point towards negligible export orientation of private sector firms in Rwanda. 45      (2006) find that the sophistication of a country’s current export bundle is a good predictor of future  growth, holding other things constant, such as human capital levels and the quality of institutions.  It is useful to highlight the lack of export diversification in Rwanda in this regard. The CEM (World  Bank 2007) provided a detailed review of Rwandan exports. It noted that Rwanda’s export basket was  far less diversified than neighboring countries, including landlocked Uganda, which has recently seen  export success in areas such as fish and cut flowers. While there were several highâ€?value products in  Rwanda’s  export  basket  â€?  such  as  vegetables  and  fruits,  tubers  and  foliage,  and  other  materials  of  vegetable origin – their volumes were very low volume.  Scaling up the miniscule quantities of these  nonâ€?traditional products remains a challenge. The study concluded that in addition to addressing the  key infrastructure, skills and technology constraints within Rwanda’s manufacturing sector, Rwandan  companies  in  nonâ€?traditional  export  sectors  such  as  horticulture/floriculture,  leather  and  textiles,  processed fruits and vegetables, mining, tea and processed coffee  could benefit from a sector specific  export promotion plan to identify and link directly to external buyers, as had been adopted for coffee  by Starbucks and handicrafts for Macys.   In a recent GoR statement46 (2008) submitted to the IMF, the government noted that its export  promotion strategy would continue to focus on enhancing productivity in the traditional sectors and  diversifying  the  export  base.  The  key  sectors  for  focus  included  coffee,  tea,  mining  and  tourism.  An  Export Processing Zone is also in the process of being established.   RIEPA47,  the  key  government  agency  mandated  to  increase  investment  and  exports  reported48  that  investments  have  been  increasing  steadily  since  2000.  However,  most  recent  investments  have  been in the hotels and tourism sectors â€? very few firms have entered or made significant investments  in nonâ€?traditional exports of manufactures, while imports within manufacturing have been growing  rapidly.   Similar  patterns  are  observed  in  the  survey  sample.  Table  6  below  presents  the  sample  characteristics  of  exporters  and  importers  within  EAC.  Bearing  in  mind  the  small  size  of  the  manufacturing sector in Rwanda, we see that 15% of manufacturing firms export some part of their  outputâ€?this  constitutes  only  9  firms  in  the  sample.  The  median  share  of  output  exported  across  all  comparator countries ranges between 20â€?30% indicating little export specialization by those that do  export. However, Rwandan firms are much more import intensive compared to others in the region:  more than 72% of firms use imported inputs; of those that use imported raw materials, median share  of  imported  inputs  is  90%,.    In  comparison,  only  half  the  firms  in  Kenya,  and  only  30%  of  firms  in  Tanzania and Rwanda use imported inputsâ€?import shares of those that do is also substantially less, at  60%.   Table 6:  Sample Description: Exporters and Importers    Rwanda  Burundi  Kenya  Tanzania  Uganda                                                               46  Letter of Intent, Memorandum of Economic and Financial Policies, and Technical MOU, May 29, 2008)      47  RIEPA has now merged with Rwanda Development Bank.  48 RIEPA, Investment and Export Performance Report, 2007 46      Number of exporting firms  9  3  151  32  44  % of exporter firms  15.52%  2.94%  38.23%  11.76%  14.33%  Median % of output exported   30%  25%  25%  20%  30%  % of Firms importing Inputs  72.41%  70.59%  51.14%  39.71%  33.22%  Median % of Inputs Imported  90%  70%  60%  60%  62%  Number of Firms  58  102  395  272  307  Source: World Bank Enterprise Survey   Characteristics of exporters versus nonâ€?exporters49 within EAC countries are presented in Table 7.  Striking  differences  emerge  between  Rwanda  and  its  competitors.  We  see  that  average  foreign  ownership  in  exporting  firms  is  much  higher  than  firms  supplying  to  domestic  markets  in  all  countries  except  Rwandaâ€?average  ownership  is  only  2.2%  for  firms  in  Rwanda,  compared  to  more  about 20% in Kenya, 28% in Tanzania and 41% in Uganda. No Rwandan exporter in our sample has  foreign  technology  licenses,  compared  to  22%  of  firms  in  Kenya,  25%  in  Uganda  and  12%  in  Tanzania.  Similarly,  we  see  that  only  11%  of  exporting  firms  in  Rwanda  have  ISO  certification,  compared to more than 20% in all other countries.   Table 7: Characteristics of Exporters versus Nonâ€?Exporters    Kenya  Rwanda  Tanzania  Uganda     Domestic  Exporter  Domestic  Exporter  Domestic  Exporter  Domestic  Exporter Mean Firm Age  20.38  26.24  14.57  13.11  14.95  17.44  12.71  20.48  Pct of Fgn Ownership  9.36  19.66  18.57  2.22  9.10  27.38  10.77  40.68  Pct with ISO  6.15%  34.44%  14.29%  11.11%  19.58%  21.88%  9.51%  34.09%  Pct with Foreign Licenses  9.84%  21.85%  2.04%  0.00%  15.42%  12.50%  7.61%  25.00%  Median Firm Size  27  137  38  144  19  67  15  44  Number of Firms  244  151  49  9  240 32  263 44  Source: World Bank Enterprise Survey   How  important  are  these  linkages  in  determining  the  likelihood  of  exporting?  We  examine  this  in  a  multivariate  framework, modeling the decision to export using probit regressions. Results are presented in  Note: Robust standard errors in  parentheses ***significant at 1%; ** significant at 5%, * significant at 10%.  Excluded category for country dummies is Rwanda, for sectors is  Food Processing.    Appendix 2. 2. We see that Kenyan firms are much more likely to export, compared to all other  comparators within EAC, even after controlling for differences in firm characteristics. Larger firms are  much more likely to export, compared to smaller enterprises. This positive association between firm  size  and  exporting  can  be  explained  by  economies  of  scale,  and  the  fixed  costs  associated  with  exporting,  due  to  bureaucratic  procedures  and  the  establishment  of  marketing  channels.  Foreign  firms, with greater access to foreign technology, are more likely to export than local firms. In addition,  firms that have international ISO certification are more likely to export, than others.   Overall, our enterprise survey data indicate that exporting within EAC is highly correlated with  firm size, and foreign learning channels including foreign ownership, international certifications and  foreign licensing. All these linkages are particularly poor in Rwanda. It is noteworthy in this context                                                               49  These comparisons are made at the factory floor.  47      to highlight RIEPA’s (now RDB) goals, “Rwanda needs to improve its export infrastructure and provide  support  to  smaller  indigenous  investors  who  may  lack  skills  information,  or  capacity  to  compete  in  regional  and  international  markets.â€?  Our  results  indicate  that  policies  encouraging  foreign  linkages,  those that invite large foreign investors who are able to achieve economies of scale are specific subâ€? sector interventions are required to promote export led growth.   Further impediments to exporting from Rwanda are related to logistics costsâ€?including transport  of  goods  to  the  ports,  regulatory  policies  relating  to  exports  and  imports  such  as  preâ€?inspection  clearance, warehousing fees, customs fees and so on. The Diagnostic Trade Integration Study (DTIS,  2007)  for  example,  notes  that  Rwanda  is  an  efficient  coffee  producer,  but  transport  costs  of  coffee  from the farm gate to the port of Mombasa add 80% to farm gate production prices; this cost is less  than 50% of total costs in coastal economies. Apart from longer distances, landlocked countries such  as Rwanda face added  problems due  to burdensome regulatory  policies and  corruption problems in  neighboring countriesâ€?costs they cannot fully control. These costs, and their impact on exporting, are  examined in detail in the next chapter on the business environment.   The next section focuses on firm performance in the Service, Retail and IT sectors in Rwanda, a key  priority area for GoR’s Vision of becoming a regional service and trade hub.   Enterprise Performance in the Services Sector   The GoR, in its Vision 2020 report, noted:  “As  for  services,  in  the  medium  to  long  term,  this  sector  will  become  the  most important  engine of Rwanda’s economy. Since Rwanda is landlocked and  has  limited  natural  resources,  the  Government  should  take  a  lead  role  in  designing policies geared towards encouraging investment in services, to acquire  and maintain a competitive edge in the region.   It should be noted that the elaboration of such policies will not be sufficient  to achieve a knowledge based economy. Major infrastructural investment will be  required  in  the  areas  of  energy,  water,  telecommunication  and  transport  to  reduce  costs,  whilst  increasing  their  quality  and  reliability.  Improvements  in  education  and  health  standards  will  be  crucial  for  providing  an  efficient  and  productive workforce.â€?    The Government’s EDPRS (2007) noted that:   “  Given  the  high  priority  assigned  by  Rwanda  Vision  2020  to  the  development of the ICT sector, it is a matter of concern that not only were there  no  more  professional  and  technical  training  centers  in  2006  than  in  2000,  but  that  several  of  the  existing  centers  are  not  adequately  equipped  and  fully  operational.  The  admission  rate  to  tertiary  education  is  also  well  below  that  required  to  create  the  knowledge  base  needed  to  accelerate  growth  of  a  skillâ€? intensive  services  sectorâ€?.    It  also  highlighted  that  “expanding  technical  and  vocational  education  (TVET)  is  of  strategic  importance  if  Rwanda  is  to  become  the  ICT  hub  of  the  region.  The  absorption  rate  of  TVET  graduates  in  industry  should have risen from around 25% in 2006 to 75% in 2012.â€?      48      Contribution of Services: The contribution of the services sector to GDP in Rwanda has been on  the rising trend since the last decade – from nearly 34.7 percent in 1996 to 37.8 percent in 2006 and  46  percent  in  2007  (CAS,  2008).  This  trend  has  been  matched  by  an  increasing  growth  rate  of  the  services sector over time: from 6.5 percent in the period 1996â€?2005; increasing to 8.1 percent in 2006  and 9.2 percent in 2007 (CAS, 2008).   The World Bank Enterprise Surveys  included a separate module for firms in the services sector,  including  construction  and  transport,  hotels  and  services  (termed  residual  sector)  and  firms  in  retail  and information technology (retail sector)â€?the questionnaire, while broadly similar to that used in the  manufacturing surveys, was customized for each of these sectors.   The numbers of firms surveyed, by subâ€?sector, across comparator countries, are presented in the  Appendix 2. 3. The survey instrument for the residual sector was a subset of the questionnaire used  for  manufacturing  firms.  The  Retail  and  IT  questionnaire  included  additional  questions  not  asked  of  manufacturing firms.   Retail and IT Sector   With the Government’s focus on the IT sector, and the goal to be the service hub in Subâ€?Saharan  Africa,  it  is  instructive  to  review  the  status  and  nature  of  the  current  retail  and  IT  sectors,  and  compares them across countries within the EAC market. An important caveat is the number of firms in  the  sample:  while  the  observations  are  sufficient  in  retailing  to  draw  conclusions  about  behavior  of  the underlying population, we can only make observational statements about the IT sector.   Table 8:  Retail and Information Technology: Sample Characteristics     Burundi  Kenya  Rwanda  Tanzania  Uganda  Average Firm Size  11  40  15  11  33  Average Firm Age  10.06  8.94  9.91  8.74  11.97  % with Foreign Ownership  16%  7%  21%  0%  18%  % with University Ed.  61%  48%  54%  37%  58%  % with Email  43%  41%  48%  37%  38%  % with Overdraft  18%  16%  38%  7%  23%  % with Current Loan  28%  21%  32%  14%  19%  % with Audited A/cs  15%  37%  45%  37%  53%  Number of Firms   89  150  56  70  124  Source: World Bank Enterprise Survey     Table  8  presents  the  characteristics  of  retail  and  IT  firms  across  EAC  countries.  We  find  that  average firm size in retailing is higher in Kenya and Uganda, compared to firms in Rwanda, where an  average retail firm has 15 employees.  Average enterprise age is  10 years, which is similar  to that of  firms in other countries. Twenty one percent of firms have at least some foreign ownership, which is  higher than comparators. University education amongst owners is also similar across countries, with  almost half the firms having managers with university education. Similarly, we see that almost half the  firms in Rwanda have email connections, which is slightly higher than comparators.   Focusing on financial characteristics of Retail and IT firms, enterprises in Rwanda are more likely to  have  some  access  to  loans  from  the  formal  financial  sector,  compared  to  firms  in  other  countries.  Roughly oneâ€?third of firms have access to overdrafts; similarly for loans. Almost half the retailing firms  have audited accounts, which are slightly lower than firms in Uganda, but higher than other countries.   49      Internet Characteristics of firms in the Retail and IT sectors are presented in the Table 9 below. We  see  that  retailing  firms  in  Rwanda  are  very  similar  to  those  in  other  countries,  with  little  uptake  of  internet  technology.  However,  the  IT  firms  in  Rwanda  are  very  similar  to  those  in  Kenya,  with  42%  having  international  certification,  and  majority  with  broadband  internet.  Firms  in  Rwanda  are  most  concerned about internet security, and majority experienced internet unavailability in the past year,  indicating the unstable network services.  Table 9: Technology Characteristics of Retail and IT firms  Pct. with International  Pct with Broadband  % concerned about  % that experienced    Certification  Internet connection  internet security  internet interruption  in past year  Burundi Retail  5%  7% 4% 5% Kenya Retail  6%  17% 2% 13% Rwanda Retail  11%  25% 14% 16% Tanzania Retail  3%  17% 5% 12% Uganda Retail   12%  8% 2% 3% Burundi IT  0%  46% 15% 8% Kenya IT  38%  79% 38% 67% Rwanda IT  42%  75% 58% 75% Tanzania IT  0%  100% 40% 80% Uganda IT  17%  17% 17% 17% Source: World Bank Enterprise Survey   For enterprises in the retail sector, several questions were asked to assess the impact of domestic  and  foreign  firms  on  enterprise  pricing  and  competitiveness.  Table  10  reports  the  competition  characteristics  of  retail  firms.  We  see  that  firms  in  Rwanda  face  the  least  competition  in  retailing  compared to other firms in the region, with the smallest share of firms reporting that competition is  important in determining prices and product lines, compared to other countries regionally.     Table 10: Competition Characteristics of Retail Firms  % reporting fgn  %  Reporting  % reporting domestic  % reporting fgn.  % reporting domestic  competition  Competition from  competition important  Competition impt in  competition important  important in new  Informal Traders a    in determining prices  determining prices  in new product line  product line  major problem  Burundi  78%  42%  55%  41%  61%  Kenya  84%  26%  70%  31%  89%  Rwanda  55%  5%  34%  7%  45%  Tanzania  46%  26%  46%  28%  66%  Uganda  70%  41%  48%  35%  76%  Source: World Bank Enterprise Survey   Although most measures of firm performance cannot be calculated for firms in the retail trade and  services  sectors,  it  is  possible  to  calculate  labor  productivity  and  unit  labor  costs  for  these  firms.   Median  labor  productivity  and  Unit  Labor  Costs  for  firms  in  Retail  and  IT  sectors  are  presented  in  Figure 7 and Figure 8 below.        50      Figure 7:  Productivity and Unit Labor Costs:  Retail Sector    Source: World Bank Enterprise Survey     Figure 8:  Productivity and Unit Labor Costs: IT sector    Source: World Bank Enterprise Survey   Rwandan firms’ Labor productivity is highest amongst comparators in the IT sector. This higher  productivity  is  not  offset  by  higher  wagesâ€?unit  labor  costs  are  only  10%  of  Value  added  in  the  IT  sector in  Rwanda, compared  to 22% in Kenya.  In retailing, firms in Rwanda  are more efficient than  firms  in  Tanzania  and  Uganda  and  only  slightly  lower  than  firms  in  Kenya.  Unit  Labor  costs  are  also  lower in Rwanda compared to Kenya in the retail sector.   51      Due  to  the  small  sample  size  in  IT  sector,  the  descriptive  statistics  presented  above  may  not  be  robust to draw policy conclusions. To address this problem, we also examine productivity in retailing  and  IT  sector  using  regression  analysis  for  the  pooled  sample  of  firms,  with  labor  productivity  as  a  dependent variable, being our measure of performance.   Regression results are presented in the Appendix table 2.4 below. We see that firms in IT sector  are 46% more efficient than firms in retailing, after controlling for country differences, and differences  due to firm size and firm age. Firms in Rwanda are 85% more efficient than firms in Tanzania, while  firms  in  Kenya  are  almost  60%  more  efficient  than  Tanzanian  firms.  Ugandan  firms  are  not  significantly different from firms in Tanzania.   The  second  model  introduces  foreign  ownership  as  an  additional  explanatory  variable,  while  Model  3  augments  the  second  model  by  including  education  of  the  managerâ€?whether  or  not  the  manager has a university degree. Results indicate that foreign ownership is significant and positive in  determining differences in value added, with foreign owned firms being 73% more efficient than local  enterprises.  Even  after  controlling  for  ownership  differences,  Rwandan  firms  are  most  efficient  amongst  comparator  countries.  In  the  third  model,  we  see  that  university  education  is  also  significantly positive in determining differences in value added in the retailing and IT sector. While  IT  firms  are  still  25%  more  efficient  than  other  retailers,  the  difference  is  no  longer  significant,  indicating the correlation between education and ownership of IT firms.   Other Services: Construction and Transport, Hotels and Restaurants etc.  Characteristics of firms in the other sectors are presented in the Table 11 below. We find that firms  in  other  service  sectors  in  Rwanda  are  much  smaller  than  firms  in  Kenya  and  Tanzania,  and  similar  to  firms  in  Uganda  and  Burundi.  Other  ownership  and  educational  characteristics  are  similar  across  comparators. We see that more firms in Rwanda  have access to  loans and overdrafts compared to all  other countries except Burundi. A smaller percentage of firms have internet connections in these sectors  in Rwanda, compared to other countries.   Table 11: Sample Characteristicsâ€?Residual Sector: Construction, Hotels and Restaurants  RESIDUAL SECTOR: CONSTRUCTION, HOTELS AND RESTAURANTS    Burundi  Kenya  Rwanda  Tanzania  Uganda  Average Firm Size  20  62  19  45  15  Average Firm Age  8.91  10.63  9.61  12.11  13.02  % with Fgn Ownership  13%  4%  11%  14%  13%  % with University Ed.  38%  48%  33%  38%  50%  % with Email  41%  33%  24%  41%  21%  % with Overdraft  28%  11%  26%  12%  7%  % with Current Loan  35%  22%  22%  14%  13%  % with Audited A/cs  15%  49%  36%  53%  51%  Labor Productivity  2785.28  5203.34  1835.18  2857.72  3610.62  Unit Labor Costs  13%  17%  30%  20%  21%  Number of Firms  79  111  97  76  126  Source: World Bank Enterprise Survey   Labor  Productivity  and  Unit  Labor  cost  comparisons  show  that  firms  in  construction,  and  hotels  and  restaurants  sectors  in  Rwanda  are  least  competitive  amongst  comparators.  These  data  are  52      presented in Table 12 below. Labor productivity in Rwanda is the lowest amongst comparators in the  growing hotels sector in Rwanda, this low labor productivity is not offset by lower wages, leading to  highest unit labor costs in this sector.     Table 12: Labor Productivity and Unit Labor Costs  in Service Sector     Construction and Transport  Hotels and Restaurants  Other Services  LABOR PRODUCTIVITY        Burundi2006  3249.1  2040.86  3009.67  Kenya2007  6149.08  4161.68  9124.27  Rwanda2006  2398.34  1754.79  3171.26  Tanzania2006  1368.41  2295.01  5055.41  Uganda2006  6816.54  2880.73  5297.63  UNIT LABOR COSTS  Burundi2006  15%  13%  15%  Kenya2007  15%  19%  25%  Rwanda2006  26%  32%  24%  Tanzania2006  11%  24%  12%  Uganda2006  16%  27%  15%  Source: World Bank Enterprise Survey   Regression  results  confirm  the  above  univariate  results.    In  all  models,  we  find  that  firms  in  Rwanda  are  less  efficient  than  comparators,  while  firms  in  Kenya  have  the  highest  efficiency.  These  are presented in appendix table xx.  Foreign ownership and university education of managers are both  positively correlated with  enterprise performanceâ€?low levels of these foreign linkages and  university  graduates in this sector in Rwanda impede sector performance.   Summary  Results from this chapter indicate that firms in Rwanda have low labor productivity, high unit labor  costs due to higher wages relative to their productivity, and lower TFP compared to firms in Kenya and  Tanzania.  Factors  associated  with  productivity  differentials  within  Rwanda  are  manager  educationâ€? university educated managers have higher productivity than others; internet access, ISO certification  and  having  formal  sector  loans.  GOR’s  focus  on  technology  adoption  and  increase  in  education  will  have a medium term impact on productivity growth.   Examining  the  characteristics  of  exporters,  we  find  that  very  few  firms  in  Rwanda  export;  those  that do are not more efficient than others. Government policies aimed at expanding the export basket  towards  higher  value  added  products  and  directing  domestic  investment  towards  new  sectors  can  have a longâ€?term impact on productivity growth.   Examining  characteristics  of  the  retail  and  services  sector,  we  see  that  retail  and  IT  firms  in  Rwanda are much more productive than other countries in the region: while the role of Government  subsidies towards this sector is unclear, focused expansion of this sector through cost reductions and  skills training, will provide the engine for future expansion.   53      In  the  next  chapter  we  assess  how  the  different  elements  of  investment  climate  affect  enterprise competitiveness in Rwanda.    54        Chapter 3: Investment Climate and Regional Integration Opportunities  and Challenges  Introduction  This chapter compares the investment climate in Rwanda to two sets of countries: that of firms in  Kenya,  Tanzania,  Uganda,  Burundi  and  DRC  regionally,  and  India,  China,  Vietnam  and  Thailand  internationally. The analysis is carried out from the perspective of regional trade and integration agenda  being  espoused  by  the  GoR.  Faster  and  more  comprehensive  regional  integration  can  help  Rwanda  overcome  some  of  its  inherent  disadvantages  of  an  adverse  geography  –  including  its  landlocked  location,  limited  natural  resources  and  small  economy.  Successful  integration  is  a  preâ€?requisite  for  realizing  Rwanda’s  vision of  becoming  a  regional  service  and  trade  hub  (EDPRS).  To  realize  this  vision,  Rwanda  needs  to  speed  up  efforts  to  make  the  business  environment  more  attractive  for  regional  investment  and  trade;  lower  domestic  costs  of  production  so  domestic  firms  can  compete  on  the  regional  market;  and  strengthen  its  participation  in  regional  infrastructure  investment  and  services  initiatives including efforts to strengthen the functioning of crossâ€?border transit systems, power pools,  and regional skills development programs.   Kenya, Tanzania, Uganda and Burundi are useful comparators because of their geographic proximity  to Rwanda, and their joint membership of the East Africa Community.  Furthermore, investment climate  surveys  in  these  countries  were  conducted  at  about  the  same  time  using  a  similar  survey  instrument,  making  crossâ€?national  comparisons  easier.  Although  regional  comparisons  are  useful,  as  the  world  becomes  more  integrated,  enterprises  in  Rwanda  will  increasingly  find  themselves  competing  with  enterprises  from  outside  of  East  Africa,  both  within  Rwanda  and  in  export  markets.    Therefore,  in  addition to comparing the investment climate in Rwanda with the investment climate in these regional  comparators,  the  chapter  also  compares  Rwanda’s  investment  climate  with  that  of  four  countries  in  Asia: China, India, Vietnam and Thailand. Benchmarking investment climate in Rwanda to those faced by  firms  internationally  helps  highlights  the  areas  in  which  Rwanda  is  already  strong  and  areas  where  it  might improve.  Productivity  results  indicate  that  Rwanda,  remains  an  unattractive  destination  for  manufacturing  firms,50 compared to Kenya and Tanzania,  even after controlling  for skills and technology  differences.  Firm productivity in Rwanda is equivalent to Uganda and Burundi.  Differences in the investment climate  â€? broadly defined as the state of a country’s infrastructure, economic, and social policy institutions, and  governance  mechanisms,    as  well  as  a  country’s  unique  attributes  or  “geographyâ€?  â€?  will  also  add  to  a  company’s  cost  advantages  or  disadvantages  and  impact  its  overall  competitiveness  internationally.  A  closer  examination  of  these  issues  may  provide  insight  into  why  Rwanda  has  been  unable  to  attract  more foreign investment, and help prioritize reform initiatives. These issues are examined here.   This  chapter  is  structured  as  follows.  We  first  examine  rankings  of  business  constraint  across  all  sectors.  We  then  examine  the  main  reported  business  constraints  in  Rwanda  in  detail.  We  examine  issues  in  infrastructure  provision  and  costs,  transport,  electricity,  telecommunications  including  ICT.  Next we examine issues in Government regulations We also examine the business constraints relating to                                                               50  These comparisons are made at the factory floor.  55      governance and service delivery: areas where Rwanda has made remarkable progressâ€?we examine how  positive  changes  in  these  areas  have  impacted  the  competitiveness  of  Rwandan  firms  regionally  and  internationally. Details on other business environment constraints are presented in the chapter annex.  Throughout  this  chapter,  enterprise  survey  results  are  supplemented  with  findings  from  other  surveys  conducted  within  Rwanda.  In  particular,  to  provide  current  context  to  the  ICA  findings,  we  report results from the recently completed PSFâ€?OTF’s Local Business Investment Climate (LBIC) survey,51  of  private  enterprises  in  Rwanda.  Conducted  in  July  2008,  the  two  teams  worked  closely  to  include  several questions similar to those covered by the World Bank Enterprise Surveys. Despite differences in  methodology, the results shed some light of the changes over time.  Business Environment – Key Findings  We  start  the  analysis  by  reporting  on  data  on  perception  related  findings.  It  has  been  shown  that  perceptions data, collected through the World Bank Enterprise Surveys globally, are sensibly correlated  with  objective  indicators  of  the  business  environment  reported  by  firms,  and  can  be  used  by  policy  makers  to  frame  priorities  for  reforms  and  investments  and  they  are  increasingly  complemented  by  “Doing  Businessâ€?  indicators  based  on  expert  surveys  (Doing  Business,  2004â€?07).52  The  latter  provide  a  more comparable crossâ€?country perspective across a detailed range of regulation, but not a firmâ€?level  view  of  the  de  facto  severity  of  regulatory  and  infrastructural  obstacles.    Both  approaches  are  complementary and are used in our analysis of Rwanda’s business environment.   The Enterprise survey of 340 firms in Rwanda includes formal manufacturing, microenterprises with  less than five workers, and also firms in retailing and residual sectors such as construction, restaurants,  hotels etc.  Rankings across all sectors are presented in Figure 9 below:                                                                    51  The Local Business Investment Climate (LBIC) survey, July 2008, was sponsored by PSF and undertaken by the OTF Group.   52 Details of this discussion are presented in “Do Enterprise Perceptions Matter? Evidence from African Firmsâ€? by Gelb, Ramachandran, Shah and Turner, 2007.  56      Figure 9: Business Constraints:  Pct of firms ranking Problem as Major or Severe    Source: World Bank Enterprise Survey   More than 70% of firms in the manufacturing sector reported electricity to be a major constraint,  followed by tax rates (50% of firms),  and also transport and access to finance, (40% of  firms) in our  sample. Overall constraint rankings were lower for firms in the services sector: tax rates were reported  as a major constraint by almost 50% of firms, followed by electricity and access to finance.   How do these constraint rankings compare with the findings of the most recent survey of the Private  sector (PSFâ€?OTF LBIC survey, 2008)?53 The LBIC survey included several detailed questions on rankings of  the business environment. Ranking of all constraints are presented in Appendix Table 3.1. We see that  firms  in  Rwanda  today  are  likely  to  report  several  areas  of  the  business  environment  as  major  constraintsâ€?chief  amongst  them  being  transport,  access  and  cost  of  land,  tax  rates,  finance  and  electricity and bureaucracy, which are reported as major constraints by more than 50% of enterprises in  all  categories.  Some  differences  exist  between  manufacturing  and  services:  other  than  corruption,  constraints are more highly ranked by firms in manufacturing, with workforce skills being of particular  importance to that group.  Comparing over time, we see that rankings of constraints identified by the Enterprise survey are  similar  to  the  current  PSFâ€?OTF  survey,  with  the  exception  of  electricity.  Only  the  importance  of  electricity as a major constraint has declined relative to other constraintsâ€?constraints regarding access to  finance, tax rates, transportation continue to be major constraints today as they were in 2006. Access  and Cost of land feature as a major constraint in the preset survey: since this question on access to land                                                               53 Survey details are provided in the appendix. There exists a significant overlap in manufacturing firms surveyed by PSF- OTF (58 firms) and the Enterprise Survey (58 firms). The latter did not include professionals and household enterprises, which accounts for majority of the difference between the two surveys. The formal sector sample in the enterprise survey closely matches the PSF survey.   57      was asked differently across the surveys (unlike the LBIC survey, the Enterprise Survey only asked about  access, rather than access and cost of land), so rankings for that question are not comparable.   Another  approach  in  examining  business  environment  constraints  is  to  ask  firms  to  pick  a  single  constraint that can be considered the most serious obstacle to operation and growth. When examined  in isolation, this may not be a useful indicatorâ€?a firm’s choice of a particular constraint does not tell us  how serious it isâ€?but, examined in conjunction with the ratings data above, it can provide a useful guide  towards the binding constraints.   Figure 10 below presents the percentage ranking each problem to be their biggest constraint.  We  see that electricity and tax rates were most commonly ranked as the biggest obstacles to operations  and growth in Rwanda.     Figure 10:  Biggest Constraints in Manufacturing and Services Sector    Source:  World Bank Enterprise Survey  Similar to the Enterprise Survey questions related to the constraint prioritization, the LBIC survey of  2008  also  asked  firms  to  choose  which  of  the  constraints  should  be  prioritized.  These  results  are  presented in Appendix Table 2. More than 20% of firms in both the service and manufacturing sectors  chose tax rates as a major priority, while land was of ranked as a highest priority constraint by 16% of  firms  in  manufacturing  and  9%  in  services.  Finance  was  the  greatest  priority  for  about  9%  of  firms  in  both sectors.   The  top  ranking  business  constraints  are  examined  in  further  detail  below.  We  first  examine  constraints  in  infrastructure  provision  and  costs,  transport,  electricity,  telecommunications  including  ICT. Next we examine issues in Government regulations including Tax rates and Tax administration, and  also constraints relating to governanceâ€?while corruption and bribery are ranked very low in the order of  business  constraints,  it  is  useful  to  compare  these  in  a  regional  context  and  the  corresponding  competitive advantage of doing business in Rwanda.  Analysis of other business constraints, which are  not  ranked  as  severe  by  a  vast  majority  of  firms,  and  where  Rwanda’s  ranking  does  not  differ  significantly from other countries regionally, are presented in the chapter Appendix.    58      Infrastructure  Cost and access of infrastructure is one of the key factors that shall influence and drive Government  of  Rwanda’s  (GoR)  trade  and  regional  integration  agenda.  It  includes  both  direct  and  indirect  costs  related to electricity, transport, costs of clearing customs etc. A number of earlier studies have indicated  that  the  high  cost  and  access  of  infrastructure  in  Rwanda,  combined  with  its  landlocked  position,  increases  trade  costs  and  in  turn  impeding  Rwanda’s  competitiveness.  This  issue  is  examined  in  detail  here.   Transport     The ability of a country to connect firms, suppliers and consumers to global supply chains efficiently  is  essential  for  its  competitiveness.  The  lack  of  paved  roads,  freight  and  passenger  transport  systems  through railways and air transport, all have a direct impact on business activity. Its first direct impact is  on the level of business activity: it limits entry of enterprises. Economies with low cost, well functioning  infrastructures  encourage  entry  and  growth  of  enterprises,  its  lack  thereof  limits  entry  to  only  those  firms that either supply to fragmented regional markets, or those that can exploit market opportunities  with profits high enough to cover the high transport costs.  Transport bottlenecks are typically longâ€?term  (unlike  power,  where  the  supply  can  improve  or  deteriorate  rapidly):  bad  roads,  limited  rail  and  air  linkages  is  well  known  to  entrepreneurs  when  they  start  a  business:  to  that  extent  we  see  a  selfâ€? selection of entrepreneurs into industry  Because  Rwanda  is  landlocked  and  hilly,  transport  infrastructure  needs  to  be  highly  efficient  to  offset its geographic disadvantages. This, however, is not the case.  The CEM (World Bank, 2007) noted  that rail and air transport are virtually nonâ€?existent, poor road conditions and the long distance to the  nearest port  makes transport costs very high: these currently equal almost 50 percent of the value of  goods depending on bulkiness and weight.  The poor quality of infrastructure is also noted in other studies. A recent study by the World Bank  that is based on a large survey of freight forwarders and transport operators across the globe, provides  seven measure of performance to assess the logistics gap across countries54. It ranked Rwanda 148 out  of  150  economies,  at  the  very  bottom  of  the  list,  and  well  behind  Kenya  (76)  and  even  landlocked  neighbors  such  as  Uganda  (83)  and  Burundi  (113).    The  lack  of  paved  roads  in  much  of  the  country  outside  Kigali,  and  the  high  costs  of  domestic  and  international  transport,  it  noted,  are  the  primary  barriers to competitiveness. These rankings are presented in Table 13 below.                                                                54  Connecting to People: Trade Logistics in the Global Economy, World Bank, 2007.  59      Table 13: Logistics Performance Index  Country  Ranking  LPI  Customs  Infrastructure  International  Logistics  Tracking  Domestic  Timeliness  shipments  competence  &  logistics  Tracing  costs  South  24  3.53  3.22  3.42  3.56  3.54  3.71  2.61  3.78  Africa  China  30  3.32  2.99  3.2 3.31 3.4 3.37  2.97  3.68 Thailand  31  3.31  3.03  3.16 3.24 3.31 3.25  3.21  3.91 India  39  3.07  2.69  2.9 3.08 3.27 3.03  3.08  3.47 Vietnam  53  2.89  2.89  2.5 3 2.8 2.9  3.3  3.22 Kenya  76  2.52  2.33  2.15 2.79 2.31 2.62  2.75  2.92 Uganda  83  2.49  2.21  2.17 2.42 2.55 2.33  3.63  3.29 Burundi  113  2.29  2.2  2.5 2.5 2.5 2 2.33  2 Tanzania  137  2.08  2.07  2 2.08 1.92 2.17  3.33  2.27 Rwanda  148  1.77  1.8  1.53 1.67 1.67 1.6  3.07  2.38 Source: Arvis and Others (2007)  Note:  Scores  are  based  on  a  fiveâ€?point  scale  based  upon  subjective  assessments  by  freight  forwarders  and  other  logistics  professionals.     Given high transportation costs and the poor quality of road infrastructure found in these country  surveys,  it  is  not  surprising  that  transportation  was  ranked  as  a  serious  concern  for  many  firms  in  Rwanda in the Enterprise Survey. Crossâ€?Country rankings are presented in Figure 11 below.  Almost 40%  of firms in Rwanda said that transportation was a serious obstacle, higher than all comparators except  Kenya, and much higher than in most of the successful manufacturing economiesâ€?where less than 20%  of firms rank transport was a serious obstacle.   Figure 11: % of Firms Identifying Transportation as a Major Constraint    Source:  World Bank Enterprise Survey   Note: Cross Country comparison are for manufacturing firms only.  60        Do  transport  problems  have  differential  impact  on  firms  within  Rwanda?  Transport  rankings  may  differ  across  firm  size  if  the  economy  is  dualistic,  with  smaller  firms  supplying  to  local  markets,  and  larger firms supplying nationally and internationally. It may also depend on a firm’s sector of operation,  and  also  depend  on  whether  a  firm  is  exporting  its  products  through  ports  in  neighboring  Kenya  or  Tanzania,  or  supplying  locally.  Rankings  across  firm  characteristics  are  presented  Appendix  Table  3.  1.  We see more 40% of firms in manufacturing rank transport to be a major constraint, compared to only  about  20%  of  firms  in  services.  Similarlyâ€?44%  of  medium  and  large  firms  ranks  transport  to  be  a  constraint,  compared  to  22%  of  small  firms.  Ranking  by  exporters  and  foreign  owned  firms  is  greater  than that of domestic enterprises.    How do these rankings compare to actual transport costs incurred by firms? The survey provides us  with two sets of measures: the first asks firms directly about the amount spent on transporting goods in  the  past year; another  question addresses transport problems by asking firms the  percentage of sales  lost due to theft or breakage in transit.   Our survey data, available for manufacturing firms across all EAC countries, are presented in Table  14  below.  It  shows  that  transport  costs55    as  a  percentage  of  sales56,  are  much  higher  in  Rwanda  compared to Kenya and Tanzaniaâ€?two countries Rwandan companies directly compete with in the EAC  market.  These  costs,  for  medium  and  large  firms,  comprise  only  1.2%  of  sales  in  Kenya  and  1.6%  in  Tanzania, compared to 3.3% in Rwanda. Across firm size, we see that small firms are likely to supply to  local  markets,  face  similar  transport  shares  across  all  countries.  However,  medium  and  large  firms  in  Rwanda  are  particularly  disadvantagedâ€?firms  also  report  2%  of  sales  lost  due  to  breakage  in  transit.  However,  other  countries  in  the  region  are  likely  to  suffer  higher  losses  due  to  theft  in  transitâ€?low  incidents of crime (examined in further detail below) reduce indirect costs to firms due to these losses,  unlike neighboring countries.   Table 14:  Transport Costs and Losses: EAC      Direct Costs  Indirect Costs  % Lost Due to  % Lost Due to  Transport    Firm Size  Theft in  Breakage in  Costs/Sales  Transit  Transit  Rwanda  MLE  3.31%  0.08%  2.32%    Small  2.08%  0.03%  0.50%  Burundi  MLE  0.54%  0.23%  0.49%    Small  1.99%  0.13%  0.22%  Kenya  MLE  1.21%  1.20%  1.18%    Small  2.17%  0.82%  1.76%  Tanzania  MLE  1.66%  3.22%  3.06%    Small  1.98%  0.69%  1.36%  Uganda  MLE  3.51%  1.68%  2.67%    Small  2.61%  0.62%  1.13%  Source:  World Bank Enterprise Survey                                                               55 Collected from company accounting data: firms were asked to provide the cost of transport for goods (excluding fuel).   56 This serves as a proxy measure for returns to transport.   61      Electricity  The  problem  of  power  outages  in  majority  of  countries  in  Subâ€?Saharan  Africa  has  been  well  documented.  The  recent  Country  Economic  Memorandum57  for  Rwanda  examines  this  issue  in  depth,  including the problems of underinvestment by Rwanda’s main power generation utility Electrogaz, and  high electricity rates that are more than double that of Uganda or Tanzania. Our report examines this  issue  from  an  international  perspective,  and  also  extent  of  the  power  problem  faced  by  enterprises  within Rwanda, and its indirect cost burden on firms.   The ranking of electricity as a constraint to firm operations, and the extent of generator ownership,  across comparator countries, are presented in Figure 12 below:   Figure 12: Electricity Problems:  Rwanda versus comparators    Source:  World Bank Enterprise Survey  We  see  that  far  more  firms  in  Rwanda  were  likely  to  report  electricity  to  be  a  major  problem,  compared  to  Asian  comparators  and  South  Africa.  However,  electricity  problems  are  more  severe  in  Tanzania and Uganda within EAC; problems in Rwanda are comparable to those of firms in Kenya.   Examining across firms within Rwanda (presented in Appendix Table 3), we see that electricity is a  much bigger problem for firms in manufacturing compared to the service sector, and also for medium  and large firms versus smaller enterprises. Generator ownership amongst formal manufacturing firms in  Rwanda is highâ€?as shown in Figure 12 above, more than 60% of firms in manufacturing have generators:                                                               57 “Rwanda: Towards Sustained Growth and Competitivenessâ€?, October 2007.  62      However,  our  data  show  that  generator  ownership  across  other  sectors  is  minimalâ€?  only  6%  of  microenterprises owned or shared a generator in Rwanda, and none of the firms in the services sector  had generators, although they all rank electricity to be a big problem for their operations.   Electricity  rankings  by  businesses  can  be  influenced  by  a  combination  of  factors:    the  cost  of  available electricity, the problem of power outages, and also the high cost of alternative fuel, if a firm  owns  a  generator.    In  Rwanda,  the  electricity  costs  from  the  public  gridâ€?at  24  cents/kwh,  are  almost  double that of other countries within EAC (ranging between 10câ€?12c /kwh ) and four times that of firms  in South Africa and China (4c/kwh) The cost of diesel fuel for generators is also correspondingly higher.     Figure 13:  Energy Costs and Losses: East Africa Community    Source:  World Bank Enterprise Survey  The  high  cost  of  electrical  power  is  coupled  with  frequent  power  outages.  Our  data  show  that  on  average, enterprises in Rwanda reported power outages almost 15 days a month, averaging 2 hours per  day. Firms were asked to estimate the percentage of sales lost due to outages. These data, along with  enterprise  energy  cost  shares,  are  presented  in  Figure  13  above.  We  see  that  energy  shares  for  manufacturing  are  highest  in  Rwanda,  comprising  almost  6%  of  sales,  compared  to  4%  in  Kenya,  less  than  4%  in  Uganda,  and  less  than  2%  in  Tanzania.    Service  firms  also  have  much  higher  shares:  more  than  5%  of  sales,  which  is  comparable  to  Tanzania,  but  much  higher  than  firms  in  Kenya  (2.5%)  and  Uganda (4%).   However,  Uganda  and  Tanzania  face  more  severe  power  problems  compared  to  firms  in  Rwanda.  Losses due to power outages average more than 10% in Tanzania, more than 8% in Uganda, compared  to  around  6%  in  Rwanda  and  Kenya.  While  losses  are  slightly  lower  than  other  countries  regionally,  63      these are offset by the higher energy costs for available electricity, which leads to higher cost structures  of firms in Rwanda.    Information and Communications Technology   One  of  the  most  dramatic  changes  over  the  past  decades  has  been  the  rapid  spread  of  ICT  in  all  parts of the world. In Vision 2020 the Government of Rwanda outlined its ambitious objective of being  the ICT capital of Africa. Recent years have seen the expansion of investments in this sector; Rwanda has  benefited  from  ICT  based  investments  by  international  companies  such  as  Microsoft,  Nokia  and  Terracom. However, a majority of mobile phone, landline and internet access users are concentrated in  Rwandan capital Kigali and surrounding area only.58 It is estimated that out of a population of 10 million,  less  than  30,000  have  any  internet  access.  Internet  Infrastructure  projects  are  also  being  undertaken:  Rwanda Information Technology Authority (RITA) recently signed an agreement with Korea Telecom to  have  it  set  up  the  National  Backbone  Project  which  will  enable  highâ€?speed  internet  network  in  the  country using fiberâ€?optic technology.59   Returns  to  investment  in  ICT  are  likely  to  be  felt  in  the  medium  term,  as  more  firms  adopt  these  technologies. Our productivity analysis (Chapter 2) has shown that firms which adopt these technologies  have  higher  efficiency.  Current  uptake  is  low:  enterprises  in  our  survey  were  asked  whether  they  had  access to the internet, and whether they had their own website. Comparing across countries (Figure 14),  we see that less than 40% of firms in Rwandan manufacturing use email, less than 20% have their own  website.  This  percentage  is  far  lower  than  that  of  firms  in  Kenya,  and  other  countries  with  successful  manufacturing sectors60.   Figure 14: Internet Usage    Source:  World Bank Enterprise Survey                                                               58 Inter Press Service News “Rwanda Leading Africa in ICT revolutionâ€?, October 22nd, 2008  59 The New Times, Kigali, October 4th, 2008  60 Similar findings are reported in the PSF survey (July 2008): Only 17% of the respondents in their survey had any access to internet or email.   64      However,  significant  differences  exist  across  firm  size.  As  shown  in  Table  15  below,    Medium  and  Large  enterprises  (MLEs)  are  much  more  likely  to  use  ICT:  More  than  three  quarters  of  MLEs  in  EAC  countries use email, while around a quarter of small firms have email access in all comparators.   Table 15: Medium and Large Enterprises    Burundi    Kenya    Rwanda    Uganda    Tanzania      MLE  Small  MLE  Small  MLE  Small  MLE  Small  MLE  Small  % with Email  72.73%  37.50%  82.79%  41.75%  76.47%  28.81%  86.02%  28.31%  73.26%  22.01%  % With Website  22.73%  9.68%  31.97%  6.55%  29.41%  14.12%  43.01%  7.69%  30.23%  6.62%  Source:  World Bank Enterprise Survey  Summary  In  summary,  results  from  our  enterprise  survey  findings  on  infrastructure  constraints  in  Rwanda  show  that  firms  are  severely  constrained  by  the  high  cost  of  road  transport  and  energy  costs.  These  costs combined comprise almost 10% of sales, which is higher than all comparators except Uganda. Poor  road conditions, leading to losses due to breakage in transit, and power outages, add to overall direct  costs, which are particularly severe for small firms. In provision of telecommunications and ICT, Rwanda  is  at  par  with  other  countries  regionally,  but  usage  of  ICT  is  only  common  in  larger  enterprises.  The  productivity  chapter  showed  that  these  factors  play  an  important  role  in  reducing  enterprise  productivityâ€?improving  provision  and  reducing  costs  will  have  a  direct  impact  on  private  sector  productivity and growth in Rwanda.   Taxes and Tax Administration  Government  taxes  and  incentive  policies  are  central  in  determining  a  country’s  business  climate.  While taxes are essential for providing public services, they should be administered in a manner that is  conducive to growth.61 This section examines the current tax system and tax administration in Rwanda,  and  whether  it  constrains  business  development.  Rankings  of  taxation  and  tax  administration  by  businesses  are  examined  across  countries,  and  across  firm  characteristics  within  Rwanda.  These  are  evaluated  along  with  actual  tax  rates  and  the  administrative  burden  of  tax  compliance  in  Rwanda,  to  assess the role of taxes in impacting business climate in Rwanda.   Tax Rates  The  Rwanda  Revenue  Authority  (RRA)  was  established  in  1997  as  an  independent  body  to  administer the collection of taxes in Rwanda. Major revisions of the tax code were undertaken in 2005,  leading  to  streamlined  procedures,  harmonization  of  tax  incentives  and  reduction  of  the  corporate  income  tax  from  35  to  30%.  Revenue  collection  in  Rwanda  under  the  RRA  has  increased  significantly  over  time.  However,  the  tax  base  remains  small:  as  noted  by  the  FIAS  (2006)  study,  “There  are  fewer  than  3000  registered  companies  paying  national  taxes  in  Rwanda  of  these,  the  top  13  companies  are  estimated  to  pay  some  80%  of  all  taxes  collected  in  Rwanda,  and  the  top  280  covered  by  the  Large  Taxpayers  Department  pay  around  90%â€?.    More  recently,  RRA  reported  that  in  2008,  one  company:                                                               61 Government taxation policies discussed in this section are obtained primarily from the FIAS report, “Sector Study of Effective Tax Burden in Rwandaâ€?, FIAS, 2006.  65      Bralirwa, the sole Rwandan brewer, was the top tax payer, contributing $52m, equivalent to 14% of total  tax revenue, followed by MTN Rwanda, which contributed $26.3 million.62   How  do  these  taxes  impact  businesses?  Our  enterprise  survey  data  show  that  almost  50%  of  businesses  in  Rwanda  rated  tax  rates  as  a  major  or  very  severe  constraint  on  enterprise  performance  and growth63– considerably more than rated any other obstacle as a major constraint, except electricity.  Although the high level of concern about tax rates suggests that they are seen as a serious obstacle in  Rwanda, it is important to note that tax rates are typically among the greatest concerns in Enterprises  Surveys.  Indeed, tax rates rank among the top three obstacles in over half of Enterprise Surveys in lowâ€? income countries and in over twoâ€?thirds of countries in Subâ€?Saharan Africa (World Bank, 2004).  In this  respect, it is not surprising that they also rank among the top concerns in Rwanda.  However,  we  see  that  this  concern  is  particularly  high  in  Rwanda,  versus  comparator  countries.  Rankings  across  countries  are  presented  in  Figure  15  below.  We  see  that  more  firms  in  Rwanda  complain about tax rates compared to firms in Asia and South Africa, but the percentages are higher for  Kenya and Uganda, while fewer firms in Tanzania and Burundi rank tax rates to be a major concern.   Figure 15:  Percentage of Firms Identifying Tax Rates as Major Constraint    Source: World Bank Enterprise Survey  Reforms  in  the  tax  administration,  noted  above,  significant  publicity  efforts  to  explain  the  role  of  taxes in promoting growth, and low corruption within the RRA have been noted in other studies. (FIAS,  2006,  BIZClir  2008).  Our  survey  data,  presented  in  Figure  16  below,  show  that  only  20%  of  firms  in  Rwanda rank tax administration to be a major constraintâ€?this is lower than all regional comparators, and  most international comparators.                                                                  62 The Monitor, Kampala. 29 July 2008.  63 Almost 80% of firms in the BICS survey (July 2008) in both manufacturing and services sector reported tax rates to be a major constraint.  66      Figure 16:  Percent of Firms Identifying Tax Administration as Major Constraint    Source:  World Bank Enterprise Survey  Across  firms  within  Rwanda  (presented  in  Appendix  3.  3),  we  see  that  small  firms  are  20%  more  likely  to  rank  tax  rates  to  be  a  major  concern  than  large  firms,  domestic  firms,  and  firms  that  have  domestic ownership, are 30% more likely to rank tax rates to be of major concern, compared to firms  that  export,  or  those  that  are  foreign  owned.  In  sharp  contrast  though,  we  see  that  exporters  and  foreign  owned  firms  are  more  likely  to  rank  tax  administration  to  be  a  major  problem,  compared  to  domestic firms.   Although  many  enterprises  may  report  tax  rates  as  a  major  problem,  this  does  not  imply  that  tax  rates on businesses should necessarily be reduced. Latest information provided by the Rwanda Revenue  Authority64 (RRA) indicates that overall total tax rate has been reduced to 30% for corporations, which is  lower than most regional comparators. Doing Business (2009) also ranks Rwanda fairly high in “ease of  paying taxesâ€? , with effective total tax rates on corporations being lower than all comparators, and much  lower than rapidly growing countries such as India and China. These data are presented in the Table 16  below.                                                                 64  Reference details? RRA, July 2008.  67        Table 16:  Doing Business: Paying Taxes  Labor tax and  Total tax  Payments  Time   Profit   Other   Rank  contributions  rate (%  (number)  (hours)  tax (%)  taxes (%)    (%)  profit)  S.Africa  23  9  200  24.5  2.3  7.4  34.2  Rwanda  56  34  160  20.1  5.7  7.9  33.7  Uganda  70  32  222  22  11.3  1.3  34.5  Thailand  82  23  264  28.5  5.7  3.7  37.8  Tanzania  109  48  172  19.8  18  7.3  45.1  Burundi  114  32  140  17.7  7.8  253.3  278.7  China  132  9  504  12  58.9  9  79.9  Vietnam  140  32  1,050  20.6  19.2  0.3  40.1  DRC  153  32  308  0  7.9  221.9  229.8  Kenya  158  41  417  32.5  6.8  11.6  50.9  India  169  60  271  22.9  18.2  30.4  71.5  Source: Doing Business, 2009    The  impact  of  tax  rates  on  firms  across  countries  can  differ  considerably  based  on  the  actual  tax  code  implementation  and  ability  of  firms  to  evade  taxes.    To  measure  the  extent  of  tax  evasion,  enterprises  were asked what percentage of total annual sales a typical establishment in their industry  reported for tax purposes. Comparing across countries, presented in Figure 17 below, we see that firms  in Rwanda are much less likely to report tax evasion by other firms –only 28% reported less than 100%:  this  is  significantly  lower  than  regional  comparators  such  as  Tanzania  and  Uganda,  where  more  than  60% of firms report underreporting by others and more than 40% in Burundi and Kenya report the same.   Figure 17: Percent of Firms Expressing that a Typical Firm Report Less than 100% of Sales for Tax Purposes    Source:  World Bank Enterprise Survey  68      Given  the  low  tax  rates,  our  analysis  suggests  that  this  constraint  is  driven  by  the  strict  implementation of the tax code, and high penalties for nonâ€?compliance. Compulsory audits by the RRA,  particularly of large corporations which provide a significant share of the tax base, are also likely to be  burdensome. This was also found in case study interviews, and is noted by BIZCLIR,65 “the tax rules are  not yet sufficiently understood by businesses or tax collectors. Many of the rules are new, and few tax  collectors  have  adequate  understanding  of  business  to  properly  apply  rules  related  to  deductions  and  depreciation.  As  a  consequence,  numerous  businesses  and  banks  complain  that  tax  liabilities  are  uncertain because it is difficult to predict what will be allowed or disallowed. This raises business risks,  which in turn raises the risk premium charged by banks.â€?   The  effectiveness  of  the  tax  administration  in  collecting  taxes  from  the  formal  sector,  and  the  uncertainty imposed by the implementing body leads to lower net profitability and competitiveness of  the  Rwandan  private  sector  compared  to  firms  in  Kenya,  Uganda  and  Tanzania.  In  particular,  we  see  above that tax evasion is commonly reported in Uganda and Tanzaniaâ€?coupled with low tax rates, firms  in  these  countries  are  likely  to  enjoy  higher  after  tax  profits  compared  to  firms  in  Rwanda,  ceteris  paribus.   The  burden  of  taxes  on  formal  businesses  is  also  impacted  by  the  existence  and  growth  of  the  informal sector within Rwanda, which avoids taxes, but competes for consumers with the formal private  sector that pays taxes. The growth of this sector (discussed in detail in Chapter 6) adversely impacts the  formal  sector.  Although  the  benefits  of  some  recent  reforms  in  tax  laws  (FIAS  2006,  BizClir  2008)  are  likely to be felt in the future, continued simplification in the tax code and bringing more firms into the  formal  sector  could  increase  the  tax  base  and  reduce  the  burden  of  taxation  on  larger  formal  enterprises, that are currently reporting these as major constraints.    A  second  related  issue,  not  captured  through  our  survey,  but  noted  elsewhere  is  that  tax  exemptions and incentives in some important sectors of the economy that are being designed and are  favorable towards new businesses can impose disproportionate burden on existing firms.  For example,  the Government has created a Free Economic Zone: registered in this zone are entitled to an indefinite  tax holiday, which is a suboptimal tax incentive as suggested by international best practice (FIAS, 2006).   Customs and Trade Regulations    The  2009  Doing  Business  ranks  Rwanda  lowest  amongst  comparators.  It  reports  that  it  takes  42  days  for  a  firm  to  clear  its  goods  through  exports  or  imports,  at  an  exorbitant  cost  of  $3275  per  container for export, and $5070 for imports.                                                                   65 “Rwanda’s Agenda for Actionâ€?, USAID BIZCLIR Project, June 2008.  69        Table 17: Doing Business: Trading Across Borders      China  India  Kenya  Malaysia  Rwanda  Tanzania  Thailand  Uganda    48 90 148 29  168  103  10  145 Rank  Documents for export (number)  7  8  9  7  9  5  4  6  Time for export (days)  21  17  29  18  42  24  14  39  Cost to export (US$ per container)  460  945  2,055  450  3,275  1,262  625  3,090  Documents for import (number)  6  9  8  7  10  7  3  7  Time for import (days)  24  20  26  14  42  31  13  37  Cost to import (US$ per container)  545  960 2,190  450  5,070  1,475  795  3,290  Source:  Doing Business, 2009  De Facto costs and delays are measured through enterprise level surveys. The most recent data on  these are available from the BICS survey (PSF/BICS, July 2008) which reports that it takes 14 days for a  container  to  leave  the  port  in  Mombasa  after  being  readied  for  export  in  Rwanda  at  a  total  cost  equivalent to 17% of the value of a container. However, only six firms in their survey reported, and no  costs  were  provided  for  transport  and  port  handling.  Similarly,  for  the  large  share  of  manufacturing  firms that use imported inputs, it would take 20 days for a container to be cleared from customs in Kigali  after arriving in Mombasa at a total cost equivalent to 53% of the value of a container.   Similarly, anecdotal evidence points to the high cost of transport through Kenya. At the East African  Community (EAC) heads of state summit in Kigali in June 2008, the President of Rwanda – who took over  as the chairman of EAC – said that a researcher whom he sent on a truck to Mombasa was stopped at 47  roadblocks  between  Kigali  and  the  Kenyan  port  (EIU,  Rwanda  Country  Report,  August  2008).  Each  roadblock  provides  an  opportunity  for  corruption  and  increases  cost  of  trade.  However  Rwanda  is  dependent on its neighboring countries to reduces these barriers  The  BIZClir  report,  published  in  July  2008,  reports  that  several  positive  changes  are  underway  in  legal reforms and institution building for trade: all point towards more positives than negatives within  the trade regime. Box 3.1 highlights the important changes underway.    70        Box 3.1: Trading Across Borders: Regulatory Reforms Underway    Concrete reforms to enhance Trading Across Borders that have and are currently taking place include  the following:   • Facilitation of document preparation for Customs by reducing the number of documents required to  conform  with  international  standards,  placing  some  of  the  required  documents  on  the  Internet,  and  creating a one stop center for exports  •  A  speedâ€?up  of  inland  transportation  and  handling  with  the  aid  of  a  one  border  post  concept  (negotiations  of  a  draft  agreement  with  Uganda  for  the  establishment  of  such  a  post  are  well  advanced),  and  the  use  of  an  electronic  exchange  of  information  system  (RADDEX)developed  by  the  East African Revenue Authorities (EARA), enabling the tracking of cargo information between Uganda,  Kenya, and Rwanda• Improvement of customs clearance and technical control with the implementation  of preâ€?arrival clearance and a 24â€?hour custom service  •  Improved  ports  and  terminal  handling  by  opening  offices  of  the  Kenyan  and  Tanzanian  port  authorities in Kigali for cargo handling.189  Moreover,  Rwandan  Customs  has  increased  the  number  of  declaration  acceptance  points,  thereby  reducing  the  waiting  time  to  submit  declarations.  An  important  administrative  procedure  recently  implemented is the separation of files into those that require a physical check and those that do not.  The latter groups are thus not delayed, since they do not have to wait behind those files that require  physical checks. Overall, the reorganization of customs especially Kigali’s “Dry Harborâ€? should also lead  to  an  improvement  of  procedures,  especially  with  regard  to  greater  transparency  on  the  issuance  of  technical and health certificates.  Other important liberalization measures include the following:  • Abolition of export taxes in 1999  • Creation of the Rwanda Bureau of Standards (RBS)  • Rwanda's membership to the All Interâ€?African Phytosanitary Council  • Creation of a draft law on traders and trade licensing for approval, which will regulate the commercial  registry  of  such  activities.  Despite  these  important  reforms,  sectors  that  still  need  considerable  attention  are  intellectual  property,  sanitary  and  phytosanitary  measures,  and  government  procurement.    Source: CAS, 2007  71        Governance and Corruption  The  importance  of  good  governance  remains  centerâ€?stage  in  the  discussion  of  economic  growth.  Much  as  been  discussed  recently  about  the  low  corruption  levels  and  good  governance  in  Rwanda.  Much of what has been discussed is based on the traditional measures of corruption as the “abuse of  public office for private gainâ€?66. Behind this definition lies the image of a predatory state seen as a large  “grabbing handâ€?, extorting firms for the benefit of politicians, high officials and bureaucrats.  Much less  has been examined in the investment climate studies about the role of firms in shaping the investment  climate:  where  the  choice  is  made  to  devise  rules  of  the  game  that  systematically  benefit  particular,  privileged companies at the expense of society67,   and the impact these have on industrial competition  and  economic  growth.    In  this  section  we  examine  governance  and  corruption  in  Rwanda  from  both  perspectives, and suggest new directions for policy based on these political economy issues.   The  enterprise  survey  data  on  rankings  of  corruption  as  a  major  constraint  across  comparator  countries is presented in Figure 18 below. Enterprises in Rwanda compare very favorably, with only 4.3%  of firms reporting corruption to be a major constraint. This is much higher in all comparators, especially  Kenya, where 73.8% of firms rank corruption to be major constraint.    Figure 18: Percent of Firms Identifying Corruption as a Major Constraint    Source:  World Bank Enterprise Survey  These  results  are  corroborated  by  objective  indicators  of  corruption.  Very  few  firms  in  Rwanda  report informal payments and gift giving to tax officials, or to obtain a Government contract. These are  lower than all comparators, except South Africa.                                                                66 Definitions from Hellman and Kaufmann, 2002.   67 “Governing the Investment Climateâ€? Development Outreach, March 2005  72      Examining across firms within Rwanda, we see some dispersion across firm characteristics: 15% of  exporters  rank  corruption  to  be  a  major  problem,  compared  to  less  than  2%  of  domestic  firms.  More  than  10%  of  manufacturing  firms  consider  corruption  to  be  a  problem  while  less  than  2%  of  service  sector firms complain about corruption.   Enterprises  were  also  asked  about  the  magnitude  paid  in  bribes:  what  percentage  of  sales  that  a  typical enterprise had to pay to public officials (for customs, taxes, licenses, regulations etc) to get things  done. Since exporters are the only firms in Rwanda (a subset of manufacturing) that are more likely to  report  corruption  to  be  of  major  constraint,  we  examine  data  on  bribe  payments  for  this  group,  compared to  others within EAC. These are presented in the Table 18 below.   Figure 19:  Cross Country Comparisons of Informal Payments and Gift Giving    Source:  World Bank Enterprise Survey  Table 18: Informal Payments Characteristics across EAC    Burundi    Kenya    Rwanda   Uganda    Tanzania     Domestic  Exporter  Domestic Exporter  Domestic  Exporter  Domestic  Exporter  Domestic  Exporter  Pct of Sales Paid in  3.30  1.00  2.52  1.72  0.50  2.89  2.91  5.14  3.05  3.37  Bribes  Pct of Firms  43.43  33.33  61.48  66.23  12.24  33.33  46.96  78.13  45.21  50.00  reporting Bribe  pmts required   73      Source:  World Bank Enterprise Survey  We  see  in  Table  18  above,  that  33%  of  exporting  firms  (almost  all  of  which  export  through  the  Mombasa  port)  report  bribe  payments  are  required,  with  losses  averaging  almost  3%  of  sales.  These  bribes are far more prevalent in other countries in EAC, whose impact is borne by firms in Rwanda.   Good  governance  has  been  highlighted  in  the  Government’s  Investment  Guide,  which  notes  that  “Rwanda is also a country which current investors regard as being notably free of corruption, a feature  that  makes  it  stand  out  not  only  in  its  neighborhood,  but  in  subâ€?Saharan  Africaâ€?.  However,  as  the  BIZCLIR  report  (2008)  notes,â€?  Although  blatant  corruption  among  government  inspectors  and  other  officials  is  not  widely  regarded  to  be  a  problem,  there  is  some  indication  that  “preferredâ€?  business  initiatives get regulated more favorably than others. This is an issue that requires continued scrutiny.â€?   These issues on governance are captured by the Kaufmann Kraay indicators, which are presented in  Table  19  below.  Countries  are  ranked  on  a  score  of  1â€?100,  with  100  being  best  practice  countries.  Rwanda ranks low on all measures of governance compared to international best practice, except in the  control  of  corruption,  in  which  its  rankings  are  better  than  all  countries  regionally.    Rankings  on  regulatory quality and voice and accountability are particularly low.   Table 19:  Kaufmann Kraay Rankings on Corruption   Voice and  Political  Government  Regulatory  Rule of Law  Control of    Accountability  Stability  Effectiveness  Quality  Corruption Burundi  19.2  10.1  8.5  11.2  16.7  11.2  China  4.8  33.2  55.5  46.3  45.2  37.9  Congo,  Dem.  5.8  1  1.9  6.3  1.9  2.9  Rep.  India  58.2  22.1  54  48.3  57.1  52.9  Kenya  43.8  15.4  28  44.9  15.7  16  Rwanda  14.4  27.4  39.8  25.4  34.3  55.8  South Africa  67.3  44.2  76.8  70.2  58.6  70.9  Tanzania  40.4  40.4  43.6  38  42.9  43.2  Thailand  32.2  16.3  64.9  62.4  55.2  50.5  Uganda  30.3  13.5  34.6  46.8  39  26.2  Vietnam  8.2  59.6  41.7  31.2  44.8  29.1  Source:  World Bank, 2006  Crime  Good governance is also highlighted in low rankings on crime as a constraint to firm operations in  Rwanda. Figure 20 below presents the rankings on crime across comparators.  We see that only 4% of  firms  in  Rwanda  consider  crime  to  be  a  major  business  constraintâ€?this  is  much  lower  than  all  comparators regionally, and also lower than all countries internationally.   74        Figure 20:  % of Firms Identifying Crime, Theft and Disorder as Major Constraints***    Source:  World Bank Enterprise Survey  These rankings are corroborated by objective indicators. Rwandan firms report the lowest amount  of sales lost due to property theft in  the past year: a quarter of one percent of sales on average. The  percentage of sales spent on security is also the lowest amongst comparators, with less than 1% being  spent on security staff and equipment for business premises.     Table 20: Crime costs: Percentage lost due to property theft, % spent on Security    % Lost due to Theft  % of Sales spent on Security  Rwanda  0.25  0.72  DRC  0.71  0.96  Kenya  0.85  1.04  Burundi  1.02  1.10  Uganda  0.53  1.27  South Africa  0.86  1.56  Tanzania  0.89  2.47  Source:  World Bank Enterprise Survey  Summary   Infrastructure: Enterprise survey results show that Rwandan firms have much higher direct costs of  transport  and  energy  compared  to  other  countries  regionally.  Transport  costs  are  almost  three  times  higher than that incurred by firms in Kenya, while energy costs are almost double that of Kenyan firms.  Poor  road  conditions  add  to  these  costs,  with  losses  reported  due  to  breakage  in  transit.  Uganda  and  Tanzania, however, face high losses due to chronic power outagesâ€?the situation in Rwanda is better than  75      these countries with fewer firms reporting outages, and also corresponding losses, which are similar to  that of firms in Kenya.     Regulations:  We  see  that  Rwanda  has  made  rapid  advances  in  regulatory  reform  in  all  areas  including tax regulations, customs regulations, business licensing and the legal system. However, with a  small private sector tax base, we see that compliance costs are high, and older, larger firms report taxes  to be a major constraint. Improvements in other areas have allowed Rwanda to move up on the scale of  doing  business  rankings  in  these  areas:  however  other  countries,  particularly  Kenya,  are  also  making  rapid advances in some areas.     Governance:  Rwanda  has  been  a  model  of  good  governance.  Enterprise  data  corroborate  these  findings,  with  low  reported  corruption,  petty  crime  and  bribery  payments.  However,  businessâ€?political  linkages remain, as noted by the Kaufmann Kraay indicators, and need to be addressed.       76      Chapter 4:  Access to Finance   Access to Finance in Rwanda: Investment Climate Assessment  Access  to  finance  is  critical  for  private  sector  development  and  economic  growth.  The  financial  sector  is  critical  because  it  facilitates  the  reallocation  of  funds  from  economic  agents  with  funds  to  agents  with  a  deficit  of  funds.  This  function  is  particularly  important  when  the  mismatch  between  resources  and  opportunities  is  large.  In  broad  terms,  all  measures  of  financial  sector  performance  are  measures of how well the sector intermediates, eliminates the mismatch, between these two types of  economic agents.   This chapter contains analysis of access to finance based on the data from 2006 Enterprise Survey  for Rwanda and a set of comparator countries and finds indications that financial development is not as  high as is expected when comparing Rwanda to several of its cohorts.   This  report  also  finds  that  the  level  of  financial  intermediation  is  very  low,  and  the  level  of  nonperforming  loans  is  extremely  high.    Manufacturing  firms  have  better  access  than  retail  or  service  firms  and  micro  and  small  enterprises  have  lower  access  than  medium  and  large  enterprises.  Micro  enterprises rely primarily on nonâ€?bank financial intermediaries to obtain loans, while small, medium and  large firms use commercial banks. The loan maturity is short, especially for smaller firms and collateral  requirements are relatively high for all firms. The interest rates are also relatively high and often cited as  an obstacle.   Access to Finance in an International Perspective    One of the key indicators of financial sector development is the ratio of domestic credit to private  sector to GDP. Domestic credit measures the extent of financial intermediation in the economy (Beck at  al, 1999). This ratio is very low in Rwanda, only 13.5 percent (Figure 21, left panel), and it is among the  lowest four out of eleven comparator countries.68   The  Domestic  Credit  to  private  sector  shows  a  small  improvement  since  2001  (Figure  21,  right  panel). On the other side, credit provided by banking sector, which is another commonly used measure  of the extent of formal financial intermediation, has declined slightly in the years 2004â€?2005 (no recent  data is available in WDI database).   Interest rates are relatively high in Rwanda: firms report an average interest rate of about 15%, but  inflation is high, so the real rate is close to 6%, which is about average among the comparator countries  (Figure 22). However, the recent PSF survey reports much higher interest rates, which differ by type of  finance.  The  interest  rates  reported  for  commercial  bank  finance  are  34%,  for  savings  circles  40%,  for  MFI’s 27% and cooperatives 24%.                                                                68  The latest data available in WDI database for Rwanda is for year 2005.   77        Figure 21: Bank Credit to Private Sector in Rwanda and Comparator Countries  Bank Credit to the Private Sector, 2001-2005 International Comparison: Domestic Credit to Private Sector, 2005 Credit provided by banking sector (% of GDP) Domestic credit to private sector (% of GDP) Congo, Dem. Rep. 1.9 16 Uganda 6.7 Tanzania 10.0 14 Rwanda 13.5 12 Burundi 20.8 Percent of GDP 10 Kenya 25.3 India 40.8 8 Vietnam 65.9 6 Thailand 93.3 4 China 113.9 South Africa 141.6 2 0 20 40 60 80 100 120 140 160 0 Percent of GDP 2001 2002 2003 2004 2005 Source: WDI Database  Figure 22: Crossâ€?Country Comparison of Interest Rates 69  Interest Rates Real Interest Rates Uganda 21% Burundi 17% Burundi 19% Uganda 14% Rwanda 15% South Africa 8% Rwanda 6.3% Kenya 14% Tanzania 6% South Africa 13% China 4% Tanzania 12% Vietnam 2% Congo, Dem. Rep. 11% Kenya -0.3% Vietnam 10% Congo, Dem. Rep. -2% China 6% -3% 0% 3% 6% 9% 12% 15% 18% 21% 24% 0% 5% 10% 15% 20% 25% Source: World Bank Enterprise Survey and WDI Database  A more severe problem is shown by the nonâ€?performing loans (Figure 23) – they are extremely high  in  Rwanda:  34%  in  2005,  which  is  much  higher  than  all  other  comparator  countries.  Nonperforming  loans  is  a  significant  problem  that  could  lead  to  banking  sector  instability,  crisis,  and  a  large  fiscal  burden.  This  problem  will  need  to  be  addressed  to  bring  the  banking  sector  to  a  sustainable  role  of  provider of much needed financial intermediation.                                                              69  For all countries inflation is measured as percent change in CPI, except DRC, for which no CPI data is available  and GDP deflator is used instead.     78        Figure 23: Bank Nonperforming loans in Rwanda and Comparator Countries  International Comparison: Bank nonperfoming loans to total gross loans, 2005 Bank nonperfoming loans to total gross loans (%) South Africa 1.5 70 Kenya 5.2 60 India 5.2 50 40 Percent China 10.5 30 Thailand 11.1 20 Rwanda 34.1 10 0 5 10 15 20 25 30 35 40 0 Percent 2003 2004 2005 Source: WDI Database  Despite  low  level  of  financial  intermediation  and  high  nonâ€?performing  loans,  Rwanda  scores  relatively well among the selected set of comparator countries. Only 36% of all firms report access to be  a  major  or  severe  problems,  which  is  in  the  bottom  half  among  other  countries,  and  comparable  to  Tanzania  and  Kenya.  The  objective  indicator  of  access  shows  a  relatively  similar  picture  –  45%  of  manufacturing firms use some credit products (such as overdraft, line of credit or a loan). This is about  average  relative  to  all  comparator  countries,  and  compares  favorably  to  Kenya  and  Tanzania.  More  recent PSF BICS Survey 2008 shows access as the fourth obstacle to doing business in Rwanda.  It is important to note that for crossâ€?country comparability all firmâ€?level comparisons in Figures 24  and  25  are  done  only  on  manufacturing  firms  across  all  countries.  Later  section  shows  that  manufacturing firms have significantly better access in Rwanda, which means that for an average firm  Rwanda compares worse than reflected in the graphs and discussions above.   Figure 24: Crossâ€?Country Comparison of Access to Finance Obstacle and Credit Products Use  Percent reporting major/severe obstacle Percent with overdraft or line of credit Thailand 8 Uganda 25 Tanzania 28 South Africa 14 China 31 Vietnam 19 Kenya 35 Rwanda 36 Rwanda 45 Tanzania 38 Vietnam 46 Kenya 42 Burundi 51 Burundi 51 South Africa 64 Uganda 58 Thailand 86 0 10 20 30 40 50 60 70 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Percent of firms Percent of firms Source: World Bank Enterprise Survey  External  finance  is  used  to  finance  firms’  working  capital  purchases  (inventories,  accounts  receivables)  and  investments  in  productive  assets  (property,  plant  and  equipment).  In  Rwanda  manufacturing firms finance about 15% of working capital and 18% of investment from banks, which is  again about average relative to other comparator countries – slightly better than Kenya, Tanzania and  79      Burundi and Uganda, but worse than China, Thailand or South Africa (on investment measure) (Figure  37, left panel).   In  the  recent  PSF  OTF  Group  BIC  survey  (July  2008)  27%  of  respondents  report  having  used  commercial banks to provide funding for their business. This number is comparable to ICA data, in which  32%  of  respondents  report  having  used  commercial  banks.  According  to  the  same  PSF  survey,  39%  of  firms  have  used  savings  circles,  15%  used  MFI’s,  12%  used  cooperatives  and  7%  used  friends.  Unfortunately,  PSF  survey  does  not  report  what  percent  of  total  funds  come  from  each  source,  only  whether or not the firm has used each source.  Trade credit is an important source of financing for working capital in most countries, and Rwanda is  not  exception:  trade  credit  comprises  15%  of  working  capital  finance,  which  is  again  about  average  relative  to  other  comparator  countries  (Figure  25,  right  panel).  Comparatively  higher  levels  of  trade  credit  indicate  informal  credit  intermediation  that  provides  viable  substitutes  to  the  lack  of  finance  available  from  formal  institutions.  However,  trade  credit  is  often  considered  secondâ€?best  source  of  finance because it is generally more expensive and of short maturity (see Fisman and Love, 2003).   Often, in environment with lack of formal finance,  firms have to rely on informal sources,  such as  finance from family, friends and money lenders. In Rwanda this source of capital is used to finance about  2.3% of working capital, which again is about average relative to other comparator countries.   Figure 25: Crossâ€?Country Comparison of Sources of Working Capital and Investment Finance  Total Banks Working Capital 80 30 25 23 60 57 21 20 19 46 17 Percent Percent 15 40 15 14 12 30 31 12 12 29 26 10 9 22 18 18 7 20 15 14 14 15 5 5 11 5 7 9 9 3 3 6 2.3 3 2 2 1 2 0 0 0 Burundi China Congo, Kenya Rwanda South Tanzania Thailand Uganda Vietnam Burundi China Congo, Kenya Rwanda South Tanzania Thailand Uganda Vietnam Dem. Rep. Africa Dem. Rep. Africa Working Capital Investment Trade credit Family, friends or informal sources Source: World Bank Enterprise Survey  Because  of  the  limited  crossâ€?country  data  availability  and  for  consistency,  the  above  analysis  was  limited to manufacturing small, medium and large enterprises. For a limited set of countries we could  conduct crossâ€?country comparison for micro enterprises, relative to nonâ€?micro, i.e. small, medium and  large  enterprises,  SML.    Figure  26  reports  the  difference  between  SML  firms  and  micro  firms.  In  all  countries considered SML firms are more likely to use checking accounts or credit products. The relative  difference between micro and SML firms is about average in Rwanda.      80        Figure 26: Difference between micro enterprises and SML enterprises  Difference between SML and Micro Firms 0% Kenya Rwanda South Africa Tanzania -3% Uganda Zambia -7% -10% -8% -12% -14% -18% -17% -20% -18% -20% -21% -26% -26% -26% -30% -29% -29% -40% -38% -39% -50% -53% -60% % of firms with overdraft % having checking account % with loan Source: World Bank Enterprise Survey  Lack of access can be attributed to weaknesses in the institutional and legal environment. (Djankov  et al, 2007). A variety of measures of institutional and legal environment is now available in the Doing  Business database. Rwanda, although improving, scores poorly on the Ease of Doing Business ranking,  which ranks countries based on 10 indicators, such as starting a business, protecting investors, enforcing  contracts, trading across borders, property rights, closing a business, etc. Rwanda ranks as number 138  among 178 countries considered. Only two countries among the comparators rank worse than Rwanda –  Burundi and DRC.   Effect of size on Access to Credit  This  section  focuses  on  how  access  to  credit  varies  within  Rwanda.    We  start  our  analysis  with  focusing on three main categories of firms: micro enterprises (128 firms), small firms (151) and mediumâ€? large firms (63).70    In  most  countries  around  the  world  smaller  firms  have  more  difficulties  with  access  to  finance.  Rwanda  is  no  exception.  Comparison  of  micro,  small  and  mediumâ€?large  firms  shows  that  micro  firms  have least favorable access to finance, while mediumâ€?large firms have the most favorable (Figure 27, left  panel). Among micro firms 47% report access as one of the top 3 obstacles, while only 38% of small and  22% of mediumâ€?large firms do so. Percent of firms with bank account also monotonically increasing in  size, as is percent of firms with use of credit products (such as overdraft, line of credit or loans). There is  larger  difference  in  use  of  credit  products  between  small  and  mediumâ€?large  firms,  and  less  difference  between micro and small firms. Thus, micro and small firms represent the disadvantaged groups.    These differences are not simply due to lack of demand,  just the opposite: micro and small firms are  less likely state “no need for loansâ€? as reasons for lack of loan applications. This means they have larger                                                               70  The data for micro enterprises are un-weighted because the weights for this subset of firms do not represent the whole population.  81      selfâ€?expressed demand for loans than mediumâ€?large firms do, but less usage of credit products, lower  application rates and higher rejection rates.   Interest rates are about the same for all 3 groups: 13% for micro and 15% for small and mediumâ€? large groups. Lower rates for micro firms might be indicating directed or subsidized credit.   About half the firms make investment into productive assets, with small firms more likely to invest –  67% of them report having made purchases of productive assets in last years. However, the amount of  new purchases is relatively small – about 4% of existing assets for small, medium and large firms, and  larger –at 8% for micro firms. Given that the rates of depreciation are around 6â€?8%, the investment is  relatively low. Investment is necessary for sustainable growth and low investment is a reason for further  investigation. Figure 27: Comparison of Access by Firm Size  120 98 100 80 75 73 e et P rc n 61 60 52 47 42 40 38 40 31 32 33 25 22 23 20 20 16 15 15 11 13 0 Percent Percent with a Percent with Applied for a Rejected No need for a Interest Rate reporting bank account credit products loan application loan finance access as one of the top 3 obstacles Micro Enterprise Small Medium-Large Source: World Bank Enterprise Survey  All around the world most enterprises rely primarily on retained earnings to finance working capital  and investment. This is also the case in Rwanda (Figure 28). However, the same pattern described above  is  visible  here  as  well  â€?  micro  and  small  enterprises  have  significantly  less  access  to  bank  finance  to  finance  their  working  capital  and  investment.    Micro  enterprises  finance  only  about  1%  of  working  capital and 3% of investment with bank funds, which increases to 10â€?12% for small enterprises and 25%â€? 33% for medium and large enterprises. The proportion of bank finance in medium and large enterprises  is fairly large, suggesting that these types of firms are hardly constrained in bank finance. But the story is  different for small firms, and especially for micro firms, which are hardly able to get any bank finance.    Micro firms use less trade credit as a source of working capital finance than small and mediumâ€?large  firms. Thus, for them even informal finance form other firms is a challenge. They substitute funds form  family and friends for some of the formal finance that other firms are able to obtain – they use 6% of  this type of finance, more than any other firms. These patterns are common around the world and are  signs of systematic difficulties with access that are more pronounced for smaller size firms.  82        Figure 28: Sources of Finance for Working Capital and Investment  Working Capital Investment 100% 0.4 100% 3 4 1 6 3 1 3 3 5 15 1 15 12 80% 80% 33 10 25 60% 60% Percent Percent 78 89 40% 40% 78 68 58 64 20% 20% 0% 0% Micro Enterprise Small Medium-Large Micro Enterprise Small Medium-Large Retained earning Total Bank Retained earning Total Bank Suppliers and customers Family, friends or informal sources Suppliers and customers Family, friends or informal sources Source: World Bank Enterprise Survey  Characteristics of Loan Products    In  the  micro  enterprise  sample  only  22  firms  have  any  loans,  while  in  small,  medium  large  (SML)  sample 74 firms do (Table 21). Most of the loans in the micro enterprise sample are given by nonâ€?bank  financial institutions, likely microfinance or special purpose financial institutions – 68% of all loans come  from these types of providers. The situation is different in the SML sample, where 93â€?94% of all loans  are issued by private commercial banks. The public sector loans represent a small proportion of all loans  – only 3% for SML sample and 14% for micro enterprise sample.   Table 21: Loan Providers and Loan Characteristics Mediumâ€?Large    Micro Enterprise  Small Enterprises  Enterprises  No of  No of  No of    Percent  Percent  Percent  Obs.  Obs.  Obs.  Loan Providers:              Private commercial banks  4  18%  32  94%  37  93%  Stateâ€?owned banks and/or government agency  3  14%  0  0%  2  5%  Nonâ€?bank financial institution  15  68%  2  6%  0  0%  Other  0  0%  0  0%  1  3%  Total  22  100%  34  100%  40  100%  Loan Characteristics  Mean  Median  Mean  Median  Mean  Median  Duration (month)  16  18  33  24  42  21  Collateral as % of Loan Value  138  100  165  145  158  150  Key Firm Characteristics              Audited financial statements  7  5.5%  46  30%  38  62%  Own Land  16  12.5%  39  26%  44  72%  Source: World Bank Enterprise Survey  Loan maturity is also a function of firm size – micro firms have the shortest maturity – on average  about 1.5 years or less, while small, medium and large firms have longer loan maturity – most firms have  2â€?3 years maturity with a few firms with 10 years maturity (predominantly medium and large ones).   83      Almost  all  firms  were  asked  to  post  collateral  (except  3  firms  in  micro  sample  and  2  firms  in  SML  sample).  Collateral  requirements  are  relatively  high  –  most  firms  are  expected  to  post  about  150%  of  collateral to the value of the loan, except micro firms are asked to post slightly less, on average.   Two  important  characteristics  are  often  associated  with  financial  access:  audited  financial  statements  and  ownership  of  the  land.  Both  of  these  are  strongly  correlated  with  size:  only  5%  of  microenterprises  and  30%  of  small  enterprises  have  audited  financial  statements,  while  over  60%  of  large firms do. In the recent PSF report 22% of micro enterprises (with 0â€?2 workers), 59% of small (3â€?24  workers)  and  64%  of  large  firms  (over  25  workers)  report  having  audited  financial  statements.  The  qualitative  patters  are  the  same,  while  small  differences  might  be  explained  by  differences  in  size  definitions and sample composition.   The patterns are similar with respect to ownership of the land: 12% of micr0, 26% of small and over  70%  of  large  enterprises  own  land.  The  numbers  are  slightly  higher  in  the  recent  PSF  report:  37%  of  micro, 62% of small and 70% of large firms report having title to the land they occupy.71     Not surprisingly, both – audited statements and land ownership are strongly correlated with access.  For  example,  partial  correlation  of  audited  statements  and  usage  of  any  credit  product  is  0.37,  and  correlation between owned land and usage of any credit product is 0.26, both significant at 1%. In the  regression annex we verify that these correlations hold up after controlling for firm size.  Next  we  look  at  the  reasons  firms  did  not  apply  for  loans  (Table  22).  As  discussed  above,  lack  of  demand is not the main reason for micro firms (only 20% of those who did not apply say they have no  need  for  a  loan),  but  it  is  the  main  reason  for  medium  and  large  firms  –  61%  of  them  do  not  apply  because they do not need loans. High interest rates and unattainable collateral requirements are cited  by about a quarter of all micro firms and a fifth of small firms, but are not important reasons for medium  and large firms.   These results are confirmed in the recent PSF OTF Group BIC survey ( July 2008): most businesses  (81%) cite lack of collateral and 77% cite high interest rates as major problems among several finance  and  investment  related  issues.  Lack  of  collateral  was  more  important  obstacle  for  larger  firms  (those  with over 25 employees) and industrial sector firms. High interest rates were cited more by larger firms  in firms in the professional sector. In the same survey, limited availability of leasing was taking a third  place  among  the  most  severe  finance  issues,  especially  for  medium  firms  and  firms  in  tourism  and  industrial sectors.    Table 22: Reason for Lack of Loan Application  Micro  SML Enterprise  Reason  Enterprise  Small  Mediumâ€?Large  No need for a loan   20%  33%  61%  Application procedures are complicated  16%  21%  0%  Interest rates are not favorable  25%  20%  8%  Collateral requirement are unattainable  29%  21%  3%  Size of loan and maturity are insufficient  1%  1%  3%  Did not think it would be approved  4%  1%  5%                                                               71  Here, the differences might also be explained by different wording of the questions: ICA survey asks about percent land owned, while PSF asks about having title to the land the firm occupies.  84      Other  6%  3%  21%  Total  100%  100%  100%  Sample Size  108  104  38  Source: World Bank Enterprise Survey  Access for firms with different characteristics  Registration and Legal Status  In  this  section  we  consider  another  important  aspect  of  access  to  credit  –  the  degree  of  firm’s  formality measured by a registration status for micro enterprises and legal status for small, medium and  large  firms.  We  separate  limited  liability  companies,  LLC,  from  unlimited  liability  firms,  including  sole  proprietorships and partnerships. Limited liability can be seen as another step toward more formality as  in involves further separation of individual ownership and the firm identity.  A subcategory of registered vs. unregistered firms was created based on firm’s actual registrations  within  the  micro  enterprise  category.  Firms  are  classified  as  “registeredâ€?  if  they  have  obtained  a  tax  identification  number  from  the  tax  administration  or  other  agency  responsible  for  tax  registration.  In  Rwanda micro enterprise sample 23 firms are not registered for tax purposes, while the rest, i.e. 105,  are. Among the SML sample, 65 firms have LLC status, while 145 firms have other legal forms.   These varying degrees of formality clearly reflected in the access to finance indicators. For example  usage  of  bank  accounts  and  credit  products  monotonically  increasing  in  the  degree  of  formality  –  informal  micro  enterprises  have  least  access,  followed  by  registered  micro  enterprises,  followed  by  unlimited liability firms, with LLC firms on the top of the access ladder with the most access (Figure 29,  left panel). Out of 23 informal micro enterprises no single one has any loans, overdraft or line of credit.  Only  one  of  these  informal  micro  enterprises  have  applied  for  a  loan  and  was  rejected  (hence  the  rejection rate is 100%). However, most all of these firms do not name finance as one of the top three  obstacles for their business. Most likely these firms choose to stay informal and do not need to obtain  formal finance.    Figure 29: Access Indicators by Formality and Age  120 90 84 84 80 100 80 99 100 70 58 80 75 60 66 49 50 50 65 50 Percent Percent 60 61 60 39 40 35 34 35 33 42 32 31 29 27 40 36 35 30 26 33 32 32 32 28 29 21 21 20 15 15 15 17 18 18 20 15 15 13 9 10 4 4 0 0 0 Percent Percent with a Percent with Applied for a Rejected No need for a Interest Rate Percent Percent with a Percent with Applied for a Rejected No need for a Interest Rate reporting bank account credit products loan application loan reporting bank account credit products loan application loan finance access finance access a major/severe Informal Micro Enterprises Registered Micro Enterprises as one of the obstacle top 3 obstacles 1-5 yrs 5-10 yrs 10+ yrs Legal Status Unlimited Legal Status LLC Source: World Bank Enterprise Survey  The sources of working capital and investment present similar picture: LLC firms use the most bank  funds in working capital and investment, and micro enterprises use the least (Figure 30).     85      Firm Age   It is widely documented that younger firms without a proven track record experience more severe  financing constraints.72 These firms are more opaque because less information is available about them  to  the  banks  and  often  they  are  more  risky  (i.e.,  more  likely  to  fail).  To  test  whether  age  of  the  firm  affects access to credit, the sample is divided into several groups of firms based on their age: firms that  are 5 years old or younger; firms between 6 and 10 years old and firms that are more than 10 years old.  In Rwanda about a third of the sample falls into one of these age categories.   There are no large differences in access indicators for firms in different age groups (Figure 29, right  panel and Figure 30). The youngest firms have slightly less usage of credit products than older firms, but  these differences are not statistically significant.   Figure 30: Sources of Finance for Formality and Age    Working Capital Investment 100% 3 100% 0 4 4 3 4 8 7 1 6 2 3 12 11 18 5 21 16 15 18 13 1 80% 10 80% 25 24 17 11 18 22 60% 60% Percent Percent 92 81 85 76 40% 40% 77 77 79 70 66 68 67 64 61 55 20% 20% 0% 0% No Yes Unlimited LLC 1-5 yrs 5-10 yrs 10+ yrs No Yes Unlimited LLC 1-5 yrs 5-10 yrs 10+ yrs Registered Micro Legal Status Firm Age Registered Micro Legal Status Firm Age Enterprise Enterprise Retained earning Total Bank Retained earning Total Bank Suppliers and customers Family, friends or informal sources Suppliers and customers Family, friends or informal sources Source: World Bank Enterprise Survey  Determinants of Access to Finance: Multivariate Analysis  In this section we perform multivariate analysis of access indicators to check the univariate results  discussed  above.  Many  firm  characteristics  are  correlated,  and  thus  one  characteristic  could  proxy  for  the  effect  of  another  characteristic  in  univariate  analysis.  For  example,  LLC  and  foreignâ€?owned  firms  tend to be larger and older, while younger firms also tend to be smaller.   Appendix  Table  4.2  reports  regressions  with  several  dependent  variables  used  as  indicators  of  access: two subjective indicators – i.e. whether the firm claims access is one of the top 3 obstacles, and  whether the firm states “no need for loansâ€? as a reason for lack of loan application and several objective  indicators:    whether  the  firm  has  any  credit  products  (i.e.  overdraft,  line  of  credit  or  a  loan),  loan  applications and rejections, percent of finance for working capital and investment and an interest rate.  For comparison, micro enterprises are included in the same regression with SMLE.    The  differences  among  subjective  indicators  are  mostly  not  statistically  significant  across  various  categories  of  firms  except  for  firms  between  6  and  10  years,  which  are  20% more  likely  to  report  not                                                               72  See for example, Love and Martinez Peria (2005) Demirguc-Kunt and Maksimovic (2004).  86      needing a loan.  The notable finding, confirming earlier results, is that micro enterprises and small firms  are  more  likely  to  report  financing  as  one  of  the  top  3  obstacles,  relative  to  medium  and  large  firms.  Furthermore,  micro  firms  are  significantly  more  constrained  as  small  firms  –  the  significance  and  the  magnitude of the coefficient is almost twice as high for micro firms.   There are significant differences on objective indicators – specifically the use of any credit products  and being rejected for a loan. Size has a significant impact on the usage of credit products – the omitted  category is mediumâ€?large firms and the regression coefficients are significant for micro and small firms.  Micro  and  small  firms  have  less  usage  of  credit  products  and  less  bank  finance  for  investment  and  working capital than mediumâ€?large firms.   Micro and small firms are also substantially more likely to be rejected for a loan than mediumâ€?large  firms.  However,  micro  firms  report  lower  interest  rates  than  medium  and  large  firms  (significant  at  about  5%).  This  might  be  due  to  subsidized  interest  rates  through  special  targeted  programs.  The  regression results confirm earlier findings that suggest micro and small firms to be more constrained in  their access to finance relative to medium and large firms.   Two  additional  variables  are  included  in  regression  analysis  –  whether  the  firm  has  an  external  auditor and whether or not the firm owns land. The external audit makes the firm’s financial statements  more reliable and thus reduces the information asymmetry between the firm and financial institutions,  and  thus  should  improve  firm’s  access  to  finance.  In  Rwanda  the  presence  of  external  auditor  is  associated  with  access  to  credit:  firms  with  auditors  report  higher  credit  product  usage  and  bank  financing  for  investment.  However,  the  causality  with  audit  is  not  clear,  as  banks  might  require  an  external audit as a condition for a loan.   Own  land  could  be  used  as  collateral  and  should  also  be  associated  with  increased  access.  In  Rwanda,  firms  that  own  land  are  associated  with  higher  usage  of  credit  products  and  higher  bank  financing for working capital, although they also pay higher interest rates.73 These results on auditor and  own land dummies are common across countries.   Among  other  firm  characteristics,  exporter  status  is  associated  with  more  bank  capital  in  working  capital finance and higher credit product usage. Ownership characteristics are no longer significant once  size and other firm characteristics are taken into account. Legal status, interestingly, is associated with  being more likely to have a loan rejected.   Manufacturing  firms  are  more  likely  to  report  not  needing  a  loan,  less  likely  to  report  access  as  significant obstacle (only significant at 12%) and pay lower interest rates.  Service firms are more likely  to have applied for a loan and to be accepted for a loan. Between the two regions, Kigali is 20% more  likely to report financing as one of the top 3 obstacles.   Investment  Investment into productive assets is one of the desirable outcomes of access to finance. Investment  is important as a source of growth and efficient capital allocation. Table 23 reports regression analysis of                                                               73  The sample size of interest rates is relatively small, so these results may not be robust.       87      two measures of investment: an indicator for whether or not the firm has purchased any assets in 2006  and the ratio of Investment amount to sales.74 As control variables we use the same firm characteristics  used  in  the  access  indicators  regressions.  In  addition  we  include  several  access  indicators  to  test  whether access to finance is associated with higher incidence or larger amount of investment.75   We  find  that  small  firms  are  more  likely  to  purchase  assets  relative  to  medium  and  large  firms.  Female owner firms, on the other hand, are less likely to make investments. Exporters and LLC firms also  invest  less  relative  to  nonâ€?exporters  and  nonâ€?incorporated  firms.  Foreign  owned  and  African  owned  firms  are  no  different  form  others  in  their  investment  behavior,  as  are  the  firms  in  different  age  categories.76  Manufacturing  and  service  firms  are  less  likely  to  invest  relative  to  “otherâ€?  industries,  which are an omitted category.  Access  to  credit  is  important  for  investment:  firms  with  access  to  credit  products  report  a  higher  incidence  of investment  (significant  at  5%)  and  higher  amount  of  purchased  assets  relative  to  existing  assets  (only  marginally  significant  at  11%)    Those  who  report  higher  subjective  obstacles  have  lower  incidence  of  investment  and  relative  size  of  investment  (relative  to  sales).  Loan  rejections  are  not  significantly related to investment (but the sample is relatively small for this category).   This evidence is in line with the argument that access to credit helps increase investment. However,  an  alternative  explanation  could  also  be  possible  –  that  those  firms  with  investment  may  have  good  growth potential and hence would be favored by banks. Without additional data or experimental design  it is impossible to infer the causality of investment and access relationship.                                                                74  The results with the ratio of investment to assets are similar, but have fewer observations due to missing assets and therefore are not reported here.   75  The regressions with Purchased Assets as dependent variable is estimated using Probit model and regressions with Investment amount as dependent variable is estimated by Tobit model with a lower bound of zero, to account for those firms which made no investments.   76  However, once we add rejected as a control, foreign owned firms invest more relative to non-foreign owned firms. The sample size drops significantly in those regressions, so the results are not likely to be representative of the whole populations.   88        Table 23:  Investment in Rwanda    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  Investment  Purchased  Investment  Purchased  Investment  Purchased  to Sales  Assets  to Sales  Assets  to Sales  Assets      Firm Age: 1â€?5yrs  0.18  0.02  0.23  0.03  0.17  0.04    [0.36]  [0.30]  [0.22]  [0.16]  [0.66]  [0.41]  Firm Age: 6â€?10 yrs  0.21  0.01  0.23  0.02  0.01  â€?0.02    [0.26]  [0.58]  [0.20]  [0.41]  [0.99]  [0.67]  Firm Size: micro  0.24  0.03  0.24  0.03  0.86  0.05    [0.47]  [0.47]  [0.47]  [0.52]  [0.25]  [0.56]  Firm Size: small  0.42  0.03  0.46  0.04  â€?0.12  0    [0.09]*  [0.24]  [0.07]*  [0.22]  [0.82]  [0.95]  LLC  0  â€?0.04  â€?0.04  â€?0.05  0.02  â€?0.07    [0.99]  [0.09]*  [0.85]  [0.06]*  [0.97]  [0.19]  Foreign  0.09  0.04  0.2  0.05  0.66  0.14    [0.78]  [0.31]  [0.54]  [0.19]  [0.31]  [0.07]*  Exporter  â€?0.34  â€?0.08  â€?0.41  â€?0.09  â€?0.84  â€?0.17    [0.40]  [0.07]*  [0.31]  [0.05]*  [0.18]  [0.04]**  Female owner  â€?0.26  0  â€?0.22  0  â€?0.33  â€?0.01    [0.07]*  [0.91]  [0.13]  [0.90]  [0.28]  [0.85]  African owner  0.15  â€?0.01  0.2  0  0.5  0.04    [0.68]  [0.89]  [0.57]  [0.98]  [0.37]  [0.59]  Industry:  Manufacturing  â€?0.53  â€?0.03  â€?0.49  â€?0.03  â€?0.35  0.04    [0.02]**  [0.26]  [0.03]**  [0.33]  [0.39]  [0.44]  Industry: Services  â€?0.59  â€?0.07  â€?0.56  â€?0.07  â€?0.11  0    [0.01]**  [0.01]***  [0.01]**  [0.01]***  [0.81]  [0.94]  Region: Kigali  â€?0.59  â€?0.02  â€?0.67  â€?0.04  0.74  0.07    [0.03]**  [0.37]  [0.01]***  [0.16]  [0.25]  [0.35]  Access is one of the top 3 obstacles  â€?0.53  â€?0.06            [0.00]***  [0.00]***          Use of credit products      0.37  0.03            [0.03]**  [0.11]      Rejected          0.43  0.06            [0.31]  [0.19]  Constant  0.88  0.05  0.49  0.02  â€?0.51  â€?0.1    [0.09]*  [0.35]  [0.34]  [0.71]  [0.61]  [0.42]  Observations  337  328  337  328  89  86  Notes: Estimated by Probit (for Purchased Assets) and Tobit (Investment to sales, with lower limit of zero).   * significant at 10%; ** significant at 5%; *** significant at 1%    89        Chapter 5:  Labor Markets and Human Capital  A  wellâ€?functioning  labor  market  is  vital  to  the  success  of  the  government’s  policies  to  establish  a  globally competitive economy and provide jobs to a young and growing population.  This chapter uses  firmâ€?level  data  provided  by  the  personnel  managers  of  surveyed  firms  together  with  individualâ€?level  employee survey data to describe the labor market in the manufacturing, retail and services sectors. The  chapter starts with a broad description of firm perceptions on a variety of labor market constraints and  firm responses to these constraints including training. The chapter then examines wageâ€?setting behavior  using  firmâ€?  and  workerâ€?level  data.  Finally,  the  chapter  discusses  the  impact  of  HIV/AIDS  on  firms  and  their responses to the crisis.   The data used for this chapter comes from a survey of 212 total firms, including 59 firms from the  manufacturing  44  firms  in  retail,  and  109  firms  in  services.    The  individualâ€?level  data  comes  from  171  workers matched to the sampled firms in the manufacturing sector.   The average firm in sample employs 189 workers in the manufacturing sector, 15 in the retail sector  and  19  in  the  services  sector.  Median  firm  size  is  considerably  lower,  with  a  median  of  43  5   manufacturing,  9  in  retail  and  11  in  the  services  sector.  As  is  typical  at  this  level  of  development,  employment is dominated by a handful of very large firms. In Rwanda, the mean is skewed by one large  privatized  employing  more  than  5000  workers.  In  the  manufacturing  sector,  firms  in  the  food  and  chemicals subâ€?sector are considerably  larger than other firms with average employment of more than  200 workers.    The workforce of the typical firm in the manufacturing sector is 19 percent female, 6.5 percent partâ€? time and the typical worker has more than 9.5 years of schooling. The use of partâ€?time employment is  quite extensive in the retail sector, where more than 17% of workers are partâ€?time employees.  Enterprises  were  asked  to  rank  business  constraints  on  a  scale  of  1  to  5.  Two  constraints  are  pertinent to this chapter: the extent to which an inadequately educated workforce and labor regulations  constrain the growth and operations of enterprises. Labor market regulations are relatively low on firms’  lists of the impediments to productivity enhancing growth. None of the firms with over 50 employees  rank this constraint to be  major or severe constraint to  growth and operation, while only  6% of small  firms do. However, education and skills of the workforce are ranked as a major problem by 14% of the  firms, with 20% of larger firms (with more than 50 employees) ranking it to be a problem, compared to  9%  of  small  firms.  Only  7%  of  firms  in  services  (mainly  hotels  and  restaurants)  consider  skills  to  be  a  problem, while 13% of firms in retailing consider it to be a major or severe problem.             90      Worker Skills  Figure 31:  Manufacturing Firms in Rwanda are in the middle of the pack with regards to perceptions of skills in the labor  force.    Source: Investment Climate Surveys  Note: Crossâ€?country comparisons are only for manufacturing enterprises.   The figure shows percentage of firms that report that skills  shortage is a major/severe constraint to firm operation in all the countries shown    Table 24:  Percent of firms reporting skills shortage as a major or severe constraint  Firm Category  Manufacturing  Retail  Services  Small (5â€?49 employees)  6%  13%  7%  Medium and Large (50 + employees)  20%  Na  17%  Nonâ€?exporter  14%  11%  7%  Exporter  11%  Na  Na  Domestic  13%  9%  6%  Foreign  18%  25%  18%  Source: Rwanda 2007 Investment Climate Survey  We advance three tentative explanations of why a small fraction of firms report being constrained  by  the  level  of  formal  education  of  the  workforce.  Firstly,  it  is  possible  that  firms  have  made  the  necessary  inputâ€?mix  adjustments  that  are  compatible  with  an  abundance  of  low  skilled  workers.  Secondly, it is possible that the quality of formal training has risen sufficiently to match firm needs and  that firmâ€?based training is a suitable substitute to inadequate formal education. Finally, it is possible that  other binding constraints in the business environment dominate the importance of schooling. In other  words, in an environment of low growth, with more urgent business environment concerns, we would  not expect skills constraints to top firms’ lists of concerns. We use data on the average education level  91      of workers to examine the extent to which concerns about skills varies with observed skill intensity of  operation. For the next two explanations, we can examine the extent to which training and employment  growth affect perceptions of worker schooling.  Firms were asked to report the education level of the typical worker in the firm. We use this data to  examine if perceptions of skill shortages are related to average skill intensity of the firm. The Table 25  below  shows  the  percentage  of  firms  reporting  major  or  severe  constraints  due  to  skills  shortages.  Across all skill categories, a uniform percentage of firms report major or severe problems.   Table 25:  Do reports of skill constraints vary by worker education  % Firms reporting Major/Severe impediment as a result of  Average education level  skill shortages  0â€?3 years  na  4â€?6 years  13%  7â€?12 years  10%  13 years +  15%  Notes: The estimates shown above are restricted to the manufacturing sector.    If  the  provision  of  firmâ€?based  training  is  associated  with  a  lower  likelihood  of  reporting  skills  shortages, then this is prima facie evidence that while formal skills might be inadequate, firms are able  to compensate through firm based training. We explore this possibility below.   Table 26: Do reports of skill constraints vary by training or employment growth  Yes  No    Does Firm provide training?  6%  17%  (0.25)  (0.37)  Firm  employment  growth  above  13.6%  13.6%  median  (0.35)  (0.35)  Notes:  Standard  errors  in  parentheses.  The  estimates  shown  above  are  restricted  to  the  manufacturing  sector.  Median  employment  growth  between 2003 and 2006 is 8.5%.  Table 26 above demonstrates that complaints about inadequately schooled workers are associated  with  whether  the  firm  provides  training.  In  particular,  firms  that  do  not  provide  training  are  nearly  3  times  as  likely  to  report  being  constrained  by  the  quality  of  formal  skills  in  the  workforce.  While  it  is  possible that the direction of causation runs in the opposite direction: firms train because they are able  to  select  the  best  workers,  the  association  is  strong  enough  to  warrant  an  investigation  into  the  determinants of firmâ€?based training.   Finally,  we  examine  the  extent  to  which  reports  of  skills  constraints  are  associated  with  how  dynamic a firm is. Our measure of dynamism is the average growth rate of employment over the past 3  years.77 The table shows no difference in the percentage of firms reporting impediments across high and  low growth firms.                                                                77  This is not the best measure of dynamism; a firm constrained by skills is likely to grower slower than its potential employment growth rate. While a firm can substitute away for skilled labor with capital, this is less likely for a landlocked country such as Rwanda that faces high transport costs. Better measures of dynamism such as productivity are subject to greater measurement error.  92      An  alternative  perspective  on  the  extent  of  the  inadequately  schooled  workers  can  be  gleaned  through  an  examination  of  the  schooling  attainment  of  a  typical  worker  in  the  typical  firm  in  international  perspective.  We  acknowledge  that  crossâ€?country  comparisons  of  schooling  attainment  could underâ€? or overâ€?estimate differences in formal skills as a result of crossâ€?country differences in the  quality of a year of education. As Table 27 shows below, the typical worker in the modal firm in Rwanda  has  between  7â€?12  years  of  schooling.  36%  of  firms  report  that  their  typical  worker  has  between  7â€?12  years of schooling. This is the lowest share of firms relative to the other African comparators. However,  the distribution of school attainment for the typical worker across firms is uniform with a third of the  firms reporting that the average worker has more than 12 years of schooling. This is considerably higher  than all the other comparator countries and is twice as high as Kenya and Uganda.   Table 27:  Percent of firms saying that the average worker in the firm has completed different levels of schooling  0â€?6 years  7â€?12 years  >12 years    Uganda  36  45  18  Tanzania  35  57  8  Kenya  15  68  17  South Africa  10  78  12  Rwanda  28  36  34  Source: Investment Climate Surveys  Note: Crossâ€?country comparisons are only for manufacturing enterprises.  Comparable data are unavailable for India and China.  While  the  foregoing  focuses  on  the  adequacy  of  the  schooling  system,  an  important  avenue  of  human  capital  deepening  is  through  purposeful  firmâ€?based  training.  However,  the  ability  of  firms  to  undertake firmâ€?based or financed training will depend on a variety of factors that include the extent of  firmâ€?level  demand  for  skills  development,  the  availability  of  external  training  by  specialized  firms,  and  financial  and  physical  constraints  at  the  firm  level.  In  what  follows,  we  examine  the  extent  to  which  firms  support  skills  development  through  onâ€?theâ€?job  training.  We  abstract  from  implicit  learningâ€?byâ€? doing (worker experience) and focus instead on formal onâ€?theâ€?job training programs.   About  28  percent  of  firms  in  Rwanda  provide  training  to  their  workers.  Of  the  firms  that  report  providing training, 52% of production workers and 40% of nonâ€?production workers received training.   The provision of training appears to be correlated with firm size: only 12% of firms with less than 50  employees provide training compared to 40% of firms with more than 50 employees. Similarly, training  is  more  likely  in  exporting  than  nonâ€?exporting  firms  with  exporters  nearly  twice  as  likely  to  provide  training  as  nonâ€?exporters.  Finally,  a  similar  training  gradient  is  observed  across  ownership  categories  with firms with foreign ownership more than twice as likely to provide training.  In order to establish the extent to which each of these three factors exert an independent effect on  the likelihood of training provision, we carry out a probit estimation (results in Appendix 5. 1).  While the  sample size available for this estimation is considerably small, the results on firm size are fairly robust.  Firms with more than 20 employees are about 20 percentage points more likely to provide training than  firms with less than 20 employees, while firms with more than 100 employees are about 25 percentage  points  more  likely  to  provide  training  than  firms  with  20â€?99  employees.  Controlling  for  the  industry  reduces the sample size and variation so that the firm size gradient is no longer statistically significant.  The  estimation  suggests  that  export  status  and  some  foreign  ownership  do  not  exert  an  independent  effect  on  the  likelihood  of  providing  training.  Similarly,  firms  that  are  active  in  HIVâ€? 93      prevention or testing of their workers are not more likely to provide training than other firms. In related  work  (see  Ramachandran,  Shah  and  Turner,  2005)  this  variable  has  been  assumed  to  measure  the  degree  to  which  firms  are  sensitive  to  turnover  of  skilled  workers  and/or  the  skill  intensity  of  production.   We can complement the firm level analysis with worker level data which allows us to estimate the  effects  of  individual  worker  attributes  on  the  likelihood  of  training.  We  examine  both  firmâ€?financed  training  and  a  combination  of  firmâ€?  and  selfâ€?financed  training.  Our  findings  indicate  that  formal  schooling  is  an  important  complement  of  firmâ€?  and  selfâ€?financed  training.  An  extra  year  of  formal  schooling is associated with a 3â€?4 percentage point increase in the likelihood of receiving training (both  firmâ€? and selfâ€?financed). The relationship is not as strong for firmâ€?financed training only. We find some  evidence that firmâ€?based training is positively associated with experience over much of the range of the  worker tenure observed in our sample. Further, we find evidence of a large negative gender gap in firmâ€? provided training: female workers are 10â€?15 percentage points less likely to receive firmâ€?based training  and  union  workers  are  more  likely  to  receive  firmâ€?based  training.  Similarly  an  employee  that  is  a  member of a union is about 10 percentage points less likely to receive firmâ€?based training. Controlling  for  firm  fixed  effects  increases  the  size  of  these  training  gaps  for  both  gender  and  union  membership  (see appendix for more details).  It  is  instructive  to  evaluate  the  extent  of  training  provision  in  international  perspective.  Manufacturing firms in Rwanda lag behind the comparator countries with respect to onâ€?theâ€?job training  (see Table 28 below).  Only 28% of manufacturing firms provide training to their workers compared to  over 70 percent of firms in China and over 60 percent in South Africa. Only India has a lower share of  firms that provide training.  Conditional on providing training, firms in Rwanda provide training for half of all production workers  and  twoâ€?fifths  of  nonâ€?production  workers.  Particularly  for  production  workers,  this  is  lower  than  the  proportion trained in the other East African neighbors.  Once again, we interpret these estimates with  caution since the data does not permit a discrimination in the quality of the training provided.  Table 28:â€?based training: Percent provide training and percent of workers trained  % Firms Offer Training  % Production workers  % Nonâ€?production workers  Country  trained  Trained  India 2005  16  7  6  Rwanda 2006  28  52  40  Uganda 2006  32  61  28  Kenya 2006  41  66  50  Tanzania 2006  42  69  31  South Africa  64  45  47  2003  China 2003  72  48  25  Source: Investment Climate Surveys  Note: Crossâ€?country comparisons are only for manufacturing enterprises.    Labor Regulation  Labor  regulations  govern  the  terms  under  which  firms  hire,  utilize  and  fire  workers.  These  terms  include  remuneration  guidelines,  leave  and  overâ€?time  policies  and  separation  policies.  We  investigate  the  extent  to  which  this  regulatory  regime  is  an  impediment  to  firm  operation  in  Rwanda.  Relative  to  94      concerns  about  the  quality  of  the  workforce,  labor  regulations  are  a  not  an  impediment  for  firms  in  Rwanda.   Figure 32:  Manufacturing firms in Rwanda are at the bottom of the pack with respect to labor regulations.    Source: Investment Climate Surveys  Note:  Crossâ€?country  comparisons  are  only  for  manufacturing  enterprises.    The  figure  shows  percentage  of  firms  that  report  that  labor  regulation is a major/severe constraint to firm operation in all the countries shown    Firms  were  asked  to  report  an  elasticity  of  employment  with  respect  to  two  aspects  of  labor  regulations:  hiring and firing workers.  Firms were asked if  they  would hire or fire more  workers if the  regulations  governing  both  aspects  were  removed.  In  the  manufacturing  sector,  99%  reported  no  changes:  only  one  firm  in  the  sample  reported  that  its  hiring  and  firing  of  workers  are  affected  in  a  significant  way  due  to  regulations.    85%  of  firms  in  services  sector  said  that  regulations  don’t  impact  their hiring/firing decisions. Regulations seem to have the largest impact in retailing, where 76% of firms  said that their policies are not impacted by regulations; majority of others reported (11%) that it impacts  their decisions to hire workers. In general, the regulatory regime governing the hiring, remuneration and  firing of workers in Rwanda appears reasonable to firms in all three sectors.   However,  the  Doing  Business  survey  finds  that  labor  regulations  are  burdensome  in  Rwanda.  This  report collects detailed information on how labor regulations affect hiring, firing, and overall rigidity of  employment.    Based  upon  catalogued  regulations,  the  DB  report  calculates  objective  measures  that  assess how strict labor regulation is in a country.  Rwanda is ranked 106 out of 165 countries surveyed in  2006, the period of our survey. This ranking is considerably lower than many of its comparators and a  great deal lower than Uganda. The low ranking appears to arise from a difficulty in hiring and rigidity in  work  hours.  A  possible  resolution  of  this  finding  is  that  Doing  Business  places  greater  emphasis  on  existing  laws  than  on  enforcement.  For  Rwanda,  it  appears  that  the  letter  of  the  law  and  firms’  experiences are at variance perhaps due to an absence of enforcement.  95      Figure 33:  Doing Business ranks labor regulation to be particularly burdensome in Rwanda.   Source: World Bank (2006a)    Wages   Assuming  uniform  worker  productivity  across  countries,  the  level  of  wages  paid  to  workers  determines  the  competitiveness  of  the  manufacturing  sector  in  Rwanda.  The  level  of  wages  and  its  growth  trajectory  is  particularly  important  given  that  Rwanda  is  engaged  in  an  ongoing  strategy  of  attracting  foreign  direct  investment.  Given  the  advantages  of  a  lowâ€?regulatory  burden,  it  is  important  that wage levels remain competitive to support an attractive lowâ€?cost production environment. Rising  wages that are not commensurate with productivity gains are likely to result in the flight of FDI to more  favorable destinations and greater competitive pressure from imports.   Cross­Country Comparisons  This section  compares median wages  paid to various worker categories with wages in comparator  countries. Once again, it is important to point out that these comparisons do not account for differences  in human capital or the sectoral composition of manufacturing in the comparator countries. Figure 34  shows the median monthly wage in dollars paid to production workers.  96      Figure 34:  Median monthly wages for production workers are higher in Rwanda than they are in India, Uganda and Tanzania    Source: Investment Climate Surveys  Note:  Crossâ€?country  comparisons  are  only  for  manufacturing  enterprises.    The  figure  shows  median  monthly  wages  in  constant  2005  US$.   Deflators and exchange rates are from World Bank (2007).    The median monthly wage for a fullâ€?time permanent production worker in Rwanda is $91. With the  exception  of  Kenya,  median  monthly  wages  in  Rwanda  are  generally  higher  than  in  other  East  African  comparators.   A  comparison  with  the  economies  that  dominate  global  manufacturing  is  telling.  Rwanda’s  wages  are  considerably  higher  than  wages  in  India,  but  only  a  shade  higher  than  in  China.  The  typical  Indian  production  worker  earns  about  78%  of  the  Rwandan  worker’s  wage.  Given  the  high  transport  costs  facing  Rwanda’s  manufacturing,  even  assuming  uniform  productivity  across  countries  these  wage  comparisons underline issues of competitiveness that need to be addressed. Given that the aggregate  numbers  above  conceal  differences  in  sample  composition,  we  restrict  the  analysis  to  the  food  and  garments sectors for each of our comparators. Figure 35 below presents the results of such an analysis.  Again  the  ordering  of  median  monthly  wages  is  unchanged.  Focusing  on  the  garments  sector,  the  median  monthly  wage  paid  in  Rwanda  is  nearly  60%  higher  than  the  wage  paid  in  Tanzania.  Median  wages for garments firms in Uganda, China and India are also lower than wages in Rwanda. Of all the  comparator countries, only Kenya and South Africa have higher wages than Rwanda.   97      Figure 35: Median Monthly Wages in the Food and Garments Sectors Source: Investment Climate Surveys  Note: Crossâ€?country comparisons are only for manufacturing enterprises in the Food and Garments sectors.    The figure shows median monthly wages in constant 2005 US$.  Deflators and exchange rates are from World Bank (2007)    Crossâ€?country  comparisons  of  wages  using  median  wages  for  fullâ€?time  permanent  production  workers  can  be  different  from  comparisons  using  average  labor  costs  from  the  firm’s  financial  statements for several reasons.  One notable difference between the two measures is that labor costs  from  the  firms’  financial  statements  include  wages  for  nonâ€?production  workers,  managers,  and  professionals. Other things, including the ratio of production to nonâ€?production workers, ratios of skilled  to unskilled production workers, differences in average (relative to median) education levels, differences  in ratios of fullâ€?time and partâ€?time workers, differences in ratios of permanent and temporary workers,  and many other factors, can also affect results.    Comparisons across firms in Rwanda  Understanding the wage setting mechanisms operating in the labor market is vital to the design of  policies to improve the performance of the labor market. In this direction we examine the variation of  wages across firm size, unionization rates and firm activity.   A wide range of wageâ€?setting mechanisms have been identified in the literature. The predominant  explanations include efficiency wage motivations, the role of collective bargaining, search frictions and  fairness  norms.  In  order  to  identify  which  of  these  mechanisms  best  explains  the  wage  patterns,  the  analysis  looks  at  various  factors  to  control  for  differences  in  monitoring  costs,  collective  bargaining  arrangements, and selective matching of high quality workers and firms. The Appendix presents detailed  econometric results that test some of these mechanisms in a regression framework in which competing  wageâ€?setting mechanisms are captured by one or more control variables.   Table 29 below indicates that while firms with between 20â€?99 workers pay more than small firms,  larger  firms  pay  considerably  less  than  even  micro  firms.  The  econometric  analysis  presented  in  the  98      appendix confirms the absence of a remuneration firmâ€?size gradient.   Only the percentage of workers  with more than 6 years of schooling appears to be associated with the level of wages paid. The same is  true  of  nonâ€?production  worker  remuneration.  Evidence  from  workerâ€?level  regressions,  however,  provides  stronger  evidence  of  a  link  after  controlling  for  individual  worker  characteristics:  a  worker  earns more in a larger firm.  Table 29:  Median Monthly Wages by Occupation in 2005 US Dollars  Firm Category  Production workers  Nonâ€?production workers  <20   91  99  20â€?99  99  151  >99  66  132  Nonâ€?exporter  86  117  Exporter  148  170  Domestic  99  120  Foreign  66  214  Total  91  124  Note: All wages are converted to 2005 dollars using the Exchange Rate from the World Development Indicators.    While  the  bivariate  relationship  shown  in  the  table  above  suggests  that  exporting  firms  pay  considerably more for both production and nonâ€?production workers, the econometric analysis suggests  the absence of an independent effect of exporting.    Another interesting finding is that firms with access to external credit do not appear to pay higher  wages  than  firms  without  access  after  controlling  for  other  factors  (see  Appendix  Tables  5.2â€?5.4  with  econometric  results).    Furthermore,  we  find  that  firms  that  use  an  external  auditor  (a  factor  that  is  crucial in accessing external finance) do not pay production workers more than nonâ€?externally audited  firms. However, externally audited firms pay nearly 50% for nonâ€?production workers.   Finally,  we  find  evidence  for  rentâ€?sharing:  firms  with  higher  profits  pay  more  for  both  production  and nonâ€?production workers.   Firms that provide training to workers do not pay higher wages. There is little evidence to support  the  idea  that  collective  bargaining  has  a  large  impact  on  wages  rates.    Firms  with  higher  unionization  rates  do  not  appear  to  pay  higher  wages  to  production  worker  than  firms  that  do  not  and  union  members do not appear to receive higher wages than other workers after controlling for other variables  that might affect wages.    The finding that the rate of unionization is not associated with worker remuneration arises from the  strength  of  unions  in  Rwanda  (see  Figure  36).  8.6%  of  workers  in  Rwanda’s  manufacturing  sector  are  members  of  a  union.  Amongst  comparators,  only  India  and  Uganda  have  lower  unionization  rates.  Unionization rates are the same in the services sector (8.6%) and considerably lower in the retail sector  (0.6  percent).  Unionization  rates  are  higher  in  larger  firms.    About  20  percent  of  workers  in  manufacturing firms with more than 99 employees are unionized, compared to 4.3 percent in firms with  less than 20 employees.      99      Figure 36:  Unionization rates in Rwanda are very low   Source: Investment Climate Surveys  Note: Crossâ€?country comparisons are only for manufacturing enterprises.  The figure shows the percentage of workers in the manufacturing  sector that are unionized    While few of the firm level characteristics are associated with average worker remuneration, worker  characteristics have a strong effect on individual wages.  An extra year of schooling increases earnings  by  about  12  to  13  percent—this  is  one  of  the  highest  rates  of  return  to  education  estimated  using  investment climate data from Africa.. Using a similar employeeâ€?employer matched sample, returns to an  extra year of schooling is only 4% in Uganda and 8% in Kenya. We also document high return to worker  experience.  Returns  to  an  extra  year  in  the  labor  market  are  positive  at  the  beginning  of  a  worker’s  carrier and negative towards the end of the carrier. An additional year of experience increases wages by  about 6 to 8 percent at the beginning of the carrier falling off as worker experience increases. While we  find a negative coefficient on gender in most of our specifications, the estimate is not significant. Unlike  the  result  for  firmâ€?financed  training,  there  is  no  evidence  of  gender  discrimination  in  worker  remuneration  holding  constant  worker  attributes.  Despite  the  low  rate  of  unionization  in  Rwanda,  members of a union enjoy a premium in remuneration. While our estimates are not very robust, there is  tentative evidence that the size of the premium is very high (> 30%).  Workers who obtained their job  through the network earn less than workers hired through more formal channels. However this result is  not robust to controlling for firmâ€?fixed effects.   Individuals  who  receive  training  on  the  job  earn  considerably  more  than  those  who  report  no  training.  The  point  estimate  suggests  that  a  worker  who  has  received  training  earns  about  60%  more  than of the workers with no training.   Turning  to  firm  characteristics,  we  investigate  the  role  of  size,  export  status,  profits  and  foreign  ownership.  Unlike  the  findings  above,  we  find  that  firm  size  exerts  an  independent  effect  on  worker  100      remuneration.  This  firmâ€?size  remuneration  relationship  differs  from  the  standard  positive  gradient:  while firms with more than 99 employees pay the most, the smallest firms pay more than firms with 20â€? 99 employees.   We find a large positive effect of exporting on worker remuneration: an exporting firm pays about  70% more than a nonâ€?exporting firm. This result is consistent with the biâ€?variate comparisons found in  Table 4 above and suggest that precision in the firm level estimation is constrained by sample size.    Worker Absence  Workers miss an average of 0.8 days per month due to own illness and a further 0.2 days per month  due to illness in the family. Figure 37 below shows the comparison in worker absenteeism across East  African comparators and South Africa. Female workers report missing twice as many days to illness as  male  workers  in  Rwanda.  Overall,  only  Uganda  has  higher  days  of  work  lost  due  to  illness  related  absence.  Assuming that improvements in health in Rwanda can be improved so that the estimates for  South Africa are a reasonable standard, a firm in Rwanda loses about 8 days a year due to illnessâ€?related  absenteeism. This is equivalent to just over 3% of working time in a calendar year.78   Figure 37: Days lost due to illness in Rwanda are high. 1.4 1.2 Days absent in last 30 days 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 Own Illness Family illness Own Illness Family illness Own Illness Family illness Own Illness Family illness Own Illness Family illness Uganda Tanzania Kenya South Africa Rwanda Male Female Total   Source: Investment Climate Surveys  Note: Crossâ€?country comparisons are only for manufacturing enterprises.   The figure shows the average number of days that a worker  reports having been away from work due to own illness or illness in the family over the last 30 days.                                                               78  This assumes a working calendar of just under 250 days.  101        Employment Growth  The  creation  and  maintenance  of  employment  remains  a  major  contribution  of  the  private  sector  activity to social welfare. Employment growth consists of three components: firm creation, firm death  and employment expansion of existing firms. This analysis cannot address the first two components; the  creation of new firms that add workers and the destruction of employment when firms die. However,  the data can be used to identify the sources and correlates of employment growth of existing firms.   Firms  were  asked  to  report  their  employment  levels  in  2003  and  2006.  Figure  38  below  shows  average annual percentage growth in employment.  As the figure shows, employment growth has been  robust  with  the  manufacturing  and  services  sectors  registering  annual  growth  rates  of  16  percent  or  more.  Annual  employment  growth  in  the  retail  sector  is  only  4.7%.  Export  status  appears  to  be  negatively  associated  with  net  employment  creation.  However,  it  is  important  to  bear  in  mind  that  exporting firms are considerably larger than nonâ€?exporters: that the median size of an exporting firm in  the  manufacturing  sector  is  more  than  9  times  as  large  as  a  nonâ€?exporting  firm.  Given  these  size  and  growth differences, net employment creation is dominated by exporting firms.   Figure 38:  Employment Growth in Manufacturing and Services have been robust in recent years.    Source: Investment Climate Surveys  Note: The figure shows the annual percentage change in employment in manufacturing, retail and services sectors    Domestic firms dominate employment growth in the service sector and to a lesser extent in retail.  Foreign  owned  firms  experienced  faster  employment  growth  than  domestically  owned  manufacturing  firms.   102       Chapter 6: Microenterprises in Rwanda  Background  The Enterprise Survey in Rwanda also included a separate survey of 128 microenterprisesâ€?those with  less than five workers.  A subset of firms in our sample can be classified as informal, i.e. those that do  not comply with the full extent of government regulations and do not pay all taxes. This sector has been  rapidly  growing  in  Rwanda.  The  Rwanda  Informal  Sector  Survey,  conducted  between  2005  and  2006,  reported  the  existence  of  64,494  informal  establishments  in  Rwanda.  Informal  enterprises,  in  this  survey, were defined as those that are small in size in terms of investment and size of employment, they  are not registered, and there is no clear distinction between enterprise and owner’s finances. The survey  noted that in the case of Rwanda, the third criterion i.e. no clear distinction between enterprise’s and  owners/household finances was the main reason for informality. Majority of these were located in the  services  sector.  The  Rwanda  Country  Economic  Memorandum  (World  Bank,  2007)  also  noted  the  existence of 70,000 to 80,000 microenterprises, some of which are household enterprises, while others  are  considered  “formalâ€?  enterprises,  in  transition  to  small  and  medium  firms.  Of  these  approximately  70,000 enterprises, only 1000 are registered with the Rwanda Revenue Authority for tax purposes.79   Operating  in  the  informal  economy  negatively  impacts  society  as  a  whole,  especially  the  formal  business sector, which  has to compete with the informal sector  for market share for its products, but  bears  the  full  burden  of  taxes  to  support  the  provision  of  public  services.  Reducing  the  share  of  the  informal sector, and fostering formal private sector growth are key Government policy objectives.   Current  taxation  policy  in  Rwanda  towards  Micro  and  Small  Businesses  is  defined  by  revenues  or  gross receipts. Any business with an annual turnover up to RWF 20 million (approximately $36,000) is  defined as a small business. Businesses under this threshold do not have to register for VAT but has the  option to register to claim input tax credits under VAT. A small business has the option of paying either  corporate  income  tax  of  30%,  or  the  presumptive  tax  of  4%  on  turnover.  Given  their  small  size  and  difficulty in maintaining proper accounting records, there is an incentive to underreport turnover. It has  been noted80 that the high turnover tax in Rwanda, and also tax compliance and recording requirements  in Rwanda are strong deterrents to registering a business and paying taxes.   In  this  chapter,  we  examine  the  role  and  character  of  the  microenterprise  sector  in  Rwanda,  and  what  drives  the  choice  of  formality/informality,  and  how  is  that  decision  impacted  by  existing  Government regulations and policies towards the MSME sector, and by the characteristics of the firms  themselves. How should these firms be considered – as a mainspring of future growth and employment  generation or as a “survivalistâ€? employment alternative?  Are there implications for policymaking? These  issues are discussed below.                                                               79 Source: Designing a Tax System for Micro and Small Businesses: Guide for Practitioners. IFC, Dec. 2007.  80 Stern and Barbour, FIAS, 2005.  103      Microenterprises: Seedbed for Larger Firms?     We begin first by examining the mobility patterns of larger enterprises in the formal sector of  Rwanda. This is presented in Table 30 below:   Table 30.  Startup Size  Current  Size   Micro(<5) Small(5â€?49 workers)  Medium (50â€?99 )  Large (100+)  N  Small(5â€?49workers)  80.11  18.75 1.14 0  176 Medium(50â€?99)  41.18  41.18 17.65 0  17 Large(100+)  23.53  35.29 11.76 29.41  17 Source: World Bank Enterprise Survey   A total of 216 formal sector firms reported data for both employment at start and current period.  Classifying these firms into current size class (current size) we examine their startup size characteristics.  We  see  that  majorityâ€?80.11%  of  formal  sector  firms  that  are  presently  small  (with  its  50  employees)  started in the micro category of fewer than 5 employees and grew into the small size class. Almost all  the  remainder  (18.75%)  started  in  the  small  size  class  and  remains  presently  small.  Two  firms  (1.14%)  started  in  the  medium  size  category  and  downsized  to  small.  About  41%  of  currently  medium  firms  started as micro enterprises, while less than a quarter of firms in the largest size class (more than 100  employees) started as microenterprises.  While some sorting of firms occurs at startup, with large firms  starting  as  larger  enterprises,  a  fair  number  of  firms  have  grown  into  larger  size  classes  from  a  microenterprise category.    It  is  clear  that  to  grow  into  larger  size  classes,  a  firm  must  first  formalize  its  operations  by  registering  with  tax  authorities.  The  key  question  asked  here  is  why  some  firms  choose  to  formalize  operations, while others choose to remain in the “shadowâ€? or informal economy (Fafchamps, 1994).81  Firms that formalize face a tradeoff between the costs and benefits of formality. The costs of formality  are related to compliance with all legal requirements. However, formal firms enjoy greater access to the  banking  sector,  public  services  such  as  security,  safety,  amenities  such  as  electricity,  water  etc  and  access  to  the  courts  system.  Changes  in  any  of  these  factors  are  likely  to  impact  a  firm’s  decision  to  become formal, and will impact its future growth potential. By examining differences in characteristics  between  formal  and  informal  microenterprises,  and  also  between  microenterprises  and  formal  sector  firms, we can make some inferences on the impediments to formality and growth. These are examined  below.   For  comparative  purposes,  our  analysis  looks  at  the  microenterprise  sectors  in  Uganda,  Tanzania  and  Kenya:  these  are  partner  EAC  countries  with  large  informal  sectors  both  in  manufacturing  and                                                               81  Fafchamps (1994) discusses six factors that may govern this choice.  Fafchamps argues that the observed  informality is only a shortâ€?run disequilibrium phenomenon; however, given that the number of firms in each of  these countries in this sector has grown rapidly, this is unlikely to be the case.  High transport costs may limit a  firm’s market, it therefore produces on a small scale. However, this alone, cannot determine informality.  Market  failures, information asymmetries and management requirements play a role as wellâ€?â€?in each case, the demands  are fewer on informal enterprises.  Government policies and regulations such as registration procedures, costs, tax  laws, labor regulations, worker safety laws can be avoided by informal firms.  Informal firms, with flexible  technologies, can adjust more easily to market demand.  And finally, large scale production requires managerial  skills that entrepreneurs may not have.  104      services.  It  also  compares  microenterprises  in  Rwanda  to  those  in  South  Africa,  a  country  with  well  developed  infrastructure  and  regulatory  systems,  but  one  which  also  faces  a  growing  problem  of  informality.   Characteristics of Microenterprises and Small Formal Firms   As a first step towards looking at the differences between formal and informal firms, we look at a  simple  measure  of  productivity—value  added  per  worker—of  informal  microenterprises,  formal  microenterprises and formal small and medium/large firms in each of the five countries in our sample.    Figure 39: Labor productivity of firms in the sample    Source: World Bank Enterprise Survey   We  see  that  enterprises  in  Rwanda  have  the  lowest  labor  productivity:  while  there  is  some  difference across size categories, we see that average productivity is lowest amongst comparators and  particularly low for the informal firms.   However,  median  values  present  only  part  of  the  picture.  The  dispersions  around  the  median  provide  further  information  on  the  nature  of  enterprise  performance,  and  competitiveness  of  the  sector.  Figure 40 shows kernel density estimations, which present the entire distribution of productivity  in  our  sample,  of  labor  productivity  across  the  three  types  of  firms  in  Rwanda,  South  Africa  Kenya,  Tanzania, Uganda and Rwanda.     105        Figure 40: Distributions of Labor Productivity: Rwanda and Comparators  Kernel Density Estimate of Value Added Per Worker Kernel Density Estimate of Value Added Per Worker Rwanda South Africa .8 .8 Formal small enterprises .6 .6 Informal microenterprises Formal small enterprises Density Density .4 .4 Informal microenterprises Formal microenterprises Formal microenterprises .2 .2 0 0 4 6 8 10 12 4 6 8 10 12   Kernel Density Estimate of Value Added Per Worker Kernel Density Estimate of Value Added Per Worker Kenya Tanzania .8 .8 Formal microenterprises .6 .6 Density Density Informal microenterprises Formal microenterprises .4 .4 Informal Formal small enterprises microenterprises Formal small enterprises .2 .2 0 0 4 6 8 10 12 4 6 8 10 12 Kernel Density Estimate of Value Added Per Worker Uganda .8 .6 Density Informal microenterprises .4 Formal microenterprises .2 Formal small enterprises 0 4 6 8 10 12   Source: World Bank Enterprise Survey     106      A  striking  feature  of  the  figures  above  is  the  bimodality  of  the  probability  density  of  labor  productivity  along  the  formal  vs.  informal  firms  divide  in  some  countries  but  not  in  others,  and  the  similarity between Rwanda and South Africa. Not only are the means lower for informal firms in these  countries, the entire distribution, reflecting productivity of all firms in this group, are lower than that of  firms in the formal microenterprise sector and formal small firm sector.    While it is clear that labor productivity is lower in informal firms on average in every country sample,  the density of labor productivity in those firms also significantly overlaps the density for formal firms. As  significantly, the degree  of overlap also varies a great deal from country sample to country sample,  being  much  smaller  in  South  Africa  and  Rwanda,  and  much  more  in  Kenya,  Uganda  and  Tanzania.  Since  the  sample  designs  are  reasonably  standardized  across  countries,  It  is  likely  that  the  smaller  extent of overlap in labor productivity across the formalâ€?informal divide in South Africa and Rwanda  may  reflect  differences  in  the  structure  of  the  economies  and  the  regulatory  framework  in  these  countries.  Specifically  we  hypothesize  that  it  may  indicate  that  governments  in  South  Africa  and  Rwanda enforce business tax laws and codes of regulation more than their counterparts do in other  Eastern African countries.  These are examined in further detail below.   Sorting By Human Capital, Costs and Benefits of Formality  We first examine our data by formality status, by examining whether there is sorting by differences  in  the  level  of  managerial  talent,  as  proxied  by  educational  attainment.    Figure  41  compares  the  educational  attainments  of  the  entrepreneurs  in  the  informal  and  formal  sectors  across  the  five  countries.  We are far more likely to see owners with university degrees operating firms in the informal  sector  in  Uganda  and  Tanzania,  compared  to  Kenya,  Rwanda  or  South  Africa,  where  firms  are  clearly  sorted according to managerial talent.  We  see  that  microenterprises  in  Rwanda  have  lowest  levels  of  education  amongst  comparators,  with more than 60% of firms having only primary school education in the informal sector, while more  than 40% of formal microenterprises have primary school education only. There are clearer differences  in education by formality status in Kenya, Rwanda and South Africa, while the distinctions are muted in  Uganda and Tanzania.   From other studies across Africa, education is a key driver of rates of firm growth, except for certain  “networkedâ€?  firms  owned  and  operated  by  ethnic  minorities  (Ramachandran  and  Shah,  2006).    As  discussed  further  below,  there  is  also  a  strong  relationship  between  educational  attainment  and  productivity  in  South  Africa,  as  well  as  between  both  of  these  variables  and  the  likelihood  of  being  formally  registered.    In  contrast,  there  is  little  difference  in  education  levels  between  formal  and  informal firms in Tanzania and Uganda, and also little productivity gap.                107        108        Figure 41: Educational Distribution of Microenterprises: By Formality Status    Source: World Bank Enterprise Survey   Benefits (or the Opportunity Cost of Informality)  The  benefits  of  formality  lie  in  the  access  to  public  services:  business  support  services,  access  to  formal  banking  sector  or  micro  finance,  and  availability  of  basic  infrastructure  facilities  such  as  electricity,  telephone,  public  sewage  etc.  In  countries  where  these  services  are  well  developed,  we  would  expect  the  informal  sector  to  be  smaller,  and  a  sharper  difference  between  the  performance  characteristics of informal versus formal microenterprises, ceteris paribusâ€?only firms that have very low  productivity/profitability will choose informality, because the costs of formalizing outweigh its benefits.   Examining  reported  infrastructure  access  (electricity,  water  and  sewage),  presented  in  the  charts  belowâ€?we see that for firms in all five countries, infrastructure constraints are in fact greater for informal  firms, compared to formal enterprises.   These results indicate that infrastructure access could provide  incentives  for  firms  to  formalize.    The  benefits  to  formalization  are  clearly  higher  in  terms  of  infrastructure for South Africa firms but much less so in Uganda and Tanzania.  In Kenya, the difference  in access to an electrical connection is fairly large.    109      In  Table  31  below  shows  that  firms  in  Rwanda  have  very  poor  provision  of  infrastructure  services:  formal  firms  in  Kenya  and  South  Africa  have  significantly  higher  access  to  infrastructure  provision:  more  than  70%  of  firms  in  both  Kenya  and  South  Africa,  and  almost  50% in Uganda and Tanzania have infrastructure provision: the percentages are much lower in  Rwanda,  with  less  than  15%  of  formal  micros  having  access  to  water  connection,  and  only  about 30% having public sewage facilities.   Interestingly,  there  is  sorting  in  the  provision  of  formal  finance,  with  about  20%  of  formal  microenterprises having access to loans and overdrafts, and 60% having a checking account. Less than  20% of informal firms have checking accounts, while none have borrowing privileges.   Table 31: Benefits of Formality     Kenya   Rwanda   South Africa  Tanzania  Uganda     Informal  Formal  Informal  Formal  Informal  Formal  Informal  Formal  Informal  Formal  Micro   Micro  Micro   Micro  Micro   Micro  Micro   Micro  Micro   Micro  INFRASTRUCTURE                                Electricity Connection  48.89  91.18  17.39  60.95  30.19  94.03  89.29  97.30  84.78  90.38  Water Connection  20.00  73.53  0.00  14.29  41.51  91.04  42.86  60.61  36.96  36.54  Public Sewage  21.11  70.59  0.00  30.48  33.96  74.63  39.29  51.35  32.61  53.85  Mainline Telephone  1.11  8.82  0.00  7.62  9.43  59.70  25.00  16.22  8.70  15.38  FINANCE                      Current Loan  12.22  44.12  0.00  21.90  0.00  11.94  17.86  16.22  15.22  3.85  Overdraft  3.33  2.94  0.00  20.00  0.00  23.88  0.00  5.41  0.00  3.85  Checking Account  28.89  73.53  17.39  59.05  50.94  91.04  57.14  72.97  56.52  67.31  Source:  Enterprise Surveys  Costs  Another  key  factor  driving  the  decision  to  become  formal  is  the  costs  of  formality.  A  firm  with  a  given  level  of  productivity  may  choose  informality  in  a  country  which  has  higher  tax  rates  and  much  greater compliance costs, compared to countries where such costs are low.  Table 32 shows that a very  high  share  of  both  formal  and  informal  firms  in  Kenya  and  Uganda  pay  bribes  and  a  lower  but  equal  share of firms in the formal and informal sector in Tanzania pay bribes as well.  In South Africa, the share  of firms making bribe payments in the informal sector is much higher than in the formal sector. A much  smaller  percentage  of  firms  report  bribe  payments  in  Rwanda,  and  formal  microenterprises  also  are  more likely to report their entire income for tax purposes. A majority of firms in both groups are visited  by tax inspectors, with informal firms being subject to more inspector visits. All these point towards the  efficiency  of  the  Rwandese  Government  in  getting  firms  into  the  tax  system.  While  informal  firms  in  South Africa are shielded from inspector visits, this is not the case in Rwanda.           110          Table 32: Costs of Formality    Kenya   Rwanda   South Africa  Tanzania  Uganda  Informal  Formal  Informal  Formal  Informal  Formal  Informal  Formal  Informal  Formal     Micro  Micro  Micro  Micro  Micro  Micro  Micro  Micro  Micro  Micro  % with Audited Accounts  3.33  41.18  0.00  6.67  3.77  64.18  0.00  10.81  8.70  9.62  % Reporting Bribe Payments  77.78  97.06  8.70  23.81  56.60  31.34  39.29  37.84  54.35  71.15  % of Income reported for  20.31  83.24  17.39  65.37  23.55  53.66  32.71  51.81  26.50  43.12  Taxes  % Visited by Tax Inspectors  78.89  76.47  73.91  61.90  18.87  65.67  50.00  86.49  58.70  82.69  Source:  Enterprise Surveys  Enterprise Perceptions   Another  way  to  examine  the  differences  in  business  environment  between  formal  and  informal  microenterprises is by looking at differences in perceptions. Firms were asked to rank various areas of  the  investment  climate  to  determine  which  constraints  present  the  largest  obstacles  to  enterprise  operations. These rankings are presented in Figure 42 below, disaggregated by formal versus informal  firms.   Figure 42: Ranking of Business Constraints: Formal vs. Informal Micro Firms    Source: World Bank Enterprise Survey     We  see  interesting  dispersions  across  the  two  groups.  Transport  infrastructure  problems  are  a  bigger  concern  from  informal  firms,  compared  to  formal  microenterprises.  Majority  of  formal  microenterprises report access to finance, tax rates and macro instability to be their major constraints,  while both groups find electricity to be a major business constraint.   111      Our survey results show that microâ€?enterprises in Rwanda are not a homogenous group of firms, all  stagnant  and  survival  enterprises.  Some  firms  exhibit  dynamism  and  have  higher  labor  productivity  which is comparable to firms in the formal sector.   These enterprises are also the ones who are most  likely to be more formalized operations.   Examining differences between formal and informal microenterprises within Rwanda, and also with  comparator  countries,  we  see  that  microenterprises  in  Rwanda  have  the  lowest  human  capital  compared  to  all  other  countries  in  the  region.  This  difference  is  particularly  stark  for  informal  microenterprises,  where  majority  have  only  a  primary  school  education.  While  majority  of  firms  are  registered for tax purposes, and report high compliance with tax laws, we see that registration does not  entitle  firms  to  significantly  greater  access  to  infrastructure  services  such  as  water  and  public  sewage  facilities,  which  are  lowest  regionally.  Firms  do  have  greater  access  to  formal  finance,  but  these  are  mainly through microâ€?credit institutions and uncorrelated with creditworthinessâ€?less than 10% of firms  have any audited accounts: much lower than all comparators.   Results indicate that regulatory efficiency has led to sorting of microâ€?enterprises: those with greater  productivity are most likely to register their operations and comply with the tax codes. However, unlike  other  countries  such  as  Kenya  and  South  Africa,  being  formal  does  not  entitle  firms  to  better  public  services or banking sector borrowing: to foster formal sector growth, the Government needs to improve  education, and provide greater infrastructure and business support services (accounting, management,  networking) which will have a direct impact of mobilizing more firms into the formal sector.                       112        References   Batra, Geeta, Daniel Kaufmann, and Andrew H. W. Stone. 2002. Investment Climate Around  the World: Voices of the Firms from the World Business Environment Survey. Washington, D.C.:  World Bank.  Gelb,  Alan,  Vijaya  Ramachandran,  Manju  Kedia  Shah,  and  Ginger  Turner.  2006.  "What  Matters  to  African  Firms?  The  Relevance  of  Perceptions  Data."  World  Bank:  Washington  DC.  Processed.  International  Monetary  Fund..  2007.  "Rwanda:  Joint  Staff  Advisory  Note  of  the  Poverty  Reduction  Strategy  Paper  and  Annual  Progress  Report  on  Implementation  of  the  Poverty  Reduction Strategy Paper." International Monetary Fund: Washington DC.  â€?â€?â€?â€?â€?â€?â€?â€?. 2007. International Finance Statistics. Washington DC: International Monetary Fund.  Kaufmann, Daniel, Aart Kraay, and Massimo Mastruzzi. 2005. "Measuring Governance Using  Cross Country Perceptions Data." World Bank. Washington DC.  Stern, Nicholas. 2002a. A Strategy for Development. Washington DC: World Bank.  â€?â€?â€?â€?â€?â€?â€?â€?. 2002 b. "Development as a Process of Change." World Bank: Washington DC.   The Economist. 2007. "The Dark Continent." The Economist, August 16.  World  Bank.  1997.  World  Development  Report  1997:  The  State  in  a  Changing  World.  New  York: Oxford University Press.  â€?â€?â€?â€?â€?â€?â€?â€?. 2004. World Development Report 2005: A Better Investment Climate For Everyone.  Washington DC: World Bank.  â€?â€?â€?â€?â€?â€?â€?â€?.  2007.  Doing  Business  2008:  Comparing  Regulation  in  178  Economies.  Washington  DC: World Bank.  â€?â€?â€?â€?â€?â€?â€?â€?. 2007. World Development Indicators. Washington, D.C.: World Bank.   â€?â€?â€?â€?â€?â€?â€?â€?.  2007.  Rwanda:  Toward  Sustained  Growth  and  Competitiveness  (in  Two  Volumes),  Report No. 37860â€?RW.  FIAS, 2006a. Government of Rwanda – Sources of Informal Economic activity. International  Finance Corporation. November.  FIAS,  2006,  Sector  Study  of  effective  Tax  Burden,  Rwanda.  Foreign  Investment  Advisory  Service. A joint service of the International Finance Corporation and the World Bank. January.  113      Appendix Chapter 1    The Structure of the Private Sector in Rwanda, reported in the Country Economic Memorandum, is  as follows:   Appendix 1. 1 Structure of the MSSE Sector, Classified by Rwandan System of Production  Production System  Factory type — organized and  Homeâ€?based production  Dispersed production — small scale  structured  Informal’ formal enterprises — in transition to  Informal  Formal — organized enterprises  small and medium  Mediumâ€?scale  Largeâ€?scale  Family production  Micro enterprises  Small enterprises  enterprises  enterprises  Estimated 30. 50  Estimated 700,000 â€? 800,000 MSSES  Estimated 200 SMEs  firms  Artisans (i.e. basketty),  Organized artisans,  Organized operations  Organized, structured, formal  homeâ€?based food  formal and informal  in factoryâ€?type  enterprises.  Registered  processing, banana beer,  units  structure  Fewer than 10  30â€?100  100 or more  Family labor  10â€?30 employees  employees  employees  employees  Source: Nugawela. P. et.al. 2004.   Survey coverage  Based on available data for the population of firms in Rwanda, the World Bank Enterprise Survey in  Rwanda  targeted  establishments  located  in  Kigali  and  Butare  in  the  following  industries  (according  to  ISIC,  revision  3.1):  all  manufacturing  sectors  (group  D),  construction  (group  F),  retail  and  wholesale  services  (subâ€?groups  52  and  51  of  group  G),  hotels  and  restaurants  (group  H),  transport,  storage,  and  communications  (group  I),  and  computer  and  related  activities  (subâ€?group  72  of  group  K).    For  establishments  with  five  or  more  fullâ€?time  permanent  paid  employees,  this  universe  was  stratified  according to the following categories of industry:  1. Manufacturing: Food and Beverages (Group D, subâ€?group 15);  2. Manufacturing: Garment (Group D, sub group 18);  3. Manufacturing: Other Manufacturing (Group D excluding subâ€?groups 15 and 18);  4. Retail Trade: (Group G, subâ€?group 52);  5. Rest of the universe, including:    • Construction (Group F);  • Wholesale trade (Group G, subâ€?group 51);  • Hotels, bars and restaurants (Group H);  • Transportation, storage and communications (Group I);  • Computer related activities (Group K, subâ€?group 72).    The survey also sampled a selection of micro establishments (establishments with less than five fullâ€? time permanent paid employees) from the targeted universe, without stratification by industry.  114        Sampling methodology  Establishments with five or more full­time paid permanent employees  The  sample  frame  for  establishments  with  five  or  more  fullâ€?time  paid  permanent  employees  consisted in a population of 600 establishments. This list of establishments was compiled from lists from  different  sources,  including  lists  from  the  RRA,  MINICOM,  FRSP  and  CAPMER.    The  master  list,  once  compiled  and  updated  based  on  initial  research  in  the  field,  was  sent  to  EEC  head  office  in  Montreal.   There,  the  number  of  establishments  to  be  surveyed  in  each  stratum  and  location  was  determined  based on the sample frame and the World Bank’s guidelines on sampling for the global rollâ€?out of the  ICS.    Once  the  target  number  for  each  stratum  and  location  was  determined,  a  computer  program  selected at random establishments from the sample frame sufficient to fulfil the target, as well as a list  of replacements.  These  lists  were  then  sent  back  to  the  EEC  field  team,  who  oversaw  the  enumerators  in  their  attempts to survey the selected establishments.  Micro­establishments  In this survey, the micro establishment stratum covers all establishments of the targeted categories  of  economic  activity  with  less  than  5  employees.  For  many  reasons  including  the  small  size  of  establishments, their expected high rate of turnovers, the high level of “informalityâ€? of establishments  in  many  activities  and  consequently  the  difficulty  to  obtain  trustworthy  information  from  official  sources, EEC Canada selected an aerial sampling approach to estimate the population of establishments  and select the sample in this stratum for all regions of the survey.  First, to randomly select individual micro establishments for surveying, the following procedure was  followed: i) select districts and specific zones of each district where there was a high concentration of  micro establishments; ii) count all micro establishments in these specific zones; iii) based on this count,  create a virtual list and select establishments at random from that virtual list; and iv) based on the ratio  between  the  number  selected  in  each  specific  zone  and  the  total  population  in  that  zone,  create  and  apply a skip rule for selecting establishments in that zone.  The districts and the specific zones were selected at first according to our national sources. The EEC  team  then went in  the field to verify these national sources and to count micro establishments. Once  the count for each zone was completed, the numbers were sent back to EEC head office in Montreal.  At head office the following procedure was followed:  The count by zone was converted into one list  of  sequential  numbers  for  the  whole  survey  region,  and  a  computer  program  performed  a  random  selection of the determined number of establishments from the list.  Then, based on the number that  the computer selected in each specific zone, a skip rule was defined to select micro establishments to  survey in that zone.  The skip rule for each zone was sent back to the EEC field team.  In Rwanda, enumerators were sent to each zone with instructions as to how to apply the skip rule  defined for that zone as well as how to select replacements in the event of a refusal or other cause of  nonâ€?participation.    115      Appendix 1. 2 Population size by stratum and sampling region     Kigali  Butare  Total  Manufacturing  176  25  201     Food and beverages  83  17  100     Garments  12  2  14     Other manufacturing  81  6  87  Retail   75  7  82  Rest of the universe  301  16  317  Micro  2017  312  2329  Total  2569  360  2929    Appendix 1. 3 Sample weights by stratum and sampling region     Kigali  Butare  Total  Manufacturing  3.20  6.25  3.41     Food and beverages  4.37  8.50  4.76     Garments  2.40  0  2.80     Other manufacturing  2.61  3.00  2.64  Retail   1.83  2.33  1.86  Rest of the universe  3.14  1.23  2.99  Micro82  17.39  26.00  19.25  Total  8.34  11.25  8.61                                                                       82 The weights for the Micro stratum represent only the areas for which we conducted an area sampling.   116      Appendix Chapter 2   Appendix 2. 1 Total Factor Productivity Estimation Pooled Data     Model 1  Model 2 Model 3 Model 4 Model 5  Model 6 Intercept  3.88***  3.82*** 4.36*** 3.93*** 3.98***  4.07***   (0.263)  (0.273) (0.264) (0.279) (0.268)  (0.269) Log(capital)  0.45***  0.45*** 0.41*** 0.44*** 0.44***  0.42***   (0.022)  (0.022) (0.022) (0.022) (0.022)  (0.023) Log(labor)  0.59***  0.60*** 0.54*** 0.57*** 0.58***  0.57***   (0.036)  (0.037) (0.036) (0.038) (0.038)  (0.038)   ―  0.06 ― ― ―  ― Age<10  ―  (0.070) ― ― ―  ― Food  â€?0.08  â€?0.09 â€?0.02 â€?0.07 â€?0.07  â€?0.08   (0.086)  (0.086) (0.084) (0.086) (0.086)  (0.085) Textile and Garments  â€?0.12  â€?0.13 â€?0.09 â€?0.10 â€?0.13  â€?0.11   (0.102)  (0.102) (0.099) (0.102) (0.102)  (0.101) Wood and Furniture  â€?0.07  â€?0.08 0.003 â€?0.05 â€?0.06  â€?0.05   (0.104)  (0.104) (0.101) (0.104) (0.104)  (0.103) Metal  0.01  0.01 0.04 0.02 0.02  0.04   (0.116)  (0.116) (0.113) (0.117) (0.116)  (0.116) Kenya  0.73***  0.74*** 0.66*** 0.71*** 0.72***  0.62***   (0.157)  (0.158) (0.153) (0.158) (0.158)  (0.160) Tanzania  0.48***  0.49*** 0.40*** 0.46*** 0.48***  0.45***   (0.162)  (0.163) (0.158) (0.165) (0.162)  (0.165) Uganda  0.02  0.04 â€?0.04 â€?0.002 0.002  0.03   (0.161)  (0.162) (0.157) (0.163) (0.161)  (0.163) Burundi  0.03  0.04 â€?0.05 0.04 0.002  0.06   (0.186)  (0.186) (0.181) (0.189) (0.186)  (0.185) ISO  ―  ― 0.52*** ― ―  ―   ―  ― (0.091) ― ―  ― Email  ―  ― 0.35*** ― ―  ―   ―  ― (0.076) ― ―  ― Train  ―  ― ― 0.11 ―  ―   ―  ― ― (0.070) ―  ― Univ.ed  ―  ― ― 0.16** ―  ―   ―  ― ― (0.073) ―  ― Skill ratio  ―  ― ― 0.06 ―  ―   ―  ― ― (0.106) ―  ― Foreign Owned  ―  ― ― ― 0.14  ―   ―  ― ― ― (0.088)  ― Exporer  ―  ― ― ― 0.10  ―   ―  ― ― ― (0.088)  ― Audited a/cs  ―  ― ― ― ―  0.29***   ―  ― ― ― ―  (0.086) Overdraft  ―  ― ― ― ―  0.03   ―  ― ― ― ―  (0.083) Current Loan  ―  ― ― ― ―  0.14*   ―  ― ― ― ―  (0.075) 117      N  971  971 971 970 971  971 Adj Râ€?Sq  0.7861  0.7861 0.7979 0.7873 0.7866  0.7892       Note:  Robust  standard  errors  in  parentheses  ***significant  at  1%;  **  significant  at  5%,  *  significant  at  10%.    Excluded  category  for  country dummies is Rwanda, for sectors is Food Processing.    Appendix 2. 2 Probit Regressions:  Decision to Export  Model 1  Model 2 Model 3  Intercept  â€?3.25***  â€?2.96*** â€?3.00***    (0.342)  (0.370) (0.365)  Log(Labor)  0.45***  0.34*** 0.36***    (0.044)  (0.049) (0.051)  Log(Firmage)  0.07  0.03 0.03    (0.074)  (0.077) (0.077)  Email  ―  0.61*** ―    ―  (0.135) ―  Audit  ―  ― 0.44***    ―  ― (0.166)  Exporter  ―  ― ―    ―  ― ―  ISO  ―  0.25* ―    ―  (0.137) ―  Overdraft  ―  ― 0.20    ―  ― (0.129)  Loan  ―  ― 0.09    ―  ― (0.118)  Foreign Owned  0.38***  0.27** 0.34***    (0.128)  (0.132) (0.130)  Food  ―  â€?0.22 â€?0.26*    ―  (0.147) (0.145)  Textgarm  ―  â€?0.12 â€?0.14    ―  (0.169) (0.168)  Woodfurn  ―  â€?0.35* â€?0.40**    ―  (0.202) (0.200)  Metal  ―  â€?0.23 â€?0.21    ―  (0.199) (0.198)  Chemical  ―  0.22 0.31    ―  (0.216) (0.214)  Kenya  0.83***  0.75*** 0.64***    (0.260)  (0.266) (0.270)  Tanzania  0.11  0.04 0.04    (0.276)  (0.281) (0.285)  Burundi  â€?0.38  â€?0.52 â€?0.42    (0.398)  (0.411) (0.413)  Uganda  0.33  0.37 0.36    (0.274)  (0.280) (0.281)  Number of Observations  975  975 975  LogLikelihood  â€?381.92  â€?361.92 â€?369.09  Note:  Robust  standard  errors  in  parentheses  ***significant  at  1%;  **  significant  at  5%,  *  significant  at  10%.    Excluded  category  for  country dummies is Rwanda, for sectors is Food Processing.        118            Appendix 2. 3 Sample Size:  Residual and Retail Sectors    Burundi  Kenya  Rwanda  Tanzania  Uganda  Residual   Construction and Transport  12  20  9  16  24  Hotels and Restaurants  30  56  79  47  75  Other  37  35  9  13  27  Retail  76  126  44  65  120  IT  13  24  12  5  6  Total Surveyed  168  261  153  146  252  Appendix 2. 4 Determinants of Productivity: Retail and IT Sectors  Determinants of Productivity: Retail and IT Sectors    Model 1  Model 2  Model 3  Intercept  7.19***  7.24***  7.03***     (0.259)  (0.256)  (0.258)  Log(Firmage)  0.27***  0.25***  0.26***    (0.100)  (0.099)  (0.097)  Size >20 employees  0.10  0.02  â€?0.03    (0.186)  (0.186)  (0.183)  Foreign Owned  ─  0.73***  0.57***    ─  (0.240)  (0.240)  University Education  ─  ─  0.53***    ─  ─  (0.141)  Uganda  0.13  0.04  â€?0.01    (0.211)  (0.211)  (0.207)  Kenya  0.59***  0.55***  0.53***    (0.202)  (0.200)  (0.197)  Rwanda  0.85***  0.72***  0.69***    (0.250)  (0.251)  (0.247)  IT sector  0.46**  0.39*  0.25    (0.225)  (0.224)  (0.223)  Note:  Robust  standard  errors  in  parentheses  ***significant  at  1%;  **  significant  at  5%,  *  significant  at  10%.    Excluded  category  for  country dummies is Tanzania.      119          Appendix 2. 5 Determinants of Productivity:  Services Sector    Model 1  Model 2  Model 3  Intercept  7.79***  7.70***  7.59***    (0.285)  (0.278)  (0.276)  Log(firmage)  0.30***  0.28***  0.28***    (0.093)  (0.091)  (0.090)  SME  0.28*  0.13  â€?0.04    (0.152)  (0.152)  (0.157)  Foreign Owned  ─  1.05***  0.96***    ─  (0.225)  (0.223)  Univ. Ed  ─  ─  0.53***    ─  ─  (0.147)  Uganda  â€?0.04  â€?0.08  â€?0.18    (0.206)  (0.201)  (0.200)  Kenya  0.51***  0.63***  0.59***    (0.216)  (0.212)  (0.209)  Rwanda  â€?0.38*  â€?0.39*  â€?0.40*    (0.220)  ─  (0.211)  Hotel Dummy  â€?0.58***  â€?0.51***  â€?0.50***    (0.150)  (0.147)  (0.145)  Note:  Robust  standard  errors  in  parentheses  ***significant  at  1%;  **  significant  at  5%,  *  significant  at  10%.    Excluded  category  for  country dummies is Tanzania.         120         Appendix Chapter 3:     Appendix Figure 3. 1 Challenges facing Rwandan businesses – Transport and Land are most  Challenges facing Rwandan businesses commonly cited as major constraints commonly cited as major constraints   Transport and Land are most Percentage of businesses ranking each issue as a major constraint 100% Services Manufacturing 80% 60% 40% 20% 0% l c st ra t s rt en orc ion rn ou ett ies au ty ad + p ills po e l c la t y Ta and e pe ns Fi es a d er ce ns s s or rru ty lic nic on pe n n n na egu en o im E l nc i ac om tio re ici io io Lo m i erm W Co in at sp t om tio s lic un t io k Po mu diti pt r r lem ra tit cr tit na Cr L Ta se e s a W Bu ctr an a rt x e Tr ni e co ue ad s kf In La te l tr Te f v a y m u ca & sp lic x b o s io Di le om st at Co st ne te Cu si Bu 9 Source: PSF BICS Survey 2008, OTF Group Analysis. Services n=808, Manufacturing n=59 © Copyright: PSF 2008 121          Appendix Figure 3. 2 Challenges facing Rwanda businesses – Businesses are generally positive  Challenges facing Rwandan businesses about their future revenues and performance    Businesses are generally positive about their future revenues and performance   Service sector major priority Manufacturing sector major priority   Workforce Customs & 8% 5% skills trade policies   Local Electricity 8% 9% competition   Workforce Finance 8% 9% skills   Land 9% Finance 9%   Local demand 12% Land 16%   Tax rates 22% Tax rates 21%   0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30%     Source: PSF BICS: Services n=771, manufacturing n=58. 10 © Copyright: PSF 2008       122        Appendix Table 3. 1 Business Constraints in Rwandaâ€?by firm Characteristics  Medium  Foreign  Nonâ€?   Manufacturing  Services  Small  /Large  Domestic Owned  Exporter  Exporter  INFRASTRUCTURE RANKINGS                          Telecommunications  15.52 11.76 12.43 14.71 11.86 17.65 12.63 15.38 Electricity  74.14 45.75 49.72 73.53 52.54 58.82 54.04 46.15 Transportation  39.66 20.26 22.03 44.12 23.73 35.29 24.75 38.46 REGULATORY OBSTACLES                          Tax rates  50.00 47.06 49.15 41.18 50.28 35.29 48.48 38.46 Tax administration  25.86 20.92 22.60 20.59 20.90 29.41 21.72 30.77 Labor Regulations  3.45 2.61 3.39 0.00 2.26 5.88 2.53 7.69 Business licensing and Permits  6.90 10.46 11.30 0.00 10.17 5.88 9.60 7.69 Customs and Trade Regulations  22.41 10.46 15.25 5.88 14.12 11.76 13.64 15.38 GOVERNANCE AND SERVICE DELIVERY                           Corruption  10.34 2.61 5.08 2.94 3.95 8.82 4.04 15.38 Crime, theft and disorder  3.45 3.92 4.52 0.00 3.95 2.94 3.54 7.69 Functioning of the courts  8.62 5.23 6.21 5.88 5.08 11.76 5.56 15.38 Political instability    8.77 3.27 5.11 2.94 4.52 6.06 4.06 15.38 Macroeconomic instability  25.86 14.38 15.25 29.41 19.77 5.88 17.17 23.08 Practices of competitors in the informal  22.41 7.84 10.17 20.59 11.86 11.76 11.11 23.08 sector  FACTOR MARKETS                          Inadequately educated workforce  13.79 9.15 9.04 17.65 8.47 20.59 10.10 15.38 Access to land  20.69 15.69 15.82 23.53 17.51 14.71 17.17 15.38 Access to finance (availability and cost)  41.38 31.37 33.90 35.29 35.03 29.41 33.84 38.46 NUMBER OF FIRMS  58 153 177 34 177 34 198 13                     123      Analysis of Other Business Constraints   Business Licenses  Rwanda  has  been  on  fast  track  towards  reforming  its  business  licensing  structure.  Doing  Business  (2009)  ranks  Rwanda  90th  out  of  181  countries  surveyed.    It  is  far  lower  than  Tanzania  (172),  Burundi  (173)  India  (136)  and  China  (176).  But,  neighboring  countries,  in  their  bid  to  move  up  on  the  Doing  Business rankings, have also made significant changes: Kenya is now ranked 9th, and Uganda 81st in these  rankings.   Appendix 3. 2 Dealing with Licenses  Procedures   Time   Cost (% of income per  Rank    (number)  (days)  capita)  China  176  37  336  698.4  India  136  20  224  414.7  Kenya  9  10  100  46.3  Burundi  173  20  384  8,515.80  Rwanda  90  14  210  607.1  Tanzania  172  21  308  2,087.00  Thailand  12  11  156  9.4  Uganda  81  16  143  703.5  DRC  141  14  322  1,725.80  S.Africa  48  17  174  27.5  Vietnam  67  13  194  313.3  Source:  Doing Business, 2009    The BizClir report (2008) noted that “Rwanda is beginning to apply the best practices for licensing  regimes  found  in  other  business  friendly  countries,  but  it  has  not  yet  avoided  certain  pitfalls  of  the  licensing  function.  For  example,  although  blatant  corruption  among  Government  inspectors  and  other  officials is not widely regarded as a problem with respect to obtaining a license, there is some indication  that  “preferredâ€?  business  initiatives  get  treated  more  favorably  than  others.  (Add  our  interview  experiences?)   Although regulatory reform may lead to higher Doing Business rankings, their impact on firms may  differ based on actual implementation. Rankings across countries, based on our survey, are presented in  Figure 3.3 below.   124      Appendix Figure 3. 3% of Firms Identifying Business Licensing and Permits as Major Constraint    Source:  World Bank Enterprise Survey  We  see  that  firms  in  Rwanda  are  much  less  likely  to  rank  business  licenses  as  a  major  constraint,  compared  to  all  other  countries  regionally,  including  Kenya,  and  most  countries  internationally.  Examining  across  firm  characteristics  within  Rwanda,  presented  in  Appendix  Table  3.3,  we  see  some  dispersion across groups, with small domestic firms more likely to rank it as a major problem compared  to others. Overall, business licenses do not appear to be an obstacle to business development.   Labor Regulations   Comparing Rankings of Labor Regulations across countries, we see that firms in Rwanda are much  less  likely  to  report  labor  regulations  to  be  a  constraint  to  business  operations,  compared  to  most  countries.   125      Appendix Figure 3. 4 Percent of Firms Identifying Labor Regulations as a Major Constraint    Source:  World Bank Enterprise Survey  Legal system    Secure  property  and  contractual  rights  play  a  vital  role  in  modern  economies.    When  enterprise  owners  are  unsure  about  the  security  of  their  property  rights,  they  will  be  unwilling  to  risk  investing  their capital in projects that yield profits only in the mediumâ€? to longâ€?term.  The  legal  system  in  Rwanda  is  still  in  its  infancy:  the  first  commercial  courts  were  only  recently  established in March 2008. Until these courts are well established over time,   and contractual laws are  enacted  and  operate  appropriately,  there  will  be  no  effective  means  for  enforcing  property  and  contractual  rights.  Bizclir,  in  its  evaluation  of  the  Doing  Business  rankings,  also  summarized  that  the  framework laws dealing with contracts are archaic and ill suited to a modern commercial economy. Also,  the  court  system  is  perceived  neither  to  be  efficient  nor  have  the  necessary  capacity  to  deal  with  complex commercial transactions.   While  these  factors  are  likely  to  deter  the  entry  of  new  firms,  particularly  large  foreign  investors,  existing firms in Rwanda do not see the legal system as a serious obstacle to enterprise operations and  growth.  The investment climate assessments include several questions regarding perceptions about the  legal system and the security of property rights.  One question asked whether the enterprise managers  believed that they could rely upon the courts to enforce contracts and uphold their property rights in  business dispute. Rankings are presented in Appendix Table 3.3 below. We see that more than 60% of  126      firms in Rwanda consider the court system to be fair, impartial and uncorrupted, affordable, quick and  able to enforce its decision, which is much higher than other comparators.83  Appendix 3. 3 Functioning of Courts    Court System â€? % Ranking it to be:    Fair, Impartial and  Able to Enforce    Quick  Affordable  Uncorrupted  Decision  Rwanda  68.55  64.99  73.59  71.81  Burundi  44.72  37.59  73.96  70.02  Kenya  23.08  16.54  28.85  50.00  Tanzania  43.69  34.78  48.86  63.77  Uganda  43.63  29.82  43.73  63.41  Source:  World Bank Enterprise Survey      Appendix Figure 3. 5 Court Procedures and Costs    Source: Doing Business, 2009                                                                 83 It is important to note however, that very few firms in all comparator countries have used the court system to resolve a conflict, these are general perceptions rather than based on actual experience.  127        An  alternate  view  of  courts  is  obtained  from  the  Doing  Business  indicators,  presented  in  Appendix Figure 3.5 above. The survey is based on a survey of lawyers and legal experts, asked  them how long it would take to get a court to recover a standardized debt contract (e.g., with  respect to size, type of contract, nature of the parties being sued etc.) in their country.84  We  see that while the number of procedures compare favorably with other countries, the cost (as a  percentage of debt) is higher in Rwanda than comparators.   Macroeconomic Uncertainty and Political Instability  Good  macroeconomic  policies  and  political  stability  are  necessary  conditions  to  foster  economic  growth in any country. The US Department of State’s Investment Climate statement (2007) notes that  Rwanda remains a stable country with little violence. A strong police and military provide an umbrella of  security  that  continues  to  minimize  criminal  activity  and  political  disturbances.  Good  macroeconomic  policies by the GOR are highlighted in Chapter 1.   These have had a positive impact on business perceptions. We see that less than a quarter of firms  in  manufacturing  rank  macro  economic  uncertainty  to  be  major  constraint,  while  less  than  10%  of  service sector firms find this to be a problem. Political instability is ranked as a major constraint by less  than 10% of firms in both manufacturing and services.   It  is  important  to  note  however,  that  these  constraint  rankings  by  existing  firms  may  differ  significantly  from  potential  entrants.  Rwanda’s  very  recent  history  of  genocide,  the  perceptions  of  political  control,  and  potential  for  future  instability  continue  to  deter  foreign  investors  into  Rwanda  (BizClir,2008).   Entry and Exit  Regulations that affect entry and exit decisions have come under increased scrutiny in recent years.   Because entry and exit restrictions affect the ability of new firms to enter, and of old inefficient firms to  exit, they can reduce competition and productivity.   Although some entry restrictions are necessary –  for example, requiring enterprises to register with tax authorities – many entry restrictions in developing  countries do not appear to solve market failures.                                                                 84 See World Bank, Doing Business (2009) for a complete description of the methodology  128      Appendix Figure 3. 6 Duration (in days), Cost (% of income/capital) and Number of Procedures Required to Get Business  Licenses – International Comparison    Source:  Doing Business, 2009  Several recent empirical studies have shown that entry restrictions can have a large negative impact  on economic performance.  In addition to affecting productivity and investment, entry regulations can  also lead to corruption and informality.  In order to avoid the burden that entry restrictions impose upon  new  enterprises,  entrepreneurs  respond  by  either  becoming  informal  (i.e.,  avoiding  the  high  costs  associated with formal entry) or bribing bureaucrats to speed the process up.    The  Doing  Business  data,  presented  in  Appendix  Figure  3.6  above,  show  that  Rwanda  fares  less  favorably compared to Kenya and Uganda in terms of time required to obtain a business license. It has  also much higher costs compared to Kenya, and higher number of procedures. However, rapid reforms  are  underway  (BizClir  2008),  and  it  is  expected  that  business  registration  procedures  will  be  further  simplified and expedited in the near future.     129      Appendix Figure 3. 7 Enterprise Surveys:  Connection Times    Source:  World Bank Enterprise Survey  Legal restrictions on entry are not the only barrier to entry that new firms face.  Another barrier that  can  restrict  entry  is  getting  access  to  infrastructure.    The  biggest  infrastructure  related  bottleneck  for  new  firms  in  Rwanda  is  getting  a  telephone  connection:  it  reportedly  takes  50  days  to  obtain  a  new  connection.  However,  current  reforms  underway  are  likely  to  improve  access  and  time  in  the  near  future.    Access to and Cost of Land  The recent PSF survey shows that Access to and Cost of Land are reported as a major constraint by  more than 50% of firms in Rwanda today. While access to land was ranked as a major constraint by less  than  20%  of  firms  in  Rwanda,  the  question  did  not  specifically  address  cost  issues.  Due  to  its  small  geographical area and high population density, land is recognized as a continued scarce resource which  has to be allocated to its best use. The BIZclir Report (2008) notes that:  Across  firm  size  within  EAC,  we  see  that  land  ownership  remains  low  for  small  formal  firms  in  all  these  countries,  with  less  than  30%  having  a  title  to  their  business  property,  while  more  than  70%  of  medium and large firms in Rwanda own their business land.           130      Appendix Figure 3. 8 % of Firms owning Business Property    Source:  World Bank Enterprise Survey  Characteristics of Female Entrepreneurs in Rwandan Businesses  How different are firms owned by men visâ€?àâ€?vis women in Rwanda? Of the 340 firms surveyed, 42%  were owned by women. In this section, we examine the human capital and finance characteristics of a  firm’s  entrepreneurs  by  gender,  and  the  reported  business  constraints  thereafter.  Worker  earnings  across  gender  are  discussed  in  detail  in  the  labor  market  chapter  5.  Differences  in  education  across  gender are presented in the table below.     Appendix Table 3. 4 Educational Characteristics by Gender    Manufacturing  Micro  Residual  Retail    Male  Female Male  Female  Male  Female  Male  Female  Primary  5.41%  4.76%  52.11%  42.86%  13.73%  4.35%  0.00%  0.00%  Secondary  21.62%  28.57% 32.39%  44.64%  43.14%  50.00%  36.84%  61.11%  Vocational  2.70%  14.29% 1.41%  3.57%  5.88%  17.39%  2.63%  0.00%  University  70.27%  52.38% 14.08%  8.93%  37.25%  28.26%  60.53%  38.89%  Source: World Bank Enterprise Survey  Examining human capital and finance characteristics across gender, we find that in manufacturing,  women own smaller enterprises â€? with a median firm size of 33 workers â€? compared to a firm size of 53  workers for firms owned by men. 52% of women entrepreneurs have a university degree, compared to  72% of male entrepreneurs in manufacturing. Median firm size for both men and women in the service  131      sector is 6 employees: 20% of women have university degrees, compared to 32% of enterprises owned  by men.   While  educational  qualifications  are  lower,  on  average,  for  women  entrepreneurs,  we  find  that  access  to  finance  does  not  substantially  differ  across  gender  lines  in  manufacturing.    About  60%  of  both  male  and  female  owned  firms  in  manufacturing  had  access  to  loans.  17%  of  women  in  services  have current loans, while 39% of male entrepreneurs reported having a current loan.   Appendix Table 3. 5 Financial Characteristics of Firms: By Gender    Manufacturing  Micro  Residual  Retail    Male  Female  Male  Female  Male  Female  Male  Female % with Bank Account  97.30%  85.71%  47.89%  56.14%  70.59% 63.04%  97.37% 83.33% % With Overdraft  43.24%  47.62%  16.90%  15.79%  23.53% 28.26%  36.84% 38.89% % w/Audited A/cuss  48.65%  28.57%  7.04%  3.51%  39.22% 32.61%  39.47% 55.56% % with Land Ownership  72.97%  57.14%  7.04%  3.51%  27.45% 28.26%  18.42% 27.78% % with Current Loan  62.16%  57.14%  21.13%  14.04%  21.57% 21.74%  39.47% 16.67% Source: World Bank Enterprise Survey   Once a firm is established, irrespective of whether it is a male owned or female owned enterprise,  we see that business constraint rankings do not differ. Rankings by gender are presented in the charts  below.   Appendix Figure 3. 9 Ranking of Business Constraints by Gender    Source: World Bank Enterprise Survey  Examining business constraints in the formal sector, we see that tax rates, electricity and access to  finance are reported as major constraints by both men and women entrepreneurs.   132      Women comprise a major share of microenterprises in Rwanda. Again, rankings do not substantially  differ  across  gender,  except  for  transport,  where  firms  owned  by  women  are  more  likely  to  report  transport to be a major concern, compared to men.   Appendix Figure 3. 10 Microenterprises – Ranking of Constraints by Gender    Source: World Bank Enterprise Survey  Overall,  we  see  that  there  is  negligible  difference  between  the  two  groups:  the  sorting  occurs  at  entry, with fewer women choosing to become business owners: those that do own smaller enterprises,  have  lower  educational  levels  than  their  male  counterparts.  Once  these  factors  are  controlled  for,  we  see  that  business  constraints  are  similar.  Based  on  the  analysis  above,  there  seems  to  be  limited  justification for targeted policy interventions to address constraints faced by  women entrepreneurs in  Rwanda.    133        Appendix Chapter 4    Access to Finance: Other Firm Characteristics: Industry, Region, Exporters and Ownership    Among  different  industries  the  “otherâ€?  category,  which  includes  mostly  service  firms,  reports  the  least availability of finance (Table 4). The highest percent of service firms report access to be one of the  top 3 obstacles (40% for service vs. 24â€?27% for other types of firms), the lowest percent use any credit  products (34% service vs. 36% retail and 66% manufacturing). Service firms report lower proportion of  bank  finance  for  working  capital  and  investment  –  twice  lower  than  manufacturing  firms.  Thus,  manufacturing  firms  have  the  most  access  among  all  industrial  groups.  This  means  that  crossâ€?country  comparison,  presented  in  section  I,  which  included  only  manufacturing  firms,  showed  Rwanda  in  a  better light than it is the case on average.   As in many other countries, foreign firms have preferential access – they have more usage of credit  products  and  report  lower  obstacles;  but  they  have  about  the  same  amount  of  bank  capital  in  their  working  capital  and  investment.  Exporters  also  have  more  access  than  nonâ€?exporters.  There  is  no  significant difference in firms owned by males vs. females – they have about equal access indicators.   134      There are no striking differences between firms in Kigali, vs. those in Butare.     Appendix 4. 1 Access and Firm Characteristics: Industry, Region, Exports and Ownership    Industry  Ownership  Owner Manufacturing  Domestic  Foreign  Other*     Male  Retail  Sample Size  59  44  109  177  35  123  Percent reporting finance access as one of the top 3 obstacles  24%  27%  40%  34%  25%  31% Percent with a bank account  93%  90%  74%  81%  93%  87% Percent with overdraft, line of credit or loan  66%  36%  34%  41%  60%  45% Percent â€?â€? Applied for a loan  47%  40%  27%  34%  41%  36% Percent â€?â€? Rejected application  20%  22%  41%  27%  35%  28% Percent â€? No need for a loan  37%  21%  25%  26%  37%  30% Interest Rate  15.0  16.2  15.2  15.3  14.8  15.1 Average amount of bank finance for working capital  24%  15%  9%  15%  15%  14% Average amount of bank finance for investment   26%  21%  13%  18%  16%  17%   Average amount of suppliers and customers for working capital  17%  15%  13%  14%  20%  16% Average amount of family, friends or informal sources for working capital  0%  5%  3%  2%  3%  2%  Average amount of family, friends or informal sources for investment  1%  6%  3%  3%  4%  1%  *Other industries: Information Technology (12 firms), Construction and Transport (9 firms), Hotels and Restaurants (79 firms), Other (9 firms)  135      Appendix Table 4. 2: Determinants of  Access to Finance in Rwanda    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  Access is  Bank finance  Annual  one of top  Any credit  Applied  No need for  for working  Bank finance  Interest    3 obstacles  product  for loans  Rejected  loansâ€?  capital  for investment  Rate  Firm Age: 1â€?5yrs  â€?0.03  â€?0.01  0  0.13  0.03  0.06  â€?0.83  15    [0.63]  [0.91]  [0.99]  [0.34]  [0.70]  [0.71]  [0.16]  [0.41]  Firm  Age:  6â€?10  yrs  â€?0.05  0.06  â€?0.04  0.26  0.2  â€?0.04  â€?1.04  â€?0.57    [0.42]  [0.40]  [0.48]  [0.04]**  [0.02]**  [0.79]  [0.07]*  [0.57]  Firm Size: micro  0.32  â€?0.29  â€?0.2  0.88  â€?0.19  â€?0.54  â€?2.82  â€?4.71    [0.03]**  [0.01]**  [0.06]*  [0.00]***  [0.18]  [0.06]*  [0.01]**  [0.01]**  Firm Size: small  0.18  â€?0.25  0.01  0.56  â€?0.07  â€?0.41  â€?1.62  â€?0.79    [0.08]*  [0.00]***  [0.88]  [0.00]***  [0.51]  [0.04]**  [0.03]**  [0.34]  LLC  0  0.02  0  0.34  0.1  â€?0.01  â€?0.18  0.03    [0.99]  [0.81]  [0.98]  [0.03]**  [0.36]  [0.96]  [0.77]  [0.97]  â€? Foreign  â€?0.12  â€?0.05  0.02  0.01  0.07  â€?0.25  â€?1.38  â€?0.69    [0.37]  [0.72]  [0.84]  [0.95]  [0.64]  [0.38]  [0.19]  [0.52]  Exporter  â€?0.01  0.32  0.14  0.24  â€?0.06  0.44  â€?0.88  â€?1.04    [0.97]  [0.07]*  [0.29]  [0.32]  [0.73]  [0.10]*  [0.38]  [0.26]  Female owner  â€?0.08  0  0.01  0.05  â€?0.01  â€?0.13  â€?0.35  â€?0.86    [0.15]  [0.93]  [0.87]  [0.57]  [0.84]  [0.31]  [0.43]  [0.38]  African owner  â€?0.06  0.01  â€?0.03  0.03  â€?0.02  0.03  â€?0.38  1.16    [0.69]  [0.91]  [0.79]  [0.86]  [0.92]  [0.91]  [0.71]  [0.26]  Auditor  â€?0.06  0.14  0.07  0.08  0.08  0.25  0.96  â€?1.43    [0.42]  [0.07]*  [0.30]  [0.41]  [0.42]  [0.11]  [0.06]*  [0.11]  Own land  0.11  0.28  0.05  0  0.04  0.51  0.26  1.98    [0.14]  [0.00]***  [0.42]  [0.96]  [0.63]  [0.00]***  [0.63]  [0.04]**  Industry:   Manufacturing  â€?0.14  0.05  0.12  â€?0.11  0.21  0.06  0.58  â€?1.47    [0.12]  [0.55]  [0.13]  [0.40]  [0.06]*  [0.76]  [0.37]  [0.06]*  Industry: Services  â€?0.05  0.11  0.15  â€?0.29  0.05  0.28  0.68  0.78    [0.56]  [0.19]  [0.05]**  [0.01]**  [0.60]  [0.17]  [0.30]  [0.50]  Region: Kigali  0.2  0.04  0.05  â€?0.03  0.16  0.13  N/A  0.41    [0.03]**  [0.68]  [0.56]  [0.88]  [0.14]  [0.59]  N/A  [0.92]  Observations  337  337  337  89  247  337  191  94  Râ€?squared  N/A  N/A  N/A  N/A  N/A  N/A  N/A  0.19  Notes: Estimated by probit (columns 1â€?5), Tobit with lower limit of zero and upper limit of 100 (columns 6â€?7) and linear regression (column 6). *  significant at 10%; ** significant at 5%; *** significant at 1%.    136        Appendix Chapter 5   Below we present the results of multivariate regressions to qualify the bivariate associations that we  discuss  in  the  chapter.  Regressions  are  presented  at  the  firmâ€?  and  individualâ€?level  for  training  and  wages. For the training regressions, we estimate the likelihood that a firm provides onâ€?theâ€?job training  to its workers. Typical controls include export status, ownership, firm size and vintage and sector. Using  worker data we estimate  the likelihood of receiving either firmâ€? or selfâ€?financed training  using worker  attributes such as gender, schooling, experience and the matched firm characteristics outlined above.  We  use  the  firmâ€?  and  individualâ€?level  wage  regressions  to  provide  insights  into  the  wageâ€?setting  mechanisms as well as the returns to various worker attributes.     Appendix 5. 1 Training Determinants: Firm Level    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)                20â€?99 employees  0.229  0.161  0.268  0.210  0.131  0.131    (0.138)  (0.130)  (0.153)  (0.134)  (0.134)  (0.134)  100+ employees  0.476  0.415  0.599  0.435  0.291  0.291    (0.177)**  (0.192)*  (0.170)**  (0.227)  (0.227)  (0.227)  Exports  0.257  0.114  0.184  0.263  0.099  0.099    (0.175)  (0.167)  (0.178)  (0.201)  (0.186)  (0.186)  Foreign owned  0.116  0.043  0.035  0.061  â€?0.055  â€?0.055    (0.154)  (0.173)  (0.133)  (0.160)  (0.134)  (0.134)  Firm age  0.011  0.013  0.019  0.011  0.012  0.012    (0.013)  (0.011)  (0.008)*  (0.013)  (0.012)  (0.012)  Firm age sq  â€?0.000  â€?0.000  â€?0.000  â€?0.000  â€?0.000  â€?0.000    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Typical worker has more than 6 years of school  0.174  0.145  0.133  0.170  0.163  0.163    (0.107)  (0.095)  (0.079)  (0.106)  (0.088)  (0.088)  % unionized  0.000  0.001  0.001  0.000  0.001  0.001    (0.002)  (0.002)  (0.001)  (0.002)  (0.002)  (0.002)  % part time /seasonal  0.003  0.003  0.003  0.003  0.003  0.003    (0.001)*  (0.001)**  (0.001)**  (0.002)  (0.002)  (0.002)  Engaged in HIV prevention    0.276  0.233    0.370  0.370      (0.183)  (0.153)    (0.208)  (0.208)  Capacity utilization      0.003              (0.002)        Uses external audit      â€?0.209              (0.097)*                      Sector controls  No  No  No  Yes  Yes  Yes  Observations  58  58  58  51  51  51  Fâ€?Test Firm Size Matters  7.09  5.10  13.67  4.19  2.17  2.17  prob>F  0.03  0.08  0.00  0.12  0.34  0.34  Notes: Robust standard errors in parentheses * significant at 5%; ** significant at 1%. Reported coefficients are probit estimates from a probit  regression with the likelihood of providing training as the dependent variable. Last two rows report the results of a formal test that size is not  associated  with  training  provision.  As  the  pâ€?values  of  this  test  indicate,  we  can  reject  this  hypothesis  as  conventional  levels  of  statistical  significance.              137        Appendix 5. 2 Training Determinants:  Individual Level    Dependent variable: Worker received any kind of  Dependent variable: Worker received firm financed  training  training    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)                    Years of schooling  0.026  0.016  0.020  0.041  0.020  0.010  0.004  â€?0.003    (0.008)**  (0.010)  (0.011)+  (0.017)*  (0.006)**  (0.007)  (0.006)  (0.017)  Worker experience  0.020  0.020  0.013  â€?0.006  0.027  0.018  0.002  0.010    (0.019)  (0.020)  (0.024)  (0.039)  (0.014)+  (0.013)  (0.010)  (0.030)  Experience squared  0.000  0.000  0.001  0.002  â€?0.000  â€?0.000  0.000  0.000    (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.002)  (0.001)  (0.000)  (0.000)  (0.001)  Worker is female  â€?0.145  â€?0.085  â€?0.167  â€?0.072  â€?0.139  â€?0.112  â€?0.151  â€?0.284    (0.076)+  (0.084)  (0.081)*  (0.138)  (0.053)**  (0.054)*  (0.047)**  (0.119)*  Union member  0.031  0.031  0.248  â€?0.147  â€?0.089  â€?0.093  0.197  â€?0.311    (0.133)  (0.134)  (0.253)  (0.201)  (0.066)  (0.055)+  (0.204)  (0.083)**  Worker Full time    â€?0.086  â€?0.128  â€?0.173    â€?0.082  â€?0.114  â€?0.148      (0.084)  (0.086)  (0.128)    (0.058)  (0.048)*  (0.103)  Worker is single    0.128  0.183      â€?0.045  â€?0.037        (0.172)  (0.205)      (0.084)  (0.071)    Professional worker    0.009  0.066  0.164    â€?0.065  â€?0.075  â€?0.193      (0.155)  (0.187)  (0.262)    (0.079)  (0.054)  (0.151)  Skilled production    â€?0.078  0.020  â€?0.155    â€?0.199  â€?0.149  â€?0.470  worker      (0.169)  (0.191)  (0.246)    (0.095)*  (0.076)*  (0.152)**  Unskilled    â€?0.245  â€?0.169  â€?0.282    â€?0.147  â€?0.096  â€?0.225  production workers      (0.127)+  (0.154)  (0.198)    (0.075)+  (0.058)+  (0.156)  Nonâ€?production      â€?0.311        0.089    worker        (0.132)*        (0.091)    20â€?99 employees      â€?0.377        â€?0.080          (0.105)**        (0.081)    100+ employees      0.213        0.005          (0.130)        (0.058)    Firm exporter      â€?0.156        0.067          (0.090)+        (0.081)    Foreign owned      0.013        0.010          (0.010)        (0.005)*    Firm age      â€?0.000        â€?0.000          (0.000)        (0.000)    Firm age sq      â€?0.169        â€?0.020          (0.113)        (0.056)    Typical worker      â€?0.003        â€?0.004    more than 6 years  of school        (0.003)        (0.002)*    % unionized  0.026  0.016  0.020  0.041  0.020  0.010  0.004  â€?0.003    (0.008)**  (0.010)  (0.011)+  (0.017)*  (0.006)**  (0.007)  (0.006)  (0.017)  Firm fixed effects  No  No  No  Yes  No  No  No  Yes  Observations  177  177  177  127  177  177  177  97  Mean of dependent  0.34  0.34  0.34  0.34  0.2  0.2  0.2  0.2  variable          SE Dependent  (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.04)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  (0.03)  variable  Notes: Robust standard errors in parentheses * significant at 5%; ** significant at 1%. Reported coefficients are probit estimates from a probit  regression with the likelihood of receiving training as the dependent variable. Specifications (4) and (8) include firm fixed effects.                138        Appendix 5. 3 Determinants of Average Wages Firm Level    Dependent  variable:  Log  Average  Dependent  variable:  Log  Average  wage for Production workers  wage for Nonâ€?Production workers    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)                20â€?99 employees  â€?0.058  0.001  â€?0.088  0.222  0.139  0.096    (0.206)  (0.226)  (0.207)  (0.286)  (0.302)  (0.324)  100+ employees  0.109  â€?0.208  â€?0.598  0.515  0.275  0.044    (0.294)  (0.306)  (0.295)+  (0.508)  (0.532)  (0.691)  Exports  0.322  0.317  0.276  0.311  0.274  0.373    (0.284)  (0.267)  (0.298)  (0.309)  (0.301)  (0.347)  Foreign owned  â€?0.122  â€?0.142  â€?0.342  0.294  0.188  â€?0.040    (0.209)  (0.226)  (0.227)  (0.296)  (0.333)  (0.340)  Firm age  0.024  0.010  0.006  â€?0.014  â€?0.025  â€?0.017    (0.025)  (0.024)  (0.024)  (0.026)  (0.026)  (0.030)  Firm age sq  â€?0.000  â€?0.000  â€?0.000  0.001  0.001  0.001    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)+  (0.000)  Typical worker has more than 6 years of school  0.499  0.521  0.387  0.419  0.367  0.248    (0.160)**  (0.165)**  (0.153)*  (0.216)+  (0.215)+  (0.214)  Skill ratio of production workers  0.289  0.226  0.251  0.094  0.107  0.170    (0.268)  (0.260)  (0.282)  (0.335)  (0.331)  (0.351)  % unionized  â€?0.004  â€?0.003  â€?0.002  â€?0.003  â€?0.003  â€?0.001    (0.004)  (0.004)  (0.003)  (0.005)  (0.005)  (0.005)  Provides training    0.001  0.001    0.000  â€?0.002      (0.002)  (0.003)    (0.003)  (0.002)  Capacity utilization    0.010  0.005    0.000  â€?0.006      (0.006)  (0.006)    (0.008)  (0.011)  Access to External credit    â€?0.052  â€?0.094    â€?0.084  â€?0.133      (0.152)  (0.138)    (0.240)  (0.247)  Access to Trade credit    â€?0.229  â€?0.214    â€?0.065  â€?0.035      (0.171)  (0.163)    (0.235)  (0.251)  External audit    0.250  0.270    0.490        (0.193)  (0.199)    (0.255)+    Gross profit      0.000      0.000        (0.000)**      (0.000)**  Constant  5.609  5.108  5.536  6.009  6.111  6.640    (0.221)**  (0.524)**  (0.507)**  (0.274)**  (0.643)**  (0.828)**  Observations  58  58  57  53  53  52  Râ€?squared  0.40  0.50  0.60  0.53  0.58  0.61  Fâ€?Test Firm Size Matters  0.16  0.24  2.06  0.58  0.19  0.04  prob>F  0.85  0.78  0.14  0.57  0.83  0.96  Notes: Robust standard errors in parentheses * significant at 5%; ** significant at 1%. Reported coefficients are an OLS regression with log of  average worker earnings as the dependent variable. Last two rows report the results of a formal test that size is not associated with earnings.  As  the  pâ€?values  of  this  test  indicate,  we  can  reject  this  hypothesis  as  conventional  levels  of  statistical  significance  only  for  the  basic  specifications (1) and (4).    139        Appendix 5. 4 Determinants of Worker Earnings    Dependent Variable: Log Monthly Earnings    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)                            Years of  0.14 0.136  0.128  0.128  0.128  0.122  0.121  0.125  0.129  0.129  0.130  0.117  Schooling  0    (0.0 (0.011) (0.010) (0.011) (0.011) (0.011) (0.010) (0.010) (0.009) (0.009) (0.009) (0.011) 11)* **  **  **  **  **  **  **  **  **  **  **  *  Experience  0.04 0.054  0.030  0.026  0.026  0.022  0.031  0.067  0.069  0.069  0.070  0.084  2    (0.0 (0.023) (0.026)  (0.033)  (0.034)  (0.032)  (0.033)  (0.030) (0.028) (0.028) (0.028) (0.032) 27)  *  *  *  *  *  **  Experience  â€? â€?0.001  â€?0.001  â€?0.000  â€?0.000  â€?0.000  â€?0.001  â€?0.002  â€?0.001  â€?0.001  â€?0.002  â€?0.002  sq  0.00 0    (0.0 (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) 01)  +  +  +  +  +  Female  â€? â€?0.019  â€?0.049  â€?0.051  â€?0.051  â€?0.031  â€?0.019  0.106  0.082  0.082  0.089  0.059  0.13 5    (0.1 (0.115)  (0.106)  (0.112)  (0.113)  (0.115)  (0.113)  (0.105)  (0.095)  (0.095)  (0.100)  (0.114)  09)  Single  â€? â€?0.046  â€?0.113  â€?0.113  â€?0.113  â€?0.120  â€?0.106  â€?0.138  â€?0.112  â€?0.112  â€?0.093  0.005  0.15 9    (0.1 (0.094)  (0.093)  (0.093)  (0.093)  (0.092)  (0.095)  (0.083) (0.081)  (0.081)  (0.084)  (0.091)  03)  +  Union  0.12 0.677  0.114  0.107  0.108  0.049  â€?0.012  â€?0.099  0.344  0.344  0.278  0.901  member  4    (0.1 (0.245) (0.212)  (0.208)  (0.209)  (0.205)  (0.193)  (0.138)  (0.179) (0.179) (0.171)  (0.250) 95)  **  +  +  **  Any training      0.562  0.567  0.568  0.578  0.595  0.595  0.531  0.531  0.494  0.460        (0.111) (0.108) (0.111) (0.111) (0.105) (0.090) (0.086) (0.086) (0.091) (0.105) **  **  **  **  **  **  **  **  **  **  Tenure,        0.005  0.005  0.004  â€?0.003  â€?0.023  â€?0.031  â€?0.031  â€?0.028  â€?0.045  years          (0.027)  (0.027)  (0.027)  (0.027)  (0.024)  (0.024)  (0.024)  (0.024)  (0.028)  Obtained            â€?0.200  â€?0.262  â€?0.183  â€?0.099  â€?0.099  â€?0.081  â€?0.146  current job  through  Network              (0.098) (0.107) (0.099) (0.086)  (0.086)  (0.087)  (0.112)  *  *  +  Log weekly          0.009  0.051  0.020  0.347  0.384  0.384    0.102  hours            (0.238)  (0.243)  (0.230)  (0.249)  (0.269)  (0.269)    (0.328)  20â€?99              â€?0.231  â€?0.301  â€?0.334  â€?0.334  â€?0.358    employees                (0.139) (0.116) (0.122) (0.122) (0.122)   +  *  **  **  **  100+              0.051  0.320  0.367  0.367  0.195    employees                (0.159)  (0.206)  (0.206) (0.206) (0.232)    +  +  Exports                  0.675  0.675  0.549                      (0.135) (0.135) (0.128)   **  **  **  Foreign                  â€?0.178  â€?0.178  â€?0.301    owned                    (0.204)  (0.204)  (0.173)   +  140      Firm age                  â€?0.029  â€?0.029  â€?0.032                      (0.009) (0.009) (0.009)   **  **  **  Firm age sq                  0.000  0.000  0.000                      (0.000) (0.000) (0.000)   **  **  **  Gross profit                      0.000                          (0.000)    Sector  No  No  No  No  No  No  No  Yes  Yes  Yes  Yes    Controls  Constant  9.48 9.024  9.489  9.492  9.457  9.507  9.754  8.055  7.845  7.845  9.475  8.599  9    (0.1 (0.189) (0.150) (0.157) (0.976) (0.972) (0.926) (1.031) (1.171) (1.171) (0.205) (1.477) 65)* **  **  **  **  **  **  **  **  **  **  **  *  Observations  171  171  171  171  171  171  171  171  171  171  171  171  Râ€?squared  0.61  0.81  0.66  0.66  0.66  0.67  0.69  0.78  0.81  0.81  0.81  0.85  Fâ€?Test Firm              3.26  7.36  8.12  8.12  6.31    Size Matters  Prob>F              0.04  0.00  0.00  0.00  0.00    Notes: Robust standard errors in parentheses * significant at 5%; ** significant at 1%. Reported coefficients are an OLS regression with log of  average worker earnings as the dependent variable. Last two rows report the results of a formal test that size is not associated with earnings  (cols (7)â€?(11)). As the pâ€?values of this test indicate, we can reject this hypothesis as conventional levels of statistical significance. Specifications  (2) and (12) reports the results of an OLS estimation controlling for firm fixed effects.      141    Â