Policy Research Working Paper 8740 Pollution and City Competitiveness A Descriptive Analysis Nancy Lozano-Gracia Maria E. Soppelsa Social, Urban, Rural and Resilience Global Practice February 2019 Policy Research Working Paper 8740 Abstract As cities grow, the negative effects of congestion start to play competitiveness. Although high-income cities are usually their part, often affecting the cities’ ability to become and better at managing pollution, the paper finds successful remain competitive. Although many studies have focused examples of fast-growing, lower-income cities that are able on these negative effects, the links between pollution and to tackle this issue. The evidence shows that cities can be city competitiveness are less explored. This paper focuses competitive and still manage pollution, as long as they have on this relationship, particularly the links between air a proactive attitude and focus on developing a green agenda pollution and city growth, and how it correlates with city to support this journey. This paper is a product of the Social, Urban, Rural and Resilience Global Practice. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/research. The authors may be contacted at nlozano@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Pollution and City Competitiveness:   a Descriptive Analysis1  Nancy Lozano‐Gracia and Maria E. Soppelsa                                JEL: Q53, R11, O44                                                                   1   This  work  is  part  of  the  Pollution  Management  and  Environmental  Health  program  (PMEH)  supported  under  TF0A3415. The PMEH program focuses on providing technical assistance to these countries, facilitating pollution  management, promoting public awareness, and helping them reduce the negative effects of pollution on health. The  authors are grateful to Somik V. Lall and Richard Damania for their comments. The findings, interpretations, and  conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of  the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of  the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent.  Introduction  The  contribution of cities  to economic  growth is  now well accepted  both  in  the economics and public  policy  literature.  Estimates  suggest  that  they  contribute  as  much  as  80  percent  to  the  global  GDP.  By  providing a spatial environment where firms and people meet, cities facilitate trade and interactions, help  connect  different  stages  of  production,  and  take  advantage  of  economies  of  scale.  The  agglomeration  processes that cities bring are crucial for development, pushing countries to grow faster (Duranton, 2008,  Glaeser, 2014, Duranton, 2015). Cities that succeed at attracting new firms, workers, and investment are  often identified as competitive cities. They often perform above their national average, generate jobs,  and increase income levels to their citizens (World Bank, 2016).   Fast  growing  cities  are  often  subject  to  congestion  effects  that  can  hinder  their  ability  to  become  competitive. Congestion effects of growing cities are well documented and include things such as traffic  congestion, crime, and pollution. These are what Ed Glaeser has called the “demons of density” (Glaeser,  2012). While a lot has been said about the links between productivity and traffic congestion (Ciccone &  Hall, 1993; Graham, 2007), the links between pollution and city competitiveness have been less explored  (Tolley 1974, Glaeser 1998).   Large population numbers pose increased pressures on local environments and when not well managed  can lead to pollution that may affect livability and in turn, productivity in a city. Among the different types  of  environmental  challenges  that  can  stem  as  a  result  of  the  increased  densities  found  in  cities,  air  pollution  poses  serious  challenges,  given  the  difficulties  in  regulating  emissions  and  the  fact  that  this  externality  transcends  the  geographic  limits  of  the  city,  making  it  very  difficult  to  assign  costs  (and  benefits) related to it.   Consequently, many growing cities, particularly in developing countries, pay little  or no attention to how to manage air pollution, ignoring the impacts that this may have not only on the  health and livability of its citizens, but also on the productivity of firms and workers, and ultimately, the  competitiveness of their city.   In a recent report, the World Bank has laid out a clear definition of what is a competitive city2: a city that  is growing fast, generating jobs, and increasing the level of income for its inhabitants. This work provides  a framework for thinking about building competitiveness in a city, through strong institutions, efforts to  provide good infrastructure and well‐functioning land markets, foster skill and innovation, and providing  the needed enterprise support and finance for the local economy to thrive.  This framework, however,                                                               2  World Bank, 2016.  2    does not provide an assessment or analysis on how pollution overall, and in particular, air pollution, affects  competitiveness  and  what  could  be  policies  and  actions  that  could  allow  city  leaders  to  manage  the  negative effects of pollution while still fostering increases in cities’ competitiveness.   In this work, we aim at taking a first step toward expanding the Competitive Cities framework to include  considerations on pollution, by providing an exploratory analysis that brings together indicators of  city  competitiveness and air pollution, and through that elicit patterns that can help in providing a first step  toward understanding the links between these two key issues.   We focus on a descriptive analysis for two main reasons. First,  this type of analysis can provide some  useful  insights  on  the  main  characteristics  that  make  a  city  competitive  and  how  these  characteristics  relate  to  pollution.  It  can  help  understand  the  path  that  cities  may  take  to  achieve  growth  and  how  pollution can be a consequence and a cause in this journey to achieve competitiveness. In that sense, it  can shed some light on the challenges a competitive city may face and how it can overcome them. Second,  building on the argument that pollution interacts with city competitiveness, as both a consequence of  growth and a cause affecting the city’s ability to become more competitive, a descriptive analysis can help  to understand the stylized facts behind this relationship and conceptualize this interaction.  The paper is structured as follows. The next section briefly describes the data. Section three focuses on  summarizing the Competitive Cities framework laid out in the World Bank Report (2016) and moves to  focus on air pollution. It pinpoints to the most polluted cities across regions and how that characteristic  relates to development and income levels. Section four looks more in detail at the interaction between  pollution and competitiveness, paying attention to which types of cities are experiencing the challenge of  fast  grow  and  pollution,  particularly  in  developing  regions,  and  lays  out  a  typology  of  cities  bringing  together the concepts of competitiveness and pollution.   Description of the Data  For this analysis we combine three data sets. First, we use the same data set used by the Competitive  Cities  report  (World  Bank,  2016)  which  includes  city‐level  data  from  the  Oxford  Economics  Dataset.3  Oxford  Economics  Dataset  is  a  global  administrative  data  set  that  provides  economic  indicators  and                                                               3  We would like to thank the Competitive Cities Team for cleaning and preparing the Oxford Economics data set.  3    performance for 775 cities, from 2000 to 2015. It includes capital cities and cities with at least 400,000  inhabitants. located in 140 countries across all regions and all income levels.4  Second,  we  combine  Oxford  Economics  Dataset  with  city  centroids  data  from  the  Global  Rural‐Urban  Mapping  Project  data  set  (GRUMP)  to  geo‐reference  the  cities.  Since  we  did  not  have  the  associated  geographic limits for each of the cities in the original Oxford Economics Dataset, we chose to match each  city  with  the  corresponding  city  centroid  to  avoid  using  arbitrary  limits.  Since  there  was  no  common  identification  for  the  cities  in  both  data  sets,  we  use  the  name  of  the  city  (and  country)  for  matching  purposes. Because of this limitation, not all cities were perfectly matched. After manually fixing more than  200  city names to improve the matching, we end up with 769 geo‐referenced cities, distributed by region  as follows: 27.5% in East Asia Pacific, 22.5% in OECD countries, 12.5% in Latin America, 11.5% in South  Asia, 9.5% in Sub‐Saharan Africa, 9% in Europe and Central Asia, and 6.5% in Middle East and North Africa.  The  six  cities  in  the  Oxford  Dataset  that  we  were  unable  to  match  are:  Baixada  Santista  and  Norte  Catarinense (Brazil), Erdos (China), Male (Maldives), Marseille (France), and Podgorica (Montenegro).  Third, we combine the city‐level data with PM 2.5 surface data estimated by van Donkelaar et al. (2016).  They  combine  Aerosol  Optical  Depth  (AOD)  data  from  MODIS  satellite  (NASA),  MISR,  and  SeaWIFS  Instruments with the GEOS‐Chem Chemical transport model to obtain surface‐level measures of PM 2.5.5  Their resulting data set is a global raster with a resolution of 0.1 degrees x 0.1 degrees, containing the  annual  mean  estimated  surface  level  of  PM  2.5,  for  the  years  1998  to  2015.  For  each  year  and  geo‐ referenced  city,  we  extract  the  annual  mean  level  of  PM  2.5,  using  a  10  km  buffer  around  the  city  centroids.                                                                 4  As mentioned in the World Bank Report (2016), income levels are defined by the World Bank Group’s per capita  GDP  cut‐off  lines  as  of  2012:  low  income  (below  $1,035),  lower‐middle  income  ($1,036‐$4,085),  upper‐middle  income ($4,086‐$12,615), and high income (above $12,616).  5  As mentioned before, because fine particles can have long lasting effects on human health, we focus our analysis  on  the  smallest  of  these  particles,  those  with  diameter  less  than  25  microns  (PM  2.5).  These  particles  can  be  measured with two different methods. The first method has been widely used and consists of placing ground‐level  monitors, that can measure concentration levels on the earth surface. These monitors are fairly precise but can be  costly to install and maintain, involving sophisticated equipment, and requiring technical knowhow. This results in  many countries having only one monitor, limiting the possibility to perform a city‐level analysis. The second method  involves satellite‐driven technologies that can measure concentration levels in the atmosphere and, with the help  of ground‐level measures, reasonably estimate ground‐level pollution. This method provides a global coverage of  concentration levels, which makes it particularly useful for our study at the city level.     4    While the data cover the years 2000 to 2015, we focus on the most recent 10‐year period, between 2006  and  2015.  Years  prior  to  2006  show  several  missing  values  for  two  of  our  variables  of  interest.  Approximately 25% and 30% of city GDP per capita growth rate and city employment growth rate values,  respectively, are missing for the year 2001. These percentages decrease for the subsequent years with  only  two  missing  observations  for  each  variable  for  the  year  2006.  The  period  we  chose  has  then  the  double advantage of being the most recent and complete.  Using  the  information  in  the  data  set,  and  following  the  classification  provided  in  World  Bank  Report  (2016),  cities  can  be  classified  in  three  broad  categories  depending  on  their  mix  of  economic  sectors:   Market towns, Production Centers, and Creative and Financial Services. Market towns are cities with a  GDP per capita below $2,500 and where consumer services account for a large proportion of the economy;  Production Centers include cities with a GDP per capita between $2,500 and $20,000 with their economy  mostly focused on manufacturing, construction, and mining industries; and Creative and Financial Services  refer to cities with a GDP per capita above $20,000 where high‐end services account for an increasing  share of their economies.  This distinction of cities by major economic activity can help us understand how different the challenges  could be for different types of cities. Figure 1 shows the distribution of these different types of cities by  region. Blue represents Market Town cities, Orange corresponds to Production Centers, and Creative and  Financial Services are shown in green. It is clear from this figure that the distribution of city types varies  widely across regions. On one extreme, in South Asia and Sub‐Saharan Africa, cities are either Market  Towns (blue) or Production Centers (orange). These cities are often starting their industrialization process,  attracting population, and growing fast. They often struggle with the natural consequences of fast growth,  such as how to accommodate a growing population or how to manage increasing pollution levels. In these  regions we can expect to find cities that are facing high pollution levels coming from early industrialization  and poor living conditions. On the other extreme, we find that most cities in OECD countries fall in the  Creative  and  Financial  Services  category  (green),  and  there  are  no  Market  Town  cities.  Creative  and  Financial  Services  cities  face  different  challenges,  such  as  increasing  housing  prices  in  downtown  or  improving  public  transportation  systems.  We  expect  for  these  cities  to  show  lower  levels  of  pollution  which is usually the case for more developed countries that have succeeded at managing pollution levels  without  affecting  growth.  In  the  rest  of  the  regions,  the  majority  of  the  cities  are  Production  Centers  (orange) with likely a variety of pollution levels, mostly associated with different types of industrial activity  and the city level of development.   5    Figure 1: Market Towns, Production Centers, and Creative and Financial Services  Distribution of Cities by Region and City Type 200 150 100 50 0 EAP ECA LAC MENA OECD SAR SSA Region City Type Market Town Production Center Creative and Financial Ser vices   Looking at the distribution of PM 2.5, we find that pollution varies widely across regions. Figure 2 depicts  the distribution of pollution for each region and at two points in time, 2006 and 2015 (initial and end  points of our period of analysis). Each of the graphs in the figure corresponds to one region. In each graph,  we show in orange the distribution corresponding to the year 2006, and in blue the one corresponding to  2015.  The  first  thing  to  notice  is  that  the  distribution  in  some  regions  spans  throughout  the  whole  range  of  pollution (for example in East Asia Pacific), while pollution in other regions is concentrated around certain  levels  (for  example,  in  Latin  America  maximum  levels  of  pollution  reach  approximately  13).  This  is  interesting  because  regions  have  certain  development  patterns  that  can  be  associated  with  pollution  levels.  This  then  motivates  our  next  analysis:  is  there  a  relationship  between  city  pollution  and  development or income levels?        Figure 2: Distribution of PM 2.5 annual means by region    6    Distribution of PM 2.5 levels by Region EAP ECA LAC 0.10 0.05 0.00 MENA OECD SAR 0.10 Year Density 2006 0.05 2015 0.00 0 25 50 75 100 0 25 50 75 100 SSA 0.10 0.05 0.00 0 25 50 75 100 PM 2.5   Second, we compare the distribution for each region between 2006 and 2015. We find all three different  possibilities. First, the distribution between 2006 and 2015 shows little or no change. This is the case for  example in East Asia Pacific. Second, the distribution of pollution in 2015 has shifted to the left or more  concentrated in lower values, showing an improvement in pollution levels. This is true in Latin America  (slight shift to the left) and Europe and Central Asia (concentrated in lower values) regions. Third, the  distribution in 2015 has shifted to the right or has become flatter, showing that pollution conditions have  worsened in that region. Examples of this are Middle East and North Africa (shift to the right), South Asia  (flatter), and Sub‐Saharan Africa (slight shift to the right). A first approach to identify which regions have  worsened  their  pollution  distribution  is  useful  to  guide  the  analysis  and  help  focus  on  recognizing  interesting city examples in those regions.  Competitive Cities and Pollution  Cities that are developing fast are often identified as competitive cities. Recent work in the World Bank  (Competitive  Cities  for  Jobs  and  Growth,  2016)  defines  competitive  cities  as  those  that  “successfully  facilitates their firms and industries to create jobs, raise productivity and increase the incomes of citizens  over  time”.  These  cities  are  growing  at  a  faster  pace  than  their  nations,  attracting  foreign  direct  investment, and constituting engines that push national growth. They often face challenges that are a  direct consequence of this rapid growth, such as congestion and pollution management. How they will  manage those challenges has a direct impact on their ability to keep growing and remain competitive.  7    In order to identify which cities fall in this category of competitive cities, we follow the characterization  presented in the World Bank Report (2016) and take a look at how cities perform in three key variables:  GDP growth, job creation, and productivity. These key variables show how cities are performing and are  good measures to pinpoint competitive cities for the following reasons. Cities with a higher GDP growth  rate are usually better positioned to attract firms and foreign direct investment. They are often full of  potential opportunities for their habitants, also attracting more people. An increasing demand for jobs  clearly plays a central role in attracting workers and contributes to maintain city development, while an  increasing productivity helps attract qualified workers by offering better compensation.   More specifically, we look at the difference between city and national values for GDP growth, job creation,  and productivity. We take a city’s GDP per capita growth and for each year, subtract the national GDP per  capita growth to get how much the city is growing with respect to the national values. We follow the same  logic  to  calculate  job  creation  and  productivity  relative  indicators.  For  job  creation,  we  use  city  and  national yearly employment growth rates. To measure productivity, we use city and national gross value  added per worker, per year.   By focusing on these three variables, and how they compare to the national indicators, we can identify  cities that are performing above average. This analysis can shed light on what makes such cities that are  “above  the  norm”  different  from  others.  It  can  also  define  typologies  of  cities  that  can  help  identify  possible paths that new growing cities may follow in the future. This descriptive analysis will stop short  from  identifying  any  causal  relations.  Even  though  this  exercise  will  not  be  able  to  answer  causality  questions, looking at correlations and city typologies can still be informative and a good starting point to  understand city performance, challenges, and future problems that may come as a consequence of rapid  growth.  We then move forward and compare cities’ performance for the whole period of analysis, between 2006  and  2015.  We  construct  a  yearly  average  by  city  for  each  of  the  three  variables,  and  use  this  annual  average  to  identify  which  cities  are  outperforming  their  nation,  on  average,  throughout  this  period.  Because we are using an annual average for a considerably long period of 10 years, we may be smoothing  out the growth of some cities if they experience higher rates in the last five years for example. Although  this can underestimate these cities’ performance and fail to identify them as competitive, we think that  analyzing these variables for a longer period has the advantage of recognizing those cities that have been  able to remain competitive for a sustained period of time. We then look at cities’ performance on each of  these variables separately.  8    We then construct a ranking of cities that are outperforming their nation in each of the variables under  analysis, i.e., the differences between city and national per capita GDP growth, employment growth, and  productivity  growth.  Looking  at  the  top  10  cities  that  are  outperforming  their  nation  in  terms  of  GDP  growth  rates,  nine  of  those  10  cities  are  located  in  China.  This  comes  as  no  surprise  considering  the  incredible growth that the country has experienced in the last decades and that cities are the key actors  pushing that economic growth. These Chinese cities are growing at an average annual rate above 10%.  Similarly, in terms of employment growth rate and productivity, five of the top 10 cities in each category  are also Chinese cities.   Despite the large number of Chinese cities among top performers, after leaving them aside, examples of  competitive cities can be found all over the world with some interesting patterns emerging. Almost all top  10 cities outperforming their nations in terms of employment growth are located in low and lower‐middle  income countries. For example, Lusaka, Zambia is generating an average of almost 9 percentage points  more  jobs  per  year  than  the  national  average.  Six  of  the  10  top  cities  outperforming  in  terms  of  GDP  growth are also located in low and lower‐middle income countries. For example, Abeokuta (Nigeria) and  Kigali  (Rwanda)  have  been  experiencing  an  annual  average  GDP  growth  between  3  and  4  percentage  points  above  their  national  average.  The  situation  is  quite  different  for  cities  with  increasing  rates  of  productivity, with half of them located in upper‐middle or high‐income countries. The city with the highest  productivity growth rate is Makhachkala (Russian Federation), which has outperformed the nation by 3.3  percentage points. The list of the top 10 cities outperforming their national average in each of the three  categories is shown in Table 1.              Table 1: Top Ten Cities outperforming the National Average in terms of GDP per capita, Employment, and Productivity Growth  9    Top Ten Cities ‐ GDP Growth City Country Country Income Group GDP Dif Employment Dif GVA Dif Makhachkala Russia Upper middle income 0.0443 0.0232 0.0331 Sharjah UAE High income: nonOECD 0.0411 ‐0.0102 0.0283 Abeokuta Nigeria Lower middle income 0.0386 0.0141 0.0108 Benin City Nigeria Lower middle income 0.0319 0.0275 0.0057 Ibadan Nigeria Lower middle income 0.0311 0.0196 0.0072 Kigali Rwanda Low income 0.0305 0.0591 0.0102 San Jose‐Sunnyvale‐Santa Clara, CA United States High income: OECD 0.0299 0.0117 0.0263 Penza Russia Upper middle income 0.0297 0.0002 0.0239 Ogbomosho Nigeria Lower middle income 0.0296 0.0409 0.0069 Onitsha Nigeria Lower middle income 0.0294 0.0450 0.0052   Top Ten Cities ‐ Employment Growth City Country Country Income Group GDP Dif Employment Dif GVA Dif Nay Pyi Taw Myanmar Low income ‐0.1636 0.4083 ‐0.0840 Lusaka Zambia Lower middle income ‐0.0022 0.0885 ‐0.0580 Ouagadougou Burkina Faso Low income ‐0.0050 0.0810 ‐0.0422 Kigali Rwanda Low income 0.0305 0.0591 0.0102 Pondicherry India Lower middle income 0.0062 0.0554 ‐0.0319 Abuja Nigeria Lower middle income 0.0149 0.0533 ‐0.0036 Kabul Afghanistan Low income 0.0190 0.0500 ‐0.0310 Lilongwe Malawi Low income ‐0.0020 0.0496 ‐0.0258 Bujumbura Burundi Low income 0.0075 0.0471 ‐0.0208 Onitsha Nigeria Lower middle income 0.0294 0.0450 0.0052     Note: Cities that are in the top ten ranking outperforming their national average in more than one category are highlighted as follows:   Orange and green for those that outperform in GDP per capita en Employment growth,    Orange and blue for those that outperform in GDP per capita and Productivity growth,   None of the cities outperform in both Employment and Productivity growth.    It is also evident from this table that cities often do not perform well in all three variables. Nonetheless,  some examples for cities that outperform their nation in GDP and another category can be pointed out.  10    To make it clearer, we highlighted these cities showing the two outperforming categories they share in  different colors. We use orange and green to denote those cities that outperform their national average  in terms of GDP and employment growth, and orange and blue to distinguish cities that outperform their  national  average  in  terms  of  GDP  and  productivity  growth.  From  these  top  10  cities,  none  of  them  outperforms their national average in terms of employment and productivity growth at the same time.  Looking into the particular categories, Onitsha and Kigali are two examples of cities that manage to grow  fast and create jobs in the process (highlighted in orange and green). With a GDP growth rate above 3  percentage points compared to their nations, these cities generate jobs at a rate of 4.5% and 6% above  their national average rate, respectively. They are located in countries experiencing different degrees of  urbanization and development. Nigeria is a lower‐middle country with almost half of its total population  being urban (as of 2015). Rwanda is a low‐income country with approximately 28% of urban population  (as of 2015).  This shows,  once again, that becoming a  competitive city does  not depend solely on the  national context but also on the path cities choose to follow. It is also worth notice that these two cities,  although not ranked as top 10 in terms of productivity growth, still show an average GVA growth above  their national average.6  On the other hand, examples of cities with a high rate of GDP growth and productivity are easier to find  in more developed countries, as it is the case of Makhachkala (Russia), Sharjah (United Arab Emirates),  and  San  Jose  (California,  USA),  highlighted  in  orange  and  blue.  Makhachkala  and  San  Jose  not  only  experience  a  high  rate  of  GDP  growth  (an  annual  average  of  7%  and  3.5%  respectively)  but  have  also  increased their productivity in almost 4 and 3 percentage points with respect to the national average.  They are located in  highly urbanized countries,7 and both also show employment growth levels above  their  national  average  (although  not  high  enough  to  be  included  in  the  top  10  cities  in  terms  of  employment  growth).  The  case  of  Sharjah  is  different,  since  the  high  averages  of  GDP  per  capita  and  productivity growth are influenced by considerably high growth rates in 2006 and 2008. The city shows  low (and even negative) growth rates for the rest of the years.  But  cities  that  grow  fast  ‐and  hence  can  be  classified  as  competitive,  are  often  also  riddled  by  the  challenges brought by environmental pollution. Pollution is a natural byproduct of economic development                                                               6   Note that all the top 10 cities in terms of employment growth show an average productivity growth rate below  their national average (negative productivity growth rate in Table 1: Top Ten Cities – Employment Growth).  7  As of 2015, 74% of the Russian population and 80% of the U.S. population are urban.  11    and growth. Industrialization, growing populations, and the use of motorized vehicles in cities contribute  to increase the levels of pollution. Cities are hence faced with a two‐pronged challenge.  On the one hand,  they want to attract industries and firms that can help their city grow and develop. On the other hand,  the  agglomeration  of  certain  types  of  industries  can  increase  air  and  water  pollution,  and  the  concentration of people in cities is often met with increased used of motorized transport, both key sources  of air pollution. Ensuring the benefits of economic growth outweigh their costs, including air pollution, is  often the main concern of city leaders.    Although all types of pollution are important and need attention, in this paper we focus on air pollution  for  its  critical  impact  on  health  and  economics.  Air  pollution  is  the  fourth  leading  cause  of  death  worldwide. In 2012, the WHO estimated that approximately 7 million people died prematurely due to air  pollution. This means that air pollution is responsible for 1 in 10 deaths worldwide, killing more people  than  AIDS,  Tuberculosis,  and  Malaria  combined.  From  all  the  different  pollutants  that  contribute  to  contaminated  air,  particulate  matter  affects  more  people  than  any  other  pollutant.  Particulate  matter  “…consists  of  a  complex  mixture  of  solid  and  liquid  particles  of  organic  and  inorganic  substances  suspended in the air. The most health‐damaging particles are those with a diameter of 10 microns or less,  which can penetrate and lodge deep inside the lungs”.8 The WHO estimates that 87% of the premature  deaths due to air pollution occur in low and middle‐income countries, particularly in Western‐Pacific and  South East Asia regions. 9 Because outdoor air pollution is not influenced by individual behavior, the role  of the national and local government is key.  Pollution and the Relationship with City Competitiveness  We have identified some of the characteristics that make a city competitive. Fast growing cities that are  outperforming  their  nations,  with  the  ability  to  create  jobs,  increase  productivity,  and  attract  foreign  direct  investment  fall  in  this  category.  We  have  also  described  pollution  management  as  one  of  the  challenges these cities face in their journey to become competitive, and briefly mentioned how pollution                                                               8  “Ambient (outdoor) air quality and health”. WHO Fact sheet. September 2016. www.who.int.  9  According to World Health Organization global update 2005, air pollution guidelines are the following:   ‐ PM 2.5: 10 /  annual mean; 25 /  24‐hour mean  ‐ PM 10: 20 /  annual mean; 50 /  24‐hour mean  ‐ Ozone: 100 /  8‐hour mean  ‐ NO2: 40 /  annual mean; 200 /  1‐hour mean  ‐ SO2: 20 /  24‐hour mean; 500 /  10‐minute mean.  12    and growth could be related. We now try to look deeper into this relationship between pollution and city  competitiveness.   Combining the two sets of data provides new interesting evidence. In 2015, 65% of the cities show an  annual  mean  concentration  of  PM  2.5  that  is  above  the  level  considered  acceptable  by  the  WHO  (10  μg/m ). From these cities, almost 30% are located in China, 15% in India, and only less than 1% in Latin  America. What is most interesting is that all 151 Chinese cities, all 72 Indian cities, and only 4 of 97 LAC  cities (4%) fall in this category (PM 2.5 annual mean above 10  μg/m ). After ranking these cities from  highest to lowest in terms of PM 2.5 level, 18 of the 20 most polluted cities are Chinese cities. The only  two  exceptions  are,  as  expected,  in  India:  Patna  and  Gorakhpur.  Actually,  the  city  of  Patna  shows  the  highest level of PM 2.5, with an annual mean of 95.75 μg/m . Gorakhpur ranks sixth with an annual mean  of 91.5  μg/m . The rest of the cities in the ranking (the 18 Chinese cities), show PM 2.5 concentration  levels above 85  μg/m . The fact that the 20 most polluted cities are in China or India is not surprising  considering that we have already pointed out how the distribution of pollution levels varies across regions,  with some regions experiencing low levels, while other showing all cities above the WHO safe threshold.  A first look back at the top 20 most polluted cities shows an interesting fact: all of these 20 cities are also  growing faster than their corresponding nations ‐ China and India (Table 2). Between 2006 and 2015, China  grew at an annual average rate of 9%, while India grew at a 5.7% rate. Despite these high growth rates,  the 20 cities were able to outperform their nations while experiencing the highest levels of air pollution.  For example, during this period, the average growth rate for half of the Chinese cities was 3 percentage  points  above  China’s  average  growth.  While  pollution  is  a  by‐product  of  such  rapid  economic  development,  the  question  remains  on  whether  such  cities  may  reach  a  point  where  the  negative  externalities brought by such rapid growth ‐including air pollution, may outstrip the benefits of growth.             Table 2: Top Twenty Most Polluted Cities, and their performance in terms of GDP, Employment, and Productivity  growth, compared to national averages.  13    City‐Nat GDP  City‐Nat  per capita  Employment  City‐Nat GVA  City  Country  Region  PM25  growth  growth  growth  Patna  India  SAR  95.8  0.002  ‐0.016  0.026  Taizhou, Jiangsu  China  EAP  93.8  0.018  0.017  0.000  Heze, Shandong  China  EAP  93.7  0.023  0.027  ‐0.007  Yangzhou, Jiangsu  China  EAP  93.0  0.015  0.012  0.003  Changzhou, Jiangsu  China  EAP  92.7  0.016  0.011  0.004  Gorakhpur  India  SAR  91.5  0.008  0.016  ‐0.010  Huaian, Jiangsu  China  EAP  91.0  0.029  0.027  0.002  Jining, Shandong  China  EAP  91.0  0.012  0.016  ‐0.006  Shangqiu, Henan  China  EAP  91.0  0.026  0.015  0.002  Yancheng, Jiangsu  China  EAP  90.7  0.018  0.020  ‐0.004  Liaocheng, Shandong  China  EAP  90.5  0.014  0.020  ‐0.009  Fuyang, Anhui  China  EAP  90.3  0.011  0.016  ‐0.010  Bozhou, Anhui  China  EAP  89.7  0.011  0.024  ‐0.016  Nanjing, Jiangsu  China  EAP  89.5  0.013  0.021  ‐0.008  Wuxi, Jiangsu  China  EAP  89.0  0.011  0.010  0.000  Xuzhou, Jiangsu  China  EAP  88.7  0.017  0.012  0.003  Zhenjiang, Jiangsu  China  EAP  88.3  0.015  0.017  ‐0.003  Suqian, Jiangsu  China  EAP  87.5  0.025  0.023  0.001  Nantong, Jiangsu  China  EAP  87.0  0.017  0.025  ‐0.008  Zhoukou, Henan  China  EAP  86.7  0.016  ‐0.004  0.010    We now look at each country income group and identify the three most polluted cities. Each group is  shown in a different color and the size of the dot surrounding the city indicates the level of pollution. The  first thing we notice is that all these cities show an annual mean concentration of PM 2.5 that is above  what is considered safe by the WHO (10 μg/m ), even in developed countries. However, these levels vary  widely from one income group to another (see Map 1).          Map 1: The three most polluted cities, by country income group  14      It is interesting to notice that concentration levels of PM 2.5 can reach different maximums depending on  the country income group the city belongs to. As expected, cities in high income countries, both OECD  (orange) and non‐OECD (dark green) show the lowest levels of pollution. These cities reach a maximum  annual average of almost 30 and 21 μg/m for each group respectively. Even though these levels are still  considered  unsafe,  they  are  relatively  low  compared  to  what  cities  in  upper‐middle  (light  green)  and  lower‐middle (pink) income countries face. These cities have an annual average PM 2.5 concentration that  is far beyond safe levels, with maximums around 94 and 85  μg/m  respectively. Most polluted upper‐ middle income cities are located in China, while those in lower‐middle income countries are located in  India. These two countries are developing fast, which a priori supports the claim of a positive relationship  between high levels of pollution and growth. In low income countries (blue), the three most polluted cities  show PM 2.5 levels that range between 51 and almost 64  μg/m , which indicates pollution levels are  rising fast for cities that are starting to grow faster.   An Environmental Kuznets Curve at the City Level   In thinking about how pollution levels correlate with development, we go back and look at the relationship  between pollution and growth known as the Environmental Kuznets Curve (EKC). This concept was first  introduced by Grossman and Krueger (1991) although the name was coined by Panayotou (1993) due to  its resemblance with the inverted U‐shape relationship between per capita income and income inequality  found by Kuznets (1955). Grossman and Krueger (1991) find that concentration of sulfur dioxide and dark  matter increases with GDP growth for low income countries and decreases with GDP growth for higher  15    income countries. They focus on the effects that trade liberalization could have on the environment and  use a cross‐section of urban area pollution and country per capita GDP. Shafik and Bandyopadhyay (1992)  find  similar  results  while  focusing  on  the  decision  nations  make  to  offset  the  negative  environmental  effects  associated  with  growth  and  how  that  decision  may  be  affected  by  the  lack  of  incentives  (for   example, when the burden of pollution is experienced by the poor or by other nations).  Since then, many studies have focused on this empirical phenomenon, looking at different measures of  pollution and their relationship with growth. Stern (2004) and Dinda (2004) review some of these studies  focusing on the theoretical and empirical approach. They find that despite the fact that many studies look  at different pollutants, they all emphasize that the environment deteriorates with economic growth until  a certain point beyond which the effect changes and the environmental quality starts improving. However,  they do not agree on the level of per capita GDP at which pollution starts declining, partly because some  studies  look  at  emissions  and  others  look  at  concentration  levels.  The  turning  point  ranges  from  approximately $3,000 up to almost $23,000 per capita GDP (see Stern, 2004 for a list of these studies and  the corresponding turning points).  More recently, studies have also tested the existence of an EKC for particular regions10 or within particular  countries.11  However,  although  most  studies  have  used  urban  pollution  measures,  they  usually  use  national or regional per capita GDP to measure growth. The poor availability of city‐level GDP data had  resulted in only a few studies that look at the EKC at the city level. 12 Global city‐level per capita GDP data  allow us to start exploring if there is evidence of an EKC at the city level and try filling this gap in the  literature.13  We test if the EKC found at the country level also holds at the city level. Following the standard approach,  we regress a measure of pollution, in our case, the city annual mean concentration level of PM 2.5, against  the natural logarithm of the per capita city GDP. Since we have a panel data set, between 2006 and 2015,  we include fixed effects by year to account for unobserved time shocks. We use a cubic specification (as                                                               10  For example, some studies have focused on Asian countries (Apergis & Ozturk, 2015) or OECD countries (Jebli,  Youssef, & Ozturk, 2016).  11  For example, China (Hu, Hernandez del Valle, & Martinez‐Garcia, 2017), Vietnam (Al‐Mulali, Saboori, & Ozturk,  2015), Cambodia (Ozturk & Al‐Mulali, 2015).  12  Some studies have used pollution and city‐level GDP data for Chinese cities. See for example Brajer et al. (2011).   13   Our  goal  with  this  approach  is  to  contribute  to  the  discussion  on  the  relationship  between  pollution  and  development at the city level and quickly test the existence of an EKC. We do not intend to thoroughly analyze this  topic.    16    in Grossman and Krueger, 1991).14 The comparison between per capita city GDP and the city annual mean  concentration of PM 2.5 results in an inverted U shape curve.   We find evidence of an Environmental Kuznets Curve at the city level, for our sample of 769 cities. Figure  3 shows a cubic relationship: a positive slope at lower levels of per capita GDP, a maximum point (red dot)  beyond which the slope turns negative, and a minimum point (green dot) at the end where the curve  starts turning positive again. This incipient positive change at the end of the curve may indicate a certain  point of development where pollution levels will start to rise again. However, since the sample of cities  beyond  that  point  is  relatively  small  (17  cities),  this  result  cannot  be  viewed  as  strong  evidence  of  a  positive relationship beyond that point.15  Figure 3: Environmental Kuznets Curve at the City Level   City PM 2.5 and GDP per Capita Environmental Kuznets Curve ● 30 PM 2.5 Annual Mean 20 ● 10 0 2 4 City GDP per capita (log)   Cities with low per capita GDP (first section of the curve, with a positive slope) are in the first phase of  development, and pollution starts to rise as a consequence of growth. These growing economies are often  transitioning  from  agriculture  activities  to  more  industrialized  and  (often)  “dirty”  sectors.  As  a  natural  consequence of this structural change in their economies these cities see their pollution levels raise. On  the contrary, cities on the second section of the curve (negative slope), and particularly those at the end,                                                               14  We use cubic splines to allow for a more flexible estimation (Friedman, 1991; Durrleman & Simon, 1989).  15  This is also evident when looking at the regression results: the coefficient for the cubic term is not statistically  significantly different from zero.  17    are usually transitioning to the service sectors, regulating dirty industries or improving technologies and  consequently reducing pollution levels.  When looking at the subset of cities in the first phase of development, some interesting examples arise.  The first thing we notice is that all these cities are market towns and they are located primarily in Sub‐ Saharan  Africa  and  South  Asia  regions.  For  example,  we  find  cities  like  Kigali  (Rwanda),  Bujumbura  (Burundi), Kabul (Afghanistan), and Lilongwe (Malawi). Their economies focus on agriculture and incipient  industrial activities. Second, we find that all these cities are also in the list of cities that we identify as the  top  10  most  competitive  (Table  1).  Bujumbura,  Kabul,  and  Lilongwe  are  outperforming  their  nation  in  terms of employment growth, while Kigali is a competitive city in terms of both, employment and per  capita GDP growth. They are on the verge of development, growing fast and starting to face the negative  externalities associated with growth. Third, none of these cities is in the list of top competitive cities in  terms of productivity. This comes as no surprise, considering that most of the cities that do well in this  area  are  often  located  in  more  developed  nations.  However,  some  of  the  cities  in  this  phase  are  still  performing  well  in  terms  of  productivity.  For  example,  Kigali’s  average  productivity  growth  is  above  Rwanda’s average productivity growth by 1%.   The  turning  point  of  this  predicted  relationship  between  pollution  and  growth  comes  at  $1,693.16  We  define an arbitrary interval of +/‐ $100 around  the turning point and look at the  cities that fall in  this  interval. We find that most of these cities are located in South Asia. Some examples include Chittagong  and Khulna (Bangladesh) and Patna and Bokaro (India). They are mostly industrial cities, focusing on a  variety  of  light  and  heavy  industries.  Although  none  of  these  cities  is  included  in  our  list  of  top  10  competitive cities (Table 1) some still show good performance. For example, during this 10‐year period,  Patna and Bokaro show an annual average GDP growth that is between 2 and 3 percentage points above  India’s average GDP growth. Furthermore, most of these cities are outperforming their nation in terms of  employment growth.                                                                16  This is a relatively low level of per capita GDP compared to what other studies have found. For example, Grossman  and Krueger (1991) find that the turning point comes at $4,119, while Panayotou (1993) finds a turning point of  $3,137. However, most of these studies focus on emissions or concentrations of sulfur dioxide. Stern and van Dijk  (2016) use PM 2.5 concentration levels and per capita national GDP and still find a relatively high turning point of  $3,336. However, the fact that these turning points are  higher than our findings is not surprising. Harbaugh et al.  (2002) find that the location of the turning point is sensitive to not only the specific pollutant but also the sample  used and the specification of the model.  18    Beyond the estimated per capita GDP turning point, PM 2.5 concentration levels start to fall as per capita  GDP  increases.  This  shows  that  even  though  pollution  arises  as  a  consequence  of  growth,  cities  that  continue to develop above a certain threshold learn to manage its effects and are able to reduce pollution  levels  while  still  growing.  However,  the  willingness  to  address  these  issues  may  depend  on  which  population  group  (or  country)  faces  the  major  burden  of  the  negative  externality  (Shafik  and  Bandyopadhyay,  1992).  In  this  section  of  the  EKC  we  find  a  variety  of  cities  at  different  stages  of  development,  with  no  clear  pattern  regarding  geographical  location.  However,  as  we  approach  the  minimum turning point, most of the cities, as expected, are located in OECD countries.  The fact that different sections of the EKC can sometimes be associated with a particular region is shown  in Figure 4. The only region that contributes to the first section of the curve (positive slope) is Sub‐Saharan  Africa. As discussed before, cities in this region are experiencing rapid growth and increasing pollution  levels. Cities at the top of the curve are located in South Asia and Sub‐Saharan Africa, with some cities  beyond  the  turning  point,  experiencing  lower  levels  of  PM  2.5.  The  negative  slope  section  of  the  EKC  includes a mix of cities from almost every region: East Asia Pacific and Middle Eastern and North Africa  extend  throughout  all  this  section,  while  Latin  America,  Europe  and  Central  Asia  concentrate  on  the  middle  part.  As  mentioned  before,  cities  in  OECD  countries  are  at  the  bottom  of  the  curve,  highly  developed with the lowest pollution levels.   Figure 4: Regional Environmental Kuznets Curve  City PM 2.5 and GDP per Capita Environmental Kuznets Curve, by Region EAP ECA LAC 30 20 10 MENA OECD SAR PM 2.5 Annual Mean 30 20 10 0 2 4 0 2 4 SSA 30 20 10 0 2 4 City GDP per capita (log)   19    These findings motivate a deeper analysis to try to characterize different city typologies. Can we find a  pattern between competitiveness and pollution?  The relationship between pollution and city competitiveness  After this first look at the correlation between pollution and development, we move forward to outlining  a typology of cities with respect to their competitiveness and pollution levels. For that, we use a two‐ dimensional mapping of the two indicators. Recalling from our previous definition of competitiveness, we  measure  city’s  performance  with  three  measures:  GDP  per  capita  growth,  employment  growth,  and  productivity growth. Because cities often do not perform well in all three measures, it is worth analyzing  each of them and the interaction with PM2.5. We focus on four different groups for the four possible  combinations between city performance and pollution levels, identifying cities with:  1. High levels of PM2.5 and high performance  2. High levels of PM2.5 and low performance  3. Low levels of PM2.5 and high performance  4. Low levels of PM2.5 and low performance    The first group identifies cities with high concentration of PM 2.5 and that are outperforming their nation.  This group of cities is interesting because it shows examples of cities that were able to grow even while  experiencing the negative effects of high pollution levels. It also points out examples of cities that need  to  address  the  problems  of  high  pollution  in  order  to  keep  up  with  their  growth  rate  and  remain  competitive.   The second group highlights cities that are experiencing high levels of pollution but are performing below  their national average. These cities face both challenges: how to manage pollution and how to become  more competitive. It could be the case that these cities are not performing as good as they could because  of the high air pollution levels. They may still be growing and generating jobs, but the increasing pollution  that comes as a consequence of this growth is hindering the potential of the city.   The third and fourth groups of cities are not the main focus in this study, but important lessons can be  derived from their experience. They are doing well in terms of pollution, maintaining annual average levels  below what is considered healthy for the WHO. In terms of competitiveness, some are performing better  than their nation, and some are performing below average. The ones that are preforming above average  can provide good examples to follow on how to manage air pollution and still be able to thrive. These  20    cities can help focus the discussion on which are the best practice cities to learn how they successfully  overcame this issue. The rest of the cities are probably on the verge of development, with an opportunity  to address the problem of pollution and competitiveness before it starts. Lessons from competitive cities  should help them tailor a path that allows for sustainable growth.   In what follows, we look at the three different indicators for city competitiveness to aim at building such  typology.  Figures 5 through 7 show the abovementioned typologies in four quadrants. The x axis shows  PM 2.5 annual mean for the year 2015, and the y axis shows the yearly average of the corresponding  variable, for the period 2006‐2015. We choose to look at the annual GDP average for the whole period to  avoid the bias that can come when analyzing city performance for one specific year. Because pollution  levels are a byproduct of growth, we associate the GDP annual average with the pollution measure for  the last year. By doing this, we avoid using a lower level of pollution that will result from a 10‐year average  and better reflects the current pollution state.   In  these  figures,  each  dot  is  a  city,  colored  by  region:  East  Asia  Pacific  in  dark  green,  East  Europe  and  Central Asia in yellow, Latin America in purple, Middle Eastern and North Africa in red, OECD in blue, South  Asia in orange, and Sub‐Saharan Africa in light green. The vertical line labeled WHO Guideline separates  cities  with  PM  2.5  levels  above  and  below  what  is  considered  safe  by  the  WHO  (annual  mean  of  10  / ).  Examples  of  cities  with  high  levels  of  pollution  and  that  are  outperforming  their  nations  are  located  on  the  first  quadrant,  and  cities  with  high  pollution  and  performing  poorly  are  on  the  fourth  quadrant. The second and third quadrants show all cities with lower pollution levels, that are performing  above and below their national average, respectively.  The first quadrant of Figure 5 shows cities with high levels of PM2.5 that are outperforming their nation  in terms of GDP. Moreover, we also find the most polluted cities of our sample in this group (cities with  PM 2.5 concentration levels above 87 / ). Most of these cities are located in East Asia Pacific (mainly  in China), with a few examples from South Asia, mostly in India (Patna and Gorakhpur). Other less polluted  (although still above the recommended WHO guidelines) and competitive cities are located in South Asia  and  Africa.  Quadrant  IV  shows  that  cities  that  are  struggling  with  high  levels  of  pollution  but  growing  below their national average are also located in East Asia Pacific and South Asia.        21    Figure 5: Pollution and City Competitiveness in terms of per capita GDP Growth  PM 2.5 Concentration and City Growth 2006−2015 City GDP Growth per capita compared to National Growth ● WHO Guideline ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● 4 ● ● ● ● ● ●● ●● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● Regions ● ● ●●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● Percent, 2006−2015 ● ● ● ● ●● ● ●● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● EAP ● ● ●● ● ● ● ● ● ●● ● ●● ● ●● ●● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●●●● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ECA ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ●● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ●● ● ●● ● ● ● ●●● ● ●●● ● ●● ●● ● ● ● ●● ●● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ●●● ● ●● ● ● ● ● ●● ● ● ●● ●● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ●● ● ●● ●●●●● ● ● ●● ●● ● ●●●●●●● ● ●● ● ●●● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ●● ● ● ● ● LAC ●● ● ●●●●● ● ● ● ● ● ● ●● ●●● ● ● ● ●● ● ●● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ●●● ● ● ● ●● ●● ● ●●●●●●●●● ●●● ●●● ●● ●●●● ● ●● ● ●● ● ● 0 ● ● ●● ● ●● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ●● ●● ● ● ●● ●● ● ● ● ● ● ●●● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ●●● ●● ● ● ●● ● ● ●●● ● ● ● ● ●● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●●● ● ●●● ●● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ●● ●● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ●●● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ●● ● MENA ● ● ● ●● ● ● ●● ●● ● ● ●● ●● ●● ● ● ●●●● ● ● ●● ●● ●●● ● ●●● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●● ● ● ●● ●● ●●● ● ● ● ●● ● ●● ● ● ● ● ●● ● ●● ●● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● OECD ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ●●● ● ● ● ● ● ● ● SAR ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● SSA ● −4 ● ● ● ● ● 0 25 50 75 100 PM 2.5 in 2015   Figure 6: Pollution and City Competitiveness in terms of Employment Growth PM 2.5 Concentration and City Employment Growth 2006−2015 City Employment Growth compared to National Growth WHO Guideline Regions 10 Percent, 2006−2015 ● ● ● EAP ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ECA ● ● ● ● ● ● ● LAC ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● MENA ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●● ● ●●● ●● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● OECD ● ●● ● ● ●● ●● ● ● ● ● ●● ● ●● ●● ●● ● ● ●●● ● ● ● ●● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ●● ●● ● ● ● ● ●● ● ●●●● ●●●●●●● ● ●● ● ● ●●●● ● ● ●●● ● ● ●● ●● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ●● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ●●● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ●●●● ●● ● ● ●● ● ● ● ●●● ● ●●●●● ●● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ●●● ● ● ● ●● ● ● ●●● ●● ● ● ● ● ● ● ●● ● ●● ● ● ● ●● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● SAR ● ●●● ● ●● ● ● ●● ● ●●●● ● ●● ● ●●● ● ●●●●●● ● ● ●● ●● ● ●● ● ●●● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ●● ● ● ● ●● ●● ●●● ●● ●●● ●●●● ●● ●● ●●●●●● ●● ● ●● ●●● ● ●●●● ● ● ● ● ● ●●●● ●● ●●●● ● ● ●●●●● ● ●● ● ● ● ●● ● ● ● ●● ● ● ● 0 ●● ● ●● ●● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ●● ●● ● ● ● ●● ● ●●● ● ● ●●● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ●● ● ●● ●● ●● ● ● ●● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ●●● ● ● ● ● ● ● ● SSA ●●● ● ●●● ●● ●● ●●● ● ● ●● ●● ● ● ● ●● ● ● ●● ●●●●● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 0 25 50 75 100 PM 2.5 in 2015   22    Figure 7: Pollution and City Competitiveness in terms of Productivity Growth  PM 2.5 Concentration and City GVA 2006−2015 WHO Guideline 5 City GVA per capita compared to National GVA ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ●●● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● Regions ●● ● ●● ● ● ● ● ● ● ●●●● ● ● ● ● ● ●● ●● ● ● ● Percent, 2006−2015 ●● ●●● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ●● ●● ●● ● ● ● EAP ● ● ●●● ●● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ●●● ● ● ● ● ● ● ●● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ●● ● ● ●● ● ●● ● ●●● ●● ● ● ● ●● ● ● ● ● ●● ● ●●● ● ● ●● ●● ●● ● ● ●●●●● ●● ● ●● ● ●● ● ●● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ●● ● ● ●● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ●● ● ● ● ● ●●● ● ● ●● ● ●● ● ●● ● ● ●● ● ● ● ● ECA 0 ●● ● ● ●●●● ● ● ● ●●● ● ● ● ● ● ● ●● ● ●● ● ● ●●● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ●● ●●● ●●●● ● ● ●● ● ● ● ●● ● ●● ●● ● ● ● ●● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ●●●●●● ●● ● ● ● ● ● ● ●● ● ●● ●●●●●●● ● ● ●● ●●● ● ● ●● ● ● ●●● ● ●● ● ● ● ●● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ●● ● ●●●●● ● ●● ● ● ● ● ●● ● ● ●● ● ●● ● ● ● ● ●● ● ●●●● ● ● ● ●● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● LAC ● ● ● ● ● ● ●●● ●● ● ●● ●●● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ●● ●● ●● ● ●● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ●●●●● ● ● ● ● ● ● ●● ● ●● ● ● MENA ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ●●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ●● ● ● ● ● ●● ● ● OECD ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● SAR ● ● ● ● ● ● SSA −5 ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● 0 25 50 75 100 PM 2.5 in 2015   We  find  similar  results  when  looking  at  employment  growth  and  GVA  growth.  Most  of  the  cities  performing above the national average and experiencing high levels of pollution are located in East Asia  Pacific and South Asia. However, when looking at performance in terms of GVA we see a slight distinction  between East Asia Pacific and South Asian cities. Approximately half of the cities in East Asia are increasing  their productivity well above their nation. Productivity is often easier to improve in upper‐middle or high‐ income countries such as China or the Republic of Korea. However, cities in South Asia belong to the low  or  lower‐middle  country  income  group.  Most  of  these  cities  struggle  to  make  improvements  in  productivity, performing slightly above or below the national average, with the exception of a small group  of  six  Indian  cities  which  GVA  is  growing  around  2.3  percentage  points  above  the  national  average  (Chennai, Madurai, Tiruchirappalli, Salem, Coimbatore, Tiruppur).  These  figures  show  that  there  are  certain  patterns  between  pollution  and  city  location.  As  previously  discussed, this is likely a consequence of the average level of development each region experiences, and  how  pollution  is  associated  with  development,  rather  than  a  consequence  of  geographical  location.  However, when looking at the relationship between pollution and city competitiveness, the pattern is less  23    evident. We find competitive cities at all levels of pollution, from below WHO guidelines to the highest  PM 2.5 concentration levels. This shows that cities can achieve competitiveness without degrading the  environment, and the questions that seem to follow are: how are these “cleaner” competitive cities facing  this challenge? What are they doing differently? Although these questions motivate further analysis at  different levels (for instance, a deeper look at examples of best practices), our first step is to focus on a  group of low income and fast‐growing cities.  A brief look into South Asian and African Cities  Although most of the examples of competitive cities that are also successfully managing pollution are in  richer countries (such as Vancouver, in Canada), it is useful to find some cases in the developing world. As  mentioned earlier, developing countries often face particular challenges and may need to follow different  strategies than what developed nations do.   We now move the discussion to focus on cities located in South Asia and Africa. We choose to focus on  this area for two reasons. First, these regions, particularly South Asia, include cities with pollution levels  among the highest ones. Second, as previously discussed, most of the cities in these regions are in the  phase where they experience a positive relationship between pollution and per capita GDP (EKC analysis).  Many of them are starting to face the pollution challenges associated with rapid growth. This exercise  aims  to  identify  two  types  of  cities:  those  that  are  good  at  managing  pollution  that  could  be  held  as  examples of best practices in the developing world, and those that are struggling with this challenge and  may  use  successful  stories  of  pollution  management.  After  a  first  characterization,  the  analysis  of  the  second group of cities may require further research and deep dives studies could help to accomplish this.  Figures 8 through 10 show the relationship between pollution and city competitiveness for cities located  South Asia and Africa. We use the same four typologies of cities described before and focus on examples  of competitive cities at different stages of pollution management. We find two examples of competitive  cities that show considerably low levels of pollution ‐Kigali (Rwanda) and Coimbatore (India)‐ and two  examples  of  competitive  cities  that  are  struggling  with  high  pollution  levels  ‐Patna  (India)  and  Dhaka  (Bangladesh).  Kigali, the capital of Rwanda, is a good example of a competitive city experiencing lower pollution levels  compared to similar cities. With a population of approximately 1.2 million and a GDP per capita of $1,518  (in 2015), Kigali falls in the Market Town category, specializing in non‐tradable services and some tourism.  During the ten‐year period between 2006 and 2015, Kigali has outperformed Rwanda’s national averages  by almost 5 percentage points in terms of GDP per capita growth, and 7.5 percentage points in terms of  24    employment growth. Devastated by years of violent conflict (ending in the 1994 genocide) Kigali had made  strong  efforts  to  rebuild  itself,  implement  business  reforms  oriented  to  the  private  sector  needs  and  improve human capital levels (Kulenovic and Cech, 2015). The city has also recognized the importance of  managing pollution and recently conducted a study to learn more about the main sources of air pollution  affecting the city. They find that the leading causes of air pollution are vehicle emissions in the city area  and  cooking  in  residential  areas.  In  response,  the  government  has  passed  new  emissions  regulations  (January 2015), installed air quality monitoring stations, and conducted several campaigns to promote  clean cooking.17  Figure 8: Pollution and City Competitiveness in terms of per capita GDP Growth – South Asia and Sub‐Saharan  Africa  PM 2.5 Concentration and City Growth 2006−2015 Africa and South Asia Kigali ● City GDP Growth per capita compared to National Growth 4 WHO Guideline Abeokuta Benin City Kabul ● Ibadan Bulawayo Kano Bujumbura ● ● ● ● ● ● ● Onitsha ● Surat ● ● Ilorin Ogbomosho Enugu Varanasi Beira ● Monrovia ● ● ● Asansol ● ●●● ● Madurai ● ● ● Percent, 2006−2015 ● ● ●● ● ● ● Tiruchirappalli ● Bokaro Meerut ● ● ● ● ● ● ●● ● ●● ● ● ● ● ● ● Aba ● Khulna Dhanbad Delhi Patna ●● ● Coimbatore ●● ●● ● Amritsar ● ● ● ● Regions ● ● ● ● ●● ● Allahabad Kolkata Gorakhpur 0 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● Faisalabad Dhaka Agra ● ● ● ● a ● SAR ● ● ● ● ● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● Rajshahi ● Bareilly Bhilai Nagar ●● Lahore ● ●●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● Jalandhar ● ● ● ● a ● SSA ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● Kanpur ●● ● ● ● ●● ● Ranchi Gwalior ● Aligarh ● ● ● ● ● ● ● ● Ghaziabad Kathmandu ● ● Jamshedpur ● ● ● ● ● Raipur Moradabad Faridabad ● Cuttack Lucknow Ludhiana ● ● Chandigarh Bhubaneswar −4 0 25 50 75 100 PM 2.5 in 2015                                                                  17  The Rwanda Environment Management Authority (REMA) coordinates and regulates environmental management  in Rwanda, focused on achieving the National Development Vision 2020 (www.rema.gov.rw).  25    Coimbatore  is  another  interesting  example  of  a  successful  city.  It  falls  in  the  category  of  a  Production  Centers, with a population of 2.3 million and a GDP per capita of $4,132 (2015). Coimbatore is a fast‐ growing  city  and  a  major  industrial  hub,  known  for  its  mechanical  engineering  sector.  The  city  has  outperformed India in GDP per capita, employment growth, and productivity (1.3, 2, and 1.4 percentage  points above the national average, respectively). To achieve its success, the city had the private sector to  step up and promote the city as a thriving investment opportunity, with a highly educated workforce,  leveraging the city’s skill set and reinforcing its advantage on human capital (Kulenovic and Cech, 2015).  On the pollution side, vehicular and industrial activities are the main contributors to air pollution. As part  of their pollution management strategy, Coimbatore participates in The Smart Cities Mission, an initiative  of the Indian Ministry of Housing and Urban Affairs. In this context, the city has successfully implemented  three projects on the last three years and is on the verge of implementing 5 more projects during 2018  (such as bike sharing and developing green spaces in the city).18 The annual average PM 2.5 concentration  level in 2015 was 27 /  (still above what is considered safe by the WHO), and the city keeps making  efforts to reduce those levels. For example, there are proposals to plant specific types of trees that can  help absorb certain pollutants.19                                                               18   Published  in  India  Times,  https://timesofindia.indiatimes.com/city/coimbatore/coimbatore‐in‐top‐10‐amongst‐ best‐performing‐smart‐cities/articleshow/62575654.cms, accessed on May 2, 2018.  19  Published in India Times, https://timesofindia.indiatimes.com/city/coimbatore/these‐pollution‐eating‐trees‐can‐ cleanse‐citys‐air/articleshow/62515148.cms, accessed on May 2, 2018.  26    Figure9: Pollution and City Competitiveness in terms of Employment Growth – South Asia and Sub‐Saharan  PM 2.5 Concentration and City Employment Growth 2000−2015 Africa and South Asia 9 ● Kabul ● Lusaka City Employment Growth per capita compared to National Growth ● ● Kigali Ouagadougou 6 WHO Guideline Surat ● Lilongwe Abuja ● Bujumbura ● ● Khartoum Blantyre City ● Kannur Percent, 2006−2015 ● Pondicherry Yamoussoukro ● Ghaziabad ● Kozhikode Nouakchott ● ● Regions ● ● Dakar Monrovia● ● Tiruppur ● ● Bamako Bengaluru ● ● ● Jaipur ● Dhaka Varanasi a ● SAR 3 Windhoek ● ● ● ● ● Port Harcourt Ranchi Khulna ● Rajshahi a ● SSA ● ● ● Coimbatore ● ● ● ● ● Agra ● ●● ● ● Bhubaneswar ● Moradabad Faridabad ● ● ● ● ● ● ● ● Gwalior Asansol ● ● ● ● Raipur ● ●● ● ● ● ● Aligarh ● ● ● ● Jamshedpur ● ● ● ● ● Faisalabad ● ● Meerut ● ●● ● ● ●● ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● Bareilly ● Dhanbad ● Patna ● Kathmandu ●Jalandhar ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● Delhi ● ●● ● ● Bokaro ● Gorakhpur ● ● ● ● ● ● Amritsar ● ● 0 ● ● ● ●● Lahore ● Allahabad ● ● ● ● ● ● ● Kolkata Cuttack Ludhiana ● ● ● ● ●● ● ● ● Lucknow ● Bhilai Nagar ● ●● ● ● Kanpur ● ● ● ● ● Chandigarh ● 0 25 50 75 100 PM 2.5 in 2015   Looking back into cities with higher levels of pollution, we can also find examples of competitive cities.  These cities are developing fast and generating jobs, but they are failing at managing pollution levels. As  a consequence, the quality of life in these cities is decreasing, and they may be failing to attract cleaner  firms and qualified workers that can boost development. In turn, this could lower the city’s growth, and  threaten its competitiveness.   Patna is a good example of a competitive city that may not be taking the necessary actions to tackle air  pollution. With an annual average PM 2.5 level of 95.5 /  in 2015, Patna is the city with the highest  annual average concentration of PM 2.5 in our sample. Besides issuing health warnings on critical days,  the government has no long‐term plan to handle this problem. Recently, a voluntary organization (The  Center for Environment and Energy Development) has urged the government to develop a clean air action  plan. However, there is no action plan in place yet, only a set of recommendations to follow on particularly  27    high polluted days.20 In spite of that, the city has been outperforming the average GDP per capita growth  of India and has managed to climb up the ladder from a low income to a lower‐middle income city. Despite  this high performance, during 2015, Patna experienced a considerably lower rate of employment growth  (from above 7% in between 2012 and 2014, to 0.16% in 2015)21 while the population growth rate is still  high. Pollution may be one of the factors affecting this low employment rate, for example, the city may  be failing to attract new firms that could generate more jobs.    Figure 10 Pollution and City Competitiveness in terms of Productivity Growth – South Asia and Sub‐Saharan Africa  PM 2.5 Concentration and City GVA 2000−2015 Africa and South Asia 5.0 WHO Guideline City GVA per capita compared to National GVA, 2006−2015 ● Chandigarh ● 2.5 Antananarivo ● Abeokuta Bulawayo ● Kano● ● ● ● ● ●● ● ● ● ●● ●● ● ● ● ● Coimbatore Allahabad Meerut ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● Faisalabad Lahore Moradabad ● ● ● ●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● Ludhiana Dhanbad ● Delhi Regions ● ● ●● ● ● ● ● ● ●● ●● ● ● ●●● ● ●Bhilai Nagar ● ● Kanpur ● Patna a SAR 0.0 ● ● ● ● ●● ● ● Kathmandu ● ● ● ● ● ● ● ● ● Raipur ● ● Jalandhar ● Bareilly ● Lucknow ● a ● SSA ● ● ● ● ● Bokaro ● ● ● ● ● ●● ● ● Amritsar Cuttack ● ● ● Aligarh ● Kolkata● Gorakhpur ●● ● ● ● ● ● ● Bhubaneswar Jamshedpur ● ● Varanasi ● ● ●● Asansol ● ● Agra ● ● ● ● ● ● ● Ranchi ● Dhaka ● Ghaziabad ● ● Gwalior Khulna Rajshahi Faridabad −2.5 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● −5.0 ● 0 25 50 75 100 PM 2.5 in 2015   Dhaka is also struggling with high levels of air pollution, although levels are lower than what we can find  in Patna for example. The Clean Air and Sustainable Environmental Project had certainly helped managing                                                               20  Published in India Times, https://timesofindia.indiatimes.com/city/patna/patna‐air‐pollution‐worse‐than‐that‐ of‐delhi/articleshow/61664183.cms, accessed on May 4, 2018.  21  It is worth noting that, during 2015, productivity had increased approximately 2.5%. However, a similar rate was  observed in 2009, although employment was growing at 5.5% at that time.  28    pollution and keep it from rising to more dangerous levels.22 However, according to the Department of  Environment (Air quality Management), air quality has deteriorated since October 2017 due to an increase  in production of brick kilns during winter months.23 Pollution is an ongoing problem and is threaten the  city’s development rate. Even though Dhaka is outperforming Bangladesh in terms of employment, GDP  per  capita  growth  fell  between  2006  and  2015,  showing  that  the  city  is  not  growing  fast  enough  to  accommodate the growing population.    These  examples  show  different  types  of  cities  and  their  struggles  and  success  with  pollution  and  competitiveness. Clearly, the outcome does not depend on the type of city or its economic structure. We  find capital cities with a successful story or dealing with pollution and competitive challenges, like Kigali  and Dhaka. We also find good examples of pollution management for Market Towns (Kigali), Production  Centers (Coimbatore), or Creative and Financial Services (Vancouver). This shows that every city has the  potential for developing an agenda that focuses on sustainable growth. The government’s willingness to  engage on these new challenges plays a decisive role in successfully addressing the natural consequences  development brings.  Conclusions  Competitive cities grow fast, create jobs and improve living conditions for their citizens. They are able to  attract  foreign  direct  investment  and  provide  a  good  environment  where  firms  and  people  can  get  together, trade and interact. In this paper, we focus on three variables that help us identify these cities,  toward understanding what makes a city outperform its nation and the challenges it may face.  Among all the challenges a growing city faces, from managing pollution and congestion, to providing its  citizens  with  better  amenities  and  a  good  quality  of  life,  we  chose  to  focus  on  air  pollution.  After  identifying  which  cities  are  the  most  polluted,  we  analyze  the  relationship  between  pollution  and  competitiveness, to shed some light on how growing cities can overcome increasing pollution levels and  avoid this problem that jeopardizes their competitiveness.   Air pollution is a natural consequence of growth and we find that cities experience different levels of air  pollution depending on their path of development. We observed that the Environmental Kuznets Curve                                                               22  This project (April 2009‐June 2014) was funded by the World Bank and focused on improving traffic conditions in  the city of Dhaka (including mass transportation options) and the technology on the brick industry.  23  Published in The Dhaka Tribune, https://www.dhakatribune.com/bangladesh/environment/2018/01/30/us‐aqi‐ dhaka‐worst‐air/, accessed on May 4, 2018.  29    also  holds  at  the  city  level.  Cities  in  their  earlier  steps  of  development  experience  increasing  levels  of  pollution until they reach a turning point: a per capita GDP of $1,693. Beyond this point, pollution levels  decrease.  This  relationship  between  pollution  and  per  capita  GDP  also  helps  us  identify  specific  cities’  characteristics.  For  example,  cities  on  the  first  section  of  the  curve  (positive  slope)  are  market  towns,  mostly focused in agriculture and incipient industrial activities. Cities on the second section of the curve  (negative slope) and some of the cities at the top of the curve are mainly productive centers, while cities  in OECD countries, mostly focused on service sectors, are just before the minimum point of the EKC.   We also categorize cities in four types: high pollution and high competitiveness, high pollution and low  competitiveness, low pollution and high competitiveness, and low pollution and low competitiveness. We  do this exercise for the three different variables we identify as good measures of competitiveness: GDP  per capita growth, employment growth, and productivity growth. We find that competitive cities with  high levels of pollution are mainly located in Asia, particularly in China and India. African cities follow, with  pollution levels still above what is considered safe by the WHO and a mix between cities that are growing  fast and others not performing so well. Interestingly, Latin American cities still show, on average, pollution  levels that are below the WHO threshold.  We  pay  special  attention  to  cities  located  in  developing  countries,  because  congestion  challenges  are  more difficult to tackle in these regions. Cities in developing countries lack the ability to adjust fast, mainly  because  efficient  institutions  and  the  proper  channels  are  often  not  in  place.  At  the  same  time,  their  growth and industrialization happen fast, giving them even less time to react. We find good examples of  successful  cities,  like  Kigali  and  Coimbatore,  that  were  able  to  manage  pollution  while  remaining  competitive.  In this work, no strong patterns are identified between competitiveness and pollution, confirming that  there  are  many  pathways  to  increase  a  city’s  competitiveness.  While  a  clear  pattern  arises  between  pollution  and  development,  competitive  cities  can  be  found  facing  all  different  levels  of  pollution.  However, other work looking at the costs of pollution has suggested that even if a city can increase its  competitiveness at the cost of environmental quality, the costs of degradation of the environment can be  high. For example, Bolt et al. (2001) estimate that in India and China, the annual losses from air pollution  range between 2 and 3 percent of the GDP.  This study is a first step in characterizing the relationship between pollution and city competitiveness, but  it is far from providing final answers. Future research should focus on the causal relationship between  30    these two variables. Further work is needed  to understand the channels through which  pollution may  have an impact on  competitiveness, understand what policies at  the  city level can help curb pollution  while fostering competitiveness, and identify successful examples of cities that have managed to achieve  the  two  objectives  in  tandem.  Interesting  questions  arise,  but  a  deeper  analysis  is  needed  in  order  to  answer them rigorously.     References  Al‐Mulali,  U.,  Saboori,  B.,  &  Ozturk,  I.  (2015).  Investigating  the  environmental  Kuznets  curve  hypothesis in Vietnam. Energy Policy, 76, 123‐131.  Apergis,  N.,  &  Ozturk,  I.  (2015).  Testing  environmental  Kuznets  curve  hypothesis  in  Asian  countries. Ecological Indicators, 52, 16‐22.  Asnap,  F.  (2012).  'What  a  Waste'  Report  Shows  Alarming  Rise  in  Amount,  Costs  of  Garbage.  http://www.worldbank.org/en/news/feature/2012/06/06/report‐shows‐alarming‐rise‐ in‐amount‐costs‐of‐garbage  Bolt,  K.,  Kir  Hamilton,  Kiran  Pandey,  and  David  Wheeler.  (2001).  The  cost  of  air  pollution  in  developing countries: new estimates for urban areas. World Bank Development Research  Group Working Paper.  Brajer, V., Mead, R. W., & Xiao, F. (2011). Searching for an Environmental Kuznets Curve in China's  air pollution. China Economic Review, 22(3), 383‐397 .  Carmichael, L., Racioppi, F., Calvert, T., & Sinnett, D. (2017). Environment and health for European  cities in the 21st century: making a difference. World Health Organization.  Chang, T., Graff Zivin, J., Gross, T., & Neidell, M. (2016). "Particulate Pollution and the Productivity  of Pear Packers". American Economic Journal: Economic Policy, 8(3), 141‐169.  Charbit,  C.  (2011).  “Governance  of  Public  Policies  in  Decentralised  Contexts:  The  Multi‐level  Approach”. OECD Regional Development Working Papers. OECD Publishing. Obtenido de  http://dx.doi.org/10.1787/5kg883pkxkhc‐en  Ciccone, A., & Hall, R. E. (1993). Productivity and the density of economic activity. NBER Working  Papers Series(w4313).  City of Copenhagen. (2014). Better Mobility in Copenhagen. ITS Action Plan 2015‐2016.   31    City  of  Vancouver.  (2017).  Green  Transportation.  Obtenido  de  Green  Vancouver  :  http://vancouver.ca/green‐vancouver/green‐transportation.aspx  CMAP.  (s.f.).  Impacts  of  Brownfield  Development.  Obtenido  de  2040  Strategy  Papers:  http://www.cmap.illinois.gov/about/2040/supporting‐materials/process‐ archive/strategy‐papers/brownfields/impacts  DEGLOSEA. (2010). Best Practice Muangklang: Low Carbon City.   Dinda, S. (2004). Environmental Kuznets Curve Hypothesis: A Survey. Ecological Economics, 431– 455.  Dodman, D., McGranahan, G., & Dalal‐Clayton, B. (2013).  Integrating the Environment in Urban  Planning and Management. Key Principles and Approaches for Cities in the 21st century.  United  Nations  Environmental  Programme  (UNEP).  Nairobi:  UNON/Publishing  Section  Services.  Duranton, G. (2008). From cities to productivity and growth in developing countries.  Canadian  Journal of Economics/Revue canadienne d'économique, 41(3), 689‐736.  Duranton, G. (2015). Growing through cities in developing countries.  The World Bank Research  Observer, 30(1), 39‐73.  Durrleman,  S.,  &  Simon,  R.  (1989).  Flexible  regression  models  with  cubic  splines.  Statistics  in  Medicine, 8, 551‐561.  Friedman, J. H. (1991). Multivariate Adaptive Regression Splines". The Annals of Statistics, 19(1),  1‐67.  Glaeser, Edward L. "Are cities dying?" The Journal of Economic Perspectives 12, no. 2 (1998): 139‐ 160.  Glaeser, E. L. (2012).  Triumph of the city: How our greatest invention makes us richer, smarter,  greener, healthier, and happier. Penguin.  Glaeser, E. L. (2014). A world of cities: The causes and consequences of urbanization in poorer  countries. Journal of the European Economic Association, 12(5), 1154‐1199.  Graff Zivin, J., & Neidell, M. ( 2012). “The impact of pollution on worker productivity,” . American  Economic Review, 102(7).  32    Graham, D. J. (2007). Variable returns to agglomeration and the effect of road traffic congestion.  Journal of Urban Economics, 62(1), 103‐120.  Grossman, G. M., & Krueger, A. B. (1991). Environmental Impacts of a North American Free Trade  Agreement. NBER Working Paper Series(# 3914), 1‐56.  Hammer,  S.  (2011).  Cities  and  Green  Growth:  A  Conceptual  Framwork.  OECD  Regional  Development  Working  Papers.  OECD  Publishing  2011/08.  Obtenido  de  http://dx.doi.org/10.1787/5kg0tflmzx34‐en  Harbaugh, W., Levinson, A., & Wilson, D. M. (2002). Re‐examining the empirical evidence for an  environmental Kuznets curve. Review of Economics and Statistics, 84(3), 541–551.  Hu,  J.,  Hernandez  del  Valle,  A.,  &  Martinez‐Garcia,  M.  A.  (2017).  Environmental  Pollution  and  Economic Growth in China: A Test of the Environmental Kuznets Curve.  ournal of Geos‐  cience and Environment Protection, 5, 92‐100.  Hutton, G. (2012). Global costs and benefits of drinking‐water supply and sanitation interventions  to reach the MDG target and universal coverage. WHO (World Health Organization).  INRIX. (2017). INRIX 2016 Traffic Scorecard. Obtenido de http://inrix.com/resources/inrix‐2016‐ traffic‐scorecard‐us/  Izidoro, A. M. (2011). Marking up for lost time, New York: Economist Intelligence Unit.  Jebli, M. B., Youssef, S. B., & Ozturk, I. (2016). Testing environmental Kuznets curve hypothesis:  The  role  of  renewable  and  non‐renewable  energy  consumption  and  trade  in  OECD  countries. Ecological Indicators, 60, 824‐831.  Kulenovic,  Z.  Joe,  et  al.,  “Six  Case  Studies  of  Economically  Successful  Cities:  What  Have  We  Learned?” Companion paper for Competitive Cities for Jobs and Growth: What, Who, and  How. World Bank, Washington, DC (2015).  Kuznetz, S. (1955). Economic growth and income inequality.  American Economic Review, 45, 1‐ 28.  Ministry  of  Economic  Development,  Republic  of  Azerbaijan.  (2008).  Absheron  Rehabilitation  Program.  Integrated  Waste  Management  Project.  Environmental  Management  Framework. Baku.  33    Moss, J., Wolff, G., Gladden, G., & Gutierrez, E. (2003). Valuing Water for Better Governance. How  to promote dialogue to balance social, environmental, and economic values?   OECD.  (2013).  Green  Growth  in  Kitakyushu,  Japan.  Paris:  OECD  Publishing.  Obtenido  de  http://dx.doi.org/10.1787/9789264195134‐en  Oklahoma Deparment of Commerce. (2016).  The Economic Impact of Oklahoma's Brownfields  Program.  http://okcommerce.gov/wp‐content/uploads/2016/05/Brownfields‐Program‐ Economic‐Impact‐Report.pdf  Ozturk, I., & Al‐Mulali, U. (2015). Investigating the validity of the environmental Kuznets curve  hypothesis in Cambodia. Ecological Indicators, 57, 324‐330.  Palfreman, J. (2015). Waste Management and Recycling in Dar es Salaam, Tanzania.   Panayotou,  T.  (1993).  Empirical  tests  and  policy  analysis  of  environmental  degradation  at  different stages of economic development. ILO Working Papers(WP 238).  Rees, W. (2003). Understanding urban ecosystems: an ecological economics perspective. . En B.  A. al, Understanding urban ecosystems. New York: Springer.  Rosen,  Sherwin.  "Markets  and  diversity." American  Economic  Review 92,  no.  1  (2002):  1‐ 15.Rwanda Environment Management Authority, “Inventory of Air Pollution Sources in  Rwanda: Determination of Future Trends ad Development of National Air Quality Control  Strategy”. January, 2018.  Shafik, N., & Bandyopadhya, S. (1992). Economic Growth and Environmental Quality: Time Series  and Cross‐Country Evidence. Background Paper for the World Development Report., 1‐50.  Sharing Copenhagen . (2014). Copenhagen European Green Capital. A Review.   SIWI  (Stockholm  International  Water  Institute).  (s.f.).  Making  Water  a  Part  of  Economic  Development. The economic benefits of improved water management and services.   Stern, D. I. (2004). The Rise and Fall of the Environmental Kuznets Curve.  World Development,  32(8), 1419–1439.  Stern,  D.  I.,  &  van  Dijk,  J.  (2016).  Economic  growth  and  global  particulate  pollution  concentrations. Centre for Climate Economics & Policy, Working Paper 1604.  The  Business  Year.  (2013).  Keep  it  Clean.  https://www.thebusinessyear.com/azerbaijan‐ 2013/keep‐it‐clean/interview  34    Tolley, George S. "The welfare economics of city bigness." Journal of Urban Economics 1, no. 3  (1974): 324‐345.  U.S.  Environmental  Protection  Agency  .  (s.f.).  The  Economics  of  Recyling  in  the  Southeast:  Understanding the Whole Picture. Archive Document.   UN Habitat. (2012). Urban Patterns for a Green Economy: Clustering for competitiveness. Nairobi:  UNON, Publishing Services Section.  UN Habitat. (2016). Chapter 7: A City that Plans: Reinventing Urban Planning. En  WORLD CITIES  REPORT.   United Nations. (2013). Chapter III. Towards Sustainable Cities. En U. Nations,  World Economic  and social survey 2013. Sustainable Development Challenges.   Value of Water Campaign. (2017). The Economic Benefits of Investing in Water Infrastructure.   van Donkelaar, A., R.V Martin, M.Brauer, N. C. Hsu, R. A. Kahn, R. C Levy, A. Lyapustin, A. M. Sayer,  and  D.  M  Winker, Global  Estimates  of  Fine  Particulate  Matter  using  a  Combined  Geophysical‐Statistical  Method  with  Information  from  Satellites,  Models,  and  Monitors, Environ. Sci. Technol, doi: 10.1021/acs.est.5b05833, 2016.  World Bank. (2012). Republic of Côte d'Ivoire. Côte d'Ivoire Urbanization Review. The World Bank.  GSURR. Africa.  World Bank. (2016). Competitive Cities for Jobs and Growth. What, Who, and How. Washington,  DC: World Bank.      35