WPS7952 Policy Research Working Paper 7952 Long-Term Growth Scenarios for Bangladesh Rishabh Sinha Development Research Group Macroeconomics and Growth Team January 2017 Policy Research Working Paper 7952 Abstract Bangladesh has achieved robust economic growth over the GDP growth seen in the recent past. The country will fail past 10 years, with real GDP growing by more than 6 per- to achieve high growth in absence of strong TFP growth cent on average each year. This paper investigates whether despite meeting the levels of investment as outlined in the the country will be able to maintain such high levels of Seventh Five Year Plan. The model is also used to gain growth going forward. A simple growth model calibrated insights on government debt sustainability given different to the Bangladesh economy is used to analyze various growth scenarios. The analysis highlights the significance growth scenarios. The main finding of the paper is that it of meeting revenue targets in maintaining sustainabil- is crucial for the country to focus on reforms to raise total ity, considering the planned expansion in expenditures. factor productivity (TFP) growth, to sustain the high real This paper is a product of the Macroeconomics and Growth Team, Development Research Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The author may be contacted at rishabhsinha@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 Long‐Term Growth Scenarios for Bangladesh    Rishabh Sinha1                                    JEL Classification: O40, O53, J24  Keywords: Long‐term Growth, Bangladesh, TFP Growth, Labor Productivity                                                                   1   I  am  grateful  to  Afroza  Alam,  Hans  Beck,  Simon  Davies,  Ralph  Van  Doorn,  Zahid  Hussain,  Sheikh  Tanjeb  Islam,  Frederico  Sander,  Muhammad  Waheed  and  workshop  participants  from  the  Ministry  of  Finance,  Bangladesh  and  the Bangladesh Bank for many useful insights and suggestions. The World Bank’s Long‐Term Growth Model (LTGM)  has  been  used  extensively  for  the  quantitative  analysis  presented  in  the  paper.  The  LTGM  was  developed  by  Steven  Pennings  and  Leonardo  Garrido,  based  on  Hevia  and  Loayza  (2012),  and  with  input  and  support  from  Vinaya  Swaroop,  Jorge  Guzman,  and  Diego  Barrot.  Please  contact  the  author  or  Steven  Pennings  (spennings@worldbank.org or LTGM@worldbank.org) for further information about the LTGM.  1. Introduction    Bangladesh  has  seen  robust  economic  growth  during  the  last  decade,  with  real  GDP  growing  by  more  than  6  percent  on  average  every  year  during  2006  –  2015.  Additionally,  the  economy  has  seen  a  long‐term  acceleration  in  growth  since  the  late  1970s  when  the  real  GDP  was  growing  by  just  over  4  percent  annually.  The  acceleration  in  real  GDP  growth  has  also  translated to an acceleration in real GDP per capita growth as the gap between real GDP growth  and  population  has  been  widening  over  time.2  Beginning  from  $352  in  1980,  real  GDP  per  capita  (measured  in  2010  US  dollars)  crossed  $700  in  2008  and  is  on  mark  to  cross  $1,000  next  year.  The  sustained  economic  growth  during  the  last  few  decades  has  helped  the  country  graduate  from  a  low‐income  country  to  a  lower‐middle‐income  country  as  classified  by  the  World Bank (World Bank, 2015).   8 Average Annual Growth Rate (%) 6 4 2 0 ‐2 ‐4 ‐6 1961 ‐ 1965 1966 ‐ 1970 1971 ‐ 1975 1976 ‐ 1980 1981 ‐ 1985 1986 ‐ 1990 1991 ‐ 1995 1996 ‐ 2000 2001 ‐ 2005 2006 ‐ 2010 GDP GDP per Capita 2011 ‐ 2015 Source: World Development Indicators     To  better  understand  the  sustained  growth  achieved  by  the  country,  it  is  useful  to  explore  how  some  of  the  key  growth  drivers  have  evolved  during  this  period.  Capital  accumulation  has  been  a  key  driver  of  economic  growth  for  many  countries  and  Bangladesh  is  no  exception  to  this  phenomenon.  Bangladesh  has  realized  continued  rise  in  the  investment  share  of  GDP  during  the  last  35  years.  The  investment  share  of  GDP  has  almost  doubled  from  14.4  percent  of  GDP  in  1980  to  28.9  percent  of  GDP  in  2015.   Most  of  this  increase  has  been  driven by gains in private investment. With respect to its Asian neighbors, the country currently  has a higher investment rate compared to Pakistan and Nepal but lags behind China and India.   The  country  has  witnessed  many  changes  in  the  labor  market  that  have  been  important  for  growth.  The  demographic  transition  has  led  to  a  decline  in  the  dependency  ratio  with  the  share  of  working  age  population  rising  continuously  over  time.  Starting  from  52  percent  of  the                                                               2  Real GDP per capita saw negative growth during 1960 – 1980, but has been rising ever since.  2    total  population  in  1980,  the  working  age  population  share  grew  by  more  than  13  percentage  points  in  the  last  35  years.  The  growth  received  further  tailwind  from  increasing  participation  rates. The aggregate participation rate rose from approximately 45 percent in the mid‐1970s to  over  60  percent  in  the  2010s,  largely  due  to  a  massive  jump  in  the  female  labor  force  participation  rate,  which  grew  from  a  low  base  of  12  percent  in  1989  to  30  percent  in  2013.  What  has  been  most  encouraging  is  that  not  only  the  quantity  but  also  the  quality  of  labor  resources  has  been  rising  over  time.  The  Penn  World  Table  (PWT)  human  capital  index  for  35 Population ages 15 ‐ 64 (% of Total Population) 70 Investment Share of GDP (%) 30 Total 25 65 Private 20 60 15 10 55 5 0 50 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 Source: World Development Indicators Source: World Development Indicators Bangladesh has grown by more than 1.5 percent per year on average during 1990 – 2010.     Apart  from  growth  in  underlying  factors  of  production  –  capital  and  labor  –  economic  growth  can  also  be  derived  from  advances  in  technology  or  through  an  efficient  use  of  existing  resources.  The  growth  in  the  productivity  of  resources,  or  Total  Factor  Productivity  (TFP),  has  been  an  important  driver  of  growth  for  many  countries.3  The  TFP  growth  rate  for  Bangladesh  during  2001  –  2011  has  just  been  above  zero  implying  that  the  strong  growth  seen  during  the  period was not aided by either technology adoption or through efficiency in resource allocation.  On  the  other  hand,  India  and  China,  which  also  realized  healthy  economic  growth  during  the  same  period,  were  aided  significantly  by  productivity  with  TFP  growing  by  1.3  percent  and  2.9  percent on average each year respectively. However, the uptick in TFP growth since later 2000s  is  encouraging  and  continued  reforms  can  help  the  country  to  move  into  an  era  of  sustained  positive TFP growth.   The important question going into the future is whether the country can continue on its  path  of  accelerating  growth  or  not.  The  goal  is  to  identify  areas  that  need  reform  and  quantify  the relative merit of alternative growth strategies. Such an analysis will help isolate factors that  are most likely to be the key drivers of growth. In this paper, I use the  World Bank’s Long‐Term  Growth  Model  (LTGM)  to  answer  these  questions.  The  LTGM  (Pennings  2016)  is  a  simple                                                               3   The  estimated  TFP  growth  series  is  usually  volatile  and  is  also  sensitive  to  the  method  of  estimation.  TFP  is  estimated as a residual after accounting for all factors of production, and the estimates across studies are bound to  differ  if  they  employ  a  different  production  function  or  measure  factors  of  production  differently.  For  example,  estimates  of  TFP  will  be  different  for  a  study  that  accounts  for  human  capital  based  on  schooling  compared  to  a  study that does not account for human capital gains that stem from schooling.   3    growth  model,  developed  in  spirit  of  Solow  (1956)  –  Swan  (1956)  growth  models,  and  uses  investment,  savings  and  productivity  as  building  blocks  and  ties  these  variables  to  economic  growth.  The  model  also  includes  labor  market  forces  that  are  important  in  driving  growth  together  with  an  external  sector  through  which  additional  investment  can  be  sourced.  An  important  finding  from  the  growth  equation  obtained  after  solving  the  model  shows  that  investment  becomes  less  effective  in  generating  growth  with  an  increase  in  the  capital‐to‐ output ratio. This implies that the same level of investment share of output will generate lower  growth  if  capital  in  the  economy  is  growing  faster  than  output.  Hence,  an  investment‐led  growth  strategy  in  absence  of  reforms  that  focus  on  growth  of  productivity,  human  capital  and  participation will eventually run out of steam.   The  model  is  calibrated  for  Bangladesh  by  matching  some  of  the  standard  moments  in  growth  literature.  An  appealing  feature  of  the  model  is  that  it  is  fairly  parsimonious  with  regards  to  the  parameters.  Nonetheless,  robustness  checks  are  performed  around  the  parameter  values  used  in  the  benchmark  exercises.  The  calibrated  model  is  then  used  to  perform  several  quantitative  exercises  that  feature  different  scenarios  on  how  the  drivers  of  growth evolve over time.   The main finding of the analysis is that for Bangladesh to sustain a high real GDP growth  rate,  it  is  essential  that  the  country  focus  on  reforms  that  drive  TFP  growth.  An  investment‐led  strategy  that  boosts  investment  share  to  35  percent  by  2020  coupled  with  improvements  in  efficiency  of  public  capital  will  deliver  GDP  growth  of  5  percent  for  the  next  decade.  However,  maintaining such level of investment will deliver lower than 5 percent GDP growth beyond 2025  in  absence  of  TFP  growth  as  high  capital‐to‐output  ratio  will  make  investment  less‐and‐less  productive in generating growth. Alternatively, a sustained high GDP growth path in absence of  TFP  growth  will  require  massive  investments  that  exceed  the  levels  targeted  by  the  government.  More  alarmingly,  the  required  investments  will  soon  reach  levels  that  are  unrealistic to attain.  Finally,  the  model  can  also  be  used  to  infer  what  the  implied  growth  paths  spell  for  the  sustainability  of  government  debt  position.  The  country  has  a  low  government  debt  to  GDP  ratio which stood at 34 percent at the end of 2015. The analysis finds that the government debt  situation  is  sensitive  to  government  operations  and  that  meeting  tax  revenue  targets  is  essential  to  keep  the  government  debt  to  GDP  ratio  in  check.  The  government  debt  sustainability  will  face  additional  risk  if  the  government  overshoots  its  expenditure  without  making much progress on the revenue front.            2. A Simple Growth Model  In order to quantitatively analyze the growth prospects of Bangladesh, I use a version of  the  World  Bank’s  LTGM  which  is  an  extension  of  the  Solow  (1956)  –  Swan  (1956)  growth  4    models  and  is  based  on  Hevia  and  Loayza  (2012).4  The  economy  progresses  in  discrete  time  where a particular time period is denoted by the subscript  .   The  economy  consists  of  a  single  sector  that  produces  a  final  good  using  capital  and  labor  resources.  The  production  is  carried  out  using  a  standard  Cobb‐Douglas  production  technology given by                    (1)  where    is  the  aggregate  capital  stock,    is  the  human  capital  per  worker  and    is  the  total  number  of  workers  present  in  the  economy.    denotes  the  common  total  factor  productivity  term that captures the productivity of both factors of production. The time invariant parameter   is the aggregate labor share of income. As seen from the production function, output growth  can  be  achieved  through  three  channels  –  accumulation  of  capital  resources,  accumulation  of  labor resources and productivity growth.     Accumulation of physical capital is realized via investment. The next period capital stock    equals  the  undepreciated  portion  of  previous  period’s  capital  stock    together  with  the  investment made in the previous period  . The capital accumulation equation is given by          1                        (2)  where   represents the per period depreciation rate of physical capital.     The effective labor used in production is the product of human capital per worker   and  total number of workers   present in the economy. Human capital per worker determines the  productivity  of  labor  resources  and  is  assumed  to  increase  with  increases  in  years  of  schooling.  The  total  number  of  workers  employed  in  production  depends  on  population  as  well  as  labor  market. The total number of workers employed can be written as                     (3)  where    is  the  participation  rate,    is  the  working  age  population  to  population  ratio  and    is the total population. Effective labor in the economy can grow as a result of either an increase  in  human  capital  per  worker  or  through  an  increase  in  total  number  of  workers.  The  total  number  of  workers,  in  turn,  can  increase  via  increases  in  participation  rate,  working  age  population to population ratio or population.    Equation  (1)  can  be  used  to  express  the  output  in  per  capita  terms.  Dividing  both  sides  of the equation by total population yields                               (4)                                                               4   The  LTGM  is  developed  as  a  spreadsheet‐based  tool  and  comes  pre‐populated  with  data  for  most  countries.  Please  contact  the  author  or  Steven  Pennings  (spennings@worldbank.org  or  LTGM@worldbank.org)  for  further  information regarding its use for Bangladesh or other countries.  5    where   is the output per capita and   is the capital per worker. The above equation can be  used to calculate growth of output per capita from   to  1                                                                                       (5)  which can be rewritten in terms of various growth rates from   to  1 as follows  1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 ,        (6)  where growth rate of a variable   from   to  1 is denoted by  , .    In  order  to  make  analytical  progress,  the  relationship  between  investment  and  capital  per worker needs to be established. The capital accumulation equation (2) can be written as  1   Dividing  both  sides  of  the  above  equation  by    writing  in  per  worker  terms  and  growth  rates  gives  1 , 1 , 1 , 1 , 1   Rearranging  the  above  equation  so  as  to  isolate  the  growth  rate  of  capital  per  worker  ,   yields the equation below  1 ,                                        (7)  , , ,   Equations  (6)  and  (7)  characterize  the  growth  of  the  economy  and  are  used  for  quantitative  analysis.  However,  before  embarking  on  the  quantitative  exercises,  it  is  important  to understand what drives growth in this model.   2.1 Drivers of Growth    A  log‐linear  approximation  can  be  used  to  simplify  the  growth  equations.  Specifically,  equation  (7)  is  substituted  in  equation  (6)  and  the  approximation  returns  the  following  relationship                   , , , , , 1 ,                (8)  6      The  above  equation  offers  many  insights  regarding  the  drivers  of  growth.  First,  the  TFP  growth    has  the  largest  direct  effect  on  growth  where  a  1  percentage  point  increase  in  TFP  leads  to  a  1  percentage  point  increase  in  growth  rate  of  output  per  capita.  Second,  the  production  function  parameter    plays  an  important  role  in  determining  the  relative  importance  of  capital  and  labor  growth  in  driving  aggregate  growth.  The  larger  the  labor  share  of income, the more responsive is the output growth to increases in participation rate, working  age  population  to  population  ratio  and  human  capital  per  worker.  Conversely,  the  larger  the  labor  share  of  income,  lower  the  effect  of  capital  accumulation  in  generating  growth.  Finally,  it  is  important  to  note  that  keeping  all  else  constant,  the  same  level  of  investment  share  of  output  can  lead  to  different  output  growth  rates  depending  on  the  level  of  the  capital‐to‐ output  ratio    of  the  economy.  Investment  becomes  less  effective  as  the  capital‐to‐output  ratio  rises  in  the  economy.  This  implies  that  the  same  level  of  investment  share  of  output  will  generate  lower  growth  if  capital  in  the  economy  grows  faster  than  the  output.  Hence,  an  investment  led  growth  strategy  in  absence  of  reforms  that  focus  on  growth  of  productivity,  human capital and participation will eventually run out of steam.    In  the  next  section,  I  begin  with  the  quantitative  analysis  and  examine  various  growth  scenarios  for  the  country.  The  first  step  of  the  analysis  requires  the  calibration  of  the  model  to  the  Bangladesh  economy.  Following  calibration  of  the  model,  the  long‐term  growth  scenarios  for  the country  are  considered  by asking  two  related  questions.  First,  how  much  growth  can be  achieved  under  various  reasonable  paths  of  growth  drivers  and  second,  what  time  paths  of  growth drivers, in particular investment, is essential to realize a given growth path.      3. Quantitative Analysis    Each  period  of  the  model  corresponds  to  a  year  which  implies  that  all  growth  rates  are  annual  in  nature.  A  desirable  feature  of  the  model  is  that  it  is  parsimonious  with  regards  to  parameters.  There  are  only  three  parameters  that  need  calibration  –  labor  share  of  income  ,  depreciation rate   and initial capital‐to‐output ratio  .    Labor  share  of  income:  . .  The  Penn  World  Tables  8.1  does  not  contain  the  labor  share  data  for  the  case  of  Bangladesh.  An  alternative  source  that  provides  guidance  for  this  parameter  is  the  Global  Trade  Analysis  Project  (GTAP).  The  GTAP  database  contains  information  that  can  be  used  to  calculate  the  aggregate  labor  share.5  0.60 0.50 Labor Share of Income 0.40 0.30                                                              5   See  Hertel,  Tsigas  and   Narayanan  (2002)  on  details  regarding  the  calculation  of  labor  shares  in  the  GTAP  0.20 database.  0.10 7    0.00 Bangladesh LMI ‐ Mean LMI ‐ Median Source: PWT 8.1, GTAP The  most  recent  year  for  which  data  is  available  is  2011,  which  is  used  to  arrive  at  the  labor  share  of  0.51  for  Bangladesh.  The  figure  below  compares  the  labor  share  of  income  of  Bangladesh  to  the  mean/median  labor  shares  of  lower‐middle  income  countries  obtained  from  PWT  8.1  for  the  year  2011.  The  labor  share  of  the  country  lies  close  to  the  mean/median  of  the  lower‐middle  income  countries  though  somewhat  lower.  In  the  robustness  exercises,  I  show  how  alternative  values  of    affect  the  results  of the analysis.     Depreciation  Rate:  . .  The  annual  depreciation  rate  of  capital  stock  is  sourced  from  the  PWT  8.1.  The  PWT  8.1  classifies  capital  stock  into  six  different  categories  with  each  category  having  a  different  rate  of  depreciation.  A  somewhat  lower  depreciation  rate  for  Bangladesh  is  rooted  in  the  fact  that  the  country  has  larger  share  of  capital  stock  in  assets  that  depreciate  slowly  relative  to  assets  that  have  a  much  higher  rate  of  depreciation  such  as  computers,  software  etc.  The  aggregate  depreciation  rate  for  the  country  is  likely  to  inch  upward  as  the  capital  mix  shifts  towards  assets  that  have  a  higher  depreciation  rate.  The  robustness  exercises  discuss  the  sensitivity  of  the  findings  to the choice of higher depreciation rates.   Initial capital‐to‐output ratio:  . . The initial capital‐to‐output ratio is calculated  using  the  capital  stock  and  GDP  data  from  the  PWT  8.1.  The  most  recent  year  for  which  data  is  available  from  the  PWT  8.1  is  2011  which  is  used  to  calculate  the  specified  value  of  capital‐to‐output  ratio.  The  figure  below  compares  the  capital‐to‐output  ratio  of  the  country  with  some  of  its  neighbors.  The  capital‐to‐output  ratio  of  the  country  is  lower  compared  to  China  driven  by  the  fact  that  China  has  made  massive  investments  in  capital  stock  over  the  last  few  decades.  Though  still  in  range  with  other  neighbors  except  Nepal,  the  capital‐to‐output  ratio  is  somewhat  higher  for  Bangladesh.  As  seen  in  4.0 3.5 Capital‐to‐Output Ratio 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 Bangladesh China India Nepal Pakistan Sri Lanka Source: PWT 8.1 equation  (8),  a  higher  value  of  the  capital‐to‐output  ratio  puts  downward  pressure  on  the growth impact from increasing investment.  8      3.1 Growth Consistent with Reasonable Time Paths of Growth Drivers    Having calibrated the model, I now move to analyze the long‐term growth scenarios for  the country. The first approach consists of choosing reasonable paths of drivers of growth and  uses the model to solve for the resulting growth paths. Specifically, I assume the following time  paths:   Growth  rate  of  human  capital  per  worker:  . %.  The  historical  trend  in  human  capital  index  from  the  PWT  8.1  provides  guidance  regarding  the  reasonable  path  of  human  capital  per  worker  going  forward.  The  PWT  8.1  reports  the  index  based  on  the  Barro‐Lee  method  that  takes  into  account  both  the  years  of  schooling  as  well  as  returns  on  education.  The  PWT  8.1  data  is  available  for  the  period  1990  –  2010.  After  reaching a peak during the second half of 1990s, the growth of human capital index has  been  on  a  downward  trend.  The  average  growth  rate  stood  just  below  1.4  percent  during  the  period  2006  –  2010.  It  seems  likely  that  the  growth  rate  of  human  capital  will  continue  its  gradual  decline  with  contribution  from  gains  in  primary  education  diminishing as it reaches absolute levels. As such, the human capital per worker growth  rate is assumed to be 1.3 percent per annum going into the future.  2.0 Growth Rate of HC Index (%) 1.5 1.0 0.5 0.0 1991 ‐ 1995 1996 ‐ 2000 2001 ‐ 2005 2006 ‐ 2010 Source: PWT 8.1      Growth rate of TFP:  %. A TFP index for the country is calculated using the  data  and methodology listed in PWT 8.1 and using the labor share of 0.51 obtained from the  GTAP  database.  The  growth  rate  of  TFP  is  generally  volatile  and  it  is  also  true  for  the  case  of  Bangladesh  as  seen  in  the  figure  below.  The  TFP  was  on  an  upward  trend  from  the  1980s  till  it  suddenly  dropped  in 2001.  After remaining  in  the  negative  territory  for  another  two  years,  the  TFP  growth  started  trending  upwards  again.  The  average  growth  rate  of  TFP  during  1991  –  2011  has  barely  managed  to  remain  in  the  positive  9    territory.  Given  the  volatile  nature  of  TFP  growth  and  the  average  recorded  for  the  1991  –  2011  period,  it  is  assumed  that  the  country  will  not  experience  any  meaningful  TFP growth in the long‐term.    3 2 Growth Rate of TFP (%) 1 0 ‐1 ‐2 ‐3 ‐4 1991 ‐ 2011 Average ‐5 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 Source: PWT 8.1, GTAP      Growth  rate  of  population:  .  The  population  projections  have  been  sourced  from  the  World  Bank’s  Human  Development  Network  estimates.  According  to  the  Human  Development  Network,  the  annual  population  growth  rate  for  the  country  will  decline  from present 1.2 percent to 1.0 percent by 2021 and 0.7 percent by 2030.  1.4 Working Age Pop to Pop 70 Working Age Pop to Population (%) Growth Rate of Population (%) 1.2 69 1.0 68 0.8 Population 67 0.6 66 0.4 0.2 65 0.0 64 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 Source: World Bank Human Development Network    Growth  rate  of  working  age  population  to  population  ratio:  .  In  addition  to  the  population  forecasts,  the  Human  Development  Network  also  provides  projections  for  the  working  age  population  of  men  and  women  separately.  The  projections  indicate  that  the  aggregate  working  age  population  to  population  ratio  in  Bangladesh  will  continue  to  rise  and  reach  almost  70  percent  by  the  year  2030,  a  gain  of  4  percentage  points from the current levels.  10    There  are  two  more  time  paths  that  are  needed  to  run  the  growth  simulations  –  investment  share  of  GDP    and  participation  rate  .  Both  these  drivers  of  growth  are  expected  to  play  a  big  role  going  forward  and  have  been  identified  as  such  by  the  policy  makers.  For  this  reason,  I  consider  different  scenarios  for  their  time  paths  that  help  in  identifying their relative importance.   Investment  share  of  GDP:  .  Bangladesh  has  realized  continued  increase  in  the  investment  share  of  GDP  during  the  last  35  years.  The  investment  share  of  GDP  has  almost  doubled  from  1980  to  2015  with  most  of  the  increases  coming  from  private  investment.  Needless  to  say,  capital  accumulation  has  been  an  important  driver  of  growth  in  the  country.  This  point  is  illustrated  in  the  graph  below  which  shows  the  average  GDP  per  capita  growth  rate  during  2011  –  2015  against  the  average  investment share during the same period for more than 200 countries for which data is  available from the World Development Indicators database.6 The relationship between  the  two  variables  is  positive  and  highly  significant.  However,  a  more  important  Correlation = 0.37*** 10 Average GDP per Capita Growth., 2011 - 2015 (%) CHN BGD LKA IND 5 NPL PAK 0 -5 -10 0 20 40 60 Average Investment Share of GDP, 2011 - 2015 (%) Source: World Development Indicators (***Significant at 1%) question is whether capital accumulation can deliver a sustainable high level of growth  going into the future.     Average  investment  as  a  share  of  GDP  for  the  country  during  2011  –  2015  was  upwards  of  28  percent  and  the  country  delivered  higher  growth  than  what  is  expected  at  that  level  of  investment.  The  country  has  a  higher  investment  rate  compared  to                                                               6  Note that for some countries data for 2015 are not available, in which case the average reflects the average  during 2011 – 2014.  11    Pakistan  and  Nepal  but  lags  behind  China  and  India.  This  suggests  that  the  country  has  some  room  to  expand  its  investment  share  of  GDP.  However,  as  can  be  seen  from  the  graph  below,  the  deficit  in  investment  share  with  respect  to  India  is  not  due  to  low  public  investment  in  Bangladesh.  Average  public  investment  as  a  share  of  GDP  during  2011  –  2014  outpaced  that  of  India  by  more  than  2.5  percentage  points.  The  targets  from  the  7th  Five  Year  Plan  are  used  to  chart  a  reasonable  path  of  investment.  Specifically,  I  assume  that  the  aggregate  investment  share  of  GDP  increases  from  the  present  levels  to  34.4  percent  of  GDP  by  year  2020  and  remains  at  that  level  beyond  2020.  This  is  based  on  the  plan  targets  on  public  investment  which  rises  from  6.5  50 Investment Share of GDP (%) 40 30 20 10 0 Bangladesh China* India** Nepal** Pakistan Sri Lanka Aggregate Private Public Source: World Development Indicators *Aggregate average of 2011 ‐ 2014, **All measures average of 2011 ‐ 2014 percent  of  GDP  in  2016  to  7.8  percent  of  GDP  by  year  2020.  This  implies  that  private  investment  as  a  share  of  GDP  expands  by  approximately  3  percentage  points  to  reach  26.6  percent  by  2020.  I  assume  that  both  public  and  private  investment  continue  to  remain at the same level beyond 2020.    With  regards  to  investment,  there  is  a  concern  that  public  investment  is  not  as  efficient as private investment. This means that a percentage point expansion in public  investment  will  deliver  lower  growth  compared  to  a  percentage  point  expansion  in  private  investment.  On  the  other  hand,  it  is  possible  to  generate  additional  growth  by  increasing  the  efficiency  of  public  investment.  To  capture  the  differences  in  efficiency  across  public  and  private  investment,  it  is  assumed  that  a  unit  of  public  investment    equals  only  a  fraction  ∈ 0,1   of  private  investment    which  is  perfectly  efficient.  The total effective investment   is given by                                                                (9)  There  are  many  studies  that  have  studied  the  efficiency  of  public  sector  (for  example  Afonso,  Ludger  Schuknecht  and  Tanzi  (2005,  2010)  etc.).  The  quantitative  findings  from  these  studies  can  be  used  to  discipline  the  parameter  governing  the  efficiency  of  public  investment  .  Afonso,  Ludger  Schuknecht  and  Tanzi  (2010)  report  that  for  the  sample  countries,  the  same  level  of  public  sector  output  can  be  produced  12    using  41  percent  less  resources  on  average.  This  implies  a  capital  efficiency  of  59  percent.  The  efficiency  of  public  investment  for  Bangladesh  is  assumed  to  be  a  bit  lower  than  the  mean  efficiency  at  55  percent,  owing  to  the  fact  that  the  developing  countries in the sample have lower efficiency rates.   Participation  rate:  .  The  aggregate  participation  rate  is  the  weighted  average  of  the  male  and  the  female  participation  rates.  The  male  labor  force  participation  rate  in  the  country  has  remained  near  80  percent  for  many  decades  and  is  similar  to  what  is  observed  in  many  countries  worldwide.  On  the  other  hand,  the  female  labor  force  participation  stands  at  34  percent  and  has  considerable  room  for  improvement.  The  country  has  achieved  around  10  percentage  points  increase  female  labor  force  participation  during  the  last  decade  and  provides  basis  for  further  expansion  going  forward.  However,  I  analyze  the  prospective  expansion  in  female  labor  force  participation separately in order to isolate its impact on growth.  I  construct  the  following  four  scenarios  in  order  to  quantify  the  growth  impact  of  improvements  in  investment  and  female  labor  force  participation.  Note  that  all  other  variables  like  growth  rate  of  human  capital  per  worker,  growth  rate  of  TFP  etc.  are  unchanged  across  scenarios and follow the time path as previously defined.   Baseline  Scenario:  Public  and  private  investment  share  of  GDP  rises  according  to  7th  Five  Year  Plan  targets  till  2020  and  remains  at  2020  level  going  forward.  The  efficiency  of  public  investment  remains  at  0.55  throughout  and  there  is  no  change  in  the  female  labor force participation rate.   Efficiency  Scenario:  Public  and  private  investment  follow  the  same  path  as  in  Baseline  Scenario  and  the  efficiency  of  public  investment  grows  linearly  from  0.55  in  2015  to  1.00 in 2020. There is no change in the female labor force participation rate.   Participation  Scenario:  Public  and  private  investment  follow  the  same  path  as  in  Baseline  Scenario  and  the  female  labor  force  participation  rate  grows  linearly  from  34  percent  in  2015  to  45  percent  in  2020.  There  is  no  change  in  the  efficiency  of  public  investment.   Efficiency + Participation Scenario: Public and private investment follow the same path  as in Baseline Scenario and the efficiency of public investment grows linearly from 0.55  in  2015  to  1.00  in  2020.  The  female  labor  force  participation  rate  also  grows  linearly  from 34 percent in 2015 to 45 percent in 2020.  The simulation results corresponding to the four scenarios are shown in the figures below.  Apart from demographic changes, the only drivers of growth operating in the Baseline Scenario  are  capital  accumulation  and  growth  of  human  capital  per  worker.  The  GDP  growth  rate  increases  marginally  till  2021,  driven  by  expanding  the  investment  share  of  GDP.  The  GDP  growth  rate  remains  below  the  5  percent  mark  for  the  entire  period  till  2021.  The  growth  rate  starts  declining  past  2021  and  falls  below  4  percent  in  2028.  In  addition  to  the  forces  driving  growth  in  the  Baseline  Scenario,  the  linear  rise  to  efficiency  of  public  investment  provides  13    further push to economic growth. Similar to the Baseline Scenario, the growth rate increases till  2021  and  is  slightly  higher  than  the  Baseline  Scenario.  The  GDP  growth  rate  peaks  in  2021  10 10 Real GDP Growth (%) Real GDP Growth (%) Baseline Scenario Efficiency Scenario 9 9 Plan Target Plan Target 8 8 7 7 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 10 10 Real GDP Growth (%) Real GDP Growth (%) Participation Scenario Efficiency + Participation Scenario 9 9 Plan Target Plan Target 8 8 7 7 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 under  both  scenarios  in  which  the  growth  under  the  Efficiency  Scenario  outperforms  the  growth  under  Baseline  Scenario  by  more  than  half  a  percentage  points.  Even  though  public  investment  is  a  small  share  of  the  aggregate  investment,  an  increase  in  its  efficiency  has  non‐ trivial impact on economic growth.    The  efficiency  of  public  investment  is  unchanged  under  the  Participation  Scenario.  Instead,  the  aggregate  participation  rate  rises  driven  by  improvements  in  female  labor  force  participation.  The  growth  rate  under  Participation  Scenario  rises  somewhat  till  2020  and  its  behavior is very similar to the growth under the Baseline Scenario. However, the linear increase  in  the  female  labor  force  participation  rate  means  that  growth  is  higher  compared  to  the  Baseline  Scenario.  The  11  percentage  point  increase  in  female  labor  force  participation  spread  across  5  years  on  average  adds  more  than  1  percentage  point  to  GDP  growth  each  year.  The  14    growth  rate  declines  by  about  75  basis  points  in  2021  as  growth  in  participation  rate  comes  to  an  end.  Like  the  previous  scenarios,  the  growth  rate  continues  to  decline  gradually  and  falls  below  4  percent  by  2029.  The  last  scenario  considers  the  joint  impact  of  improvements  in  the  efficiency of public capital and the female labor force participation rate. Similar to the Efficiency  Scenario,  the  growth  rate  increases  faster  compared  to  Baseline  and  Participation.  In  addition,  the  growth  rate  starts  at  a  higher  level  owing  to  the  impact  from  the  higher  participation  rate.  The growth rate declines gradually beginning in 2022, but unlike previous scenarios, the growth  rate manages to remain above the 4 percent mark by 2030.     An  important  point  to  consider  here  is  that  the  growth  rate  under  all  scenarios  starts  declining after the first few years. Equation (8) illustrates why this happens. Keeping everything  constant, an increase in the capital‐to‐output ratio will lead to lower growth. This means that if  capital  is  growing  faster  than  output,  then  the  growth  rate  will  be  on  a  downward  trajectory.  The  figure  below  plots  the  capital‐to‐output  ratio  for  the  different  scenarios.  Note  that  the  3.9 3.7 Capital to Output Ratio 3.5 3.3 3.1 2.9 2.7 2.5 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 Baseline Efficiency Participation E + P capital‐to‐output  ratio  is  increasing  throughout  for  every  single  scenario.  This  rising  capital‐to‐ output  ratio  creates  drag  on  the  growth  rate.  In  the  first  few  years,  the  negative  impact  of  the  rising  capital‐to‐output  ratio  is  offset  by  increases  in  investment  share,  efficiency  of  public  capital  and/or  female  labor  force  participation.  However,  as  these  sources  cease  to  operate  in  the  later  years,  the  rising  capital‐to‐output  ratio  chips  away  at  the  growth  rate.  In  this  respect,  it  is  important  to  understand  a  secondary  role  of  growth  drivers  other  than  investment.  Not  only  do  these  drivers  of  growth  create  growth  directly,  they  also  provide  downward  pressure  on  the  capital‐to‐output  ratio.  In  this  way,  they  indirectly  insure  that  investment  remains  relatively productive in generating growth.   3.1.1 Introducing TFP Growth    The  important  finding  from  the  four  scenarios  is  that  the  implied  growth  rate  falls  short  of plan targets even under the most optimistic scenario. The average annual growth rate during  2015 – 2020 averages a little over 6 percent. It appears that achieving growth rates in excess of  15    7 percent is not possible without further contributions from  other sources. An important driver  of  growth  which  is  missing  from  the  simulations  is  the  growth  in  TFP.  The  importance  of  TFP  growth  is  based  on  two  factors  discussed  previously.  First,  as  noted  in  equation  (8)  the  TFP  growth has the largest direct effect on growth where a 1 percentage point increase in TFP leads  to  a  1  percentage  point  increase  in  growth  rate  of  output  per  capita  and  second,  a  growth  in  TFP  adds  to  output  without  changing  the  level  of  capital  in  the  economy,  thereby  pushing  capital‐to‐output  ratio  down  and  making  investment  more  productive.  While  the  average  annual  TFP  growth  in  the  country  during  2001  –  2011  has  barely  been  upwards  of  zero,  the  upward  trend  during  the  period  suggests  that  the  country  can  achieve  positive  TFP  growth  rate  for  an  extended  period  of  time  if  appropriate  reforms  are  enacted.  Two  additional  growth  scenarios are carried out to quantify the impact of TFP growth on economic growth:   High Growth Scenario I: Annual growth rate of TFP = 1.0 percent   High Growth II Scenario : Annual growth rate of TFP = 1.5 percent  All other variables, including efficiency of public capital and female labor force participation, are  assumed to follow the time path outlined in the Efficiency + Participation Scenario.  To  gauge  how  realistic  an  annual  increase  of  1  –  1.5  percent  in  TFP  is,  consider  the  finding  in  Bernanke  and  Gurnayak  (2002).  The  authors  show  that  only  5  percent  of  the  countries  in  the  world  were  able  to  achieve  a  TFP  growth  of  2  percent  per  year  on  average  for  during  1965  –  1995.7  While  the  two  High  Growth  Scenarios  lie  within  the  range  of  what  has  been  achieved  by  other  countries  in  the  past,  it  is  noteworthy  that  only  a  handful  of  countries  have  managed  to  do  so.  Achieving  a  high  TFP  growth  for  a  sustained  period  will  require  a  continued focus on reforms and technology advancement.   The following figure shows the result of the exercise and compares the growth scenarios  in  the  presence  of  TFP  growth  to  the  Baseline  and  Efficiency  +  Participation  Scenarios.  With  an  annual  TFP  growth  rate  of  1  percent,  the  GDP  growth  rate  breaches  the  7  percent  mark  and  averages around 7.15 percent during 2016 – 2020 which is just below the plan targets. The GDP  growth  rate  declines  past  2020  as  female  labor  force  participation  rate  stabilizes.  Yet,  the  growth  rate  remains  above  6.5  percent  for  many  periods.  The  implied  growth  rate  is  above  the  plan  target  when  TFP  grows  by  1.5  percent  per  year.  The  average  annual  growth  rate  under  High  Growth  II  Scenario  during  the  plan  period  outpaces  the  average  annual  plan  growth  rate  by  more  than  30  basis  points.  The  growth  rate  remains  above  the  7  percent  mark  for  many  years  and  does  not  fall  below  6.5  percent  even  after  15  years.  The  following  table  summarizes  the growth outcomes under various scenarios.                                                               7  The estimated average annual TFP growth for Bangladesh during the period ranged between 0.1 and 0.5 percent  across the various methods considered by the authors.  16    10 Real GDP Growth (%) 9 Plan Target 8 7 High Growth II 6 E + P High Growth I 5 4 3 Baseline 2 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030   Average Annual Real GDP Growth (%)  Scenario  2016 – 2020   2021 – 2025  2026 – 2030  Baseline  4.79  4.60  3.95  Efficiency  5.00  5.04  4.26  Participation  5.79  4.78  4.07  Efficiency + Participation  6.01  5.23  4.39  High Growth I  7.17  6.61  5.88  High Growth II  7.75  7.30  6.64  7th Five Year Plan Target  7.44  ‐  ‐    It  is  interesting  to  note  that  the  difference  in  average  growth  rates  between  High  Growth  Scenarios  I  and  II,  and  Efficiency  +  Participation  scenario  increases  with  time.  This  happens  because  the  gap  in  capital‐to‐output  ratios  between  the  former  and  the  latter  increases  with  time  as  additional  growth  achieved  via  TFP  increases  does  not  add  to  capital  accumulation.    In  summary,  sustaining  a  high  growth  rate  requires  a  sustained  increase  in  TFP  growth.  An  investment‐led  strategy  coupled  with  improvements  in  efficiency  of  public  capital  will  deliver  growth  of  5  percent  for  the  next  decade.  However,  maintaining  an  investment  share  of  GDP  beyond  2025  will  deliver  lower  than  5  percent  growth  as  capital‐to‐output  ratios  keep  growing, making investment less productive.  17      3.9 3.7 Capital to Output Ratio 3.5 3.3 3.1 2.9 2.7 2.5 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 Baseline E + P HG I HG II 3.2 Required Investment given Growth Targets    The  focus  of  the  previous  section  was  to  obtain  growth  rate  consistent  with  a  set  of  assumptions  on  growth  drivers.  In  this  section,  I  ask  what  assumptions  on  growth  drivers  are  required to deliver a desired time path of GDP growth. As there are multiple drivers of growth, I  use  the  model  to  solve  for  the  implied  investment  share  of  GDP  assuming  time  paths  of  other  drivers.  The  goal  of  the  exercise  is  to  determine  whether  the  time  path  of  implied  investment  share of GDP is feasible for the country or not.    The first step here is to choose a desired path of GDP growth and it is selected based on  th the  7   Five  Year  Plan  targets.  In  line  with  the  plan  targets,  the  desired  GDP  growth  rate  increases  steady  from  7  percent  in  2016  to  reach  8  percent  by  2020.  The  desired  GDP  growth  path  remains  at  8  percent  from  then  onward.  Like  in  the  previous  exercise,  four  different  growth scenarios are considered:   Baseline  Scenario:  All  variables,  for  example  growth  rate  of  human  capital  per  worker,  follow  the  same  path  as  in  the  Baseline  Scenario  of  the  previous  exercise.  Note  that  the  investment  share  of  GDP  which  was  an  input  in  the  previous  exercise  is  the  output  of  this exercise.   Participation  Scenario:  Except  female  labor  force  participation  rate,  all  other  variables  follow  the  same  path  as  in  Baseline  Scenario.  The  female  labor  force  participation  rate  grows linearly from 34 percent in 2015 to 45 percent in 2020.   High  Growth  Scenario  I:  Except  TFP  growth,  all  other  variables  follow  the  same  path  as  in Participation Scenario. TFP grows by 1.0 percent each year.   High  Growth  Scenario  II:  Except  TFP  growth,  all  other  variables  follow  the  same  path  as  in Participation Scenario. TFP grows by 1.5 percent each year.  18    The  results  of  the  simulation  are  shown  in  the  following  figures.  Barring  demographic  changes,  the  only  driver  of  growth  operating  in  the  Baseline  Scenario  is  the  growth  of  human  capital  per  worker.  The  previous  exercise  showed  that  the  7th  Five  Year  Plan  targets  will  fail  to  deliver  planned  GDP  growth  under  Baseline  Scenario.  Not  surprisingly,  the  figure  below  shows  that  required  investment  share  of  GDP  that  delivers  planned  growth  overshoots  planned  investment.  However,  the  more  important  finding  is  the  stark  gap  in  required  investment  and  planned  investment.  The  required  investment  share  of  GDP  exceeds  the  planned  investment  share by more than 13 percentage points in 2016 and rises steadily to cross 25 percent by 2020.  The  required  investment  share  rises  fast  over  time  and  reaches  unfeasible  levels  soon  and  reaches  almost  65  percent  by  2022.  The  gap  between  required  investment  and  planned  investment  is  somewhat  lower  under  Participation  Scenario as  steady  increases  in  female  labor  force  participation  rate  share  the  burden  of  delivering  high  desired  growth.  Yet,  the  require  investment  share  of  GDP  exceeds  the  planned  investment  share  significantly  and  the  gap  between  the  two  cross  the  20  percent  mark  in  2020.  Though  lower  than  the  required  80 80 Required Investment  Share of GDP (%) Required Investment  Share of GDP (%) Baseline Participation 70 70 60 60 50 50 40 40 Plan Target Plan Target 30 30 20 20 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 80 80 Required Investment Share of GDP (%) Required Investment  Share of GDP (%) High Growth I & II 70 70 60 60 50 50 40 40 Plan Target Plan Target 30 30 20 20 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030   19    investment  share  in  the  Baseline  Scenario,  the  investment  share  under  Participation  Scenario  also  reaches  unfeasible  levels  soon  enough  and  crosses  the  65  percent  mark  in  2024.  These  results  suggest  that  targeting  sustainable  GDP  growth  rates  in  the  7  –  8  percent  range  via  boosting investment without TFP growth is bound to result in disappointment.     Like  in  the  previous  section,  the  quantitative  findings  here  too  inform  that  high  TFP  growth  is  essential  if  high  levels  of  GDP  growth  are  to  be  achieved,  as  TFP  growth  keeps  required investment within feasible limits. The required investment share of GDP is close to the  planned  investment  share  when  TFP  grows  by  1.5  percent  each  year.  In  fact,  barring  the  last  plan  year  the  planned  investment  share  exceeds  or  remains  close  to  the  required  investment  share.  The  growth  of  required  investment  share  is  muted  in  presence  of  TFP  growth  compared  to the earlier two scenarios as TFP growth keeps capital to output ratio low thereby maintaining  the  productivity  of  expanding  capital  stock.  However,  sustaining  8  percent  growth  for  a  long  period  of  time  may  still  prove  challenging  as  required  investment  share  crosses  60  percent  of  GDP and reaches almost 50 percent of GDP under High Growth Scenarios I and II respectively.  3.3 Growth Led by External Sector    In  the  model,  the  external  sector  plays  no  role  in  generating  growth.  This  happens  because  the  investment  rate  is  fed  exogenously  into  the  model  which  does  not  respond  to  changes  in  the  external  sector.  A  shortcoming  of  this  approach  is  that  it  is  not  possible  to  analyze  growth  that  may  be  derived  through  foreign  investment  and  external  borrowing.  To  overcome  this  challenge,  investment  is  made  endogenous  so  that  investment  depends  on  national  savings  and  funding  from  external  sources.  This  is  done  using  two  simple  external  sector conditions.    The  first  external  constraint  requires  that  investment    is  the  excess  of  national  savings   over the current account balance :                                   (10)  Equation  (10)  suggests  that  investment  can  be  greater  than  national  savings  if  the  economy  is  able  to  run  a  current  account  deficit.  The  current  account  balance  can  be  further  decomposed  as the acquisition of net foreign assets   less the incurrence of net foreign liabilities  :   Δ Δ   For  simplicity,  it  is  assumed  that  there  are  no  changes  in  the  stock  of  net  foreign  assets  Δ 0 .  The  change  in  net  foreign  liabilities  equals  the  flow  of  foreign  direct  investment    augmented  by  the  accumulation  of  the  external  debt  during  the  period.  Incorporating  these in the previous equation gives:          (11)  20    Substituting the value of  from equation (11) in equation (10) and dividing both sides by    yields the relationship between investment, national savings and the external sector in terms of  share of GDP:                                                                         (12)  , , The  above  equation  captures  the  fact  that  investment  can  be  boosted  via  three  channels  –  increase in national savings, increase in foreign direct investment and increase in external debt.     The  time  paths  of  national  savings,  foreign  direct  investment  and  external  debt  are  taken from the 7th Five Year Plan targets which are summarized below:   Starting from 29.0 percent in 2015, savings to GDP rises to 31.9 percent by 2020   Starting from 0.9 percent in 2015, FDI to GDP rises to 3.0 percent by 2020   Starting from 25.1 percent in 2015, external debt to GDP rises to 37.4 percent by 2020  All  the  above  variables  are  assumed  to  remain  at  the  2020  level  from  that  year  onward.  Like  in  the  previous  section,  four  alternative  growth  scenarios  are  considered  –  Baseline,  Participation  and High Growth Scenarios I and II.   The following figures below show the GDP growth paths under different scenarios when  investment  responds  to  the  external  sector.  The  behavior  of  growth  paths  under  various  scenarios  is  very  similar  to  the  behavior  seen  earlier  in  section  3.1.  An  aspect  of  difference  is  the  sudden  jump  in  growth  rate  in  2017  which  was  absent  in  the  previous  case.  This  happens  because  the  GDP  growth  during  2016  is  a  function  of  investment  made  in  the  previous  year  which  is  the  same  across  the  two  exercises.  Investment  becomes  responsive  to  the  external  sector  beginning  2016  which  has  a  one  period  delayed  impact  on  growth  which  shows  as  the  initial bump.  Under  the  Baseline  Scenario,  the  GDP  growth  rate  crosses  the  6  percent  mark  in  two  intermediate  Plan  Years  and  averages  5.7  percent  during  the  entire  Plan  Period.  The  growth  rate  starts  declining  past  2021  and  remains  just  above  4  percent  by  2030.  As  expected,  the  growth  rate  under  Participation  Scenario  is  higher  compared  to  the  Baseline  Scenario  and  exceeds it by around 1 percentage point during each of the Plan Years. The growth rate declines  by  about  80  basis  points  in  2021  as  growth  in  participation  rate  comes  to  an  end.  The  growth  rate  continues  to  decline  gradually  and  is  just  10  basis  points  above  the  growth  rate  under  Baseline  Scenario  in  2030.  With  an  annual  TFP  growth  rate  of  1  percent,  the  GDP  growth  rate  breaches  the  8  percent  mark  in  2017  and  averages  just  below  8  percent  during  2016  –  2020.  The  GDP  growth  rate  declines  past  2020  as  female  labor  force  participation  rate  stabilizes.  Yet,  the  growth  rate  remains  above  6.5  percent  for  many  periods.  The  implied  growth  rate  is  above  the plan target when TFP grows by 1.5 percent per year. The average annual growth rate under  High  Growth  II  Scenario  during  the  plan  period  outpaces  the  average  annual  plan  growth  rate  21    by more than 1 percentage point during most of the Plan Years. The growth rate remains above  the 7 percent mark till 2026 and does not fall below 6.5 percent even after 15 years.   10 10 Real GDP Growth (%) Real GDP Growth (%) Baseline Participation 9 9 Plan Target 8 Plan Target 8 7 7 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 10 10 Real GDP Growth (%) Real GDP Growth (%) High Growth 9 9 Plan Target 8 Plan Target 8 7 7 High Growth II 6 6 5 5 4 4 3 3 High Growth I 2 2 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030   The  implied  investment  share  of  GDP  obtained  using  equation  (12)  is  higher  than  the  investment  shares  used  in  section  3.1.  While  the  national  savings  as  a  share  of  GDP  is  lower  than  used  the  investment  share  even  under  the  assumption  that  public  capital  is  perfectly    Average Annual Real GDP Growth (%)  Scenario  2016 – 2020  2021 – 2025  2026 – 2030  Baseline  5.70  5.26  4.31  Participation  6.76  5.46  4.44  High Growth I  7.98  6.90  5.98  High Growth II  8.59  7.63  6.77  7th Five Year Plan Target  7.44  ‐  ‐  22    efficient  1 ,  this  is  more  than  offset  by  the  FDI  assumed  to  flow  in  each  year.  With  an  expanding  external  debt  to  GDP  ratio,  the  implied  investment  share  becomes  even  larger  compared  to  the  assumed  path  of  investment  share  in  section  3.1.  This  implies  that  the  obtained  growth  path  for  a  particular  scenario  will  be  higher  compared  to  the  corresponding  scenario in which the investment is independent of changes in the external sector. This can also  be  seen  by  comparing  the  five  year  average  rates  shown  in  table  below  to  the  corresponding  table presented in section 3.1.  In  summary,  all  exercises  underline  the  importance  of  a  sustained  high  TFP  growth  in  attaining  a  sustained  high  GDP  growth.  An  investment‐led  strategy  by  itself  will  not  be  able  to  deliver high growth for many years as without other factors driving growth, a resulting increase  in  capital‐to‐output  ratio  will  keep  chipping  at  the  growth  impact  of  investment.  Given  the  importance  of  TFP  growth,  it  is  essential  to  identify  factors  that  can  generate  high  TFP  growth  growing  forward.  In  the  next  section,  I  examine  the  quantitative  impact  of  one  such  factor  –  more efficient allocation of existing resources across sectors.8          4. TFP Growth and Resource Allocation across Sectors    Average  labor  productivity  in  agriculture  is  less  than  one‐fourth  compared  to  average  labor productivity in both industry and services. While the employment share of agriculture has  shrunk  by  around  6.5  percentage  points  during  the  last  15  years,  the  country  still  employs  44  percent  of  its  workforce  in  the  relatively  unproductive  agricultural  sector.  The  huge  gaps  in  productivity  across  sectors  are  symptoms  of  misallocation  of  resources  and  economic  growth  can be achieved simply by moving resources out of agriculture to the other sectors.    While  there  are  large  gaps  in  average  productivity,  allocative  efficiency  requires  a  convergence  in  marginal  productivity  across  sectors.  Assuming  Cobb‐Douglas  production  technologies  at  sector  level  together  with  perfect  competition  in  factor  markets,  the  measurement  of  marginal  productivity  reduces  to  adjusting  the  average  products  of  a  sector  with the sector‐specific labor share of income. The table below shows the marginal productivity  in industry and services relative to agriculture for Bangladesh which have been computed using  labor shares of income at sector level from the GTAP database.     Marginal Productivity of Labor Relative to Agriculture    2000  2005  2010  2015  Industry  4.38  4.41  4.19  4.32  Services  7.93  9.68  11.20  11.56                                                                 8  Please see appendix A.2 for a brief discussion on factors that are important in driving TFP growth. This discussion  is a summary of the survey on productivity by Syverson (2011). The interested reader should read the paper as the  discussion here highlights only some of the important factors that can lead to productivity growth and is in no way  provides a comprehensive listing of such factors.  23    While  there  has  been  little  change  in  marginal  gaps  in  industry  relative  to  agriculture  since 2000, the productivity gap between services and agriculture has been on the rise. This is a  direct  consequence  of  the  fact  that  the  services  share  of  value  added  has  expanded  without  a  corresponding  increase  in  services  share  of  employment.  In  fact,  the  services  sector  has  lost  a  percentage point of representation in the aggregate employment.  To  quantify  the  impact  of  reallocation  of  resources  on  economic  growth,  I  apply  the  Sinha  (2016)  model  of  resource  allocation  in  which  productivity  gaps  arise  as  a  result  of  asymmetrical  taxes/distortions  across  sectors.  The  distortions  in  the  model  are  a  stylized  approach to capture the effects of a host of frictions that restrict movement of resources across  sectors.  The  distortions  disappear  if  there  are  no  frictions  to  movement  of  resources  across  sectors.  To  the  extent  that  these  distortions  are positive  for  a  particular sector  when  measured  relative  to  agriculture,  they  imply  a  barrier  to  movement  of  resources  out  of  agriculture  and  vice  versa.  The  figure  below  plots  these  taxes  for  industry  and  services  relative  to  agriculture.  The  trend  in  distortions  captures  the  trend  in  marginal  productivity  gaps  seen  in  the  previous  table.  12 Services Taxes Relative to Agriculture 10 8 6 4 Industry 2 0 2000 2005 2010 2015 In  order  to  quantify  the  gains  from  a  better  resource  allocation,  I  perform  a  simple  counterfactual  exercise.  I  ask  how  much  of  economic  growth  can  be  achieved  by  Bangladesh  if  the  present  level  of  distortions  in  the  country  are  changed  to  what  is  observed  in  peer  countries.9  The  following  table  reports  the  counterfactual  growth  in  real  GDP  per  capita  together  with  distortions  that  deliver  this  growth.  Real  GDP  per  capita  will  more  than  double  if  the  distortions  in  the  country  are  reduced  to  the  levels  observed  in  China.  On  the  other  hand,  real  GDP  per  capita  has  the  potential  to  increase  by  about  20  percent  if  distortions  equal  what  is observed in India which has similar level of distortions in industry but much lower distortions  in services.                                                                  9  The estimates of distortions for peer countries have been taken from Sinha (2016).  24      Distortions Relative to Agriculture  Counterfactual Growth*    Industry  Services    Bangladesh  3.32  10.56    China  ‐0.76  ‐0.77  117  India  4.17  5.76  19  Indonesia  3.94  2.74  45  Malaysia  0.59  0.44  82  Pakistan  0.58  2.81  41  Sri Lanka  3.08  6.74  14  *The counterfactual growth for Bangladesh represents the implied growth in output when the relative distortions  in both sectors are changed to what is reported in comparable countries.   In  the  next  section,  I  discuss  the  how  fiscal  policy  can  be  incorporated  in  the  model  and  analyze  different  growth  scenarios  in  terms  of  the  sustainability  of  the  government  debt  position.  5. Analysis of Fiscal Policy    The  model  can  be  used  to  infer  what  the  implied  growth  paths  spell  for  the  sustainability  of  government  debt  position.  The  country  has  a  low  government  debt  to  GDP  ratio which stood at 34 percent at the end of 2015. The ratio is linked to the model through the  denominator  term.  The  higher  the  growth  rate  of  GDP,  the  lower  is  the  ratio.  The  time  path  of  government debt to GDP can be solved for using the relationship between primary balance and  government debt.    The government debt in the next period   equals the debt in the previous period    after  deducting  the  primary  balance  surplus    of  the  previous  period  net  of  the  interest  payments  .  Note  that  there  is  a  net  addition  to  government  debt  if  the  government  runs  a  primary deficit. The government debt accumulation equation can be written as:    Dividing  both  sides  of  the  above  equation  by  GDP  next  period    and  using  the  growth  rates,  the following debt accumulation equation is obtained that features variables as fraction of GDP  and the growth rates previously considered.                                                                              (13)  , , Primary  balance  is  just  the  excess  of  government  revenues  over  government  expenses  after  adjusting for interest payments:                                                                         (14)  where    and    denote  the  tax  and  non‐tax  revenues  respectively  and    and    denote  the  government  current  expenditure  and  capital  expenditures  respectively.  Given  25    assumptions  on  government  operations  and  using  growth  rates  from  the  model,  the  government debt to GDP path can be obtained by employing equation (13).    The  simulations  in  section  3.1  outline  the  various  growth  scenarios  for  the  economy.  Under  the  Baseline  Scenario,  the  annual  GDP  growth  rate  for  the  next  15  years  varies  in  the  range  of  4  –  5  percent  whereas  under  the  most  optimistic  High  Growth  Scenario  II  the  annual  GDP  growth  rate  varies  in  the  range  of  6.5  –  8.5  range.  An  interesting  question  in  this  regard  is  that  whether  such  huge  variation  in  growth  rates  spell  remarkably  different  implications  with  regards  to  government  debt  position  or  not.  To  make  quantitative  progress  on  this  front,  the  time  path  of  government  operations  need  to  be  fed  into  equations  (13)  and  (14).  In  spirit  of  previous  sections,  the  7th  Five  Year  Plan  projections  for  government  operations  are  used  till  2020  after  which  the  variables  are  assumed  to  remain  at  the  level  targeted  in  2020.  The  assumptions on government operations are summarized below:10   Starting from 9.3 percent in 2015, tax revenue reaches 14.1 percent of GDP by 2020   Starting from 1.5 percent in 2015, non‐tax revenue reaches 2.0 percent of GDP by 2020   Starting  from  10.5  percent  in  2015,  current  expenditures  reaches  13.9  percent  of  GDP  by 2020   Starting from 2.0 percent in 2015, interest payment reaches 2.5 percent of GDP by 2020   Starting  from  6.9  percent  in  2015,  government  capital  expenditure  reaches  7.8  percent  of GDP by 202011  The  analysis  of  fiscal  policy  is  carried  out  for  the  scenarios  listed  in  section  3.1.  Note  that  in  all  the  scenarios  aggregate  investment  remained  the  same,  while  the  effective  investment  differed  depending  on  the  efficiency  of  public  capital.  The  following  figure  plots  the  time  path  of  government  debt  to  GDP  ratio  for  the  different  scenarios.  Government  debt  to  GDP  ratio  rises  steadily  over  time  as  growth  rate  of  GDP  outpaces  growth  rate  of  government  debt.  The  Government Debt to GDP (%) 130 110 90 70 50 30 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 Baseline E + P HG I HG II                                                              10  Intermediate year values for all variables correspond to what has been targeted in the Seventh Five Year Plan.  11  This is consistent with the inputs provided in section 3.1.  26    debt  ratio  rises  slower  across  different  scenarios  as  the  growth  rate  of  GDP  increases.  Under  the  High  Growth  Scenarios  II  that  features  a  1.5  percent  annual  increase  of  TFP,  the  debt  ratio  rises slowest and reaches just above 63 percent by 2030. In contrast, the debt ratio rises fastest  under  the  Baseline  scenario  and  closes  on  the  80  percent  mark  by  2030.  Yet,  the  government  debt situation remains sustainable across all scenarios.  The  discussion  above  suggests  that  the  sustainability  of  government  debt  is  a  foregone  conclusion  as  it  remains  sustainable  even  if  the  economy  experiences  tepid  growth  going  forward. However, such a conclusion overlooks the fact that the debt situation is closely tied to  government  operations  and  is  not  only  determined  by  economic  growth.  To  test  whether  the  debt  sustainability  faces  risks  if  the  underlying  conditions  of  government  operations  are  not  met,  I  conduct  a  simple  counterfactual.  Specifically,  I  analyze  the  risks  of  government  not  meeting  the  tax  revenue  targets  as  laid  out  in  the  Five  Year  Plan  with  regards  to  the  debt  situation. Keeping all else the same, I assume that the tax revenue to GDP ratio fails to improve  going  forward  and  stays  at  9.3  percent.  The  figure  below  illustrates  the  sharp  contrast  to  the  findings  above.  Like  the  figure  before,  the  government  debt  to  GDP  ratio  is  increasing  under  each  scenario  but  is  rising  at  a  much  faster  rate.  The  government  debt  surpasses  GDP  by  2030  even  under the  most  optimistic  High  Growth  II  scenario  and  lies  just  below  125  percent  of  GDP  under the Baseline scenario.  Government Debt to GDP (%) 130 110 90 70 50 30 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 Baseline E + P HG I HG II     The debt ratio reaches alarming levels if the revenue targets are not met. Such high debt  ratios  might  bring  sustainability  of  government  debt  under  serious  threat.  The  exercise  shows  that the government debt situation  is sensitive to government operations and that  meeting tax  revenue  targets  is  essential  in  keeping  the  government  debt  to  GDP  ratio  in  check.  The  government  debt  sustainability  will  face  additional  risk  if  the  government  overshoots  its  expenditure without making much progress on the revenue front.        27    6. Conclusion    Bangladesh  has  achieved  robust  economic  growth  for  the  last  ten  years  with  real  GDP  growing by more than 6 percent on average each year. The magnitude of GDP growth has come  a  long  way  from  the  4  percent  average  annual  growth  rate  of  the  late  1970s.  The  economic  growth  has  also  coincided  with  other  favorable  development  outcomes  like  poverty  reduction,  literacy  growth,  etc.  However,  the  more  important  question  going  forward  is  whether  the  country can maintain the high levels of growth seen in the last decade and if possible accelerate  the  growth  rate.  To  help  make  progress  in  quantifying  the  long‐term  growth  prospects  of  the  country, a simple growth model is developed. The model is calibrated to match key moments of  the  Bangladesh  economy  and  the  calibrated  model  is  then  used  to  analyze  various  growth  scenarios.   The main finding of the analysis is that for Bangladesh to sustain a high real GDP growth  rate, it is essential that the country focus on reforms that drive TFP growth. Even if  the country  manages to meet the levels of investment as outlined in the Seventh Five Year Plan, the country  will  fail  to  maintain  the  GDP  growth  rates  achieved  in  the  past  decade  without  corresponding  support from TFP growth. This also means that attaining high GDP growth in absence of growth  in  TFP  will  require  investments  that  are  much  higher  than  planned  levels  and  surpass  realistic  thresholds very soon.   An important factor that can provide a modest but meaningful contribution to economic  growth  in  the  medium  term  is  the  growth  in  female  labor  force  participation.  The  country  has  made  significant  progress  with  regards  to  female  labor  force  participation  but  there  is  still  a  massive  scope  for  improvement.  An  11  percentage  point  increase  in  the  female  labor  force  participation  rate  spread  over  the  next  5  years  can  add  more  than  1  percentage  point  to  GDP  growth on average each year.  The model is also used to gain insights on government debt sustainability given different  growth  scenarios.  The  analysis  highlights  the  significance  of  meeting  revenue  targets  considering  the  expansion  in  expenditures.  While  the  government  debt  for  Bangladesh  stands  at  a  benign  level,  it  has  the  potential  to  rise  to  cross  the  level  of  the  country’s  GDP  in  the  next  15  years  if  the  revenue  targets  are  not  met.  The  sustainability  of  government  debt  will  come  under  additional  pressure  if  the  actual  expenditure  overshoots  the  already  increasing  planned  expenditure.            28    References  [1]  Afonso,  A.,  L.  Schuknecht,  and  V.  Tanzi  2005.  “Public  Sector  Efficiency:  An  International  Comparison”, Public choice 123(3‐4): 321 – 347.  [2]  Afonso,  A.,  L.  Schuknecht,  and  V.  Tanzi  2005.  “Public  Sector  Efficiency:  Evidence  for  New  EU  Member States and Emerging Markets”, Applied Economics, 42(17): 2147 – 2164.  [3] Bernanke, B. S. and R. S. Gurnayak 2002. “Is Growth Exogenous? Taking Mankiw, Romer, and  Weil Seriously”, Handbook of Economic Growth, Philippe Aghion and Steven N. Durlauf, eds. Volume 1A:  473 – 552, Amsterdam:North‐Holland.   [4]  Feenstra,  R.  C.,  R.  Inklaar  and  M.  P.  Timmer  2015.  “The  Next  Generation  of  the  Penn  World  Table”, American Economic Review, 105(10): 3150 – 3182, available for download at www.ggdc.net/pwt    [5]  Hertel,  T.  W.,  M.  Tsigas,  and  B.  G.  Narayanan  2002.  “Primary  factor  shares”, Global  Trade,  Assistance, and Production: The GTAP 5 Data Base.  [6]  Hevia,  C.  and  N.  Loayza  2012.  “Savings  and  Growth  in  Egypt”,  Middle  East  Development  Journal, 4(1).  [7]  Narayanan,  B.,  A.  Aguiar,  and  R.  McDougall  2015.  “Global  Trade,  Assistance,  and  Production:  The GTAP 9 Data Base”, Center for Global Trade Analysis, Purdue University.  [8] Pennings, S. 2016. “Long‐Term Growth Model v3.0 – Model Description”, World Bank Internal  Note.  [9]  Planning  Commision,  Bangladesh  2015.  “7th  Five  Year  Plan,  FY2016  –  FY2020:  Accelerating  Growth,  Empowering  Citizens”,  General  Economics  Division,  Planning  Commission,  Government  of  the  People’s Republic of Bangladesh.  [10]  Sinha,  R.  2016.  “Sectoral  Productivity  Gaps  and  Aggregate  Productivity”,  Policy  Research  Working Paper No. WPS 7737, World Bank Group, Washington, D.C.  [11]  Solow,  R.  1956.  “A  Contribution  to  the  Theory  of  Growth”,  Quarterly  Journal  of  Economics,  70: 65 – 94.   [12]  Syverson,  C.  2011.  “What  Determines  Productivity?”,  Journal  of  Economic  Literature,  49(2):  362 – 365.     [13]  Swan,  T.  1956.  “Economic  Growth  and  Capital  Accumulation”,  Economic  Record,  32:  334  –  361.    [14]  World  Bank  2015.  “WB  Update  Says  10  Countries  Move  Up  in  Income  Bracket”,  Press  Release: July 1, 2015, The World Bank.    [15] World Development Indicators Database 2016. The World Bank.      29    Appendices  A.1 Robustness Checks    In  this  section  I  conduct  robustness  checks  on  the  main  quantitative  findings  of  the  model  with  respect  to  two  important  parameters  –  the  labor  share  of  income    and  the  depreciation  rate  of  physical  capital  .  For  the  benchmark  exercise,  the  labor  share  of  income  was  assumed  to  be  51  percent  which  was  sourced  from  the  GTAP  database  and  the  depreciation rate was picked to be 3.2 percent which was sourced from the PWT 8.1. The labor  share  of  income  for  Bangladesh  as  sourced  from  the  GTAP  database  is  close  but  somewhat  lower  compared  to  the  mean/median  of  lower‐middle  income  countries  for  which  the  data  is  available  in  the  PWT  8.1.  In  order  to  test  the  sensitivity  of  the  main  results  of  the  model,  I  repeat  the  quantitative  exercises  with  a  higher  value  of  labor  share  of  income.  The  chosen  higher  value  of  the  labor  share  –  55  percent,  roughly  corresponds  to  the  mean  labor  share  of  lower‐middle  income  countries.  In  addition,  I  also  consider  two  other  extreme  values  of  labor  share of income – 30 percent and 60 percent, to arrive at a broader range of results.    The  following  table  compares  the  findings  of  section  3.1  when  alternative  values  of  labor  share  of  income  are  used  for  quantitative  analysis.  For  clarity,  the  results  are  presented  using  average  growth  rate  over  five  year  periods.  The  first  set  of  results  refers  to  the  benchmark exercise followed by simulations with other alternatives for labor share.     The  resulting  growth  rate  under  each  scenario  is  higher  than  the  growth  rate  in  the  corresponding  scenario  in  the  benchmark  exercise  when  the  labor  share  is  reduced  to  30  percent.  Equation  (8)  helps  in  understanding  why  this  happens.  The  labor  share  of  income  determines  the  relative  impact  of  factors  pertaining  to  labor  accumulation  with  respect  to  factor  pertaining  to  capital  accumulation.  A  higher  value  of  labor  share  increases  the  growth  impact  from  the  former,  for  example  growth  generated  from  increasing  participation  rates  while  decreases  the  growth  impact  of  investment.  To  the  extent  that  the  growth  impact  from  capital  accumulation  is  stronger  than  the  growth  impact  from  labor  accumulation,  an  increase  in labor share puts downward pressure on implied growth. It is precisely due to this reason that  the  aggregate  growth  increases  across  scenarios  when  a  lower  labor  share  is  used,  and  vice  versa.  There  is  some  variation  in  growth  rates  when  the  extremely  lower  labor  share  of  30  percent is used. The difference in the growth rates across two specifications is particularly large  for the later years. The average growth rate under High Growth II scenario with the lower labor  share of 30 percent is more than 1.5 percentage points higher than the benchmark specification  for  the  2021  –  2025  period  and  is  around  2  percentage  points  higher  for  the  2025  –  2030  period.  However,  the  average  growth  rate  does  not  decline  significantly  with  the  alternative  higher  values  of  labor  share  considered  which  lie  closer  to  the  labor  share  used  in  the  benchmark  exercises  and  the  difference  in  averages  across  five  year  periods  across  the  two  specifications stays within 70 basis points.     30      Average Annual Real GDP Growth (%)    2016 – 2020   2021 – 2025   2026 – 2030   Scenario  Labor Share = 51%  Baseline  4.79  4.60  3.95  Efficiency  5.00  5.04  4.26  Participation  5.79  4.78  4.07  Efficiency + Participation  6.01  5.23  4.39  High Growth I  7.17  6.61  5.88  High Growth II  7.75  7.30  6.64    Labor Share = 30%  Baseline   5.56  5.76  5.19  Efficiency  5.87  6.48  5.76  Participation  6.18  5.93  5.32  Efficiency + Participation  6.49  6.66  5.91  High Growth I  7.71  8.25  7.75  High Growth II  8.31  9.05  8.70    Labor Share = 55%  Baseline  4.65  4.41  3.75  Efficiency  4.84  4.80  4.02  Participation  5.72  4.58  3.87  Efficiency + Participation  5.92  4.98  4.15  High Growth I  7.07  6.32  5.59  High Growth II  7.64  7.00  6.32    Labor Share = 60%  Baseline  4.48  4.18  3.53  Efficiency  4.64  4.51  3.76  Participation  5.63  4.34  3.64  Efficiency + Participation  5.81  4.69  3.87  High Growth I  6.95  5.99  5.25  High Growth II  7.52  6.64  5.95  7th Five Year Plan Target  7.44  ‐  ‐    The  benchmark  exercises  are  carried  out  assuming  a  depreciation  rate  of  3.2  percent.  The  depreciation  rate  obtained  from  PWT  8.1  accounts  for  the  asset  mix  of  aggregate  capital.  The lower depreciation rate for Bangladesh reflects the fact that the country has larger share of  capital  stock  in  assets  that  depreciate  slowly  relative  to  assets  that  have  a  much  higher  rate  of  depreciation  such  as  computers,  software  etc.  The  aggregate  depreciation  rate  for  the  country  is likely to increase as the capital mix shifts towards assets that have a higher depreciation rate.  To test the sensitivity of the results, the exercises are repeated using a higher depreciation rate  of  4  percent.  Like  in  the case  of  labor  share,  I consider  two  extreme  values  of  depreciation  rate  – 2 percent and 6 percent to arrive at a broader range of results.  31    Equation (8) also helps in identifying the growth impact from using a higher depreciation  rate.  The  productivity  of  capital  declines  faster  with  an  increase  in  depreciation  rate  leading  to  lower  capital  accumulation.  This  is  confirmed  in  the  table  below  as  average  growth  rates  are  lower compared to the benchmark when higher rates of depreciation are used. The deviation                 Average Annual Real GDP Growth (%)    2016 – 2020   2021 – 2025   2026 – 2030   Scenario  Depreciation = 3.2%  Baseline  4.79  4.60  3.95  Efficiency  5.00  5.04  4.26  Participation  5.79  4.78  4.07  Efficiency + Participation  6.01  5.23  4.39  High Growth I  7.17  6.61  5.88  High Growth II  7.75  7.30  6.64    Depreciation = 2.0%  Baseline   5.32  5.02  4.30  Efficiency  5.52  5.44  4.60  Participation  6.32  5.19  4.42  Efficiency + Participation  6.53  5.63  4.72  High Growth I  7.69  7.00  6.20  High Growth II  8.28  7.69  6.95    Depreciation = 4.0%  Baseline  4.44  4.33  3.72  Efficiency  4.65  4.78  4.04  Participation  5.44  4.51  3.85  Efficiency + Participation  5.65  4.97  4.17  High Growth I  6.81  6.35  5.68  High Growth II  7.39  7.05  6.44    Depreciation = 6.0%  Baseline  3.56  3.65  3.17  Efficiency  3.78  4.12  3.51  Participation  4.55  3.84  3.31  Efficiency + Participation  4.78  4.33  3.65  High Growth I  5.93  5.72  5.18  High Growth II  6.51  6.43  5.96  th 7  Five Year Plan Target  7.44  ‐  ‐  from benchmark is particularly high in initial years. The reason why the negative growth impact  becomes  muted  in  the  later  years  is  that  while  capital  accumulation  is  hampered  with  higher  depreciation,  the  capital  to  output  ratio  also  increases  slower  compared  to  benchmark  as  a  larger  fraction  of  capital  gets  destroyed  each  period.  A  near  doubling  of  depreciation  rate  from  the  benchmark  specification  shaves  off  around  1.25  percentage  points  of  average  growth  during  2016  –  2020  and  almost  1  percentage  point  of  average  growth  during  2021  –  2025.  On  32    the  other  hand,  the  upward  revisions  in  average  growth  during  five‐year  periods  remain  relatively modest when a lower depreciation rate of 2 percent is used.  The  robustness  result  for  section  2.3  follow  the  same  pattern  as  discussed  above  and  has been left out for the sake of brevity. Next, I move on to the robustness of findings in section  3.2  in  which  the  model  was  used  to  solve  for  required  investment  share  of  GDP  to  deliver  the  chosen path of GDP growth.  The tables below summarizes the findings when the quantitative exercises of section 3.2  are repeated using the alternative values of the parameters.12 The required investment share of  GDP  is  higher  when  higher  values  of  labor  share  or  depreciation  are  considered  and  the  intuition follows from the previous discussion. With a higher labor share, larger investments are  required  to  generate  the  same  growth  rate  as  the  increased  impact  from  labor  accumulation  is  not  strong  enough  to  offset  the  decline  in  growth  impact  from  capital  accumulation.  The    Required Investment Share of GDP (%)    2016 – 2020  2021 – 2025   2026 – 2030   Scenario  Labor Share = 51%  Baseline  49.6  ‐  ‐  Participation  42.3  ‐  ‐  High Growth I  33.4  46.4  57.1  High Growth II  29.4  39.6  46.4    Labor Share = 30%  Baseline  37.5  44.0  50.1  Participation  34.9  42.4  48.3  High Growth I  29.2  33.5  35.6  High Growth II  26.5  29.7  30.4    Labor Share = 55%  Baseline  53.6  ‐  ‐  Participation  44.6  ‐  ‐  High Growth I  34.7  50.8  65.3  High Growth II  30.3  42.8  52.3    Labor Share = 60%  Baseline  60.0  ‐  ‐  Participation  48.3  ‐  ‐  High Growth I  36.8  58.0  ‐  High Growth II  31.7  48.2  62.3  7th Five Year Plan Target  30.2  ‐  ‐  required  investment  also  increases  with  a  higher  depreciation  rate  as  the  rate  of  capital  accumulation  goes  down.  In  line  with  findings  above,  the  gap  in  required  investment  from  the  benchmark declines with time due to a slower decline of capital to output ratio. Like in the case                                                               12  The vacant cells in the table refer to cases in which the investment shares are arbitrarily high and attaining such  high investment shares is extremely unlikely.   33    of  growth  rates,  the  sensitivity  checks  show  that  required  investment  is  more  sensitive  to  alternative choices of labor share as compared to alternative values of depreciation rate.    Required Investment Share of GDP (%)    2016 – 2020  2021 – 2025   2026 – 2030   Scenario  Depreciation = 3.2%  Baseline  49.6  ‐  ‐  Participation  42.3  ‐  ‐  High Growth I  33.4  46.4  57.1  High Growth II  29.4  39.6  46.4    Depreciation = 2.0%  Baseline  45.9  64.2  ‐  Participation  38.7  58.7  ‐  High Growth I  30.1  42.7  52.7  High Growth II  26.2  36.1  42.5    Depreciation = 4.0%  Baseline  52.1  ‐  ‐  Participation  44.7  66.1  ‐  High Growth I  35.6  48.9  60.1  High Growth II  31.6  41.9  49.0    Depreciation = 6.0%  Baseline  58.4  ‐  ‐  Participation  50.6  ‐  ‐  High Growth I  41.2  55.1  67.6  High Growth II  37.0  47.6  55.5  7th Five Year Plan Target  30.2  ‐  ‐    A.2 Drivers of TFP Growth    Syverson  (2011)  classifies  factors  of  TFP  growth  into  two  categories  –  internal  and  external.  The  internal  factors  operate  within  the  firm  and  the  firm  has  some  degree  of  control  over  them.  In  contrast,  the  external  drivers  root  from  the  environment  in  which  the  firms  operate  and  the  firms  have  minimal  control  over  such  factors.  In  this  appendix,  I  briefly  discuss  the  external  factors  affecting  TFP  growth  as  policy  intervention  has  a  direct  association  with  them.   Competition:   Competition  is  often  cited  as  one  of  the  most  important  drivers  of  productivity  growth.  There  are  two  mechanisms  through  which  competition  affects  productivity  growth.  First,  competition  amongst  rival  firms  shifts  resources  towards  more  efficient  firms  as  they  are  able  to produce same level of output at lower costs. In extreme cases the inefficient firms are driven  34    out  of  market.  Second,  competition  creates  an  environment  in  which  firms  invest  in  innovation  to improve their own productivity so as to protect their market power.   Foster,  Haltiwanger  and  Krizan  (2001)  provide  an  overview  of  the  robust  empirical  evidence  linking  productivity  and  firm  growth/survival.  Syverson  (2004)  studies  the  link  between  competition  and  productivity  for  the  ready‐mix  concrete  industry  and  finds  that  the  productivity  of  most  inefficient  firm  rises  with  an  increase  in  construction  activity.  In  their  analysis  of  US  retail  sector,  Foster,  Haltiwanger  and  Krizan  (2006)  show  that  the  growth  of  aggregate  industrial  productivity  is  derived  in  most  part  by  the  replacement  of  inefficient  firms  by  the  highly  productive  national  chains.  These  finding  points  to  the  selection  mechanism  in  which  the  threshold  productivity  for  market  participation  increases  as  a  result  of  competition.  In  contrast,  Schmitz  (2005)  is  a  case‐study  in  which  the  industry  productivity  was  driven  by  the  increases  in within  firm productivity.  The  high  costs  of  transportation  had  insulated  the  US  iron  ore  industry  from  foreign  competition  till  the  late  1970s.  The  status  quo  was  disrupted  as  Brazilian  firms  entered  the  US  market.  In  the  face  of  foreign  competition,  the  US  firms  made  sweeping  operating  changes  including  loosening  of  worker  contracts  and  labor  productivity  doubled over a period of five years.      As  shown  by  Schmitz  (2005),  the  increased  threat  of  competition  via  trade  is  an  important  impetus  for  productivity  growth.  A  host  of  papers  have  found  evidence  of  productivity  growth  in  the  aftermath  of  trade  competition.  For  instance,  Pavcnik  (2002)  study  the  productivity  growth  experience  of  Chilean  manufacturers  during  the  trade  liberalization  of  the  1970s.  Bloom,  Mirko,  Draca  and  Van  Reenen  (2016)  analyze  the  productivity  impact  of  import  competition  faced  by  European  firms  by  Chinese  imports.  They  find  that  the  European  firms  that  were  exposed  to  greater  increase  in  competition  either  lost  their  market  share  (in  many  cases  this  resulted  in  their  exit)  or  made  a  push  for  innovation  via  increasing  R&D,  IT  adoption  etc.  Another  novel  mechanism  through  which  trade  can  boost  productivity  is  through  the availability of better and lower‐priced intermediate inputs (Amiti and Konings (2007)).  Efficient Regulation:    Regulation  is  another  direct  policy  intervention  that  can  have  large  potential  impact on productivity growth. Many case studies have examined the role played by regulation.  The US Sugar Act of 1934 provided for a subsidy to sugar beet farmers that was funded by taxes  on  downstream  refiners.  The  refiners  in  turn  were  protected  from  both  import  and  domestic  competition.  As  farmers  were  paid  a  flat  payment  per  ton  of  sugar,  the  farmers  were  incentivized  into  growing  the  largest  beets  which  were  inefficient  in  the  context  of  refining.  Bridgman,  Qi  and  Schmitz  (2009)  find  that  the  sugar  yield  per  ton  of  beet  which  was  on  the  upward  trend  till  the  act  passed  started  declining  post  the  passage  of  law.  They  also  find  that  the  yields  bucked  the  downward  trend  and  started  increasing  immediately  following  the  repealing  of  the  act  in  1974.  Knittel  (2002)  and  Fabrizio,  Rose  and  Wolfram  (2007)  study  the  power sector and find evidence of productivity gains with a shift towards incentive regulation in  which regulators offered earnings incentive for meeting operating efficiencies.   35    Government  regulation  also  extends  to  the  process  of  privatization  which  can  lead  to  significant  productivity  growth.  Brown,  Earle  and  Telegdy  (2006)  investigate  the  role  of  privatization  in  a  broad  context  by  focusing  on  productivity  growth  of  state‐owned  firms  in  many  Eastern  European  countries  after  they  were  privatized.  Though,  they  find  evidence  of  productivity  growth  in  general,  the  magnitude  of  this  growth  varies  significantly  across  countries.  For  instance,  firms  in  Romania  witnessed  more  than  15  percent  expansion  in  TFP  compared to small but negative growth observed by the Russian firms.    However,  caution  must  be  exercised  to  differentiate  efficient  regulation  from  deregulation  as  deregulation  can  sometimes  lead  to  inefficient  outcomes.  In  other  words,  deregulation is not always the efficient regulatory policy.  Flexible Input Markets:     The  impact  of  selection  mechanism  on  productivity  depends  crucially  on  how  easily  resources  can  move  from  the  inefficient  firms  to  the  more  efficient  firms.  Resource  misallocation  is  likely  to  be  widespread  if  there  are  large  frictions  in  input  markets.  Moving  away  from  policies  that  create  such  frictions  and  designing  policies  that  correct  such  frictions  are instrumental in propagating the selection mechanism to work.       The  increased  cost  of  doing  business  in  the  formal  sector  due  to  policies  like  higher  taxation is cited as being one of the principal reasons behind the prevalence of informal firms in  developing  countries.  The  informal  sector  in  these  countries  is  in  general  characterized  by  low  productivity  and  small‐scale.  Leal  (2014)  studies  the  role  of  taxes  and  regulations  in  explaining  high  level  of  informality  in  Mexico  while  D’Erasmo  and  Moscoso  Boedo  (2012)  explore  the  impact  informality  has  on  productivity  in  the  presence  of  financial  frictions.  There  exists  a  breadth  of  microeconomic  analysis  that  has  explored  the  interaction  of  financial  frictions  with  low  productivity.  Udry  (2012)  reviews  this  literature  and  concludes  that  financial  frictions  play  some  role  in  explaining  low  manufacturing  productivity,  but  finds  little  significance  of  financial  frictions in explaining low agricultural productivity.   With  regards  to  agricultural  productivity,  Adamopoulos  and  Restuccia  (2014)  study  the  prevalence  of  inheritance  laws,  progressive  taxes  and  subsidies,  land  reforms,  and  tenancy  restrictions in developing countries and find them to be critical in creating misallocation of land  resources  in  agriculture,  thereby  depressing  agricultural  productivity.  They  find  large  counterfactual productivity gains in agriculture from reducing such frictions.  In  summary,  flexibility  in  input  markets  is  highly  complementary  to  other  factors  that  drive productivity.        36    Appendix References  [1]  Adamopoulos,  T.,  and  D.  Restuccia  2014.  "The  Size  Distribution  of  Farms  and  International  Productivity Differences", American Economic Review, 104(6): 1667 – 1697.  [2]  Amiti,  M.  and  J.  Konings  2007.  “Trade  Liberalization,  Intermediate  Inputs,  and  Productivity:  Evidence from Indonesia”, American Economic Review, 97(5): 1611 – 1638.  [3]  Bloom,  N.,  M.  Draca,  and  J.  Van  Reenen  2016.  "Trade  Induced  Technical  Change?  The  Impact  of Chinese Imports on Innovation, IT and Productivity", Review of Economic Studies 83(1): 87 – 117.  [4]  Bridgman,  B.,  S.  Qi,  and  J.  A.  Schmitz  2009.  “The  Economic  Performance  of  Cartels:  Evidence  from  the  New  Deal  US  Sugar  Manufacturing  Cartel,  1934  –  74”,  Federal  Reserve  Bank  of  Minneapolis  Staff Report No. 437.   [5]  Brown,  J.  D.,  J.  S.  Earle  and  A.  Telegdy  2006.  "The  Productivity  Effects  of  Privatization:  Longitudinal  Estimates  from  Hungary,  Romania,  Russia,  and  Ukraine",  Journal  of  Political  Economy,  114(1): 61 – 99.  [6]  D'Erasmo,  P.  N.,  and  H.  J.  Moscoso  Boedo  2012.  "Financial  Structure,  Informality  and  Development", Journal of Monetary Economics, 59(3): 286 – 302.  [7]  Fabrizio,  K.  R.,  N.  L.  Rose,  and  C.  D.  Wolfram  2007.  "Do  Markets  Reduce  Costs?  Assessing  the  Impact  of  Regulatory  Restructuring  on  US  Electric  Generation  Efficiency",  American  Economic  Review  97(4): 1250 – 1277.  [8] Foster, L., J. Haltiwanger and C. J. Krizan 2001. “Aggregate Productivity Growth: Lessons from  Microeconomic  Evidence”,  New  Developments  in  Productivity  Analysis,  ed.  Charles  R.  Hulten,  Edwin  R.  Dean and Michael J. Harper, 303 – 363, Chicago and London: University of Chicago Press.  [9]  Foster,  L.,  J.  Haltiwanger  and  C.  J.  Krizan  2006.  “Market  Selection,  Reallocation,  and  Restructuring  in  the  US  Retail  Trade  Sector  in  the  1990s”,  Review  of  Economics  and  Statistics,  88(4):  748  – 758.  [10]  Knittel,  C.  R.  2002.  "Alternative  Regulatory  Methods  and  Firm  Efficiency:  Stochastic  Frontier  Evidence from the US Electricity Industry", Review of Economics and Statistics 84(3): 530 – 540.  [11]  Leal,  J.  C.  2014.  "Tax  Collection,  the  Informal  Sector,  and  Productivity",  Review  of  Economic  Dynamics, 17(2): 262 – 286.  [12]  Pavcnik,  N.  2002.  "Trade  Liberalization,  Exit,  and  Productivity  Improvements:  Evidence  from  Chilean Plants", Review of Economic Studies 69(1): 245 – 276.  [13]  Schmitz,  J.  A.  2005.  “What  Determines  Productivity?  Lessons  from  the  Dramatic  Recovery  of  the US and Canadian Iron Ore Industries Following Their Early 1980s Crisis”, Journal of Political Economy,  113(3): 582 – 652.  [14]  Syverson,  C.  2004.  “Market  Structure  and  Productivity:  A  Concrete  Example”,  Journal  of  Political Economy, 112(6): 1181 – 1222.   37    [15]  Syverson,  C.  2011.  “What  Determines  Productivity?”,  Journal  of  Economic  Literature,  49(2):  362 – 365.  [16]  Udry,  C.  2012.  “Misallocation,  Growth  and  Financial  Market  Imperfections”,  mimeo,  Yale  University, New Haven.                    38