Policy Research Working Paper 9098 Trade and Female Labor Participation Stylized Facts Using a Global Dataset Nadia Rocha Deborah Winkler Macroeconomics, Trade and Investment Global Practice December 2019 Policy Research Working Paper 9098 Abstract Using a cross-section of more than 29,000 manufacturing The female labor share premium is much higher for pro- firms in 64 developing and emerging countries from the duction workers compared with non-production workers, World Bank’s Enterprise Surveys, this paper assesses whether implying that women specialize in low-skill production. trading firms have a female labor share premium relative to In line with these findings, the study finds that the female non-trading firms. It focuses on four types of trading firms: labor share premium for exporters and global value chain exporters, importers, global value chain participants, and participants is highest in low-tech sectors. And female foreign firms. The study finds a female labor share premium ownership and management expand the female labor share for all four trading types, controlling for firm output, capi- premium for trading firms. Finally, the results suggest that tal intensity, total factor productivity, and fixed effects. The although average wage rates are lower for firms with higher findings also hold after controlling for differences in relative female labor shares, this negative correlation is smaller for wages between men and women and excluding traditional trading firms. export sectors (apparel and electronics) from the sample. This paper is a product of the Macroeconomics, Trade and Investment Global Practice. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/prwp. The authors may be contacted at nrocha@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 Trade and Female Labor Participation:  Stylized Facts Using a Global Dataset1  Nadia Rocha2 and Deborah Winkler3  Key words: Trade, GVC, women, female labor force participation, labor share, wage gap  JEL codes: F1, F2, F6  1 This paper was prepared as background work for World Bank‐World Trade Organization joint report “Trade and Gender Equality:  Empowering  Women  in  the  Global  Economy”.  The  authors  thank  Ana  Fernandes,  Caroline  Freund,  Claire  Hollweg  and  other  participants of the “Trade and Gender Authors’ Workshop” at the World Bank on March 7, 2019 for helpful suggestions. We also  thank  the  participants  of  the  “Conference  on  Trade  and  Gender”  at  the  World  Trade  Organization  on  December  6‐7,  2018  for  their  comments.  We  are  grateful  to  Maryla  Maliszewska,  Israel  Osorio‐Rodarte  and  Huanjun  Zhang  for  sharing  sectoral  sex‐ disaggregated wage and employment data. We acknowledge financial support from the Trade Umbrella Trust Fund. The findings  of this paper are those of the authors and do not necessarily represent the views of the World Bank, or its member countries.  2 Senior  Economist,  Macroeconomics,  Trade  and  Investment  Global  Practice,  The  World  Bank,  Washington,  DC  20433.  Email:  nrocha@worldbank.org.  3 Senior  Consultant,  Macroeconomics,  Trade  and  Investment  Global  Practice,  The  World  Bank,  Washington,  DC  20433.  Email:  dwinkler2@worldbank.org.  1. Introduction  The  ready‐made  garment  in  sector  in  Bangladesh  showcases  how  trade  has  increased  female  labor  participation  over  the  past  30  years.  The  sector  has  expanded  on  average  by  17  percent  per  year  since  1980 and represents over three‐quarters of Bangladesh's export earnings. The sector also offered formal  job opportunities to women and now employs 4 million workers, an estimated 90 percent of them women,  representing  a  100‐fold  increase  in  workers  within  just  three  decades  (Heath  and  Mobarak  2015).  Similarly,  recent  evidence  from  Indonesia  suggests  that  women  benefit  from  trade  liberalization.  Input  tariff  reduction  has  been  linked  to  higher  female  labor  participation  through  a  relative  expansion  of  female‐intensive sectors in a region (Kis‐Katos et al. 2018).   Can  the  positive  link  between  trade  and  female  labor  participation  in  Bangladesh  and  Indonesia  be  confirmed  for  other  developing  and  emerging  countries  in  general?  Using  a  cross‐section  of  more  than  29,000 manufacturing firms in 64 countries from the World Bank’s Enterprise Surveys, this paper assesses  whether trading firms have a female labor share premium relative to non‐trading firms. It focuses on four  types  of  trading  firms:  exporters,  importers,  global  value  chain  (GVC)  participants  and  foreign  firms.  We  find  a  female  labor  share  premium  for  all  four  types  of  trading  firms,  controlling  for  firm  output,  capital  intensity,  total  factor  productivity  and  fixed  effects.  The  results  also  hold  controlling  for  differences  in  relative  wages  between  men  and  women,  and  excluding  traditional  export  sectors  (apparel  and  electronics) from the sample.  Interestingly,  the  female  labor  share  premium  is  much  higher  for  production  workers  compared  to  non‐production  workers  (i.e.  managers,  sales,  administration),  implying  that  women  in  our  country  sample specialize in low‐skill production. In line with these findings, the female labor share premium for  exporters and GVC participants is highest in low‐tech sectors, suggesting  the largest benefits for women  in  low‐skill  intensive  sectors.  The  paper  also  analyzes  the  role  of  female  firm  ownership  and  female  top  management for the relationship between trading and the female labor share and finds that both expand  the female  labor share premium of trading firms. Finally, additional analysis explores the link between  a  firm’s female labor share and average wage rates and in particular the mediating role of the firm’s trading  status.  The   results  suggest  that  while  average  wage  rates  are  lower  for  firms  with  higher  female  labor  shares,  this negative correlation is smaller for trading firms.  1    The  literature  has  proposed  at  least  four  channels  through  which  trade  can  affect  female  labor  participation,  namely  (i)  sectoral  reallocation  of  labor,  (ii)  increased  competition,  (iii)  technological  upgrading,  and  (iv)  changes  in  discriminatory  behavior.  While  the  last  three  channels  can  explain  differences across types of firms within a given sector, the literature on sectoral reallocation only captures  differences across (rather than within) sectors and is thus not the focus here.4  First,  trading  firms  face  stronger  competition  in  export  markets  and  thus  are  incentivized  to  reduce  costs.  Hiring  more  women  who  earn  lower  wages  relative  to  men  could  be  part  of  a  firm’s  cost  minimization  strategy.  The  theory  of  competitive  (rather  than  comparative)  advantage  postulates  that  firms compete for export market share on the basis of absolute (rather than relative) costs of production.  Trading  stimulates  the  search  for  lower  cost  of  labor,  as  firms  compete  to  reduce  absolute  unit  costs.  Firms might then take advantage of gender inequalities and hire women (considered a cheap and flexible  labor  force)  to  reduce  costs.  Wages  in  this  theory  are  determined  by  the  relative  bargaining  power  of  groups of workers. As a result, even if female employment increases, women’s pay might not necessarily  improve.  Evidence  supporting  this  channel  through  which  trade  can  impact  female  labor  participation  is  nonexistent.  Second, trading firms adopt new technologies that replace physically‐demanding tasks in reaction to  increased competition which, in turn, could affect men and women in the workplace differently. The effect  depends  on  the  tasks  they  perform  (e.g.  blue‐collar  or  white‐collar)  and  if  these  tasks  have  a  complementary  relationship  with  new  technologies.  Women  with  a  comparative  advantage  in  non‐ physically  demanding  tasks  become  more  productive  when  these  new  technologies  are  adopted.  For  example, Junh et al. (2013, 2014) show that North American Free Trade Agreement‐induced export entry  by  firms  that  imported  computerized  equipment  (a  measure  for  technological  upgrading)  led  to  higher  female employment and wages relative to men in blue‐collar jobs.  Third,  trade‐induced  competition  also  changes  discriminatory  practices.  Employers  are  assumed  to  have  a  taste  for  discrimination  against  women  for  which  they  “are  willing  to  pay”  a  price  (Becker  1957),                                                               4 The  Heckscher‐Ohlin  traditional  trade  model  highlights  how  sectoral  reallocation,  induced  by  trade,  could  potentially  affect  female  workers.  The  principle  of  comparative  advantage  suggests  that  in  developing  countries  with  relative  abundance  of  low‐ skill  labor,  trade  can  increase  female  labor  participation.  This  is  because  female  workers  tend  to  be  concentrated  in  low  value‐ added, low wage and labor‐intensive export industries such as apparel where developing countries have comparative advantage.  Empirical findings confirm that the growth in exports that took place in developing countries during the early 1960s and the mid‐ 1980s  was  positively  correlated  with  increases  in  female  labor  participation  (e.g.,  Wood  1991).  The  sectoral  reallocation  mechanism of the impact of trade on gender is also mentioned in other studies such as Aguayo‐Tellez et al. (2013), Busse et al.  (2006), and Sauré et al. (2014).  2    especially in markets characterized by low competition among firms in which monopolistic employers can  afford  to  pay  male  workers  higher  wages  than  their  productivity  would  suggest.  Trade‐induced  competition, however, makes taste‐based discrimination more costly. Oostendorp (2009) studies the role  of globalization on the gender wage gap for a large cross‐section of countries and finds that gender wage  discrimination  falls  with  more  economic  development  and  trade.  Evidence  for  a  positive  role  of  trade  liberalization  in  lowering  the  gender  wage  gap  and  increasing  female  labor  demand  via  reduced  discrimination has also been found for Uruguay (Ben Yahmed 2017) and Colombia (Ederington et al. 2009).   But  trading  could  also  re‐enforce  female  discrimination  through  at  least  three  channels:  (i)  Trading  can  increase  firm  profits  through  better  access  to  inputs  and  markets  or  higher  productivity  and  allows  firms  to  maintain  their  discriminatory  practices  (see,  e.g.,  Bernard  and  Jensen  1999;  Ben  Yahmed  2017).  (ii)  Trade‐induced  competition  could  also  reduce  women’s  bargaining  power  in  the  labor  market  (Darity  and  Williams  1985,  and  Williams  1987),  adding  further  downward  pressure  on  their  wages.  Support  for  this theory has been found in Chinese Taipei, the Republic of Korea, India and China (Berik 2000, Berik et  al.   2004,  Menon  and  Van  der  Meulen  Rodgers  2008,  and  Chen  et  al.  2012).  (iii)  A  recent  study  suggests  that exporting firms demand highly flexible employees (for working peculiar hours, taking late night phone  calls  and  engaging  in  international  travel  arranged  at  short  notice)  and  therefore  discriminate  against  women  as  they  are  perceived  to  be  less  flexible.  This  theory  is  confirmed  in  a  study  on  Norway  using  matched  employer‐employee  data  where  the  gender  wage  gap  is  higher  in  exporting  compared  to  non‐ exporting firms, but only for higher‐skilled jobs (Bøler et al. 2018). It is not clear if this channel also applies  to a developing country context abundant in unskilled workers.  Our paper contributes to the strand of literature linking trade and labor in the following ways: (i) We  modify the cost share functions that have been introduced by Feenstra and Hanson (1996) to assess the  impacts  of  trade  on  different  worker  types.  Rather  than  focusing  on  high‐  versus  low‐skill  workers,  our  emphasis is on female versus male workers. (ii) We use a rich harmonized micro‐level dataset that covers  a  large  number  of  developing  and  emerging  countries,  while  many  studies  on  trade  and  female  labor  participation  in  a  developing  country  context  are  performed  at  a  more  aggregate  level.5 (iii)  Finally,  we  also assess the role of female entrepreneurship, specifically female ownership and management, for the  female labor share premium of trading firms.6 Our paper is closest in spirit to Juhn et al. (2013, 2014) who  focus  on  the  relationship  between  trade  liberalization,  rather  than  trading  status,  and  female  labor                                                               5 Exceptions include Ederington et al. (2009) for Colombia, Chen et al. (2012) for China, and Juhn et al. (2013, 2014) for Mexico.   6 For an overview of female entrepreneurship and a discussion of different drivers, see, e.g., Carranza et al. (2018).   3    participation and Shepherd (2018) who studies the link between GVC participation and the absolute and  relative demand for female production and non‐production workers.   This  paper  is  organized  as  follows.  In  Section  2,  we  describe  the  econometric  model,  data  and  measures. We present descriptive statistics of the female labor share in Section 3, focusing on differences  by a firm’s trading status, across sectors and across countries. The regression results of the female labor  share premium are shown in Section 4, also including some robustness checks and assessing the roles of  female ownership and management and sectoral technology intensity. Section 5 concludes.  2. Model and Data Description  2.1 Econometric Model  A variable unit cost function CV is specified as follows7:  CV=CV(Y, wF, wM, k, T)     where  Y  denotes  the  output  and  wF  and  wM  are  the  exogenous  wages  for  the  variable  input  factors  female  labor  LF  and  male  labor  LM.  Capital  is  considered  a  quasi‐fixed  input  factor  in  the  form  of  capital  intensity k.  The technology shifter T=T(tfp, trade) is defined as a function of total factor productivity and  trade.  Using the transcendental logarithmic (translog) form of the variable unit cost function as introduced  by Brown and Christensen (1981) and applying Shephard’s Lemma,8 the following factor demand function  can be derived:  ⁄      SF  is  the  cost  share  of  LF  in  variable  costs  CV.  Since  wF  and  wM  are  the  only  variable  costs,  CV  is  determined by the sum of the products of the variable factor costs with their respective factors, CV = wFLF  + wMLM = wL, where w designates the average wage per labor input L, regardless of the gender. We refer  to the composite term SF = wFLF / wL as the female wage share. A decrease of SF can reflect both a fall in  LF and/or a fall in wF, which implies a rise in SMand thus an increase in LM and/or in wM.                                                                7  This  is  a  modified  version  of  the  unit  cost  functions  by  Feenstra  and  Hanson  (1996),  Geishecker  (2006)  and  others  that  differentiate between skilled and unskilled labor.  8 According  to  Shephard’s  Lemma  (1953),  factor  demand  is  determined  by  the  first  partial  derivative  of  the  cost  function  with  respect to the corresponding factor price, regardless of the kind of production function.  4    Other  control  variables  include  output,  Y.  The  coefficient  sign  of  output  Y,  ß1,  is  not  unambiguously  predictable.  An  increase  in  Y  normally  leads  to  a  higher  total  wage  bill.  If  the  cost  increase  is  equally  distributed  between  female  and  male  labor,  there  should  be  no  influence  on  SF.  If  the  wage  bill  of  male  labor increases more than proportionally, e.g. due to better bargaining power, this results in a higher LM  and/or wM, and SF is expected to fall (ß 1 < 0).   One expects a lower SF and thus a lower cost share of LF in total wages when relative wages for male  labor, wM/wF, as part of CV rise (ß 2 < 0). An increase in the capital intensity, k, will increase SF, if capital is  a  substitute  for  male  labor  (ß  3  >  0),  but  reduce  SF,  if  capital  is  a  substitute  for  female  labor  (ß  3  <  0).  A  higher tfp could increase labor demand in favor of female (γ2 > 0) or male workers (γ2 < 0). The influence  of trade on SHS is not easily predictable, as trade could increase the relative demand for female (γ1 > 0) or  male labor (γ1< 0).   In the absence of gender‐specific wage data at the firm‐level, the model is modified in two ways:  First,  the  analysis  on  trade  and  the  female  wage  share  combines  the  Enterprise  Survey  dataset  with  sectoral  wage  data  by  gender,  available  from  Household  Surveys.  This  assumes  equal  relative  wages  across  all  firms  in  a  sector.  Such  wage  data  are  available  for  30  countries  in  the  Enterprise  Surveys,  allowing to estimate the following female wage share equation:  ⁄     (1)  Second, the analysis assumes equal wage rates for female and male workers, wF = wM = w. Since SF =  wFLF  /  wL,  the  dependent  variable  becomes  the  female  labor  share  in  total  employment,  femsh=  LF  /  L.  Similarly,  the  model  no  longer  controls  for  relative  wages,  since  we  assume  ln(wM/wF)  =  ln1  =  0.  While  assuming equal wage rates between female and male workers is a strong assumption, we argue that the  fixed  country‐sector  effects  included  in  the  model  partially  correct  for  this.  The  female  labor  share  equation takes the following form:      (2)  Equation (2) becomes our baseline specification, allowing us to include all 64 countries in the analysis,  while  equation  (1)  serves  as  a  robustness  test.  Both  models  consider  four  types  of  trading  firms:  (1)  5    Exporters are firms with an export share (direct or indirect) of at least 10% of total sales. (2) Importers are  firms with an imported input share of at least 10% of total inputs. (3) GVC participants are firms that are  classified  as  both  exporters  and  importers.  (4)  FDI  refers  to  firms  with  a  foreign  ownership  share  of  at  least 10%.  The trade variables are dummies taking a value of 1 if the firm trades, and 0 if it does not. The  model also controls for country‐sector, subnational region and year fixed effects.  2.2 Data  Our dataset draws on two underlying datasets, published by the World Bank Enterprise Analysis Unit,  namely  the  Enterprise  Surveys  Global  Database  and  the  Firm‐level  TFP  Estimates  and  Factor  Ratios.  The  Enterprise Surveys Global Database covers 242 surveys in 140 countries over the period 2006 to 2017.  The Enterprise Surveys represent a comprehensive source of firm‐level data in emerging markets and  developing  economies.  One  major  advantage  of  the  Enterprise  Surveys  is  that  the  survey  questions  are  the same across all countries. Moreover, the Enterprise Surveys represent a stratified random sample of  firms  using  three  levels  of  stratification:  sector,  firm  size,  and  region.  Sectors  are  determined  based  on  the ISIC Rev. 3.1 classification of the main product or service.  The Enterprise Surveys Global Database covers a wide range of indicators on firm characteristics, the  business  environment,  innovation  and  technology,  and  workforce  and  skills  among  others.  We  merged  this  dataset  with  data  on  firm‐level  output,  value  added,  and  capital  stock  obtained  from  the  Firm‐level  TFP  Estimates  and  Factor  Ratios  dataset.  All  local  currencies  have  been  converted  into  US  dollars  and  deflated  using  a  GDP  deflator  in  USD  (base  year  2009).  Exchange  rates  and  GDP  deflators  have  been  obtained from the World Development Indicators.  We  apply  the  following  rules  to  the  dataset:  (i)  We  include  only  the  most  recent  Enterprise  Surveys  for  each  country.  (ii)  We  only  cover  the  years  2010  to  2017,  to  account  for  the  shock  of  the  global  economic  crisis  of  2008.  (iii)  We  exclude  services  firms  from  the  sample,  i.e.  for  which  the  ISIC  Rev.  3  classification  of  the  main  product  or  service  is  higher  than  36  and  those  that  have  been  classified  as  services firm by the Enterprise Surveys, as information on female employment is hardly available. (iv) We  drop  countries  for  which  female  employment  data  were  spotty9 and  firms  with  missing  observations  for                                                               9 These include Lao PDR, Madagascar, Malaysia, the Philippines, Turkey, and Thailand.  6    female  employment  or  total  employment.  (v)  Finally,  we  exclude  countries  with  fewer  than  100  manufacturing firms after applying the previous steps.  The  procedure  above  results  in  more  than  29,000  manufacturing  firms  in  64  countries.  The  list  of  countries,  year  of  the  most  recent  survey  and  number  of  firms  by  country  can  be  found  in  Appendix  1.  The distribution of firms across ISIC sectors is shown in Appendix 2.   We  combine  the  firm‐level  data  with  Global  Employment  Sex‐disaggregated  Statistics  (GESS)  at  the  sector  level  from  the  World  Bank  Household  Surveys  and  other  public  resources.  GESS  uses  harmonized  classifications  of  economic  activities  and  occupation  categories.  It  fills  an  important  information  gap  in  global sex statistics by providing  more detailed accounts on education, employment levels, wages, labor  income, and employment status at very disaggregated economic activity levels and occupation categories  than  is  usually  available.  The  data  are  available  for  50  countries  at  the  ISIC  Rev.  3.1  level,  but  only  30  countries overlap with the Enterprise Survey data sample. These 30 countries are highlighted bold in the  country list of Appendix 1.   2.3 Measures  This study focuses on two measures of female labor participation:   Female  labor  share,  fem_sh  =  number  of  permanent  full‐time  female  employees  as  %  of  total  number  of  permanent  full‐time  employees.  The  variable  is  computed  for  permanent  production  workers,  non‐production  workers  and  total  workers  (sum  of  both).  Non‐production  workers  include managers, administration and sales.   Female wage share, SF =  total compensation of female employees  as % of  total  compensation of  all employees. Since the Enterprise Survey dataset has only information on average wage rates,10  we  approximate  female  wage  rates  at  the  firm  level  by  assuming  the  same  ratio  of  female‐to‐ average  wages  in  a  given  sector  as  in  the  gender‐disaggregated  wage  data  from  the  World  Bank  Household Surveys. Total female compensation is then obtained by multiplying the female wage  rate with the number of female employees from the Enterprise Surveys.  The analysis examines two measures of trade participation:                                                               10 These are obtained dividing a firm‘s total compensation by its total number of employees.  7     Exporter, exp = 1 if direct plus indirect export share as % of sales >= 10%, and 0 otherwise.    Importer, imp = 1 if share of imported inputs as % of total inputs >= 10%, and 0 otherwise.  We additionally include two measures that describe global firms:   GVC participant, gvc = 1 if both exp = 1 and imp = 1, and 0 otherwise.   Foreign ownership, fdi = 1 if foreign private ownership >= 10% and 0 otherwise.  3. Descriptive Statistics  3.1 Differences by Trading Status  To  get  a  first  idea  on  the  relationship  between  the  female  labor  share  and  trading/global  firms,  this   section  first  describes  the  average  share  of  female  workers  in  a  firm’s  total  workforce  across  different  types  of  trading  firms.  This  does  not  control  for  any  other  factors  yet  that  could  influence  the  female  worker share, as derived from theory (section 2.1). Figure 1 suggests that trading and global firms show a  higher  average  share  of  female  permanent  workers  than  non‐trading  and  non‐global  firms.  Specifically,  the share of women in a firm’s average permanent workforce is 33.2% for exporters versus 24.3% for non‐ exporters.  While  importers  employ  on  average  a  similar  share  of  women  as  exporters  (32.8%),  the  gap  between  importers  and  non‐importers  is  smaller  with  non‐importers  employing  on  average  28.1%  of  female workers. Note that 45.7% of firms in the sample import, while the share of exporting firms drops  to half (23% ) (see Appendix 3).  Figure 1: Female labor share, by trading status  33.2% exporting 24.3% 32.8% yes importing 28.1% no 36.7% gvc participant 24.5% 37.8% fdi firm 26.9% Note: The female labor shares are averages using firm employment as weights.  8    Shifting the focus to GVC participants and foreign‐owned firms, suggests an even larger difference in  the  female  labor  participation  between  global  and  non‐global  firms.  While  less  than  a  quarter  of  the  workforce  of  non‐GVC  participants  is  female  (which  is  on  par  with  exporting  firms),  the  average  female  labor share increases to 36.7% for GVC participants. Similarly, the share of women in foreign‐owned firms  in the workforce is 37.8%, compared to only 26.9% in domestically‐owned firms. Note that only 14% of all  firms  in  the  sample  are  considered  GVC  participants,  while  the  share  foreign‐owned  firms  is  only  7.3%  (see Appendix 3). In summary, we hypothesize that the female labor share is higher for trading firms, i.e.  that  export  or  import,  and  even  more  so  for  global  firms,  i.e.  that  participate  in  GVCs  and  are  foreign‐ owned.  Since  our  dataset  allows  us  to  distinguish  between  production  and  non‐production  workers,  we  analyze  in  a  next  step  whether  the  hypothesis  above  differs  by  worker  type.  Figure  2  suggests  that  the  difference  between  trading  (global,  resp.)  and  non‐trading  (non‐global,  resp.)  firms  is  larger  among  production workers (Figure 2, left panel) compared to non‐production workers (Figure 2, right panel). The  difference  between  exporters  and  non‐exporters  is  11  percentage  points  among  production  workers,  as  opposed to only 1.3 percentage points among non‐production workers. Similarly, the difference between  importers  and  non‐importers  is  around  6  percentage  points  among  production  workers,  but  only  1  percentage point among non‐production workers.   Figure 2: Female labor share, production vs. non‐production workers, by trading status  Production workers Non‐production workers 34.4% 28.5% exporting exporting 23.3% 27.2% yes yes no 33.9% 29.5% importing importing no 28.0% 28.5% 38.4% 29.7% gvc participant gvc participant 23.8% 26.9% 39.9% 31.0% fdi firm fdi firm 26.9% 27.0%   v     Note: Non‐production workers include managers, administration and sales. The female labor shares are averages using firm  employment as weights.  9    And  while  the  difference  in  the  female  labor  share  is  larger  between  global  and  non‐global  firms  among non‐production workers, the gap is much higher for production workers. The difference between  GVC  participants  and  non‐participants  is  less  than  3  percentage  points  among  non‐production  workers,   as  opposed  to  14.5  percentage  points  among  production  workers.  Similarly,  the  difference  between  foreign and non‐foreign firms is only 4 percentage points among non‐production workers, as opposed to  13  percentage  points  among  production  workers.  We  therefore  hypothesize  that  the  difference  in  the  female labor share between trading (global, resp.) firms and non‐trading (non‐global, resp.) firms is driven  by production workers.   3.2 Sectoral Differences  This  section  describes  the  average  female  labor  share  by  sector.  As  can  be  expected,  the  share  of  female permanent workers exceeds half the workforce (57.7%) in wearing apparel which is known to be  very female‐intensive (Figure 3). This is followed by office, accounting and computing machinery (43.4%),  although  this  average  has  to  be  considered  with  caution  due  to  the  low  number  of  firms  in  this  sector.  Other  sectors  with  a  female  labor  share  exceeding  30%  are  either  related  to  apparel  (leather  and  footwear;  textiles)  and  electronics  (radio,  television,  and  communication  equipment;  medical,  precision  and  optical  instruments),  or  tobacco  products  and  food  and  beverages.  Natural‐resources  intensive  sectors,  like  oil,  wood  and  metal  products,  but  also  transport  equipment,  by  contrast,  tend  to  show  the  lowest female labor share.11   Figure 3: Female labor share, by sector  57.7% 43.4% 37.6% 37.4% 32.3% 31.4% 30.5% 30.5% 25.9% 25.8% 23.6% 22.3% 21.7% 20.8% 20.2% 19.8% 18.3% 17.8% 16.3% 14.6% 13.7% 7.4% Note: For the sectoral distribution of firms, see Appendix 2. The female labor shares are averages using firm employment as  weights.                                                                11 For  the  averages  by  sector  overall,  and  also  for  trading  and  global  versus  non‐trading  and  global  firms,  see  Appendix  4.  The  data for production workers are shown in Appendix 5 and those for non‐production workers in Appendix 6.  10    The previous graph does not differentiate between trading and non‐trading firms. Figure 4 (top panel)  therefore  plots  the  average  female  labor  share  of  permanent  workers  for  exporters  on  the  x‐axis  versus  non‐exporters on the y‐axis by sector. Most sectors are located below the dotted y = x line which suggests  higher  female  labor  shares  for  exporting  compared  to  non‐exporting  firms.  The  gap  between  exporters  and  non‐exporters  is  especially  high  in  wearing  apparel  (ISIC  18)  and  leather  and  footwear  (ISIC  19),  but  also  medical,  precision  and  optical  instruments  (ISIC  33).  Interestingly,  the  female  labor  share  seems  to  be lower for exporting firms in office, accounting and computing machinery (ISIC 30) and radio, television,  and communication equipment (ISIC 32).   Figure 4: Female labor share, trade participants vs. non‐participants, by sector  Exporting vs. non‐exporting firms Female labor share (%), non‐exporting 60% 50% 18 30 40% 16 32 30% 17 15 19 22 24 33 20% 25 36 21 31 26 28 23 20 34 10% 29 27 35 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% Female labor share (%), exporting Importing vs. non‐Importing firms Female labor share (%), non‐importing 60% 50% 18 30 40% 17 15 30% 36 24 16 19 32 31 22 25 20% 26 2034 23 21 33 28 29 35 10% 27 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Female labor share (%), importing Source: The female labor shares are averages using firm employment as weights. Sector numbers relate to ISIC Rev. 3 sectors.  For the sectoral distribution of firms, see Appendix 2.   11    Focusing  on  importing  versus  non‐importing  firms  in  Figure  4  (bottom  panel)  confirms  the  higher  average female labor share for importers for the majority of sectors although there are more sectors for  which this does not hold. As was the case for exporting, apparel and leather and footwear (ISIC 18 and 19)  and  medical, precision and optical instruments (ISIC 33) show a large gap between the female labor share  for  importer  as  opposed  to  non‐importers,  but  surprisingly  also  radio,  television,  and  communication  equipment  (ISIC  32).  Recall  that  the  latter  sector  showed  a  higher  female  labor  share  for  non‐exporters  compared  to  exporters  (Figure  4).  One  explanation  may  be  that  the  products  within  this  sector  that  are  sold to the local market may show a higher female intensity than products that are exported.  GVC participation shows the strongest relationship with the female labor share across sectors (Figure  5, top panel). Almost all sectors show a larger female labor share among GVC participants relative to non‐ participants,  as  suggested  by  the  location  under  the  y  =  x  line.  Only  three  sectors  are  located  above  the  line, in  particular office, accounting and computing  machinery (ISIC 30). The same four sectors show the  largest  gap  between  global  and  non‐global  firms:  apparel;  leather  and  footwear;  radio,  television,  and  communication equipment; and medical, precision and optical instruments (ISIC 18‐19 and 32‐33).  Finally,  the  scatterplot  in  Figure  5  (bottom  panel)  also  tends  to  suggest  a  higher  female  labor  share  for FDI firms across sectors. The gap in the female labor share between foreign and domestically‐owned  firms  seems  to  be  larger,  especially  for  wearing  apparel  and  leather  and  footwear  (ISIC  18‐19),  radio,  television, and communication equipment (ISIC 32), but also furniture and other manufacturing (ISIC 36),  textiles (ISIC 17) and electrical machinery and apparatus (ISIC 31). Overall, the sectoral analysis seems to  confirm  the  hypothesis  that  trading/global  firms  show  a  larger  average  female  labor  share  than  non‐ trading/non‐global firms.     12    Figure 5: Female labor share, global firms vs. non‐global firms, by sector   Female labor share (%), non‐participant GVC participants vs. non‐participants 60% 50% 18 30 40% 16 30% 15 36 22 24 17 19 32 33 20% 26 212531 20 34 28 29 23 10% 35 27 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Female labor share (%), GVC participant FDI vs. non‐FDI firms 60% Female labor share (%), non‐FDI 18 50% 30 40% 16 30% 15 33 17 19 32 22 24 20% 35 23 21 25 31 36 26 20 29 2834 10% 27 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Female labor share (%), FDI   Source: The female labor shares are averages using firm employment as weights. Sector numbers relate to ISIC Rev. 3  sectors. For the sectoral distribution of firms, see Appendix 2.   3.3 Differences across Countries  This  section  shifts  the  focus  to  the  average  female  labor  share  by  country.  The  number  of  firms  surveyed varies drastically across the country sample, ranging from over 6,000 firms in India, to over 1,000  firms in Bangladesh, China, the Arab Republic of Egypt, Indonesia, and the Russian Federation to around  100  in  other  countries.  The  findings  of  the  country  analysis  therefore  need  to  be  treated  with  caution.  They nevertheless allow to get a first idea about the female labor participation across different countries.  The main observation of Figure 6 is that the female labor share ranges from almost two‐thirds in Myanmar  (MMR, 64.7%) to less than 10% in Pakistan (PAK, 8.4%) and Iraq (IRQ, 5%).   13    Figure 6: Female labor share, by country  64.7% 61.0% 70% 58.9% 56.1% 55.5% 55.1% 54.7% 54.3% 54.0% 52.0% 50.4% 50.0% 48.2% 60% 48.2% 47.2% 46.5% 42.9% 41.3% 40.7% 40.5% 40.4% 40.3% 39.2% 39.0% 38.7% 38.6% 50% 37.1% 36.9% 35.9% 34.8% 34.2% 33.9% 32.6% 32.2% 31.9% 31.2% 31.1% 29.8% 40% 28.1% 27.5% 27.0% 26.6% 26.0% 23.4% 23.1% 22.6% 22.4% 22.0% 21.7% 20.9% 20.5% 19.4% 30% 17.0% 16.2% 15.8% 15.6% 14.2% 11.7% 11.7% 11.4% 10.6% 20% 8.4% 5.0% 10% 0% mng zwe mmr mar kgz col per kaz cri tto npl pak mex egy mda pry yem rou mkd lva lka slv eth tun vnm hrv srb bgd arm jam uzb nam gtm chn aze pan ecu ken uga tza gha sen nga rus bih idn lbn arg zmb ind wbg irq tjk blr ukr bgr nic geo jor pol bol chl zar Note: See Appendix 1 for full country names. The female labor shares are averages using firm employment as weights.   The figure also seems to suggest that the female labor share seems to be highest in Eastern European  and  Central  Asian  (ECA)  countries  including  Moldova,  Tajikistan,  Mongolia,  Belarus,  Ukraine,  Bulgaria,  Romania, Macedonia, and Latvia, whose female labor shares exceed 50%. These are followed by countries  associated  with  high  trade/GVC  participation  (e.g.,  Sri  Lanka,  Ethiopia,  Morocco,  Vietnam,  Bangladesh)  exceeding female employment shares of 40%.  Since  the  previous  analysis  does  not  differentiate  between  trading  and  non‐trading  firms,  Figure  7  (top panel) plots the average female labor share of permanent workers for exporting firms on the  x‐axis  versus  non‐exporting  firms  on  the  y‐axis  by  country.  As  was  the  case  for  sectors,  most  countries  are  located  below  the  dotted  y  =  x  line,  which  suggests  higher  female  labor  shares  for  exporting  relative  to  non‐exporting  firms.  The  aforementioned  countries  in  the  ECA  region  and  those  with  a  strong  trade  integration  show  the  highest  gaps  between  exporting  and  non‐exporting  firms.  A  few  countries  show  higher female labor shares for non‐exporters, in particular Bosnia‐Herzegovina (BHI), Ecuador (ECU) and  the Democratic Republic of Congo (ZAR).  Similarly, the female labor share is higher for importing as opposed to non‐importing firms (Figure 7,  bottom panel) and for GVC participants as opposed to non‐participants (Figure 8, top panel). In both cases,  ECA  countries  or  those  with  a  high  trade  integration  show  higher  gaps  in  the  female  labor  shares.  Interestingly,  there  are  more  countries  for  which  female  labor  participation  among  importers  or  GVC  participants  is  lower,  which  mainly  consist  of  countries  in  Sub‐Saharan  Africa  or  Latin  America  (with  the  exception of Bosnia‐Herzegovina).   14    Figure 7: Female labor share, trade participants vs. non‐participants, by country  Female labor share (%), non‐exporting Exporting vs. non‐exporting firms 60% lva 50% bgrukr mng rus mda bih tjk mmr 40% kgz srb col hrv blr lka jam idnnic geo mar rou ecu chn per mex arm slv eth 30% gtm aze pan uzb mkd tto polcri nam zar kaz bolchl lbn uga tun pry arg 20% tza zwe ken bgd vnm ngagha 10% indegy sen zmb wbg jor irq pak yemnpl 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% Female labor share (%), exporting Importing vs. non‐importing firms Female labor share (%), non‐importing 60% bih ukr 50% nic col lka bgr blr mng tjk hrv rus mda 40% gtm idn mar pan kgz slv chn azeper arm uzb srb geo tun ethlva rou 30% zar kaz mex jam uga cri bgd vnm zwe lbnchl pol tto ken nam 20% gha pry arg ecu mkd npl tza bol wbg nga 10% egy zmb ind sen jor irq yem pak 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Female labor share (%), importing Source: The female labor shares are averages using firm employment as weights. For country abbreviations, see Organization  for Standardization (ISO), https://www.iso.org/obp/ui/#search.  Foreign  ownership  status,  on  the  other  hand,  shows  a  different  relationship  with  the  female  labor  share, as suggested by Figure 8 (bottom panel). While the majority of countries are still located below the  y = x line, implying a positive association between FDI status and the female labor share in more countries,  the  composition  of  countries  looks  different  compared  to  expording,  importing  and  GVC  participation.  Some of the countries with a strong gap in female labor share among non‐trading firms, such as Sri Lanka,  Morocco, and Mongolia, are now located above the dotted line, i.e. the female labor share appears to be  higher among domestically‐owned firms. While  the low share of foreign firms in the sample  of 7% could  bias  the  results,  another  explanation  may  be  that  FDI  is  less  common  in  female‐intensive  sectors  like  apparel.              15    Figure 8: Female labor share, global vs. non‐global firms, by country  Female labor share (%), non‐participants GVC participants vs. non‐participants 60% 50% lvabgr ukr mng bih rus lka mda mmr tjk 40% col hrv nic mar jam kgzsrb idn geo blr ecu chn mex gtm nam panper uzbaze slv arm rou eth mkd 30% cri tto kaz pol tun bol zar chl lbn uga bgd vnm pry zwearg 20% ken nga gha tza egy ind zmb sen jor 10% wbg npl irq yem pak 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% Female labor share (%), GVC participants FDI vs. non‐FDI firms 60% Female labor share (%), non‐FDI mng blr bgr ukr 50% lka rou tjk mar lva mda mmr rus mkd kgz eth tun 40% idn geo srb vnm bgd slv col arm jambih hrv nam ecu gtmmex per uzb pan chn 30% nic ken poltto kaz pry chl uga cri lbn 20% tza argzwe jor gha bol egy zmbnga 10% wbg ind zar sen yem pak npl irq 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% Female labor share (%), FDI Source: The female labor shares are averages using firm employment as weights. For country abbreviations, see Organization  for Standardization (ISO), https://www.iso.org/obp/ui/#search.  4. Regression Results  4.1 Baseline Results  The  following  section  shows  the  results  of  the  regression  analysis  following  the  specification  of  equation (1). We include the following additional control variables in all regressions:   Output, lnY = total sales in natural logarithms.   Capital intensity, lnk = capital stock per output in natural logarithms.   Total factor productivity, lntfp = total factor productivity in natural logarithms.  16    The summary statistics are shown in Appendix 3. Table 1 shows the mean differences for the female  labor  share  between  trading  and  non‐trading  firms,  while  Table  2  focuses  on  global  versus  non‐global  firms. Focusing on the control variables, we find consistently that output is positively correlated with the  female  labor  share,  indicating  that  larger  firm  size  matters  positively.  By  contrast,  TFP  is  negatively  associated  with  the  female  labor  share,  suggesting  that  women  tend  to  be  more  employed  in  less‐ productive firms. The coefficient sign on capital intensity is negative, implying a higher female labor share  in less capital‐intensive firms, but the result is not significant.  The  results  in  Table  1  show  that  exporting  is  positively  correlated  with  the  female  labor  share,  only  controlling  for  fixed  effects  (column  1).  Additionally  controlling  for  a  firm’s  output  confirms  the  positive  relationship,  although  the  coefficient  is  slightly  smaller  (column  2).  Interestingly,  additionally  including  capital  intensity  and  TFP  as  control  variables  increases  the  coefficient  on  exporting  (columns  3  and  4).  Interpreting  the  coefficient  in  the  fully  specified  model  (column  4),  the  female  labor  share  is  4.4  percentage  points  higher  for  exporting  firms  compared  to  non‐exporting  firms.  This  is  lower  than  the  difference  of  9  percentage  points  shown  in  Figure  1  and  can  be  explained  by  the  inclusion  of  control  variables and fixed country‐sector, subnational region and year effects.  Table 1: Female labor share premium of trading vs. non‐trading firms  Dependent  Exporter, exp  Importer, imp  variable:  fem_shisrt  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  lnYisrt    0.0986  0.1665*  0.2401**    0.2987***  0.3849***  0.4884***      (0.179)  (0.096)  (0.025)    (0.000)  (0.000)  (0.000)  lnkisrt      ‐0.0757  ‐0.1888      0.0030  ‐0.1225         (0.514)  (0.156)      (0.981)  (0.407)  lntfpisrt        ‐1.4452**        ‐1.8372***          (0.019)        (0.007)  tradeisrt  3.6772***  3.6145***  4.3009***  4.3505***  1.8163***  1.7998***  2.1041***  1.9359***    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  constant  17.8032**  0.6479  2.7873  70.3968***  28.6015  41.1258  51.8918*** 65.2164***  (0.014)  (0.601)  (0.746)  (0.000)  (.)  (.)  (0.000)  (0.000)  Obs.  29,075  24,154  15,935  14,485  24,271  19,701  13,950  12,601  R‐squared  0.53  0.54  0.54  0.54  0.51  0.53  0.53  0.53  Note: p*<0.1, p**<0.05, p***<0.01 (p‐values in parentheses). All regressions include country‐sector, subnational region and year  fixed effects.  Focusing  on  importing  firms,  the  results  suggest  a  female  labor  share  which  is  on  average  1.9  percentage  points  higher  compared  to  non‐importing  firms,  controlling  for  output,  capital  intensity,  TFP  and the set of fixed effects (column 8). As was the case for exporting, the female labor share premium is  lower than the premium of 4.7 percentage points which was shown in Figure 1. In summary, the findings  suggest  that  a  firm’s  export  status  explains  roughly  half  of  the  difference  in  the  female  labor  share  (4.4  17    out  of  8.9  percentage  points),  while  other  factors  explain  the  other  half.  Similarly,  a  firm’s import  status  explains around 40 percent of the difference in the female labor share (1.9 out of 4.7 percentage points).  Table 2 focuses on the mean differences between global and non‐global firms. The female labor share  premium  is  4.0  percentage  points  for  GVC  participants  compared  to  non‐participants,  wheras  the  difference in the female labor share is only 1.5 percentage points on average between foreign‐owned and  domestically‐owned  firms.  In  other  words,  GVC  participation  explains  roughly  a  third  (4.0  out  of  12.2  percentage points) of the difference in the female labor share relative to non‐participants that was shown  in  Figure  1,  while  other  factors  explain  two‐thirds.  FDI  explains  only  around  14  percent  (1.5  out  of  10.9  percentage points).  Table 2: Female labor share premium of global vs. non‐global firms  Dependent  GVC participant, gvc  Foreign ownership, FDI  variable:  fem_shisrt  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  lnYisrt    0.1780**  0.2588***  0.3449***    0.2878***  0.4292***  0.5157***      (0.014)  (0.009)  (0.001)    (0.000)  (0.000)  (0.000)  lnkisrt      ‐0.0565  ‐0.1713      ‐0.0020  ‐0.1138         (0.626)  (0.198)      (0.987)  (0.394)  lntfpisrt        ‐1.5388**        ‐1.5336**          (0.012)        (0.011)  globalisrt  3.7144***  3.4534***  4.0120***  3.9658***  2.2865***  1.7237***  1.4961**  1.5119**    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.002)  (0.035)  (0.044)  constant  17.7215**  ‐0.5901  1.6322  68.8774***  23.3275***  46.8038*** 51.3708*** 50.4568***  (0.014)  (0.636)  (0.850)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Obs.  29,075  24,154  15,935  14,485  29,060  24,143  15,926  14,476  R‐squared  0.52  0.54  0.54  0.54  0.52  0.54  0.54  0.54  Note: p*<0.1, p**<0.05, p***<0.01 (p‐values in parentheses). All regressions include country‐sector, subnational region and year  fixed effects.  4.2 Production versus Non‐Production Workers  In  this  section,  we  test  the  hypothesis  (see  section  3.1)  that  the  overall  findings  are  driven  by  production  workers.  Figure  9  shows  female  labor  share  premium  for  production  and  non‐production  workers  separately.  The  latter  include  managers,  administration  and  sales.  The  results  suggest  that  the  female  labor  share  premium  is  much  higher  for  production‐workers  compared  to  non‐production  workers.  The  female  labor  share  premium  is  twice  as  high  for  production  workers  when  comparing  exporting  with  non‐exporting  firms  (5.2  versus  2.7  percentage  points)  and  more  than  twice  as  high  for  GVC  participants  relative  to  non‐participants  (4.5  versus  1.9  percentage  points).  The  female  labor  share  premium  between  production  and  non‐production  workers  is  much  smaller  when  comparing  importing  with non‐importing firms, and disappears for FDI relative to non‐FDI firms. For the underlying regression  results, see Appendix 4.  18      Figure 9: Female labor share premium (percentage points), trading vs. non‐trading firms, by worker type   6 5 4 3 2 1 0 Exporting vs. non‐exporting Importing vs. non‐importing GVC participants vs. non‐ FDI vs. non‐FDI firms firms firms participants Total workers Production workers Non‐production workers Note: The graph shows mean differences in female labor share between trading and non‐trading firms for total, production and  non‐production  workers.  All  regressions  control  for  output,  capital  intensity,  TFP  (all  in  natural  logarithms)  as  well  as  country‐ sector, subnational region and year fixed effects. All results shown are significant at the 10% level. For the underlying regression  results, see Appendix 4.  4.3 Robustness Tests  In a next step, Table 3 splits the sample into two periods, namely 2010‐2013 and 2014‐2017, to detect  if  the  findings  hold  throughout  both  periods.  Surprisingly,  the  correlation  between  exporting  and  the  female labor share more than twice as high for the earlier period 2010‐2013. While the female labor share  premium  is 5.4 percentage points relative to non‐exporting firms  for the period 2010‐13, it  was only 2.5  percentage  points  for  the  period  2014‐17.  Moreover,  the  female  labor  share  premium  for  importing  versus non‐importing firms, GVC participants versus non‐participants and  FDI firms versus non‐FDI firms  is  only  significant  over  the  period  2010‐2013.  While  the  finding  may  be  related  to  global  GVC  trade  slowdown, Appendix 1 shows that the 2014‐17 surveys contain many Latin American, Sub‐Saharan African  and  some  Middle  East  and  North  African  countries  that  are  less  integrated  into  GVCs  and  trade,  which  could have driven the results.  In  order  to  rule  out  that  the  overall  findings  are  driven  by  female‐intensive  sectors  only,  we  exclude  wearing  apparel  (ISIC  18)  and  office,  accounting  and  computing  (ISIC  30)  in  the  regressions.  Figure  10  shows  that  the  female  labor  share  premium  for  trading  firms  becomes  somewhat  smaller  for  exporters  and  GVC  participants,  but  not  for  importers  and  FDI  firms.  For  the  underlying  regression  results,  see  Appendix 5 and 6.  One  potential  omitted  variable  bias  could  stem  from  the  lack  of  gender‐specific  wage  data  in  the  Enterprise Surveys. We are able to address this issue by using gender‐specific wage data that are available  19    at the ISIC Rev. 3 level for 30 countries in our dataset. We compute the ratio of male to female wages as  our control measure of relative wages at the sector level in a country. Another important modification to  the econometric model is the change in the dependent variable. Rather than estimating the female labor  share (see equation 2), the regressions in this section estimate the female wage share (see equation 1).  Table 3: Female labor share premium, trading vs. non‐trading firms, 2010‐2013 vs. 2014‐2017  Dependent  2010‐2013  2014‐2017  variable:  fem_shisrt  (1)  (2)  (3)  (4)   (5)  (6)  (7)  (8)  exp  imp  gvc  fdi  exp  imp  gvc  fdi  lnYisrt  0.1107  0.3933***  0.2095  0.4750***  0.4244***  0.6738***  0.5355***  0.5661***    (0.455)  (0.007)  (0.155)  (0.001)  (0.006)  (0.001)  (0.000)  (0.000)  lnkisrt  ‐0.2386  ‐0.1816  ‐0.2114  ‐0.1185  ‐0.1212  ‐0.0064  ‐0.1043  ‐0.0960     (0.198)  (0.329)  (0.254)  (0.524)  (0.523)  (0.979)  (0.583)  (0.614)  lntfpisrt  ‐1.4652  ‐1.3942  ‐1.5487*  ‐1.5008  ‐1.4273*  ‐2.5379***  ‐1.5001**  ‐1.5296**    (0.122)  (0.131)  (0.097)  (0.103)  (0.060)  (0.009)  (0.048)  (0.044)  tradeisrt /  5.4433***  2.3297***  5.1306***  1.7190*  2.4588***  0.9192  1.3171  1.1118  globalisrt  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.066)  (0.001)  (0.276)  (0.203)  (0.378)                      constant  72.2688***  10.8937  70.8940***  66.9885*** 58.4506***  0.7596  57.1632***  55.5684***    (0.000)  (0.120)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.892)  (0.000)  (0.000)  Obs.  8,540  8,498  8,540  8,531  5,945  4,103  5,945  5,945  R‐squared  0.54  0.54  0.54  0.54  0.51  0.50  0.51  0.51  Note: p*<0.1, p**<0.05, p***<0.01 (p‐values in parentheses). All regressions include country‐sector, subnational region and  year fixed effects.  Figure 10: Female labor share premium (percentage points), trading vs. non‐trading firms excluding apparel and  computing, by worker type  5 4 3 2 1 0 Exporting vs. non‐exporting Importing vs. non‐importing GVC participants vs. non‐ FDI vs. non‐FDI firms firms firms participants Total workers Production workers Non‐production workers Note: The graph shows mean differences in the female labor share between trading and non‐trading firms for total, production  and non‐production workers. All regressions exclude wearing apparel (ISIC 18) and office, accounting and computing (ISIC 30) and  control  for  output,  capital  intensity,  TFP  (all  in  natural  logarithms)  as  well  as  country‐sector,  subnational  region  and  year  fixed  effects. All results shown are significant at the 10% level. For the underlying regression results, see Appendix 5 and 6.  The female wage share premia for trading relative to non‐trading firms are shown in Tables 4 and 5.  The  findings  suggest  that  higher  relative  wages  between  male  and  female  workers  –  or  a  higher  gender  wage gap – are associated with a lower female wage share which is in line with expectations (see section  20    2.1). Output is positively correlated with the female wage share, suggesting that more output benefits the  wage bill of female workers more than proportionally. Capital intensity and TFP show negative coefficient  signs, but are uncorrelated with the female wage share.   Table 4: Female wage share premium, trading vs. non‐trading firms  Dependent  Exporter, exp  Importer, imp  variable:  SFisrt  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  lnYisrt    0.0826  0.1369  0.1887*  0.1897*    0.2387***  0.2835**  0.3485***  0.3503***      (0.256)  (0.181)  (0.078)  (0.077)    (0.010)  (0.016)  (0.005)  (0.005)  lnkisrt      ‐0.0665  ‐0.0708  ‐0.0704      ‐0.0091  ‐0.0215  ‐0.0212         (0.573)  (0.593)  (0.595)      (0.947)  (0.892)  (0.893)  lntfpisrt        ‐0.6686  ‐0.6676        ‐0.9439  ‐0.9484          (0.256)  (0.259)        (0.185)  (0.186)  ln(wM/wF)srt          ‐6.6697***          ‐7.3527***            (0.000)          (0.000)  tradeisrt  2.3514***  2.1271***  2.5869***  2.5507***  2.5542***  1.1885***  1.0835***  1.2834***  1.1058**  1.1052**    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.007)  (0.010)  (0.033)  (0.033)  constant  2.5657***  1.5367  0.3800  0.2899  37.4914***  2.3465***  ‐0.7318  ‐1.3844  ‐1.4560  39.5517***  (0.000)  (0.154)  (0.793)  (0.851)  (0.000)  (0.001)  (0.611)  (0.447)  (0.450)  (0.000)  Obs.  16,481  15,774  10,392  9,668  9,651  2,891  2,707  2,323  2,214  2,210  R‐squared  0.58  0.59  0.57  0.58  0.58  0.54  0.54  0.56  0.56  0.55  Note: p*<0.1, p**<0.05, p***<0.01 (p‐values in parentheses). Regressions include the 30 countries highlighted in bold in  Appendix 1.  All regressions include country‐sector, subnational region and year fixed effects.   Table 5: Female wage share premium, global vs. non‐global firms  Dependent  GVC participant, gvc  Foreign ownership, fdi  variable:  SFisrt  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  lnYisrt    0.1433**  0.2144**  0.2650**  0.2661**    0.1957***  0.2879***  0.3447***  0.3459***      (0.043)  (0.033)  (0.012)  (0.011)    (0.005)  (0.003)  (0.001)  (0.001)  lnkisrt      ‐0.0498  ‐0.0612  ‐0.0608      ‐0.0251  ‐0.0325  ‐0.0324         (0.673)  (0.644)  (0.646)      (0.831)  (0.806)  (0.807)  lntfpisrt        ‐0.7544  ‐0.7548        ‐0.7347  ‐0.7390          (0.196)  (0.198)        (0.204)  (0.204)  ln(wM/wF)srt          ‐7.2412***          ‐7.6126***            (0.000)          (0.000)  globalisrt  2.1226***  1.8750***  2.1212***  2.1308***  2.1364***  1.8849***  1.1683*  1.2561  1.0626  1.0638    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.001)  (0.004)  (0.088)  (0.120)  (0.198)  (0.198)  constant  3.0038***  1.1113  ‐0.2216  ‐0.2293  40.1618***  3.0178***  0.4143  ‐1.1767  ‐1.2822  41.1818***  (0.000)  (0.301)  (0.878)  (0.882)  (0.000)  (0.000)  (0.696)  (0.409)  (0.399)  (0.000)  Obs.  16,481  15,774  10,392  9,668  9,651  16,481  15,774  10,392  9,668  9,651  R‐squared  0.58  0.59  0.57  0.58  0.58  0.58  0.59  0.57  0.58  0.58  Note: p*<0.1, p**<0.05, p***<0.01 (p‐values in parentheses). Regressions include the 30 countries highlighted in bold in  Appendix 1. All regressions include country‐sector, subnational region and year fixed effects.  Exporting firms show a female wage share which is on average 2.5 percentage points higher than non‐ exporting  firms  in  the  fully  specified  model  (column  5).  Similarly,  importing  firms  show  a  female  wage  share  premium  of  1.1  percentage  points.  For  GVC  participants,  the  female  wage  share  premium  is  2.1  percentage points  compared  to  non‐participants, while  the regressions do not find a female  wage share  premium for FDI firms relative to non‐FDI firms (Table 5). Note that these patterns hold controlling for the  21    gender wage gap, output, capital intensity, productivity and fixed effects. The summary is shown in Figure  11,  both  for  the  full  sample  and  excluding  apparel  and  computing.  Interestingly,  the  wage  share  premia  are  almost  identical  when  the  female‐intensive  sectors  apparel  and  electronics  are  excluded  from  the  sample.  Figure 11: Female wage share premium (percentage points), trading vs. non‐trading firms  3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 All sectors Excluding apparel and computing Exporting vs. non‐exporting Importing vs. non‐importing GVC participant vs. non‐participant Note:  The  graph  shows  mean  differences  between  trading  and  non‐trading  firms,  using  firm’s  female  share  in  total  wages  as  dependent  variable.  All  regressions  control  for  firm  output,  capital  intensity,  TFP  and  relative  wages  at  the  sector  level  (all  in  natural  logarithms)  as  well  as  country‐sector,  subnational  region  and  year  fixed  effects.  All  results  shown  are  significant  at  the  10% level.   4.4 Mediating Role of Female Ownership and Management  This  section  studies  if  female  ownership  and  management  make  a  difference  for  the  female  labor  share premium in trading firms. Analytically, this is assessed by adding an interaction term with the trade  variable to equation (2):  ∗      (2a) where firm designates the firm characteristic under consideration.   The total correlation between trade participation and the female labor share is given by the sum of γ2  + δ*firmisrt. Since firm characteristics are positive (firmisrt > 0), the joint correlation is larger (smaller, resp.)  for  δ  >  0  (δ  <  0,  resp.)  than  γ2.  Firm  characteristics  to  be  tested  include  variables  on  the  role  of  female  management and ownership:    Female ownership share, fem_own = % of the firm owned by females.   Female top manager, fem_man = 1 if the firm’s top manager is female, and 0 otherwise.  22    The  preliminary analysis in Appendix 7 suggests that trading firms have a higher probability of being  majority‐female  owned  relative  to  non‐trading  firms,  and  to  a  lesser  extent  also  of  having  a  female  top  manager.  Female  ownership  and  management  could  thereore  also  shape  the  female  labor  share  premium. Following equation (2a), Table 6 (columns 1 to 4) shows the results for female ownership share.  The interaction term is positive and significant across all four types of trading. That is, trading firms with  a  higher  female  ownership  share  show  significantly  larger  female  labor  shares.  For  example,  a  10  percentage  point  increase  in  the  female  ownership  share  for  exporting  firms  is  associated  with  an  expansion of the female labor share premium by 0.9 percentage points from 3.8 to 4.7 percentage points,  relative  to  non‐exporting  firms.  Both  the  labor  share  premium  and  additional  gains  from  female  ownership are slightly smaller for GVC participants relative to non‐participants.   Table 6: Female labor share premium, trading vs. non‐trading firms, role of female ownership and top manager  Dependent  Female ownership share  Female manager (dummy)  variable:  fem_shisrt  (1)  (2)  (3)  (4)   (5)  (6)  (7)  (8)  exp  imp  gvc  fdi  exp  imp  gvc  fdi  lnYisrt  0.4654***  0.7810***  0.5634***  0.7512***  0.2504**  0.5366***  0.3503***  0.5342***    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.019)  (0.000)  (0.001)  (0.000)  lnkisrt  ‐0.0897  ‐0.0167  ‐0.0781  ‐0.0258  ‐0.1801  ‐0.1187  ‐0.1648  ‐0.1114    (0.521)  (0.915)  (0.577)  (0.854)  (0.176)  (0.420)  (0.216)  (0.403)  lntfpisrt  ‐1.6845**  ‐2.1808***  ‐1.7162***  ‐1.7039***  ‐1.4923**  ‐1.8660***  ‐1.5918***  ‐1.5868***    (0.011)  (0.004)  (0.009)  (0.009)  (0.016)  (0.006)  (0.009)  (0.009)  expisrt  3.8212***        3.9387***          (0.000)        (0.000)        expisrt* firmisrt  0.0923***        3.9846***          (0.000)        (0.004)        impisrt    0.9449*        1.0590**          (0.063)        (0.023)      impisrt* firmisrt    0.1007***        7.7247***          (0.000)        (0.000)      gvcisrt      3.5960***        3.5711***          (0.000)        (0.000)    gvcisrt* firmisrt       0.0673**        3.9926**          (0.018)        (0.031)    fdiisrt        0.3374        0.2353          (0.690)        (0.758)  fdiisrt* firmisrt         0.1669***        12.3424***          (0.001)        (0.000)  constant  12.5661  ‐13.1416  14.6106*  45.1399***  70.3351***  50.3306***  68.8912***  95.1718    (0.105)  (0.128)  (0.060)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (.)  Obs.  12,590  10,722  12,590  12,583  14,467  12,588  14,467  14,458  R‐squared  0.55  0.54  0.54  0.54  0.54  0.53  0.54  0.54  F-test1)  0.0000  0.0000  0.0000  0.0013  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  Note: p*<0.1, p**<0.05, p***<0.01 (p‐values in parentheses). All regressions include country‐sector, subnational region and year  fixed effects. 1) F‐test of joint significance between trade variable and interaction term.    In  Table  6,  columns  5  to  8,  we  look  at  the  role  of  female  management  for  the  female  labor  share  premium. The positive interaction terms suggest that having a female top manager can expand the female  23    labor  share  premium  dramatically.  Exporting  firms  with  a  female  top  manager  show  a  percentage  point  premium  in  the  female  labor  share  of  8  percentage  points  relative  to  non‐exporting  firms,  while  the  premium  for  exporting  firms  with  a  male  top  manager  is  only  4  percentage  points.  The  findings  for  GVC  participants  are  similar.  Interestingly,  the  correlation  between  importing  and  the  female  labor  share  is  eight  times  higher  for  importing  firms  with  a  female  top  manager  compared  to  those  with  a  male  top  manager. The female labor share premium for FDI firms is only confirmed for FDI firms with a female top  manager (see also Figure 12).  Figure 12: Female labor share premium (percentage points), trading vs. non‐trading firms, mediating role of a  female top manager  13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Exporting vs. non‐ Importing vs. non‐ GVC participants vs. FDI vs. non‐FDI firms exporting firms importing firms non‐participants Male top manager Female top manager Note:  The  graph  shows  mean  differences  in  the  female  labor  share  between  trading  and  non‐trading  firms,  differentiating  between  male  and  female‐managed  firms.  All  regressions  control  for  firm  output,  capital  intensity,  and  TFP  (all  in  natural  logarithms) as well as country‐sector, subnational region and year fixed effects. All results shown are significant at the 10% level.  Exporters  are  firms  with  an  export  share  (direct  or  indirect)  of  at  least  10%  of  total  sales.  Importers  are  firms  with  an  imported  input share of at least 10% of total inputs. GVC participants are firms that are classified as both exporter and importers. FDI refers  to firms with a foreign ownership share of at least 10%.    4.5 Mediating Role of Sectoral Technology Intensity  In  this  section,  we  assess  if  the  female  labor  share  premium  differs  by  sectoral  technology  intensity.  Analytically, we can assess the role of a sector’s technology intensity as follows:  ∗      (2b) where tech designates the sectoral technology intensity under consideration:    Medium‐high  or  high  technology  intensity,  tech_h  =  1  if  the  sector’s  technology  intensity  is  medium‐high or high, and 0 otherwise;  24     Medium  technology  intensity,  tech_m  =  1  if  the  sector’s  technology  intensity  is  medium,  and  0  otherwise;   Low technology intensity, tech_l = 1 if the sector’s technology intensity is low, and 0 otherwise.  Appendix 8 shows the classification of ISIC Rev. 3 across the three technology groups. Figure 13 shows  the  results  for  three  groups  of  technology,  namely  medium‐  to  high‐tech,  medium‐tech,  and  low‐tech.  The findings suggest that the female labor share of exporters relative to non‐exporters tends to be larger  in industries characterized by lower technology intensity. Low‐tech industries like food and beverages, or  textiles  and  clothing  show  the  largest  female  labor  share  premia  for  exporters  and  GVC  participants.  Exporters  operating  in  low‐tech  industries  have  a  female  labor  share  that  is  on  average  5.7  percentage  points  larger  than  non‐exporters  in  the  same  industries,  controlling  for  other  factors  that  could  explain  this  difference.  The  labor  share  premium  for  exporters  relative  to  non‐exporters  in  medium‐tech  industries drops to 2.6 percentage points, while that in medium‐ to high‐tech industries is even lower.   Figure 13: Female labor share premium (percentage points), trading vs. non‐trading firms, mediating role of  sectoral technology intensity   8 7 6 5 4 3 2 1 0 Medium‐ to high‐tech Medium‐tech Low‐tech Exporting vs. non‐exporting Importing vs. non‐importing GVC participant vs. non‐participant FDI firm vs. non‐FDI firm Note:  The  graph  shows  mean  differences  in  the  female  labor  share  between  trading  and  non‐trading  firms,  differentiating  between medium‐ to high‐tech, medium‐tech and low‐tech sectors. All regressions control for firm output, capital intensity, and  TFP (all in natural logarithms) as well as country‐sector, subnational region and year fixed effects. All results shown have a joint  significance between trading and the interaction term of at least 10%. Exporters are firms with an export share (direct or indirect)  of  at  least  10% of  total  sales.  Importers  are  firms  with  an  imported  input share  of  at  least  10%  of  total  inputs.  GVC  participants  are  firms  that  are  classified  as  both  exporter  and  importers.  FDI  refers  to  firms  with  a  foreign  ownership  share  of  at  least  10%.   For the underlying regression results, see Appendix 9.  The  findings  for  GVC  participants  are  very  similar  where  the  female  labor  share  premium  relative  to  non‐participants  is  5.1  percentage  points  in  low‐tech  sectors  and  1.7  percentage  points  in  medium‐tech  sectors, but slightly larger again in the highest technology category (2.3  percentage points). These findings  25    suggest that the positive relationship between exporting or GVC participation and the female labor share  is strongest for tasks that appear to be low‐skill intensive.   Interestingly, importing firms in medium‐ to high‐tech industries show the highest female labor share  premium  relative  to  non‐importing  firms  (3  percentage  points),  followed  by  low‐tech  industries  (2  percentage  points),  whereas  FDI  firms  show  a  huge  female  labor  share  premium  in  medium‐tech  industries of 7.4 percentage points compared to non‐FDI firms. It appears that while FDI firms overall only  show  a  moderate  female  labor  share  premium  of  1.5  percentage  points,  foreign  ownership  status  in  medium‐tech industries benefits the female labor share much more strongly.  4.6 Additional Analysis  While  the  previous  analysis  finds  a  positive  relationship  between  trading  and  the  female  labor  and  wage share across manufacturing firms, this section assesses the mediating role of a firm’s trading status  for  the  link  between  the  firm’s  female  labor  share  and  average  wage  rates.  The  analysis  correlates  the  female labor share (which now becomes the independent variable) with a firm’s average wage rates (the  dependent variable). A negative correlation suggest that firms with a higher female labor share pay lower  average  wage  rates  which  could  imply  the  existence  of  a  gender  wage  gap.12 Appendix  10  gives  futher  details on the underlying model.  The results find that average wage rates are lower for firms with higher female labor shares, but also  suggest  that  firms  that  trade,  by  exporting,  importing  or  integrating  into  GVCs,  show  a  smaller  negative  link  than  non‐trading  firms  (Figure  14).  For  firms  involved  in  FDI,  the  relationship  between  female  labor  shares and average wages becomes positive. In other words, foreign firms that employ a higher share of  women  pay  higher  average  wage  rates  which  could  relate  to  cultural  norms  adopted  in  those  firms.  Increasing the female labor share by 10 percentage points is associated with average wage rates of foreign  firms being 2.6 percent higher. Interestingly, the correlation between the female labor share and average  wages  is  even  higher  for  FDI  firms  that  offer  training  to  their  employees  compared  to  FDI  firms  that  do  not train their workforce.13                                                                12 While this type of analysis can be performed with firm‐level data only, it cannot control for worker characteristics which might  also explain part of the gender wage gap.  13 These  findings  are  in  line  with  the  literature  on  FDI  spillovers,  which  suggests  that  foreign  investors  can  help  domestic  firms  upgrade their technological capabilities directly through sharing of production techniques and product design and assisting with  technology  acquisition  (Paus  and  Gallagher,  2008),  and  indirectly  through  personnel  training,  advance  payment,  leasing  of  machinery,  provision  of  inputs,  help  with  quality  assurance,  and organization  of  product  lines  (Lall,  1980;  Crespo  and  Fontoura,  2007; and Javorcik, 2008).  26    Figure 14: Percent change in wages related to a 10 percentage point increase in female labor share, trading vs.  non‐trading firms  5 4 3 2 1 0 ‐1 ‐2 ‐3    Note: The graph shows the results of regression analysis described in Appendix 10 and 11 using the firm’s average wage rate (in  natural  logarithms)  as  dependent  variable  and  the  female  labor  share  as  independent  variable.  The  model  interacts  exporter,  importer,  GVC  participant  and  FDI  dummies  with  the  female  labor  share  variable  to  assess  the  mediating  role  of  trading/FDI  status.  Exporters  are  firms  with  an  export  share  (direct  or  indirect)  of  at  least  10%  of  total  sales.  Importers  are  firms  with  an  imported input share of at least 10% of total inputs. GVC participants are firms that are classified as both exporter and importers.  FDI refers to firms with a foreign ownership share of at least 10%.  All regressions control for age, firm size, capital intensity, skill  intensity and country‐sector, subnational region and year fixed effects and are at least significant at the 5% level.   5. Conclusions  Using  a  cross‐section  of  more  than  29,000  manufacturing  firms  in  64  developing  and  emerging  countries  from  the  World  Bank’s  Enterprise  Surveys,  this  paper  assessed  whether  trading  firms  have  a  female  labor  share  premium  relative  to  non‐trading  firms.  It  focused  on  four  types  of  trading  firms:  exporters, importers, GVC participants and FDI firms. The study found a female labor share premium for  all  four  types  of  trading  firms,  controlling  for  firm  output,  capital  intensity,  total  factor  productivity  and  fixed effects. Exporters and GVC participants show the highest female labor share premium compared to  non‐exporting and non‐participants, respectively, underlining the importance of the export channel. The  results  also  held  controlling  for  differences  in  relative  wages  between  men  and  women,  and  excluding  traditional export sectors (apparel and electronics) from the sample.  Interestingly,  the  female  labor  share  premium  is  much  higher  for  production  workers  compared  to  non‐production  workers  (i.e.  managers,  sales,  administration),  implying  that  women  in  our  country  sample specialize in low‐skill production. In line with these findings, the female labor share premium for  exporters and GVC participants is highest in low‐tech sectors, suggesting  the largest benefits for women  in  low‐skill  intensive  sectors.  The  paper  also  analyzed  the  role  of  female  firm  ownership  and  female  top  27    management for the relationship between trading and the female labor share and finds that both expand  the female labor share premium of trading firms. Finally, additional analysis explored the link between a  firm’s female labor share and average wage rates and in particular the mediating role of the firm’s trading  status.  The  results  suggest  that  while  average  wage  rates  are  lower  for  firms  with  higher  female  labor  shares, this negative correlation is smaller for trading firms.  While  this  paper  explored  the  relationship  between  trading  and  female  labor  participation  from  a  variety of angles, i.e. including different types of trading and female labor participation at the firm level,  we identify at least four areas for future research: (i) What is the role of policy in shaping the relationship  between trading and the female labor share? For example, how does country or sub‐national flexibility of  labor regulations shape the findings? (ii) Do patterns hold when more explicit measures of technology or  innovation  (beyond  TFP)  are  included?  (iii)  Do  the  findings  hold  when  worker  characteristics  are  taken  into  account  (requiring  the  use  of  firm‐level  surveys  or  merging  firm‐level  data  with  datasets  on  worker  characteristics)? (iv) And finally, can a sub‐group of countries with panel data be used for a stronger test  of causality?      28    References  Aguayo, E., Airola, J., Juhn, C., C. Villegas‐Sanchez (2013). “Did trade liberalization help women? The case  of Mexico in the 1990s.” Research in Labor Economics, 38, 1–35  Ben  Yahmed,  S.  (2017).  “Gender  Wage  Discrimination  and  Trade  Openness.  Prejudiced  Employers  in  an  Open Industry,” ZEW Discussion Paper No. 17‐047, Mannheim.  Berik, G. (2000). “Mature Export‐Led Growth and Gender Wage Inequality in Taiwan.” Feminist Economics  6 (3): 1–26.  Berik,  G.,  Y.  van  der  Meulen  Rodgers,  and  J.  E.  Zveglich  (2004).  “International  Trade  and  Gender  Wage  Discrimination: Evidence from East Asia.” Review of Development Economics 8(2): 237–54.  Bernard, A. B. and J. B. Jensen (1999). “Exceptional exporter performance: Cause, effect, or both?” Journal  of International Economics, 47(1), 1‐25.  Bøler,  E.  A.,  Javorcik,  B.  and  K.  H.  Ulltveit‐Moe  (2018).  “Working  across  time  zones:  Exporters  and  the  gender wage gap,” Journal of International Economics, 111, 122‐133.  Brown,  R.  and  L.  Christensen  (1981).  “Estimating  elasticities  of  substitution  in  a  model  of  partial  static  equilibrium: an application to US agriculture, 1947–1974”, In: Berndt, E. and B. Field (eds.) Modeling  and measuring natural resource substitution, MIT Press: Cambridge, MA, 209‐229.  Busse,  M.  and  C.  Spielmann  (2006).  “Gender  inequality  and  trade,” Review  of  International  Economics, 14(3), 362‐79.  Carranza,  E.,  C. Dhakal and  I.  Love  (2018).  “Female  Entrepreneurs:  How  and  Why  are  they  Different?”,  Jobs Working Paper, No. 20, Washington, D.C.: The World Bank Group.   Chen,  Z.,  Y.  Ge,  H.  Lai  and  C.  Wan  (2013).  “Globalization  and  gender  wage  inequality  in  China,” World  Development, 44, 256‐66.  Crespo, N. and M. Fontoura (2007). “Determinant Factors of FDI Spillovers – What Do We Really Know?”  World Development 35 (3): 410–25.  Darity, W. and R. Williams (1985). “Peddlers forever? Culture, competition, and discrimination,” American  Economic Review, 75(2), 256‐61.  Ederington, J., J. Minier and K.R. Troske (2009). “Where the Girls are: Trade and Labor Market Segregation  in Colombia,” IZA Discussion Paper No. 4131. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=1395078  Feenstra, R. and G. Hanson (1996). “Globalization, Outsourcing and Wage Inequality,” American Economic  Review, 86(2), 240‐45.  Geishecker,  I.  (2006).  “Does  outsourcing  to  central  and  eastern  Europe  really  threaten  Manual  Workers’  Jobs in Germany?”, The World Economy, 29(5), 559‐83.  Heath, R. and M. Mobarak (2015). “Manufacturing growth and the lives of Bangladeshi women,” Journal  of Development Economics, Vol. 115(C), 1‐15.  Javorcik, B. (2008). “Can Survey Evidence Shed Light on Spillovers from Foreign Direct Investment?” World  Bank Research Observer 23(2): 139–59.  Juhn, C., G. Ujhelyi and C. Villegas‐Sanchez (2013). “Trade Liberalization and Gender Inequality,” American  Economic Review, 103(3): 269‐73.  Juhn,  C.,  Ujhelyi,  G.  and  C.  Villegas‐Sanchez  (2014).  “Men,  women,  and  machines:  How  trade  impacts  gender inequality,” Journal of Development Economics, 106, 179‐93.  Kis‐Katos, K., J. Pieters and R. Sparrow (2018). “Globalization and social change: Gender‐specific effects of  trade liberalization in Indonesia,” IMF Economic Review, 66(4), 763‐93.  Lall, S. (1980). “Vertical Inter‐firm Linkages in LDCs: An Empirical Study,” Oxford Bulletin of Economics and  Statistics 42 (3): 203–26.  Menon,  N.  and  Y.  Van  der  Meulen  Rodgers  (2009).  “International  trade  and  the  gender  wage  gap:  New  evidence from India’s manufacturing sector,” World Development, 37(5), 965‐81.  Oostendorp,  R.H.  (2009).  “Globalization  and  the  Gender  Wage  Gap,”  World  Bank  Economic  Review,  23,  141‐61.  29    Shephard, R. (1953). Cost and Production Functions, Princeton University Press: Princeton.  Shepherd, B. (2018). “Global Value Chains and Women's Labor: Firm‐Level Evidence,” Paper prepared for  the Economic Research Institute for ASEAN and East Asia.  Williams,  R.  (1987).  “Capital,  competition,  and  discrimination:  A  reconsideration  of  racial  earnings  inequality,” Review of Radical Political Economics, 19(2), 1‐15.  Wood, A. (1991). “North‐South trade and female labour in manufacturing: An asymmetry,” The Journal of  Development Studies, 27(2), 168‐89.    30    Appendices  Appendix 1: Number of firms by country  Country  Year  Firms     Country  Year  Firms  Argentina  2017  626     Mexico  2010  1,125  Armenia  2013  104     Moldova  2013  104  Azerbaijan  2013  113     Mongolia  2013  112  Bangladesh  2013  1,174     Morocco  2013  133  Belarus  2013  114     Myanmar  2016  347  Bolivia  2017  111     Namibia  2014  149  Bosnia and Herzegovina  2013  115     Nepal  2013  240  Bulgaria  2013  101     Nicaragua  2016  107  Chile  2010  773     Nigeria  2014  863  China  2012  1,636     Pakistan  2013  873  Colombia  2010  698     Panama  2010  108  Costa Rica  2010  309     Paraguay  2017  103  Croatia  2013  113     Peru  2017  541  Dem. Rep. Congo  2013  237     Poland  2013  140  Ecuador  2017  100     Romania  2013  169  Egypt, Arab Rep.  2016  1,140     Russian Federation  2012  1,234  El Salvador  2016  394     Senegal  2014  233  Ethiopia  2015  369     Serbia  2013  108  Georgia  2013  101     Sri Lanka  2011  354  Ghana  2013  350     Tajikistan  2013  113  Guatemala  2013  337     Tanzania  2013  325  India  2010  6,807     Trinidad and Tobago  2010  113  Indonesia  2014  1,050     Tunisia  2013  297  Iraq  2015  470     Uganda  2013  355  Jamaica  2011  101     Ukraine  2013  658  Jordan  2010  293     Uzbekistan  2013  124  Kazakhstan  2013  179     Vietnam  2015  420  Kenya  2013  384     West Bank and Gaza  2013  153  Kyrgyz Republic  2013  102     Yemen, Rep.  2013  107  Latvia  2013  106     Zambia  2013  350  Lebanon  2013  215     Zimbabwe  2016  286  North Macedonia  2013  113                          Total     29,179  Note: Surveys highlighted in bold are included in the wage share regressions. Surveys from 2014‐2017 are in blue.        31    Appendix 2: Number of firms by sector  ISIC Rev. 3  Sector name  No. of firms  Percent  15  FOOD PRODUCTS AND BEVERAGES               5,292   18.14  16  TOBACCO PRODUCTS                   161   0.55  17  TEXTILES               1,948   6.68  18  WEARING APPAREL; DRESSING AND DYEING OF FUR               2,641   9.05  19  TANNING AND DRESSING OF LEATHER; LUGGAGE, HANDBAGS, SADDLERY,                   686   2.35  HARNESS AND FOOTWEAR  20  WOOD AND OF PRODUCTS OF WOOD AND CORK, EXCEPT FURNITURE                   826   2.83  21  PAPER AND PAPER PRODUCTS                   505   1.73  22  PUBLISHING, PRINTING AND REPRODUCTION OF RECORDED MEDIA               1,116   3.82  23  COKE, REFINED PETROLEUM PRODUCTS AND NUCLEAR FUEL                     84   0.29  24  CHEMICALS AND CHEMICAL PRODUCTS               2,163   7.41  25  RUBBER AND PLASTICS PRODUCTS               2,157   7.39  26  OTHER NON‐METALLIC MINERAL PRODUCTS               2,414   8.27  27  BASIC METALS               1,120   3.84  28  FABRICATED METAL PRODUCTS, EXCEPT MACHINERY AND EQUIPMENT               2,526   8.66  29  MACHINERY AND EQUIPMENT N.E.C.               1,773   6.08  30  OFFICE, ACCOUNTING AND COMPUTING MACHINERY                     14   0.05  31  ELECTRICAL MACHINERY AND APPARATUS N.E.C.               1,012   3.47  32  RADIO, TELEVISION AND COMMUNICATION EQUIPMENT AND APPARATUS                   114   0.39  33  MEDICAL, PRECISION AND OPTICAL INSTRUMENTS, WATCHES AND CLOCKS                   261   0.89  34  MOTOR VEHICLES, TRAILERS AND SEMI‐TRAILERS                   839   2.88  35  OTHER TRANSPORT EQUIPMENT                   100   0.34  36  FURNITURE; MANUFACTURING N.E.C.               1,427   4.89     TOTAL MANUFACTURING             29,179           100  Note: ISIC classification based on most important product of firm.    32    Appendix 3: Summary statistics  Variable  Obs  Mean  Std. Dev.  Min  Max  Female labor participation              fem_sh_permisrt         29,075  23.370  26.123  0.00  100.00  fem_sh_prodisrt         28,727  21.698  29.211  0.00  100.00  fem_sh_nonpisrt         26,988  28.070  30.502  0.00  100.00  SFisrt         16,481  17.056  21.422  0.00  99.98  lnwageisrt         23,891  7.601  1.321  ‐9.11  14.21                   Trade                expisrt         29,179  0.230  0.421  0.00  1.00  impisrt         24,363  0.457  0.498  0.00  1.00  gvcisrt         29,179  0.140  0.347  0.00  1.00  fdiisrt         29,164  0.073  0.259  0.00  1.00                   Controls                lnoutpisrt         24,221  13.310  2.233  4.49  21.33  lncapintisrt         15,956  ‐1.506  1.612  ‐16.77  5.81  lntfpisrt         14,499  0.880  0.601  ‐6.00  2.30  M/ F ln(w w )srt         16,550  5.050  0.569  1.95  7.69  lnageisrt         27,234  2.849  0.713  0.00  5.83  skillshisrt         28,989  73.714  29.803  0.00  100.00                                    Characteristics                fem_ownisrt         25,931  9.655  24.570  0.00  100.00  fem_manisrt         29,135  0.109  0.312  0.00  1.00  trainisrt         29,006  0.388  0.487  0.00  1.00  tech_hsrt         29,179  0.202  0.402  0.00  1.00  tech_msrt         29,179  0.208  0.406  0.00  1.00  tech_lsrt         29,179  0.590  0.492  0.00  1.00                33    Appendix 4: Female labor share premium, trading vs. non‐trading firms, production vs. non‐production workers  Dependent  Female production workers  Female non‐production workers  variable:  (% of total)  (% of total)  fem_shisrt  (1)  (2)  (3)  (4)   (5)  (6)  (7)  (8)  exp  imp  gvc  fdi  exp  imp  gvc  fdi  lnYisrt  0.1858  0.5255***  0.3265***  0.5395***  0.7368***  0.8669***  0.8314***  0.9324***    (0.139)  (0.000)  (0.009)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  lnkisrt  ‐0.1437  ‐0.0247  ‐0.1176  ‐0.0503  0.1905  0.2254  0.2102  0.2440     (0.357)  (0.887)  (0.452)  (0.748)  (0.273)  (0.233)  (0.227)  (0.160)  lntfpisrt  ‐1.8790***  ‐2.3142***  ‐1.9804***  ‐1.9831***  0.6524  0.6247  0.5970  0.6011    (0.006)  (0.003)  (0.004)  (0.004)  (0.428)  (0.486)  (0.467)  (0.463)  tradeisrt /  5.2185***  1.7543***  4.4695***  1.0084  2.6578***  1.1439*  1.8841***  0.2020  globalisrt  (0.000)  (0.001)  (0.000)  (0.254)  (0.000)  (0.065)  (0.009)  (0.822)  constant  48.3646***  67.3969***  69.1348***  51.1095***  69.9424***  66.8840***  68.5591***  41.0579***    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Obs.  14,344  12,481  14,344  14335  13,661  11,862  13,661  13,652  R‐squared  0.52  0.51  0.51  0.51  0.39  0.38  0.39  0.39  Note: p*<0.1, p**<0.05, p***<0.01 (p‐values in parentheses). All regressions include country‐sector, subnational region and  year fixed effects.  Appendix 5: Female labor share premium, trading vs. non‐trading firms, excluding apparel and computers  Dependent  Total permanent workers  variable:  fem_shisrt  (1)  (2)  (3)  (4)  exp  imp  gvc  fdi  lnYisrt  0.1480  0.3495***  0.2468**  0.3592***    (0.171)  (0.003)  (0.021)  (0.001)  lnkisrt  ‐0.2730**  ‐0.2392  ‐0.2533*  ‐0.2155     (0.042)  (0.111)  (0.060)  (0.109)  lntfpisrt  ‐0.8251  ‐1.1833*  ‐0.9031  ‐0.8737    (0.177)  (0.081)  (0.137)  (0.147)  tradeisrt /  3.7919***  1.9037***  3.3342***  1.8853**  globalisrt  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.016)              constant  49.4215***  49.2740***  48.4122*** 52.0073***    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Obs.  13,008  11,214  13,008  13,000  R‐squared  0.48  0.47  0.48  0.48  Note: p*<0.1, p**<0.05, p***<0.01 (p‐values in parentheses). All regressions include country‐sector, subnational region and  year fixed effects. Analysis excludes wearing apparel (ISIC 18) and office, accounting and computing machinery (ISIC 30).  34    Appendix 6: Female labor share premium, trading vs. non‐trading firms, production and non‐production  workers, excluding apparel and computers  Dependent  Permanent production workers  Permanent non‐production workers  variable:  fem_shisrt  (1)  (2)  (3)    (4)   (5)  (6)  (7)  (8)  exp  imp  gvc  fdi  exp  imp  gvc  fdi  lnYisrt  0.0840  0.3829***  0.2265*  0.3758***  0.6596***  0.7481***  0.7442***  0.8203***    (0.512)  (0.007)  (0.073)  (0.002)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  lnkisrt  ‐0.2482  ‐0.1647  ‐0.2177  ‐0.1720  0.1721  0.2043  0.1905  0.2166     (0.120)  (0.360)  (0.173)  (0.282)  (0.333)  (0.292)  (0.284)  (0.223)  lntfpisrt  ‐1.2179*  ‐1.5718**  ‐1.3030*  ‐1.2801*  0.9752  1.0179  0.9271  0.9381    (0.078)  (0.042)  (0.058)  (0.061)  (0.237)  (0.259)  (0.260)  (0.253)  tradeisrt /  4.7236***  1.6429***  3.7596***  1.3760  2.3554***  1.3286**  1.6418**  0.3568  globalisrt  (0.000)  (0.003)  (0.000)  (0.145)  (0.000)  (0.040)  (0.031)  (0.707)                    constant  39.0111***  14.1549  37.5704***  36.0309***  ‐7.7307***  ‐8.6779***  ‐8.5908***  74.1456***    (0.000)  (1.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Obs.  12,889  11,114  12,889  12,881  12,310  10,592  12,310  12,302  R‐squared  0.44  0.43  0.43  0.43  0.39  0.39  0.39  0.39  Note: p*<0.1, p**<0.05, p***<0.01 (p‐values in parentheses). All regressions include country‐sector, subnational region and  year fixed effects. Analysis excludes wearing apparel (ISIC 18) and office, accounting and computing machinery (ISIC 30).  Appendix 7: Probability of being majority female‐owned or of having a female top manager, trading vs. non‐ trading firms, probit model  Dependent  Majority female‐owned (dummy)  Female top manager (dummy)  variable:    (1)  (2)  (3)  (4)   (5)  (6)  (7)  (8)  exp  imp  gvc  fdi  exp  imp  gvc  fdi  tradeisrt /  ‐0.083**  ‐0.036  ‐0.123***  ‐0.446***  0.001  ‐0.013  ‐0.038  ‐0.077*  globalisrt  (0.015)  (0.274)  (0.004)  (0.000)    (0.984)  (0.639)  (0.269)  (0.085)  constant  ‐1.592***  ‐1.808***  ‐1.603***  ‐1.605***  ‐1.679***  ‐1.641***  ‐1.679***  ‐1.679***    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Obs.  18,980  14,582  18,980  18,980  25,459  20,485  25,459  25,449  Note: p*<0.1, p**<0.05, p***<0.01 (p‐values in parentheses). All regressions include country‐sector, subnational region and  year fixed effects. 35    Appendix 8: UNIDO Classification of 2‐digit ISIC Sectors by technology intensity  ISIC Rev. 4 sector at 2‐digit level, by technology intensity  ISIC Rev. 3  Medium‐high and high technology     Division 20      Chemicals and chemical products  24  Division 21      Pharmaceuticals  24  Division 26      Computer, electronic and optical products  30  Division 27      Electrical equipment  31  Division 28      Machinery and equipment n.e.c.  29  Division 29      Motor vehicles, trailers and semi‐trailers  34  Division 30      Other transport equipment except ships and boats  35        Medium technology     Division 22      Rubber and plastics products  25  Division 23      Other non‐metallic mineral products  26  Division 24      Basic metals  27  Division 32      Other manufacturing except medical and dental instruments  32, 33  Division 33      Repair and installation of machinery and equipment  n/a        Low technology     Division 10      Food products  15  Division 11      Beverages  15  Division 12      Tobacco products  16  Division 13      Textiles  17  Division 14      Wearing apparel  18  Division 15      Leather and related products  19  Division 16      Wood and products of wood and cork  20  Division 17      Paper and paper products  21  Division 18      Printing and reproduction of recorded media  22  Division 19      Coke and refined petroleum products  23  Division 25      Fabricated metal products except weapons and ammunition  28  Division 31      Furniture  36  Source: https://stat.unido.org/content/focus/classification‐of‐manufacturing‐sectors‐by‐technological‐intensity‐%2528isic‐ revision‐4%2529;jsessionid=561400724511B33A01F1C32CEA4300FB  36    Appendix 9: Female labor share premium, trading vs. non‐trading firms, role of sectoral technology intensity  Dependent  Medium‐ to high‐tech  Medium‐tech  Low‐tech  variable:  fem_shisrt  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)    exp  imp  gvc  fdi  exp  imp  gvc  fdi  exp  imp  gvc  fdi  lnYisrt  0.2401**  0.4867***  0.3457***  0.5145***  0.2336**  0.4872***  0.3387***  0.5138***  0.2297**  0.4886***  0.3392***  0.5171***    (0.025)  (0.000)  (0.001)  (0.000)  (0.029)  (0.000)  (0.001)  (0.000)  (0.032)  (0.000)  (0.001)  (0.000)  lnkisrt  ‐0.1880  ‐0.1213  ‐0.1701  ‐0.1148  ‐0.1926  ‐0.1252  ‐0.1764  ‐0.1226  ‐0.1940  ‐0.1233  ‐0.1753  ‐0.1161     (0.157)  (0.412)  (0.201)  (0.390)  (0.148)  (0.397)  (0.185)  (0.359)  (0.144)  (0.404)  (0.188)  (0.384)  lntfpisrt  ‐1.4247**  ‐1.8307***  ‐1.5137**  ‐1.5336**  ‐1.4478**  ‐1.8429***  ‐1.5456**  ‐1.5388**  ‐1.4271**  ‐1.8398***  ‐1.5087**  ‐1.5363**    (0.020)  (0.007)  (0.013)  (0.011)  (0.019)  (0.007)  (0.011)  (0.011)  (0.020)  (0.007)  (0.014)  (0.011)  expisrt  4.9530***        4.7570***        2.1834***          (0.000)        (0.000)        (0.001)        expisrt* techsrt  ‐3.1893***        ‐2.1578**        3.4801***          (0.003)        (0.042)        (0.000)        impisrt    1.7565***        2.2024***        1.7326**          (0.001)        (0.000)        (0.018)      impisrt* techsrt    1.2590        ‐1.5460        0.2968          (0.277)        (0.154)        (0.743)      gvcisrt      4.3460***        4.4776***        1.9834**          (0.000)        (0.000)        (0.022)    gvcisrt* techsrt      ‐2.0807        ‐2.7980**        3.1250***          (0.132)        (0.039)        (0.006)    fdiisrt        1.2969        2.4705***        ‐0.0978          (0.113)        (0.004)        (0.933)  fdiisrt* techsrt        1.2152        ‐4.9401***        2.5589*          (0.541)        (0.003)        (0.088)  constant  70.3761***  65.4233***  68.8400*** 50.4608***  70.4843***  64.9612***  68.9573*** 50.5601***  70.5153***  65.1186***  68.9106*** 50.5018***    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Obs.  14,485  12,601  14,485  14,476  14,485  12,601  14,485  14,476  14,485  12,601  14,485  14,476  R‐squared  0.54  0.53  0.54  0.54  0.54  0.53  0.54  0.54  0.54  0.53  0.54  0.54  F‐test1)  0.000  0.001  0.000  0.1122  0.000  0.001  0.000  0.0033  0.000  0.002  0.000  0.0374  Note:  p*<0.1,  p**<0.05,  p***<0.01  (p‐values  in  parentheses).  All  regressions  include  country‐sector,  subnational  region  and  year  fixed  effects.  See  Appendix  8  for  UNIDO  Classification of 2‐digit ISIC Sectors by technology intensity. 1) F‐test of joint significance between trade variable and interaction term.                    37    Appendix 10: Econometric analysis on the gender wage gap, model  Drawing  on  the  World  Bank  Enterprise  Surveys,  this  paper  provides  firm‐level  evidence  based  on  a  cross‐section  of  roughly  29,000  manufacturing  firms  across  64  developing  and  emerging  countries  covering the period 2010‐2017. In the absence of matched employer‐employee data which would be able  to test explicitly for the existence and direction of a gender wage gap, we follow the approach by Chen et  al. (2012) who test implicitly how a firm’s employment share correlates with its average wages. A negative  (positive,  resp.)  relationship  between  the  female  labor  share  and  average  wages  suggests  the  existence  of  a  gender  wage  gap.  The  role  of  trade  is  assessed  using  interaction  terms  between  the  female  labor  share and a firm’s trade status.  Following  the  model  by  Chen  et  al.  (2012),  a  firm’s  average  wage  rate,  wage,  is  estimated  as  the  following function:    ∗   The  variable  age  designates  the  number  of  years  a  firm  has  operated  (in  natural  logarithms)  to  measure  experience.  The  next  variable  is  employment,  emp  (in  natural  logarithms),  to  control  for  firm  size. k denotes capital intensity, measured as  the replacement value of machinery in the firm divided  by  output  (in  natural  logarithms).  skillsh  is  the  share  of  skilled  production  workers  in  total  production  workers. femsh is the share of female workers in total employment (see section 2).   More experience ( 0 , larger firm size ( 0   and a larger share of skilled production workers  ( 0  are  expected  to  be  positively  correlated  with  average  wages.  A  larger  capital  intensity  can  be  positively  0 or negatively  0 associated with the demand for labor and thus average wages,  depending  on  whether  capital  and  labor  are  complements  or  subsitutes.  Due  to  women’s  lower  skill  intensity, a higher female labor share is assumed to be negatively linked to average wages  0).  The most important element is the interaction term of the female labor share with the trade variable.  Due to their  higher  productivity and possibly higher labor standards, trading firms are expected  to show  a lower wage gap compared to non‐trading firms ( 0 . The association between the female labor share  and  average  wages  for  trading  firms  is  given  by  the  sum  of  ,  while  the  correlation  for  non‐trading  firms is only given by  .   The  model  considers  four  types  of  trading  firms:  exporters,  importers,  GVC  participants  and  foreign  firms. The model also controls for country‐sector, subnational region and year fixed effects.  38    Appendix 11: Econometric analysis on the gender wage gap, regression results  Dependent variable:  exp  imp  gvc  fdi    exp  imp  gvc  fdi  lnwagesrt  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  lnageisrt  0.0719***  0.0791***  0.0723***  0.0765***  0.0707***  0.0778***  0.0711***  0.0760***    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  lnempisrt  0.0548***  0.0522***  0.0553***  0.0522***  0.0549***  0.0491***  0.0553***  0.0523***    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  lnkisrt  ‐0.0867***  ‐0.0816*** ‐0.0867***  ‐0.0867*** ‐0.0871***  ‐0.0822***  ‐0.0872***  ‐0.0873***    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  skillshisrt  0.0003  0.0000  0.0003  0.0003  0.0003  0.0000  0.0003  0.0003    (0.345)  (0.947)  (0.349)  (0.394)  (0.348)  (0.949)  (0.348)  (0.406)  femshisrt  ‐0.0023***  ‐0.0023*** ‐0.0022***  ‐0.0023*** ‐0.0023***  ‐0.0022***  ‐0.0021***  ‐0.0023***    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  femshisrt*expisrt  0.0013**        0.0004          (0.027)        (0.622)        femshisrt*impisrt    0.0013**        0.0001          (0.019)        (0.837)      femshisrt*gvcisrt      0.0014**        ‐0.0002          (0.041)        (0.810)    femshisrt*fdiisrt        0.0049***        0.0032**          (0.000)        (0.011)  femshisrt*expisrt*trainisrt    0.0017**            (0.047)    femshisrt*impisrt*trainisrt      0.0025***            (0.000)    femshisrt*gvcisrt*trainisrt        0.0028***            (0.006)    femshisrt*fdiisrt*trainisrt          0.0032*            (0.055)  constant  5.7793  7.1339***  5.7428  3.2136***  7.0789***  2.7783***  7.1297***  7.4725***    (.)  (0.000)  (0.996)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Obs.  14,217  12,256  14,217  14,208  14,176  12,225  14,176  14,167  R‐squared  0.54  0.56  0.54  0.54  0.54  0.56  0.54  0.54  Note: p*<0.1, p**<0.05, p***<0.01 (p‐values in parentheses). All regressions include country‐sector, subnational region and  year fixed effects. Note: See Appendix 10 for the econometric model.  39