Policy Research Working Paper 9026 Firm Compliance and Public Disclosure in Vietnam Claire H. Hollweg Macroeconomics, Trade and Investment Global Practice September 2019 Policy Research Working Paper 9026 Abstract Global consumers, international brands, and governments examines which firm characteristics correlate with reduc- in producing and outsourcing countries aim to improve tions in noncompliance rates over time, and then examines working conditions in global value chains, but uncertainty the impact of the public disclosure policy on compliance exists about what is the best approach. This research uses rates and firm dropout using different empirical techniques. firm-level data from the International Labour Organi- It finds that while continued participation in the Better zation–International Finance Corporation Better Work Work Vietnam program has the strongest effect on changes Vietnam program to assess the relationship between trans- in firm compliance with labor standards over time, public parency on working conditions and firm compliance in disclosure is also associated with increased compliance, with the apparel sector in Vietnam between 2010 and 2018. It stronger effects in some compliance points, including occu- exploits a change in the policies of Better Work Vietnam pational health and safety, work time, and child labor. There when, in 2015, the program announced the launch of a new is some evidence of increased dropout, but no evidence of public disclosure program that would see factories’ names firms only making progress on the critical issues is found. made publicly available along with their compliance (or The research findings suggest that public disclosure within lack thereof ) with certain “critical issues.” The paper first global value chains matters for firm behavior. 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 author may be contacted at chollweg@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 Firm Compliance and   Public Disclosure in Vietnam    Claire H. Hollweg1                                          JEL classification: J8, D22, F16  Keywords: Labor standards, Global value chains, Compliance, Public disclosure                                                                   1  Claire H. Hollweg is a Senior Economist in the East Asia and Pacific Region, Macroeconomics, Trade & Investment  Global Practice, World Bank. This paper is a joint product of the Trade & Regional Integration Unit, Macroeconomics,  Trade & Investment Global Practice, World Bank and the International Labour Organization. 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  author  may  be  contacted  at  chollweg@worldbank.org.  The  author  thanks  Daria Taglioni, Mary Hallward‐Driemeier, Jeffrey Eisenbraun, Arianna Rossi, and two anonymous peer reviewers for  valuable comments, and Martin Kanz for excellent research assistance. The study has been made possible through  a grant from the World Bank’s Jobs Umbrella Trust Fund, which is supported by the Department for International  Development/UK AID, and the Governments of Norway, Germany, Austria, the Austrian Development Agency, and  the  Swedish  International  Development  Cooperation  Agency,  as  well  as  data  access  and  collaboration  with  the  International Labour Organization.   Introduction  Understanding mechanisms to improve working conditions in GVCs is a policy priority for governments in  both  producing  and  outsourcing  countries,  both  from  a  social  and  economic  point  of  view.  Working  conditions often fall short of international standards in producing countries. At the same time, a growing  number of studies show that better working conditions are positively associated with improvements in  profits, productivity, and firm survival (World Bank 2015).  Labor and social standards for firms in GVCs have been introduced in countries to address poor working  conditions, but their effectiveness is not fully evident. Moreover, there is limited availability of firm‐level  evidence about factors that facilitate increased compliance with labor and social standards. This paper  helps fill this gap by strengthening the micro‐level analysis of firms' compliance with labor standards in  Vietnam’s  apparel  sector  through  one  possible  policy  measure:  transparency.  The  findings  support  evidence‐based policy making.   This research leverages factory‐level data from the ILO‐IFC Better Work Vietnam program to assess the  relationship  between  transparency of working conditions and firm compliance with labor standards in  Vietnam. It exploits a change in the policies of Better Work Vietnam when, in 2015, the launch of a new  Public Disclosure Programme was announced that will make factories’ names publicly available along with  their compliance (or lack thereof) with certain “critical issues”. These critical issues include compliance  clusters around discrimination, child labor, minimum wage payments, and various aspects of safety and  health in the workplace. The primary objective of the Public Disclosure Programme is to accelerate the  pace of improvements across the industry, thus raising worker well‐being and the industry’s reputation  for ethical standards (Better Work Vietnam 2015).   We test whether changes in the transparency mechanism through public disclosure in GVCs changes firms’  adoption  of  better  practices  regarding  working  conditions.  Specifically,  the  key  question  around  compliance with labor standards in Vietnam that the paper addresses is:   Is there evidence that transparency through the Public Disclosure Programme accelerates adoption of  compliance  requirements?  Does  this  vary  by  firm  characteristics  or  compliance  cluster?  We  test  whether firms’ compliance with labor standards increases after the announcement and/or launch of  the Public Disclosure Programme. We then test whether these results vary by firm characteristic or  compliance cluster.  The effect of firm participation in monitoring and training programs on compliance has been more widely  studied, in particular ILO‐IFC Better Factories or Better Work programs, focused largely on Cambodia. We  also test whether overall results of the impact of program participation on compliance holds for Vietnam.  This helps us to identify the effect of the disclosure policy specifically, rather than program participation  generally. In doing so, we address three additional questions:   Are there certain characteristics of firms that do not meet compliance requirements? We test if firms  of different size or age are less likely to comply with certain types of compliance clusters (including  child labor, contracts, discrimination, forced labor, freedom of association, occupational health and  safety, and work time).  2     Are there certain characteristics of firms that adopt compliance requirements? We test if certain types  of firms are more likely to change compliance behavior within certain types of compliance clusters  (including child labor, contracts, discrimination, forced labor, freedom of association, occupational  health and safety, and work time).   In  what  compliance  clusters  are  firms  more  likely  to  adopt  compliance  requirements  during  Better  Work  Vietnam  participation?  We  test  whether  firms  are  more  likely  to  adopt  compliance  requirements in certain compliance clusters, and whether this varies by firm characteristics.  Finally, to understand additional impacts of the Public Disclosure Programme on firm behavior, we also  look at two additional questions, namely:   Does transparency shift factory efforts to alternative areas of compliance?  One concern with selecting  critical  issues  to  report  on  is  whether  firms  would  only  make  progress  to  the  critical  issues  at  the  expense  of  other  issues.  We  test  whether,  after  the  announcement  of  the  Public  Disclosure  Programme,  firms  were  less  likely  to  make  progress  towards  compliance  in  areas  outside  the  26  critical issues.   Does transparency lead some firms to drop out of the program? If so, which ones?  We test whether  firm dropout of the Better Work Vietnam program is greater after the announcement of the Public  Disclosure Programme, and whether this varies by firm characteristics.  The Public Disclosure Programme publishes factories’ names along with their compliance (or lack thereof)  with certain “critical issues” on a publicly‐available transparency portal.2 The transparency portal makes  key  findings  from  Better  Work  assessments  public,  revealing  which  factories  have  been  found  ‘non‐ compliant’  on  the  critical  issues  such  as  occupational  safety  and  health,  child  labor,  forced  labor,  discrimination, worker compensation, contracts and freedom of association.  A factory’s compliance findings remain on the transparency portal until a new Better Work assessment  report  is  published,  at  which  point  the  site  is  updated  to  reflect  just  the  most  recent  data.  The  transparency  portal  is  updated  continuously  and  includes  information  on  factory  name,  factory  type,  country, assessment date, cycle number and the number of publicly reported issues found not to comply  with international labor standards or national law. The findings are published in English.  The  26  critical  issues  of  the  Better  Work  Vietnam’s  Public  Disclosure  Programme  were  approved  and  announced to all factories in August 2015. The program went into implementation in June 2016, and in  April 2017 the first compliance reports within the 26 critical issues were made publicly available when the  transparency portal went live.  In our analysis, however, we use the full set of data collected in the Compliance Synthesis Report during  unannounced visits where monitoring teams of usually two people carry out an assessment of working  conditions in participating factories. This data set is available from 2010 through mid‐2018 and includes  information on all compliance points, including the 26 critical issues. Data from the Compliance Synthesis  Report  are  subsequently  merged  with  Better  Work  Vietnam’s  Registration  Document,  which  contains                                                               2  The transparency portal is available at https://portal.betterwork.org/transparency.  3    additional  information  on  firm  characteristics  including  firm  size,  firm  age,  and  information  on  buyer  relationships.  Although  earlier  studies  analyze  similar  research  questions  to  those  posed  in  this  paper,  this  paper  contributes  to  the  literature  in  a  few  notable  ways.  It  is  most  closely  related  to  Ang  et  al.  (2012)  and  Robertson  (2017),  who  explored  the  role  of  transparency  on  firm  compliance  of  labor  standards  in  Cambodia. First, we provide additional evidence of this relationship for Vietnam, where earlier findings  for Cambodia were inconclusive. Second, participation in ILO‐IFC Better Work in Cambodia is mandatory  for  exporting  firms,  while  in  Vietnam  participation  is  voluntary.  This  allows  us  to  explore  how  public  disclosure impacts compliance in a country where participation is voluntary. Third, we consider additional  impacts such as whether transparency leads to shifts in areas of improvement or firm drop out.  In  the  first  part  of  the  analysis,  we  examine  which  firm  characteristics  correlate  with  noncompliance  outcomes as well as changes in noncompliance outcomes over time. To do so, we estimate cross‐sectional  fixed‐effects  regressions,  controlling  for  other  observable  characteristics  of  the  firm.  The  dependent  variable is the noncompliance outcome of a firm for different compliance points.  In the second part of the analysis, we examine the impact of the public disclosure policy on compliance  rates  using  heterogenous  effects  regressions.  It  is  important  to  note  that  no  firm  in  the  sample  was  entirely  unaffected  by  the  policy,  so  we  do  not  have  a  control  group  that  would  allow  for  causal  identification.  Instead,  this  approach  compares  compliance  rates  for  firms  before  and  after  the  policy  announcement, to study how effective disclosure is conditional on firm characteristics.  We find that while continued participation in the Better Work Vietnam program has the strongest effect  on changes in firm compliance with labor standards over time, public disclosure is also associated with  increased compliance. Public disclosure appears to have a stronger impact on particular compliance points  including occupational health and safety, work time, and child labor. No evidence of firms only making  progress on the critical issues is found. Policy implications suggest that public disclosure, at least within  global value chains, matters for firm behavior.  Related literature  Firm‐level  evidence  of  factors  that  impact  working  conditions  within  global  value  chains  is  limited  in  developing  countries.  However,  several  strands  of  literature  look  at  the  relationship  between  working  conditions  and  trends  in  global  markets,  firm  performance,  monitoring  and  training  programs,  and  transparency.   Changing conditions in the global apparel market may be one factor that affects the ability or desire for  firms to improve working conditions. For example, Rawanpura et al. (2011) describe how the financial  crisis, where falling demand increased competitive pressure on exporters, may have made it more difficult  for Sri Lankan garment producers to improve working conditions. On the other hand, Beresford (2009)  finds  that  working  conditions  did  not  fall  in  response  to  an  increasingly  competitive  environment  in  Cambodia  when  the  MultiFibre  Agreement  ended  at  the  end  of  2004,  which  effectively  increased  the  number of suppliers that competed directly with each other.   4    A growing number of studies have taken various approaches to try to identify the relationship between  firm performance and working conditions. These studies show that profits, productivity, and firm survival  are positively associated with improvements in working conditions and increased compliance with labor  standards (World Bank Group, 2015). A discrete‐time survival analysis model of 595 Cambodian garment  factories by Jetha and Linsen (2015) found that increased compliance with social protection standards  was associated with reduced odds of factory closure. A survey of management and laborers in the Lao  PDR garment sector found that failure to increase worker well‐being led to dissatisfaction, higher labor  turnover, lower productivity, and impaired firms’ opportunities to strengthen participation in garment  GVCs (World Bank, 2012). Brown et al. (2016) demonstrate that garment factories with higher compliance  with  international  labor  standards  have  higher  labor  productivity  and  higher  profitability.  Oka  (2012)  examines the link between labor standards and supplier competitiveness. The study finds that better labor  standard  compliance  increases  suppliers’  likelihood  of  retaining  buyers  that  are  reputation‐conscious,  though it does not drive buyers’ sourcing decisions. Other criteria such as price, quality, and delivery time  matter more.  Firm participation in monitoring and  training programs, in particular ILO‐IFC  Better Factories or Better  Work programs, has been more widely studied. These programs combine monitoring, remediation and  training for participating factories. For example, Better Factories Cambodia was shown to be successful at  improving  compliance  with  national  law  and  international  standards  since  its  implementation  in  2001  (Robertson 2017). Other studies have shown a positive relationship between program participation and  working conditions in Cambodia (Adler and Woolcock 2010, Beresford 2009, Berik and van der Meulen  Rodgers 2010, Miller et al. 2009, Oka 2010a, Oka 2010b, and Polaski 2006). Shea et al. (2010) and Brown  et  al.  (2016)  find  that  the  improvements  in  working  conditions  and  factory  compliance  come  through  engagements with multiple stakeholders as part of the program in Cambodia. Bair (2017) show similar  results  for  Nicaragua.  This  stand  of  literature  relates  most  closely  to  the  three  additional  research  questions of this paper.  Two papers examine transparency through public disclosure and compliance in Cambodia, which relate  most closely to the primary research question of this paper. First, using firm‐level data from Cambodia,  Ang et al. (2012) find that the end of public disclosure in 2006 adversely affected compliance. The authors  also use linear probability modeling to test if compliance in different compliance categories is correlated  with  a  binary  indicator  during  the  period  of  public  disclosure.  The  authors  also  test  for  differences  in  compliance performance of firms that sell to reputationally sensitive buyers. Their results suggest that the  threat  of  public  disclosure  of  noncompliance  induces  compliance,  even  in  factories  lacking  reputation  sensitive  buyers.  In  the  post‐public  disclosure  period,  all  groups  of  factories  maintained  a  significant  record of compliance, but the propensity for improvement fell.   Second, Robertson (2017) exploit a policy reversal in Cambodia when in 2014 Better Factories Cambodia  announced the return to public disclosure to study changes in compliance trends before and after the  policy  change.  The  paper  evaluates  the  change  in  compliance  in  Cambodian  garment  factories  using  different empirical approaches: estimating endogenous trend breaks in compliance, probit regressions,  and  survival  analysis.  Overall,  the  results  found  in  Robertson  (2017)  are  inconclusive.  Compliance  was  generally falling prior to the change. Controlling for year effects in probit regressions, the author finds  5    that, in general, compliance after the policy change is higher than it may have been otherwise. The results  show trend breaks for two categories of compliance – emergency and minimum wages – which changed  from  a  negative  trend  to  a  positive  trend  close  to  the  policy  announcement.  Other  categories  of  compliance, such as use of safety guards or barriers, showed consistent downward trends that did not  seem to change around the time of the policy change. Controlling for variables that may also affect the  factory’s  compliance  decision  with  Probit  regressions,  such  as  number  of  factory  visits,  shows  no  relationship pre‐ and post‐disclosure period with compliance. Only when year effects are controlled for  does the compliance in the disclosure period show it is higher than it would otherwise be. Survival analysis,  which looks at whether the change to public disclosure changed the propensity to become compliance,  instead shows that becoming noncompliant is more likely during the public disclosure period.  Although  earlier  studies  analyze  similar  research  questions  to  those  posed  in  this  paper,  this  paper  contributes to the literature in a few notable ways as noted above. First, we provide additional evidence  of the impact of transparency on firm compliance from Vietnam, where earlier findings were inconclusive  for Cambodia. Second, earlier research on transparency in Cambodia was undertaken in a country where  program  participation  for  exporting  firms  is  mandatory.  We  instead  explore  if  public  disclosure  of  compliance  data  might  lead  to  more  compliance  in  a  country  where  participation  in  Better  Work  is  voluntary for exporting firms. In addition, there is a “Low Compliance” factory list in Cambodia while in  other countries, including Vietnam, there is not.  The effects of a public disclosure program could be very  different when participation is voluntary where, for example, firms can drop out of the program. Third,  we consider additional impacts such as whether transparency leads to shifts in areas of improvement or  firm drop out.  Public disclosure in Vietnam  Better  Work  Vietnam  was  created  in  2009 as  a  partnership  between  the  UN’s  International  Labour  Organization (ILO) and the International Finance Corporation (IFC), a member of the World Bank Group.  The  program  engages  with  workers,  employers,  and  governments  to  improve  working  conditions  and  boost competitiveness of the garment industry. As of 2018, Better Work Vietnam was working with 524  factories across 59 brands and retailors accounting for 733,000 jobs. The program has conducted over a  thousand assessments and advisory visits to help factories identify and improve their working conditions  and  labor  standards.  Better  Work  Vietnam  also  works  with  national  stakeholders  in  the  Government,  Trade Union and Employer’s Organization to build their capacity to support compliance and improvement  in the industry and develop practical, evidence‐based policies for more effective labor market governance.  In late 2014, Better Work Vietnam started working towards a new policy of public disclosure of the names  of  firms  that  failed  to  meet  compliance  requirements  in  select  issues  deemed  critical  for  working  conditions. Consultations first took place with select stakeholders to introduce the concept of the portal  in early 2015. Several rounds of consultations took place through a Better Work Vietnam Project Advisory  Committee, which included the Ministry of Labour, Invalids and Social Affairs (MOLISA), Vietnam General  Confederation of Labour (VGCL) and Vietnam Chamber of Commerce and Industry (VCCI), to finalize the  list of critical issues to be reported on. These consultations continued through 2015.  6    Factory consultations also took place in 2015 through several Better Work factory focus groups in Hanoi  and Ho Chi Minh City. Enterprise advisors also communicated the initiative during their advisory visits with  factories, and gathered feedback. However, the 26 issues to be reported on had not yet been decided.  In August of 2015, the portal and the 26 issues to be reported on were approved by the Better Work  Vietnam Project Advisory Committee. Notification letters were sent out to all factories, which was part of  a broader communications package that also included factsheets and FAQs.   Between  late‐2015  and  early‐2016  industry  seminars  were  held  with  Better  Work  Vietnam  member  factories in Hanoi and Ho Chi Minh City to further prepare factories for the launch of public reporting.  Factories  were  also  frequently  reminded  by  enterprise  advisors  that  public  disclosure  was  coming.  As  such,  it  is  possible  that  factories  may  have  started  changing  their  behavior  prior  to  the  program  implementation. Dialogue of the new policy was also held with buyers. Better Work Global led the buyer  consultation  process,  and  Better  Work  Vietnam  reinforced  the  messages  through  their  regular  buyer  dialogues, including buyer forums and quarterly calls.  The program went into implementation in June 2016, when factory assessments would start monitoring  the 26 critical issues. However, in July 2017 the first compliance reports within the 26 critical issues were  made publicly available when the transparency portal was launched. When launched, the portal included  non‐compliance results on the 26 issues for all factories that had at least a Cycle 2 assessment as of June  2016 or later. There have been no changes to public reporting questions since June 2016, and the list is  continuously updated on the portal as newer assessments are completed for each factory.  Given the timeline of the roll‐out of the Public Disclosure Programme in Vietnam, we treat August 2015  as the date of Vietnam Public Disclosure Programme announcement, and July 2017 as the date of Public  Disclosure  Programme  implementation.  Each  factory  has  at  most  3  compliance  reports  since  announcement.3  Factories’ names along with their compliance (or lack thereof) with certain “critical issues” are publicly‐ available on the transparency portal.4 A factory’s compliance findings remains on the transparency portal  until a new Better Work assessment report is published, at which point the site is updated to reflect just  the  most  recent  data.  The  transparency  portal  is  updated  continuously  and  includes  information  on  factory name, factory type, country, assessment date, cycle number and the number of publicly reported  issues found not to comply with international labor standards or national law. The findings are published  in English. Advance searches can  be  made by factory name, assessment date, compliance cluster, and  critical issue.  Methodology  Our hypothesis is that the Vietnam Public Disclosure Program will influence firm compliance, as long as  the  benefits  of  improving  compliance  (retaining  buyers  or  increasing  firm  performance)  outweigh  the                                                               3  After the announcement in 2015, 106 firms have had one assessment, 217 have had two assessments, and 35 firms  have had three assessments in our data set.  4  The transparency portal is available at https://portal.betterwork.org/transparency.  7    costs (changing compliance behavior). As discussed in Ang et al. (2012), the benefits, and thus the impact  of  the  program,  could  also  to  depend  on  the  reputation  sensitivity  of  the  buyer.  That  is,  more  reputationally sensitive buyers would be more likely to stop buying for non‐compliant firms. In addition,  the  cost  of  changing  compliance  behavior  would  vary  by  compliance  question.  There  is  therefore  no  reason to expect that public disclosure will induce compliance equally cross all questions. We test this  hypothesis using descriptive as well as empirical analysis, differentiating by compliance cluster to allow  for heterogeneity in the results.  Graphical analysis  We start the analysis by presenting a graphical overview of trends in the average noncompliance rate of  firms that participate in Better Work Vietnam between 2010 and 2018. These include trends in average  compliance by year, as well as average compliance by evaluation cycle (duration of participation in the  program). We explore these trends across (i) all compliance questions, (ii) compliance questions mapped  to  broader  compliance  clusters  of  child  labor,  compensation,  contracts,  discrimination,  forced  labor,  freedom of association, occupational health and safety, and work time, and (iii) compliance questions that  fall within the 26 critical issues of public disclosure versus all other non‐disclosure compliance questions.  We use the graphical analysis as a first indication of evidence that the introduction of public disclosure  impacted  firm  compliance,  by  looking  for  trend  breaks  around  the  time  of  Vietnam  Public  Disclosure  Program announcement and implementation.5 However, changes in trends over time could be because  firms are changing their behavior in response to the policy change, or because worse / better firms are  entering / exiting the Better Work Program, given that participation in the Program is voluntary. As such,  a more robust analysis is needed exploiting the firm‐level data to distinguish between trends across firms  over time and changes within firms. In addition, the graphical analysis helps inform the empirical strategy.  For  example,  the  empirical  literature  suggests  that  noncompliance  falls  with  program  participation.  Controlling for valuation cycle in the empirical strategy would then be important, to separately identify  the impact of public disclosure from the impact of program participation on firm compliance.  Empirical analysis  To  start  the  analysis  of  the  impact  of  the  Public  Disclosure  Programme  on  firm  compliance,  we  first  examine which firm characteristics correlate with noncompliance rates as well as within‐firm changes of  noncompliance rates over time. To do so, we will estimate regressions of the form:                                                          , , ∑   (1)  or                                                     , , ∑   (2)  where ,  is the noncompliance rate (equal to 0 if compliance or 1 if noncompliant) of  firm i for compliance question  in compliance cluster c during cycle t,  is a constant,   is an observable                                                               5  Ideally, one would test formally for trend breaks.  8    characteristic of firm i (such as firm size, firm age, number of reputation‐sensitive buyers, etc.),  are year  fixed effects,  are firm fixed effects, and   is a stochastic error term.   We estimate the regression equations for all compliance questions as the outcome variable of interest.  We then estimate the regression equations for only compliance questions that fall within each of the eight  compliance clusters as the outcome variable of interest. Both equations are estimated using OLS fixed  effects.  Thus,  in  these  specifications,  the  coefficient  estimates    measure  which  firm  characteristics    are  associated with noncompliance, overall and with a specific compliance cluster. Equation (1) tests which  firm characteristics correlate with noncompliance rates, and Equation (2) tests which firm characteristics  correlate with within‐firm changes in noncompliance rates over time by additionally controlling for firm  fixed‐effects.  Thus, this part of the analysis allows us to answer the questions:   Are there certain characteristics of firms that do not meet compliance requirements (equation 1)?   Are there certain characteristics of firms that adopt compliance requirements over time (equation 2,  full sample)?   In  what  compliance  clusters  are  firms  more  likely  to  adopt  compliance  requirements  during  Better  Work Vietnam participation (equation 2, by compliance cluster)?  As a first step to explore the key question of this analysis, we then amend equations (2) to be:                                     , , ∑ ,   (3)  where    is  a  dummy  variable  equal  to  1  if  the  assessment  took  place  after  the  public  disclosure  announcement  in  August  2015,    is  the  number  of  the  cycle  assessment  (or  the  length  of  firm  participation),  and    controls  for  the  firm’s  compliance  at  its  initial  assessment.  Firm‐level  characteristics include firm size and firm age.   We control for the cycle assessment to differentiate between the effect of public disclosure per se and  the advisory services that factories receive as part of Better Work. The graphical analysis (below) as well  as  the  literature  suggests  that  the  advisory  services  Better  Work  offers  are  effective,  whereby  firms  improve compliance over time. Moreover, the intensity of the advisory services for the “at risk” factories  may be higher. By controlling for CYCLE, we are better able to identify the effect of public disclosure on  firm compliance.  We  again  estimate  the  regression  equation  for  all  compliance  questions  as  the  outcome  variable  of  interest, and then estimate the regression equations for only compliance questions that fall within each  of the eight compliance clusters as the outcome variable of interest.  Thus, in equation (3), the coefficient estimate   measures the change in the non‐compliance rate from  before to after policy announcement.   9    We  also  estimate  the  regressions  for  disclosure  questions  only,  to  identify  whether  progress  towards  compliance of disclosure questions is happening at a faster rate than progress towards compliance of all  questions, which would suggest factories are shifting their efforts to ‘teach for the test’.   This part of the analysis allows us to answer the question:   Is there evidence that transparency through the Public Disclosure Programme accelerates adoption of  compliance requirements? Does this vary by compliance cluster?   Does transparency shift factory efforts to alternative areas of compliance?  Exploiting  the  policy  change  in  the  disclosure  program  is  therefore  the  primary  identification  of  the  empirical work. Intuitively, this approach compares compliance rates for firms before and after the policy  announcement. It shows how effective disclosure is conditional on firm characteristics.   Ideally,  we  would  compare  this  change  against  a  control  group  using  a  difference‐in‐difference  specification that would allow for causal identification. However, it is important to note that no firm in  the sample was entirely unaffected by the policy.  For  robustness  we  use  an  additional  specification  to  also  examine  the  impact  of  the  public  disclosure  policy on firm compliance. We assume that firms with reputation‐sensitive international buyers are more  likely  to  be  affected  by  the  public  disclosure  program,  and  test  whether  firms  with  more  reputation‐ sensitive internal buyers increased compliance more post‐program announcement.  Specifically, we will estimate heterogenous effects equations of the form:      , , ∗ ∑ , ,   (4)  where  , ,  is the noncompliance rate (equal to 0 if compliance or 1 if noncompliant) of  firm i for compliance question  in compliance cluster c during cycle t,  are firm fixed effects,  are time  fixed effects,   is a treatment indicator equal to one for firms affected  by  the public disclosure  policy (e.g. firms with reputation‐sensitive international buyers),    is an indicator equal to one for  all observations after the program announcement,  ,  controls for the firm’s compliance at its initial  assessment,    is  an  observable  characteristic  of  firm  i,  and    is  a  stochastic  error  term.  Firm‐level  characteristics include firm size, firm age and baseline non‐compliance.  Thus, in equation (4), the coefficient estimate   measures the change in the non‐compliance rate from  before to after policy announcement conditional on firm characteristics.  We again first estimate this regression using each firm’s overall compliance rate (or compliance with the  public disclosure questions) as the outcome of interest. We then estimate the regression using compliance  rates for each of the eight compliance clusters as the outcomes of interest. This will enable us to test  whether  certain  types  of  firms  accelerate  adoption  of  compliance  requirements,  and  whether  transparency through the Public Disclosure Programme accelerates adoption in some compliance clusters  more than others.  10    As in equation (3), we control for the evaluation cycle, that is, how long a firm has already participated in  the program to ensure that the results are not biased by more entry of new firms into the program in  certain  years.  This  is  important,  because  in  years  where  more  new  firms  join  the  program  this  could  worsen average compliance rates for reasons unrelated to the program. Firm‐level characteristics include  firm size, firm age, and baseline non‐compliance. Firm size, firm age, baseline non‐compliance, and length  of participation in program are all measured as a dummy variable equal to 1 if the firm is above the median  value of these variables. This is to be able to also control for firm‐level fixed effects.   Thus, this part of the analysis allows us to answer the question:   Is there evidence that transparency through the Public Disclosure Programme accelerates adoption of  compliance requirements? Does this vary by firm characteristic or compliance cluster?  Our analysis uses question‐level observations as the dependent variable (equal to 0 if compliance or 1 if  noncompliance). However, the right‐hand side variables are at the firm‐level. As robustness, we use the  firm‐level noncompliance rate as the dependent variable (over). As a second robustness, we use a Probit  estimation instead of OLS. The overall results in terms of sign and statistical significance hold for both  robustness checks and are available from the author upon request.  Finally, we explore whether transparency is associated with greater dropout following the announcement  of the Public Disclosure Programme. To do so, we will estimate regressions of the form:                                            , ∑ ,   (4)  where  ,  is a dummy variable equal to one if it is the last year   that firm   participated in ILO‐ IFC Better Work Vietnam, which identifies whether public disclosure is associated with increased dropout.    is  the  noncompliance  rate  of  the  firm  in  the  last  year  it  participated  in  ILO‐IFC  Better  Work  Vietnam, which identifies whether poor‐performing firms are more likely to drop out.   Thus, this part of the analysis allows us to answer the question:   Does transparency lead some firms to drop out of the program? If so, which ones?   One limitation with the empirical methodology is that we are not able to fully control for endogeneity. As  discussed,  prior  to  public  disclosure,  firms  were  advised  of  the  policy  change,  and  low‐compliance  factories  also  received  notice  that  they  are  low‐compliance.  We  find  below  that  firms’  baseline  non‐ compliance has a positive correlation with non‐compliance over program participation. That is, firms that  have lower compliance when they enter the Better Work Vietnam program are more likely to have lower  compliance throughout their participation in the program. Endogeneity would then be an issue if low‐ compliance  factories  are  more  at  risk  of  public  disclosure.  There  are  other  limitations  that  we  acknowledge with the data. The fact that Better Work Vietnam is voluntary raises selection issues that we  acknowledge. Though we cannot fully control for these, we do use within‐firm estimation and also test  for dropout.   11    Data and descriptive statistics  Data  This paper uses data primarily from Better Work Vietnam’s Compliance Synthesis Report. The compliance  data are collected during unannounced visits where monitoring teams of usually two people carry out an  assessment  of  working  conditions  in  participating  factories.  In  Vietnam,  the  monitoring  instrument  contains several hundred questions designed to evaluate working conditions relative to national law and  international standards. For each question, Better Work Vietnam then decides whether the factory is or  is not compliant. Like other studies, this paper relies on Better Work Vietnam’s assessment of compliance  and does not re‐evaluate their compliance decision (see, for example, Robertson 2017).   An initial compliance assessment is undertaken when a firm first joins Better Work Vietnam. As part of  membership in the program, Better Work Vietnam supports the factory through advisory services during  the  cycle  and  monitors  firm  compliance  in  the  cycle.  Factory  visits  and  assessments  are  subsequently  undertaken once a year for every year (or cycle) the firm is in the Better Work Vietnam program. The data  set  thus  contains  compliance  data  of  a  firm  over  time.  The  number  of  assessments  per  firm  varies,  depending on when the firm jointed (or exited) the Better Work Vietnam’s program. Table 1 shows the  factory counts by the maximum number of compliance assessments. A total of 1,508 factory assessments  are available for 461 firms.   The data are available starting in 2010 through 2018. The number of factories for which compliance data  is available for each year is given in Table 2 (including both new and revisited factories). Data for 2018 run  only through June, which explains why the number of factories is smaller in 2018 than other years. Table  3 presents the factory count by evaluation cycle and shows that there are both firms entering and exiting  the sample each year.  Table 1: Number of factory assessments per factory  Number of factory assessments  Number of firms  1  124  2  84  3  76  4  63  5  29  6  28  7  33  8  24  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.  Table 2: Number of assessed factories per year  Year  Number of firms  2010  65  2011  116  2012  136  2013  139  2014  177  2015  219  2016  253  2017  286  12    2018  106  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.  Table 3: Factory count by evaluation cycle (number of visits)  Year  1  2  3  4  5  6  7  8  2010  64  1              2011  64  52              2012  45  50  41            2013  19  42  48  30          2014  71  17  30  42  17        2015  75  45  20  25  38  16      2016  41  75  32  24  30  37  14    2017  62  37  68  24  24  22  39  10  2018  17  17  12  30  3  9  4  14  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.  Questions are grouped into compliance points, and sub‐grouped into clusters. The eight clusters are: child  labor,  discrimination,  forced  labor,  freedom  of  association  and  collective  bargaining,  compensation,  contracts  and  human  resources,  occupational  health  and  safety,  and  working  time.  There  are  39  compliance points across the eight clusters. Table A.1 lists the different compliance points under each of  the eight clusters.  Moreover, not all questions in the Compliance Synthesis Report are compliance questions.  For example,  the Compliance Synthesis Report collections information on the number of staff employed by the factory.  The data set on firm compliance was restricted to just questions that directly imply compliance. These  non‐compliance  questions  were  either  saved  as  part  of  the  firm  characteristics  when  appropriate,  or  dropped. Table A.2 lists the variable names and their definitions available on the Compliance Synthesis  Report.  The eight compliance clusters have not changed over time, however the compliance questions asked in  the  Compliance  Synthesis  Report  have  changed.  Though  changes  to  the  monitoring  instrument  are  needed to accommodate learning and shifting emphasis of working conditions, this creates difficulties in  tracking compliance to individual questions over time. Moreover, question codes were also changed, and  more frequently than the individual questions (that is, the same questions would be coded differently  over time). To maximize comparability of compliance over time, careful attention was given to identifying  and using only compliance questions that were available over the entire sample period. The individual  compliance questions from each Compliance Synthesis Report were matched manually. The resulting data  set contains 161 individual compliance questions that appear consistently throughout the sample period.6  Better Work Vietnam identified 26 “critical issues” for which public disclosure would be assessed, listed  in  Table  A.3.  The  analysis  of  whether  transparency  through  public  disclosure  accelerates  adoption  of  compliance  requirements  focuses  on  these  critical  issues.  However,  not  all  26  critical  issues  have                                                               6  Dropping questions that enter or leave the sample introduces potential bias, depending on why questions were  added or removed. In some cases, multiple questions were replaced with a single question and vice‐versa. As an  extension,  the  average  across  component  questions  could  be  used  to  measure  compliance,  following  Robertson  (2017).  13    questions that are included in the full sample period. Moreover, given the large number of questions, the  assessment does not consider compliance question‐by‐question. Rather, it focuses on in what clusters /  compliance  points  are  firms  more  likely  to  adopt  compliance  requirements,  overall  and  within  the  26  critical issues. Table 4 gives the number of compliance questions per cluster, the number of questions that  appear  consistently  throughout  the  sample  period,  and  the  number  of  public  disclosure  questions.  It  shows that the compliance questions are a minority of the total questions in the sample.  Table 4: Number of compliance questions per cluster   Compliance cluster  Total questions  Public disclosure  Questions asked  questions  consistently  Child Labor  7  2  6  Compensation  40  4  24  Contracts and Human Resources  31  2  15  Discrimination  56  3  35  Forced Labor  18  4  9  Freedom of Association and Collective Bargaining  33  5  18  Occupational Safety and Health  83  7  43  Working Time  26  0  11  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.  Data from the Compliance Synthesis Report are then merged with firm‐level information collected from  Better  Work  Vietnam’s  Registration  Document.  These  data  are  used  as  control  variables  in  the  assessment,  including  firm  size,  firm  age,  and  information  on  buyer  relationships.  Table  A.4  lists  the  variables names and their definitions available in the Registration Document.7  Descriptive statistics  Table 5 shows the mean compliance across all questions and factories without controlling for any other  potentially relevant variables. The mean compliance in Table 5 is therefore the simple arithmetic average  of  the  0/1  compliance  variable  taken  over  all  questions,  all  factories  and  all  years.  Since  0  indicates  compliance  (and  1  non‐compliance),  higher  numbers  in  Table  5  indicate  lower  average  compliance.  Overall,  firms  are  found  to  be  non‐compliant  in  about  9  percent  of  all  compliance  questions  in  the  Compliance Synthesis Report.  Table 5: Finding of non‐compliance  Finding  Frequency  Percent  No evidence of non‐compliance found  219,154  91.01  Evidence of non‐compliance found  21,650  8.99  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.  Table 6 shows the average non‐compliance rates over time for all compliance questions, as well as for  compliance questions that are related and non‐related to public disclosure (“critical issue groups”). It also  presents the number of firms that are available in the sample for each year. Overall, compliance tends to  be lower for disclosure questions than non‐disclosure questions, across the sample years. On average,                                                               7   We  also  explored  the  possibility  of  merging  additional  firm‐level  data  from  Better  Work  Vietnam’s  Impact  Assessment  Survey.  The  firm  identifier  needed  to  merge  the  data  sets  is  currently  not  available,  though  we  are  exploring the possibility of accessing the appropriate identifier.  14    firms  comply  with  91  percent  of  compliance  questions,  92  percent  of  nondisclosure  questions,  but  88  percent of disclosure questions.  Table 6: Number of firms and mean compliance rates over time  Year  Firms  All  Disclosure  Non‐disclosure  2010  65  0.888  0.876  0.890  2011  116  0.911  0.902  0.913  2012  136  0.908  0.902  0.909  2013  139  0.917  0.895  0.921  2014  177  0.901  0.843  0.911  2015  219  0.887  0.834  0.895  2016  253  0.911  0.871  0.918  2017  286  0.922  0.881  0.929  2018  106  0.942  0.876  0.947  All years  457  0.910  0.875  0.916  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.  Table 7 explores the non‐compliance rate before and after program announcement, for all compliance  questions, all compliance questions that are related to public disclosure, and all compliance questions  within each compliance cluster. For now, we limit the analysis of the public disclosure program to focus  on the date of program announcement.8 The non‐compliance rate for all questions and non‐disclosure  questions are different: 10% versus 13% before the program announcement, and 8% and 12% after the  program announcement.    It  is  also  clear  that  compliance  is  much  higher  in  some  compliance  clusters  than  others.  For  example,  nearly all firms comply with discrimination and forced labor, with non‐compliance rates in these clusters  of less than 1%. On the other hand, non‐compliance within occupational health and safety is near 20%.  For  working  time  and  contracts  and  human  resources,  firms  show  noncompliance  with  about  13%  of  compliance questions within these clusters.  Table  7  also  calculates  differences  in  the  mean  noncompliance  rate  before  and  after  program  announcement, without controlling for any other potentially relevant variables. We find a positive result  for all questions, that is, noncompliance has fallen, as well as most compliance clusters. Exceptions are  child  labor,  discrimination  and  forced  labor.  In  addition,  we  see  initial  evidence  of  a  reduction  in  noncompliance  before  and  after  program  announcement  within  compliance  questions  that  relate  to  public disclosure.9                                                               8  Testing for changes in compliance around the launch of the public disclosure portal is left for follow‐up work, given  that only one year of data is currently available post‐portal launch.  9  Alternatively, we could regress the non‐compliance outcome of each compliance question for all firms and all years  on a dummy variable equal to one if the compliance visit was post‐program announcement.  15    Table 7: Summary statistics of non‐compliance rate    Before program announcement  After program announcement  Change    mean  median  sd  min  max  mean  median  sd  min  max  mean                          All questions  0.098  0.087  0.061  0  0.379  0.079  0.068  0.054  0  0.360  ‐0.019  Disclosure  0.132  0.136  0.085  0  0.455  0.118  0.091  0.088  0  0.455  ‐0.014                          Child labor  0.076  0  0.167  0  0.667  0.038  0  0.125  0  0.667  ‐0.038  Compensation  0.099  0.083  0.099  0  0.667  0.078  0.042  0.091  0  0.583  ‐0.021  Contracts and human resources  0.136  0.133  0.133  0  0.667  0.132  0.133  0.116  0  0.667  ‐0.004  Discrimination  0.003  0  0.010  0  0.086  0.003  0  0.014  0  0.229  0  Forced labor  0.001  0  0.009  0  0.111  0.000  0  0.004  0  0.111  ‐0.001  Freedom of association  0.070  0  0.068  0  0.333  0.034  0  0.050  0  0.556  ‐0.036  Occupational safety and health  0.190  0.163  0.116  0  0.558  0.150  0.140  0.104  0  0.581  ‐0.04  Working time  0.135  0.091  0.122  0  0.727  0.134  0.091  0.115  0  0.545  ‐0.001  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.  16    Table 8 looks at attrition of firms in the sample. It shows both the number of firms that dropped out that  year, as well as the mean non‐compliance rate of those firms that dropped out. It also shows the total  number of firms, and the dropout rate. It is interesting to note that in 2015, the year of disclosure program  announcement, there was a high incidence of poorly performing firms dropping out. The higher number  reported for 2017 results from data only being available for half of 2018.  Table 8: Summary statistics of firm attrition  Year  Number of firms   Number of firms dropping out  Dropout rate  Mean noncompliance rate   2010  65  4  0.062  0.162  2011  116  11  0.095  0.094  2012  136  15  0.110  0.102  2013  139  19  0.137  0.110  2014  177  29  0.164  0.144  2015  219  25  0.114  0.179  2016  253  31  0.123  0.132  2017  286  211  0.738  0.084  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.  Note: Attrition is defined as dropping out of the ILO‐IFC Better Work Program.  Table 9 provides the summary statistics of the other firm characteristics available in the data set. The  average age of firms that participate in the Better Work Vietnam program is about 13 years, though with  substantial variation across firms, ranging from only 1 year to more than 50 years in operation. There is  also substantial variation across firm size. The largest firm in the sample had more than 15,000 employees,  compared to the average of about 1,300 employees.   Table 9: Summary statistics of firm characteristics     N  mean  p50  sd  min  max  Firm age  454  12.7  12  8.0  1  52  Total employees  458  1314.7  819  1574.1  50  15057  Noncompliance rate at baseline  458  0.125  0.112  0.064  0.012  0.379  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.   Results  Graphical analysis  Figure 1 and Figure 2 present a graphical overview of trends in the average noncompliance rate of firms  that  participate  in  Better  Work  Vietnam  between  2010  and  2018.  Figure  1  shows  trends  in  average  compliance by year, and Figure 2 shows average compliance by valuation cycle (duration of participation  in the program). Each graph presents trends for all compliance questions, as well as compliance questions  mapped to broader compliance clusters of child labor, compensation, contracts, discrimination, forced  labor, freedom of association, occupational health and safety, and work time.  The top left panel of Figure 1 presents some evidence that non‐compliance rates are falling soon after the  announcement of Better Work Vietnam Public Disclosure Programme. However, this follows increasing  trends in non‐compliance a few years prior to the program. These trends may or may not be the direct  17    results of the disclosure policy. For example, other factors could be driving these trends in the data, such  as the entry or exit of less‐compliant firms into the program before or after the policy announcement.  Trends over time in average non‐compliance rates in compensation, contracts, occupational health and  safety, work time, and to a lesser extent freedom of association mimic the overall trends – increasing a  few years prior to the program, and decreasing in the years after the program announcement. On the  other hand, non‐compliance with child labor began to decline prior to program announcement, while non‐ compliance with forced labor shows no clear trend patterns. These results suggest it will be important to  differential  the  empirical  results  of  the  Public  Disclosure  Programme  by  compliance  cluster,  given  the  differences in trends around announcement.  As identified in earlier literature, compliance also tends to improve with program participation. We check  this  with  the  Vietnam  data,  and  find  similar  results.  Figure  2  shows  that  participation  in  the  program  appears  to  be  correlated  with  compliance  overall,  where  noncompliance  goes  down  linearly  with  participation.  Therefore,  it  will  be  important  to  control  for  duration  of  program  participation  for  the  empirical analysis. Work time, occupational health and safety, freedom of association, and contracts all  exhibit steady and declining non‐compliance alongside program participation. Non‐compliance within the  compliance clusters of child labor and forced labor appear to drop off relatively quickly after a firm joins  the program, within a few cycles. Non‐compliance with the compliance cluster of discrimination shows  less clear trends.  18    Figure 1: Noncompliance rates by year    Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.    19    Figure 2: Noncompliance rates by evaluation cycle    Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.    20    The above graphs present results for all compliance questions – not only public disclosure questions. We  also look to see whether there are differences in changes in compliance over time for public disclosure  questions versus non‐public disclosure questions in Figure 3. Though the overall compliance rates tend to  be lower for disclosure questions than non‐disclosure questions, the trends in average non‐compliance  rates over time tend to be similar. As above, there is an increase in average non‐compliance in the sample  in  the  years  prior  to  the  announcement  of  the  non‐disclosure  program,  followed  by  a  decline  in  non‐ compliance in the years preceding non‐compliance.   Figure 3: Noncompliance rates, disclosure versus non‐disclosure questions    Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.   Empirical analysis  First,  we  test  whether  there  are  systematic  trends  in  the  characteristics  of  firms  that  do  not  meet  compliance requirements.  Table 10 presents the regression results of equation (1), for all questions, for  only public disclosure questions, and for all questions in each of the eight compliance clusters. Firm size  is negatively associated with non‐compliance, that is, larger firms tend to be more compliant. This holds  across all compliance clusters, with the exception of forced labor.  Though no correlation is found overall, there is some evidence that firm age matters for non‐compliance  in specific compliance clusters. For child labor, discrimination, and work time, older firms are found to be  more  compliant.  In  these  categories,  firms  that  are  larger  (above  the  median  firm  size)  have  higher  compliance rates by about 1 percent than firm that are smaller (below the median firm size).  Firms’  baseline  non‐compliance  has  a  positive  correlation  with  non‐compliance  over  program  participation.  That  is,  firms  that  have  lower  compliance  when  they  enter  the  Better  Work  Vietnam  program are more likely to have lower compliance throughout their participation in the program. This also  holds  when  controlling  for  length  of  participation  in  Better  Work  Vietnam,  which  has  a  negative  and  statistically  significant  correlation  with  non‐compliance.  That  is,  non‐compliance  is  lower  in  firms  that  have been participate in the program longer. These results hold across all compliance points, with the  21    exception of forced labor. It is interesting to note that the magnitudes of the coefficient is larger for the  disclosure questions, meaning that baseline noncompliance and length of program participation have a  stronger negative correlation with compliance.  Second, we test whether there are systematic trends in the characteristics of firms that adopt compliance  requirements. Table 11 presents the regression results of equation (2), which now controls for firm fixed‐ effects. As such, the results can be interpreted as the change in compliance within firms over time. There  is a negative and significant correlation of firm size with non‐compliance for child labor and compensation,  meaning that larger firms are more likely to become compliant in these compliance clusters over time.  However, there is no relationship overall or with disclosure questions.  There  is  no  significant  correlation  between  firm  age  and  change  in  compliance  within  firms,  with  the  exception  of  the  compensation  compliance  cluster:  larger  firms  are  more  likely  to  increase  their  non‐ compliance over time.  There is a significant and positive correlation between baseline non‐compliance and within‐firm change  in compliance over time. That is, firms that were less compliant when they entered the program were less  likely to increase their non‐compliance. This holds for all questions as well as disclosure questions only, in  addition  to  the  compliance  clusters  of  compensation,  contracts,  freedom  of  association,  occupational  safety and health, and work time. Length of participation in the program continues to have a negative  correlation with changes in non‐compliance within‐firm.  Third, we test in what compliance clusters firms are more likely to adopt compliance requirements during  Better Work  Vietnam participation.  Table 7 (above)  shows that the largest  changes in non‐compliance  were observed in occupational health and safety, child labor, and freedom of association, followed by  compensation.  Fourth, we test whether transparency through the Public Disclosure Programme accelerates adoption of  compliance  requirement,  and  whether  this  varies  by  compliance  cluster.  Tables  12  and  13  amend  the  specifications of Tables 10 and 11 by including the dummy variable of whether the Compliance Synthesis  Report was undertaken after the announcement of the Public Disclosure Programme, which estimates  equation (3). The key result is there the coefficient estimate of the dummy variable POST. A statistically  significant and negative coefficient estimate in Table 10 indicates lower non‐compliance across firms after  the  announcement  of  the  Public  Disclosure  Program,  controlling  for  other  firm  characteristics.  A  statistically significant and negative coefficient estimate in Table 11, which also includes firm‐fixed effects,  indicates lower non‐compliance within firms after the announcement of the Public Disclosure Program.  As  above,  the  results  are  presented  for  all  questions,  for  only  public  disclosure  questions,  and  for  all  questions  in  each  of  the  compliance  clusters.  The  same  firm‐level  characteristics  are  maintained  as  controls. Tables A.6 and A.7 in the appendix instead present the results of the regression of the change in  the firm’s non‐compliance between the first and last evaluation cycle.  Table  12  shows  a  negative  and  statistically  significant  correlation  between  non‐compliance  and  public  disclosure when the sample includes all compliance questions. The estimated effect is a 3.7 percent lower  average  non‐compliance  rate  in  the  period  after  the  announcement  of  the  Public  Disclosure  Program.  22    Table 13 shows a stronger within‐firm effect for changes in non‐compliance after the announcement of  the Public Disclosure Program; the estimated effect is a 4.5 percent lower average non‐compliance rate  within a firm. As such, the results suggest that the Public Disclosure Program is correlated with higher firm  compliance.  The  coefficient  estimate  of  POST  shows  a  stronger  negative  correlation  with  non‐compliance  in  the  compliance clusters of freedom of association, occupational health and safety, contracts, work time, and  child labor. As such, freedom of association, occupational health  and safety, contracts work time, and  child labor show the largest fall in non‐compliance associated with the Public Disclosure Program. There  is no correlation found in the compliance cluster of forced labor.  23    Table 10: Determinants of non‐compliance, between firm    All  Disclosure  Child  Forced  Freedom of  Occupational safety  Work  Compensation  Contracts  Discrimination  categories  categories only  labor  Labor  association  and health  time  Firm size  ‐0.015***  ‐0.012***  ‐0.040***  ‐0.029***  ‐0.027***  ‐0.001**  0.000  ‐0.009***  ‐0.016***  ‐0.023***  (0.001)  (0.004)  (0.005)  (0.003)  (0.005)  (0.001)  (0.000)  (0.003)  (0.003)  (0.006)  Firm age  ‐0.000  ‐0.001  ‐0.013**  0.002  ‐0.001  ‐0.001*  ‐0.000  0.002  0.003  ‐0.011**  (0.001)  (0.004)  (0.005)  (0.003)  (0.005)  (0.000)  (0.000)  (0.003)  (0.003)  (0.005)  Baseline  0.078***  0.080***  0.144***  0.125***  0.122***  0.004***  ‐0.000*  0.036***  0.115***  0.104***  noncompliance  (0.002)  (0.007)  (0.013)  (0.007)  (0.009)  (0.001)  (0.000)  (0.006)  (0.006)  (0.011)  Length of  ‐0.035***  ‐0.042***  ‐0.031***  ‐0.035***  ‐0.067***  ‐0.000  0.000  ‐0.025***  ‐0.061***  ‐0.051***  participation  (0.001)  (0.004)  (0.005)  (0.003)  (0.005)  (0.000)  (0.000)  (0.003)  (0.003)  (0.006)  Constant  0.119***  0.129***  0.132***  0.095***  0.110***  0.008***  0.003  0.164***  0.221***  0.160***    (0.003)  (0.009)  (0.017)  (0.008)  (0.011)  (0.002)  (0.002)  (0.011)  (0.008)  (0.014)  Year FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Firm FE  No  No  No  No  No  No  No  No  No  No  Observations  240,805  32,934  8,937  35,928  22,455  52,332  13,473  26,946  64,269  16,465  R‐squared  0.016  0.017  0.063  0.035  0.038  0.002  0.002  0.024  0.021  0.023  Note:  Non‐compliance=1.  Firm  size,  firm  age,  baseline  non‐compliance,  and  length  of  participation  in  program  are  all  identified  as  a  dummy  variable equal to 1 if the firm is above the median. Standard errors in parentheses. * = 10% significance, ** = 5% significance, *** = 1% significance.  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.     24    Table 11: Determinants of non‐compliance, within‐firm    All  Disclosure  Child  Forced  Freedom of  Occupational safety  Work  Compensation  Contracts  Discrimination  categories  categories only  labor  Labor  association  and health  time  Firm size  ‐0.027  ‐0.051  ‐0.484***  ‐0.153*  0.010  0.001**  0.001  ‐0.020  ‐0.064  0.051  (0.031)  (0.082)  (0.163)  (0.080)  (0.104)  (0.000)  (0.001)  (0.065)  (0.067)  (0.116)  Firm age  ‐0.038  0.085  0.049  0.139*  0.010  0.001**  0.001  0.035  0.030  0.051  (0.030)  (0.082)  (0.162)  (0.080)  (0.104)  (0.000)  (0.001)  (0.065)  (0.067)  (0.116)  Baseline  0.076**  0.182**  ‐0.049  0.256***  0.309***  0.001  0.001  0.123*  0.160**  0.235**  noncompliance  (0.030)  (0.083)  (0.162)  (0.080)  (0.105)  (0.001)  (0.001)  (0.065)  (0.067)  (0.117)  Length of  ‐0.014***  ‐0.014**  ‐0.010  ‐0.006  ‐0.037***  0.001  0.000  ‐0.014***  ‐0.029***  ‐0.008  participation  (0.002)  (0.007)  (0.009)  (0.005)  (0.008)  (0.001)  (0.001)  (0.005)  (0.005)  (0.010)  Constant  0.233***  0.174**  0.600***  0.193**  0.124  0.003  0.000  0.140**  0.357***  0.134    (0.034)  (0.075)  (0.225)  (0.077)  (0.090)  (0.002)  (0.000)  (0.056)  (0.074)  (0.089)  Year FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Firm FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Observations  240,805  32,934  8,937  35,928  22,455  52,332  13,473  26,946  64,269  16,465  R‐squared  0.029  0.041  0.218  0.073  0.081  0.027  0.028  0.047  0.055  0.069  Note:  Non‐compliance=1.  Firm  size,  firm  age,  baseline  non‐compliance,  and  length  of  participation  in  program  are  all  identified  as  a  dummy  variable equal to 1 if the firm is above the median. Standard errors in parentheses. * = 10% significance, ** = 5% significance, *** = 1% significance.  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.   25    Table 12: Effect of disclosure by firm characteristic, between firm  Disclosure  Forced  Freedom of  Occupational safety    All categories  Child labor  Contracts  Discrimination  Work time  categories only  Labor  association  and health  POST  ‐0.037***  ‐0.031  ‐0.064***  0.150***  ‐0.005**  ‐0.004  ‐0.143***  ‐0.070***  0.003  (0.005)  (0.024)  (0.021)  (0.013)  (0.002)  (0.003)  (0.013)  (0.009)  (0.016)  Firm size  ‐0.014***  ‐0.009  ‐0.049***  ‐0.030***  ‐0.001**  0.000  ‐0.009***  ‐0.016***  ‐0.024***  (0.001)  (0.006)  (0.006)  (0.005)  (0.001)  (0.000)  (0.003)  (0.003)  (0.005)  Firm age  0.002  0.005  ‐0.012**  ‐0.002  ‐0.001*  0.000  0.003  0.008***  ‐0.009*  (0.001)  (0.006)  (0.006)  (0.005)  (0.000)  (0.000)  (0.003)  (0.003)  (0.005)  Baseline  0.050***  0.028***  0.077***  0.081***  0.002***  0.000  0.025***  0.083***  0.056***  noncompliance  (0.001)  (0.006)  (0.006)  (0.005)  (0.001)  (0.000)  (0.003)  (0.003)  (0.005)  Length of  ‐0.043***  ‐0.033***  ‐0.044***  ‐0.087***  0.000  0.000  ‐0.028***  ‐0.064***  ‐0.057***  participation  (0.002)  (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.001)  (0.000)  (0.003)  (0.003)  (0.006)  Year FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Firm FE  No  No  No  No  No  No  No  No  No  Observations  209150  3004  7465  20671  48001  12016  24032  77959  17504  R‐squared  0.015  0.031  0.058  0.05  0.001  0.002  0.029  0.025  0.023  Note:  Non‐compliance=1.  Firm  size,  firm  age,  baseline  non‐compliance,  and  length  of  participation  in  program  are  all  identified  as  a  dummy  variable equal to 1 if the firm is above the median. Standard errors in parentheses. * = 10% significance, ** = 5% significance, *** = 1% significance.  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.      26    Table 13: Effect of disclosure by firm characteristic, within firm  Disclosure  Forced  Freedom of  Occupational safety    All categories  Child labor  Contracts  Discrimination  Work time  categories only  Labor  association  and health  POST  ‐0.046***  ‐0.060**  ‐0.094***  0.106***  ‐0.006**  ‐0.003  ‐0.141***  ‐0.105***  ‐0.081***  (0.005)  (0.026)  (0.024)  (0.017)  (0.002)  (0.002)  (0.014)  (0.011)  (0.022)  Firm size  0.052*  ‐0.473*  0.047  0.035  ‐0.009  0.003  ‐0.034  0.027  ‐0.016  (0.028)  (0.272)  (0.036)  (0.102)  (0.016)  (0.002)  (0.089)  (0.059)  (0.127)  Firm age  0.009  0.027  0.060*  ‐0.068  ‐0.017  0.000  ‐0.04  0.05  ‐0.016  (0.028)  (0.272)  (0.035)  (0.102)  (0.015)  (0.000)  (0.089)  (0.059)  (0.127)  Baseline  0.046  0.033  ‐0.060*  0.003  ‐0.014  0.000  0.04  0.043  0.107  noncompliance  (0.028)  (0.273)  (0.035)  (0.102)  (0.015)  (0.000)  (0.089)  (0.059)  (0.127)  Length of  ‐0.018***  ‐0.016*  ‐0.013  ‐0.044***  0.001  0.000  ‐0.017***  ‐0.028***  ‐0.012  participation  (0.003)  (0.008)  (0.010)  (0.009)  (0.001)  (0.001)  (0.006)  (0.005)  (0.009)  Year FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Firm FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Observations  209150  3004  7465  20671  48001  12016  24032  77959  17504  R‐squared  0.029  0.245  0.256  0.096  0.024  0.035  0.053  0.056  0.071  Note:  Non‐compliance=1.  Firm  size,  firm  age,  baseline  non‐compliance,  and  length  of  participation  in  program  are  all  identified  as  a  dummy  variable equal to 1 if the firm is above the median. Standard errors in parentheses. * = 10% significance, ** = 5% significance, *** = 1% significance.  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.  27    We continue to explore whether transparency through the Public Disclosure Program accelerates firm  compliance,  and whether this varies by firm  characteristic, using an alternative specification. Table 14  presents the regression results of equation (4). The results show how effective disclosure is conditional  on different firm characteristics, by interacting the variable POST with each of the firm characteristics.   The results in column (5) show that the disclosure program continues to have a negative relationship with  non‐compliance,  where  the  coefficient  estimate  of  POST  is  significant  and  negative.  We  find  that  this  negative relationship between non‐compliance and the public disclosure program is stronger for larger  firms, given by the significant and negative interaction of POST with firm size. The negative relationship is  also stronger for firms that had a higher non‐compliance rate during their first evaluation. We find no  evidence that firm age interacts with the impact of public disclosure on firm compliance. The interaction  between  the  length  of  participation  in  ILO‐IFC  Better  Work  Vietnam  and  the  non‐disclosure  period  is  instead  positive,  suggesting  that  firms  that  participating  longer  in  the  program  in  the  non‐disclosure  period are slower to improve compliance, conditional on other firm characteristics.  Table 14: Effect of disclosure by firm characteristic, heterogenous effects    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  POST  0.011**  0.019***  ‐0.023***  0.014***  ‐0.009*    (0.005)  (0.005)  (0.005)  (0.004)  (0.005)  Firm size * POST  0.001        ‐0.006**    (0.003)        (0.003)  Firm age * POST    0.002      ‐0.004      (0.003)      (0.003)  Length of participation * POST      0.041***    0.025***        (0.003)    (0.003)  Baseline noncompliance * POST        ‐0.017***  ‐0.015***          (0.003)  (0.003)  Firm size  ‐0.017***        ‐0.010***    (0.002)        (0.002)  Firm age    0.007***      0.004*      (0.002)      (0.002)  Length of participation      ‐0.118***    ‐0.054***        (0.005)    (0.002)  Baseline noncompliance        0.057***  0.056***          (0.002)  (0.002)  Test: x * POST + x + POST=0  0.91  32.12  327.33  139.68      0.34  0.00  0.00  0.00    Year FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Evaluation cycle FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Observations  209150  209150  209150  209150  209150  R‐squared  0.011  0.011  0.011  0.017  0.016  Note: Non‐compliance=1. Standard errors in parentheses. * = 10% significance, ** = 5% significance, ***  = 1% significance.  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.  Fifth, does transparency shift factory efforts to alternative areas of compliance? One concern is whether  the Public Disclosure Program incentivizing firms to shift efforts towards the disclosure questions at the  expensive of other compliance areas. We test this by estimating equation (3) for the disclosure questions  only, presented in Tables 12 and 13. The results do not show evidence that firms are improving more on  the  disclosure  questions  than  the  non‐disclosure  questions  in  the  post‐disclosure  period.  In  Table  12  (between  firm),  the  estimated  coefficient  of  POST  is  nearly  identical  for  disclosure  questions  and  all  questions  (though  not  statistically  significant  in  the  latter).  In  Table  13  (within  firm),  there  is  some  28    evidence that disclosure categories react slightly more than the other categories, but the difference is not  significant  and  small  in  magnitude.  This  supports  the  descriptive  statistics  that  similarly  do  not  show  greater  improvements  in  the  disclosure  categories  than  overall  (either  before/after  program  announcement or when looking at changes between first/last evaluation cycle, in Table 7 and Table A.5,  respectively). In fact, the raw means suggest that there is less improvement for the disclosure questions  than the other questions.  Sixth, we explore whether transparency leads some firms to drop out of the program.   Table 15 tests for  factors  correlated  with  firm  attrition,  including  firm  size,  firm  age,  baseline  non‐compliance,  the  non‐ compliance rate of  the last  compliance assessment, as well as the Public Disclosure Program.  There is  some  evidence  that  firms  are  more  likely  to  drop  out  of  ILO‐IFC  Better  Work  Vietnam  after  the  announcement of the Public Disclosure Program than before. There is a positive and statistically significant  correlation  between  the  variable  POST  and  firm  attrition,  though  the  coefficient  is  relatively  small  in  magnitude. This holds when also controlling for firm size, firm age, and baseline non‐compliance.   Non‐compliance rates are also a strong overall predictor of dropping out of the program; we find evidence  that firms with higher non‐compliance rates in their last compliance cycle are more likely to drop out of  ILO‐IFC Better Work Vietnam. This suggests that the average trends in non‐compliance rates over time  may be influenced by firms dropping  out of the program. Larger  firms are also less likely  to drop out,  suggesting that they have more to gain from successfully participating in the program. Current evidence  therefore  shows  previous  compliance  performance  remains  the  strongest  predictor  of  whether  a  firm  drops out of the programme, but public disclosure seems to add to that effect.  Table 15: Determinants of attrition    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  Non‐compliance rate in t‐1  1.610***    1.527***    1.505***    (0.133)    (0.146)    (0.138)  POST    0.290***    0.289***  0.287***      (0.023)    (0.023)  (0.022)  Firm size      ‐0.079***  ‐0.142***  ‐0.086***        (0.024)  (0.022)  (0.022)  Firm age      ‐0.046**  ‐0.03  ‐0.017        (0.022)  (0.022)  (0.021)  Baseline noncompliance      ‐0.023  0.060***  ‐0.027        (0.024)  (0.022)  (0.022)  Test: x * POST + x + POST=0  0.91  32.12  327.33  139.68      0.34  0.00  0.00  0.00    Year FE  No  No  No  No  No  Observations  1386  1386  1386  1386  1386  R‐squared  0.099  0.111  0.109  0.147  0.217  Note: Firm drops out=1. Standard errors in parentheses. * = 10% significance, ** = 5% significance, *** =  1% significance.  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.  Conclusions  This research leveraged factory‐level data on compliance from the ILO‐IFC Better Work Vietnam program  to  assess  the  relationship  between  transparency  on  working  conditions  and  firm  compliance  of  labor  standards in Vietnam. It exploited a change in the policies of Better Work Vietnam when, in 2015, the  29    program  announced  the  launch  of  a  new  public  disclosure  program  that  will  make  factories’  names  publicly available along with their compliance (or lack thereof) with certain “critical issues”.  We  first  examined  which  firm  characteristics  correlate  with  noncompliance  outcomes  as  well  as  reductions in noncompliance outcomes over time using cross‐sectional fixed‐effects regressions. We then  examined  the  impact  of  the  public  disclosure  policy  on  compliance  rates  using  heterogenous  effects  regressions. We also tested whether the public disclosure policy had an impact on firm drop‐out.  It found that while continued participation in the Better Work Vietnam program has the strongest effect  on changes in firm compliance with labor standards over time, public disclosure is also associated with  increased compliance. Public disclosure appears to have a stronger impact on particular compliance points  including  occupational  health  and  safety,  work  time,  and  child  labor,  where  we  found  a  stronger  correlation  between  compliance  and  the  public  disclosure  period  in  these  compliance  clusters.  No  evidence  of  firms  only  making  progress  on  the  critical  issues  is  found.  Policy  implications  suggest  that  public disclosure, at least within global value chains, matters for firm behavior.    30    References  Adler,  D.,  and  M.  Woolcock  (2010).  “Justice  without  the  Rule  of  Law?  The  challenge  of  rights‐based  industrial relations in contemporary Cambodia.” In  Human Rights at Work: Perspectives on Law  and Regulation, ed. C. Fenwick and T. Novitz. Oxford: Hart Publishing.  Ang, D., C. Brown, R. Dehejia, R. Robertson (2012). “Public Disclosure, Reputation Sensitivity, and Labor  Law Compliance: Evidence from Better Factories Cambodia.”  Review of Development Economics  16(4): 594‐607.  Bair,  J.  (2017).  “Contextualising  Compliance:  Hybrid  governance  in  global  value  chains.” New  Political  Economy 22(2): 169‐85.  Beresford,  M.  (2009).  “The  Cambodian  Clothing  Industry  in  the  post‐MFA  Environment:  A  review  of  developments.” Journal of the Asia Pacific Economy 14(4): 366‐88.  Berik, G., and Y. van der Meulen Rodgers (2010). “Options for Enforcing Labour Standards: Lessons from  Bangladesh and Cambodia.” Journal of International Development 22: 56‐85.   Better Work Vietnam (2015). Newsletter No. 12, Sep 2014 – Jan 2015. Ho Chi Minh City, Vietnam.  Brown, D., R. Dehejia, A. Rappaport, M. Davis, R. Robertson, L. Babbitt, and E. Voegeli (2016). “The Impact  of Better Work.” ILO, Geneva.  Jetha, Q., and J. Linsen (2015). “Survival of the Fittest – And Most Compliant: Evidence on the relationship  between firm survival and social protection compliance.” Better Work Discussion Paper Series No.  19, ILO, Geneva.  Miller, D., V. Nuon, C. Aprill, and R. Certeza (2009). “Business as Usual?  Governing the supply chain in  clothing ‐ post MFA phase‐out: The case of Cambodia.”  International Journal of Labor Research  1(1): 10‐33.  Oka,  C.  (2010a).  “Accounting  for  the  Gaps  in  Labour  Standard  Compliance:  The  role  of  reputation‐ conscious  buyers  in  the  Cambodian  garment  industry.”  European  Journal  of  Development  Research 22(1): 59‐78.  Oka, C. (2010b). “Channels of Buyer Influence and Labor Standard Compliance: The case of Cambodia’s  garment sector.” Advances in Industrial and Labor Relations 17(1): 153‐83.   Polaski,  S.  (2006).  “Combining  Global  and  Local  Forces:  The  case  of  labor  rights  in  Cambodia.”  World  Development 34(5), 919‐32.  Ruwanpura,  K,  and  N.  Wrigley  (2011).  “The  Costs  of  Compliance?  Views  of  Sri  Lankan  apparel  manufacturers in times of global economic crisis.” Journal of Economic Geography 11(6): 1–19.  Robertson,  R.  (2017).  “Lights  On:  Public  disclosure  and  compliance:  evidence  from  Better  Factories  Cambodia.” Mimeo. The Bush School of Government and Public Services, Texas A&M University,  College Station, Texas.  31    World  Bank  (2015).  “Interwoven:  How  the  Better  Work  Program  improves  job  and  life  quality  in  the  apparel sector.” Washington, DC.         32    Appendix  Table A.1: Clusters and compliance points  Cluster  Compliance Point  Child Laborers  Hazardous Work and other Worst Forms  Child Labor  Documentation and Protection of Young Workers  Hazardous Work  Unconditional Worst Forms  Race and Origin  Religion and Political Opinion  Discrimination  Gender  Other Grounds  Coercion  Bonded Labor  Forced Labour  Forced Labor and Overtime  Prison Labor  Union Operations  Interference and Discrimination  Freedom of Association and Collective Bargaining  Collective Bargaining  Strikes  Minimum Wages/Piece Rate Wages  Overtime Wages  Premium Pay  Compensation  Method of Payment  Wage Information, Use and Deduction  Paid Leave  Social Security and Other Benefits  Employment Contracts  Contracting Procedures  Contracts and Human Resources  Termination  Dialogue, Discipline and Disputes  OSH Management Systems  Chemicals and Hazardous Substances  Worker Protection  Working Environment  Occupational Safety and Health  Welfare Facilities  Health Services and First Aid  Worker Accommodation  Emergency Preparedness  Regular Hours  Working Time  Overtime  Leave  Source: ILO‐IFC Better Work Vietnam.      33    Table A.2: Variable names and definitions, Compliance Synthesis Report  Variable name  Variable definition  Country  Vietnam  FactoryAssessedID  Unique identifier of the factory  FactoryAssessedName    CurrentFactoryID  Unique identifier of the factory  CurrentFactoryName    AssesmentStartDate  The date from which an announced compliance assessment begins, day / month / year  QuestID  Questionnaire ID, unique for each assessment (CurrentFactoryID and AssessmentStartDate)  Cluster  One of eight compliance clusters: child labor, discrimination, forced labor, freedom of association and  collective bargaining, compensation, contracts, occupational health and safety, working time  CP  Compliance points, nested within cluster   ParentQuestion    OriginalQuestionID    QuestionID  Unique to QLabel  QLabel  Individual question on the compliance assessment tool, nested within compliance points  QuestionStatus  Active or Inactive  Questiontype  FGW (question for information only) or NCQ (non‐compliance question)  Finding  For each NCQ, 1=non‐compliance, 0=no evidence of non‐compliance found / compliant  Cycle  Represents the sequential order of assessment in a factory. Cycle 1 = a factory’s first compliance  assessment; Cycle 2 = a factory’s second compliance assessment; etc. Assessments occur  approximately every 12 months, so Cycle 3 would correspond roughly to the 3rd year of participation in  the program.  BuyerId  Unique ID of the buyer  Noncompliancerate    ofemployees  Number of employees  Tags    EA1  Name of the first Enterprise Advisor  EA2  Name of the second Enterprise Advisor  Approver  Name of the Approver  ApprovalDate  Generally about one month after the assessment  TQName    TQRef    TQStatus    GuidanceNote  Guidance to Enterprise Advisors on how to assess compliance vs. non‐compliance  LegalReference    FindingText  Any additional detail provided by Enterprise Advisors  Source: ILO‐IFC Better Work Vietnam.      34    Table A.3: The 26 “critical issues” for which public disclosure is assessed  Punishing workers for participating in a strike  Requiring workers to join a union  Payment for overtime  Fire detection and alarm system  Implementation of collective agreement  Limits on the use of fixed term contracts  Accessible unobstructed and/or unlocked emergency exits during working hours including overtime  Mechanisms to ensure cooperation between workers and management on OSH matters  Free exit from the workplace at all times including during overtime  Gender discrimination (conditions of work)  Payment for maternity leave  Providing drinking water  Punishment of unionists  Workers under the legal age for employment under national law  Sexual Harassment  Periodic emergency drills  Bullying harassment or humiliating treatment of workers  Payment of minimum wage for regular workers  Termination or non‐renewal of worker's employment contract due to union membership or activities  Informing workers about wage payments and deductions, Thematic  Forced overtime under threat of penalty, Thematic  Terminating workers who were pregnant or on maternity leave or forcing them to resign  Number of emergency exits  Actions to assess monitor prevent and/or limit workers' exposure to hazardous chemicals  Employer involvement in union decisions constitution rules activities admin finances or elections  Source: ILO‐IFC Better Work Vietnam.      35    Table A.4: Variable names and definitions, Registration Document  Variable name  Variable definition  ID  Unique identifier of the factory  Original factory ID    Division  Sector of company (manufacturing)  City  City of operation  Zip code    State    Country  Vietnam  Peer group enabled    City of ownership  City of ownership company  Country of ownership  Country of ownership company  Age  In what year did the supplier begin operation in the country  Total employees    Male employees    Female employees    First product    Second product    Customer 1/2/3 – Length of business relationship    Customer 1/2/3 – Preferred supplier    Customer 1/2/3 – Contractor    Customer 1/2/3 – Subcontractor    Source: ILO‐IFC Better Work Vietnam.  36    Table A.5: Summary statistics for non‐compliance rate    First evaluation cycle  Last observed evaluation cycle  Change    mean  median  sd  min  max  mean  median  sd  min  max  mean                          All questions  0.132  0.118  0.064  0  0.379  0.079  0.068  0.057  0  0.360  0.075  Disclosure  0.167  0.136  0.088  0  0.455  0.119  0.091  0.089  0  0.455  0.079                          Child labor  0.120  0  0.201  0  0.667  0.049  0  0.143  0  0.667  ‐0.023  Compensation  0.135  0.125  0.117  0  0.667  0.078  0.042  0.094  0  0.542  0.040  Contracts and human resources  0.190  0.133  0.152  0  0.667  0.119  0.067  0.114  0  0.667  0.075  Discrimination  0.004  0  0.013  0  0.086  0.004  0  0.017  0  0.229  ‐0.013  Forced labor  0.001  0  0.008  0  0.111  0.000  0  0.006  0  0.111  ‐0.005  Freedom of association  0.096  0.111  0.075  0  0.333  0.034  0  0.055  0  0.556  0.041  Occupational safety and health  0.247  0.233  0.116  0  0.558  0.154  0.140  0.104  0  0.581  0.143  Working time  0.174  0.182  0.138  0  0.727  0.131  0.091  0.115  0  0.545  0.043  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.        37    Table A.6: Determinants of changes in non‐compliance rate, first to last cycle    Disclosure  Occupational  All  Forced  Freedom of  categories  Child labor  Compensation  Contracts  Discrimination  safety and  Work time  categories  Labor  association  only  health  Firm size  ‐0.011***  ‐0.017***  0.026***  ‐0.017***  ‐0.016***  ‐0.001***  ‐0.000***  ‐0.015***  ‐0.023***  0.001  (0.000)  (0.001)  (0.004)  (0.001)  (0.002)  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.001)  (0.002)  Firm age  ‐0.005***  ‐0.017***  0.006  0.003***  ‐0.000  ‐0.002***  ‐0.000*  ‐0.012***  ‐0.017***  0.014***  (0.000)  (0.001)  (0.004)  (0.001)  (0.001)  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.001)  (0.002)  Baseline  ‐0.078***  ‐0.071***  ‐0.162***  ‐0.090***  ‐0.142***  ‐0.009***  ‐0.000  ‐0.029***  ‐0.135***  ‐0.056***  noncompliance  (0.000)  (0.002)  (0.009)  (0.002)  (0.003)  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.001)  (0.003)  Length of  ‐0.019***  0.003**  ‐0.040***  ‐0.007***  0.016***  ‐0.005***  ‐0.001***  ‐0.062***  ‐0.032***  ‐0.018***  participation  (0.000)  (0.001)  (0.004)  (0.001)  (0.002)  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.001)  (0.002)  Constant  ‐0.036***  ‐0.010***  ‐0.071***  ‐0.021***  0.009**  ‐0.002***  ‐0.003***  ‐0.100***  ‐0.056***  ‐0.067***    (0.000)  (0.002)  (0.010)  (0.002)  (0.004)  (0.000)  (0.001)  (0.002)  (0.002)  (0.004)  Year FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Firm FE  No  No  No  No  No  No  No  No  No  No  Observations  339,344  36,392  9,125  48,079  34,881  69,074  19,275  36,832  92,845  29,233  R‐squared  0.177  0.079  0.072  0.093  0.122  0.052  0.015  0.165  0.138  0.022  Note:  Non‐compliance=1.  Firm  size,  firm  age,  baseline  non‐compliance,  and  length  of  participation  in  program  are  all  identified  as  a  dummy  variable equal to 1 if the firm is above the median. Standard errors in parentheses. * = 10% significance, ** = 5% significance, *** = 1% significance.  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.      38    Table A.7: Determinants of changes in non‐compliance rate, first to last cycle    Disclosure  Occupational  All  Forced  Freedom of  categories  Child labor  Compensation  Contracts  Discrimination  safety and  Work time  categories  Labor  association  only  health  Firm size  ‐0.016***  0.045***  0.000  ‐0.042***  0.033***  ‐0.000***  ‐0.000***  ‐0.028***  ‐0.012***  ‐0.091***  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Firm age  ‐0.016***  0.045***  ‐0.000***  ‐0.042***  0.033***  0.000***  0.000***  ‐0.028***  ‐0.012***  ‐0.091***  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Baseline  0.016***  ‐0.045***  0.000  0.042***  ‐0.033***  ‐0.000***  ‐0.000**  0.028***  0.012***  0.091***  noncompliance  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Length of  ‐0.000***  0.000***  0.000***  ‐0.000***  0.000***  0.000***  ‐0.000***  ‐0.000***  0.000***  0.000***  participation  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Constant  0.000***  0.000***  ‐0.000**  ‐0.000***  0.000***  ‐0.000***  0.000***  ‐0.000***  0.000***  ‐0.000***    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Year FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Firm FE  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Observations  339,344  36,392  9,125  48,079  34,881  69,074  19,275  36,832  92,845  29,233  R‐squared  1.000  1.000  1.000  1.000  1.000  1.000  1.000  1.000  1.000  1.000  Note:  Non‐compliance=1.  Firm  size,  firm  age,  baseline  non‐compliance,  and  length  of  participation  in  program  are  all  identified  as  a  dummy  variable equal to 1 if the firm is above the median. Standard errors in parentheses. * = 10% significance, ** = 5% significance, *** = 1% significance.  Source: Author’s calculations using data from ILO‐IFC Better Work Vietnam.    39