WPS7484 Policy Research Working Paper 7484 Mobility, Scarring and Job Quality in Indonesia’s Labor Market Darian Naidoo Truman Packard Ilmiawan Auwalin Social Protection and Labor Global Practice Group November 2015 Policy Research Working Paper 7484 Abstract This paper investigates the occupational mobility and job estimations using panel data from the Indonesian Family quality of young people in Indonesia and relates this to the Life Survey reveal that a period in self-employment is associ- concept of “scarring.” The concept of labor market scar- ated with negative returns for youth (about 3 to 4 percent ring in this paper is the occurrence of low or zero returns per year penalty), but not for older adults. In addition, to certain types of work (for example, self-employment). there are clear patterns of persistence in self-employment Scarring is expected to occur whenever an individual spends over time with few individuals progressing from petty periods working in occupations in which their human self-employment to businesses with permanent workers. capital is either stagnant or deteriorating. Fixed effects This paper is a product of the Social Protection and Labor Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at tpackard@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 Mobility, Scarring and Job Quality   In Indonesia’s Labor Market   Darian Naidoo1, Truman Packard2 and Ilmiawan Auwalin3  JEL Classification: J2, J3, J6  1  National Catholic Education Commission, corresponding author: darian.naidoo1@gmail.com  2  World Bank Group, Social Protection and Labour Global Practice  3  School of Economics, Faculty of Arts & Social Sciences, the University of Sydney  1. Introduction Youth  around  the  world  face  a  range  of  challenges  during  their  first  forays  into  the  labor  market.  Necessarily,  they  must  find  their  initial  employment  utilizing  nascent  job  search  skills  and  with  the  disadvantage  of  having  little  prior  paid  work  experience.  They  may  also  be  involved  in  jobs  to  which  they  are  poorly  suited  early  in  their  careers  as  they  sample  different  jobs  before  settling  on  career  paths  that  they  prefer.  Voluntary  job  changes  for  youth  are  often  associated  with  growth  in  wages  (Keith  and  McWilliams,  1995;  Abbott  and  Beach,  1994).   Some,  however,  may  get  stuck  in  unfavorable  employment  rather  than  using  early jobs as stepping stones to better work. Even worse, some young people, particularly in  developing  countries,  may  endure  long  periods  without  formal  employment,  either  earning  a limited income in the informal sector, searching for work, or as discouraged job seekers.   More  generally,  the  possibility  of  youth  making  mistakes  because  they  lack  experience  in  many areas of life has been emphasized by the 2007 World  Development Report that called  for  more  policies  that  provide  youth  with  “second  chance”  opportunities.  They  may  suffer  over  the  long  term  from  unfavorable  early  experiences  in  the  labor  market  and  may  need  assistance  to  “move  up”  in  the  labor  market.  However,  there  is  much  to  the  process  of  career  development  that  has  not  been  investigated  empirically,  making  evidence  based  policy  formulation  difficult.  Open questions  include: How  do  different  types  of  labor  market  experiences  impact  on  the  future  labor  market  outcomes  of  youth,  particularly  wages?  Are  some  youth  in  a  “poor  jobs  trap”,  where  lack  of  human  capital  leads  them  to  poor  initial  work experiences that prevent or retard further human capital development and in doing so  limit  career  progress?  Such  questions  are  particularly  challenging  to  research  in  developing  countries where high quality labor force panel data are still scarce.   Also,  in  countries  like  Indonesia,  the  challenges  of  labor  market  transitions  are  complicated  by  the  different  types  of  work  that  youth  may  engage  in‐  some  of  it  unpaid  or  paid  below  the  wage  rates  of  the  formal  sector,  while  some  youth  are  in  petty  self‐employment.  In  Indonesia, a range of interesting issues pertaining to youth in the labor market have recently  been identified such as higher unemployment rates for youth with higher education than for  youth  that  dropped  out  before  finishing  high  school  (Cerdan‐Infantes  et  al.,  2010).  While  youth  without  higher  education  may  have  lower  unemployment  rates,  this  is  likely  to  be  because  they  cannot  afford  to  be  unemployed,  and  so  more  readily  accept  less  desirable  work  than  the  higher  educated.  However,  the  long  term  impacts  of  working  in  different  types  of  work,  particularly  self‐employment  versus  employment  in  the  private  and  public  sectors, remains under‐researched. This paper begins to fill that gap.  There is a growing body  of research that investigates the long run career impacts of periods  of  unemployment  and  periods  of  employment  in  different  types  of  jobs.  It  has  long  been  established  that  in  some  countries,  current  unemployment  of  an  individual  may  increase  their  chance  of  being  unemployed  in  the  future  (Arulampalam,  Gregg  &  Gregory,  2001).  More  recently,  the  literature  has  expanded  to  investigate  scarring  effects  from  self‐ 2  employment  (Hyytinen  and  Rouvinen,  2008),  non‐permanent  employment  (Yu,  2012)  and  informal  employment  (Cruces,  Ham  and  Viollaz,  2012).  Theory  from  the  scarring  literature  argues  that  human  capital  depreciation  may  occur  during  periods  of  unemployment  or  employment  in  some  types  of  jobs.  Human  capital  depreciation  may  negatively  impact  on  individuals’  long  term  labor  market  prospects.  This  emerging  broader  consideration  of  scarring  fits  into  a  concept  that  we  term  `labor  market  scarring’.  This  paper  defines  labor  market  scarring  as  occurring  when  there  is  a  negative  or  zero  return  to  some  form  of  participation  in  the  labor  market‐  either  unemployment  or  a  certain  type  of  employment.  This  concept  may  be  particularly  applicable  to  youth  in  developing  countries,  where  early  employment  may  include  self‐employment  or  work  in  agriculture  that  youth  engage  in  simply  because  they  cannot  afford  to  be  unemployed,  rather  than  because  of  career  benefits or working conditions.   This paper considers job quality, mobility and labor market scarring in the particular context  of Indonesia and is structured as follows:  Firstly, in Section  2  we review the broad literature  on  scarring  in  labor  markets.  Section  3  then  provides  a  range  of  descriptive  statistics  using  data  from  the  Indonesian  Family  Life  Survey  (IFLS)  waves  1‐4  (1993‐2007).  Specifically,  the  labor  market  context  of  Indonesia  is  introduced  in  section  3.1,  with  summary  statistics  presented  for  samples  of  data  we  use  from  IFLS.  This  is  followed  by  consideration  of  different  categories  of  employment,  particularly  in  terms  of  human  capital  enhancing  characteristics,  wages  and  non‐pecuniary  benefits  (Section  3.2).  We  focus  on  comparing  self‐employment  with  private  sector  employment  and  public  sector  employment.  In  section  3.3,  we  analyze  patterns  of  employment  in  these  different  categories  of  jobs  for  individuals  over  the  period  1993  to  2007,  to  find  many  striking  patterns  of  persistent  employment  in  certain categories of jobs. Self‐employment in particular is identified as a possible candidate  for  causing  labor  market  scarring.  We  investigate  this  further  in  section  4,  which  presents  fixed  effects  estimations  of  the  log  of  monthly  wages  for  youth  and  older  adults.  In  particular,  we  compare  the  implications  of  periods  of  self‐employment  experience  and  government  and  private  sector  experience  for  future  wage  outcomes,  finding  that  self‐ employment may cause scarring for youth. Lastly, section 5 concludes.  2. Scarring in Labor Markets and Job Quality  2.1 Introduction  Research on the long term impacts of different forms of labor market participation on labor  market  outcomes  is  most  sharply  focused  in  the  substantial  literature  on  the  “scarring  effect”  of  unemployment  (Arulampalam,  Gregg  &  Gregory,  2001).  That  is,  for  individuals  that  are  unemployed,  it  is  commonly  found  that  the  likelihood  of  future  unemployment  permanently  increases  the  longer  the  individual  remains  unemployed  and  (possibly)  as  a  direct  result  of  this  unemployment.  It  is  hypothesized  that  underlying  the  empirical  relation  is  a  mechanism  driving  “true  state  dependence”  across  time  such  as  human  capital  depreciation  (Arulampalam,  Booth  & Taylor,  2000).  In  addition,  when  scarred  individuals  do  3    find  employment  they  can  expect  to  earn  less  than  identical  individuals  that  have  suffered  shorter periods of unemployment. The evidence for this type of scarring comes mainly from  developed  countries  and  is  commonly  identified  for  youth,  who  have  the  greatest  potential  to  suffer  long  term  consequences  from  unfavorable  early  labor  market  experiences.  Wage  scarring  from  youth  unemployment  in  the  UK  for  example,  has  been  identified  to  persist  up  to  20  years  after  an  unemployment  spell  and  be  in  the  order  of  a  13‐21%  wage  penalty  (Gregg and Tominey, 2005).   More  recently  the  scarring  literature  has  expanded  to  consider  scarring  effects  from  particular  types  of  employment,  rather  than  just  unemployment.  In  particular,  such  effects  have  been  identified  for  self‐employment  (Hyytinen  and  Rouvinen,  2008),  contingent  (non‐ permanent)  employment  (Yu,  2012)  and  employment  in  the  informal  sector  (Cruces,  Ham  and Viollaz, 2012). However, the nature and extent of scarring from the various ways people  are  engaged  in  labor  markets  across  contexts  is  still  unclear  and  further  research,  particularly  empirical  research  in  developing  countries  utilizing  panel  data,  is  needed.  Section 2.2 begins by reviewing the literature on unemployment scarring. In section 2.3, this  is  contrasted  to  the  more  recent  and  limited  research  on  scarring  from  different  types  of  employment.  This  paper  defines  such  scarring  as  labor  market  scarring.  Section  2.4  describes  the  nascent  literature  on  labor  market  scarring  in  developing  countries.  Section  2.5 relates scarring to occupational mobility and concludes the section.  2.2  Unemployment scarring  Since  the  seminal  paper  in  1980  by  James  Heckman  and  George  Borjas:  “Does  Unemployment  Cause  Future  Unemployment?  Definitions,  Questions  and  Answers  from  a  Continuous  Time  Model  of  Heterogeneity  and  State  Dependence”,  unemployment  scarring  research has explored the different forms of state dependence (scarring) that Heckman and  Borjas  theorized,  paying  particular  attention  to  the  numerous  associated  identification  issues  that  they  highlighted.  Two  central  questions  motivate  this  research:  is  there  a  relationship  between  current  and  future  spells  of  unemployment?  If  yes,  what  are  its  causes?  Heckman  and  Borjas  (1980:247)  identify  the  emergence  of  consensus  in  relation  to  the  first  question:  “Recent research  demonstrates  that,  the  greater  the  number  of  previous  spells  of  unemployment  and  the  longer  their  duration, the  more  likely  is  the  event  that  an  individual  will  be  unemployed  at  a  point  in  time.”,  a  conclusion  that  is  repeated  twenty  years  later  by  Arulampalam,  Gregg  and  Gregory  (2001).  The  second  question  is  implicitly  about  causality.  Mechanisms  underlying  a  causal  relationship  generally  suggest  that  “past  unemployment  (including  previous  time  spent  in  a  current  unemployment  spell)  alters  preferences,  prices  or  constraints  that  determine,  in  part,  future  unemployment”  (Heckman  and  Borjas,  1980:247),  possibly  through  human  capital  depreciation.  If  firm‐specific  human  capital  is  valuable  and  requires  a  worker  to  continue  to  work  at  the  same  firm,  then  job  termination  incurs  the  loss  of  this  human  capital  (Arulampalam,  Gregg  and  Gregory,  2001).  In  addition,  4    an unemployed individual may lose more general skills such as the ability to effectively work  in a team. Unemployment also usually implies that an individual is not gaining or developing  any  new  productive  skills.  Depreciation  of  human  capital  however,  is  not  the  only  mechanism  that  has  been  hypothesized.    There  are  alternative  possible  mechanisms  to  suggest  a  link  between  present  and  future  unemployment.  In  particular,  issues  regarding  imperfect  information  about  labor  productivity  (signalling,  see  Fernández‐Blanco  and  Preugschat  (2011))  and  also,  reliance  by  employers  on  social  networks  to  overcome  such  imperfections (see Armegnol and Jackson (2004)).   Lastly, as argued by Heckman and Borjas (1980), it is possible that persistent unemployment  may be observed even if there is no “true state dependence” or “scarring”. They suggest, for  example,  that  it  is  possible  that  there  are  some  individuals  that  have  poor  job  search  skills  and  that  this  is  constant  over  time.  As  a  result  of  these  poor  job  search  skills,  finding  a  job  takes  longer  and  hence  unemployment  duration  is  extended  compared  to  otherwise  identical  individuals.  Hence  what  appears  to  be  unemployment  scarring  (unemployment  in  the  present  determining  future  unemployment)  is  simply  the  consequence  of  unobserved  heterogeneity.  The  empirical  identification  of  a  relationship  between  present  and  future  unemployment  is  necessary  but  not  sufficient  to  establish  the  existence  of  a  causal  “scarring” effect. Since Heckman and Borjas (1980), the literature has attempted to separate  the effects of individual heterogeneity from true state dependence.   As  Arulampalam,  Booth  and  Taylor  (2000)  comment,  research  on  scarring  has  great  policy  relevance  as  government  “…policies  rest  on  very  different  assumptions  about  the  extent  to  which  government  intervention  can  alter  the  equilibrium  or  so  called  natural  rate  of  unemployment.  If  there  is  no  state  dependence  in  unemployment  incidence  at  the  micro  level,  then  short  run  policies  to  reduce  unemployment  (such  as  job  creation  schemes  and  wage  subsidies)  will  have  no  effect  on  the  equilibrium  aggregate  unemployment  rate.”  Conversely,  if  scarring  does  indeed  exist,  this  may  justify  government  action  to  prevent  frequent  or  long  spells  of  unemployment  among  the  earliest  entrants  to  the  labor  force,  in  order  to  bring  down  the  long  term  structural  rate  of  unemployment.  Finally,  if  scarring  relates  specifically  to  human  capital  depreciation,  governments  may  want  to  consider  policies  that  may  mitigate  this,  such  as  through  special  training  or  education  provision  to  those searching for work.  Greatest  support  for  the  scarring  hypothesis  is  found  in  the  UK.  Arulampalam,  Booth  and  Taylor  (2000)  used  data  from  the  British  Household  Panel  Survey  BHPS  1991‐1995  to  find  strong  evidence  of  state  dependence.  They  estimated  that  roughly  40%  of  the  observed  persistence  in  unemployment  probability  could  be  accounted  for  by  state  dependence  for  men over 25 and about 25% for men under 25. In addition to recognizing and addressing the  problem  of  individual  heterogeneity  (by  using  panel  data  and  random  effects  estimation),  Arulampalam,  Booth  and  Taylor  also  highlight  the  need  to  deal  with  the  “initial  conditions  problem”  whereby  ignoring  what  happens  to  individuals  upon  entry  into  the  labor  market  5    and  ignoring  individual  heterogeneity  that  exists  prior  to  any  unemployment  spells,  makes  identification highly problematic. Arulampalam (2002) revisits the topic using the same data  and  again  addresses  the  issues  of  initial  conditions  and  individual  heterogeneity  but  for  different  definitions  of  unemployment  (unemployment  with  and  without  search)  and  finds  the  evidence  for  scarring  to  be  robust  to  different  definitions.  Another  three  studies  in  Britain  used  data  from  the  National  Child  Development  Survey  to  investigate  scarring‐  Narendranathan  and  Elias  (1993),  Gregg  (2001)  and  Gregg  and  Tominey  (2005).  The  later  identify  a  wage  scar  from  early  unemployment  in  the  magnitude  of  13–21%  at  age  42.  This  corresponds  to  results  for  Britain  from  Gregory  and  Jukes  (2001)  that  suggested  a  10%  long  term wage penalty from unemployment that is long in duration (one year spells).   The  evidence  is  less  clear  from  the  USA.  Corcoran  and  Hill  (1985),  reject  the  scarring  hypothesis  using  data  from  the  Panel  Study  of  Income  Dynamics.  In  contrast,  Jacobson,  LaLonde  and  Sullivan  (1993)  found  evidence  of  scarring  using  data  from  Pennsylvania.  They  identified  a  negative  wage  impact  from  job  separation  and  subsequent  unemployment  particularly  for  high  tenure  workers.  This  is  important  because  it  suggests  that  human  capital  depreciation  may  be  significant  (as  low  tenure  workers  on  average,  should  have  less  human capital to lose).   2.3  Scarring in labor markets from certain types of employment  We begin this discussion of labor market scarring with consideration of self‐employment (as  the  literature  is  more  substantial  in  this  area  than  for  other  types  of  employment),  before  moving  to  consider  non‐permanent and  informal  employment.  Employment  probability  and  wage  scarring  from  periods  of  self‐employment  may  occur  when  the  human  capital  implications  of  being  in  self‐employment  are  similar  to  that  of  being  unemployed.  That  is,  firm  specific  capital  is  not  accumulated  and  some  human  capital  that  is  specific  to  wage  employment,  such  as  the  capacity  to  work  well  under  the  direction  of  a  manager,  may  deteriorate  (Williams,  2000).  Secondly,  failure  in  self‐employment  may  be  taken  as  a  signal  by  firms  that  a  job  seeker  is  of  low  productivity.  Alternatively,  it  may  be  that  valuable  new  skills  are  acquired  during  periods  of  self‐employment  such  as  autonomy  and  the  capacity  to  manage  risk.  The  question  of  self‐employment  scarring  therefore  needs  to  be  answered  empirically. However, identification of self‐employment scarring is complicated by the issues  of individual heterogeneity and the self‐selection of the self‐employed.   Using  data  from  the  National  Longitudinal  Survey  in  the  US,  Evans  and  Leighton  (1989)  found that relatively poorer wage workers (unemployed workers, lower‐paid wage workers,  and  men  who  have  changed  jobs  frequently)  were  more  likely  to  enter  self‐employment  or  to  be  self‐employed  at  a  point  in  time,  ceteris  paribus.  This  does  not  imply  scarring  but  is  consistent  with  the  idea  that  self‐employment  is  not  being  chosen  because  of  its  career  effects but rather simply because it is the only available income generating option for many  males.  Also  in  the  US,  using  the  Panel  Study  of  Income  Dynamics  (PSID)  Bruce  and  Schuetze  (2004)  examine  the  effects  of  brief  self‐employment  experience  on  subsequent  labor  6    market  outcomes.  They  found  that,  relative  to  continued  wage  employment,  brief  spells  in  self‐employment  probably  reduce  average  hourly  earnings  of  subsequent  wage  employment.  They  also  found  that  those  who  experience  self‐employment  have  difficulty  returning  to  the  wage  sector.  However,  when  the  consequences  are  compared  to  similar  experiences  in  unemployment,  they  are  relatively  not  as  large.  Also,  their  research  implies  that wage differentials are mostly due to occupational change that is usually associated with  self‐employment,  not  dissimilar  to  changing  occupations  in  wage  work.  Overall,  Bruce  and  Schuetze (2004) did not find strong evidence of scarring.  There  is  also  some  limited  evidence  that  suggests  self‐employment  scarring  in  Europe.  Kaiser, Malchow‐Moller (2011) used propensity score matching with data on Danish men for  the  years  1990‐1996  to  investigate  the  effects  of  past  self‐employment  on  subsequent  earnings.  They  identified  a  negative  effect  of  self‐employment  caused  by  the  sector  switching  with  which  it  is  commonly  associated.  They  estimated  that  those  returning  to  wage  employment  after a  spell  of self‐employment  earned  2.9%  less  than  the consecutively  wage‐employed.  However,  the  difference  was  slightly  smaller  when  the  formerly  self‐ employed  were  compared  with  wage  earners  that  had  also  changed  jobs.  A  much  broader  empirical  investigation  has  been  done  by  Hyytinen  and  Rouvinen  (2008)  who  use  data  from  the  European  Community  Household  Panel  (ECHP).  While  they  also  found  evidence  that  those  entering  wage  employment  after  a  period  of  self‐employment  suffer  a  wage  penalty,  this  is  likely  mostly  due  to  self‐selection  that  correlates  negatively  with  unobserved  ability  and/or  productivity.   In  addition,  they  also  find  that  wage  scarring  from  self‐employment  is  less than wage scarring from unemployment.   Another form of employment that may cause a scarring effect is employment that is not full‐ time  and  permanent.  That  is,  temporary,  casual  and  part  time  work  (henceforth  non‐ fulltime).  Again,  scarring  in  terms  of  employment  probability  and  wages  resulting  from  periods  of  non‐fulltime  employment  may  occur  when  the  human  capital  implications  of  being  in  non‐fulltime  employment  are  similar  to  that  of  being  unemployed.  The  rate  of  human  capital  accumulation  may  vary  systematically  according  to  the  type  of  employment  contract.  Firms  may  have  a  greater  incentive  to  invest  in  firm  specific  human  capital  for  permanent  employees  than  for  temporary  workers.  This  is  because  the  expected  time  horizon  for  the  realization  of  returns  to  such  investment  should  be  longer  for  full‐time  workers  than  for  temporary  workers.  Similarly,  long  term  part‐time  workers  may  also  receive  less  training  and  development  simply  because  they  play  a  less  central  role  in  the  firm than the full‐time workers. Indeed, Nelen and de Grip (2009) found using data from the  2007  Dutch  Life‐Long‐Learning  Survey  that  part‐time  workers  have  different  determinants  for  formal  training  and  informal  learning  than  full‐time  workers.  Full‐time  workers  seem  to  benefit  from  firms'  human  resource  practices  such  as  performance  interviews,  personal  development plans, and feedback while part‐time works do not.  7    Fourage  and  Muffels  (2009)  applied  the  scarring  concept  to  part  time  work  in  Europe.  They  used  fixed  effects  estimations  of  the  impact  of  part‐time  work  in  the  past  10  years  on  present  wages  for  panel  data  from  the  UK,  Germany  and  the  Netherlands.  They  found  evidence  for  scarring  for  women  in  all  three  countries  (wage  penalties  of  2%  to  5%  per  past  part‐time  year)  and  scarring  for  men  in  the  UK  (wage  penalty  of  5.5%  per  past  part‐time  year).  Penalties  in  the  UK  were  even  significant  for  men  and  women  who  had  returned  to  full‐time employment for 5 years or more after having worked part‐time strongly suggesting  a  true  scarring  effect.  In  Germany  and  the  Netherlands  however,  there  is  no  clear  evidence  of long term scarring.   Interestingly, in the context of Japan there is evidence not only for scarring from a particular  type of employment –contingent employment, but evidence that this scarring is worse than  scarring  caused  by  searching  or  non‐searching  unemployment  (Yu,  2012).  In  Japan,  contingent employment is fixed term employment that may also have irregular or part‐time  hours.  Contingent  employment  is  of  course  income  generating  and  may  be  preferred  to  unemployment.  However,  there  is  the  possible  long  term  consequence  of  the  worker  being  stigmatized  as  less  committed/  less  productive,  in  a  context  where  labor  market  segmentation  is  high  and  full‐time  workers  are  treated  very  differently  to  contingent  workers.  Yu  (2012)  uses  data  from  the  Social  Stratification  and  Social  Mobility  Survey  conducted in 2005  which was not a panel data study but that did collect retrospective labor  market  histories.  His  estimations  of  discrete‐time  hazard  rate  models  for  entry  rates  revealed  that  for  only  2.9%  of  those  in  contingent  employment,  did  their  job  lead  to  full‐ time  work  within  the  same  firm.  For  the  most  part,  contingent  employment  is  clearly  not  a  “stepping  stone”  into  full‐time  employment.  More  generally,  contingent  employment  periods  reduced  the  chance  of  a  worker  gaining  full‐time  employment  in  future  even  more  so than for periods without work. To control for heterogeneity in preferences for contingent  work, she used a sample that only included those that had involuntarily separated from full‐ time work before working in contingent employment.   2.4  Labor market scarring in developing countries  Given  the  expansion  of  scarring  research  to  consider  scarring  from  certain  types  of  employment  alongside  unemployment  scarring,  this  paper  defines  the  term  labor  market  scarring to include both unemployment scarring and scarring that occurs from specific types  of  employment  such  as  informal  and  temporary  work.  This  broader  conception  of  scarring  may  be  useful,  particularly  in  developing  countries  where  strict  lines  between  unemployment  (traditionally  defined)  and  certain  forms  of  employment  such  as  informal  work or self‐employment, may be misleading. For example, it is still not clear to what extent  informal work is voluntary rather than a second best option to the formal sector (Bosch and  Maloney,  2010).  In  any  case,  there  is  almost  no  published  research  on  any  of  the  possible  types of labor market scarring in developing countries though there is considerable research  on  some  related  labor  market  issues.  For  example,  Tansel  and  Tasci  (2010)  consider  8    unemployment  duration  and  its  causes  in  Turkey  relative  to  other  developed  and  developing countries, but they do not try to estimate any possible scarring that results from  greater unemployment duration.   However, there is one notable working paper by Cruces, Ham and Viollaz (2012) that studies  the  scarring  effects  of  both  youth  unemployment  and  youth  work  in  the  informal  sector  in  Argentina  and  Brazil.  They  use  repeated  cross  sectional  data  from  the  Socio‐Economic  Database  for  Latin  America  and  the  Caribbean  (SEDLAC)  to  track  age  cohorts  of  individuals  over time, with individuals in these cohorts being born between 1965 and 1967.  Their main  findings  are  that  youth  unemployment  and  youth  informal  work  have  a  scarring  effect  in  terms  of  future  wages  and  future  probability  of  unemployment  and  informal  work.  This  fits  with the broadly defined phenomenon of labor market scarring.   2.5 Job quality and occupational mobility  While  the  informal/formal  dichotomy  may  be  a  simple  and  useful  marker  of  employment  quality,  there  are  many  ways  in  which  job  quality  can  be  defined.  In  developed  countries,  earnings  are  a  common  measure  of  labor  market  outcomes.  However,  even  though  reliable  earnings  data  often  available  in  developed  countries,  they  are  not  easy  to  measure  and  compare  across  individuals  in  developing  countries.  Also,  they  are  often  not  the  most  important  job  characteristic  to  workers  (D’Addio,  Eriksson  and  Frijters,  2007).  Additionally,  higher wages in some occupations may reflect compensating wage differentials for other job  characteristics (e.g., a premium paid for risky work).  A  multi‐dimensional  approach  to  defining  job  quality  is  widely  recognized  as  being  a  more  accurate  measure  than  earnings.  The  Employment  in  Europe  (2001)  report  for  example,  states  that  “in  the  absence  of  a  single  composite  indicator,  any  analysis  of  job  quality  must  be  based  on  data  on  both  objective  and  subjective  evaluations  of  the  worker‐job  match”.  Following  many  others,  D’Addio,  Eriksson  and  Frijters  (2007),  suggest  that  self‐reported  job  satisfaction measures are a common and appropriate approximation of job quality citing the  Employment  in  Europe  (2002)  report,  “in  all  Member  States  self‐reported  job  satisfaction  is  strongly  positively  correlated  with  wages,  job  status  and  job  related  skills  acquired  through  training”.  Even  very  simple  categories  such  as  “non‐agricultural  own  account  workers”  (Gindling  and  Newhouse,  2012)  or  “work  with  a  formal  contract”  may  be  useful  proxies  for  job quality.   Interestingly,  while  many  of  the  characteristics  associated  with  job  satisfaction  are  indeed  measures  of  private  benefits  (e.g.  wages),  there  are  some  characteristics  (e.g.  job  training  and job security) that may have a range of public benefits such as promoting social cohesion  and  productivity.  Ideally,  in  evaluating  job  quality,  both  the  private  and  societal  benefits  should  be  considered.  Failing  to  consider  all  characteristics  may  mean  that  certain  shortcomings  of  the  labor  market  are  not  identified.  For  example,  if  human  capital  accumulated  during  employment  in  a  particular  job  is  transferrable  across  firms;  such  9    human  capital  may  be  underinvested  in  by  firms.  In  such  situations,  the  value  of  transferrable  human  capital  will  not  be  accurately  reflected  by  the  wages  for  a  job  or  the  marginal  product  of  a  worker  in  that  job.  However,  such  things  as  the  social  value  of  on  the  job training may be difficult to measure. This paper will examine the correlates of wages, job  satisfaction  and  the  provision  of  on  the  job  training  to  identify  what  types  of  jobs  are  likely  to be most welfare and human capital enhancing.   In  conclusion,  it  is  clear  the  theoretical  and  empirical  literature  on  scarring  has  developed  with  a  strong  focus  on  developed  countries,  particularly  the  US,  the  UK  and  some  European  countries  where  panel  surveys  with  a  sufficiently  long  time  series  exist.  The  only  stylized  facts are that there is a negative correlation between present spells of unemployment for an  individual  and  their  future  likelihood  of  employment  and  their  future  expected  wages.  Why  this  is  the  case  is  less  clear,  with  the  evidence  for  scarring  being  mixed,  particularly  for  the  US.  This  is  understandable  given  the  identification  issues  emphasized  by  the  early  work  of  Heckman  and  Borjas  (1980).  Scarring  may  be  caused  by  human  capital  depreciation  or  signaling  or  may  be  just  a  pattern  generated  by  individual  heterogeneity.  For  the  UK  however, there is now considerable evidence of scarring effects for employment probability  and  wages,  even  for  studies  that  use  panel  data  to  control  for  the  individual  heterogeneity  and  the  issue  of  initial  conditions.  Clearly  though,  it  is  too  soon  to  make  any  general  claims  about scarring in most other countries (particularly developing countries), where research is  limited.  Also,  the  findings  from  western  countries  may  be  driven  by  certain  labor  market  characteristics  that  are  different  in  developing  countries  (possibly  because  of  large  informal  sectors).  Even  when  scarring  is  driven  by  individual  heterogeneity  rather  than  a  causal  relation  between  spells  of  employment,  the  individual  heterogeneity  that  matters  may  be  different in developing countries.   Lastly,  there  is  also  evidence  that  certain  forms  of  employment,  particularly  self‐ employment and non‐fulltime employment, can result in wage scarring not dissimilar to that  caused  by  unemployment.  A  research  agenda  that  focuses  on  developing  countries  can  build  upon  these  two  categories  of  research,  with  the  added  possible  considerations  of  informality  and  labor  market  segmentation.  Such  research  could  seek  to  understand  the  ways in which involvement in certain types of employment, hinders or contributes to future  labor  market  outcomes  for  individuals  in  developing  countries.  We  make  a  contribution  to  this literature specifically in regards to Indonesia.  3. Job Quality and Mobility in the Indonesian Labor Market  3.1 Introduction  This  section  begins  by  introducing  the  context  of  youth  in  the  Indonesian  labor  market,  and  the  data  we  use,  which  is  from the  Indonesia  Family  Life  Survey  (IFLS).  Section  3.2  discusses  descriptive  statistics  for  the  two  samples  of  IFLS  data  that  will  later  be  used  in  fixed  effects  estimations.  In  section  3.3,  we  consider  how  key  job  characteristics  (such  as  wages,  10    satisfaction  and  training)  relate  to  each  other  and  also,  how  these  characteristics  relate  to  the  employment  status  categories  defined  by  the  IFLS.  Characteristics  for  each  job  may  be  either  welfare  enhancing,  human  capital  enhancing  or  both.  Unfortunately,  however,  data  on such characteristics such as the provision of training are only recorded in the last wave of  IFLS,  wave  4  (2007),  so  these  data  cannot  be  used  in  fixed  effects  estimations  in  section  4.  Lastly,  in  section  3.4  we  consider  mobility  between  employment  status  categories  across  time  using  data  for  waves  1,  3  and  4  (as  these  three  waves  have  a  breakdown  of  employment category that includes different types of self‐employment).  3.2 Context and data: Youth in the Indonesian Labor Market  There  are  several  challenges  that  youth  face  in  the  Indonesian  labor  market,  including  unemployment  and  employment  in  forms  of  work  that  may  be  less  desirable  (such  as  unpaid  family  work).  Rudimentary  analysis  of  employment  quality  for  youth  has  been  presented  in  the  recent  ILO/Unicef/World  Bank  report‐  “Understanding  children’s  work  and  youth employment outcomes in Indonesia” (Aldobrandini & Panisperna, 2012). Employment  quality  has  also  been  considered  in  the  Human  Development  Department  report  on  “Education, Training and Labour Market Outcomes for Youth in Indonesia” (Cerdan‐Infantes  et  al.,  2010).  Some  interesting  observations  from  these  reports  that  are  based  on  National  Workforce Survey /Sakernas data are discussed below.  Interestingly,  it  has  been  observed  that  youth  that  have  graduated  from  senior  high  school  have  a  higher  unemployment  rate  (26%  in  2009)  than  youth  with  lower  educational  attainment  (17%  for  junior  high)  but  earn  more  than  less  educated  youth  when  they  are  employed.  This  could  be  because  high  school  graduates  spend  a  longer  period  of  time  searching  in  the  hope  of  finding  a  high  paying  job  (which  on  average,  they  do).  More  generally,  youth  unemployment  is  about  two  and  a  half  times  that  of  the  rest  of  the  population.  Indonesia  is  not  the  only  developing  country  that  has  high  rates  of  youth  unemployment  but  it  is  important  to  remember  that  in  developing  countries,  unemployed  youth  are  not  always  economically  worse  off  than  employed  youth.4  Another  finding  that  is  the  characteristic  of  developing  countries,  is  the  stark  rural  urban  divide  with  most  youth  with  jobs  in  urban  areas  in  2010  working  in  salaried  employment  (68%)  while  the  most  common  type  of  work  for  youths  in  rural  areas  is  unpaid  (44%).  In  summary,  it  seems  that  youth unemployment in Indonesia “is an urban phenomenon which mainly affects educated  workers”  (Cerdan‐Infantes et  al.,  2010,  p.13).  This means  that  other  types  of  scarring  rather  than unemployment scarring may be more likely to  occur for rural and less educated youth.  For example, this may include scarring from work in the informal sector or self‐employment.                                                               4  It is possible that some unemployed youth receive economic support from their parents  and families that allow them to enjoy a higher level of consumption than youth that are  forced to work in low quality employment because there is no social safety net or family  support available to allow them the space to look for work for an extended period of time.  11    Compared  to  informal  work,  youth  employment  in  the  formal  sector  (as  defined  by  Sakernas)  is  generally  associated  with  higher  wages  (unconditionally  18.8%  higher  in  2010)  and  employment  benefits  such  as  pensions  and  healthcare.  It  is  suggested  that  the  informal/formal  dichotomy  may  be  the  best  simple  proxy  for  job  quality.  Differences  in  wages  between  formal  sector  and  informal  sector  jobs  are  even  greater  for  older  workers  suggesting that there may be long‐term earnings benefits accrued from experience in formal  jobs.  In  contrast,  “For  most  self‐employed  informal  workers,  having  access  to  formal  paid  jobs  would  lead  to  much  better  wages  and  benefits  than  self‐employment.  In  other  words,  in  the  Indonesian  context,  informality  is  result  of  necessity,  not  choice.  Thus  the  type  of  job  is  a  good  indicator  of  “quality”,  and  salaried  employees  (a  proxy  for  formality)  enjoy  the  highest  income  and  most  benefits  at  any  education  level.”  (Cerdan‐Infantes  et  al.,  2010,  p.15)  In  the  absence  of  a  formal  contract,  firms  may  be  less  likely  to  build  human  capital  as  they  may  view  non‐permanent  workers  with  a  short  term  perspective.  It  is  possible  that  Indonesian  youth  working  in  petty  self‐employment,  unpaid  work  and  other  informal  employment  may  not  be  gaining  work  experience  that  is  valued  in  the  labor  market.  Consequently,  career  progression  for  these  youth  could  be  limited  relative  to  youth  with  better  quality  work  experience.  Specifically,  youth  with  these  jobs  may  experience  lower  wage  growth  when  transitioning  between  jobs  and  may  be  more  likely  to  be  persistently  employed  in  these  unfavorable  jobs  than  youth  that  enter  the  labor  market  in  favorable  jobs.    However,  there  is  no  empirical  research  regarding  this  in  Indonesia.  This  gap  in  the  literature is significant as if there is some type of wage scarring for youth in Indonesia, there  could  be  several  important  policy  implications.  These  include  assisting  youth  to  find  better  quality  work  whilst  simultaneously  promoting  growth  in  educational  attainments  and  growth  in  the  supply  of  formal  sector  jobs.  We  will  look  further  at  the  issue  of  the  types  of  work  that  may  be  deemed  “low  quality”  in  section  3.3.  In  order  to  analyze  the  mobility,  job  quality  and  labor  market  scarring  of  youth  in  Indonesia  we  use  the  Indonesian  Family  Life  Survey (IFLS).   IFLS  is  an  on‐going  panel  survey  in  Indonesia  that  had  its  first  wave  in  1993,  initiated  by  RAND  in  collaboration  with  Lembaga  Demografi,  University  of  Indonesia.  The  IFLS  sample  was  designed  to  be  representative  of  about  83%  of  the  Indonesian  population  in  its  first  wave.  It  covers  13  of  Indonesia’s  27  provinces  and  contains  over  30,000  individuals.  Since  it  began,  there  have  been  4  waves  of  data  collection  completed  with  a  fifth  wave  of  data  collection  planned  for  2014/15.  IFLS2  and  IFLS2+  were  conducted  in  1997  and  1998,  respectively,  with  IFLS3  fielded  in  2000  and  IFLS4  fielded  in  2007/2008.  IFLS  is  a  broad  ranging  survey  with  a  considerable  depth  and  breadth  of  information  collected  at  the  individual and household levels. Most importantly for the purposes of this paper, it contains  panel  data  on  education,  labor  market  outcomes  (including  job  characteristics),  labor  market  history,  marriage,  household  assets.  IFLS  also  collects  data  on  health,  migration,  village  level  characteristics,  social  relationships  and  other  indicators  of  economic  well‐being  12    such  as  consumption.  While  data  on  labor  market  and  other  economic  outcomes  is  extensive  in  IFLS,  it  was  not  collected  in  an  entirely  consistent  manner  across  waves  (IFLS  website, 2014, http://www.rand.org/labor/FLS/IFLS/study.html).  Table A describes key employment category variables (the first 8 variables) and employment  experience  variables  (the  last  3  variables),  with  notes  on  differences  across  waves.  We  are  interested  in  these  broad  definitions  of  employment  as  there  may  be  significant  differences  between  them  for  job  characteristics  (and  in  turn,  implications  for  job  quality  and  possible  scarring  effects).  While there  is  a  breakdown  of  different  types  of  self‐employment  this  was  not  recorded  in  wave  2.  For  this  reason  we  only  present  some  descriptive  statistics  relating  to  these  differences  and  combine  the  categories  when  using  all  waves  in  wage  estimations  in section 4.   The  labor  market  history  data  in  IFLS  covers  a  period  of  up  to  20  years  for  each  individual  but this data has some limitations. Firstly, work history is based on an individual recalling up  to  7  years  prior,  what  their  primary  occupation  was  for  that  year.  Their  primary  occupation  may  not  have  been  their  only  occupation  nor  would  they  have  necessarily  worked  there  for  the whole year. For example, someone who was working in the private sector 3 days a week  for  7  months  in  1989  may  have  reported  “private  worker/employee”  as  their  main  work  experience  for  that  year.  This  means  that  these  variables  are  a  somewhat  noisy  measure  of  experience. In addition, they could not be used to differentiate between the returns to part‐ time  and  full‐time  experience.  Nevertheless,  in  the  absence  of  scarring  effects,  there  would  be  no  reason  for  these  variables  to  be  negatively  related  to  wages.  Lastly,  it  is  important  to  note that as there is missing data for some individuals and the work history does not always  include  the  first  job  of  an  individual,  the  experience  variables  do  not  capture  an  individual’s  complete work history. We discuss these issues further in section 4.     Table A: Employment categories and work experience categories  Variable name  Variable description  self‐employed  Self‐employed with no other workers (waves 1, 3  and 4).  Self‐employed, all types (wave 2 ).  self‐employed with unpaid family  Self‐employed with unpaid family  worker/temporary worker (waves 1, 3 and 4)  self‐employed with permanent  Self‐employed with permanent worker (waves 1, 3  and 4)  13    government worker/employee  government worker/employee  private worker/employee  private worker/employee  unpaid family worker  unpaid family worker  casual non‐agriculture  casual non‐agriculture (only in wave 4, in waves 1,  2 and 3 this category was combined with “private  worker/employee”)  casual agriculture  casual agriculture (only in wave 4, in waves 1, 2  and 3 this category was combined with “private  worker/employee”)  Years mostly self‐employed  Number of years between 1988 and the year of  the wave (1993, 1997, 2000 or 2007) in which the  individual was mostly self‐employed. Note: most  of the work history data are purely retrospective,  except the work data at the time of the surveys.  E.g. in IFLS2, the respondents recall the work  history from 1987‐1996. This also applies to the  next two variables.  Years mostly in government  Number of years between 1988 and the year of  employment  the wave (1993, 1997, 2000 or 2007) in which the  individual was mostly a government employee.  See note above.  Years mostly in private sector  Number of years between 1988 and the year of  employment  the wave (1993, 1997, 2000 or 2007) in which the  individual was mostly a private sector employee.   See note above.    In  addition  to  employment  category  variables,  we  are  interested  in  a  range  of  individual  characteristics  that  may  relate  to  labor  market  outcomes.  Below,  in  table  B,  we  summarize  statistics  for  two  mutually  exclusive  samples  of  working  individuals  across  waves  1,  2,  3  and  4  of  IFLS.  These  samples  are  later  used  in  estimations  of  earnings  and  only  include  those  working  35  hours  or  more  per  week,  with  a  non‐zero  income.  As  we  are  particularly  interested  in  youth,  the  first  sample  (Youth)  consists  of  observations  when  individuals  are  between  15  and  38.  While  24  is  the common  upper  boundary  age  for  youth,  any  individuals  in  wave  1  of  the  study  that  were  24  would  be  38  by  wave  4.  Setting  the  maximum  age  to  lower  than  38  would  mean  losing  observations  for  these  youth  in  fixed  effects  estimation.  14    The second estimation sample (Older Adults) consists of all observations for individuals over  the age of 38.  The first striking difference between youth and older adults is that youth have an average of  2  years  more  of  school  level  education.  In  terms  of  higher  education  however,  the  two  samples  are  almost  the  same,  with  91%  of  youth  having  no  higher  education  and  92%  of  adults  having  no  higher  education.  Secondly,  in  relation  to  employment  types,  a  greater  proportion  of  older  adults  are  in  self‐employment  and  government  employment,  compared  to  youth,  who  have  a  higher  presence  in  private  sector  employment.  While  the  experience  variables  for  youth  and  adults  seem  similar,  this  does  not  mean  that  they  have  overall  experience  levels  that  are  similar,  as  experience  prior  to  1988  is  not  recorded.  Also  in  relation  to  employment  are  some  differences  between  industries  where  youth  and  older  adults  are  employed.  A  higher  proportion  of  older  adults  (24%)  work  in  agriculture  than  youth  (14%),  even  though  these  individuals  are  from  the  same  areas  and  households  (with  61%  of  youth  being  in  urban  areas  and  58%  of  adults  being  in  urban  areas).  While  a  higher  proportion of youth work in manufacturing (23% in contrast to 12% for adults).  In  relation  to  household  characteristics,  the  youth  and  older  adult  samples  are  quite  similar  as we would expect. The only major differences are that youth are less likely to be a head of  household  (only  20%  are  compared  to  68%  of  older  adults)  and  that  youth  are  less  likely  to  be  married  (66%  for  youth  versus  89%  for  adults).  The  average  age  for  the  youth  observations is about 28, almost half the average age for observations of older adults (about  50).  Lastly,  for  both  the  youth  and  older  adults,  most  individuals  do  not  provide  a  complete  retrospective  work  history  across  1988  to  2007.5  Overall,  while  the  summary  statistics  presented  in  table  B  demonstrate significant  variation  for  both  adults  and  youth  in  terms  of  employment  categories,  work  experience  and  household  characteristics,  these  statistics  do  not  reveal  anything  about  employment  quality,  mobility  or  the  possibility  of  scarring.    In  sections  3.3  and  3.4  we  address  employment  quality  and  mobility,  respectively,  while  investigating scarring in section 4.  Table B: summary statistics, IFLS Youth 38 and under Older Adults Variable Mean Std. Dev. Obs. Mean Std. Dev. Obs. Net monthly earnings 710860.3 993540.4 11546 783345.60 1553930.00 7783 hours worked in a normal week 51.47 12.24 11546 50.07 12.80 7783 Years in primary and secondary school 9.18 3.13 11546 6.94 3.78 7783 Is a university graduate 0.05 0.23 11546 0.05 0.21 7783                                                              5  More precisely, this is not because they do not provide a complete retrospective work history, but due to our  limitation to only including those with full complete work history (1988‐2007) i.e. the way we generate the  variable years at work, so we automatically put household members who started to become adults (15 years  or older) or new adult household members in the subsequent IFLS waves after wave 1 as missing in the  variable of number of years work. It is important to note that the employment section was only given to adult  household members who were 15 years or older at the time of the survey (we include those who were over 15  in at least waves 3 and 4, but possibly under 15 in wave 2 and/or wave1). For these reasons, the Work history  data incomplete variable is 0.96 for the youth group.  15    Is a college graduate 0.04 0.21 11546 0.03 0.17 7783 Years mostly self-employed 1.62 3.08 11546 5.74 6.18 7783 Years mostly in government employment 0.41 1.74 11546 1.87 4.59 7783 Years mostly in private sector employment 4.16 3.79 11546 4.19 5.46 7783 Industry: Agriculture, forestry, fishing 0.14 0.34 11507 0.24 0.42 6523 Industry: Mining and quarrying 0.01 0.09 11507 0.01 0.08 6523 Industry: Manufacturing 0.23 0.42 11507 0.12 0.32 6523 Industry: Electricity, gas, water 0.00 0.07 11507 0.00 0.06 6523 Industry: Construction 0.08 0.26 11507 0.07 0.26 6523 Industry: Wholesale, retail, restaurants, hotels 0.24 0.43 11507 0.26 0.44 6523 Industry: Transport, storage, communications 0.06 0.23 11507 0.05 0.22 6523 Industry: Finance, insurance, real 0.02 0.12 11507 0.01 0.09 6523 estate, business services Industry: Social services 0.23 0.42 11507 0.24 0.43 6523 industry: other 0.00 0.00 11507 0.00 0.00 6523 Self-employed: no other workers 0.15 0.36 11546 0.26 0.44 7783 Self-employed: with family worker 0.09 0.29 11546 0.21 0.41 7783 Self-employed: with permanent 0.02 0.13 11546 0.02 0.15 7783 Government worker/employee 0.07 0.25 11546 0.15 0.35 7783 Private worker/employee 0.61 0.49 11546 0.30 0.46 7783 Age 28.19 5.79 11546 49.94 8.42 7761 In urban area 0.61 0.49 11546 0.58 0.49 7783 Status as household head: 1=yes; 0=no 0.20 0.40 9576 0.68 0.47 7480 Married: 1=yes; 0=no 0.66 0.47 11546 0.89 0.31 7765 Muslim: 1=yes; 0=no 0.90 0.30 11546 0.87 0.33 7765 House ownership: 1=owned; 0=not owned 0.76 0.43 11458 0.84 0.36 7754 Electricity in house: 1=yes; 0=no 0.96 0.19 11458 0.95 0.22 7754 Toilet in house: 1=yes; 0=no 0.62 0.49 11458 0.62 0.49 7754 Farm business: 1=hh with farm business; 0=no 0.28 0.45 11458 0.33 0.47 7753 Non-farm business:1=hh with non- 0.49 0.50 11458 0.52 0.50 7753 farming business; 0=no Work history data incomplete 0.96 0.18 11546 0.58 0.49 7783       16    3.3 Job Quality in Indonesia  If  good  job  characteristics  are  positively  correlated  with  each  other  than  jobs  with  these  characteristics  could  be  considered  to  be  generally  more  desirable.  This  is  important  to  consider  when  evaluating  a  job’s  short  term  welfare  benefits  versus  its  human  capital  benefits.  For  example,  if  jobs  with  high wages  and  satisfaction  were  not associated with  the  provision  of  training  and  some  form  of  pension,  then  we  could  not  assume  that  they  would  generally  be  preferred  to  lower  paying  jobs  with  training  that  do  provide  a  pension.  By  extension, persistent employment in jobs with mixed characteristics need not necessarily be  a concern to governments. Individuals may persist in their occupations purely by choice and  not  because  of  some  type  of  `poor/unfavorable  jobs  trap’.  On  the  other  hand,  if  certain  types of work lack a range of a human capital and welfare enhancing characteristics and are  lower  paid,  then  we  have  good  reason  to  believe  that  they  are  less  desirable  forms  of  employment.  Persistent  employment  in  these  less  desirable  forms  of  work  would  not  be  direct evidence of an unfavorable jobs trap but would be consistent with the idea.    Table  C  presents  a  list  of  job  characteristics  that  were  recorded  for  an  individual’s  primary  occupation  in  wave  4.  Unfortunately,  these  data  are  not  available  for  earlier  waves.  Apart  from  wage  and  stress  all  the  characteristics  are  binary  and  could  be  considered  welfare  enhancing  if  they  are  present  in  a  job.  In  addition,  the  characteristic  of  training  provision  could  be  considered  as  a  human  capital  enhancing  characteristic.  As  previously  mentioned,  another  important  employment  characteristic  might  be  the  presence  of  a  formal  contract,  which  is  a  signal  that  a  job  is  long  term  and  that  firms  may  be  more  interested  in  the  ongoing development of the worker.   Table C    Variable name  Variable description  training  has ever received training from current employer. 1=yes,  0=no  meals  employer provides meals. 1=yes, 0=no  health  employer provides at least one of the following: paid for  some health expenses, health insurance or access to health  clinic. 1=yes, 0=no  credit  employer provides credit. 1=yes, 0=no  pension  employer provided pension. 1=yes, 0=no  severance  eligibility for severance. 1=yes, 0=no  stress  job involves a lot of stress. 1=all/most of the time, 2=most  17    of the time, 3=some of the time, 4=none/almost none of  the time (note that this variable is increasing in lack of  stress, so a negative correlation between this variable and  another characteristic would be equivalent to a positive  correlation between stress and that other characteristic)  satisfaction_01  How satisfied the worker is with the current job.  1=satisfied/very satisfied, 0=unsatisfied/very unsatisfied.  contract1  Works with contract, no fixed time period. 1=yes, 0=no  contract2  Works with contract, fixed time period. 1=yes, 0=no  wage  hourly wage for those that are employed in private sector or  the government and the hourly wage equivalent for those  that earn profit from self‐employment. This variable is  derived using data on monthly earnings and hours worked.  As this variable may suffer from measurement error, we  also report the median monthly wage.    Descriptive statistics for job characteristics are presented in the following tables‐  Table 1‐ Job characteristics correlations for youth (includes the number of observations, and  significance starred at the 5% level, with youth being defined as those aged 15‐24).   Table 2‐ Job characteristics correlations for adults (defined as those aged over 24)  Table 3‐ Job characteristics correlations for all ages   Table 4‐ Characteristics by occupation category for youth   Table 5‐ Characteristics by occupation category for adults     Table 1 – (number of observations reported below correlations)  18    Table 1:  Job characteristics correlations for youth (15‐24) training meals health credit pension  severance stress satisfaction  contract1 contract2 wage training 1 1698 meals 0.0138 1 1698 2118 health 0.1460* 0.1330* 1 1698 2118 2118 credit 0.0941* 0.1214* 0.2862* 1 1698 2118 2118 2118 pension 0.1830* ‐0.0016 0.1794* 0.2236* 1 1698 2118 2118 2118 2118 severance 0.1903* 0.0724* 0.3161* 0.3068* 0.2253* 1 1698 2118 2118 2118 2118 2118 stress ‐0.0696* 0.0173 ‐0.038 ‐0.0337 ‐0.0501* ‐0.0555* 1 1698 2118 2118 2118 2118 2118 3455 satisfact~01 0.0741* 0.0661* 0.0736* 0.0382 0.0482* 0.0686* 0.0994* 1 1698 2118 2118 2118 2118 2118 3455 3455 contract1 0.0832* 0.0006 0.0985* 0.0477* 0.1648* 0.1203* ‐0.0333 0.0114 1 1698 2118 2118 2118 2118 2118 2118 2118 2118 contract2 0.2099* ‐0.0399 0.1503* 0.0159 0.0561* 0.1081* ‐0.1119* 0.0248 ‐0.0991* 1 1698 2118 2118 2118 2118 2118 2118 2118 2118 2118 wage 0.0418 ‐0.0279 0.037 0.0278 0.0948* 0.0492* ‐0.0362 0.0402* 0.0338 0.0637* 1 1643 2045 2045 2045 2045 2045 2416 2416 2045 2045 2416         19    Table 2 – (Number of observations reported below correlations)  Table 2:  Job characteristics correlations for adults (aged 25 & over) training meals health credit pension  severance stress satisfaction  contract1 contract2 wage training 1 5666 meals ‐0.0627* 1 5666 7415 health 0.1388* 0.0473* 1 5666 7415 7416 credit 0.1525* 0.0333* 0.3041* 1 5666 7415 7416 7416 pension 0.3680* ‐0.1213* 0.1777* 0.2841* 1 5666 7415 7416 7416 7416 severance 0.1677* 0.0199 0.4228* 0.3336* 0.2107* 1 5666 7415 7416 7416 7416 7416 stress ‐0.0932* 0.0610* ‐0.1006* ‐0.0691* ‐0.0674* ‐0.1239* 1 5665 7413 7414 7414 7414 7414 16700 satisfaction 0.0733* ‐0.0039 0.0483* 0.0451* 0.1375* 0.0474* 0.0915* 1 5666 7415 7416 7416 7416 7416 16699 16707 contract1 0.1652* ‐0.0484* 0.0880* 0.0757* 0.2485* 0.0994* ‐0.0463* 0.0595* 1 5666 7415 7416 7416 7416 7416 7414 7417 7417 contract2 0.0708* ‐0.0299* 0.1084* 0.0351* ‐0.0133 0.0522* ‐0.0741* ‐0.0281* ‐0.0774* 1 5666 7415 7416 7416 7416 7416 7414 7417 7417 7417 wage 0.2493* ‐0.0565* 0.1358* 0.1213* 0.3129* 0.1270* ‐0.0332* 0.0044 0.1275* 0.0309* 1 5517 7202 7203 7203 7203 7203 13792 13794 7203 7203 13795     Table 3 – (number of observations reported below correlations)  Table 3:  Job characteristics correlations for all ages  training meals health credit pension  severance stress satisfaction  contract1 contract2 wage training 1 7365 meals ‐0.0495* 1 7365 9534 health 0.1414* 0.0662* 1 7365 9534 9535 credit 0.1436* 0.0485* 0.3004* 1 7365 9534 9535 9535 pension 0.3409* ‐0.1114* 0.1736* 0.2764* 1 7365 9534 9535 9535 9535 severance 0.1750* 0.0264* 0.4013* 0.3304* 0.2154* 1 7365 9534 9535 9535 9535 9535 stress ‐0.0883* 0.0496* ‐0.0866* ‐0.0610* ‐0.0612* ‐0.1091* 1 7364 9532 9533 9533 9533 9533 20157 satisfaction 0.0773* 0.0084 0.0548* 0.0471* 0.1295* 0.0556* 0.0942* 1 7365 9534 9535 9535 9535 9535 20156 20164 contract1 0.1514* ‐0.0406* 0.0902* 0.0721* 0.2384* 0.1048* ‐0.0432* 0.0513* 1 7365 9534 9535 9535 9535 9535 9533 9536 9536 contract2 0.1008* ‐0.0238* 0.1170* 0.0234* ‐0.0175 0.0584* ‐0.0849* ‐0.0196 ‐0.0844* 1 7365 9534 9535 9535 9535 9535 9533 9533 9533 9533 wage 0.2051* ‐0.0569* 0.1153* 0.1071* 0.2903* 0.1168* ‐0.0301* 0.0042 0.1126* 0.0269* 1 7161 9248 9249 9249 9249 9249 16209 16211 9249 9249 16212         20    Table 4  Wave 4 Job Characteristics by Occupation ‐ Youth Job Category Training Meals Health Credit Pension Severance Stress Satisfaction Contract1 Contract2 Median Monthly Wage (1000's) Mean  Wage Wage Obs 1. Self‐ employed 0 0 0 0 0 0 3.59 0.69 0 0 285 3862 228 (0.59) (0.46) (5930) 2. Self‐ employed with unpaid fam 0 0 0 0 0 0 3.56 0.74 0 0 245 5434 130 (0.64) (0.44) (11966.1) 3. Self‐ employed with permanen 0 0 0 0 0 0 3.57 0.79 0 0 1000 30516 13 (0.74) (0.43) (80948.56) 4. Government worker/employe 0.42 0.13 0.14 0.25 0.24 0.09 3.4 0.74 0.17 0.17 475 5134.19 135 (0.42) (0.49) (0.38) (0.43) (0.18) (0.36) (0.72) (0.43) (0.24) (0.37) (5339.50) 5. Private worker/employee 0.22 0.4 0.18 0.24 0.03 0.15 3.41 0.75 0.6 0.17 512 3747.94 1508 (0.42) (0.49) (0.38) (0.43) (0.18) (0.36) (0.72) (0.43) (0.24) (0.37) (10654) 6. Unpaid family worker 0 0 0 0 0 0 3.7 0.8 0 0 0 0 938 (0.55) (0.40) 7. Casual non‐agriculture 0 0.42 0.01 0.08 0 0 3.56 0.73 0.02 0 187.5 2014.65 102 (0.50) (0.10) (0.27) (0.71) (0.45) (0.14) (3228.82) 8. Casual agriculture 0 0.37 0.06 0.09 0 0.01 3.56 0.67 0.01 0.03 300 2936.15 300 (0.48) (0.24) (0.29) (0.06) (0.08) (0.66) (0.47) (0.10) (0.16) (4277.91)   Table 5  Wave 4 Job Characteristics by Occupation ‐ Adults Job Category Training Meals Health Credit Pension Severance Stress Satisfaction Contract1 Contract2 Median Monthly Wage (1000's) Mean Wage Wage Obs 1. Self‐ employed 0 0 0 0 0 0 3.61 0.82 0 0 295 34826 3088 (0.60) (0.38) (1135819) 2. Self‐ employed with unpaid fam 0 0 0 0 0 0 3.67 0.86 0 0 296 14557 3200 (0.56) (0.35) (417420.6) 3. Self‐ employed with permanen 0 0 0 0 0 0 3.41 85.6 0 0 1275 2887819 304 (0.69) (0.36) (50000000) 4. Government worker/employe 0.59 0.1 0.16 0.39 0.66 0.14 3.4 0.92 0.22 0.08 1500 11536.65 1261 (0.49) (0.30) (0.36) (0.49) (0.47) (0.34) (0.70) (0.27) (0.42) (0.26) (12088.14) 5. Private worker/employee 0.2 0.31 0.22 0.3 0.08 0.24 3.4 0.8 0.06 0.08 694 5548.54 4259 (0.40) (0.46) (0.41) (0.46) (0.27) (0.43) (0.72) (0.40) (0.25) (0.28) (8124) 6. Unpaid family worker 0 0 0 0 0 0 3.7 0.86 0 0 0 0 2213 (0.55) (0.34) 7. Casual non‐agriculture 0 0.42 0.01 0.08 0 0 3.7 0.74 0.01 0 190 1995.01 629 (0.49) (0.08) (0.27) (0.04) (0.53) (0.44) (0.12) (3336.06) 8. Casual agriculture 0 0.37 0.02 0.1 0 0.01 3.61 0.74 0.01 0.01 445 4054.28 1054 (0.48) (0.15) (0.30) (0.03) (0.10) (0.60) (0.44) (0.11) (0.10) (12497.65)   It  can  be  seen  from  tables  1‐3,  for  both  youth  and  adults,  that  desirable  job  characteristics  are generally positively correlated with each other. For example, the provision of training for  adults  is  positively  correlated  with  all  desirable  job  characteristics  except  the  lack  of  stress,  which  implies  that  jobs  where  training  is  provided  are  more  stressful  on  average  than  jobs  without  training.  Similarly,  training  for  youth  is  positively  correlated  with  all  other  characteristics  except  for  wage,  meals  and  stress.  The  difference  in  the  non‐significant  correlation  between  wages  and  training  for  youth  and  the  moderate  positive  correlation  (24%)  for  the  same  variables  for  adults,  is  striking.  However,  this  is  not  too  surprising  as  some  jobs  in  which  youth  are  trained  may  be  `apprenticeship’  type  jobs  where  training  is  negatively related to wages.   The  magnitude  of  the  correlations  varies  greatly  with  the  greatest  being  the  correlation  between  health  benefits  and  severance  entitlement  for  adults  (42%)  with  many  other  correlations  being  much  smaller  (less  than  10%).  None  of  the  correlations  are  particularly  surprising  except  for  job  satisfaction,  which  for  adults,  has  no  significant  correlation  to  wages.  Also,  for  youth,  it  is  surprising  that  wage  is  not  significantly  correlated  with  most  of  the  other  job  characteristics  (only  4  out  of  10  of  the  correlations  with  wage  are  significant  for  youth).  This  may  imply  that  identifying  “favorable  jobs”  for  youth  may  be  more  difficult  in  that  the  key  job  characteristic  of  wage  is  not  related  to  many  other  desirable  job  characteristics  (particularly  the  human  capital  enhancing  characteristic  of  training).  Perhaps  though,  the  most  important  correlation  is  between  satisfaction  and  training.  Satisfaction  21    may be the best summary measure of the short term welfare benefits of a job while training  provision  may  be  the  best  measure  of  the  long  term  human  capital  accumulation  that  is  likely to occur in the job. For youth and adults, the correlation is positive. The next question  to  ask  is  whether  these  characteristics  are  more  present  in  certain  occupational  categories  than others.  As  can  be  seen  in  tables  4‐5,  for  both  youth  and  adults,  the  permanent  private  worker  category  and  the  government  worker  category  are  associated  with  higher  proportions  of  jobs  that  have  training  and  formal  contracts.  This  may  mean  that  they  are  the  types  of  jobs  most likely to be associated with human capital development in the long run. They also have  higher  hourly  pay  rates  than  for  casual  workers.  One  clear  finding  is  that  by  any  measure,  casual work, both in agriculture and outside of agriculture, appears less preferable than full‐ time  government  or  private  sector  work.  The  only  positive  characteristic  observed  for  a  large  portion  of  casual  workers  is  the  provision  of  meals.  Possibly  even  worse  than  casual  work  is  unpaid  family  labor,  but  it  is  not  clear  to  what  extent  this  should  count  as  employment  and  as  we  don’t  have  data  on  hours  worked  or  non‐monetary  benefits,  it  is  difficult to differentiate between this category and those that are not in the labor force.  Considering the self‐employment categories, while they do not have the same range of non‐ monetary  benefits  as  employment  in  the  private  sector  or  with  government,  the  equivalent  hourly  wage  rates  of  self‐employment  are  relatively  high.  As  these  data  are  based  on  reported  profit  and  hours  worked,  there  may  be  an  upward  bias  in  these  estimates  if  youth  in  these  categories  under‐report  hours  worked  (for  example,  a  youth  may  only  report  the  time  they  spend  `selling’  and  not  time  spent  organizing  business  activities.  Considering  the  median  youth  with  an  unpaid  family  worker,  we  see  that  he/or  she  earns  less  per  month,  than  the  median  youth  in  the  private  sector  or  the  median  youth  working  for  the  government.  This  is  also  true  for  self‐employed  youth  that  work  by  themselves,  who  earn  even  less  than  those  with  a  family  worker.  For  adults,  there  is  an  even  greater  difference  in  median  earnings  (measured  in  10,000  Rupiah)  between  the  first  two  self‐employment  categories  (295  and  296,  respectively)  and  private  and  public  sector  work  (1,500  and  694  respectively).  This  suggests  that  in  these  later  occupational  categories,  workers  may  experience  greater  growth  in  wages  than  in  self‐employment  1  and  2.  In  addition  to  lower  earnings,  the  standard  deviations  associated  with  self‐employment  are  very  high  implying  that income risk in these jobs is high.   To conclude, it seems that self‐employment without a permanent worker does not compare  favorably  to  full‐time  employment  in  the  private  or  public  sectors  in  terms  of  `overall  job  quality’.  In  addition  to  substantial  disadvantages  such  as  the  absence  of  employer  provided  benefits  and  training  there  are  lower  median  wages.  Also,  job  satisfaction  is  lower  than  or  about  the  same  for  these  self‐employed  as  it  is  for  government  and  private  sector  workers.  Another  possible  factor  of  relevance  is  the  existence  of  contracts  for  some  private  and  government  workers  means  that  these  jobs  on  average  may  have  greater  job  security  than  22    self‐employment.  Thus  we  hypothesize  that  self‐employment  without  a  permanent  worker  may be a category of work associated with scarring and limited mobility.   In contrast to the inferiority of the first two self‐employment categories, is self‐employment  with a permanent worker. While it may not be associated with job security or other positive  characteristics  any  more  so  than  the  first  two  self‐employment  categories,  it  is  associated  with the highest wages for youth and the wages second only to government work for adults.  For  this  reason  we  cannot  make  any  general  conclusions  about  this  last  category  of  self‐ employment  except  to  say  that  it  seems  clearly  better  than  self‐employment  without  a  permanent worker.   3.4 Transition matrices for occupational category  Based  on  the  statistics  above  that  suggest  that  self‐employment  without  a  permanent  worker  may  be  inferior  to  public  and  private  sector  work  (and  also  inferior  to  self‐ employment  with  a  permanent  worker)  we  consider  the  following  two  questions  about  mobility:  1)  What  is  the  extent  of  medium  to  long  term  occupational  mobility  (over  7‐14years)  for youth in Indonesia? Particularly, what is the chance of those in self‐employment without  permanent  workers,  progressing  to  becoming  entrepreneurs  (with  hired  permanent  workers) or moving to the public or private sector?    2)  Is  there  any  evidence  that  youth  are  stuck  in  `low  quality  self‐employment’  or  that  youth are persistently not employed?  Before  the  concept  of  “scarring”  is  considered,  it  is  important  to  investigate  the  above  two  questions.  Labor  market  scarring  may  occur  when  involvement  in  low  quality  jobs  or  unemployment in the present leads to a reduced chance of employment in good jobs in the  future,  and  reduced  future  wages.  If  occupational  mobility  is  high,  this  suggests  that  scarring,  at  least  in  terms  of  employment  prospects,  is  not  occurring.   For  example,  if  many  youth  involved  in  petty  self‐employment  are  later  found  to  be  working  in  better  paid  government jobs or running a business with permanent employees, then there would be no  reason to suspect that petty‐self‐employment is scarring.   However, while low occupational mobility would be consistent with the scarring hypothesis,  low  mobility  by  itself  is  not  evidence  of  scarring.  Rather,  individual  heterogeneity  in  ability  and  human  capital  may  be  associated  with  self‐selection  of  individuals  into  certain  types  of  jobs  and  create  the  appearance  of  scarring.  For  example,  youth  that  are  poorly  educated  may  start  their  careers  in  petty  self‐employment  and  remain  in  petty  self‐employment  because they do not have the qualifications or motivation needed to progress to other jobs.  Alternatively,  if  scarring  is  causal,  youth  with  the  same  ability  and  education  may  have  very  different career outcomes simply because of experiences in certain types of jobs or because  23    of  periods  of  being  out  of  the  labor  force.  We  now  investigate  mobility  by  using  simple  transition matrices.   A  variable  for  primary  activity/occupation  was  constructed  in  this  analysis  using  the  combination  of  the  8  categories  for  jobs  described  earlier  with  categories  that  cover  the  following  non‐employment  activities‐  12.Job  Search,  13.Education,  and  19.Not  in  the  labor  force  and  not  in  education  (includes  housekeeping,  retirement,  being sick  or  disabled,  being  on  vacation  and  “other”).  Transition  matrices  for  occupational  status  are  listed  and  described  below,  for  various  age  cohorts  and  time  periods  in  IFLS.  The  tables  are  presented  at the end of the paper.  List and description of transition matrices for occupational change over time  Table  Time period  Gender  Age  Table 1  1993/2007  male  15‐24 in 1993  Table 2  1993/2000  male  15‐24 in 1993  Table 3  2000/2007  male  15‐24 in 2000  Table 4  1993/2007  male  aged 25 and over in 1993  Table 5  1993/2000  male  aged 25 and over in 1993  Table 6  2000/2007  male  aged 25 and over in 2000  Table 7  1993/2007  female  15‐24 in 1993  Table 8  1993/2000  female  15‐24 in 1993  Table 9  2000/2007  female  15‐24 in 2000  Table 10  1993/2007  female  aged 25 and over in 1993  Table 11  1993/2000  female  aged 25 and over in 1993  Table 12  2000/2007  female  aged 25 and over in 2000    There  are  several  interesting  results  that  can  be  seen  in  the  transition  matrices.  The  first  striking  result  is  for  transitions  from  self‐employment.  Overall,  a  very  small  percentage  of  individuals (both adults and youth) transition from self‐employment by themselves and self‐ employment  with  a  family  member  temp/work  to  being  self‐employed  with  a  permanent  work (Generally about 1%‐2%, regardless of age, gender or the time period considered). This  is  reflective  of  the  fact  that  in  1993,  2000,  and  2007  there  were  only  small  numbers  of  individuals  in  the  “self‐employment  with  permanent  worker  category”  (113,  140  and  226  24    respectively)  with  many  more  in  the  other  two  self‐employment  categories.  Together  with  the  low  rates  of  transition,  this  suggests  that  for  the  vast  majority  of  individuals  in  Indonesia,  growing  a  successful  business  is  an  unlikely  prospect,  even  for  those  who  are  initially self‐employed.    Secondly,  looking  at  youth  transitions,  we  do  not  see  high  rates  of  transition  out  of  the  first  two self‐employment categories into non‐casual private sector employment or public sector  employment.  For  example,  about  50%  of  young  males  in  self‐employment  1  in  2000  are  in  self‐employment  1  or  self‐employment  2  seven  years  later,  in  2007.  This  contrasts  to  the  fact  that  in  2007,  only  about  21%  of  all  male  youth  are  in  self‐employment  1  or  self‐ employment 2. Similarly, of the male youth in private sector jobs in 2000, 67% were in some  form  of  private  sector  employment  (categories  5,  7  &  8)  in  2007.  This  contrasts  to  the  50%  of  male  youth  overall,  that  were  in  private  sector  employment  in  2007.  The  idea  that  youth  take  many  opportunities  to  trial  different  types  of  jobs  is  not  consistent  with  the  strong  relationship between present and future occupation for youth.   Another  interesting  finding  is  that  women  have  high  levels  of  non‐participation  in  the  labor  market  that  persists  over  time.  While  15%  of  young  males  not  in  the  labor  force  or  education  in  2000  are  still  so  in  2007,  70%  of  young  females  not  in  the  labor  force  or  education  in  2000,  remain  so  in  2007.  This  is  a gender  issue and  not  an  issue  of  age, as 70%  of  adult  females  from  2000/2007  similarly  remain  out  of  the  labor  force  and  education.  Lastly,  in  addition  to  noticeable  differences  between  genders,  there  are  differences  between  time  periods.  Persistence  in  the  same  occupation  seems  to  be  not  as  strong  over  the  years  2000/2007  (table  6)  compared  to  1993/2000  (table  5).  This  might  be  related  to  particular  economic  issues,  namely  the  decentralization  of  government  and  the  impact  of  the Asian financial crises.  This  picture  of  mobility  may  be  cause  for  concern.  The  persistence  in  self‐employment  categories  1  &  2  may  be  considered  a  problem,  considering  the  characteristics  typically  associated  with  such  employment.  Youth  that  stay  in  this  type  of  self‐employment  for  long  periods  of  time  may  experience  little  human  capital  development  and  consequently  little  growth  in  earnings,  even  if  they  move  onto  jobs  in  the  formal  private  or  public  sectors.  However, there is no easy way of determining an “ideal level” of mobility as to some extent,  a  lack  of  mobility  may  reflect  preferences  for  certain  types  of  work  rather  than  limited  opportunities  to  change  jobs.  Our  measures  of  mobility  cannot  by  themselves  be  evidence  of  labor  market  scarring.  We  address  this  issue  with  panel  data  estimation  in  the  next  section.   4. Labor Market Scarring in Indonesia  The  results  from  section  3‐  low  levels  of  transitions  out  of  SE1  and  SE2  to  other  categories  indicates  the  possibility  of  a  “poor  jobs  trap”.  That  is,  that  individuals’  human  capital  is  not  developed  in  these  jobs  (or  their  human  capital  possibly  even  deteriorates)  and  these  25    individuals  are  unable  to  progress  to  better  employment  (in  the  private  or  public  sector)  or  successful  entrepreneurship.  However,  if  this  is  the  case,  then  the  returns  to  experience  in  these  jobs  should  be  lower  than  the  returns  to  experience  in  full‐time  government  and  private  sector  jobs.  So  the  key  question  we  seek  to  answer  in  this  section  is:  What  are  the  returns  to  years  spent  mostly  in  self‐employment  for  youth  and  for  adults?  In  particular,  how  do  these  returns  compare  to  the  returns  to  private  sector  or  government  work?  Consequently, the equation we are interested in estimating is:     Where  is  the  log  monthly  earnings  (either  wages  or  profit)  of  individual    in  job ,    is  a  vector of job characteristics,   is a vector of education characteristics,   is a vector of labor  market  experience  variables  (that  are  returns  to  experience  for  each    that  is  positive  and  an indication of scarring for each   that is negative.   is a vector of observable time variant  characteristics  such  as  household  characteristics  and  year  fixed  effects.  Lastly,  the  structure  of the data is reflected in the decomposition of the error term into two components, one of  which is individual‐specific and time invariant ( ).  Particularly, we want to know if after controlling for individual heterogeneity (education and  unobservables  related  to  productivity),  a  scarring  effect  can  be  identified  for  some  types  of  work  experience.  There  are  three  key  challenges  involved  in  this.  Firstly,  there  is  the  problem  of  the  work  history  data  not  containing  information  about  job  search  and  unemployment.  This  means  that  we  cannot  investigate  the  long  term  scarring  effects  of  unemployment.  Secondly,  another  major  shortcoming  of  using  IFLS  to  measure  the  returns  to  experience  is  that  only  a  variable  for  the  approximate  number  of  total  years  in  each  employment  category  can  be  created.  As  previously  mentioned,  the  precise  amount  of  experience  for  any  given  employment  category  is  not  known  and  so  the  resultant  experience  variables  are  “noisy”.  Unfortunately,  there  is  nothing  we  can  do  to  reduce  the  measurement  error  in  this  variable.  This  means  that  if  the  work  experience  variables  have  no significant relationship with wages, it may simply be because they are noisy. While it may  not  be  possible  to  confirm  when  an  experience  variable  is  truly  unrelated  to  wages,  the  opposite is not the case. If there is a strong relationship between an experience variable and  wages,  this  would  be  in‐spite  of  measurement  error,  and  not  because  of  it.  Thus  it  may  be  possible  to  confirm  when  there  are  significant  positive  or  negative  returns  to  certain  types  of work experience.   Lastly,  there  is  the  challenge  of  controlling  for  unobservable  heterogeneity  which  may  be  quite  important  in  the  determination  of  wages.  Not  controlling  for  unobservable  heterogeneity  could  lead  to  biased  estimates.  To  control  for  individual  time  invariant  heterogeneity  ( ),  we  can  use  fixed  effects  (FE)  estimation.  To  control  for  time  variant  heterogeneity  (e.g.  motivation)  the  best  we  can  do  is  to  include  variables  that  measure  a  range  of  observable  characteristics  that  are  closely  correlated  to  these  unobservables.  Of  course,  even  with  these  measures  there  is  no  guarantee  that  our  estimates  will  not  be  26    biased. In table Y we present results for four different fixed effects estimations for the youth  sample from IFLS (aged 15 to 38) that are working 35 hours or more per week. Similarly, the  same  estimations  for  older  adults  (aged  over  38)  are  presented  in  table  X.  We  split  the  sample  based  on  age  as  the  early  experiences  of  youth  in  the  workforce  may  impact  their  future  labor  market  outcomes  in  a  qualitatively  different  manner  to  older  adults.  We  first  discuss the four estimations for youth and will then contrast these results to the estimations  for adults.  The  first  estimation  in  Table  Y  (FE1)  is  for  a  simplified  model  of  the  log  of  monthly  earnings  as  a  function  of  past  employment  experience,  education  and  controls  for  hours  worked  per  week  and  dummy  variables  for  year  fixed  effects  (not  reported).  It  excludes  other  job  characteristics  because  they  are  not  present  across  all  4  waves  of  IFLS.  Unsurprisingly,  in  FE1,  school  education  has  positive  and  significant  returns.  A  university  degree  is  also  associated  with  a  large  increase  in  wages,  of  about  28%,  though  there  is  no  detectable  return to a college degree.     Table Y: Monthly earnings and work experience for youth, fixed effects estimates VARIABLES (FE1) (FE2) (FE3) (FE4) hours worked in a normal week 0.003* 0.003* 0.002 0.002 (0.001) (0.001) (0.002) (0.002) Years in primary and secondary school 0.036* 0.035* 0.036* 0.036* (0.019) (0.019) (0.021) (0.021) Is a university graduate 0.280** 0.255* 0.297** 0.296** (0.140) (0.141) (0.149) (0.149) Is a college graduate 0.094 0.083 0.110 0.110 (0.142) (0.142) (0.148) (0.148) Years mostly self-employed -0.033* -0.033* -0.045** -0.045** (0.017) (0.017) (0.018) (0.018) Years mostly in government employment 0.032 0.031 0.014 0.014 (0.021) (0.021) (0.023) (0.023) Years mostly in private sector employment -0.004 -0.008 -0.025 -0.026 (0.016) (0.016) (0.017) (0.017) Industry: Mining and quarrying 0.161 0.214 0.213 (0.212) (0.239) (0.239) Industry: Manufacturing 0.157** 0.147* 0.147* (0.071) (0.076) (0.076) Industry: Electricity, gas, water 0.088 -0.023 -0.022 (0.298) (0.338) (0.338) Industry: Construction 0.186** 0.164* 0.164* (0.087) (0.092) (0.092) Industry: Wholesale, retail, restaurants, hotels 0.030 0.062 0.061 (0.075) (0.080) (0.080) Industry: Transport, storage, communications 0.128 0.148 0.145 (0.093) (0.099) (0.099) Industry: Finance, insurance, real estate, business services 0.214 0.264 0.265 27    (0.156) (0.170) (0.170) Industry: Social services 0.081 0.080 0.083 (0.074) (0.079) (0.079) government worker/employee -0.011 -0.035 -0.034 (0.136) (0.147) (0.147) private worker/employee 0.087* 0.118** 0.120** (0.045) (0.048) (0.048) In urban area 0.089 0.092 (0.063) (0.063) Status as household head: 1=yes; 0=no 0.183** 0.184** (0.088) (0.088) Married: 1=yes; 0=no 0.087* 0.086* (0.048) (0.048) Muslim: 1=yes; 0=no 0.147 0.146 (0.207) (0.207) House ownership: 1=owned; 0=not owned -0.079 -0.079 (0.054) (0.054) Electricity in house: 1=yes; 0=no 0.129 0.128 (0.113) (0.113) Toilet in house: 1=yes; 0=no -0.015 -0.014 (0.046) (0.046) Farm business: 1=hh with farming business; 0=no 0.082 0.084 (0.053) (0.053) Non-farm business:1=hh with non-farming business; 0=no -0.001 -0.002 (0.040) (0.040) Work history data incomplete -0.522 (0.438) Observations 11,546 11,507 9,450 9,450 R-squared 0.557 0.561 0.564 0.564 Number of individuals 9,801 9,773 7,912 7,912 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 A constant was included in all estimations but is not reported, as were time fixed effects.   Our  main  interest  however,  is  in  the  coefficients  for  the  experience  variables.  In  relation  to  these  variables  it  is  important  to  note  that  “Years  mostly  self‐employed”  includes  all  types  of  self‐employment  and  so  we  cannot  separate  the  effects  of  different  types  of  self‐ employment  experience  on  wages.  While  self‐employment  with  a  permanent  work  may  be  very different to the other forms of self‐employment, it makes up a very small proportion of  observations  (only  2%  of  youth  and  adults  are  in  this  type  of  self‐employment).  This  means  that  while  the  coefficient  for  the  self‐employment  experience  variable  is  the  weighted  average  of  all  types  of  self‐employment,  it  mostly  reflect  the  return  to  self‐employment  without permanent staff. Strikingly, an extra year spent mostly in self‐employment is related  to a 3.6% lower current wage for youth, compared to the baseline of years not working. This  is  evidence  of  scarring  for  youth.  Given  the  measurement  error  issues  with  this  variable,  a  “false  positive”  result  for  scarring  for  this  variable  is  unlikely,  unless  it  is  related  to  omitted  28    variable  bias  (which  we  cannot  rule  out  in  this  estimation).  Government  experience  in  contrast,  is  positive  and  about  3.3%,  but  is  not  significant  (the  p‐value  is  0.12).  The  low  significance  of  this  variable  may  be  due  to  measurement  error,  as  it  seems  unrealistic  that  there  are  no  returns  to  government  experience.  Lastly,  there  are  no  detectable  returns  to  private  sector  employment  which  also  seems  unlikely  but  could  be  due  to  measurement  error.  The  second  estimation  (FE2)  adds  variables  for  industry  and  for  current  job  type  (whether  work  is  private  sector  or  public  sector,  with  self‐employment  being  the  baseline  category).  Clearly,  there  is  very  little  change  in  the  coefficients  and  as  only  a  few  observations  are  lost  in  the  second  estimation  (only  39  out  of  11546),  it  seems  to  unambiguously  confirm  the  finding  of  scarring  for  self‐employment  from  FE1.  We  can  conclude  that  the  3.3%  reduction  in  current  wage  per  year  of  self‐employment  is  not  because  self‐employment  experience  leads  youth  to  choose  certain  types  of  work  in  certain  types  of  industries  that  are  low  paying. However, it could be the time varying individual heterogeneity causes youth to work  in  self‐employment  and  subsequently  earn  lower  wages.  For  example,  suppose  a  youth  grows  less  motivated  or  able  to  work  over  time  for  personal  reasons  (e.g.  health  or  family)  and spends years working in self‐employment. This youth may subsequently end up in lower  paying work regardless of whether or not they experienced any human capital deterioration  as a result of working in self‐employment. They may have ended up with lower wage growth  no matter what type of work experience they accumulated.   The  best  we  can  do  to  control  for  time  varying  heterogeneity  is  to  include  control  variables  for  household  and  personal  characteristics.  We  do  this  in  FE3,  which  includes  controls  for  living  in  an  urban  area,  being  the  head  of  household,  marital  status,  religion,  housing  conditions, and any businesses associated with the house. Again, it seems that regardless of  the  additional  variables,  the  coefficients  for  the  experience  variables  follow  a  similar  pattern.  Government  and  private  sector  employment  are  not  significant  but  self‐ employment  is  now  even  more  statistically  significant  and  slightly  greater  in  magnitude,  at  about  a  4.5%  penalty  per  year  of  past  experience.  The  strength  of  this  result  is  somewhat  surprising  as  it  suggests  a  significant  level  of  scarring  for  youth.  Lastly,  as  a  large  proportion  of  individuals  do  not  have  a  complete  work  history  data,  and  this  may  be  significant,  we  estimates  FE4,  which  is  identical  to  FE3  except  for  the  inclusion  of  a  dummy  variable  for  non‐complete work history. It results in no change to the experience variable. While FE3 and  FE4  would  seem  preferable  to  the  results  in  FE1  and  FE2,  they  have  fewer  observations  as  data  from  waves  1  and  2  are  excluded  due  to  some  of  the  control  variables  not  being  recorded in the earlier waves. In any case, all four estimations point to the same conclusion:  that  the  number  of  years  spent  mostly  in  self‐employment  is  associated  with  a  wage  scarring effect for those currently in full‐time employment and who are aged 38 or under.  We  present  in  table  X,  equivalent  estimates  for  the  four  models  discussed  above  using  a  sample  of  older  adults  (observations  for  those  over  the  age  of  38).  As  all  of  the  estimation  29    issues  applicable  to  the  first  four  estimations  are  also  applicable  to  FE5‐FE8,  we  do  not  repeat discussion of them here. The only additional problem is that there is little variation in  education  attainment  for  adults  over  38  which  explains  why  the  coefficients  for  the  education variables are not statistically significant (unlike FE1‐FE4).   The  first  estimation  (FE5)  reveals  startlingly  different  results  for  the  returns  to  all  types  of  work  experience  compared  to  FE1.  For  adults,  there are  positive and  high  returns  to  private  sector  work  and  self‐employment  that  are  about  equal  (4.4%  and  4.5%  respectively).  Government  work  is  associated  with  a  high  and  significant  return  of  8%.  Adding  more  control  variables  for  job  characteristics  and  personal  characteristics  (FE7)  does  not  lessen  the  statistical  significance  or  strength  of  the  return  to  any  type  of  work  experience,  with  government  work  still  having  the  highest  return.  Lastly,  adding  a  control  variable  for  those  with  incomplete  work  history  data  does  reduce  the  significance  of  the  private  sector  and  self‐employment experience variables, though they remain positive.  Overall,  the  equivalent  estimations  for  older  adults  reveal  that  self‐employment  scarring  is  clearly  not  generalizable  across  age  demographics.  However,  why  wage  scarring  occurs  for  youth  and  not  adults  is  much  less  clear.  There  are  several  possible  explanations.  Firstly,  it  may  be  that  human  capital  deteriorates  for  a  number  of  years  for  youth  that  enter  self‐ employment  with  a  certain  level  of  education  (as  they  lose  skills  and  knowledge  developed  in  school).  This  human  capital  deterioration  could  be  simultaneously  offset  by  the  benefits  of  having  more  work  experience,  so  after  a  certain  number  of  years,  the  net  return  to  self‐ employment could become positive. Unfortunately there is no way to test this hypothesis as  we do not have individual’s complete labor market history.   Alternatively,  it  could  be  that  the  types  of  work  experience  captured  by  the  self‐ employment  experience  variable  are  qualitatively  different  for  adults  and  youth,  even  though  this  work  experience  is  categorized  as  “self‐employment”  which  we  admit,  is  a  very  broad  category.  It  could  also  be  that  the  individuals  that  are  working  in  self‐employment  later  on  in  their  lives  are  very  different  to  the  types  of  individuals  working  in  self‐ employment  when  they  are  young.  For  example,  youth  may  work  in  self‐employment  as  a  last  resort  when  they  can’t  find  other  work  whereas  older  adults  may  work  in  self‐ employment  out  of  preference.  More  specifically,  it  could  be  that  years  spent  mostly  self‐ employment  for  youth  are  also  years  where  they  spend  time  in  unemployment.  Without  data on this though, no conclusion can be drawn about the exact causes of self‐employment  scarring.  Further  research  needs  to  be  done  to  identify  the  mechanisms  at  play  underlying  the  scarring.  Regardless  of  the  cause  however,  negative  returns  to  any  type  of  work  experience should be cause for concern among policy makers.    Table X: Wages and work experience for Adults, fixed effects estimates VARIABLES (FE5) (FE6) (FE7) (FE8) hours worked in a normal week 0.003* 0.003 0.003 0.003 (0.002) (0.002) (0.002) (0.002) 30    Years in primary and secondary school -0.006 0.001 -0.001 -0.001 (0.016) (0.021) (0.021) (0.021) Is a university graduate -0.024 0.010 0.018 0.022 (0.200) (0.219) (0.219) (0.219) Is a college graduate 0.112 0.124 0.126 0.128 (0.229) (0.264) (0.265) (0.264) Years mostly self-employed 0.045* 0.045 0.056* 0.037 (0.026) (0.033) (0.033) (0.035) Years mostly in government employment 0.080*** 0.085** 0.096*** 0.078** (0.027) (0.034) (0.034) (0.036) Years mostly in private sector employment 0.044* 0.050 0.060* 0.041 (0.026) (0.033) (0.033) (0.035) Industry: Mining and quarrying -0.218 -0.203 -0.210 (0.310) (0.313) (0.313) Industry: Manufacturing 0.278** 0.267** 0.257** (0.122) (0.124) (0.124) Industry: Electricity, gas, water 0.466 0.475 0.456 (0.405) (0.406) (0.406) Industry: Construction 0.234* 0.214 0.200 (0.134) (0.135) (0.135) Industry: Wholesale, retail, restaurants, hotels 0.168 0.153 0.144 (0.116) (0.119) (0.119) Industry: Transport, storage, communications 0.224 0.221 0.203 (0.147) (0.150) (0.150) Industry: Finance, insurance, real estate, business services 0.267 0.230 0.214 (0.417) (0.419) (0.419) Industry: Social services 0.016 0.006 0.001 (0.110) (0.112) (0.112) government worker/employee 0.030 0.006 0.003 (0.160) (0.161) (0.161) private worker/employee 0.047 0.029 0.034 (0.075) (0.079) (0.079) In urban area -0.032 -0.032 (0.105) (0.105) Status as household head: 1=yes; 0=no 0.195 0.197 (0.212) (0.212) Married: 1=yes; 0=no 0.027 0.023 (0.134) (0.134) Muslim: 1=yes; 0=no -0.072 -0.086 (0.278) (0.278) House ownership: 1=owned; 0=not owned 0.010 0.011 (0.089) (0.089) Electricity in house: 1=yes; 0=no 0.121 0.117 (0.141) (0.140) Toilet in house: 1=yes; 0=no 0.129** 0.132** (0.065) (0.065) Farm business: 1=hh with farming business; 0=no -0.026 -0.028 (0.088) (0.088) Non farm business:1=hh with farming business; 0=no -0.052 -0.057 (0.065) (0.065) Work history data incomplete -0.165 (0.101) 31    Observations 7,783 6,523 6,211 6,211 Number of individuals 5,989 5,384 5,085 5,085 Standard errors in parentheses, Level of signficance- *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1       32    5. Conclusion  This  paper  has  argued  that  the  `scarring’  literature  can  be  made  more  relevant  to  low  and  middle  income  countries  through  the  concept  of  labor  market  scarring‐ where  certain  types  of jobs may be associated with human capital deterioration or stagnation resulting in zero or  negative  returns  to  work  experience.    Also,  it  was  argued  using  data  from  IFLS,  that  self‐ employment  in  Indonesia  may  largely  be  low  quality,  as  a  variety  of  desirable  work  characteristics  are  not  present.  For  example,  self‐employment  is  not  associated  with  having  pensions,  health  benefits  or  formal  training.  In  particular,  it  seems  that  self‐employment  without  a  permanent  worker  is  inferior  to  having  a  full  time  job  in  the  private  sector  and  to  government  work.  In  addition  to  identifying  differences  in  job  quality,  this  paper  investigated  job  mobility  over  the  period  of  1993  to  2007.  Strong  patterns  of  persistence  were  identified  for several  types  of work,  including self‐employment  and  government  work.  In  particular,  successful  entrepreneurship  appears  to  be  rare,  with  very  few  individuals  progressing  from  ‘petty’  self‐employment  (i.e.  without  a  permanent  employee)  to  self‐ employment with a permanent employee. This may be cause for concern as youth who start  work  in  self‐employment  may  fail  to  develop  their  human  capital,  and  may  experience  zero  or negative wage growth over the long term.   While  the  human  capital  implications  of  different  types  of  work  experience  are  not  directly  observable,  we  can  observe  the  long  run  impact  on  wages.  In  section  4  of  the  paper  we  estimate  the  effect  of  self‐employment  experience,  government  employment  experience  and private sector experience on wages using fixed effects estimation with a broad range of  control  variables.  In  doing  so,  we  fully  control  for  time  invariant  heterogeneity  (such  as  gender)  and  partly  control  for  time  variant  heterogeneity  (such  as  being  the  head  of  household).  We  present  estimations  for  both  youth  and  older  adults  so  that  any  scarring  effects specific to youth may be identified.   The  results  are  largely  consistent  with  the  descriptive  analysis  presented  in  section  3  of  the  paper  that  suggested  the  possibility  of  labor  market  scarring  from  periods  in  self‐ employment.    For  every  year  spent  mostly  in  self‐employment,  there  is  about  a  3‐4%  penalty on current wages. In contrast, for older adults we find positive returns to all types of  experience. Considering the very limited research on scarring, mobility and job quality in the  labor  markets  of  low  and  middle  income  countries,  the  evidence  presented  helps  to  fill  a  major gap in the literature.   Given the heterogeneity of working forms in most low and middle income countries, further  research  should  be  conducted  to  investigate  scarring  from  a  wider  range  of  labor  market  experiences.    In  Indonesia  the  government  is  considering  the  value  to  policy  making  of  collecting the data that will allow analysis of scarring from periods of work without a written  labor  contract;  less‐than‐full  time  positions;  as  outsourced  labor,  and  other  forms  of  engagement.    Scarring  can  indicate  when  valuable  human  capital  may  be  lost,  with  implications  for  both  household  welfare  and  labor  productivity in the  economy.   If  evidence  33    of  scarring  from  early  periods  of  work  in  these  jobs  grows,  it  will  form  a  strong  motivation  for  more  policy  attention  to  be  paid  to  how  young  people  make  the  transition  from  school  to work.                                        34    Transition matrices for occupational category  Table 1  Table 1: Transition matrix of occupational changes‐ young males 1993/2007 Occupational status 2007 1 2 3 4 5 6 7 8 12 13 19 Total Occupational status 1993 1. Self‐employed 42% 33% 0% 0% 11% 3% 0% 8% 3% 0% 0% 100.0% ‐Observations 15 12 0 0 4 1 0 3 1 0 36 2. Self‐employed, family worker 20.7% 41.4% 10.3% 6.9% 10.3% 0.0% 0.0% 6.9% 0.0% 0.0% 3.4% 100.0% ‐Observations 6 12 3 2 3 0 0 2 0 0 1 29 3. Self‐employed, permanent worker 0.0% 25.0% 0.0% 0.0% 50.0% 0.0% 25.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% ‐Observations 0 1 0 0 2 0 1 0 0 0 0 4 4. Government worker 25.0% 0.0% 0.0% 50.0% 25.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% ‐Observations 1 0 0 2 1 0 0 0 0 0 0 4 5. Private worker 17.2% 13.8% 5.7% 2.3% 37.9% 2.3% 3.4% 11.5% 1.1% 0.0% 4.6% 100.0% ‐Observations 15 12 5 2 33 2 3 10 1 0 4 87 6. Unpaid family worker 16.1% 41.9% 3.2% 6.5% 9.7% 9.7% 0.0% 6.5% 0.0% 0.0% 6.5% 100.0% ‐Observations 5 13 1 2 3 3 0 2 0 0 2 31 12. Job Search 20.0% 15.0% 5.0% 0.0% 35.0% 0.0% 0.0% 10.0% 5.0% 0.0% 10.0% 100.0% ‐Observations 4 3 1 0 7 0 0 2 1 0 2 20 13. Education 13.8% 10.0% 1.3% 3.8% 53.8% 2.5% 1.3% 3.8% 3.8% 1.3% 5.0% 100.0% ‐Observations 11 8 1 3 43 2 1 3 3 1 4 80 19. Not in labour force/edu 29.2% 16.7% 0.0% 4.2% 37.5% 0.0% 0.0% 4.2% 4.2% 0.0% 4.2% 100.0% ‐Observations 7 4 0 1 9 0 0 1 1 0 1 24 Column total 64 65 11 12 101 11 6 20 9 2 14 315   Note: Occupational category 7 is “casual worker in non‐agriculture”. Occupational category 8 is  “casual worker in agriculture”. These categories are only present in wave 4, 2007.  In 1993 and 2000,  these categories would have been combined with category 5, for private workers.     Table 2  Table 2: Transition matrix of occupational changes‐ young males 1993/2000 Occupational status 2000 1. 2. 3. 4. 5. 6. 12. 13. 19. Total Occupational status 1993 1. Self‐employed 54% 16% 3% 0% 24% 3% 0% 0% 0% 100.0% ‐Observations 20 6 1 0 9 1 0 0 0 37 2. Self‐employed, family worker 34.5% 37.9% 0.0% 3.4% 10.3% 3.4% 0.0% 0.0% 10.3% 100.0% ‐Observations 10 11 0 1 3 1 0 0 3 29 3. Self‐employed, permanent worker 66.7% 33.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% ‐Observations 2 1 0 0 0 0 0 0 0 3 4. Government worker 20.0% 0.0% 0.0% 40.0% 40.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% ‐Observations 1 0 0 2 2 0 0 0 0 5 5. Private worker 13.8% 9.6% 1.1% 5.3% 58.5% 3.2% 3.2% 0.0% 5.3% 100.0% ‐Observations 13 9 1 5 55 3 3 0 5 94 6. Unpaid family worker 20.7% 31.0% 0.0% 0.0% 17.2% 20.7% 0.0% 0.0% 10.3% 100.0% ‐Observations 6 9 0 0 5 6 0 0 3 29 12. Job Search 26.3% 5.3% 5.3% 0.0% 42.1% 0.0% 10.5% 0.0% 10.5% 100.0% ‐Observations 5 1 1 0 8 0 2 0 2 19 13. Education 9.8% 2.4% 2.4% 4.9% 41.5% 7.3% 4.9% 13.4% 13.4% 100.0% ‐Observations 8 2 2 4 34 6 4 11 11 82 19. Not in labour force/edu 9.5% 9.5% 4.8% 0.0% 52.4% 4.8% 0.0% 4.8% 14.3% 100.0% ‐Observations 2 2 1 0 11 1 0 1 3 21 Column total 67 41 6 12 127 18 9 12 27 319   35        Table 3  Table 3: Transition matrix of occupational changes‐ young males 2000/2007 Occupational status 2007 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 12. 13. 19. Total Occupational status 2000 1. Self‐ employed 36.5% 16.0% 2.6% 0.6% 22.4% 3.2% 3.8% 7.1% 1.9% 0.0% 5.8% 100.0% ‐Observations 57 25 4 1 35 5 6 11 3 0 147 2. Self‐ employed, family worker 23.2% 23.2% 8.7% 0.0% 27.5% 4.3% 0.0% 7.2% 4.3% 0.0% 1.4% 100.0% ‐Observations 16 16 6 0 19 3 0 5 3 0 1 69 3. Self‐ employed, permanent worker 12.5% 12.5% 25.0% 0.0% 37.5% 0.0% 0.0% 0.0% 12.5% 0.0% 0.0% 100.0% ‐Observations 1 1 2 0 3 0 0 0 1 0 0 8 4. Government worker 3.2% 9.7% 0.0% 35.5% 25.8% 3.2% 0.0% 6.5% 6.5% 0.0% 9.7% 100.0% ‐Observations 1 3 0 11 8 1 0 2 2 0 3 31 5. Private worker 10.5% 6.3% 1.0% 1.4% 54.6% 3.2% 2.3% 10.1% 4.0% 0.1% 6.3% 100.0% ‐Observations 73 44 7 10 379 22 16 70 28 1 44 694 6. Unpaid family worker 13.5% 17.9% 0.0% 2.2% 18.8% 21.8% 6.6% 5.7% 2.6% 0.4% 10.5% 100.0% ‐Observations 31 41 0 5 43 50 15 13 6 1 24 229 12. Job Search 14.6% 7.6% 1.3% 4.4% 34.8% 8.9% 3.2% 10.8% 7.6% 0.0% 7.0% 100.0% ‐Observations 23 12 2 7 55 14 5 17 12 0 11 158 13. Education 6.6% 4.1% 1.1% 8.8% 47.9% 7.0% 0.8% 4.5% 5.8% 5.6% 7.8% 100.0% ‐Observations 48 30 8 64 350 51 6 33 42 41 57 730 19. Not in labour force/edu 14.2% 7.2% 0.6% 3.1% 33.3% 5.7% 3.5% 8.5% 6.9% 1.9% 15.1% 100.0% ‐Observations 45 23 2 10 106 18 11 27 22 6 48 318 Column total 295 195 31 107 964 194 58 173 127 52 188 2384     Table 4  Table 4: Transition matrix of occupational changes‐ adult males 1993/2007 Occupational status 2007 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 12. 13. 19. Total Occupational status 1993 1.  Self‐employed 31% 36% 2% 1% 7% 2% 2% 4% 0% 0% 15% 100.0% ‐Observations 294 335 18 10 66 19 19 35 4 139 939 2.  Self‐employed, family worker 15.9% 53.0% 2.6% 0.7% 4.8% 1.8% 2.7% 3.1% 0.3% 0.0% 15.1% 100.0% ‐Observations 142 473 23 6 43 16 24 28 3 135 893 1786 3.  Self‐employed, permanent worker 14.9% 29.8% 17.0% 2.1% 12.8% 2.1% 2.1% 2.1% 2.1% 0.0% 14.9% 100.0% ‐Observations 7 14 8 1 6 1 1 1 1 7 47 94 4.  Government worker 4.2% 10.0% 0.8% 49.5% 7.2% 1.9% 0.6% 0.8% 0.0% 0.0% 24.8% 100.0% ‐Observations 20 47 4 233 34 9 3 4 0 117 471 942 5.  Private worker 15.8% 19.4% 1.1% 3.0% 25.8% 1.8% 5.0% 9.2% 1.4% 0.0% 17.6% 100.0% ‐Observations 186 229 13 35 304 21 59 108 16 208 1179 2358 6.  Unpaid family worker 14.7% 44.1% 2.9% 2.9% 0.0% 2.9% 5.9% 5.9% 0.0% 0.0% 20.6% 100.0% ‐Observations 5 15 1 1 0 1 2 2 0 7 34 68 12. Job Search 18.9% 18.9% 0.0% 1.9% 13.2% 0.0% 5.7% 9.4% 1.9% 0.0% 30.2% 100.0% ‐Observations 10 10 0 1 7 0 3 5 1 16 53 106 13. Education 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% ‐Observations 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 2 19. Not in labour force/edu 16.2% 21.6% 0.5% 1.5% 5.4% 2.5% 2.5% 4.9% 0.5% 0.0% 44.6% 100.0% ‐Observations 33 44 1 3 11 5 5 10 1 91 204 408 Column total 697 1167 68 280 416 119 116 177 57 585 3021 6703         36          Table 5  Table 5: Transition matrix of occupational changes‐ adult males 1993/2000 Occupational status 2000 1. 2. 3. 4. 5. 6. 12. 13. 19. Total Occupational status 1993 1. Self‐employed 41% 29% 2% 1% 13% 2% 1% 0% 11% 100.0% ‐Observations 474 337 28 16 152 19 6 0 134 1166 2. Self‐employed, family worker 28.3% 42.4% 2.5% 0.6% 10.1% 2.7% 0.4% 0.0% 12.9% 100.0% ‐Observations 325 487 29 7 116 31 5 0 148 1148 3. Self‐employed, permanent worker 33.8% 26.2% 16.9% 3.1% 7.7% 0.0% 3.1% 0.0% 9.2% 100.0% ‐Observations 22 17 11 2 5 0 2 0 6 65 4. Government worker 3.0% 5.9% 0.2% 66.2% 10.3% 0.4% 0.2% 0.2% 13.7% 100.0% ‐Observations 17 33 1 372 58 2 1 1 77 562 5. Private worker 17.3% 12.5% 1.1% 2.9% 52.6% 1.1% 1.2% 0.0% 11.5% 100.0% ‐Observations 240 173 15 40 729 15 16 0 159 1387 6. Unpaid family worker 10.0% 32.5% 7.5% 0.0% 22.5% 15.0% 2.5% 0.0% 10.0% 100.0% ‐Observations 4 13 3 0 9 6 1 0 4 40 12. Job Search 21.1% 15.8% 1.8% 3.5% 35.1% 0.0% 1.8% 0.0% 21.1% 100.0% ‐Observations 12 9 1 2 20 0 1 0 12 57 13. Education 0.0% 0.0% 0.0% 33.3% 66.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% ‐Observations 0 0 0 1 2 0 0 0 0 3 19. Not in labour force/edu 21.0% 13.6% 1.0% 1.5% 10.7% 2.0% 1.0% 0.0% 49.1% 100.0% ‐Observations 82 53 4 6 42 8 4 0 192 391 Column total 1176 1122 92 446 1133 81 36 1 732 4819     Table 6  Table 6: Transition matrix of occupational changes‐ adult males 2000/2007 Occupational status 2007 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 12. 13. 19. Total Occupational status 2000 1.  Self‐employed 34.8% 32.0% 2.4% 1.3% 9.8% 1.5% 2.8% 4.4% 0.7% 0.1% 10.3% 100.0% ‐Observations 518 477 36 19 146 22 41 66 11 1 1337 2.  Self‐employed, family worker 18.3% 53.2% 2.8% 1.5% 5.3% 2.2% 2.7% 2.5% 0.5% 0.1% 11.0% 100.0% ‐Observations 232 674 35 19 67 28 34 32 6 1 139 1267 3.  Self‐employed, permanent worker 20.7% 31.0% 23.3% 0.0% 12.1% 1.7% 0.0% 0.9% 0.9% 0.0% 9.5% 100.0% ‐Observations 24 36 27 0 14 2 0 1 1 0 11 116 4.  Government worker 3.7% 5.6% 0.5% 66.5% 6.7% 1.2% 0.7% 0.9% 0.0% 0.0% 14.1% 100.0% ‐Observations 21 32 3 377 38 7 4 5 0 0 80 567 5.  Private worker 11.7% 13.0% 1.1% 4.1% 41.9% 1.6% 3.6% 10.8% 2.0% 0.1% 10.1% 100.0% ‐Observations 250 278 23 88 898 34 78 231 43 2 217 2142 6.  Unpaid family worker 15.6% 33.5% 1.2% 3.0% 8.4% 15.0% 4.2% 3.6% 0.6% 0.0% 15.0% 100.0% ‐Observations 26 56 2 5 14 25 7 6 1 0 25 167 12. Job Search 18.9% 13.2% 0.9% 4.7% 27.4% 0.9% 3.8% 10.4% 4.7% 0.0% 15.1% 100.0% ‐Observations 20 14 1 5 29 1 4 11 5 0 16 106 13. Education 11.8% 5.9% 0.0% 11.8% 70.6% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% ‐Observations 2 1 0 2 12 0 0 0 0 0 0 17 19. Not in labour force/edu 12.1% 16.7% 0.9% 2.2% 12.8% 3.1% 2.8% 4.8% 1.3% 0.0% 43.3% 100.0% ‐Observations 66 91 5 12 70 17 15 26 7 0 236 545 Column total 1159 1659 132 508 1161 260 164 353 129 14 725 6264     37            Table 7  Table 8: Transition matrix of occupational changes‐ young females 1993/2000 Occupational status 2000 1. 2. 3. 4. 5. 6. 12. 13. 19. Total Occupational status 1993 1. Self‐employed 38% 8% 0% 0% 13% 10% 0% 0% 31% 100.0% ‐Observations 15 3 0 0 5 4 0 0 12 39 2. Self‐employed, family worker 12.5% 25.0% 0.0% 0.0% 6.3% 18.8% 0.0% 0.0% 37.5% 100.0% ‐Observations 2 4 0 0 1 3 0 0 6 16 3. Self‐employed, permanent worker 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% ‐Observations 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4. Government worker 0.0% 0.0% 0.0% 66.7% 33.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% ‐Observations 0 0 0 2 1 0 0 0 0 3 5. Private worker 0.0% 0.0% 0.0% 66.7% 33.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% ‐Observations 4 1 0 0 34 5 0 0 30 74 6. Unpaid family worker 5.4% 1.4% 0.0% 0.0% 45.9% 6.8% 0.0% 0.0% 40.5% 100.0% ‐Observations 7 6 0 0 2 14 0 0 21 50 12. Job Search 14.0% 12.0% 0.0% 0.0% 4.0% 28.0% 0.0% 0.0% 42.0% 100.0% ‐Observations 1 0 1 0 1 1 0 0 4 8 13. Education 12.5% 0.0% 12.5% 0.0% 12.5% 12.5% 0.0% 0.0% 50.0% 100.0% ‐Observations 5 0 0 5 25 3 5 7 30 80 19. Not in labour force/edu 6.3% 0.0% 0.0% 6.3% 31.3% 3.8% 6.3% 8.8% 37.5% 100.0% ‐Observations 49 23 1 1 47 36 1 1 299 458 Column total 83 37 2 8 116 66 6 8 402 728     Table 8  Table 9: Transition matrix of occupational changes‐ young females 2000/2007 Occupational status 2007 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 12. 13. 19. Total Occupational status 2000 1. Self‐ employed 15.0% 8.8% 1.3% 0.0% 8.8% 15.0% 0.0% 1.3% 0.0% 0.0% 50.0% 100.0% ‐Observations 12 7 1 0 7 12 0 1 0 0 40 80 2. Self‐ employed, family worker 5.9% 0.0% 0.0% 0.0% 5.9% 14.7% 0.0% 2.9% 2.9% 0.0% 67.6% 100.0% ‐Observations 2 0 0 0 2 5 0 1 1 0 23 34 3. Self‐ employed, permanent worker 50.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 50.0% 100.0% ‐Observations 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 4. Government worker 0.0% 0.0% 0.0% 56.3% 25.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 18.8% 100.0% ‐Observations 0 0 0 9 4 0 0 0 0 0 3 16 5. Private worker 4.0% 3.0% 0.2% 2.0% 36.3% 5.0% 1.2% 1.6% 0.8% 0.2% 45.6% 100.0% ‐Observations 20 15 1 10 181 25 6 8 4 1 227 498 6. Unpaid family worker 5.5% 3.0% 0.0% 1.0% 6.0% 27.0% 2.0% 0.0% 0.5% 0.0% 55.0% 100.0% ‐Observations 11 6 0 2 12 54 4 0 1 0 110 200 12. Job Search 0.0% 1.6% 0.0% 4.7% 28.1% 4.7% 0.0% 3.1% 3.1% 3.1% 51.6% 100.0% ‐Observations 0 1 0 3 18 3 0 2 2 2 33 64 13. Education 3.0% 2.0% 0.1% 7.4% 35.5% 4.1% 0.1% 1.6% 1.2% 4.1% 40.8% 100.0% ‐Observations 23 15 1 56 268 31 1 12 9 31 308 755 19. Not in labour force/edu 4.4% 2.9% 0.6% 1.0% 9.4% 8.0% 1.2% 1.7% 0.3% 0.8% 69.5% 100.0% ‐Observations 56 37 8 13 119 101 15 22 4 10 879 1264 Column total 125 81 11 93 611 231 26 46 21 44 1624 2913   38      Table 9  Table 9: Transition matrix of occupational changes‐ young females 2000/2007 Occupational status 2007 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 12. 13. 19. Total Occupational status 2000 1. Self‐ employed 15.0% 8.8% 1.3% 0.0% 8.8% 15.0% 0.0% 1.3% 0.0% 0.0% 50.0% 100.0% ‐Observations 12 7 1 0 7 12 0 1 0 0 40 80 2. Self‐ employed, family worker 5.9% 0.0% 0.0% 0.0% 5.9% 14.7% 0.0% 2.9% 2.9% 0.0% 67.6% 100.0% ‐Observations 2 0 0 0 2 5 0 1 1 0 23 34 3. Self‐ employed, permanent worker 50.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 50.0% 100.0% ‐Observations 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 4. Government worker 0.0% 0.0% 0.0% 56.3% 25.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 18.8% 100.0% ‐Observations 0 0 0 9 4 0 0 0 0 0 3 16 5. Private worker 4.0% 3.0% 0.2% 2.0% 36.3% 5.0% 1.2% 1.6% 0.8% 0.2% 45.6% 100.0% ‐Observations 20 15 1 10 181 25 6 8 4 1 227 498 6. Unpaid family worker 5.5% 3.0% 0.0% 1.0% 6.0% 27.0% 2.0% 0.0% 0.5% 0.0% 55.0% 100.0% ‐Observations 11 6 0 2 12 54 4 0 1 0 110 200 12. Job Search 0.0% 1.6% 0.0% 4.7% 28.1% 4.7% 0.0% 3.1% 3.1% 3.1% 51.6% 100.0% ‐Observations 0 1 0 3 18 3 0 2 2 2 33 64 13. Education 3.0% 2.0% 0.1% 7.4% 35.5% 4.1% 0.1% 1.6% 1.2% 4.1% 40.8% 100.0% ‐Observations 23 15 1 56 268 31 1 12 9 31 308 755 19. Not in labour force/edu 4.4% 2.9% 0.6% 1.0% 9.4% 8.0% 1.2% 1.7% 0.3% 0.8% 69.5% 100.0% ‐Observations 56 37 8 13 119 101 15 22 4 10 879 1264 Column total 125 81 11 93 611 231 26 46 21 44 1624 2913     Table 10  Table 10: Transition matrix of occupational changes‐ adult females 1993/2007 Occupational status 2007 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 12. 13. 19. Total Occupational status 1993 1.  Self‐employed 26% 15% 1% 0% 4% 8% 3% 1% 0% 1% 41% 100.0% ‐Observations 153 92 8 2 21 49 19 3 0 4 248 599 2.  Self‐employed, family worker 16.9% 20.2% 1.0% 0.0% 1.9% 14.0% 1.2% 1.0% 0.0% 0.0% 43.8% 100.0% ‐Observations 71 85 4 0 8 59 5 4 0 0 184 420 3.  Self‐employed, permanent worker 0.0% 5.0% 15.0% 5.0% 5.0% 5.0% 5.0% 0.0% 0.0% 0.0% 60.0% 100.0% ‐Observations 0 1 3 1 1 1 1 0 0 0 12 20 4.  Government worker 0.9% 0.9% 0.0% 64.8% 4.7% 2.3% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 25.8% 100.0% ‐Observations 2 2 0 138 10 5 1 0 0 0 55 213 5.  Private worker 11.5% 6.1% 0.4% 1.5% 19.5% 7.4% 3.9% 4.6% 0.0% 0.0% 45.1% 100.0% ‐Observations 53 28 2 7 90 34 18 21 0 0 208 461 6.  Unpaid family worker 8.3% 14.6% 0.4% 0.0% 1.9% 33.1% 3.7% 0.9% 0.0% 0.2% 37.0% 100.0% ‐Observations 47 83 2 0 11 188 21 5 0 1 210 568 12. Job Search 28.6% 0.0% 0.0% 14.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 57.1% 100.0% ‐Observations 2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 4 7 13. Education 16.7% 0.0% 0.0% 0.0% 16.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 66.7% 100.0% ‐Observations 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 4 6 19. Not in labour force/edu 8.9% 8.1% 0.5% 0.5% 3.6% 10.7% 2.2% 1.6% 0.1% 0.2% 63.5% 100.0% ‐Observations 212 195 11 13 87 257 53 39 2 4 1520 2393 Column total 541 486 30 162 229 593 118 72 2 9 2445 4687           39      Table 11  Table 11: Transition matrix of occupational changes‐ adult females 1993/2000 Occupational status 2000 1. 2. 3. 4. 5. 6. 12. 13. 19. Total Occupational status 1993 1. Self‐employed 39% 17% 1% 0% 6% 6% 0% 0% 29% 100.0% ‐Observations 291 130 8 3 47 48 0 0 217 744 2. Self‐employed, family worker 24.8% 29.1% 1.8% 0.4% 3.1% 13.2% 0.0% 0.2% 27.5% 100.0% ‐Observations 126 148 9 2 16 67 0 1 140 509 3. Self‐employed, permanent worker 0.0% 32.1% 10.7% 0.0% 14.3% 0.0% 0.0% 0.0% 42.9% 100.0% ‐Observations 0 9 3 0 4 0 0 0 12 28 4. Government worker 0.4% 0.4% 0.0% 74.4% 11.3% 1.3% 0.0% 0.4% 11.8% 100.0% ‐Observations 1 1 0 177 27 3 0 1 28 238 5. Private worker 10.8% 6.4% 0.6% 1.5% 43.5% 5.4% 0.0% 0.0% 31.8% 100.0% ‐Observations 56 33 3 8 226 28 0 0 165 519 6. Unpaid family worker 12.5% 14.0% 0.8% 0.2% 3.4% 37.4% 0.0% 0.0% 31.8% 100.0% ‐Observations 82 92 5 1 22 245 0 0 208 655 12. Job Search 14.3% 28.6% 0.0% 0.0% 14.3% 0.0% 0.0% 0.0% 42.9% 100.0% ‐Observations 1 2 0 0 1 0 0 0 3 7 13. Education 14.3% 0.0% 0.0% 14.3% 14.3% 0.0% 0.0% 0.0% 57.1% 100.0% ‐Observations 1 0 0 1 1 0 0 0 4 7 19. Not in labour force/edu 12.1% 7.7% 0.4% 0.5% 7.7% 8.0% 0.0% 0.1% 63.4% 100.0% ‐Observations 367 232 12 15 233 242 1 3 1917 3022 Column total 925 647 40 207 577 633 1 5 2694 5729     Table 12  Table 12: Transition matrix of occupational changes‐ adult females 2000/2007 Occupational status 2007 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 12. 13. 19. Total Occupational status 2000 1.  Self‐employed 27.6% 17.4% 0.8% 0.3% 4.0% 8.6% 1.7% 1.5% 0.0% 0.2% 37.9% 100.0% ‐Observations 307 193 9 3 45 96 19 17 0 2 421 1112 2.  Self‐employed, family worker 17.9% 24.5% 2.0% 0.8% 2.5% 12.9% 1.4% 0.8% 0.0% 0.3% 36.9% 100.0% ‐Observations 136 186 15 6 19 98 11 6 0 2 280 759 3.  Self‐employed, permanent worker 17.9% 20.5% 17.9% 0.0% 0.0% 15.4% 0.0% 2.6% 0.0% 0.0% 25.6% 100.0% ‐Observations 7 8 7 0 0 6 0 1 0 0 10 39 4.  Government worker 1.3% 1.7% 0.0% 75.0% 5.3% 1.0% 0.3% 0.0% 0.0% 0.3% 15.0% 100.0% ‐Observations 4 5 0 225 16 3 1 0 0 1 45 300 5.  Private worker 6.9% 4.4% 0.4% 3.8% 33.9% 4.1% 4.8% 4.4% 0.1% 0.2% 37.1% 100.0% ‐Observations 73 46 4 40 357 43 51 46 1 2 391 1054 6.  Unpaid family worker 6.7% 10.3% 0.6% 0.1% 2.0% 35.5% 2.8% 0.7% 0.0% 0.1% 41.1% 100.0% ‐Observations 55 84 5 1 16 291 23 6 0 1 337 819 12. Job Search 4.2% 16.7% 4.2% 4.2% 25.0% 4.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 41.7% 100.0% ‐Observations 1 4 1 1 6 1 0 0 0 0 10 24 13. Education 0.0% 7.7% 0.0% 30.8% 23.1% 7.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 30.8% 100.0% ‐Observations 0 1 0 4 3 1 0 0 0 0 4 13 19. Not in labour force/edu 6.5% 6.0% 0.3% 0.4% 3.8% 9.4% 1.9% 1.5% 0.1% 0.3% 69.8% 100.0% ‐Observations 221 205 11 13 130 320 63 50 2 9 2372 3396 Column total 804 732 52 293 592 859 168 126 3 17 3870 7516         40    References   Abbott, M. and Charles M. B. (1994) Wage changes and job changes of Canadian women:  Evidence from the 1986–1987 labour market activity survey. Journal of Human  Resources 29, no. 2:429–60.  Arulampalam, W. (2001) ‘Is unemployment really scarring? Effects of unemployment  experience on wages’, Economic Journal, 111(475), 585‐606  Arulampalam, W., Booth, A.L and Taylor, M. P. (2000) ‘Unemployment persistence’, Oxford  Economic Papers, 52, 24‐50.  Bruce, D., Schuetze, H.J., (2004) ‘The labor market consequences of experience in self‐ employment. Labor Economics’ 11, 575–598.  Chamberlain, G. (1978) ‘On the use of Panel Data’ Unpublished manuscript, Harvard  University  Corcoran, M. (1985) ‘Reoccurrence of Unemployment among Adult Men’ The Journal of  Human Resources, Vol. 20(2), 165‐183  Cruces, G., Ham, A. and Viollaz, M. (2012) ‘Scarring effects of youth unemployment and  informality, Evidence from Argentina and Brazil’, Unpublished project paper for  “Mercados laborales el crecimiento inclusivo en América Latina” supported by IDRC  and carried out at CEDLAS  Evans, D.S., Leighton, L.S., (1989) ‘Some empirical aspects of entrepreneurship’ American  Economic Review, 79, 519–535.  Flaig, G., Licht, G. and Steiner, V. (1993) ‘Testing for state dependence effects in a dynamic  model of male unemployment behaviour’, in H. Bunzel, P. Jensen and N.  Westergard‐Nielsen (eds), Panel Data and Labour Market Dynamics, North Holland,  Amsterdam.  Gangl, M. 2006. “Scar Effects of Unemployment: An Assessment of Institutional  Complementarities.” American Sociological Review 71: 986‐1013.  Gregg, P. (2001). 'The impact of youth unemployment on adult unemployment in the NCDS'.  Economic Journal, 111(475), 626‐53.  Gregg, P. and E. Tominey. 2004. “The Wage Scar from Youth Unemployment.” The Centre  for Market and Public Organization,   Gregory, M. and Jukes, R. (2001). 'Unemployment and subsequent earnings: estimating  scarring among British Men 1984‐94'. Economic Journal, 111 (475), 607‐25.  41    Heckman, J. J. and G. J. Borjas. (1980) “Does unemployment cause future unemployment?  Definitions, Questions and Answers from a continuous time model of heterogeneity  and state dependence.” Economica 47: 247‐283.  Hyytinen, A. and P. Rouvinen. (2008) ‘The labour market consequences of self‐employment  spells: European evidence’ Labour Economics 15: 246–71.  Jacobson, L., LaLonde, R. and Sullivan, D. (1993). 'Earnings losses of displaced workers',  American Economic Review, 83, 685‐709.  Keith, K. and Abagail McWilliams. 1995. The wage effects of cumulative job mobility.  Industrial and Labor Relations Review 49, no. 1:121–37.  Malchow‐Møller, N., Markusen, J.R., Skaksen, J.R., (2010) ‘Labour market institutions,  learning and self‐employment’ Small Business Economics 35 (1), 35–52.  Narendranathan, W. and Elias, P. (1993). 'Influences of past history on the incidence of  youth unemployment: empirical findings for the UK', Oxford Bulletin of Economics  and Statistics, 55(2), 161‐86.  Ruhm, C. J. (1991). 'Are workers permanently scarred by job displacement?', American  Economic Review, 81(1), 319‐24.  Williams, D., (2000) ‘Consequences of Self‐Employment for Women and Men in the United  States’ Labour Economics 7 (5), 665–687.  Yu, W. (2012) ‘Better Off Jobless? Scarring Effects of Contingent Employment in Japan’  Social Forces  World Development Report 2007 Development and the Next Generation, (2007) World  Bank, Washington DC.        42