WPS7804 Policy Research Working Paper 7804 The Capabilities Driving Participation in Global Value Chains Vilas Pathikonda Thomas Farole Trade and Competitiveness Global Practice Group August 2016 Policy Research Working Paper 7804 Abstract Global value chains have altered the nature of global trade are among the most important capabilities. However, the and offer significant opportunities for developing countries paper also shows that each sector has a unique mix of capa- to expand exports, access technology, and raise produc- bility requirements. Fixed structural characteristics limit tivity. Policy makers rightly seek to understand what it the range of sectoral possibilities for a given country, but, takes to participate in global value chains. In practice, this by reducing policy-related gaps, a country may be able to means understanding what it takes to attract lead firms and increase its competitiveness for participating in global value upgrade to higher value-added activities. Recent literature chains. The paper applies the methodology to Southern Afri- has pointed to a range of underlying characteristics that may can Customs Union countries, and demonstrates that, by drive participation in global value chains. Using a modified filling gaps in underlying capabilities, these countries could factor-content methodology, this paper shows that proxim- increase participation in certain global value chain sectors. ity to markets, efficient logistics, and strength of institutions This paper is a product of the Trade and Competitiveness 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 vpathikonda@gmail.com and tfarole@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 The Capabilities Driving Participation in Global Value Chains   Vilas   Pathikonda   and   Thomas   Farole 1                                  JEL Codes: F1, F2, F6, O1, O2  Keywords: Global value chains, international trade, comparative advantage, competitiveness,  development                                                                   1 This study was originally conducted as part of the project entitled, “Global Value Chains, Competitiveness, and Regional  Integration in Southern Africa”. Vilas Pathikonda (vpathikonda@gmail.com) is a consultant to the World Bank and Thomas  Farole (tfarole@worldbank.org) is Lead Economist at the World Bank. The authors thank Michael Ferrantino, John Gabriel  Goddard, Deborah Winkler, and Punam Chuhan‐Pole for valuable comments and suggestions.   I. Introduction The  emergence  of  global  value  chains  (GVCs)  and  their  rapid  expansion  over  the  past  two  decades  has  transformed  the  global  trade  environment.  GVCs  involve  task‐based  trade  across  multiple  stages  of  the  production  process  that  take  place  across  a  number  of  different  countries,  in  which  multiple  inputs  and  exports  of  intermediate  goods  and  services  are  necessary  to  produce  a  final  good,  which  may  also  be  exported. This “second unbundling” of global trade (Baldwin 2011) was made possible by a combination  of  improved  shipping  technology,  revolutionary  changes  in  ICT,  and  global  trade  liberalization  that  enabled  multinational  firms  to  take  advantage  of  differences  in  comparative  advantage  across  locations  to establish integrated networks of intra and inter‐firm production and trade.   GVC‐oriented  trade  is  seen  to  offer  significant  opportunities  for  developing  countries,  especially  smaller  ones,  to  benefit  from  global  integration  by  changing  the  nature  of  competitiveness.  In  the  past,  for  a  country  to  become  an  apparel  exporter,  for  example,  it  would  need  design  capabilities  and  textile  mills;  to export in the automotive sector, it would need to  produce  engines and all subcomponents, as well as  have the scale to carry out assembly.  Under the new GVC dynamics, a developing country  can specialize  in  certain  activities  (sewing,  specific  components  or  subassemblies)  within  the  chain  and  trade  in  intermediates.  In  this  sense,  GVCs  denationalize  comparative  advantage  (Taglioni  and  Winkler  2014),  as  global  lead  firms  construct  global  production  networks  by  exploiting  the  most  competitive  locations  for  specific activities.  Given this situation, and in an environment where developing countries are urged to “join” and “upgrade”  in  GVCs  (Cattaneo  et  al.  2013),  policy  makers  in  developing  countries  rightly  seek  to  understand  what  it  takes  to  do  so.  And,  in  practice,  this  means  understanding  what  it  takes  to  attract  lead  firms  to  place  stages of the  production value‐adding process in their country.2 Here, the advice remains a  bit less clear  in  several  ways.  First,  identifying  what  specific  aspects  of  a  country’s  competitiveness  matter  most  for  GVC  trade  remains  a  question.  Policy  advice  points  to  aspects  like  trade  facilitation,  trade  agreements,  non‐tariff  measures  (NTM),  contract  enforcement,  and  property  rights  protection  (OECD,  WTO,  and  UNCTAD  2013;  OECD  et  al.  2014;  Cattaneo  et  al.  2013).  On  the  other  hand,  the  emergence  of  countries  like  Bangladesh  and  Vietnam  as  major  players  in  global  production  networks  suggests  that  it  may  be  all  about low wages and large labor forces; while the development of automotive value chains in Central and  Eastern Europe points more to relative wages, technology, and proximity. This points to a second practical  challenge – the fact that what drives competitiveness in GVCs is likely to vary across GVC sectors as well  as across GVC positions  (upstream or downstream).  Finally, with  competition for GVC investment  taking  place in a truly global market, factor competitiveness relative to other countries matters a lot.  To inform policy recommendations, the empirical research literature in recent years has begun to address  the determinants of GVC participation but has yet to  yield a clear  picture.  Most studies have focused on  evaluating  the  importance  of  a  certain  characteristic,  such  as  trade  facilitation  (OECD‐WTO  2015),  transport (Hummels and Schaur 2014), trade logistics (Saslavsky and Shepherd 2012), time zones (Dettmer  2014),  technology  gaps  (Nakazawa  et  al  2014),  or  exchange  rates  or  trade  policy  (IMF  2015;  Orefice  and  Rocha 2014). A number of studies have looked at the determinants of production fragmentation in general                                                               2 Either directly through investment or indirectly by contracting with a supplier in the country.  2    (for example, Hillberry 2011) and of supply chain trade between countries (for example, Rahman and Zhao  2013).  Other  studies  attempt  to  estimate  the  relative  contribution  of  a  host  of  possible  drivers  to  GVC  participation. Among the findings is that non‐policy factors (structural characteristics like geography that  cannot be changed in the short‐ or medium‐term) matter more than policy factors (Kowalski et al. 2015).  However,  sector‐level  analysis  is  usually  not  conducted  or  conducted  at  a  low  level  of  sectoral  disaggregation or while testing only a small range of possible drivers. Firm‐level studies have assessed the  determinants  of  offshoring  strategies,  identifying  the  importance  of  factors  like  productivity  and  both  skills  and  capital  intensity  at  the  firm  level  (for  example,  Corcos  et  al.  2013;  Defever  and  Toubal  2013;  Jabbour  2012).  Finally,  a  separate  segment  of  the  literature  assesses  GVC  participation’s  impact  on  economic outcomes such as growth and employment.  So while these studies, along with the policy literature on GVCs, give us a sense of what factors are likely  to  be  important  in  determining  GVC  dynamics,  the  question  of  which  specific  drivers  matter  most  and  when they matter most for country‐level participation in GVCs remains open. One of the reasons for this  is that data that identify clearly what is and is not “GVC trade” are still problematic, despite the significant  progress that has been made in recent years. Another reason is that there are significant links across many  of these drivers, making endogeneity a problem.  In  this  context,  the  purpose  of  the  following  empirical  exercise  is  to  shed  further  light  for  policy  makers  on  where  to  focus  efforts  to  drive  competitiveness  for  GVC  participation.  We  do  this  by  generating  “revealed  capability  intensity”  (RCI)  measurements  of  traded  goods,  extending  the  traditional  theory  of  factor‐content  of  trade  to  account  for  the  capabilities  that  would  be  most  relevant  in  task‐based  trade,  and utilizing these measurements to illustrate how underlying capabilities shape participation of Southern  African Customs Union (SACU) countries3 in global value chains.   II. The factor content methodology and its extension The traditional factor‐content theory of trade is based on relative factor endowments, as expressed in the  Heckscher‐Ohlin theory of trade: countries export goods intensive in the factor with which they are well‐ endowed  relative  to  other  factors.  In  this  paper,  we  draw  on  the  methodology  employed  by  Shiritori,  Tumurchudur  and  Cadot  (2010),  which  generated  a  quantitative  measure  of  “revealed  factor  intensity”  for  each  traded  good  from  1971  to  2003  with  respect  to  physical  capital  per  worker,  human  capital  and  natural  resource  endowment.  Using  this  methodology,  a  product  exported  predominantly  by  countries  that  are  richly  endowed  with  physical  capital,  for  example,  would  be  “revealed”  to  be  intensive  in  that  factor.   The  revealed  capability  intensity  for  each  product  j  for  a  given  capability  is  summarized  by  the  following  equation:                                                                 3 The SACU region includes Botswana, Lesotho, Namibia, South Africa and Swaziland.    3        where ci is the capability level for a given country i and the weights (w) are given by:    /   ∑ /   where  the  numerator  is  the  share  of  exports  of  good  j  in  country  i,  and  the  denominator  is  the  sum  of  export  shares  of  good  j  across  all  countries.  This  weight  is  a  version  of  revealed  comparative  advantage  (RCA)  with  modifications  proposed  by  Hausman,  Hwang  and  Rodrik  (2007)  in  their  measure  of  revealed  technology  content  (PRODY).  Whereas  the  denominator  in  Balassa’s  original  RCA  index  is  the  share  of  good j in world trade, in this variation, as in Shiritori, Tumurchudur and Cadot (2010), we use the sum of  export shares across countries, which allows the weights to add up to one and eliminates the problem of  large RCA values when values are very close to zero.4  The  discussion  of  factor  endowments  and  international  trade  traditionally  has  been  isolated  to  labor,  human  capital  and  physical  capital.  In  this  study,  we  extend  this  model  to  additional  “factors”,  or  capabilities,  that  may  determine  involvement  in  task‐based  trade.  Recent  studies  in  development  economics make a strong case for treating institutions, for example, as not only essential for development  but also a factor input  into the production process on par with  physical and human capital.  An economy  in  which  firms  can  trust  in  enforcement  of  contracts  and  rule  of  law  would  be  one  in  which  economic  actors  can  coordinate  their  actions.  Applying  the  factor‐content  methodology  to  Eurasian  exports,  Lederman, Pathikonda and Rojas (2012) used a measure of institutional capital along with natural capital  as  additional  factor  endowments.  With  an  increasing  number  of  factor  endowments,  however,  the  applicability  of the standard theory of comparative advantage  decreases, as the endowments cannot be  assessed  in  relative  terms,  making  it  difficult  to  fully  judge  the  impact  of  relative  capabilities  on  export  patterns. Yet, by matching the capabilities of an economy to the goods exported by that same economy,  we can begin to understand which capabilities are required for the export of which products.  The revealed factor intensity methodology comes with some inherent limitations. One item that calls for  some caution in interpreting results is the presence of capabilities in an economy not used as an input in  production  of  a  certain  good  that  show  up  as  important  if  a  country  is  a  dominant  producer,  simply  because  it  co‐exists  with  other  capabilities  that  are  key  inputs.  Another  problem  is  distortion  of  the  revealed  capability  intensity  estimates  by  export  and  production  subsidies.  As  in  Shiritori,  Tumurchudur  and  Cadot  (2010),  we  account  for  this  problem  by  eliminating  country‐product  pairs  with  “non‐zero                                                               4 Shiritori, Tumurchudur and Cadot (2010) mention two main limitations in using Balassa’s index or its variations: countries and  commodities are double‐counted and, secondly, they are based on gross exports instead of net exports. As that study points  out, the double‐counting actually makes little difference in practice, and therefore correcting for it is not necessary. The second  limitation is among the topics covered in the following section.  4    nominal  rates  of  assistance”  using  a  database  created  by  Anderson  and  Nelgen  (2013),  although  this  database applies only to agricultural products, where distortions are most prevalent.  Assessing the drivers of participation in GVC sectors then hinges on identifying so‐called “GVC products”  based  on  a  list  of  traded  products  most  likely  to  be  included  in  cross‐border  production  networks.  The  specific lists utilized, described below in the data section, are isolated to manufacturing sectors, where a  predominant set of opportunities for developing countries exists. Being a snapshot of GVC activities at a  point in time, agri‐food and services cross‐border value chains are not included, even though these chains  constitute smaller, but increasingly important, opportunities for developing countries.   The  utilization  of  gross  exports  from  standard  trade  data  stands  in  contrast  with  other  studies  on  GVC  participation,  which  utilize  value‐added  data  from  input‐output  (I‐O)  tables.  These  I‐O  databases,  including the World Input‐Output Database (WIOD), UNCTAD’s EORA database, and OECD‐WTO Trade in  Value Added (TiVA), cover only a subset of countries participating in GVCs. Some studies on drivers of GVC  participation utilize an I‐O based “GVC participation index” by De Backer and Miroudot (2013), which sums  the  import  content  of  exports  and  the  exports  of  intermediate  inputs  (goods  and  services)  used  in  third  countries’  exports,  taken  as  a  share  of  gross  exports.  The  use  of  trade  data  in  this  study  allows  for  measurement  of  GVC  participation  at  a  higher  level  of  disaggregation  and  country  coverage.  The  use  of  gross exports also puts the focus in this study on the extent of participation in global value chains rather  than  the  amount  of  value  created  in  global  value  chains,  an  equally  important  issue  associated  with  upgrading in production networks.  III. Framework and data A. Capabilities that matter for GVC participation Employing  the  above  methodology,  we  focus  on  a  set  of  capabilities  that  are  most  common  in  the  theoretical,  policy,  and  empirical  literature  on  GVC  trade.  These  are  summarized  in  Table  1,  along  with  the specific indicators chosen and their data sources. It is worth noting that because this analysis is carried  out  at  the  global  level,  some  capabilities  that  may  have  a  big  impact  on  GVC  trade  and  investment  at  a  bilateral  level  –  such  as  preferential  trade  agreements,  bilateral  investment  treaties,  common  language,  and  time  zone  –  are  not  included.  The  selection  of  capabilities  to  include  in  the  analysis,  and  most  importantly the specific indicators chosen to represent them, were also dependent on country coverage  of the source data. Our final data set covers 87 countries, which together represent 81 percent of world  trade in 2012.   The capabilities fall into three categories:     Fixed:  capabilities that cannot be changed by a country.    Long‐term Policy Variables: capabilities that can be changed gradually over a relatively long time  horizon.    Short‐term  Policy  Variables:  capabilities  that  can  be  changed  directly  through  a  policy  shift  or  negotiations.   5    Fixed capabilities include proximity to markets and natural capital. Proximity to markets is given by a GDP‐ weighted  measure  of  distance  between  countries,  which  was  then  indexed  and  inverted  to  become  a  measure of closeness. The value of natural capital5 in dollar terms was provided by the World Bank Wealth  of  Nations  data  set,  with  a  custom  update  provided  for  Botswana.   We  use  natural  capital  in  aggregate  terms  rather  than  per‐capita  terms  as  the  total  amount  of  an  extractable  resource  is  likely  to  influence  investors’ decisions.  Long‐term policy variables include human capital, physical capital and institutional capital. Human capital  is  measured  as  average  years  of  schooling  of  the  population  ages  15  and  up.  This  is  the  most  comprehensive  set  of  human  capital  data  available,  as  international  test  scores  (PISA)  are  not  available  with  similar  country  coverage.  Physical  capital  stock  per  capita  is  based  on  gross  fixed  capital  formation  estimates from the World Bank, where initial capital stock is set by the rate of depreciation, growth rate  and  population  rate,  and  accumulation  is  done  using  a  perpetual  inventory  method.  We  elect  to  put  physical capital in per‐capita terms as it can serve as a proxy for productivity. Institutional capital is given  by  the  World  Governance  Indicators  (WGI)  rule‐of‐law  rating.  This  is  admittedly  an  incomplete  measure  of  institutional  strength,  as  the  WGI  itself  also  covers  voice  and  accountability,  political  stability  and  absence of violence,  government effectiveness, regulatory quality  and control of corruption.  In practice,  however,  these  measures  are  highly  correlated  and  we  chose  the  measure  that  may  best  relate  to  the  strength of the business environment.   Short‐term  policy  variables  include  logistics  (connectivity),  wage  competitiveness  (labor  costs),  market  access  and  access  to  inputs.  The  logistics  measure  is  from  the  World  Bank  Logistics  Performance  Index  (LPI),  a  widely  cited  international  rating  system.  The  measure  is  influenced  by  proximity  to  markets,  so  there is some overlap between the two indicators. Wages are measured by the World Bank Doing Business  indicators’ minimum legal wage in dollar terms. Although unit labor costs were preferred as a measure of  productivity‐adjusted wages, there is no database with sufficient coverage of countries to be suitable. As  the  indicator  is  in  dollar  terms,  exchange  rate  dynamics  affect  this  indicator,  including  changes  owing  to  lower demand for commodities in recent years. In selecting this as a driver of GVC participation, we also  acknowledge that higher minimum wages could be a consequence of GVC participation as well as a driver.  Finally,  market  access  and  access  to  inputs  are  estimates  generated  by  Kee,  Nicita  and  Olarreaga  (2008,  2009),  who  calculated  two  measures  of  overall  trade  restrictiveness  that  account  for  tariff  barriers  and  the  ad‐valorem  equivalent  of  non‐tariff  barriers  for  countries  and  their  trading  partners.  As  these  are  aggregate  measures  focused  on  removal  of  trade  barriers,  they  do  not  fully  capture  the  impact  of  preferential arrangements  with certain  markets in affecting an industry’s prospects nor do they account  for the impacts of deeper integration like investment flows and trade facilitation.                                                                    5 This measure includes crop, pasture land, timber, non‐timber forest, protected areas, oil, natural gas, coal, and minerals.  6    Table 1: Capabilities and the Indicators Used to Represent Them  Category      Capability  Indicator  Units  Source  Fixed   Proximity to markets  GDP‐weighted  Kilometers*  CEPII  distance  Natural capital  Total value of  Current $US  World Bank Wealth of  natural capital   billion  Nations   Long‐term  Human capital  Average years of  Years  Barro and Lee (2010)  Policy  schooling (>15 years  Variables   old population)  Physical capital  Capital stock per  2005 $US  World Development  person  thousands   Indicators (WDI) and  World Bank staff  calculations  Institutional capital  Rule of Law  Rating from ‐ World Governance  2.5 to 2.5  Indicators   Short‐ Logistics/connectivity  Logistics  Rating from 1  World Bank LPI  term  Performance Index   to 5  Policy  Wage  Minimum wage for a  $US*  World Bank Doing  Variables  competitiveness  19‐year old worker  Business       or an apprentice  Market access  Overall Trade  Uniform tariff  Kee, Nicita and  Restrictiveness Index  equivalent of  Olarreaga (2008, 2009)  (of Trading Partners)  partner  country tariff  and non‐tariff  barriers*  Access to inputs  Overall Trade  Uniform tariff  Kee, Nicita and  Restrictiveness Index  equivalent of  Olarreaga (2008, 2009)  country tariff  and non‐tariff  barriers*  *Two variables were inverted from the source data to give all indicators have the same direction; a higher figure for all indicators  signifies a higher capability level.  As  alluded  to  above,  some  of  these  capabilities  vary  with  one  another  across  countries.  The  two  fixed  capabilities ‐ natural capital and proximity to markets – seem to have no linear relationship (corr = 0.02).  On the other hand, many of the “long‐term policy variables” – human, physical and institutional capital –  are correlated (Annex Table A2). In particular, physical and institutional capital often occur together (corr  =  0.83).  This  means  products  found  to  be  intensive  in  physical  capital  will  typically  also  be  intensive  in  institutional capital, and vice versa, because countries making those products will usually be abundant in  both of these capabilities or neither of them. As for the policy variables, low labor costs and good logistics  often  exist  in  the  other’s  absence  (corr  =  ‐0.71),  but  the  other  variables  do  not  have  a  strong  linear  relationship with one another.   7    B. Classification of “GVC products” in product‐level trade data The  GVC  product  codes  in  disaggregated  trade  data6  are  compiled  from  lists  generated  by  Athukorala  (2010)7 and Sturgeon and Memedov (2011). The first list by Athukorala contains the parts and components  in  the  UN  Broad  Economic  Classification  (BEC)  Registry  and  the  product  list  of  the  WTO  Information  Technology Agreement. The author then used firm‐level surveys from Thailand and Malaysia to refine the  list.  The  registry  has  been  used  a  number  of  times  to  measure  GVC  trade,  as  in  a  recent  paper  by  Wignaraga,  Kruger  and  Tuazon  (2013).  The  second  list  by  Sturgeon  and  Memedov  (2011)  has  broader  sectoral  coverage.  Using  the  BEC  registry,  the  authors  combined  capital  and  consumption  goods  into  a  single  “final  goods”  category  and  then  isolated  “differentiated,  customized,  product‐specific”  intermediates.   To  get  the  broadest  measure  of  GVC  products,  we  combine  the  two  lists  of  GVC  codes.8  In  total,  the  Athukorala’s list provides 500 product codes and the Sturgeon and Memedov’s list provides 860 product  codes. Duplicate codes were removed, resulting in 1,236 product codes. Table 2 shows the breakdown of  the  1,236  GVC  products  by  sector.  Our  list  spans  12  key  manufacturing  product  categories:  chemicals,  plastic/rubber, hides/skins (which includes leather goods), wood, textiles, clothing, footwear, stone/glass,  metals,  machinery/electronics,  transport  (which  includes  rail,  road  vehicles,  aircraft  and  ships),  and  miscellaneous  manufactures  (which  includes  furniture).  Two  GVC  sectors  –  wood  and  chemicals  –  comprise  only  one  product.  As  shown  in  Annex  Table  A3,  global  trade  in  electronics,  transport,  clothing  and footwear largely takes place mainly within the context of GVCs and seldom outside that context (93  percent of footwear and 88 percent of clothing exports are traded as part of GVCs).  Table 2: Number of GVC and Non‐GVC Product Codes by Sector  HS Category  GVC  Non‐GVC  Total  01‐05 Animal  0  193  193  06‐15 Vegetable  0  312  312  16‐24 Foodstuffs  0  178  178  25‐27 Minerals  0  147  147  28‐38 Chemicals  1  735  736  39‐40 Plastic / Rubber  12  177  189  41‐43 Hides, Skins  5  58  63  44‐49 Wood  1  218  219  50‐60 Textiles  320  194  514  61‐63 Clothing  233  58  291  64‐67 Footwear  42  13  55  68‐71 Stone / Glass  6  181  187                                                               6 We use importer records tabulated from UN Comtrade considered to be more accurate than the corresponding exporter  records.  7 Athukorala, Prema‐Chandra (2010). “Production Networks and Trade Patterns in East Asia: Regionalization or Globalization”  ADB Working Paper Series on Regional Economic Integration, No. 56.  This was compared to another set of products coded by  Sturgeon and Memedovic (2011). Athukorala coded a greater number of network products, although mainly focused on parts  and components. There was only minor overlap between the two coding systems.   8 The original lists by Athukorala in HS 1996 nomenclature and Sturgeon and Memedov in SITC Revision 3 nomenclature were  converted to a common HS1988/92 nomenclature using a concordance table.    8    72‐83 Metals  33  510  543  84‐85 Mach/Electronics  360  397  757  86‐89 Transport  56  76  132  90‐97 Miscellaneous  167  213  380  98‐99 Special   0  1  1  TOTAL  1236  3661  4897  Source: Authors’ calculations based on Athukorala (2010) and Sturgeon and Memedovic (2011)  Note: These product codes were conducted using trade data at the HS1988/92 six‐digit level of classification.    Entering  a  sector  at  one  position  in  the  chain  may  not  require  the  same  capability  bundle  as  another  position in the chain. For this reason, we further divide certain sectors into final and intermediate stages.  While  this  does  not  account  for  all  the  steps  in  a  value  chain,  it  does  account  for  some  of  the  most  important differences. Table 3 provides a breakdown of final products and intermediate products9 within  each of the main GVC sectors. Four sectors with a substantial number of both final and intermediate GVC  products  –  transport,  footwear,  machinery  and  miscellaneous  manufactures  –  are  divided  into  final  and  intermediate  sub‐sectors  in  the  following  pages.  Since  wood  and  chemicals  comprise  only  one  product  and make up only 0.3 percent of the value of global GVC trade, we exclude them from subsequent analysis.   Table 3: Number of Products by Position in Value Chain within GVC Sectors10  Total  Number  of  Intermediate  Sector  GVC Products  Final Products  Products  39‐40 Plastic / Rubber  12  0  12  41‐43 Hides, Skins  5  4  1  50‐60 Textiles  320  0  320  61‐63 Clothing  233  231  2  64‐67 Footwear*  42  29  13  68‐71 Stone / Glass  6  0  6  72‐83 Metals  33  0  33  84‐85 Machinery/Electronics*  360  50  310  86‐89 Transport*  56  14  42  90‐97 Miscellaneous Manufactures*  167  90  77  TOTAL  1234  418  816  Source: Authors’ calculations  *These four sectors are divided between final and intermediate stages in subsequent analysis.    This  remainder  of  this  paper  is  structured  as  follows.  First,  using  the  framework  outlined  above,  we  investigate  which  capabilities  matters  most  for  participation  in  GVCs  –  overall  and  within  the  14  sectors  identified (the 10 main final assembly sectors plus 4 intermediate sectors). Then, we use the example of  countries  within  the  Southern  African  Customs  Union  (SACU)  to  illustrate  how  capabilities  of  these  countries compare to other regions more involved in GVCs. This analysis gives a sense of the sectors SACU  countries might  target  to advance their  participation  in  GVCs, and  which capabilities  they might  need  to                                                               9 Sturgeon and Memedov labeled their products as either final or intermediate. Athukorala’s list of parts and components were  all designated as intermediates.  10 Wood and chemicals sectors were removed from this list because as they were only represented by one GVC product.   9    build  in  order  to  do  that.  Additional  analysis  not  undertaken  in  this  paper  could  further  establish  sector  targets and specific policies required.  IV. Results A. Which capabilities matter most for GVC participation overall? GVC participation is to a great extent the result of the available mix of capabilities in the economy. Some  capabilities  may  matter  more  than  others.  For  each  traded  product,  our  database  of  revealed  capability  intensities  (RCI)  provides  a  measure  of  the  extent  to  which  each  of  the  nine  chosen  capabilities  is  associated  with  the  export  of  each  GVC  product,  on  a  global  basis.  Taking  these  RCI  estimates,  we  run  a  test  of  statistical  significance  between  GVC  products  and  non‐GVC  products  on  each  capability.  Table  4  shows  the  results.  Confirming  our  expectations,  nearly  all  of  these  capabilities  assessed  in this  study  are  important  for  participation  in  GVC  trade.  Overall,  logistics,  proximity  to  markets  and  strength  of  institutions  seem  to  be  most  important.  Even  though  they  are  not  considered  significant,  we  choose  to  leave wages and market access in the model because these two capabilities are likely to be important at  the sector level even though they do not appear to be significant at the aggregate level.  Table 4: Revealed Capability Intensity (RCI) of GVC Products versus Non‐GVC Products  Category  Capability    GVC Products  Non‐GVC  Products  Fixed   Proximity to markets  0.0085***  0.003  Natural capital  0.0061***  0.0024  Long‐term  Human capital  0.012***  0.0035  Policy  Physical capital  0.0079***  0.0042  Variables   Institutional capital  0.0113***  0.0033  Short‐term  Logistics/connectivity  0.0157***  0.0046  Policy  Wage competitiveness  ‐0.0052  ‐0.0036*  Variables  Market access  0.0048  0.0037  Access to inputs  0.0044**  0.0006  Source: Authors’ calculations    In  this  study,  we  differentiate  between  final  and  intermediate  stages  of  the  value  chain.  Historical  experience  suggests  that  only  after  becoming  adept  at  final  assembly  using  imported  parts  and  components,  then  generating  a  local  supplier  base  and  acquiring  a  greater  set  of  capabilities,  countries  begin  to  produce  and  then  export  intermediate  products  (Kaminsky  and  Ng  2005,  Pathikonda  2011).  Consistent with this understanding, the intermediate GVC products have greater capability requirements:  they embody six of the nine capabilities to a greater degree than final products, as shown below in Table  5.  As  expected,  wage  competitiveness  and  access  to  inputs  are  more  important  for  the  export  of  final  products. There is no significant difference between final and intermediate products on natural capital.      10    Table 5: Revealed Capability Intensity (RCI) of Final versus Intermediate Products  Category  Capability    Final GVC  Intermediate  Products  GVC Products  Fixed   Proximity to markets  0.049  0.372***  Natural capital  0.206  0.244  Long‐term  Human capital  0.087  0.189***  Policy  Physical capital  ‐0.066  0.227***  Variables   Institutional capital  ‐0.02  0.24***  Short‐term  Logistics/connectivity  0.141  0.484***  Policy  Wage competitiveness  0.076***  ‐0.13  Variables  Market access  ‐0.08  0.099***  Access to inputs  0.238***  0.194  Source: Authors’ calculations  *** Indicates statistically significant difference at p <0.01.  **    Indicates statistically significant difference at p<0.05.   *      Indicates statistically significant difference at p<0.1.    B. Which capabilities matter most for GVC participation, within sectors? Circumstances that give rise to GVC participation vary by sector. We present RCI estimates for each of the  14  GVC  sectors.  Aggregated  across  products,  the  sector‐level  RCI  is  the  average  of  product‐level  RCIs,  weighted  according  to  trade  value.  Table  6  shows  that  sectors  like  transport  and  machinery/electronics  are associated with higher levels of capabilities like human, physical and institutional capital than sectors  like  clothing  and  textiles.  Wages  and  access  to  inputs  are  shown  to  be  most  important  for  clothing.  Proximity to markets and natural capital are most important for textiles. Figure 1 then graphically depicts  requirements  in  four  of  the  largest  GVC  sectors  –  electronics,  transport,  clothing  and  textiles  –  to  help  visualize  which  capabilities  are  most  associated  with  which  sector,  but  also  to  show  that  total  capability  requirements  (all  capabilities  added  up)  are  higher  for  more  technology‐intensive  sectors  like  machinery/electronics and transport compared to clothing and textiles.   There  are  a  few  anomalies  in  Table  6  for  reasons  described  earlier.  For  example,  market  access  is  not  shown  to  be  very  important  for  the  export  of  garments.  This  does  not  apply  in  every  country  case:  the  growth  of  the  garment  industry  in  such  countries  as  Haiti,  Jordan  and  Lesotho  was  indeed  tied  to  preferential  access  awarded  by  large  markets.  As  mentioned  above,  the  direct  impact  of  these  bilateral  trade agreements is not fully incorporated into this model. Another example is that natural capital is one  of  the  top  requirements  in  footwear  assembly,  likely  because  of  the  dominance  in  this  sector  of  China,  which has an abundance of natural capital used not in footwear but in other sectors.  11    Table 6: Revealed Capability Intensity (RCI) Estimates by Sector     1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  Proximity  to  markets  0.56  0.17  0.28  ‐0.16  0.36  0.20  0.54  0.58  0.39  0.28  0.54  0.58  0.52  0.42  Natural capital  0.00  0.39  0.18  ‐0.09  0.19  0.42  0.15  0.11  0.97  0.23  0.03  0.10  0.18  0.16  Human capital  0.55  ‐0.57  ‐0.19  ‐0.17  0.16  ‐0.18  0.58  0.62  0.50  0.49  0.72  0.62  0.69  0.57  Physical capital  0.32  ‐0.35  ‐0.04  ‐0.48  ‐0.13  ‐0.14  0.65  0.76  0.16  0.28  0.69  0.54  0.88  0.46  Institutional  capital  0.51  ‐0.42  ‐0.06  ‐0.41  ‐0.10  ‐0.13  0.62  0.73  0.34  0.47  0.76  0.62  0.86  0.54  Logistics  0.67  ‐0.04  0.15  ‐0.41  0.19  0.16  0.82  0.86  0.74  0.61  0.98  0.85  0.92  0.74  Wage  competitiveness  ‐0.17  0.34  0.08  0.44  0.13  0.14  ‐0.47  ‐0.56  ‐0.05  ‐0.21  ‐0.50  ‐0.32  ‐0.64  ‐0.32  Market access  0.19  ‐0.46  ‐0.06  ‐0.63  0.16  0.20  0.24  0.33  0.33  0.22  0.32  0.30  0.26  0.25  Access to inputs  0.33  0.20  0.17  0.20  0.25  0.31  0.18  0.34  0.13  0.11  0.33  0.29  0.26  0.19    Source: Authors’ calculations  Legend:   1= Plastic / Rubber; 2= Hides, Skins;   3= Textiles; 4= Clothing;   5= Footwear – Intermediate; 6= Footwear‐ Final;   7= Stone / Glass; 8= Metals;   9= Machinery/Electronics – Final; 10= Machinery/Electronics – Intermediate;   11= Transport – Final; 12= Transport – Intermediate;   13= Miscellaneous– Final; 14= Miscellaneous– Intermediate  12      Figure 1: Revealed Capability Intensity Estimates in Selected Sectors  Machinery/Electronics Transportation Requirement Requirement Proximity to Proximity to Markets Markets Access to 1 Natural 1 Access to Natural 0.5 0.5 Inputs Capital Inputs Capital 0 0 ‐0.5 ‐0.5 Market Human Market Human ‐1 ‐1 Access ‐1.5 Capital Access Capital ‐1.5 Wage Physical Wage Physical Competitiv… Capital Competitiv… Capital Logistics/Co Institutional Logistics/Co Institutional nnectivity Capital nnectivity Capital   Clothing Textiles Requirement Requirement Proximity to Proximity to Markets Markets 1 Access to 1 Natural Access to Natural 0.5 0.5 Inputs Capital Inputs Capital 0 0 ‐0.5 ‐0.5 Market Human Market Human ‐1 ‐1 Access ‐1.5 Capital Access ‐1.5 Capital Wage Physical Wage Physical Competiti… Capital Competitiv… Capital Logistics/Co Institutional Logistics/Co Institutional nnectivity Capital nnectivity Capital   Source: Authors’ calculations   V. Application to Southern Africa A. Context Having  established  the  capability  requirements  globally  and  within  GVC  sectors,  we  now  turn  to  an  application of this methodology to a region that has been largely on the periphery of global value chains:  the  Southern  African  Customs  Union  (SACU)  countries,  comprising  South  Africa,  Botswana,  Namibia,  Lesotho and Swaziland. SACU countries rank far behind many other regions in total GVC exports. Table 7  13    shows  the  value  of  GVC  exports  for  SACU  and  other  regions  like  ASEAN,  Eastern  Europe,  Mercosur  and  the  East  African  Community.  Even  accounting  for  size,  SACU  lags:  SACU  countries  export  less  than  3  percent of the value of GVC products that ASEAN exports, with a population that is roughly 10 percent of  ASEAN and GDP that is 18 percent of ASEAN. Within SACU, South Africa accounts for about 92 percent of  the region’s GVC exports.    Table 7: Value of GVC Exports, 2012, by Region  Region  Value (in US$000s)  ASEAN  492,000,000  Eastern Europe  319,000,000  Mercosur  31,200,000  South Africa  11,200,000  SACU (excl. South Africa)  985,222     ‐Lesotho  530,794     ‐Swaziland  229,695     ‐Botswana  137,418     ‐Namibia  87,315  East African Community11  589,240  Source: Authors’ calculations based on data from UN Comtrade    SACU countries have accumulated different levels of GVC‐related capabilities (Table 8). In terms of human  capital,  as  measured  by  the  average  years  of  schooling,  Botswana  and  South  Africa  score  high  (at  over  eight years of schooling), while Namibia lags behind the other SACU countries (at six years). South Africa’s  total natural capital valuation far outpaces other countries, with Botswana in a distant second. Botswana  and South Africa have a substantial advantage on physical capital per capita. Having successfully managed  revenues  from  resource  extraction,  Botswana’s  institutions  are  rated  ahead  of  the  other  countries,  including South Africa, with Lesotho and Swaziland lagging behind the others in this area. All countries are  in  a  similar  geographic  situation,  relative  to  other  markets.  South  Africa  is  a  much  more  sophisticated  logistical hub, however. South Africa, being a more industrialized country, has a higher minimum wage, in  the  context  of  higher  productivity.  In  terms  of  market  access  and  access  to  inputs,  all  countries  are  in  a  favorable position, with the exception of Swaziland on market access.                                                                    11 The East African Community (EAC) includes Burundi, Kenya, Rwanda, Uganda and Tanzania.  14    Table 8: Current Capability Levels, SACU Countries12  Ctry  Proximity.  Nat.  Human  Phys.  Inst. Capital  Logistics  Wage Comp.  Mkt  Access  to Markets  ural  Capital  Capital  Access  to  Capital  Inputs    GDP‐ $ billion  Years  of  $US  Rating from  Rating  Min.  wage  in  Index  Index  weighted.   schooling   per  ‐2.5 to 2.5  1 to 5  $US13   (0  to  (0  to  distance  capita  1)  1)  index   (0‐far  to  1‐near)  BWA  0.42  30  9.6  19.70  0.66  2.49  105.0  0.89  0.99  LSO  0.38  2.5  6.6  3.98  ‐0.30  2.37  104.1  0.90  0.96  NAM  0.44  14  6.0  9.90  0.23  2.66  ‐‐  0.91  0.99  SWZ  0.40  13  7.6  4.61  ‐0.50  ‐‐  107.5  0.68  0.98  ZAF  0.35  790  8.6  13.61  0.10  3.43  646.4  0.94  0.95  Source: See Table 1 for data sources  How  do  these  underlying  capabilities  for  SACU  countries  stack  up  globally?  Figure  2  shows  the  standardized  capability  levels  compared  to  a  region  of  major  importance  in  cross‐border  value  chains,  ASEAN.  South  Africa  is  analyzed  separately  from  the  rest  of  SACU  given  its  size  and  level  of  industrialization.  The  figures  are  standardized  so  that  capabilities  can  be  compared  to  one  another  and  read  in  terms  of  standard  deviations  from  the  average  country.  Then,  the  standardized  figures  are  compared  in  the  chart.  A  bar  extending  to  the  right  of  zero  denotes  an  advantage  relative  to  the  ASEAN  average  and  a  bar  extending  to  the  left  of  zero  denotes  a  deficit.  South  Africa  has  several  advantages  relative to ASEAN: logistics, institutional capital, natural capital, human capital, market access and access  to  inputs.  South  Africa  lags  behind  ASEAN  in  physical  capital  per  capita  and  wage  competitiveness.  Although  Botswana,  Namibia,  Lesotho  and  Swaziland  fare  worse  than  ASEAN  on  most  of  the  nine  capabilities, they are not without some advantages: access to inputs, institutional capital and wages.                                                                    12 Two measurements are missing in the original databases and these gaps were filled in the following way. Namibia’s wage  competitiveness is assumed to be no better than Swaziland, and Swaziland’s logistics are assumed to be the same as Lesotho’s.  13 For a 19‐year old worker or an apprentice.   15    Figure 2: Difference in Capabilities, South Africa (LHS) and Other SACU Countries (RHS) versus ASEAN   South Africa v. ASEAN (Avg)  Other SACU Countries (Avg)  v. ASEAN (Avg) Proximity to Markets ‐0.78 Proximity to Markets ‐0.53 Natural Capital 0.23 Natural Capital ‐0.33 Human Capital 0.26 Human Capital ‐0.16 Physical Capital ‐0.20 Physical Capital ‐0.29 Institutional Capital 0.33 Institutional Capital 0.25 Logistics/Connectivity 0.65 Logistics/Connectivity ‐1.02 Wage Competitiveness ‐0.83 Wage Competitiveness 0.08 Market Access 0.67 Market Access ‐0.49 Access to Inputs 1.25 Access to Inputs 1.60 ‐3.00 ‐2.00 ‐1.00 0.00 1.00 2.00 ‐3.00‐2.00‐1.000.00 1.00 2.00     Source: Authors’ calculations from data sources listed in Table 1    B. How do SACU’s capabilities compare to requirements of GVC sectors? Overlaying the global requirements of each GVC sector described previously and the capabilities present  in  SACU  economies,  Figure  3  depicts  the  alignment  between  SACU’s  current  endowments  and  the  requirements in the largest sectors of GVC trade. The units of the  axes are standard deviations from the  average  endowment.  For  simplicity,  here  we  average  SACU’s  endowment  across  all  five  SACU  countries,  although we disaggregate countries in later analysis. The figure helps visualize where SACU’s capabilities  fall short of what is required to produce in a sector. The gaps with respect to machinery/electronics and  transport are especially apparent in long‐term policy‐dependent capabilities like human capital, physical  capital,  institutional  capital  but  also  logistics/connectivity  (short‐term  policy  variable)  and  proximity  to  markets  (fixed  characteristic).  The  total  gap  across  all  capabilities  seems  substantially  higher  in  machinery/electronics and transportation as compared to clothing and textiles.           16    Figure 3: SACU’s Capabilities versus Sector Requirements (Selected Sectors)      Machinery/Electronics Transportation Endowment Requirement Endowment Requirement Proximity to Proximity to Markets Markets Access to 1 Natural 1 Access to Natural 0.5 0.5 Inputs Capital Inputs Capital 0 0 ‐0.5 ‐0.5 Market Human Market Human ‐1 ‐1 Access ‐1.5 Capital Access Capital ‐1.5 Wage Physical Wage Physical Competitiv… Capital Competitiv… Capital Logistics/Co Institutional Logistics/Co Institutional nnectivity Capital nnectivity Capital     Clothing Textiles Endowment Requirement Endowment Requirement Proximity to Proximity to Markets Markets 1 Access to 1 Natural Access to Natural 0.5 0.5 Inputs Capital Inputs Capital 0 0 ‐0.5 ‐0.5 Market Human Market Human ‐1 ‐1 Access ‐1.5 Capital Access ‐1.5 Capital Wage Physical Wage Physical Competiti… Capital Competitiv… Capital Logistics/Co Institutional Logistics/Co Institutional nnectivity Capital nnectivity Capital       Source: Authors’ calculations    In  order  to  quantify  the  total  gap  between  current  capabilities  and  what  is  required  to  export  within  a  GVC sector, we create a “similarity index.” In Table 9, the lower the index score, the greater the similarity  between existing and required capabilities. Sectors with a similarity index14 below two standard deviations  are highlighted to show the sectors closely matching current capabilities. This threshold is artificial; there  is no specific level of participation in GVCs implied by a given similarity score. All index figures are greater  than  zero,  signifying  some  distance  between  the  current  endowment  and  requirement  for  the  average                                                               14 The index was constructed with two sets of weights: first, by the importance of a given capability in a sector; that is, if a  capability is more important within a sector, the gap between what is available and what is required takes on greater  importance. Second, in aggregating products within a sector, the products are weighted according to their trade value.  17    product  in  that  sector.  We  construct  the  index  so  that  an  "excess"  capability  in  one  capability  does  not  compensate for a deficiency in another capability.  All countries in SACU have current capabilities that are closer to sectors like ‘hides and skins’ and ‘clothing’  and  further  away  from  sectors  like  machinery  and  metals.  South  Africa  has  more  sectors  in  its  comfort  zone,  nine  in  total,  and  they  include  more  technology‐intensive  sectors  like  machinery/electronics.  Swaziland has none, while Lesotho, Namibia and Botswana have two, three and four, respectively.  In the case of South Africa, however, the hierarchy of sectors does not seem to fit reality, as the country  participates  robustly  in  machinery/  electronics  while  its  textiles  and  garment  industry  has  declined  in  recent  decades  (Annex  Table  A4).  First,  the  total  capability  requirement  for  hides/skins  and  clothing  is  lower,  so  the  current  capability  bundle  will  naturally  be  a  better  match.  The  model  also  does  not  fully  account  for  the  competitive  nature  of  the  global  marketplace  in  which  major  garment  exporters  like  Bangladesh  with  relative  capabilities  far  more  aligned  with  garment  sector  requirements  pull  market  share  away  from  South  Africa  and  other  countries.15  Finally,  the  requirements  are  averages  across  the  entire  product  category,  so  a  gap  implies  only  that  South  Africa’s  capabilities  differ  from  the  average  product in a sector.  Given the mix of capabilities available in the economy, countries will gain or lose sectors according to how  well  those  sector  requirements  match  their  capabilities.  In  terms  of  what  sectors  are  achievable,  the  “ladder” is roughly similar  across SACU  countries, implying that countries in SACU are on roughly similar  development  trajectories.  The  far  right  column  shows  the  similarity  scores  for  the  United  States,  as  an  example  to  show  the  difference  in  sector  scores  between  SACU  countries  and  another  economy.  The  results also tell a surprising story about the achievability of participating in final versus intermediate GVC  export  sectors.  As  we  showed  previously,  intermediates  generally  tend  to  require  a  higher  amount  of  capabilities.  However,  there  is  sector‐level  variation.  This  table  shows  intermediate  exports  of  machinery/electronics are more achievable – that is, intermediates have a lower similarity index for SACU  countries – than final products. Intermediate exports of footwear, however, are less achievable for most  countries than final assembly.   Table 9: Similarity Index, Current Capabilities  Memo:  Sector  BWA  LSO  NAM  SWZ  ZAF  USA  Hides, Skins  0.60  0.99  0.85  2.71  0.45  0.10  Clothing  0.71  1.23  0.84  2.29  0.74  0.38  Footwear‐ Final  1.81  2.22  1.79  3.65  1.33  0.78  Footwear ‐ Intermediate  1.73  2.46  2.06  3.63  1.43  0.73  Mach/Elec ‐ Intermediate  2.05  3.38  2.73  4.51  1.58  0.40  Textiles  2.08  2.58  1.97  3.28  1.70  0.77  Miscellaneous ‐ Intermediate  2.35  3.73  3.05  4.85  1.84  0.36                                                               15 It was not feasible to take all nine requirements relative to one another, but if we did so, we might be able to more  accurately assess the capability requirements of major sectors.   18    Plastic / Rubber  2.21  3.56  2.90  4.63  1.91  0.43  Mach/Elec ‐ Final  2.65  3.81  3.15  4.95  1.97  0.58  Transport ‐ Intermediate  2.58  3.98  3.28  5.10  2.07  0.32  Stone / Glass  2.61  4.04  3.35  5.13  2.11  0.28  Transport ‐ Final  2.78  4.27  3.55  5.39  2.25  0.32  Metals  2.73  4.20  3.48  5.33  2.26  0.29  Miscellaneous ‐ Final  2.92  4.43  3.73  5.52  2.41  0.23  Source: Authors’ calculations  Note:  Lower  scores  denote  higher  similarity.  Table  is  sorted  by  South  Africa  (ZAF).  Sectors  within  two  standard  deviations  are  highlighted, but this does not imply a certain level of participation in that sector.    C. How can policy reform extend GVC participation? Since  investments  in  capabilities  over  time  can  shift  comparative  advantage,  we  simulate  the  effects  of  improvements  in  the  seven  policy‐dependent  capabilities  to  illustrate  the  dynamic  nature  of  sector  targets. We first raise all short and long‐term policy variables16 to the median (Table 10) and then to the  60th percentile (Table 11).  In the following simulation, if a  country’s capabilities  are currently  lower than  the proposed level, they were replaced; otherwise, they stay the same.   Country‐level results need to be interpreted cautiously, as additional analysis would be required to draw  any  conclusions  about  the  potential  for  participation  in  a  specific  GVC  sector.  The  current  simulation  provides  only  directional  results.  For  one,  it  cannot  account  for  interplay  between  the  capabilities.  For  example,  if  physical  capital  per  capita  increases,  then  labor  costs  will  likely  increase,  productivity  effects  notwithstanding, but we do not attempt to predict the exact change in a country’s wages.   Not surprisingly, with greater capabilities, more sectors fall into the “comfort zone” of countries.  Lesotho,  for  example,  with  capabilities  at  the  median,  can  now  participate  to  a  greater  extent  in  footwear  –  both  final assembly and intermediate inputs. Botswana can participate in an additional four sectors. In fact, all  four countries aside from South Africa now have the rough set of capabilities necessary for participation  in hides/skins, clothing and footwear. Meanwhile, South Africa’s set of achievable sectors do not change  from  the  current  state.  If  all  seven  policy  variables  are  raised  to  the  60th  percentile,  an  even  greater  number  of  sectors  come  into  play.  This  suggests  that  there  is  substantial  scope  for  policy  to  shape  outcomes.  The results point to setting realistic goals for participation in global value chains, however. The transport  sector,  for  example,  remains  out  of  reach  for  all  SACU  countries  except  for  South  Africa  even  at  the  60th  percentile  level  of  capabilities.  Fixed  characteristics  will  also  inhibit  participation  in  some  sectors  when  they  are  important,  but  they  can  be  overcome  in  certain  cases.    Proximity  to  markets,  for  example,  is  important in textiles, and this may restrict SACU countries’ participation in this sector even with enhanced  capabilities.                                                                    16 The seven policy variables are: human capital, physical capital, institutional capital, logistics/connectivity, wage  competitiveness, market access and access to inputs.  19    Table 10: Similarity Index with All Seven Policy Variables Raised to Median  Sector  BWA  LSO  NAM  SWZ  ZAF  41‐43 Hides, Skins  0.38  0.52  0.46  0.50  0.45  61‐63 Clothing  0.52  0.61  0.48  0.57  0.74  64‐67 Footwear‐ Final  1.50  1.69  1.50  1.64  1.33  64‐67 Footwear ‐ Intermediate  1.44  1.66  1.45  1.61  1.43  84‐85 Mach/Elec ‐ Intermediate  1.71  2.47  2.05  2.43  1.57  50‐60 Textiles  1.77  2.03  1.76  1.97  1.70  90‐97 Miscellaneous ‐ Intermediate  1.99  2.80  2.38  2.76  1.84  39‐40 Plastic / Rubber  1.88  2.67  2.24  2.63  1.90  84‐85 Mach/Elec ‐ Final  2.27  2.90  2.52  2.86  1.96  86‐89 Transport ‐ Intermediate  2.20  3.04  2.62  3.00  2.06  68‐71 Stone / Glass  2.26  3.12  2.69  3.08  2.10  86‐89 Transport ‐ Final  2.38  3.30  2.87  3.26  2.25  72‐83 Metals  2.34  3.26  2.83  3.22  2.25  90‐97 Miscellaneous ‐ Final  2.57  3.50  3.07  3.47  2.41  Source: Authors’ calculations    Table 11: Similarity Index with All Seven Policy Variables Raised to 60th Percentile  Sector  BWA  LSO  NAM  SWZ  ZAF  41‐43 Hides, Skins  0.29  0.33  0.27  0.31  0.40  61‐63 Clothing  0.52  0.61  0.48  0.57  0.74  64‐67 Footwear‐ Final  1.32  1.44  1.29  1.39  1.31  84‐85 Mach/Elec ‐ Intermediate  1.51  1.84  1.60  1.80  1.34  64‐67 Footwear ‐ Intermediate  1.26  1.39  1.22  1.34  1.39  90‐97 Miscellaneous ‐ Intermediate  1.79  2.17  1.92  2.13  1.61  39‐40 Plastic / Rubber  1.69  2.05  1.80  2.01  1.68  50‐60 Textiles  1.56  1.72  1.51  1.65  1.68  84‐85 Mach/Elec ‐ Final  2.08  2.33  2.10  2.28  1.75  86‐89 Transport ‐ Intermediate  2.00  2.43  2.17  2.38  1.84  68‐71 Stone / Glass  2.06  2.49  2.24  2.44  1.87  86‐89 Transport ‐ Final  2.18  2.67  2.42  2.62  2.02  72‐83 Metals  2.15  2.63  2.38  2.59  2.02  90‐97 Miscellaneous ‐ Final  2.37  2.87  2.61  2.82  2.17  Source: Authors’ calculations    VI. Conclusion This paper traces performance in GVC sectors to underlying capabilities that are required to participate in  a sector, which, in the context of this study, means exporting a set of GVC‐related products. The revealed  20    factor  intensity  methodology  puts  emphasis  on  the  underlying  capabilities  required  for  participation  in  global value chains and, importantly, shows how the requirements differ by sector.   Although  fixed  structural  factors  play  a  role  in  supporting  or  inhibiting  GVC  participation,  there  exists  substantial  scope  for  policy  to  shape  outcomes.  Policy  reforms  include  investments  in  capabilities  that  change  over  a  long  time  horizon,  like  physical,  human  and  institutional  capital,  as  well  as  variables  that  can  be  affected  over  a  shorter  time  horizon,  like  logistics/connectivity,  wage  competitiveness,  market  access  and  access  to  inputs.  Through  policy  reforms,  countries  can  remove  or  counteract  some  of  the  deficiencies  that  have  thus  far  left  them  out  of  production  networks.  Improving  capabilities  can  lead  to  increasing participation in more technology‐intensive manufacturing sectors.  Overall,  logistics,  proximity  to  markets  and  strength  of  institutions  seem  to  be  most  important  for  GVC  participation.  Low  labor  costs,  meanwhile,  appear  to  be  relevant  only  for  final  assembly  stages  of  GVCs,  and then only as part of a package of characteristics that may bring about GVC participation.   Setting  realistic  goals  for  GVC  participation  in  the  future  is  important.  There  exists  a  sector  “ladder”  of  increasingly  greater  levels  of  capability  requirements.  The  ladder  is  not  identical  across  all  countries  worldwide. Overall, by looking at the capability intensity of different industries, and which capabilities can  be changed over what timeframe, policy makers can make decisions on which GVC products and sectors  where  they  are  likely  to  have  the  greatest  potential  to  compete  and  which  capabilities  to  invest  in.  It  is  not always the case that intermediates are less achievable than final assembly.   The  SACU  region  may  be  structurally  disadvantaged  by  being  far  from  global  markets,  but  other  policy‐ related  variables  may  matter  just  as  much.  Therefore,  if  SACU  countries  want  to  increase  their  participation in GVCs, they need to focus on addressing existing policy gaps that restrict global value chain  participation. Other studies have described what specific policies might be beneficial, consistent with the  findings of this study. These include, among others: addressing gaps in regional trade facilitation and trade  policy  to  improve  access  to  markets,  and  lower  the  cost  of  access  to  inputs;  improving  access  to  and  quality of key services inputs; and, raising skills to improve productivity in order to exploit regional wage  competitiveness (World Bank, 2016). Initially, these investments can contribute to participation in lower  value‐added  segments  in  GVCs,  and  over  the  long‐term  can  lead  to  greater  participation  in  more  technology‐intensive and higher value‐added activities and sectors.  VII. References Athukorala,  P.  (2010),  “Production  Networks  and  Trade  Patterns  in  East  Asia:  Regionalization  or  Globalization?” ADB Working Paper Series on Regional Economic Integration, No. 56.   Baldwin,  R.  (2011),  "Trade  and  Industrialization  After  Globalization’s  2nd  Unbundling:  How  Building  and  Joining a Supply Chain Are Different and Why It Matters," NBER Working Papers 17716.  Cattaneo, O., G. Gereffi, S. Miroudot and D. Taglioni (2013), “Joining, Upgrading and Being Competitive in  Global  Value  Chains:  A  Strategic  Framework”,  World  Bank  Policy  Research  Working  Paper,  No.  6406.  21    Corcos,  G.,  D.  Irac,  G.  Mion  and  T.  Verdier  (2013).  “The  Determinants  of  Intrafirm  Trade:  Evidence  from  French Firms.” The Review of Economics and Statistics 95 (3).  De Backer, K. and S. Miroudot (2013), “Mapping Global Value Chains”, OECD Trade Policy Papers, No. 159.  Defever,  F.  and  F.  Toubal  (2013).  "Productivity,  Relationship‐specific  Inputs  and  the  Sourcing  Modes  of  Multinationals," Journal of Economic Behavior & Organization 94 (C).  Dettmer,  B.  (2014),  “International  Service  Transactions:  Is  Time  a  Trade  Barrier  in  a  Connected  World?”  International Economic Journal 28 (2).   Hausman,  R.,  J.  Hwang  and  D.  Rodrik  (2007),  “What  You  Export  Matters”,  Journal  of  Economic  Growth,  12.     Hilberry, R. (2011), “Causes of International Production Fragmentation: Some Evidence”.  Hummels, D. and G. Schaur (2014), “Time as a Trade Barrier”, American Economic Review 103 (7).  IMF (2015), Regional Economic Outlook: Asia and Pacific.   Jabbour, L. (2012). "’Slicing the Value Chain’ Internationally: Empirical Evidence on the Offshoring Strategy  by French Firms," The World Economy, 35 (11).  Kowalski,  P.,  J.  Gonzalez,  A.  Ragoussis  and  C.  Ugarte  (2015),  “Participation  of  Developing  Countries  in  Global Value Chains: Implications for Trade and Trade‐related Policies,” OECD Trade Policy Paper,  No. 179.  Lederman,  D.,  V.  Pathikonda  and  L.  Rojas  (2012),  “Do  Eurasia’s  Endowments  Constrain  Product  and  Market Diversification? Preliminary Findings”, mimeo.  Nakazawa,  E.,  N.  Yamano,  C.  Webb  (2014),  “Determinants  of  Trade  in  Value‐Added:  Market  Size,  Geography and Technological Gaps”, OECD, mimeo.  OECD,  WTO,  and  UNCTAD  (2013),  “Implications  of  Global  Value  Chains  for  Trade,  Investment,  Development and Jobs”. Prepared for G20 Leaders Summit.  OECD,  WTO  and  World  Bank  Group  (2014),  “Global  Value  Chains:  Challenges,  Opportunities  and  Implications for Policy”. Prepared for G20 Trade Ministers Meeting.   OECD‐WTO  (2015),  “Aid  for  Trade  at  a  Glance  2015:  Reducing  Trade  Costs  for  Inclusive,  Sustainable  Growth”.  Orefice, G. and N. Rocha (2014), “Deep Integration and Production Networks: An Empirical Analysis”, The  World Economy 37 (1).   Pathikonda,  V.  (2011),  “New  EU  Member  States’  Participation  in  Global  Production  Networks:    Recent  Trends and Prospects for Future Growth”, mimeo.  22    Rahman,  J.  and  T.  Zhao  (2013),  “Export  Performance  in  Europe:  The  Role  of  Vertical  Supply  Links”  IMF  Working Paper, No. 62.  Saslavsky, D. and B. Shepherd (2012), “Facilitating International Production Networks: The Role of Trade  Logistics”, World Bank Policy Research Working Paper, No. 6224.  Shiritori,  M.,  B.  Tumurchudur  and  O.  Cadot  (2010),  “Revealed  Factor  Intensity  Indices  at  the  Product  Level”, UNCTAD Policy Issues in International Trade and Commodities Study Series, No. 44.   Sturgeon,  T.  and  O.  Memedovic  (2010),  “Mapping  Global  Value  Chains:  Intermediate  Goods  Trade  and  Structural  Change  in  the  World  Economy”,  UNIDO  Development  Policy  and  Strategic  Research  Branch Working Paper, No. 5.  Taglioni, D. and D. Winkler (2014), “Making Global Value Chains Work for Development”, The World Bank.    Wignaraja,  G.,  J.  Kruger  and  A.M.  Tuazon  (2013),  “Production  Networks,  Profits,  and  Innovative  Activity:  Evidence from Malaysia and Thailand”, Asian Development Bank Institute Working Paper Series,  No. 406.   World Bank (2014). “South Africa Economic Update: Focus on Export Competitiveness.” The World Bank.    World Bank (2016), “Factory Southern Africa? SACU in Global Value Chains.” The World Bank.      VIII. Data Sources Anderson,  K.  and  E.  Valenzuela  (2013),  "Updated  National  and  Global  Estimates  of  Distortions  to  Agricultural  Incentives,  1955  to  2011",  World  Bank.  Available  at  www.worldbank.org/agdistortions.  Barro, R. and J. Lee (2013), "A New Data Set of Educational Attainment in the World, 1950‐2010." Journal  of Development Economics, vol 104, pp.184‐198. Version 2.0. Available at www.barrolee.com    CEPII, GeoDist database. Available at www.cepii.fr/CEPII/en/bdd_modele/presentation.asp?id=6   Kauffman,  Kraay  and  Mastruzzi  (2014),  Worldwide  Governance  Indicators.  Available  at  www.govindicators.org   Kee, H.L, A. Nicita and M. Olarreaga (2009). "Estimating Trade Restrictiveness Indices", Economic Journal  (119). Available at go.worldbank.org/FG1KHXSP30  UN Comtrade (2014), International Trade Statistics.  World Bank (2014), Wealth of Nations. Downloaded from data.worldbank.org    World Bank (2014), Doing Business. Available at www.doingbusiness.org   23    World Bank (2014), Logistics Performance Index: Connecting to Compete. Available at lpi.worldbank.org/   World Bank (2014), World Development Indicators. Available at data.worldbank.org  24    Annex Table A1. Indicators Used to Represent GVC‐Related Capabilities    Concept  Indicator (and unit)  Source  Year  # Countries        *Asterisk  indicates  low  coverage.   1  Proximity to markets  GDP‐weighted  distance  CEPII  2011  224  (inverted)  2  Natural capital  Total  value  of  natural  capital  World Bank Wealth of Nations  2010  205  in US$  3  Human capital  Average  years  of  schooling  Barro and Lee (2010)  2010  146  (>15 years old population)  4  Physical capital  Capital stock per person  World  Bank  World  Development  2010  138  Indicators and staff calculations  5  Institutional capital  Rule of Law  Worldwide  Governance  Indicators  2013  212  (Kauffman, Kraay and Mastruzzi)  6  Logistics/Connectivity  Logistics  Performance  Index  World Bank  2014  160  (International LPI)  7  Wages  Minimum  wage  for  a  19‐year  World  Bank  Doing  Business  Annex  2014  153  old worker or an apprentice  (Employing Workers)  8  Market Access  Overall  Trade  Restrictiveness  World  Bank  Overall  Trade  2009  167  Index (of Trading Partners)  Restrictiveness Indices  9  Access to Inputs  Overall  Trade  Restrictiveness  World  Bank  Overall  Trade  2009  105*  Index (OTRI)  Restrictiveness Indices      25       Table A2: Correlation between Capabilities  Fixed capabilities:    Proximity to Markets  Natural Capital  Proximity to Markets    1.0000    Natural Capital   0.0174  1.0000    Long‐term Policy Variables:     Human Capital  Physical Capital  Institutional Capital  Human Capital  1.0000      Physical Capital  0.5946     1.0000    Institutional Capital  0.6529     0.8246     1.0000    Short‐term Policy Variables:    Logistics/  Wage  Market Access  Access to Inputs  Connectivity  Competitiveness  Logistics/  1.0000        Connectivity  Wage  ‐0.7133     1.0000      Competitiveness  Market Access  0.2419    ‐0.1666     1.0000    Access to Inputs  0.2448    ‐0.2304    ‐0.0192     1.0000    Source: Authors’ calculations  Table A3: Value and Intensity of Global GVC Trade by Sector, 2012  Percent  of  GVC  GVC  Intensity:  GVC Trade   Trade  by  Value  GVC  Trade/Total   HS Category  (US$ million)  (Global)  Trade  84‐85 Machinery/Electronics  3,340,000  60.5%  78%  86‐89 Transport  1,090,000  19.7%  73%  61‐63 Clothing  357,000  6.5%  88%  90‐97 Misc. Manufactures   355,000  6.4%  38%  50‐60 Textiles  130,000  2.4%  57%  64‐67 Footwear  116,000  2.1%  93%  72‐83 Metals  52,000  0.9%  4%  39‐40 Plastic / Rubber  46,600  0.8%  6%  68‐71 Stone / Glass  13,500  0.2%  2%  26    28‐38 Chemicals  12,800  0.2%  1%  41‐43 Hides, Skins  7,810  0.1%  8%  44‐49 Wood  3,760  0.1%  1%  01‐05 Animal  ‐    0%  06‐15 Vegetable  ‐    0%  16‐24 Foodstuffs  ‐    0%  25‐27 Minerals  ‐    0%  98‐99 Special  ‐    0%  Source: Authors’ calculations based on data from UN Comtrade  Table A4: Value of SACU Countries’ GVC Exports by Sector, 2012, in US$ thousands  Sector  BWA  LSO  NAM  SWZ  ZAF  Transportation ‐ Final  28,167  2,470  3,437  2,489  4,444,976  Mach/Elec ‐ Intermediate  75,513  76,390  60,093  32,459  3,788,681  Transportation ‐ Intermediate  6,435  271  4,409  989  1,169,907  Clothing  21,213  392,012  4,672  164,132  352,932  Mach/Elec ‐ Final  1,803  16,844  4,132  508  338,996  Miscellaneous ‐ Intermediate  471  76  5,532  6,574  257,247  Miscellaneous ‐ Final  409  70  908  8,406  190,398  Metals  572  16  1,942  2,317  174,848  Footwear‐ Final  544  31,360  408  81  153,343  Plastic / Rubber  223  3  877  1,817  112,716  Textiles  1,041  11,093  737  9,700  97,671  Hides, Skins  26  0  21  5  76,532  Stone / Glass  583  16  127  164  49,991  Footwear ‐ Intermediate  240  165  6  0  9,027  Source: Authors’ calculations based on data from UN Comtrade  27