WPS7438 Policy Research Working Paper 7438 A Product Space Perspective on Structural Change in Morocco Israel Osorio Rodarte Hans Lofgren Development Economics Development Prospects Group October 2015 Policy Research Working Paper 7438 Abstract Drawing on international trade data, this paper uses the goods involved is relatively small and this transformation product space approach to analyze changes in Morocco’s has not sufficed to raise per capita growth to the average for goods exports in 1990–2010 and future export priorities. middle-income countries. Export projections up to 2025 The level of Morocco’s gross domestic product and its mod- suggest that future developments will follow the trends of erate growth match the predictions of product space analysis, the past. Among sectors, high growth is likely for phosphate- informed by changes in the income potential of Morocco’s based fertilizer exports. However, like edible oil products, export basket, reflecting relatively strong capabilities (a high which also may grow rapidly, phosphates are hampered density) in products with relatively low potentials in income by low income and diversification potentials. Along with and diversification. Morocco’s peripheral position in the various other manufactured products, electronics and the product space map matches its slow growth and points to the automotive industry are promising sectors that may offer difficulty of diversification into more sophisticated products. more lasting positive contributions to Morocco’s future Encouraging changes since 1990 include the development development. Beyond goods, Morocco’s policy makers of a revealed comparative advantage for medium- and high- should also consider the potential contributions of service tech manufactures, which in 2010 represented around 40 exports, which in recent years have enjoyed rapid growth. percent of total goods exports. However, the number of This paper is a product of the Development Prospects Group, Development Economics. 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 iosoriorodarte@worldbank.org and hlofgren@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       A Product Space Perspective on Structural Change  in Morocco              Israel Osorio Rodarte and Hans Lofgren*  The World Bank          JEL classification: F14, O24, O25, O47  Keywords: Morocco, Trade, Export Competitiveness, Product Space, Growth.   Sector board: Economic Policy                                                                        * Development Prospects Group, The World Bank    1 Introduction1  On  what  sectors  will  Morocco’s  future  export  growth  be  based?  What  are  the  implications  of  Morocco’s  current  export  structure  for  future  structural  transformation?  This  paper  tries  to  shed some  light  on  these  issues  by means  of  a  detailed  analysis  of the  evolution of Morocco’s structure of goods exports since 1990 and the implications of these  developments for the future sector priorities. In terms of method, we rely on product space  (PS) analysis, pioneered by Hausmann and Klinger (2006).  The  paper  is  organized  as  follows:  Section  2  provides  a  brief  introduction  to  the  basic  features  of  the  PS  framework.  Section  3  elaborates  on  the  PS  methodology  and  the  PS  concepts  used  in  this  paper,  including  a  discussion  of  how  its  design  and  data  limitations  point to the need to complement it with analysis using other approaches. Section 4 presents  the results of our PS analysis for Morocco. A more detailed presentation of PS concepts is  found in Annex 1 while Annex 2 presents complimentary PS statistics for Morocco.  On  a  cautionary  note,  the  findings  presented  in  this  paper  are  preliminary  since  they  have  not  yet  benefitted  from  discussions  with  local  experts  and  policy  makers  –  they  are  exclusively derived from empirical analysis of international trade data.  2 Basic Features of the Product Space Framework  The process of structural change, experienced by developing countries as they move up  in the development spectrum, may be seen as characterized by two phenomena that come  hand  in  hand.  The  first  is  economic  diversification  (Imbs  and  Wacziarg  2003).  Empirical  evidence  suggests  that  non‐agricultural  activities  in  poor,  stagnant,  and  underdeveloped  economies  are  concentrated  in  a  small  number  of  sectors  that  tend  to  be  very  low‐value  added  and  geographically  concentrated.  Over  time,  as  economic  growth  accelerates,  a  wider range of capacities are created, permitting the production of a wider range of goods  and  services.  As  a  result,  non‐agricultural  production  starts  to  become  more  diversified,  both in terms of sector structure and geographical location. Given this fairly regular pattern,  economic  diversification  is  recognized  as  an  intrinsic  part  of  sustained  economic  growth,  leading to the pursuit of policies that promote diversification in growth strategies, especially  for low‐income countries (Commission on Growth and Development. 2008).  A  second  phenomenon  that  appears  during  the  process  of  structural  change  is  an  increase  in  the  complexity  of  the  economic  system,  in  other  words,  an  increase  in  the  human capacity to produce goods and services that are technologically more sophisticated  and that satisfy a larger variety of needs. As part of this second phenomenon, the economy  starts  to  employ  new  production  inputs  coming  from  different  sources:  discovered  or  created locally, or brought in via foreign trade; and firms advance their capacity to integrate  these inputs more efficiently or at a larger scale. The production inputs that matter do not  only include standard production factors (such as labor, land, physical and human capital)  and public goods (including physical infrastructure and institutional frameworks), but also                                                                  1  The  authors  would  like  to  thank  Jean‐Pierre  Chauffour  and  Paolo  Verme  (both  of  the  World  Bank),  and  Ayache Khellaf and Mariam Eljoubari (both of Morocco’s Haut Commissariat au Plan) for helpful comments  on  earlier  versions  of  this  paper.  The  authors  are  indebted  to  the  Knowledge  for  Change  Program  (KCP)  Trust Fund for funding this research.    2    various less tangible inputs as leadership, trust, values, or work ethic. Over time, surviving  firms, both large and small, are prompted to become more strongly integrated into larger  production networks (without necessarily being aware of this) (Hausmann, et. al. 2013).  In  order  to  recognize  these  two  phenomena,  the  PS  framework  proposes  a  view  of  economic production that complements the standard neoclassical approach. Products and  services are conceptualized, not only in terms of physical attributes or monetary values, but  also  in relation  to  knowledge:  they are  made  of  knowledge  and  they  are  also vehicles  for  knowledge.  The  underlying assumption  is  that  the  embedment  of  knowledge  in  products  and  services  requires  people  who  possess  certain  related  capabilities.  The  standard  economic view is that the stock of knowledge in a society is the sum of all capabilities that  individuals  possess  meaning  that  the  greater  the  set  of  capabilities  of  an  individual,  the  larger  the  number  of  products  and  services  that  this  individual  can  generate.2  The  complementary view of the PS approach is that the amount of knowledge embedded in a  society does not mainly depend on how much knowledge each individual holds, but on the  diversity  of  knowledge  across  individuals  and  on  their  ability  to  use  and  combine  this  knowledge  through  a  complex  web  of  interactions:  markets  and  organizations  allow  the  knowledge that is held by the few to reach the many –in other words, division of labor and  difference in tastes and consumption patterns together generate and allow us to access a  quantity  of  knowledge  that  none  of  us  would  be  able  to  hold  individually.  Given  this,  the  multiplicity of useful knowledge embedded in a society is not expressed in the amount of  output (summarized by GDP) but in the diversity and composition of a country’s productive  capacity.  The  PS  approach  holds  that  the  composition  of  produced  goods  and  services  mirrors the underlying structures that possess and combine this knowledge, and that this  composition is not well captured by standard aggregate economic indicators.  The  ease  with  which  the  knowledge  embedded  in  available  production  inputs  can  be  transferred  and  recombined  is  a  major  determinant  of  the  ability  of  producers  to  offer  a  larger  and  more  complex  set  of  goods  and  services  (associated  with  higher  productivity  levels).  The  ease  with  which  an  input  can  be  moved  between  two  products  depends  on  their degree of commonality; for example, it is easier to move inputs from wheat to barley  than  from  wheat  to  microchips,  simply  because  of  the  presence  of  a  larger  set  of  commonalities  between  two  agricultural  products  than  between  an  agricultural  product  and  an  electronic  manufacture.  In  a  conceptual  straight  line  that  draws  the  distance  between these three products, the distance between the two agricultural products (wheat  and barley) is smaller (their proximity is larger) than the distance between either agricultural  product and the electronic manufacture (microchip). It is possible to add more products to  wheat’s straight line of distances. The distance lines of barley and microchips can similarly                                                                  2 In relationship to the literature on economic growth and development, the PS approached deviates from  the class of models started by (Solow 1956) and (Romer 1986), and from the O‐ring Model (Kremer 1993).  The  O‐ring  model  assumes  that  products  differ  in  the  number  of  complementary  steps  that  they  require  where  each  step  is  otherwise  identical.  In  this  model,  countries  with  greater  ability  to  perform  any  step  successfully will find it more advantageous to specialize in products that require many steps. Yet, they will  be unable to compete with less able countries that specialize in products requiring fewer steps, since wage  differentials would make the production of these goods in the most able countries too costly. This model  would  not  predict  that  high  ability  countries  would  be  more  diversified  per  se.  Indeed,  the  O‐ring  model  predicts  that  the  matrix  connecting  countries  to  products  would  take  a  block  diagonal  rather  than  a  triangular shape (Hausmann and Hidalgo 2011).    3    be generated, linking each product to all other products. The result of this complex web of  production interactions can be represented in a network based on proximity data.  In  this  context,  Hausmann  and  Klinger  (2006)  propose  a  measure  of  proximity  that  is  based on observed patterns of diversification across countries. More specifically, they use  the  concept  of  conditional  probabilities  of  co‐exporting  pairs  of  products  as  the  building  block  in  the  construction  of  a  square  matrix  of  proximities  for  all  products  according  to  a  comprehensive classification, in their case all 4‐digit products in the Standard International  Trade  Classification  (SITC  Rev  2).  Global  trade  data  is  used  in  the  definition  of  proximities  due  to  the  lack  of  comparable  global  production  statistics  for  goods  (or  services).3  Hausmann and Klinger (2006) also propose concepts from network theory for the analysis  of this matrix of proximities. Among other things, using a minimum‐spanning tree algorithm  with  proximities  across  all  784  products  in  the  global  trade  database,  they  construct  a  product‐space  map  that  clusters  products  into  categories  with  similar  production  inputs.  Moreover,  they  show  that  products  exported  by  stagnant  countries  tend  to  be  isolated,  located in the sparsest and less connected parts of the PS map, while products exported by  countries with higher long‐run GDP growth rates tend to be in the densest part. In the PS  framework,  this  provides  initial  support  to  the  idea  that  producers  in  more  dynamic  economies  have  a  larger  set  of  capabilities,  and  that  they  can  use  their  capabilities  and  knowledge more freely to recombine available production inputs.  The location of a country’s export mix in PS matters for growth. For example, a country  may  be  “stuck”  in  low  value  added  industries  or  in  products  with  declining  world  export  markets, or both. Ideally, a country wants to be moving into higher value industries (moving  up  the  value  chain)  and  towards  expanding  export  markets;  however,  this  is  difficult  because it crucially depends on many factors, including unknown unknowns that influence  the  future  developments  of  world  exports  and  products.  Hidalgo  and  Hausmann  (2009)  provide evidence that a country’s position in PS is strongly correlated with its level of GDP  per  capita.  Moreover,  they  show  that  there  is  a  large  heterogeneity  in  the  distribution  of  capabilities across countries and that this distribution does not have linear consequences.  For example, countries with very few capabilities will experience small diversification gains  if just a small number of capabilities are added whereas a country that starts out with many  capabilities will experience much larger gains if the same number of capabilities is added.  The empirical evidence also suggests that the structure of the PS has important implications  for  technology  spillovers  across  regions.  To  exemplify,  the  probability  that  a  product  is  added to a country’s export basket is, on average, 65 percent higher if a neighboring country  is  a  successful  exporter  of  that  same  product  (Bahar,  Hausmann,  and  Hidalgo  2012).  Moreover,  this  technology  diffusion  is  stronger  at  shorter  geographical  distances,  weaker  for more knowledge‐intensive products, and accelerating over time.                                                                  3  In  recent  years,  technological  upgrading  is  making  exports  of  services  more  important  as  these  become  increasingly tradable. PS metrics based exclusively on merchandise trade data cannot capture this effect. In  order to mitigate this shortcoming, our analysis includes a less detailed discussion of service exports, based  on IMF Balance of Payment statistics.    4    3 Product Space Methodology and Concepts  The  PS  method  is  based  on  a  set  of  empirical  measures  that  are  focused  on  the  relatedness  between  different  products  and  the  income  levels  that  are  associated  with  exporters of individual products. Among these measures, the most central, proximity (with  distance  as  its  opposite)  was  discussed  above.  In  country  analyses  based  on  PS  concepts,  alternative  exports  baskets  may  be  evaluated.  In  this  context,  PS  analysis  suggests  that  a  country  that  strives  to  use  exports  as  a  means  of  accelerating  growth  should  take  into  account  several  key  aspects.  Among  other  things,  such  a  strategy  should  consider  the  dynamics  of  revealed  comparative  advantage  (RCA)  to  identify  traditional,  emerging,  and  sluggish  exporting  sectors.  In  addition,  the  country  should  strive  to  diversify,  increasing  competitiveness in product categories that are within reach and that offer higher scope for  further  diversification  –  using  PS  terminology,  such  categories  have  relatively  high  values  for density and PATH, respectively. Lastly, when assessing different products, it is important  to consider their income potential (PRODY; defined on the basis of GDP per capita and the  shares of a product in the export baskets of countries with RCA>1 in the product); products  with a high PRODY relative to the country’s EXPY (defined on the basis of PRODY data and  the product export shares for the country) promise to bring about stronger growth in the  country’s GDP per capita. (Definitions of key PS concepts are found in Annex 1.)4  In  the  following  analysis  of  Morocco,  the  PS  methodology  is  applied  in  a  stepwise  process. Drawing on previous World Bank applications, products are categorized according  to  structural  shifts  in  RCA  and  ranked  according  to  prospects  for  further  diversification  (PATH)  and  income  potential  (PRODY).  Products  with  high  density,  high  PATH,  and  high  PRODY  are  usually  the  best  candidates  for  diversification,  as  they  combine  strong  production capability, large scope for further diversification, and high income potential. An  increase  in  the  share  of  products  with  high  PRODY  raises  the  income  potential  of  the  country’s export basket (EXPY).  In general, there is a trade‐off between products with high density, high PATH, and high  PRODY,  i.e.  between  products  that  are  within  reach  (“low‐hanging  fruit,”  which  often  means doing things that are only slightly different; the case of high density), products that  offer greater diversification potential (often new products that require non‐marginal start‐ up investments; the high PATH category), and products that raise potential income (often  those  for  which  it  is  most  difficult  to  become  an  efficient  producer;  products  with  high  PRODY). Empirically, the relationships are often negative between density and PRODY and  between  density  and  PATH,  but  positive  between  PRODY  and  PATH.  In  other  words,  PS  analysis often points to the difficulty of generating a successful development strategy as it                                                                  4  Further  developing  the  PS  framework,  Hausmann  et  al.  (2013)  propose  two  aggregate  measures  of  embedded  knowledge:  for  societies,  the  Economic  Complexity  Index  (ECI)  and,  for  products,  the  Product  Complexity  Index  (PCI).  These  indexes  are  constructed  using  an  iterative  method  that,  from  global  trade  data,  gathers  information  contained  in  the number  of products  that  a  country  can  make  (the  diversity  of  the  country)  and  the  number  of  countries  that  can  make  a  product  (the  ubiquity  of  the  product).  The  authors  find  that,  controlling  for  per  capita  income,  countries  with  a  higher  ECI  tend  to  grow  faster  in  subsequent periods. While ECI and PCI have certain advantages, EXPY and PRODY are more transparent and  fully  adequate  for  our  purposes.  In  fact,  the  correlation  between  ECI  and  EXPY  is  .61,  between  PCI  and  PRODY is 0.79, and between PCI and PATH is .48.    5    tends to show that products that are highly profitable and add to diversification are difficult  to reach, while easily reachable products offer limited scope for diversification and growth.  A PS analysis does not provide answers to questions about future export winners for the  focus  country.  However,  on  the  basis  of  international  experience  (captured  by  detailed  global  trade  data),  PS  analysis  helps  identify  sectors  that  are  attractive  considering  a  country’s capabilities and the potential contributions of different sectors to diversification  and income potential. The approach manages to accomplish this at a finely disaggregated  sector  level  thanks  to  the  fact  that  it  is  designed  to  make good  use  of  a  rich  database  for  merchandise trade, with annual data and global coverage at the country level. However, it  is important to be aware that its design and data constraints together exclude a wide range  of issues from the purview of PS analysis. Among other things, PS analysis explains changes  in  export  structure  on  the  basis  of  sectoral  proximities  without  reference  to  other  issues  that clearly matter (for example sectoral policies and human capital) but for which matching  global  databases  do  not  exist.  As  a result,  it  is  often  advisable  to  combine  or  integrate  PS  analysis  with  other  approaches  that  address  some  of  these  other  aspects,  albeit  with  limitations  of  their  own.  Such  approaches  may  include  expanded  historical  analysis  that  highlights  the  roles  of  policy  and  factor  endowments  in  sectoral  trade  and  production  growth. In general, when envisaging the future roles of different sectors, it is important to  draw  on  insights  from  sector  experts  and  policy  makers  in  the  context  of  broader  development objectives.  Among the data‐related shortcomings of most applications of PS analysis is that they do  not address service sectors. In this paper, we try to mitigate this shortcoming by including  a  discussion  of  services,  albeit  not  very  detailed  due  to  data  limitations.  Another  shortcoming, which in practice probably is less serious, is related to the fact that the ability  of different sector indicators to reflect country capabilities is hampered by the presence of  high sector‐level subsidies in some countries.  4 The Case of Morocco  In this section, the tools of PS analysis are applied to the case of Morocco. The analysis  uses  detailed  export  data  starting  in  1980  and  examines  patterns  of  changes  in  RCA  and  technology  content  (Section  4.1),  and  how  the  country’s  export  structure  has  positioned  Morocco  in  PS  and  prepared  the  country  for  future  growth  (Section  4.2).  Based  on  the  country’s current capabilities, measured by the PS concept of density, we construct a naïve  scenario  of  Morocco’s  aggregate  exports  up  to  2025.  Finally,  we  discuss  some  important  sector priorities (Section 4.3) informed by PS metrics.  4.1 Evolution of Morocco’s exports in recent decades  Figure 1 summarizes the evolution of Morocco’s merchandise exports from 1980‐2010,  with observations in five‐year intervals, according to patterns of RCA shifts.5 As can be seen,                                                                  5  Following  previous  World  Bank  applications,  we  classified  Moroccan  merchandise  exports  according  to  long‐term  shifts in  revealed  comparative advantage (RCA)  using two  distant  five‐year  periods,  1980‐1984  and 2006‐2010, constructing a binary variable (D‐RCA) that takes the value of 1 only if a product has an RCA  value  greater  than  unity  during  five  consecutive  years  in  each  period.  As  a  result  of  this  classification,  products can be grouped using a 2x2 matrix – with 2 time‐periods and 2 values of the D‐RCA variable. These    6    the most striking development is the growing share for emerging products, from 2 percent  to almost 40 percent. This product category has also affected the technological composition  of Morocco’s export basket: a  dominant and increasing share  is manufactures (increasing  from 60 to 90 percent of all emerging products); and, among the manufactures, the largest  but only slowly growing share is med‐ or high‐tech manufactures (increasing from 50 to 60  percent; Figure 2).  Growth  in  emerging  exports  has  been  rapid  and,  during  the  last  fifteen  years  accelerating. However, it has been driven by a relatively small number of products. In fact,  two product categories accounted for half of the observed growth between 1995 and 2010:  the first is “Fertilizers, n. e. s.” (SITC 5629) and the second “Insulated and electric wire, cable,  bars, etc.” (SITC 7731). One tenth of the observed export growth was due to various small  exports,  including  “Diodes,  transistors,  photocells,  etc.”  (SITC  7763)  and  various  export  discoveries in the textile industry.  Returning to Figure 1, among non‐emerging products, the major change is a decline in  classicals (from 83 to 48 percent); in terms of technology, Morocco’s classical products are  mostly primary and resource‐based or low‐tech manufactures. Among the remaining two  product categories, disappearing products decline (by 7 percentage points) while marginals  increase (by 3 percentage points).  Figure 1: Morocco’s Merchandise Exports 1980‐2010 by Pattern of RCA Shifts 100 80 Exports, % of total 60 40 20 0 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 Classics Emerging Disappearing Marginals Source: Authors' estimates using UN-Comtrade Data                                                                           product categories have commonly been named classical (if D‐RCA=1 in the past and present), emerging (if  D‐RCA=1 only in the present), disappearing (if D‐RCA=1 only in the past), and marginals (D‐RCA=0 in the past  and present).    7    Figure 2: Emerging Exports in Morocco by Technological Content  40 30 Exports, % of total 20 10 0 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 Primary Resource Based Low-Tech Med-Tech High-tech Source: Authors' estimates using UN-Comtrade Data   Figure 3 shows the composition of Morocco’s merchandise exports in 2010 – its percent  figures add up to 100. As shown, using rounded data, the main four items (accounting for  71 percent) were as follows: garments (25 percent); inorganic salts and acids (21 percent);  vegetables, fruits, and fish (15 percent); and electric wire (SITC 7731; 10 percent). Among  electronics, “Electronic microcircuits” (SITC 7764) and “Diodes and transistors” (SITC 7763)  are  the  two  most  important  items  (a  total  of  5  percent).  Figure  4  shows  the  evolution  of  export  values  1990‐2010  for  the  world  (the  global  total)  and  for  Morocco  for  a  set  of  products  that  are  among  Morocco’s  emerging  exports  (with  the  scales  for  world  and  Moroccan values on the left and right vertical axes, respectively). In general, it suggests that  Morocco’s export growth for these products is not dramatically different from the growth  in  total  world  exports  (or  imports).  It  also  suggests  that,  inside  the  Moroccan  economy,  different  sectors  are  subject  to  common  policy  changes  and  constraints,  as  a  result  competing in markets  for labor and other factors and responding to  changes in exchange  rates and other changes in incentives.        8    Figure 3: Moroccan Merchandise Exports in 2010        Source: The Atlas of Economic Complexity http://atlas.media.mit.edu/explore/tree_map/export/mar/all/show/2010/         9    Figure 4: Trends for Selected Emerging Moroccan Exports for Morocco and the World, 1990‐2010      Source: Authors’ calculations using UN‐Comtrade Data 4.2 Exports, GDP growth, and Morocco’s position in the Product Space  As noted in Section 3, global export data combined with country data on GDP per capita  may be used to define PRODY (a global measure of the income potential of a product) and  EXPY (a country‐specific measure of income potential based on PRODY and country export  data).  These  concepts  are  of  interest  since  empirical  cross‐country  analysis  indicates  that  GDP per capita and EXPY are highly correlated – countries with a high GDP per capita tend  to have a high EXPY and vice versa – and that increases in EXPY tend to lead to increases in  subsequent GDP growth.6  As an illustration of this relationship with reference to Morocco,  Figure  5  shows  an  estimate  of  the  cross‐country  relationship  between  country  EXPY  and  GDP  per  capita  in  2010,  to  make  some  relevant  country  detail  visible  highlighting  the  positions of Morocco and other textile exporting countries.  In  addition,  Figure  5  shows  that  movements  of  Morocco’s  EXPY  across  the  GDP  per  capita space closely follow the estimated cross‐country relationship throughout the period  1990‐2010 – in other words, the evolution of GDP per capita is consistent with changes in  the sophistication of the export basket (marked by an increasing merchandise export shares  of  products  with  higher  PRODY  values),  supporting  the  validity  of  the  PS  approach  to  analyses of growth and trade for Morocco. The obvious implication that follows from this  perspective is that, ceteris paribus, for Morocco (or any other country), accelerated growth  in  the  income  potential  of  its  export  basket  would  propel  stronger  GDP  growth.  A  key  strategic question is: Can the current structure of exports and its underpinning production  structure  provide  the  base  for  a  future  rapid  structural  transformation?  In  general  terms,                                                                  6 More specifically, Hausmann, Hwang, and Rodrik (2007) use Comtrade data to construct a panel of nearly  80 countries that start in 1962. Data is grouped into 5‐ and 10‐year intervals and results from four different  estimators (OLS, IV, OLS with fixed effects, and GMM) suggest that, on average, a 10% increase in EXPY in  an earlier five‐year period raises per capita growth by 0.14–0.19 percentage points in the subsequent five‐ year period.    10   this  increased  sophistication  of  the  export  basket  has  not  been  strong  enough  to  propel  GDP growth to rates that exceed those of other middle‐income countries.  Figure 5: EXPY for Morocco and Selected Textile Exporters (1990 – 2010) 11 Hong Kong SAR, China ln(GDPpc) = -12.38 + [ 2.26 x ln(EXPY) ] Italy 10 Portugal R2 = 0.6563 Obs. 186 Lithuania Turkey Log of GDP per capita Panama Bulgaria Tunisia 9 China Sri Lanka Indonesia Vietnam India 8 Pakistan Bangladesh Nepal 7 6 8 8.5 9 9.5 10 Income Potential of the Export Basket [ Log of EXPY ] Morocco 1990 - 2010 Selected Textile Exporters   Note: Points for Selected Textile Exporters corresponds to year 2010  Source: Authors’ calculations using Comtrade Data  Figure 6, a map of the PS in 2010 that reflects proximities between products, is relevant  to a discussion of issues related to the income potential of country’s exports and how it may  change over time.7 The map highlights the positions of Morocco’s classical, emerging and  marginal  products,  reflecting  the  data  on  long‐term  shifts  in  RCA  for  Morocco  between  1980 and 2010, discussed in Section 4.1 It is evident that most classical exports (in red) and  emerging  exports  (in  blue)  are  located  in  the  periphery  of  the  PS,  meaning  that  their  underlying  capabilities  are  not  easily  transferable  to  other,  perhaps,  more  sophisticated  products;  given  this,  these  products  offer  only  a  limited  diversification  potential.  By  contrast, marginal products (in green) are closer to the core of the PS, which is the densest  part. This may mean that Morocco is building the capacities to export  these products but  that these capacities are not yet mature enough to permit exports in much larger quantities.  A  closer inspection is needed to  evaluate the feasibility of marginal merchandise exports,  among  other  things  considering  the  extent  to  which  they  are  affected  by  trade  policies,  favoring or disfavoring these sectors.                                                                      7  It  is  important  to  emphasize  that  the  PS  network  shown  in  Figure  6  represents  the  global  map  of  the  product space; it was constructed using global export data disaggregated by product and country, on the  basis of which we computed conditional probabilities of co‐exporting pairs of products with RCA>1 for both.  Hence,  the  shape  of  the  PS  network  is  not  country  specific;  however,  in  this  global  map,  we  highlight  Morocco’s classical, emerging, and marginal products.    11   Figure 6: Morocco’s Position in the Product Space in 2010         Note: Classical products are red, emerging products blue, and marginal products green. Source: Authors’ diagram based on Hidalgo’s Map in The Product Space and the Wealth of Nations.  http://www.chidalgo.com/productspace   Data  on  density  –  a  country‐,  time‐,  and  product‐specific  measure  –  provides  a  perspective that complements that of the PS map by indicating the likelihood that a country  will be able to develop an RCA > 1 in specific products. More specifically, density is defined  on the basis of the proximities of the product to other products in which the country has an  RCA > 1; i.e. on the basis of the country’s current position in the network, it strives to capture  the  capability  of  the  country  to  develop  RCAs  >  1  in  other  products.  Crucially,  Hausmann  and Klinger (2006) show that products with high density are more likely to gain importance  in the export basket, over time developing RCAs > 1.  Empirically, there is an overall positive relationship between the PS related measures of  income potential (PRODY), and diversification potential (PATH) meaning that, as countries  export  new  products  with  higher  income  potential  (PRODY),  they  also  develop  products  that offer larger sets of diversification opportunities in the future (PATH).8 Nevertheless, the  higher the income and diversification potential of a product, the more difficult it tends to  be for a country to become competitive in that product, a phenomenon that is reflected in  a  lower  value  of  density.  The  pattern  that  we  observe  for  Morocco  is  similar  to  that  observed  in  other  developing  countries:  traditional  exports,  or  classics,  have  less  income  potential (low PRODY) and offer lesser opportunities for further diversification (low PATH)                                                                    8 The Product Complexity Index (PCI), is an alternative product indicator that is highly correlated with and  plays a role similar to PRODY, but without reference to GDP per capita; see the annex for a definition.    12   than emerging and marginal products; however, the latter are more difficult to develop and  scale‐up, as reflected in their lower density values (Table 1).  Table 1: Product Space Measures for Merchandise Exports in Morocco  Number of Exports, Average Average Average Product Classification Products % of total PRODY Path Density Classics 46 51.7 9,641 114 0.263 Emerging 49 36.7 10,607 129 0.237 Marginal 22 1.1 8,684 110 0.215 Disappearing 93 3.4 16,060 150 0.183 Classics are products with RCA>1 in both periods 1980‐1984 and 2005‐09. Emerging champions are products with RCA>1 from 2005‐09, but not during the earlier period 1980‐84 Disappearing products had RCA>1 during the period 1980‐84, but RCA<1 by 2005‐09 Marginals didn’t have RCA >=1 either in the past or in the recent period, but they have relatively high PRODY and density. Source: Authors' calculations using UN‐Comtrade Data   The  relationship  between  potential  income  gain  (ln  PRODY  –  ln  EXPY)  and  lack  of  capability (1/density) for Morocco’s goods exports in 2010 is shown in Figure 7 and Figure  8  below.  Products  above  (below)  the  zero  line  on  the  vertical  axis  have  a  higher  (lower)  potential income than the average for Morocco’s 2010 export basket of goods (measured  by  EXPY).  The  higher  the  value  for  a  product  along  the  horizontal  axis,  the  lower  the  capability  of  Morocco  to  develop  an  RCA  >  1  in  the  product.  As  expected,  the  upward‐ sloping relationship in both Figures indicates that the larger the potential income gain, the  more  severe  the  lack  in  the  capabilities  needed  for  competitive  production.  Interestingly,  compared to classical and emerging products, marginal products show a stronger potential  income gain and a more severe lack of capabilities (Figure 7). Figure 8, which scales the size  of  product  bubbles  by  export  values,  shows  that  a  subset  of  the  emerging  products  and  most marginal products have a PRODY well above Morocco’s EXPY while the opposite holds  for  the  bulk  of  classical  products;  as  a  result  of  small  export  values,  the  bubbles  for  the  marginal  products  are  indeed  very  small.  In  sum,  Figures  7  and  8  both  suggest  that  the  marginal products offer payoffs that may be worth exploring.9                                                                      9 Annex 2 presents average PRODY, density, and PATH for all Moroccan exports at the 3‐digit level (SITC Rev.  2). Calculations at the 4‐digit level are available upon request. Product Complexity Index can be downloaded  from The Observatory of Economic Complexity.    13   Figure 7: PRODY. EXPY, density, and export goods for Morocco in 2010    Figure 8: PRODY, EXPY, density and export values for Morocco, 2010     Note: The size of the colored dots reflects export volumes Figure 9 is similar to Figure 7, except that the products are aggregated to the I‐digit level,  which may be viewed as representing industrial  clusters. For  some purposes,  information  at this higher level of aggregation may be more relevant for policy – discrimination in favor  of  sectors  at  a  very  fine  level  of  disaggregation  may  be  inefficient  and  require  more  knowledge  than  typically  possessed  by  policy  makers.  Aggregation  does  not  alter  the  positive relationship between potential income gain and lack of capabilities.  In addition to PRODY, EXPY, and density, it may be important to consider and bring the  concept PATH into the analysis when possible options for diversification are considered. For  example, for “Animal and vegetable oils, fats and waxes” (in Figure 9 labeled “Anim‐oils”),  Morocco’s  potential  income  gain  is  high  relative  to  other  products  with  a  similar  density.  Under  this heading, the main disaggregated products are “Fat  and  oils of  fish  and  marine    14   mammals”  (4111)  and  “Olive  oil”  (4235),  both  of  which  have  relatively  high  density  and  PRODY values (like their aggregate). However, these two products have very low values for  PATH (84 and 81, respectively), indicating that it is not likely that they will pave the way for  further  growth‐promoting  diversification.10  By  contrast,  major  exports  under  “Food”  and  “Miscellaneous  manufactured  articles”  (including  apparel  and  clothing)  with  comparable  levels of density offer larger diversification potential but only moderate direct income gains  (i.e., income gains in the absence of such diversification).11 This suggests that countries may  face  (and  policy  makers  may  have  to  consider)  trade‐offs  between  more  immediate  and  more distant gains in GDP and income growth.  Figure 9: PRODY, EXPY, and density in Morocco at the 1‐digit level, 2010  Note. Explanations of abbreviations in Figure 7: Food = Food and live animals chiefly for food; Bev‐Tob = Beverages and tobacco;  Crude‐mtrl = Crude materials, inedible, except fuels; Min‐fuels = Mineral fuels, lubricants and related materials; Anim‐oils =    Animal and vegetable oils, fats and waxes; Chemicals = Chemicals and related products, nes; Manuf‐Mtrl = Manufactured goods  classified chiefly by materials; Mach‐Equip = Machinery and transport equipment; Miscell = Miscellaneous manufactured articles.   Favorable  PS  measures  do  not  implicate  the  absence  of  fierce  competition  in  global  markets. For instance, product 8424 “Men’s jackets” has relatively high‐density, high PATH,  and  one  of  the  largest  income  potentials  among  Morocco’s  clothing  and  apparel  export  categories;  however,  Morocco  has  only  a  limited  share  (1.8%)  of  a  global  market  that  is  dominated by China (37%) and Italy (11%).  4.3 Projecting export growth for Morocco up to 2025  In which sectors are Morocco’s future exports likely to grow most rapidly? 30 years of  detailed  global  export  data  reveal  a  high  correlation  between  density  and  subsequent                                                                  10 Morocco’s world market shares for “Fat and oils of fish and marine mammals” and “Olive oil” are 3.6 and  0.9 percent, respectively. Like their aggregate (“Animal and vegetable oils, fats and waxes”), they have high  values  for  density  (0.233  and  0.265,  respectively)  and  PRODY  (19,266  and  14,756  respectively).  Their  PCI  rankings, 674 and 596, respectively, are also very low.  11 Under  the  “Food”  heading,  prepared  or  preserved  categories  tend  to  have  larger  income  and  diversification  potentials  than  categories  of  food  that  are  fresh  or  frozen,  especially  within  “Fruits  and  vegetables”  and “Fish, crustacean and mollusks, and preparations thereof.” Among apparel and clothing,  the income and diversification potential is more promising for the most technically sophisticated articles.    15   export growth. Table 2 presents results of panel regressions at the product level for annual  export  growth  between  t  and  t+5  against  density  in  t  for  t=1980..2005.  The  specification  uses country‐, year‐, and industry‐specific dummy variables. The panel regressions include  results  for  linear,  quadratic  and  cubic  density  terms.12    In  all  cases,  density  is  highly  significant.13  In order to analyze the expected export growth that results for a change in density, we  computed  marginal  export  effects  for  the  density  values  in  the  Moroccan  sub‐sample.  Figure 10 shows average marginal export effects for the case of Morocco. As expected, low  values are associated with negative export growth while, at above the median value (which  is  at  the 60th percentile),  density  is  associated  with  export  growth  of  about  5  percent  for  products with RCA>1. Using these estimates, merchandise export growth is projected at the  product level for Moroccan exports for three future points in time: 2015, 2020, and 2025.  In this naïve scenario, we are allowing Morocco’s density in products with RCA>1 to level up  in  2015  with  the  average  density  for  all  countries  that  also  have  RCA>1  in  that  particular  product.  RCA  is  recalculated  based  on  projected  export  growth  for  Morocco.  In  addition,  we introduce small export discoveries for products with zero export values in 2010 if their  density reaches above the 75  percentile in 2015 or a later year. Under this scenario, export  th discoveries  happen  for  products  above  the  75th  percentile  of  Morocco’s  density;  the  resulting  combined  value  of  all  export  discoveries  is  moderate,  representing  only  1.9  percent of total merchandise exports.  Table 2: Density as Predictor for Export Growth Dependent Variable: 5 ‐year Export Growth in time t, 1985‐2010 Independent Variable No Industry Dummies With Industry Dummies Density in t‐5 190.129*** 130.280*** 257.177*** 163.092*** (Density in t‐5)^2 ‐209.524*** ‐316.180*** (Density in t‐5)^3 ‐191.941*** ‐280.333*** Dummy RCA t‐5 0.386*** 0.386** 1.109*** 1.110*** i.Morocco 42.244*** 43.461*** 39.754*** 41.916*** i.2005 18.816*** 19.174*** 17.359*** 18.017*** constant ‐92.503*** ‐89.521*** ‐97.695*** ‐92.603*** Obs. 1,361,725 1,361,725 1,361,725 1,361,725 Adj R‐squared 0.1838 0.1834 0.1938 0.1930 note: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Source: Authors' estimates                                                                   12 Under  the  “Food”  heading,  prepared  or  preserved  categories  tend  to  have  larger  income  and  diversification  potentials  than  categories  of  food  that  are  fresh  or  frozen,  especially  within  “Fruits  and  vegetables”  and “Fish, crustacean and mollusks, and preparations thereof.” Among apparel and clothing,  the income and diversification potential is more promising for the most technically sophisticated articles.  13  Estimated  coefficients  with  linear  and  quadratic  values  for  density,  with  positive  and  negative  signs  respectively,  indicate  that  higher  values  of  density  would  increase  export  growth  at  a  decreasing  rate.  In  this simple model no‐policy variables have been incorporated, implicitly on the basis of the assumption that  this unobservable information is captured exclusively by the set of categorical variables (industry‐, country‐ , and time‐specific); this may explain the relatively low R‐squared of about 20 percent. Not shown in Table  2 are regressions with the initial level of exports as explanatory variable because, even though the estimated  coefficient was positive and statistically significant, its size was negligible.    16   We  project  merchandise  exports  at  the  product  level  up  to  2025  on  the  basis  of  Morocco’s current export structure and global PS patterns. Figure 11 shows the projected  evolution  of  total  exports;  Figure  12  disaggregates  projected  exports  by  technological  content, showing results in five‐year intervals. Total exports in Morocco follow the historical  trend  and  the  technological  upgrading  remains  stagnant,  which  is  consistent  with  the  situation that prevailed during the last two decades.  In this partial analysis, the results do not support the notion that the current structure  of  Morocco’s export  will  lead  to  a  more  pronounced  technical  upgrading  in  the  future. In  order  to  get  technological  upgrading,  disaggregated  product  level  export  growth  would  have  to  be  faster  for  products  classified  as  high‐tech,  for  instance,  resulting  from  higher  initial  densities  in  high‐tech  products,  with  or  without  RCA>1.  Projections  are  capable  of  changing the technological content, especially if densities are higher in emerging high‐tech  products.  Figure 10: Predictive Margins of Panel Regression (3) – Estimates for 1980 – 2005  P re d ic tive M ar g in s w ith le ve l(9 5 )% C Is , fo r a ll p r o d u cts 40 P r e d ic t io n f o r E x p o r t G r o w t h 20 0 -2 0 -4 0 p1 p5 p10 p2 5 p50 p75 p90 p 96 p99 P e rc e n tile s o f D e n s it y P ro d u c ts w ith R C A < 1 P ro d u c ts w ith R C A > = 1   Source: Authors’ estimates         17   Figure 11: Exports in Morocco, historical and projected    Figure 12: Historical and Projected Merchandise Exports by Technological Content      Note: * for projected values 4.4 Product‐level diagnostic  4.4.1 Phosphates  Some  specific  products  may  be  important  for  Morocco’s  future  export  strategy,  including  phosphates,  electronic  components,  and  the  auto‐industry.  Phosphate,  used  as  fertilizer, is an irreplaceable input  that powers  modern agriculture, and its reserves are in  decline almost everywhere except Morocco. According to estimates (Schröder et al. 2010),  Morocco  possesses  37  percent  of  the  global  economic  phosphorus  reserves,  suggesting  that its market may be a quasi‐monopoly. A growing gap between phosphorus supply and  demand in the coming decades is expected in the absence of large‐scale implementation of    18   innovative phosphorus efficiency methods and recovery systems. In 2012, world prices of  fertilizers were 250 percent above their 2005 level, reflecting these growing pressures (see  Figure 13).  Large windfalls of phosphate revenues might serve to alleviate many economic  problems;  however,  Morocco  needs  to  address  the  dangers  of  over‐dependence  and  mismanagement  of  its  mineral  resources,  not  only  because  the  well‐known  risk  of  Dutch  disease, but also because of the risks of corruption and state capture.  In  terms  of  the  PS  measures,  “Fertilizers”  and  “Phosphatic  Fertilizers”  (SITC  5629  and  5622) have some of the lowest PCI values (rank 564 and 648 respectively), reflecting their  extractive nature and the few forward‐linkages that they can generate. Density is high but  the PRODY values of these two products are low, suggesting that it is difficult for Morocco  to aspire to become an upper‐middle income country if it is focused on fertilizer extraction.  (The PATH values are 137 for SITC 5629 and 97 for SITC 5622.)  Figure 13: World Price of Fertilizers, 2005 = 100     Source: World Bank, GEM Commodities   4.4.2 Electronics  Some  exports  related  to  the  assembly  of  electronic  components  have  gained  importance in Morocco. In “Diodes and transistors” (SITC 7763), “Switchboards and relays”  (SITC  7721)  “Electronic  microcircuits”  (SITC  7764),  and  “Electric  wire”  (SITC  7731)  –  with  complexity‐index  rankings  of  86,  120,  125,  and  464  respectively  –  Morocco  has  attracted  important R&D investments in the last decade: SQLI (France) set up an R&D platform in the  country in 2003l Eolane Electronics Manufacturing Services (France) opened an R&D center  in 2004 next to its manufacturing and distribution unit; STMicroelectronics has had a chip  design  Centre  in  Casablanca  since  2000;  and  Gespac  Maroc  Usine  Novatech,  which  is  present  in  the  city  of  Temara  since  2001,  manufactures  electric  wiring  for  aviation  equipment.  Nevertheless,  Morocco  is  still  considered  an  extension  to  Europe’s  industrial  capacities and it is still an open question whether the country can be upgraded to become  a  significant  manufacturing  center,  especially  given  fierce  competition,  both  from  large  emerging  economies  (such  as  India,  China,  and  Brazil)  and  regional  competitors  (such  as    19   Egypt, Lebanon, and Tunisia). Moreover, Morocco’s density in these export categories is not  particularly high.  4.4.3 Auto industry  In  the  automotive  industry,  the  Renault  group  is  the  largest  firm  on  the  Moroccan  market,  with  a  market  share  of  37  percent  in  2011;  among  its  brands,  Dacia  and  Renault  rank first and second, with market shares of 20 and 17 percent, respectively. In 2011, vehicle  sales in Morocco topped the 112,000 mark. The number of cars on the road is estimated at  1.5 million, with an average age of 9‐10 years. Although limited, the Moroccan automotive  market  is  growing  strongly.  Morocco  has  only  one  car  plant  in  Casablanca  and  seeks  to  develop  its  car  industry  further  with  the  Renault  Group,  which  is  exempt  from  both  corporate  and  export  taxes  up  to  2017.  The  Renault  mega  project,  which  consists  of  a  1  billion euro investment in a 300‐hectare plant located 30 kilometers from the new Tanger‐ Med port, will reach a production capacity of up to 170,000 vehicles per year at first and is  expected to generate 6,000 direct jobs and some 30,000 indirect jobs in the northern region  of  Morocco.  Moreover,  in  the  automotive  area,  the  country  might  serve  as  an  important  hub  for  the  North‐Africa  corridor  as  well  as  Southern  Europe.  Nevertheless,  Morocco’s  density in the auto‐industry is still weak (density = 0.122) in comparison with other countries  in  the  Middle  East  and  North  Africa  Region,  such  as  Egypt  (density=0.202)  or  Tunisia  (density=0.157) (Figure 14).  Figure 14: Density in the Auto‐Industry in Selected Countries      Source: Authors’ calculations using UN‐Comtrade Data 4.4.4 Service sector  Finally,  as  noted  earlier,  service  exports  has  gained  importance  in  Morocco’s  total  exports as their share has increased by an annual average of 0.55 percentage points since  1980.  During  the  period  2006‐2010,  service  exports  accounted  for  44  percent  of  total  exports.  Not  only  have  they  gained  importance,  but  their  composition  has  also  become    20   more  balanced.  While  “Personal  travel  services”  is  still  the  single  most  important  service  category – representing USD$6.7 billion in 2010 – their importance has diminished, passing  from two thirds to one half of the total between 1995 and 2010. More recently, Air and Sea  transport services have gained momentum, reflecting Morocco’s increasing importance as  a  regional  hub  in  North  Africa  for  shipping  logistics,  assembly,  production  and  sales.  Similarly, “Miscellaneous business, professional, and technical services,” and Telecom now  add  up  to  close  to  20  percent  of  Morocco’s  service  exports  (Table  3).  This  shift  in  service  exports is positioning Morocco with a more balance service export basket than the average  country  in  Middle  East  and  North  Africa  or  compared  to  what  is  typical  among  lower‐ middle‐income countries. In part, this outcome reflects successful efforts to attract foreign  investments in key sectors.  Table 3: Service Exports in Morocco % of total service exports Billions of Current USD 1995 2000 2005 2010 1995 2000 2005 2010 Personal Travel 66.9 66.5 56.3 52.2 1.3 2.0 4.6 6.7 Air Transport 8.9 8.0 9.7 11.1 0.2 0.2 0.8 1.4 Misc. business, prof., and tech. 11.8 5.3 15.2 15.0 0.2 0.2 1.2 1.9 Telecom Services 0.0 3.7 4.0 5.5 0.0 0.1 0.3 0.7 Sea Transport 11.5 6.8 5.2 3.3 0.2 0.2 0.4 0.4 Other Private Services 0.8 3.7 3.1 9.8 0.0 0.1 0.3 1.3 Government Services 0.0 5.9 6.5 3.2 0.0 0.2 0.5 0.4 Total 100.0 100.0 100.0 100.0 1.9 3.1 8.2 12.8 Source: Authors' calculations using IMF Balance of Payment Statistics   5 Conclusion  This  paper  analyzes  the  evolution  of  Morocco’s  structure  of  goods  exports  and  its  implications  for  future  structural  change.  The  conclusions  of  this  paper  are  exclusively  derived  from  empirical  evidence  from  international  trade  patterns.  In  sum,  the  analysis  finds  that,  in  recent  decades,  Morocco  has  developed  a  revealed  comparative  advantage  (RCA>1) for a set of rapidly growing medium‐ and high‐tech products, in 2010 representing  around  40  percent  of  total  merchandise  exports.  While  these  developments  are  encouraging, a relatively small number of products accounts for most of the growth, making  the country quite vulnerable to external shocks. Moreover, whatever its contribution may  have been, this export transformation has not been sufficient to raise per capita growth to  the average level for middle‐income countries.  To  date,  Morocco’s  capabilities  are  primarily  in  products  with  a  relatively  low  income  potential.  Morocco’s  GDP  level  and  growth  in  the  last  decade  closely  match  what  would  have  been  predicted  in  light  of  the  evolution  of  the  income  potential  of  its  merchandise  export  basket.  In  terms  of  the  underlying  network  of  production,  Morocco’s  structure  is  such  that  diversification  into  more  sophisticated  products  still  remains  difficult.  Overall,  there  is  a  trade‐off  between  sectors  that  are  within  reach  and  sectors  that  offer  higher  potential gains in income or diversification.   Our simple projections of Morocco’s exports up to 2025 suggest a continued but slow  shift  toward  higher  technology  content  with  an  aggregate  growth  rate  for  merchandise  exports  that  is  similar  to  the  record  since  1990.  Considering  Morocco’s  natural  resources  and PS indicators based on its  current exports, at a disaggregated  level, phosphate‐based    21   fertilizers  are  likely  to  grow  rapidly. Considering  their low  income‐potential  (measured  by  their PRODY), their position in the periphery of the PS, and potential Dutch disease effects,  strong  reliance  on  fertilizers  may  have  serious  drawbacks  unless  the  foreign  exchange  earnings that they generate are used in ways that promote growth in other sectors. Among  other products,  it may be important to consider electronics and the  automotive industry;  Morocco  has  established  a  foothold  in  both.  However,  the  difficulties  are  greater  –  Morocco’s capabilities are still fairly low and international competition is fierce.   At  a  more  aggregate  level,  which  may  be  viewed  as  representing  industrial  clusters,  edible  oil products (like  olive  oil)  may offer relatively  immediate income gains but limited  diversification  potential.  However,  in  the  long  run,  various  other  manufactured  products,  including both products that are related and unrelated to Morocco’s primary sectors, may  offer  paths  toward  stronger  diversification  and  income  growth.  Finally,  it  is  important  to  note that, in recent times, Morocco’s service exports have grown rapidly and become more  diversified; they may offer attractive areas for future expansion.      22   Bibliography  Abdon, Arnelyin, Marife Bacate, Jesus Felipe and Usav Kumar. 2010. “Product Complexity  and Economic Development.” Levy Economics Institute Working Paper No 616. Levy  Economics Institute of Bard College.  Bahar, Dany, Ricardo Hausmann, and C A Hidalgo. 2012. “International Knowledge Diffusion  and the Comparative Advantage of Nations.” CID Working Paper. Harvard University.  Commission  on  Growth  and  Development.  2008.  “The  Growth  Report  Strategies  for  Sustained Growth and Inclusive Development”. Washington, D.C.: International Bank  for Reconstruction and Development / World Bank on behalf of the Commission on  Growth  and  Development.  http://www.growthcommission.org/index.php?option=com_content&task=view&id =96&Itemid=169.  Hausmann,  Ricardo,  and  Cesar  A  Hidalgo.  2011.  “The  Network  Structure  of  Economic  Output.”  Journal  of  Economic  Growth  16  (4):  309–342.  http://www.chidalgo.com/Papers/HausmannHidalgoJOEG_2011.pdf.  Hausmann, Ricardo, Cesar A Hidalgo, Sebastian Bustos, Michele Coscia, Sarah Chung, Juan  Jimenez, Alexander Simoes, and Muhammed A Yildirim. 2013. The Atlas of Economic  Complexity.  Center  for  International  Development  Harvard  University.  http://atlas.media.mit.edu/book/.  Hausmann,  Ricardo,  Jason  Hwang,  and  Dani  Rodrik.  2007.  “What  You  Export  Matters.”  Journal  of  Economic  Growth  12  (1):  1–25.  http://ideas.repec.org/a/kap/jecgro/v12y2007i1p1‐25.html.  Hausmann,  Ricardo,  and  Bailey  Klinger.  2006.  “Structural  Transformation  and  Patterns  of  Comparative  Advantage  in  the  Product  Space.”  CID  Working  Paper.  Cambridge,  Mass.:  Center  for  International  Development  at  Harvard  University.  http://discovery.lib.harvard.edu/?itemid=|library/m/aleph|010148641.  Hidalgo,  C  A,  and  R  Hausmann.  2009.  “The  Building  Blocks  of  Economic  Complexity.”  Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 106  (26): 10570–10575. ://000267564300034.  Hidalgo, C A, B Klinger, A L Barabasi, and R Hausmann. 2007. “The Product Space Conditions  the Development of Nations.” Science 317 (5837): 482–487.  Imbs,  Jean,  and  Romain  Wacziarg.  2003.  “Stages  of  Diversification.”  American  Economic  Review  (U.S.)  93,  No.  1:  63–86.  http://external.worldbankimflib.org/uhtbin/ezproxy.cgi?url=http://www.ingenta.co m/journals/browse/aea/aer.  Kremer,  Michael.  1993.  “The  O‐Ring  Theory  of  Economic  Development.”  The  Quarterly  Journal  of  Economics  108  (3):  551–575.  http://www.jstor.org.libproxy‐ wb.imf.org/stable/2118400.  Lall, Sanjaya. 2000.  “The  Technological Structure and Performance of Developing Country  Manufactured  Exports,  1985‐98.”  Oxford  Development  Studies  (U.K.)  28,  No.  3:  [337]–69.    23   http://external.worldbankimflib.org/uhtbin/ezproxy.cgi?url=http://www.ingentaco nnect.com/content/1360‐0818.  Lall, Sanjaya, John Weiss, and Jinkang Zhang. 2006. “The ‘Sophistication’ of Exports: a New  Trade  Measure.”  World  Development  (U.K.)  34,  No.  2:  222–237.  http://www.sciencedirect.com/science/journal/0305750X.  Mishra,  Saurabh,  Susanna  Lundstrom,  and  Rahul  Anand.  2011.  “Service  Export‐ Sophistication and Economic Growth.” Policy Research Working Paper. Washington:  The World Bank.  Romer,  Paul  M.  1986.  “Increasing  Returns  and  Long‐Run  Growth.”  Journal  of  Political  Economy1  94  (5):  1002–1037.  http://www.jstor.org.libproxy‐ wb.imf.org/stable/info/1833190.  Schott,  Peter.  2008.  “The  Relative  Sophistication  of  Chinese  Exports.”  Economic  Policy  23  (53): 5–49.  Schröder,  J.J.,  D.  Cordell,  A.L.  Smith,  and  A.  Rosemarin.  2010.  “Sustainable  Use  of  Phosphorus”.  Stockholm.  http://ec.europa.eu/environment/natres/pdf/sustainable_use_phosphorus.pdf.  Solow, Robert M. 1956. “A Contribution to the Theory of Economic Growth.” The Quarterly  Journal  of  Economics  70  (1):  65–94.  http://www.jstor.org.libproxy‐ wb.imf.org/stable/1884513.  Selected Product Space Applications Boccardo, Jessica, and Vandana Chandra. 2008. Uganda: An Export Sophistication Strategy  for Structural Transformation. The World Bank.  Chandra, Vandana, and Israel Osorio‐Rodarte. 2007. Options for Export Diversification and  Faster Export  Growth  in  Ghana. In  Ghana Country  Economic  Memorandum, Report  No. 40934‐GH. Washington, D.C.: The World Bank.  Chandra,  Vandana,  and  Israel  Osorio‐Rodarte.  2009.  Options  for  Income‐Enhancing  Diversification  in  Burkina  Faso.  In  Burkina  Faso  CEM,  Report  No.  51815‐BF.  Washington, D.C.: The World Bank.  Guimber,  Stephane.  2009.  Scoping  Cambodia's  Growth  Potential.  In  Sustaining  Rapid  Growth in a Challenging Environment, edited by T. W. Bank. Washington, D.C.  Hausmann,  Ricardo.  2008.  In  Search  of  the  Chains  that  Hold  Brazil  Back.  In  CID  Working  Paper Series. Cambridge, MA: Harvard University.  Hausmann, Ricardo, and Bailey Klinger. 2008. Achieving Export‐led Growth in Colombia. In  CID Working Paper Series. Cambridge, MA: Harvard University.  Hausmann, Ricardo, and Bailey  Klinger.  2008. Growth Diagnostics in  Peru. In CID Working  Paper. Cambridge, MA: Harvard University.  Hausmann,  Ricardo,  Emilio  Lozoya,  and  Mia  Irene.  2009.  The  Mexico  Competitiveness  Report 2009. World Economic Forum.  Record,  Richard,  and  Konesawang  Nghardsaysone.  2010.  Export  dynamics  and  diversification in the Lao PDR: An analysis of the product space. Lao Trade Research  Digest 1.    24   Annex 1: Product Space Indicators  PS  analysis  was  pioneered  in  Hausmann,  Hwang,  and  Rodrik  (2007),  Hausmann  and  Klinger  (2006),  and  Hidalgo  et  al.  (2007).  This  analysis  is  based  on  the  country’s  current  capabilities (or initial conditions) and on international evidence that arises from patterns of  comparative advantage and path dependence in the basket of goods exports of a country,  implicitly underpinned by similar path dependence in the production basket of the country.  PS analysis provides detailed information about the income and diversification potential of  different  strategies,  considering  links  between  sectors.  The  key  data  source  for  the  PS  analysis is Comtrade’s global trade records (the SITC Rev. 2 Classification at the 4‐digit level,  covering  784  products  and  130  countries  from  1980  to  2008);14  this  information  is  complemented by country‐level data on GDP per capita. One significant shortcoming of PS  analysis  is  that,  as  a  response  to  limited  export  data  for  services,  services  have  not  been  covered; this means that goods sectors have been viewed in isolation from services.15 Since  its inception, PS analysis has been applied to a wide range of countries, including numerous  studies by the World Bank that have enriched its dialogue with clients. (See the reference  section for a selection of studies).  Empirically,  PS  analysis  involves  the  construction  of  set  of  export‐related  indicators,  showing both the historical record of a country and indicative projections into the future.  Some of these – including the Herfindahl index (HI), and revealed comparative advantage  (RCA)  are  standard.16  Other  indicators,  derived  from  network  theory  and  validated  empirically, have been pioneered more recently in the context of PS analysis.  More specifically, the standard indicators may be defined as follows, with the indices c  (or c’), i (or i’ or i’’), and t referring to countries, goods (or products), and years, respectively:   Using data  on export  values  (E), RCA shows  the  degree  of  comparative advantage  by  country, product, and time. A country has an RCA in a product i if the following indicator  has a value above unity:  Ec ,i ,t Ec ,i ,t  shr of good in   shr of country in   Ec,i ',t  country exports   Ec ',i,t  exports of good  RCAc ,i ,t  i'   c'    Ec ',i,t  shr of good in  E c ,i ',t  shr of country in  c'  world exports  i'  world exports      E c' i' c ',i ',t E c' i' c ',i ',t                                                                 14 Alternatively, PS analysis may be done using the much more finely disaggregated Comtrade Harmonized  System database.  15  In  a  recent  pioneering  analysis,  Mishra,  Lundstrom,  &  Anand  (2011)  address  the  role  of  service  export  sophistication in economic growth using the tools of PS analysis.  16  Indicators  of  the  technological  content  of  exports  are  also  frequently  included  in  analyses  of  structural  transformation  as  it  is  indicative  of  the  sophistication  of  a  country  in  a  given  product  category.  Technologically sophisticated products tend to be associated with a high PRODY. For example, Lall (2000)  classifies products into primary, resource‐based, low‐, medium‐ or high‐tech; see also Lall, Weiss, and Zhan  (2006).    25   On the basis of the evolution of their RCAs, exported goods may be classified as classic,  emerging,  disappearing,  or  marginal.  The  classics  may  be  understood  as  the  traditional  exports  of  a  country,  i.e.,  products  in  which  the  country  has  always  had  a  comparative  advantage.   The  emerging  champions  are  products  in  which  the  country  did  not  have  a  comparative advantage in the past but developed it in recent years. The time periods ‘past’  and ‘present’ can be specified by the analyst. The disappearing products are those in which  the country had a comparative advantage in the past but does not have it anymore, and the  marginal products are those in which the country never has had a comparative advantage.  PS analysis indicators include:   The  potential  income level  of  a product  i  in t, PRODY ,  is  defined on the basis of  GDP  i,t per capita (GDPPC) of all exporting countries, with the weight of each country defined  by how important i is in its exports (measure by the share of i in the total export value  of country c):17        Ec ,i ,t     E      c ,i ',t    GDPPC  PRODYi ,t     i ' c ,t  c      Ec ',i ,t     Ec ',i ',t   c'      i'   Some  evidence  suggests  that  developing  countries  that  start  to  produce  and  export  a  product over time may be able to raise the prices that they receive as quality improves over  time, reducing the price gap vis‐à‐vis developed country producers (Hausmann, Hwang, &  Rodrik, 2007, pp. 13‐14).   The  potential  income  level  of  the  export  basket  of  a  country,  EXPY,  defined  using  PRODY with each commodity i weighted by its share in the exports of the country:  Ec ,i ,t EXPYc ,t    PRODYi ,t i Ei' c ,i ',t Econometric  cross‐country  time‐series  analysis  indicates  that  EXPY  is  a  strong  and  robust predictor of subsequent economic growth (Hausmann et al., 2007, p. 3).   The proximity (φ) between two products, i and i’, in time t, a key building‐block of all  network indicators  in the PS analysis, indicates the  extent  to which the simultaneous  having an RCA in two products is related:                                                                  17 The PRODY concept was developed by Hausmann, Hwang and Rodrik (2007) According to Schott (2008),  PRODY  may  overestimate  the  income  potential  of  complex  manufactured  products  such  as  hi  tech  electronics  if  they  are  exported  both  by  relatively  poor  countries  like  China  and  rich  Western  countries.  However,  Schott (2008)  has  also  noted that  for  simpler products  exported  by most developing countries,  especially  low  income  ones,  the  PRODY  is  a  reasonable  representation  of  the  income  potential  of  the  products exported.    26     i ,i ',t  min P xi ,t xi ',t , P xi ',t xi ,t    where  P  (the  conditional  probability)  is  computed  using  all  countries  c  in  year  t,  and  where  1 if RCAc ,i ,t  1 xc ,i ,t     0 otherwise   PATH  is  a  measure  of  the  relative  position  of  each  product  c  in  the  PS  in  time  t.  It  is  defined as the sum of all proximities between product i and all other products. A higher  value  indicates  that  a  product  is  at  the  core  of  the  PS,  offering  a  better  platform  for  further  diversification;  products  at  the  periphery  tend  to  have  lower  PATH  values.  Mathematically, the definition is as follows:  PATH i ,t    i ,i ',t i' However,  it  is  important  to  note  that  the  PATH  indicator  does  not  consider  the  characteristics  of  the  products  i’  to  which  i  is  close,  such  as  the  income  level  of  countries  that tend to have an RCA > 1 in products i’.   The density of a product i, here defined only for products for which RCA < 1, is scaled  to  vary  from  0  to  1.  It  may  be  seen  as  a  measure  of  the  probability  (or  capability)  of  developing  an  RCA  >  1  in  product  i  in  the  future.  For  each  product,  it  is  the  ratio  between (a) the sum of all proximities between that particular product and all products  in which the country has an RCA > 1; and (b) the sum of all proximities of the product  (irrespective of whether or not the country has an RCA in the other product):   i ,i ',t  xc ,i ',t   i ,i ',t i ' ii ' i ' i  i ' and RCAc ,i ',t 1 densityc ,i ,t RCA   c ,i ,t 1  i ' ii ' i ,i ',t  i ' ii ' i ,i ',t Using  historical  data,  it  is  possible  analyze  the  determinants  of  the  evolution  of  RCAs,  including the role of density – has the country been able to develop an RCA>1 in goods for  which  it  was  well‐positioned  to  do  so  given  density  values?  Alternatively,  density  may  be  defined for all products, irrespective of their RCA value (if so, the domain condition on the  left‐hand side of the above equation is removed). For products with RCA > 1, it may be seen  as a measure of the capability of the country to maintain this outcome.   The product complexity index (PCI) and economic complexity index (ECI) are calculated  using  the  method  of  reflections.  This  method  looks  at  trade  data  as  a  network  connecting  two  mutually  exclusive  sets—the  set  of  countries  and  the set  of  products  that  they  export  with  revealed  comparative  advantage  greater  than  1.  To  make  the  method operational, diversification is defined as the number of products that a country  exports  and  ubiquity  as  the  number  of  countries  that  export  the  product  (both  with  RCA > 1). The method assumes that a country that exports more goods is more complex  than a country that exports fewer goods; additionally, that a product that is exported  by fewer countries is more complex than a product that is exported by more countries.  In  other  words,  if  a  country  can  export  a  particular  product  it  has  the  necessary  and    27   specific capabilities hence more diversified countries have more capabilities. Similarly,  a product that is less ubiquitous requires exclusive and more sophisticated capabilities.  Diversification and ubiquity are computed as follows:  , 1 1 , ∑ 2 where c denotes the country, p the product, and M  =1 if country c exports product p  cp with revealed comparative advantage greater than 1 and M = 0, otherwise. The method of  cp reflections to compute PCI and ECI consists in calculating jointly and iteratively the average  value  of  the  measure  computed  in  the  preceding  iteration,  starting  with  measures  of  a  country’s  diversification  and  a  product’s  ubiquity.  The  succeeding  iterations  refine  the  measures of complexity by taking into account the information from the previous iterations.  These are given by:  , ∑ , , 3 , , ∑ , 4 , where n corresponds to the number of iterations. These equations are iterated until no  additional  information  can  be  derived  from  the  previous  iteration,  and  this  happens  at  n  when the relative rankings of the values estimated using (3) and (4) do not vary in iteration  n+1 (for more details see Hidalgo and Hausmann, 2009).  The  above  PS  concepts  may  be  applied  in  a  stepwise  process  to  outline  a  country  strategy for diversification and income growth in which exports play a crucial role. First, on  the basis of a time series of RCA data, the products in the initial export basket of the country  may  be  divided  into  four  sets:  classics,  emerging  champions,  disappearing  and  marginals.   Second,  within  each  set,  the  concept  of  density  can  be  used  to  rank  products  according  to  the  country’s  capability  to  export  each.18  Third,  the  products  can  be  ranked  according to their PRODYs. The products with a high density and high PRODY are usually the  best candidates  for diversification as they reflect  that  the country  has a  high  capability to  export products with a high income potential.  However, for some products, there might be  a trade‐off between the density and PRODY which the analyst can resolve by assuming that  the current low‐density products are viable only in the longer term when their density has  increased,  reflecting  the  development  of  an  RCA  >  1  in  products  in  the  proximity,  underpinned by investments in factors that can foster their competitive production.  Finally,  the concept of proximity can be applied to a classic or emerging champion to explore which  other products exist within close range that the country could diversify into.                                                                      18 In terms of the above formal density definition, the product that is being ranked, which is referred to as  i, may also be one in which the country has an RCA > 1.    28   Figure 15: PRODY, Path, and Product Complexity Index      Source: Authors’ calculations     29   Annex 2: Product Space Metrics for Moroccan Exports  Table 4: Product Space Metrics for Moroccan Exports (SITC level 3) in 2010  Food and live animals chiefly for food Heading Classics Emerging Marginals Exports, % PRODY Density Path Meat and preparations 0 1 2 17,805 0.01 0.17 146 Dairy products and birds' eggs 0 1 1 21,374 0.63 0.18 154 Fish, crustacean and molluscs, and preparations thereof 4 0 0 8.89 10,108 0.29 100 Cereals and cereal preparations 0 2 2 0.28 10,482 0.25 118 Vegetables and fruit 7 5 1 8.03 9,525 0.26 119 Sugar, sugar preparations and honey 1 0 2 0.12 9,943 0.23 138 Coffee, tea, cocoa, spices, and manufactures thereof 1 2 0 0.30 7,299 0.22 122 Feeding stuff for animals (not including unmilled cereals) 0 1 1 0.44 13,843 87 0.27 Miscellaneous edible products and preparations 0 0 2 0.20 13,812 0.21 142 13 12 11 18.90 10,327 0.27 111   Beverages and tobacco Heading Classics Emerging Marginals Exports, % PRODY Density Path Beverages 0 0 1 10,342 0.08 0.21 133   Crude materials, inedible, except fuels Heading Classics Emerging Marginals Exports, % PRODY Density Path Crude rubber (including synthetic and reclaimed) 0 0 1 0.00 17,390 0.18 148 Cork and wood 1 0 0 0.04 18,573 33 0.36 Pulp and waste paper 1 0 1 0.46 15,865 0.17 108 Textile fibres (not wool tops) and their wastes (not in yarn) 0 2 2 0.05 12,399 0.21 145 Crude fertilizer and crude minerals 4 2 2 7.02 3,850 0.32 55 Metalliferous ores and metal scrap 2 1 0 2.07 8,227 0.23 109 Crude animal and vegetable materials, nes 3 0 0 0.83 8,824 0.25 118 11 5 6 10.47 5,737 0.29 73   Mineral fuels, lubricants and related materials Heading Classics Emerging Marginals Exports, % PRODY Density Path Petroleum, petroleum products and related materials 0 1 1 15,801 1.86 0.17 156   Animal and vegetable oils, fats and waxes Heading Classics Emerging Marginals Exports, % PRODY Density Path Animal oils and fats 1 0 0 0.19 19,266 84 0.23 Fixed vegetable oils and fats 0 1 0 0.33 14,757 81 0.27 Animal and vegetable oils and fats, processed, and waxes 0 0 0 0.00 1,762 73 0.19 1 1 0 0.52 16,431 82 0.25         30   Table 4: Product Space Metrics for Moroccan Exports (SITC level 3) – cont.  Chemicals and related products, nes Heading Classics Emerging Marginals Exports, % PRODY Density Path Inorganic chemicals 1 1 3 5,158 9.86 0.20 123 Dyeing, tanning and colouring materials 0 0 1 15,266 0.04 0.17 169 Oils and perfume materials; toilet and cleansing preparations 1 0 2 0.53 12,283 0.20 143 Fertilizers, manufactured 1 1 0 6.27 8,404 0.23 125 Artificial resins and plastic materials, and cellulose esters etc 0 0 4 0.09 18,955 0.17 161 Chemical materials and products, nes 0 0 2 0.01 13,141 0.18 134 3 2 12 16.79 6,699 0.21 125   Manufactured goods classified chiefly by materials Heading Classics Emerging Marginals Exports, % PRODY Density Path Leather, leather manufactures, nes, and dressed furskins 1 4 1 0.72 7,078 0.24 144 Rubber manufactures, nes 0 0 2 0.01 24,756 0.17 154 Cork and wood, cork manufactures 1 0 2 0.14 16,950 0.23 106 Paper, paperboard, and articles of pulp, of paper or of paperboard 0 0 3 0.24 14,082 0.20 159 Textile yarn, fabrics, made‐up articles, nes, and related products 2 4 12 1.53 10,863 0.22 136 Non‐metallic mineral manufactures, nes 0 2 6 0.19 17,361 0.17 161 Iron and steel 0 1 6 0.88 18,604 0.20 146 Non‐ferrous metals 2 1 2 1.74 12,468 0.20 118 Manufactures of metals, nes 0 0 11 0.38 16,662 0.18 164 6 12 45 5.84 12,929 0.21 136   Machinery and transport equipment Heading Classics Emerging Marginals Exports, % PRODY Density Path Power generating machinery and equipment 0 0 1 0.00 18,727 0.17 147 General industrial machinery and equipment, nes, and parts of, nes 0 0 1 0.00 19,620 0.17 169 Electric machinery, apparatus and appliances, nes, and parts, nes 0 3 4 14.03 13,486 0.20 138 0 3 6 14.04 13,489 0.20 138   Miscellaneous manufactured articles Heading Classics Emerging Marginals Exports, % PRODY Density Path Sanitary, plumbing, heating, lighting fixtures and fittings, nes 0 1 0 0.20 12,249 0.23 156 Furniture and parts thereof 0 0 3 0.33 15,159 0.19 161 Travel goods, handbags and similar containers 0 0 0 0.19 13,214 0.21 111 Articles of apparel and clothing accessories 11 12 0 21.68 8,700 0.30 131 Footwear 1 0 0 1.65 10,319 0.25 141 Professional, scientific, controlling instruments, apparatus, nes 0 0 1 0.01 14,877 0.17 162 Miscellaneous manufactured articles, nes 0 0 8 0.47 17,499 0.19 164 12 13 12 24.54 9,131 0.29 133       31