WPS8643 Policy Research Working Paper 8643 Servicification of Manufacturing and Boosting Productivity through Services Sector Reform in Turkey Thomas Haven Erik Van Der Marel Finance, Competitiveness and Innovation Global Practice November 2018 Policy Research Working Paper 8643 Abstract There is a global trend toward more production, use, and Turkey: manufacturing firms with service affiliates tend to sale of services by manufacturing firms. This phenomenon be less productive. The type of services produced matters. is known as the servicification of manufacturing. Services For instance, firms that have post-manufacturing (trans- inputs as well as services activities within manufacturing port and distribution) service affiliates are particularly less firms account for over half of the value of manufacturing productive. Regulatory restrictions in services are explored exports. This paper uses a unique firm-level data set to as an explanatory factor. Productivity gaps appear in the analyze the link between servicification and productivity in same areas where services are more restricted, such as in Turkey. Although servicification has the potential to boost post-manufacturing services. firm performance, the opposite appears to be the case in This paper is a product of the Finance, Competitiveness and Innovation Global Practice. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/research. The authors may be contacted at thaven@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 Servicification of Manufacturing and Boosting  Productivity through Services Sector Reform in  Turkey  Thomas Haven, World Bank  Erik Van Der Marel, ECIPE & ULB1  Keywords: Productivity, servicification of manufacturing, services sector regulation  JEL Codes: D24; L69, L88   Data partnership with the  Turkey Ministry of Science,  Industry, and Technology  1  European Center for International Political Economy (ECIPE), Université libre de Bruxelles (ULB).  Acknowledgments  The  authors  would  like  to  thank  the  Turkey  Ministry  of  Science,  Industry,  and  Technology  for  their  collaboration on the data analysis and access to the Entrepreneurial Information System database. We  would also like to thank Daria Taglioni, Claire Honore Hollweg, Pinar Yasar, and Eavan O'Halloran for their  comments and guidance.    Acronyms  ACF  Ackerberg, Caves, and Frazer (2015)  EIS  Enterpreneurial Information System database  EU  European Union  FDI  Foreign direct investment  GDP  Gross domestic product  GVCs  Global value chains  ICT  Information and communications technologies  MoSIT  Ministry of Science, Industry, and Technology (Turkey)  NACE  Nomenclature des Activités Économiques dans la Communauté Européenne (the  European industry standard classification system)  OECD  Organisation for Economic Co‐operation and Development  PMR  Product Market Regulation database  R&D  Research and development  STRI  Services Trade Restrictiveness Index  TFP  Total factor productivity  TiVA  Trade in Value‐Added database  TL  Turkish Lira  USD  United States Dollars  VA  Value‐added  WDI  World Development Indicators (World Bank)  WTO  World Trade Organization        2    Executive Summary  Services account for over 60 percent of GDP in Turkey and are critical drivers of employment and exports.  Yet, there are signs that services may not be living up to their potential in Turkey, for instance when looking  at productivity and the growth of services value‐added.     Services are also an increasingly important component of manufacturing and global value chains. Services  inputs  as  well  as  services  activities  within  manufacturing  firms  account  for  over  half  of  the  value  of  manufacturing exports. This global trend toward more use of services within manufacturing firms is known  as  servicification.  For  countries  to  be  competitive,  appropriately  regulated  and  productive  services  are  necessary, both for the services sector itself and for manufacturing.    Thanks to a unique firm‐level data set from the Turkish Ministry of Science, Industry, and Technology, this  paper looks at a previously unexplored area—the production of services by manufacturing firms and links  to productivity. While servicification has the potential to increase firm performance, this does not appear  to be happening in Turkey: manufacturing firms with services tend to be less productive. For instance, non‐ exporter manufacturing firms with a services affiliate are 18 percent less productive than firms without a  services affiliate. Exporters with a services affiliate are 9 percent less productive than those without one.    To better understand the lower productivity, the paper breaks down services by stages of the production  process. Productivity differences between manufacturing firms that provide services in each stage are then  highlighted.  For  instance,  firms  that  have  post‐manufacturing  (e.g.  transport  and  distribution)  service  affiliates are found to be particularly less productive in Turkey.     Regulatory  restrictions  are  explored  as  a  potential  explanatory  factor,  given  that  removing  regulatory  restrictions on services has increased their contribution to productivity growth in other countries. Three  regulatory  areas  are  briefly  examined:  i)  FDI  restrictions  in  services;  ii)  domestic  regulatory  barriers  in  services  that  affect  both  Turkish  and  foreign  firms;  and  iii)  discriminatory  services  trade  barriers  that  prevent foreign service providers from entering and operating in the Turkish economy.     The analysis finds that productivity gaps appear in the same areas where services are more restricted, e.g.  in  post‐manufacturing  services.  Restrictions  on  competition  in  services,  particularly  from  foreign  firms,  may lead Turkish manufacturing firms to provide more services in‐house than would be optimal from a  productivity  perspective.  Removing  restrictions  could  boost  the  productivity  of  Turkish  manufacturing  firms. Professional services and transport appear particularly ripe for reform, and reforms could lead to  increased firm entry, competition, growth, and, productivity.      3    1. The Importance of Services in the World Economy and Global Value Chains  Services account for the majority of GDP and employment globally, and they are growing faster than  manufacturing. The services sector ranges from traditional areas such as construction, utilities, transport,  and real estate, to business services such as R&D, design, engineering, sales, marketing, finance, insurance,  and accounting. Services represented around 61 percent of global GDP (in terms of value‐added) and 63  percent of employment in 2015, while manufacturing accounted for only 13 percent of GDP and 23 percent  of employment. Additionally, between 25 and 60 percent of employment in manufacturing firms can be  found in service support activities.2 Worldwide, annual growth of services value‐added over the last five  years has been about 3.7 percent, compared to 2.3 percent in manufacturing. Research has shown that  developments in services explain divergent economic growth performance across countries (Timmer et  al., 2008, 2007).    Services also account for a large and growing share of exports in value‐added terms. Services exports  measured in gross terms as a share of total world gross exports have remained at around 20 percent since  1980. However, in value‐added terms (which is more indicative of their true importance), services have  increased  from  below  30  percent  to  above  40  percent  (see  Figures  1.1  and  1.2).  One  important  factor  behind  this  growth  in  value  added  is  services’  role  as  inputs  into  other  economic  activities,  mainly  manufacturing.    Figure 1.1: Gross exports of goods and services  Figure 1.2: Value‐added exports of goods and  as a percentage of total world gross exports  services as a percentage of total world value‐   added exports  Value-added exports % of total world value-added exports 80 82 80 Gross exports % of total world gross exports 80 79 69 60 60 61 57 40 40 43 39 31 20 21 20 20 18 0 0 1980 1995 2009 1980 1995 2009 Goods Services Goods Services     Source: Heuser and Mattoo (2017) based on Johnson and Noguera (2016).    Adding  services  embodied  in  manufacturing  exports  brings  the  overall  contribution  of  services  to  exports to close to two‐thirds. Services exports can be decomposed into services directly exported (i.e.  exports of service companies) and those embodied as inputs. Services have a double role of being a final  good for  direct export or an input, which is therefore exported  indirectly through other (manufacturing)  sectors. According to Miroudot and Cadestin (2017), services inputs, whether domestic or foreign, account  for  about  37  percent  of  the  value  of  manufacturing  exports  (based  on  a  sample  of  OECD  countries).  However, services inputs can also be produced by manufacturing firms besides being bought externally.                                                               2  Such as R&D, engineering, transport, logistics, distribution, marketing, sales, after‐sale services, IT, management,  and back‐office support (Miroudot and Cadestin, 2017).   4    By adding service activities that are produced  within manufacturing firms, the share of indirect services  value‐added in manufacturing exports increases to 53 percent. When combined with stand‐alone direct  service exports by services exporters, this brings the total contribution of services to exports to two‐thirds.     Services are an increasingly important driver of global value chains (GVCs). Without many input services,  such  as  transport  and  distribution,  value  chain  trade  would  not  exist.  Many  service  inputs  are  also  re‐ exported by third countries as part of GVCs. Some measures of services can therefore serve as indicators  of GVC trade, including both domestic services inputs (indirect domestic services value‐added in exports)  and  foreign  services  inputs  (foreign  services  value‐added  in  exports).  While  direct  exported  services  increased substantially between 1995–2011, more than 65 percent of the growth of services value added  in exports was due to an increase in services embodied in other exports (Figure 1.3). Both domestic and  foreign embodied services grew, but the foreign services value‐added component grew the most over the  period (Heuser and Mattoo, 2017). The growth of services inputs and foreign services value‐added is an  indication of global value chains at work.3 Finally, services have been shown to be a driver of economic  diversification (Cattaneo et al, 2017).    Figure 1.3: Share of direct, indirect, and foreign services value added in world gross exports, mln USD  10,000 2155 8,000 3946 Million USD 6,000 4,000 3292 496 2,000 1337 1072 0 1995 2011 Domestic direct Domestic indirect Foreign     Source: Miroudot (2016) and Heuser and Mattoo (2017), based on OECD‐WTO TiVA 2015.    Service sector reform leads to productivity growth. Firm‐level studies such as Arnold et al. (2015; 2011),  Van der Marel et al. (2016) and Fernandes and Paunov (2012) show that regulatory reform in services has  a  positive  impact  on  downstream  manufacturing  and  services  firms’  productivity.  The  reason  for  this  productivity effect is that when services as inputs are effectively supplied, this has a knock‐on effect on  industries that use services. In other words, services sector deregulation can lead to a more productive  allocation of resources, thereby generating economy‐wide productivity effects. Yet, to optimize benefits                                                               3  According to Heuser and Mattoo (2017), the reasons for these developments are variants of the older arguments  for  why  the  share  of  services  in  GDP  tends  to  grow:  the  splintering  or  outsourcing  of  services  activities  from  manufacturing firms; the growing importance in a GVC world of connecting services like telecommunications and  transport; the growing services component in sophisticated manufacturing goods, such as software in cars; and the  increase in the prices of services tasks relative to manufacturing tasks because manufacturing tasks are easier to  offshore to lower cost locations. However, there is little empirical evidence for these arguments.   5    from deregulation of services, good institutions are needed to guide this process of services liberalization  (Beverelli, et al., 2015; Van der Marel, 2016).     This  evidence  suggests  that  appropriate  regulation  of  services  facilitates  productivity  growth  in  manufacturing and strengthens GVC’s which in turn increases the competitiveness of countries.     2. The Role of Services in the Turkish Economy  Productivity in Turkey has stagnated in recent years.  Total factor productivity (TFP) is one of the most  important  long‐term  determinants  of  growth.4  Although  Turkey  has  seen  impressive  GDP  growth  achievements in the last several decades as it approaches high‐income status, average TFP growth has  been negligible since 2000. Moreover, TFP seems to be trending downward more recently (left‐hand panel  of Figure 2.1). Although ailing TFP growth is a worldwide phenomenon (Adler, 2017; Eichengreen et al.,  2015), particularly after the global financial crisis, it is of concern for Turkey given that several comparator  countries, such as China, India, the Russian Federation, and Poland had substantially higher TFP growth  during  this  period  (right‐hand  panel  of  Figure  2.1).  Given  that  services  account  for  over  half  of  GDP  in  Turkey, it is important to understand the performance of the services sector and how it can become an  engine for future productivity growth.     Figure 2.1: Productivity (TFP) performance of Turkey and comparators (2000‐2014)  TFP TFP growth 2000-2014 1.5 .8 0.7 .6 1.25 .4 0.4 0.4 1 0.3 .2 0.1 0.1 .75 0 -0.0 0.0 -0.1 -0.2 -.2 -0.3 .5 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 RUS IND CHN POL CZE IDN TUR HUN BRA BGR ZAF   Source: Penn World Tables; author’s calculations. Note: the TFP numbers from the Penn World Tables may not  reflect the most recent GDP figures for Turkey, since they were recently revised by the government.     Productivity in services seems to be low for Turkey, especially compared to manufacturing.  Although  productivity, and particularly TFP, is hard to compute for services, a rough indication of labor productivity  is possible by looking at revenue per worker (left‐hand panel of Figure 2.2), as well as the ratio of revenue  to  the  wage  bill  (right‐hand  panel  of  Figure  2.2),  for  services  firms.5  Turkey  performs  below  most                                                               4  TFP refers to the portion of output not explained by the amount of inputs used in production, including capital and  labor. It measures how efficient capital and labor are used with the help of new technologies.   5  Due to the lack of variables such as value‐added to compute labor productivity or TFP, revenue per worker serves  as a crude indicator of productivity. Usually this measure is correlated with labor productivity or TFP.   6    comparator countries on both measures. The low revenue to wage bill ratio reflects both comparatively  low revenue per worker and high labor costs (World Bank, 2017).6    Figure 2.2: Labor productivity and revenue to labor costs ratio in services (2009)  Revenues per worker Revenues to labor costs 100000 10 98009 9.7 Ratio revenues to labor costs (2009) Revenues per workers (2009 USD) 80,000 8 8.0 7.7 71906 6.6 60,000 6 6.0 52051 4.5 40,000 4 37837 37165 3.8 31531 20,000 2 14056 0 0 Poland China RussiaTurkey_micro ECA Turkey Malaysia China Poland Russia ECA Turkey_microTurkey Malaysia   Source: World Bank Enterprise Surveys; World Bank (2017). Turkey_micro consists of firms with five or fewer full‐ time employees. All other figures include firms with five employees or more.    Turkey’s services sector has seen little growth over the past 15 years, contrary to global trends. Services  value‐added has hovered at around 60 percent of GDP since 2000. The top panel of Figure 2.3 shows the  positive association worldwide between the share of services value‐added in GDP and the real GDP per  capita over time, where each dot represents a country in a given year. In other words, as countries get  richer, they tend to increase the share of services in the economy. However, Turkey has largely shifted  horizontally to the right—instead of upwards and to the right—indicating that the share of services in GDP  has not been growing much since 2000. Manufacturing, which represented about 19 percent of GDP in  2015 (which is higher than the world average) has been declining slightly (shown by a shift to the bottom  right in the bottom panel of Figure 2.2).     Figure 2.3: World value‐added shares for Turkey (2000‐2015)  Services value-added in GDP 100 80 Services value added in GDP 20 40 0 60 6 8 10 12 GDP per capita PPP (log)                                                                  6  In Turkey, the manufacturing sector also faces high labor costs, but it is able to use labor more productively.  7    Manufacturing value-added in GDP 50 Manufacturing value added in GDP 10 20 30 0 40 6 8 10 12 GDP per capita PPP (log)   Source: WDI; author’s calculations. Note: each dot in both panels represent a 1‐year observation of one country,  which means that each country has 15 dots showing the trend over time.    Turkey’s  service  sector  growth  falls  behind  many  comparator  countries.  The  top  panel  of  Figure  2.4  shows the shares of services, manufacturing and agriculture in GDP for Turkey and comparator countries.  Turkey falls roughly in the middle of the comparator group. However, the bottom panel of Figure 2.4 shows  that the 2000‐2015 growth of Turkey’s services economy was much lower than many of its comparators.    Figure 2.4: Value‐added shares and growth of shares for Turkey and peers (2000‐2015)  Value-added shares in GDP, 2015 80 72.7 Share of value-added in GDP 68.5 60 64.0 63.4 62.7 60.5 59.7 52.9 50.2 40 43.3 29.7 27.0 24.6 20 21.0 19.9 19.0 17.5 16.6 13.4 13.8 13.5 11.8 7.8 8.8 5.0 4.1 4.6 0 2.3 2.5 2.5 BRA ZAF HUN POL RUS TUR CZE IND CHN IDN Agriculture Manufacturing Services   8    Growth of value-added shares in GDP, 2000-2015 -6.6 CHN 23.3 -8.7 IND 16.0 -21.1 RUS 11.9 -28.0 IDN 11.9 -26.1 BRA 7.1 -35.9 ZAF 5.6 -9.9 TUR 3.0 9.4 HUN 2.2 4.0 CZE 0.5 9.0 POL -0.9 -40 -20 0 20 Manufacturing Services   Source: WDI; author’s calculations    International integration and GVC participation of Turkish firms is low.  The percentage of firms that both  export and import—which is a rough proxy of GVC participation—is relatively low in Turkey (left‐hand side  of Figure 2.5).  Turkish firms also have low levels of foreign ownership and use fewer foreign inputs than  comparator  countries  (right‐hand  side  of  Figure  2.5).  This  suggests  that  Turkey  may  be  missing  opportunities that FDI and GVC participation bring in terms of new technologies and positive productivity  spillovers, including in services.     Figure 2.5: Trade and foreign ownership (2015)    GVC participation Trade indicators Percentage of firms importing AND exporting 15 30 31 12 11 11 24 Percentage of firms 10 20 18 16 13 5 4 10 8 8 6 6 2 1 6 5 0 2 1 0 0 1 Malaysia ECA Poland China Turkey RussiaTurkey_micro Malaysia Poland ECA China Russia TurkeyTurkey_micro Importing and Exporting Foreign ownership Importing inputs   Source: World Bank Enterprise Surveys; World Bank (2017). Turkey_micro consists of firms with five or fewer full‐ time employees. All other data points include firms with five employees or more. In the left‐hand panel, firms are  considered to export if they export directly at least 10% of sales. Firms that import have at least 10% foreign inputs  and directly imported some of those inputs.    Turkey’s  trade  in  services  appears  relatively  small  and  declining,  with  falling  sophistication.  Trade  in  services has gone from over 10 percent of GDP in 2000 to only 7 percent in 2016, with a small uptick seen  after the global financial crisis (left‐hand panel of Figure 2.6). Trade in manufacturing, on the other hand,  increased from about 30 percent in 2000 to 45 percent in 2011, followed by a decline to 40 percent in  2016. Services trade as a percentage of GDP is also lower in Turkey than in many comparator countries  9    (right‐hand  panel  of  Figure  2.6).  Countries  like  Hungary,  Bulgaria,  Czech  Republic  and  Poland  had  substantially higher services trade shares, although they are smaller economies that are part of the EU.  Export  sophistication  also  appears  to  be  falling.  Turkey  has  specialized  increasingly  in  services  exports  typical  for  middle‐income  countries,  such  as  transport  and  tourism.  It  has  developed  fewer  exports  of  financial,  IT  or  professional  services,  which  are  considered  more  modern  services  with  higher  levels  of  value‐added (World Bank, 2014).    Figure 2.6: Trade in GDP shares for Turkey and peers (2000‐2015)  Trade in GDP Trade shares in GDP, 2015 50 150 157.4 158.1 15 20 25 30 35 40 45 Manufacturing trade sharein GDP 11 Services trade share in GDP Share of trade in GDP 100 104.6 9 85.2 50 56.5 7 36.9 39.8 32.1 32.9 30.0 24.5 27.5 22.6 17.6 18.3 10 5 9.9 9.7 0 7.0 5.9 5.9 5.4 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 HUN BGR CZE POL ZAF RUS TUR CHN IDN BRA IND Services (left) Manufacturing (right) Services Manufacturing     Source: WDI; author’s calculations    When taking services as inputs into account, Turkey performs in line with its peers. Services are not only  exportable in their own right, but also are critical inputs to manufacturing and GVCs, as seen above.  The  importance of services as inputs can be seen by examining the value added from domestic service inputs  (domestic  indirect)  and  foreign  services  inputs  (foreign)  in  exports.7  The  left‐hand  panel  of  Figure  2.7  shows domestic indirect services value‐added together with the exports of services firms (domestic direct,  which is what is shown in Figure 2.6, but in value‐added terms).8 Overall, Turkey is in the middle of the  pack, although the domestic indirect share is well below the OECD average. The share of foreign value‐ added is also relatively smaller (see right‐hand panel in Figure 2.7). Turkey’s low rate of participation in  GVCs  and  foreign  inputs  (Figure  2.5)  is  reflected  in  the  relatively  low  foreign  services  value‐added  in  exports. However, one critical omission in the data is that it does not include services produced in‐house by  manufacturing firms, which is the focus of the following section.                                                                 7  Based on statistics from the OECD‐WTO Trade in Value‐Added (TiVA) database.  8  To be precise, the exports picked up in Figure 2.6 cover in large part trade in services on a cross‐border basis, which  is called Mode 1 services supply in WTO parlance. It also covers Mode 2 (i.e. consumption abroad) and part of Mode  4 (i.e. temporary movement of labor), but does not cover Mode 3 (sales of foreign affiliates). Mode 3 trade however  is covered in Figure 2.7 under domestic services value‐added in gross exports, directly or indirectly when used as  inputs into downstream industries’ exports. The TiVA database does not (yet) make a distinction between foreign  and domestic affiliates from FDI.  10    Figure 2.7: Direct and indirect and foreign services VA in gross exports, by country, 2011  Direct and Indirect services VA in gross exports Foreign services VA in gross exports 50 50 28.9 15.7 27.5 21.2 40 40 Percentage of total VA Percentage of total VA 19.9 21.1 30 30 32.1 16.0 14.4 14.0 15.6 23.8 20 20 21.8 21.1 20.0 16.7 17.3 17.6 14.7 15.6 15.3 13.2 13.5 14.2 10 10 11.4 11.8 10.7 9.7 6.6 4.8 0 0 OECD IND BRA TUR POL RUS BGR CHN HUN CZE HUN CZE BGR POL CHN OECD TUR IND RUS BRA Domestic direct Domestic indirect Foreign        Source: Authors’ calculations based on TiVA database, 2015.    Over time, the direct services value‐added share in gross exports has fallen (left‐hand panel of Figure 2.8),  coming  close  to  the  OECD  average.  Turkey’s  indirect  share  of  services  value‐added  has  increased  somewhat, but has not significantly caught up with the OECD level. On the other hand, the foreign value‐ added share of services is increasing toward OECD levels (right‐hand panel of Figure 2.8).     Figure 2.8: Direct, indirect and foreign domestic value‐added (VA) in gross exports (1995‐2011)  Direct and Indirect services VA in gross exports Foreign services VA in gross exports 35 12 10 Percentage of total VA 30 Percentage of total VA 25 6 8 20 4 15 1995 2000 2005 2010 1995 2000 2005 2010 TUR Direct OECD Direct TUR Foreign TUR Indirect OECD Indirect OECD Foreign     Source: OECD TiVA 2015; author’s calculations.    The  manufacturing  sectors  that  use  and  indirectly  export  the  most  services  in  Turkey  are  textiles,  chemicals, non‐metallic minerals, and wood, but service usage is low compared to the OECD. As shown  in the left‐hand panel of Figure 2.9, most OECD industries have more than 30 percent indirect services  value added as a share of gross exports. In Turkey, the average is closer to 20 percent (right‐hand panel of  Figure 2.9). The sectors with higher services inputs are also somewhat different in the OECD.      11    Figure 2.9: Domestic indirect value‐added (VA) in gross exports by industry (2011)  Indirect services VA in gross exports OECD Indirect services VA in gross exports Turkey Food products 38.6 Textiles 34.6 Chemicals 36.4 Chemicals 28.5 Textiles 35.5 Non-metallic minerals 27.1 Paper, print, publish 35.5 Wood 26.1 Wood 35.4 Rubber & plastics 25.4 Rubber & plastics 34.7 Manufacturing nec 24.9 Motor vehicles 34.7 Coke, petroleum 23.9 Manufacturing nec 32.2 Food products 23.8 Non-metallic minerals 31.4 Other transport eq 22.2 Electrical machinery 31.0 ICT & electronics 22.1 Other transport eq 31.0 Paper, print, publish 21.5 Machinery 29.7 Electrical machinery 20.7 Fabricated metals 28.1 Basic metals 19.6 ICT & electronics 27.8 Motor vehicles 18.6 Basic metals 27.7 Machinery 18.5 Coke, petroleum 20.9 Fabricated metals 18.5 0 10 20 30 40 0 10 20 30 40 Percentage of total VA Percentage of total VA    Source: OECD TiVA 2015; author’s calculations.    The  bulk  of  services  inputs  in  Turkish  manufacturing  exports  come  from  transport  and  distribution;  OECD firms,  in contrast, rely on  a much higher share of  business services.  In Turkey, distribution and  transport  each  account  for  about  one‐third  of  services  value  added  in  manufacturing  exports,  while  business services account for about 13 percent. The reverse is true in the OECD: business services account  for about one‐third while transport services are much smaller. Distribution services account for a similar  share in both Turkey and the OECD, as do financial services. As shown in Figure 2.10, the breakdown of  types of services is roughly similar across manufacturing industries in Turkey.     Figure 2.10: Indirect services value‐added in gross exports by manufacturing sector (2011)  Indirect services VA in gross exports Business Distribution Finance Other serv Real est Rent mach Telecom Transport 40 Percentage of total VA 10 20 0 30 od s ry ls ve ls ts ac e s tri t, p s pr m s cs ct q c ac h s i c e ry s ile ic al ica , p ne a P a & e rt e l m b li s al i c a h in e uc o od eu cl ac as ti et pr ron xt et W er B a h in hi od em F o t ro l g m Te po u m in n l an & p C o turi m ns Ch d e le M te or in tra li c er ot ke al ca bb uf M er br et T r, th Ru IC pe m Fa ec O M n- El No   Source: OECD TiVA 2015; author’s calculations.  12      In  summary,  the  findings  that  a)  Turkey’s  service  sector  appears  to  have  lower  labor  productivity  and  slower growth than some comparators, b) Turkey has a lower share of indirect services value‐added in  exports  than  other  OECD  countries,  and  c)  the  composition  of  indirect  services  VA  is  skewed  toward  transport and distribution services (unlike OECD members where business services are the largest share  of exporting value‐added for manufacturing), suggest that there could be some inefficiencies related to  service markets in Turkey. One way to investigate this further is to look at how manufacturing firms in  Turkey approach the provision of services.  3. The Servicification of Manufacturing and Productivity in Turkey  The sections above highlighted the increasing importance of services, including within manufacturing and  GVCs, in the global economy, as well as some indications that services in Turkey are not living up to their  potential. This section looks in detail at a dimension of services that has been largely unexplored in the  literature due to data limitations: services that are performed in‐house by manufacturing firms. Thanks to  a unique firm‐level data set of the Ministry of Science, Industry, and Technology in Turkey, the section  analyzes  the  relationship  between  the  in‐house  provision  of  services  by  manufacturing  firms  and  productivity.      Services  and  manufacturing  are  becoming  increasingly  intertwined  through  the  “servicification”  of  manufacturing.  In  recent  years,  there  has  been  a  trend  in  manufacturing  toward  more  purchase,  production,  sale,  and  export  of  services  as  integrated  or  accompanying  parts  of  manufacturing  firms’  products (Kommerskollegium, 2013). This trend is called “servicification”, as shown in Figure 3.1. Services  can support the manufacturing process as well as be bundled and sold along with the manufactured good  (Cusumano et al., 2015). Servicification has been particularly prevalent in developed economies, and it is  important for supporting value chain activities. Developing economies have experienced a similar trend.  For instance, Van der Marel and Sàez (2013) show that almost all country income groups have seen an  increase of domestic services value‐added embodied in supply chains, with the exception of the lowest  income group of countries.    Figure 3.1: What does servicification mean?    Source: Miroudot and Cadestin (2017).  13      In Turkey, the servicification of manufacturing firms is happening, albeit slowly. Turkish firm‐level data9  allow for an analysis of which manufacturing firms show servicification and which only produce goods. It  does  so  by  recording  the  secondary  services  activities  for  each  manufacturing  firm  using  the  revenue  generated from services affiliates. The data therefore give a good indication of the degree of servicification  of Turkish goods firms, particularly the production and output of services (see the center and right‐hand  elements in Figure 3.1). Services inputs in manufacturing, which is the left‐hand element of Figure 3.1, are  partially captured through the indirect domestic services value added in exports discussed in the previous  section. (In other words, while service inputs are an important element of the servicification phenomenon,  they  are  not  covered  by  the  analysis  in  this  section  due  to  data  limitations.)  The  services  affiliates  are  recorded using their 4‐digit NACE code, as is the manufacturing activity of the firm. A share of the revenue  of the entire firm is assigned to each affiliate based on the number of employees in that affiliate. Over  time, manufacturing firms  in Turkey have seen a slow shift away from generating revenue  from goods  toward more services (Figure 3.2). When only manufacturing firms with a services affiliate are considered,  average revenue from the services affiliate increased from about 20 percent in 2006 to 21.5 percent in  2014.    Figure 3.2: Servicification of manufacturing firms: 2006‐2014  In-house servicification of manufacturing firms 100 15 Share revenue generated from services Share revenue generated from goods 13 95 11 90 9 85 7 80 5 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Services (left) Manufacturing (right)   Source: EIS data from Turkey; author’s calculations.      Box 3.1: Where does servicification take place?    Servicification  involves  all  kind  of  services  activities  such  as  R&D,  design,  and  marketing,  as  well  as  construction and transportation services. Depending on where in the supply chain the manufacturing  firm is located, it adds or sells different services to  downstream  users (or consumers). Studies using  aggregated value‐added of exports data show that industries such as chemicals and motor vehicles use  the most services value‐added while coke and petroleum use the least (Miroudot and Candestin, 2017).     Across countries, business services and distribution services are most prominent in terms of services  activities by manufacturing industries. Across sectors, however, capital‐intensive industries seem to be                                                               9  From the Ministry of Science, Industry and Technology (MoSIT) Enterpreneurial Information System (EIS) database.  14    the  most  prone  to  servicification,  as  generally  these  manufacturing  firms  have  the  most  services  activities. Industries such as motor vehicles, chemicals, plastics or even transport equipment tend to  have a higher services content in the supply chain. Traditional low‐tech companies have lower services  content. However, the mix of service inputs is similar across sectors.    Firm‐level studies also indicate that there is variation in the level of servicification across industries.  Crozet and Milet (2015) show that the industry with the lowest share of services sold is food, beverage  and tobacco while the highest is chemicals and plastic products. Kelle (2013) finds that manufacturing  firms in Germany that also export services tend to provide R&D, engineering and construction services.  In  Belgium,  Ariu  et  al.  (2016)  find  that  many  goods  from  the  transportation,  chemical  and  machinery/electrical industries exhibit high shares of services exports.    Servicification can increase firm performance. The increased use, production and export of services by  manufacturing firms is associated with increased economic performance. The few country‐specific firm‐ level studies on this subject show that the servicification process of downstream manufacturing firms is  tightly associated with positive economic gains. For instance, Crozet and Milet (2015) show that selling  services  by  French  manufacturing  firms  increases  their  profitability  from  3.7  to  5.3  percent  and  is  correlated with increased levels of employment. Servicification can also support the trade performance of  firms. Lodefalk (2014) shows that in Sweden manufacturing firms that are involved in services have better  performance in terms of exports. Firms that servicify receive an export premium, and the trade literature  shows that firms that command an export premium tend to be more productive (Barnard et al., 2006;  Eaton and Kortum, 2002).10    However, the opposite seems to be true in Turkey: manufacturing firms with services tend to be less  productive.  Benchmark regressions show that firms with a services affiliate in Turkey perform worse than  those  without  a  services  affiliate.  This  outcome  holds  for  both  exporters  and  non‐exporters.  Box  3.2  contains an explanation of the benchmark regressions and results. TFP is calculated using a state‐of‐the‐ art measure following Ackerberg et al. (2015), henceforth ACF.11 Figure A1 in Annex 1 shows similar results  graphically using the TFP distributions for four categories of firms: non‐exporters with no service affiliates,  non‐exporters with services, exporters with no services, and exporters with services.                                                                       10  The recent firm‐level literature takes the heterogeneous characteristics of firms in terms of their productivity into  account (e.g. Melitz, 2003; Eaton and Kortum, 2002; Bernard et al., 2006). This literature shows, for instance, that  exporters are generally more productive (Eaton et al., 2004), bigger, more skilled, and more capital endowed than  non‐exporters. This helps explain their self‐selection into export markets, as they can cover the fixed upfront costs  of entering a new market abroad. Moreover, firms that have foreign investment appear to be even more productive  than the ones that only engage in exports (Helpman et al., 2004).  11  The TFP measure from Ackerberg et al. (2015) is an advanced productivity measure that improves the previous  approaches to TFP due to their collinearity problem. The TFP measure in this report is a weighted average across  firms with the firm’s size used as a weight. In addition, Figure A1 in Annex 1 shows that when using alternative TFP  measures such as Hsieh and Klenow’s (2009; 2014) TFPQ or TFP from Olley and Pakes (1996) and Levin and Petrinsohn  (2003), as well as labor productivity, the patterns are largely sustained.  15    Box 3.2: Benchmark regressions on servicified and non‐servicified firm performance    To perform a more formal analysis of whether some types of firms are more productive than others in  Turkey, the EIS firm‐level data set was used to perform benchmark regression analysis. By applying dummy  variables for all but one category that is omitted in the regression equation, an empirical conclusion can  be reached on whether the included categories are positively or negatively (non) significant against the  omitted variable category. The following equation was used:     ln CAT FIRM        (1)    in which TFP stands for the productivity measure as defined by Ackerberg et al. (2015). CAT denotes the  vector of types of firms separated by four categories, namely goods firms, servicified goods firms (i.e. both  non‐exporters), goods exporters, and servicified goods exporters. Based on which category is omitted, the  other three categories are included in the regression equation (1).      Since we are dealing with firm‐level data, but cannot include firm‐fixed effects as this would wipe out the  variable of interest as well as the dependant variable, we include firm‐level control variables in the vector  FIRM, which are the size of the firm, whether the firms is a “Kurum” (which is a bigger type of enterprise),  and whether the firm is more capital‐intensive. Moreover, we also apply sector (γ) as well as time (δ) fixed  effects while standard errors (ε) are clustered by sector‐year.        Figure B3.1: Results of benchmark regression analysis (2007‐2014)  Benchmark against goods firms Benchmark against goods exporters 50 50 24.6 25 25 Percentage difference Percentage difference 13.5 0 0 -8.8 -17.7 -19.7 -25 -25 -34.0 -50 -50 Servicified Goods exporter Servicified exporter Servicified exporter Goods Servicified       Source: EIS database; author’s calculations    The results are demonstrated in the two panels of Figure B3.1, while the extended output regresion tables  can be found in Table A1a and b in Annex 1. The left‐hand panel shows the results where goods firms (i.e.  non‐exporters)  are  omitted.  It  shows  that  servicified  domestic  firms  in  Turkey  are  18  percent  less  productive  than  non‐servicified  goods  firms.  In  line  with  the  trade  literature,  exporters  are  more  productive than non‐exporters. The right‐hand panel shows the results when goods exporters (with no  services affiliate) are omitted, and therefore these results should be interpreted against this category. The  panel  shows  that  servicified  exporters  are  9  percent  less  productive  than  non‐servicified  exporters.  In  short, firms with a services affiliate are less productive, whether they are exporters or not.    Turkish  firms  with  service  affiliates  have  more  sluggish  TFP  performance  over  time.  Although  manufacturing firms in Turkey have seen some improved firm productivity performance, particularly from  2009 to 2014 (after the global financial crisis), the productivity trend for servicified firms is less optimistic  16    (Figure 3.3). The left‐hand panel shows that for non‐exporters the productivity gap between servicified  firms and non‐servicified firms initially increased then partially rebounded. When looking at exporters in  the right‐hand panel, the TFP gap between the servicified and non‐servicified exporters has grown over  time.  Goods  exporters  (without  service  affiliates)  recovered  quickly  after  the  crisis,  while  servicified  exporters have struggled to do so.     Figure 3.3: Firm‐level TFP developments in Turkey (2007‐2014)  TFP ACF non-exporters TFP ACF exporters 1 1 .995 .995 TFP changes TFP changes .99 .99 .985 .985 .98 .975 .98 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Goods non-exporters Goods exporters Servicified goods non-exporters Servicified goods exporters        Source: EIS data from Turkey; author’s calculations. Note: TFP based on Ackerberg et al. (2015)      While  most  industries  show  negative  “productivity  premiums”  for  firms  with  service  affiliates,  some  show positive performance. Underperformance and overperformance can be measured by the extent to  which  servicified  firms  have  a  higher  or  lower  productivity  level  than  non‐servicified  firms.  This  productivity  premium  is  computed  for  each  manufacturing  sector  and  plotted  in  Figure  3.4  for  non‐ exporting (top panel) and exporting (bottom panel) firms. A positive (i.e. higher than zero) productivity  premium means that servicified firms in that industry have a higher productivity level than non‐servicified  firms.  The  opposite  is  true  for  negative  values.  The  dashed  lines  separate  sectors  with  positive  versus  negative  productivity  premiums.  For  both  exporters  and  non‐exporters,  pharmaceuticals,  printing  and  publishing, other transport equipment, motor vehicles, furniture, and leather show a negative productivity  premium.  Basic  metals,  chemicals  and  electrical  machinery  show  positive  premiums,  meaning  that  servicified firms in these sectors are doing better than non‐servicified firms. More industries have negative  productivity premiums across both categories.   17          I C Ba TFP premium Ba TFP premium T si si -.2 -.1 0 .1 & c -.2 -.1 0 .1 c e l me C me e t El ec h em tal Be ctro als tir s v n ca T ica R C era ics W l m ex ls ub he g be m es Fa ear ac tile ra ic b in h s El nd W als M ric g a ine N e ct an at p ry on i r pl oo uf ed pa as d ac m re -m cal t tu et l et m Pa ics ri a al ac p R m ng ls lic h er u a n Ag m ine N bb B ch ec on e e in Fa rib ine ry us ral r -m a ve er br et nd rag y ic T ine s al p e at e ss ed xt lic la s m stic M m iles in s     Ph oto Le eta Fu era sector regulatory reform is likely to have more impact.   ar r v at ls rn ls m eh he itu M ac ic r M W re Exporters an e le ot Le ood uf ma utic s Non-exporters ac c a o a tu hin ls Ag r ve the C r e Pr r h r ok F ing ry in ibu icle tin s s Pr e, p urn nec g, ine i IC pu ss W nti etr itur T b O ea ng, ole e th rin p um & Ph e P lish er g ub O arm ec ape l Servicification productivitiy premium tra ap lis Servicification productivitiy premium th a tro r ns pa h er c n p re tra eu ics To ort l ns tica ba eq po ls cc rt o eq Types of services that Turkish manufacturing firms perform and productivity      Source: EIS data from Turkey; author’s calculations. Note: TFP based on Ackerberg et al. (2015)  Figure 3.4: TFP growth by manufacturing sectors between exporters and non‐exporters (2014)  services  into  stages  of  the  production  process.  It  then  highlights  productivity  differences  between  manufacturing firms that provide services in each stage. This is intended to shed light on where services  18  To better understand why servicified firms have lower productivity in Turkey, this section decomposes  For  analytical  purposes,  services  can  be  categorized  into  six  production  process  stages.  Figure  3.5  provides a breakdown of the manufacturing production stages and the services associated with each stage  (based  on  Low  and  Pasadilla,  2015).12  The  production  stages  and  examples  of  services  are:  (1)  establishment (including construction services and real estate); (2) pre‐manufacturing (R&D and special  design services); (3) manufacturing (testing and engineering services); (4) post‐manufacturing (distribution  and  transport);  (5)  post‐sales  (repair  and  maintenance  services);  and  (6)  back‐office  (other  business  services such as accounting, insurance, legal and management services).     Figure 3.5: Production stages of the value chain where services are added    License;  R&D; Special  Engineering services;    Transport;  Repair;  Accounting;  cleaning; technical  distribution; whole  maintenance;  insurance;  Construction;  Real estate  design services;  tech services  testing; waste & envir    sale, marketing;  finance and  finance; legal;  services    installation  renting   management    Establishment  Pre‐manufacturing      Manufacturing   Post‐manufacturing  Post‐sales            Back‐office    Source: author’s elaboration based on high‐level categorization from Low and Pasadilla (2015). Note: for a full list  of detailed services sector by NACE 3‐digit for production stages, see Table A2 in Annex 1.    Most service activities within Turkish manufacturing firms are in the post‐manufacturing stage. Turkish  services  affiliate  activity  can  be  analyzed  in  terms  of  the  number  of  affiliates  as  well  as  the  revenue  associated with each affiliate (Figure 3.6). (The Turkish firm‐level data distribute the revenue of the firm  to the affiliates based on their employment share inside the firm. In other words, the revenue share is  equivalent to the employment share of the services affiliate within the entire firm.) The left‐hand panel  shows the breakdown based on the number of affiliates and the right‐hand panel gives the breakdown  based  on  the  employee‐weighted  share  of  revenue  that  these  services  affiliates  generate.  Both  breakdowns show that post‐manufacturing services are the largest type of services produced by Turkish  manufacturing firms. This category includes transportation and distribution services. Back‐office services  and establishment services are the next largest categories.    Figure 3.6: Share of number of affiliates and revenue of manufacturing firms (2014)  No. affiliates Share revenue 6.2% 13.7% 2.3% 17.7% 8.5% 0.2% Agriculture Establishment 1.0% Other 4.5% Goods Establishment Pre manufacture 1.6% Other Manufacturing 34.7% Pre manufacture2.1% Back office Manufacturing 13.4% Back office Post sales Post manufacture Post manufacture Post sales 4.4% 48.1% 33.2% 8.3%         Source: EIS data from Turkey; author’s calculations.                                                                 12  A full categorization of all services into production stages by their 3‐digit NACE code is presented in Table A2 in  Annex 1.  19    Both  establishment  services  and  post‐manufacturing  services  are  in  large  part  comprised  of  more  traditional  services.  Traditional  services  include  transport,  logistics,  storage,  and  distribution,  while  modern services include telecom, computer, R&D, intellectual property, banking, insurance, etc. The so‐ called modern services tend to be more prevalent in the pre‐manufacturing, post‐sales and back‐office  stages. A key difference between traditional and modern services is that modern services can be delivered  at  arm’s  length  (e.g.  using  the  internet),  without  simultaneous  production  and  consumption  in  the  presence of producers and consumers. As a result, modern services often are associated with higher levels  of value added and hence productivity (see Ghani et al., 2012; Ghani 2010). Moreover, traditional services  are often in sectors that many countries have found difficult to reform, e.g. transportation services which  still face many restrictions globally.     The  type  of  services  that  manufacturing  firms  perform  is  correlated  with  firm  productivity.  Overall,  manufacturing firms engaged in post‐manufacturing and establishment services are the least productive  in  Turkey,  whereas  those  engaged  in  pre‐manufacturing  and  back‐office  services  are  relatively  more  productive.  Figure 3.7 shows the TFP distribution for manufacturing firms in Turkey separated by the six  production stages. Firms that produce more than one type of GVC services are included as well, but picked  up  separately  in  the  distribution  plots.  The  distribution  plot  shows  that  manufacturing  firms  with  an  establishment or post‐manufacturing services affiliate are least productive as the bell‐shaped curves are  shifted  to  the  left.  These  firms  are  also  relatively  smaller  in  Turkey  –  although  much  bigger  than  non‐ servicified firms. Manufacturing firms that integrate back‐office services and manufacturing services seem  to  be  most  productive.  They  also  tend  to  be  larger.13  Similar  results  are  obtained  when  using  four  alternative TFP measures (Figure A2 in Annex 1).    Figure 3.7: Distribution of firm‐level TFP by service category (2014)  TFP ACF .3 .2 .1 0 5 6 7 8 9 10 Estab Pre-man Manu Post-man Post-sales Back-office Goods only   Source: EIS data from Turkey; author’s calculations. The vertical axis of this shows the frequency of firms that have  a certain level of TFP. The level of TFP is shown on the horizontal axis.    A higher share of post‐manufacturing services produced in‐house is correlated with lower levels of firm  productivity. Figure 3.8 shows the negative relationship between firm‐level TFP and post‐manufacturing                                                               13  Note that manufacturing firms engaged in pre‐manufacturing services and post‐sales services are the largest in  Turkey.  All  servicified  firms  are  much  bigger  compared  to  the  non‐servicified  goods‐only  firms.  (The  benchmark  regression analysis controls for firm size.)  20    services affiliates. The left panel shows the breakdown based on the number of affiliates and the right  panel shows it by share of revenue. This relationship holds for both exporters and non‐exporters. Examples  of sectors with high shares of post‐manufacturing services and low productivity include wearing apparel,  leather,  and  manufacturing  nec.  No  relationship  is  found  for  establishment  services,  while  back‐office  services  are  positively  correlated  with  productivity.  The  back‐office  finding  indicates  that  sectors  that  produce more in‐house back‐office services such as chemicals, pharmaceuticals, and coke and petroleum,  tend to have higher levels of productivity.     Figure 3.8: Productivity and Post‐manufacturing affiliates and revenue (2014)  Productivity and Post-manufacturing Affiliates Productivity and Post-manufacturing Revenue Manufacturing firms Manufacturing firms 8.5 8.5 Basic metals Basic metals Coke, petroleum Tobacco Coke, petroleum Tobacco 8 8 Chemicals Chemicals ICT & electronics ICT & electronics Paper Paper TFP ACF TFP ACF Beverages Electircal Motor vehicles machinery Electircal machinery Motor vehicles Beverages 7.5 7.5 Rubber and plastics Textiles Rubber and plastics Textiles Pharmaceuticals Pharmaceuticals machinery Fabricated metals Wood Leather machineryWood Fabricated metals Leather Non-metallic minerals Manufacturing nec Agribusiness Non-metallic minerals Agribusiness Manufacturing nec 7 7 Wearing apparel Wearing apparel Furniture Furniture Printing, publish Printing, publish Other transport eq Other transport eq 6.5 6.5 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 Share affiliates from Post-manufacturing Share revenue from Post-manufacturing       Source: EIS data from Turkey; author’s calculations.    Benchmark  regression  analysis  yields  similar  results:  manufacturing  firms  with  establishment,  post‐ manufacturing, and post‐sales affiliates are less productive than their non‐servicified peers. This holds  for both non‐exporters and exporters. The results come from benchmark regressions of productivity as  outlined in Box 3.2, where non‐servicified firms are the omitted category (i.e. the benchmark). The left‐ hand panel of Figure 3.9 shows the results for all non‐exporting goods firms as the omitted category, while  exporters only are shown in the right‐hand panel. Only coefficients with a significant effect are displayed.  A full account of the benchmark results, including the control variables, is shown in Table A3a and b in  Annex 1. Both panels show that firms with establishment services are around 20 percent less productive  than non‐servicified firms. Similarly, manufacturing firms that also produce post‐manufacturing services  are on average 13.8 percent and 18.7 percent less productive in the case of exporters and non‐exporters  respectively compared to their servicified peers.     21    Figure 3.9 Results of benchmark regression analysis for production stages (2007‐2014)  Benchmark against goods firms Benchmark against goods exporters 50 50 25 25 Percentage difference Percentage difference 12.3 0 0 -1.5 -5.4 -4.4 -6.6 -13.8 -14.0 -14.4 -18.6 -18.7 -25 -25 -20.2 -50 -50 Establish Pre-man Manu Post-man Post-sales Back-office Establish Pre-man Manu Post-man Post-sales Back-office     Source: EIS database; author’s calculations using TFP based on Ackerberg et al. (2015). For pre‐manufacturing  services in the left‐hand panel, no significant coefficient result was obtained. For back‐office services a negative but  only slightly significant coefficient result was found in the left‐hand panel when using ACF TFP only. Similarly, for  manufacturing services in the right‐hand panel, only using ACF a slightly negatively significant result was obtained.    4. Regulatory Restrictions on Services  The previous sections have shown that services are not living up to their potential in Turkey. The services  sector  and  the  interaction  between  services  and  the  manufacturing  sector  fall  short  of  what  can  be  expected from an  economy like Turkey  that is approaching high‐income status. Peer  countries tend  to  have larger services economies and more trade in services both in gross terms and value‐added. An ailing  services  sector  has  widespread  consequences,  since  services  are  used  as  inputs  throughout  economy.  Moreover, manufacturing firms today do not only produce goods; they are increasingly also producing and  selling services. Turkey also shows signs of this servicification process, but very slowly. While servicification  has  the  potential  to  increase  firm  performance,  this  does  not  appear  to  be  happening  in  Turkey:  manufacturing  firms  with  services  tend  to  be  less  productive,  particularly  the  ones  that  produce  establishment and post‐manufacturing services. This section looks at regulatory restrictions as a potential  explanatory factor.    Removing regulatory restrictions on services can increase the contribution of services to productivity  growth. Services that are either used as inputs or performed internally by manufacturing firms can be a  driver of downstream productivity when effectively enabled by policy reforms (Arnold et al., 2011; 2015).  Moreover, whether input markets are well integrated with downstream industries and face relatively low  policy  distortions  can  partially  explain  cross‐country  differences  in  economic  and  productivity  performance  (Bartelme  and  Gorodnichenko,  2015).  Regulatory  restrictions  on  services  input  markets  deserve special attention, as they have historically been subject to policy distortions.     Higher services restrictions are correlated with lower productivity of manufacturing firms. Previous firm‐ level studies across developed and developing countries show that removing obstacles in services markets  has a direct impact on productivity in downstream industries. Arnold  et al. (2011) found that increased  foreign participation of firms in services sectors caused an improvement in downstream manufacturing  sectors in the Czech Republic; Arnold et al. (2015) found a similar result for India. They also show that  regulatory  reform  in  services  in  India  had  a  positive  impact  on  downstream  manufacturing  firms.  22    Fernandes  and  Paunov  (2012)  demonstrate  the  causal  impact  of  FDI  penetration  in  services  on  manufacturing TFP in Chile. They find a positive impact of services FDI on TFP for Chilean manufacturing  industries, which explained 7 percent of manufacturing’s contribution to total Chilean TFP growth. Duggan  et al. (2013) provide evidence that reform of restrictions on FDI in services in Indonesia increased TFP of  manufacturing firms.    A wide set of regulatory restrictions in services are important to consider for reform. Services restrictions  usually  take  on  different  forms  and  encompass  a  wider  set  of  barriers  than  in  the  case  of  goods.  For  example,  services  restrictions  can  prevent  foreign  investors  from  entering  the  domestic  market.  Regulatory policy barriers in services can be broken down into those that affect entry of firms into a market  and barriers that have an impact on the operations of firms. Barriers to entry restrict foreign and domestic  service providers from bringing competition to the market. If entry barriers are high, domestic incumbents  will be sheltered from competition and less incentivized to perform better, eventually leading to higher  prices. Barriers to operations, on the other hand, are barriers that firms encounter after entry has taken  place.  Both  types  of  barriers  can  be  discriminatory  or  non‐discriminatory  for  foreign  service  providers.  Table 4.1 shows examples of each type of regulatory barrier.    Table 4.1: Typology of services regulatory barriers      Firm entry  Firm operations (conduct)  E.g., nationality quotas for  E.g., foreign insurance firms not  managers of affiliates; minimum  permitted to offer certain types  Discriminatory  equity stake required for  of coverage or product  national investors; economic  innovations; price controls  needs tests  E.g., all retail banks required to  E.g., A limit of three mobile  maintain a minimum level of  Non‐discriminatory  phone providers permitted to  capital, independent of type of  operate in the country  legal entity  Source: Francois and Hoekman (2010)      Both entry and conduct regulations in services have a knock‐on effect on the economy. As Figure 4.1  shows, both types of barriers are negatively correlated with firm‐level TFP. A recent study by Van der Marel  et al. (2016), using data from millions of European firms, shows that reducing service restrictions to the  level  of  the  three  least  regulated  EU  member  states  (UK,  Denmark,  Sweden)  would  increase  the  productivity of firms operating in both services and manufacturing by up to 5.3 percent within two years  of implementation. While removing both entry and conduct barriers in services increases firm productivity,  the effect is larger for conduct barriers. Barriers to operations prevent services firms from growing in the  post‐entry phase and therefore prevent the Schumpeterian dynamic of ‘creative destruction’.    23    Figure 4.1: Firm‐level TFP and services regulations in the EU (2013)  14 14 NL NL 12 12 BE BE GB DE GB DE ATFR AT FR IE IE SE SE TFP TFP IT IT 10 10 DK DK FI ES ES FI SI PT PT SI HR HR CZ SK CZ SK HU PL HU EE PL 8 8 EE LV LV BG BG RO RO 6 6 .1 .2 .3 .4 .5 .1 .2 .3 .4 .5 Services regulation (Entry) Services regulation (Conduct)   Source: OECD; and author’s own calculations. TFP figures are based on Ackerberg et al. (2006).    Stricter services regulations relate to lower GDP per capita.  Through lower TFP performance, services  restrictions have a dampening effect on overall economic output and welfare. A second particularly strong  result from Van der Marel et al. (2016) and World Bank (2017) is that services reforms can have a large  impact on overall welfare. For instance, the two reports found that the reform of services generally, as  well  as  professional  services  in  particular,  would  have  a  significant  effect  on  improving  economic  performance, including for Turkey. Figure 4.2 shows the inverse relationship between GDP per capita and  professional services barriers across a set of countries. Turkey appears at the bottom right of the sample,  with relatively low GDP per capita and high professional services barriers.    Figure 4.2: GDP level and professional services regulation (2013)    Source: OECD and WDI; and author’s own calculations.    Turkey  has  scope  to  further  reduce  services  regulatory  restrictions.  This  scope  for  reform  relates  to  professional services, such as accounting and legal services, as well as transport and logistics services. The  sections below cover three regulatory areas for Turkey: i) FDI restriction in services; ii) domestic regulatory  barriers in services that affect both Turkish and foreign firms; and iii) discriminatory services trade barriers  that prevent foreign service providers from entering and operating in the Turkish economy.     24    FDI restrictions    Turkey generally has an open policy regime regarding FDI in services, although there are restrictions in  some  services  within  the  establishment  and  post‐manufacturing  stages  of  production.  The  left‐hand  panel of Figure 4.3 shows that across all manufacturing and services sectors, Turkey has a relatively open  FDI policy regime, scoring close to the OECD average. However, high FDI restrictions still exist in services  sectors such as maritime and air transport, which are part of the post‐manufacturing stage (right‐hand  panel of Figure 4.3). Although FDI for construction services (establishment stage) is not restricted, the real  estate sector has high FDI barriers. Similarly, while there are few restrictions for FDI in overall business  (back‐office) services, accounting services face high barriers.     Figure 4.3: FDI services restrictions for Turkey and production stages (2014)  FDI restrictions FDI restrictions Maritime 0.575 Post-manufacturing OECD 0.067 Air 0.575 Post-manufacturing Real estate investment 0.550 Establishment Accounting & audit 0.500 Back-office TUR 0.059 Radio & TV broadcasting 0.400 Other Business services 0.125 Back-office 0 .2 .4 .6 .8 1 0 .2 .4 .6 .8 1     Source: OECD; authors’ calculations. The scale of the regulatory restriction index is 0‐1.    FDI restrictions in the post‐manufacturing and establishment stages can have a negative impact on the  productivity  of  manufacturing  firms.  Generally,  high  FDI  barriers  prevent  countries  from  reaping  productivity spillover effects upstream and downstream in the economy (Javorcik, 2004a; 2004b; Javorcik  and Spatareanu, 2005) since foreign know‐how and technology do not flow to local firms. Such spillovers  tend to be felt by local suppliers (i.e. vertically) rather than in the same sector where the FDI takes place  (i.e. horizontally), although results depend on the country of analysis. FDI barriers in Turkey thus not only  limit the entry of more productive foreign service providers, but also productivity‐enhancing spillovers to  local suppliers of those service providers. This could have a negative productivity impact on manufacturing  firms, particularly those that rely more heavily on efficient establishment and post‐manufacturing services.     Domestic regulatory barriers    Services  suppliers,  whether  foreign  or  domestic,  are  affected  by  domestic  regulatory  barriers.  For  instance, state‐owned enterprises, monopolies or other forms of state‐ownership can limit the entry of  private firms, both domestic and foreign (Van der Marel, 2012). In this case, domestic regulatory barriers  also become a trade barrier. This section examines Turkey’s domestic regulatory measures based on the  OECD’s Product Market Regulation (PMR) database as well Turkey’s services trade policy regime using the  OECD Services Trade Restrictiveness Index (STRI).     Higher levels of domestic regulatory restrictions in Turkey are mainly in post‐manufacturing and back‐ office  services.  Figure  4.4  shows  the  level  of  domestic  regulatory  restrictions  of  selected  services  in  different  production  stages.  The  largest  restrictions  are  in  rail  and  road  transport  (post‐manufacturing  25    stage), as well as accounting and legal services (back‐office stage). These sectors may be indicative of the  broader restrictiveness of services within each production stage, as many more services fall under each  stage  as  shown  in  Table  A2  in  Annex  1.  However,  the  regulatory  databases  used  for  this  analysis  only  include a subset of the entire range of services.     Figure 4.4: Domestic regulatory restriction in services for Turkey and production stages (2014)  Manufacturing Post-manufacturing Gas 0.4 Rail 1.0 Electricity 0.4 Road 0.6 Egnineering 0.2 Airlines 0.3 Architecture 0.2 Retail 0.2 0 .2 .4 .6 .8 1 0 .2 .4 .6 .8 1     Post-sales Back-office Legal 0.9 Postal service 0.4 Accounting 0.8 Telecoms 0.0 0 .2 .4 .6 .8 1 0 .2 .4 .6 .8 1     Source: OECD PMR; authors’ calculations. The scale of the regulatory restriction index is 0‐1.    Turkey  shows  a  mix  of  entry  and  conduct  barriers.  Rail  transport  services  are  completely  restricted,  affecting  both  firm  entry  and  conduct.  Air  transport  services  mainly  have  restrictions  related  to  public  ownership,  which  affects  the  entry  of  foreign  firms,  but  some  conduct  barriers  also  exist.  The  road  transport  sector  has  high  entry  barriers,  while  operations  regulations  are  significantly  lower.  Gas  and  electricity  services  (manufacturing  stage)  have  high  conduct  regulations,  such  as  vertical  integration  policies, public ownership regulations, and uncompetitive market structures, whereas they are fairly open  to firm entry. Architectural and engineering services (manufacturing stage) have high entry barriers while  accounting and legal services (back‐office services) have both restrictive entry and conduct regulations.     Trade barriers in services    Services trade barriers are more prevalent in the post‐manufacturing and back‐office stages. Regulatory  policies can have an explicit discriminatory nature preventing entry from foreign services suppliers.14 These                                                               14   Although  regulatory  services  barriers  can  be  de  jure  non‐discriminatory,  some  non‐discriminatory  regulatory  barriers may still have an effect on the operating costs of the foreign entrant, making them  de facto discriminatory  26    can be distinct from restrictions on foreign firms investing in a host country. Figure 4.5 breaks down the  OECD  STRI  indicators  by  production  stage.15  Trade‐related  restrictions  in  services  in  the  post‐ manufacturing stage are particularly high for air transportation, followed by logistics cargo handling. In the  post‐sales  stage,  courier  services  appear  to  be  the  most  restrictive.  Back‐office  restrictions  are  led  by  accounting services (where Turkey is still completely closed), followed by legal services.     Figure 4.5: Services trade restrictions in GVC stages in Turkey (2016)  Estblishment Manufacturing Architecture 0.1 Construction 0.2 Engineering 0.1 0 .2 .4 .6 .8 1 0 .2 .4 .6 .8 1     Post-manufacturing Post-sales Air transport 0.5 Courier 0.4 Logistics cargo-handling 0.3 Logistics customs brokerage 0.2 Logistics storage and warehouse 0.2 Rail freight transport 0.2 Logistics freight forwarding 0.2 Commercial banking 0.2 Road freight transport 0.1 Maritime transport 0.1 Insurance 0.2 Distribution 0.1 0 .2 .4 .6 .8 1 0 .2 .4 .6 .8 1                                                                    (Francois and Hoekman, 2010). This is because complying with specific domestic regulations might be costlier for  foreign suppliers than for local ones who have better access to information and lower red tape costs (Crozet and  Milet, 2016).   15  Again, while there are more services sectors under each production stage, as shown in Table A2 in Annex 1, only  22 services sectors are covered by the OECD’s STRI.  27    Back-office Other Accounting 1.0 Broadcasting 0.3 Legal 0.5 Sound recording 0.1 Telecom 0.2 Motion pictures 0.1 Computer 0.2 0 .2 .4 .6 .8 1 0 .2 .4 .6 .8 1   Source: OECD; authors’ calculations; The scale of the regulatory restriction index is 0‐1.    The  most  restrictive  components  of  trade  barriers  in  air  transport  and  cargo‐handling  services  are  related to foreign entry and competition. In air transport, there are still equity restrictions (which are also  reflected in the OECD’s FDI restrictions shown in Figure 4.3). Turkey also has some restrictions on mergers  and acquisitions by foreign firms and nationality restrictions on boards of directors. Regarding competition  policies, Turkey has regulations related to slots (i.e. no auction takes place to give away slots, all carriers  are allowed to retain slots from one season to another, and no administrative slot system is in place) and  minimum  capital  requirements,  all  of  which  affect  foreign  service  suppliers.  In  logistics  cargo  handling  services, there are barriers to competition, such as price and fee regulations, contracts awarded without  competitive bidding processes, and minimal capital requirements.     Services trade barriers tend to affect firm operations more than entry, with a mix of discriminatory and  non‐discriminatory elements. The top panel of Figure 4.6 shows the percentage division of services trade  restrictions in Turkey that are classified as entry barriers versus barriers on the operations (i.e. conduct)  of firms; the bottom panel shows the percentage of restrictions that are assessed as discriminatory versus  non‐discriminatory. Although entry barriers are still present in services markets, more restrictions affect  firm  operations.  On  the  other  hand,  no  clear  pattern  arises  when  looking  at  the  differences  between  discriminatory  and  non‐discriminatory  barriers.  In  most  services  sectors  (apart  from  air  transport  and  insurance or logistics freight and maritime services), restrictions affect both foreign and domestic firms.     28    Figure 4.6: Services trade restriction in Turkey by typology (2016)  Establishment vs Operations 0.5 0.45 0.4 0.35 0.3 Legal Establishment 0.25 Courier 0.2 Broadcasting Logistics freight  Air transport Architecture forwarding 0.15 Computer Maritime transport Telecom Commercial banking Engineering Insurance Logistics cargo‐ 0.1 Motion pictures handling Rail freight transport 0.05 Construction Distribution Sound recording Logistics storage and  Road freight transport warehouse 0 Logistics customs  0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 brokerage 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 Operations   Discriminatory vs Non‐discriminatory 0.5 0.45 0.4 Air transport Insurance 0.35 0.3 Discriminatory Logistics cargo‐ 0.25 handling Logistics storage and  Logistics customs  0.2 warehouse brokerage Computer Construction Engineering 0.15 Architecture Legal Commercial banking 0.1 Broadcasting Logistics freight  Courier forwarding Distribution 0.05 Rail freight transport Motion pictures Maritime transport 0 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 Non‐discriminatory   Source: OECD STRI; author’s calculations; the scales on both panels refer to the percentage division of the number  of restrictions for each type, which together add up to a sector’s overall restrictiveness index.      Restrictions  on  firm  operations  can  dampen  growth.  Cross‐country  differences  in  the  post‐entry  performance of all firms tend to be more marked than differences in entry and exit patterns (Bartelsman  et al., 2003), which suggests an important role for services conduct regulations (Van der Marel et al., 2016).  Furthermore,  the  OECD  (2016)  finds  that  post‐entry  growth  patterns  between  countries  explain  firms’  ability to achieve sufficient scale to reach global markets, and the share of small firms that are relatively  old negatively affects aggregate productivity and employment growth. Put differently, in countries with  29    high restrictions on firm operations, there are not sufficient selection mechanisms or up‐or‐out dynamics.  Regulations on the operations of the firm are in effect barriers to up‐scaling after firm entry.     In Turkey, services firms are relatively small, and there is little evidence of post‐entry firm growth in  both goods  and services.  The recent  Turkey enterprise survey  (World Bank, 2017) shows that services  firms  are  overwhelmingly  small  on  average,  with  a  few  stand‐out  large  firms.  This  reflects  the  general  patterns in Turkey that both goods and services firms tend to be smaller than in comparator countries.  More  importantly,  the  vast  majority  of  firms  in  Turkey  start  with  very  few  employees  and  show  no  significant pattern of growth. No matter the age group, about three‐quarters of firms in Turkey that start  small remains small. Only a handful of Turkish firms see a substantial growth pattern. Moreover, medium‐ sized  firms  (20‐99  employees)  do  not  show  signs  of  scaling‐up  over  time.  Reducing  conduct  regulation  could therefore help young firms to grow or exit (i.e. “up‐or‐out”).     5. Policy Implications  Productivity  gaps appear  in  the same  areas  where  services  are  more restricted.  Section 3 found  that  manufacturing firms with an establishment, post‐manufacturing, or post‐sales affiliate are less productive  than their non‐servicified peers (Figure 3.9). This is true for both exporters and non‐exporters. Exporters  with a back‐office service affiliate were also found to be less productive than non‐servicified exporters.  Section 4 presented evidence that  FDI  restrictions,  domestic regulatory restrictions, and services  trade  barriers are most prevalent in the establishment (e.g. FDI in real estate), post‐manufacturing (maritime,  road, rail, and air transport) and back‐office (accounting, legal) stages. These include barriers to firm entry  and, to a greater extent, firm operations (which affect the ability of firms to grow).     These findings suggest that restrictions on competition in services, particularly from foreign firms, may  lead  Turkish  manufacturing  firms  to  provide  more  services  in‐house  than  would  be  optimal  from  a  productivity perspective. In other words, while it may be more efficient to outsource certain services (e.g.  logistics,  transport,  accounting),  Turkish  firms  may  instead  perform  them  in‐house  due  to  lack  of  high  quality, reasonably priced external service providers. This could help explain the high shares of revenue  associated  with  post‐manufacturing  and  establishment  services  activities  within  manufacturing  firms  (Figure  3.8),  which  could  divert  these  companies  from  their  core  manufacturing  activities  and  dampen  productivity. Similarly, manufacturing industries use and export levels of transport and real estate services  value‐added that well‐exceed OECD averages. The high revenue and exported value‐added shares of these  services also suggest that regulatory restrictions may be inflating prices, creating market inefficiencies.    Given  the  negative  relationship  between  services  restrictions  and  firm  performance,  removing  restrictions could boost the productivity of Turkish manufacturing firms.  Increased competition could  improve the quality and reduce prices of services inputs, boosting Turkey’s performance in GVCs and the  economy more broadly. Yet, increased competition is not a given. As the recent literature has shown (e.g.  World Bank, 2016 and Van der Marel et al., 2016), regulatory reform processes work best when institutions  are strong and promote effective competition in services. Some types of services can lag due to market  failures, requiring special attention from competition agencies and domestic regulators. OECD competition  policy  indicators  show  that  Turkey  performs  well  vis‐à‐vis  peer  countries  (left  panel  of  Figure  5.1),  suggesting that future service reforms could be effectively enforced. Another institutional factor that has  proven to have a strong impact on the effectiveness of services reform is rule of law. Turkey shows room  for improvement in this area, as seen in the right‐hand panel of Figure 5.1.   30      Figure 5.1: Competition policy indicators and rule of law  Competition policy indicators, 2013 Rule of law, 2015 1.1 1.1 1 1 0.9 0.8 .8 0.9 .5 Indicator -2.5 - +2.5 0.4 Indicator 0-6 .6 0 -0.1 -0.1 0.1 -0.1 -0.2 .4 0.4 -0.4 0.4 0.3 0.3 -.5 0.3 0.3 -0.7 .2 0.2 0.1 -1 0 IDN ZAF IND OECD BRA HUN POL TUR BGR RUS CZE CZE POL HUN ZAF IND TUR BGR BRA IDN RUS     Source: OECD; author’s calculations. Note: higher values on the competition policy indicator denote less conducive  to competition.    More intense competition in service sectors could lead to 1 percentage point of additional growth in  value added in all service‐intensive sectors (World Bank, 2013). Increasing competition in services would  have positive spillover effects downstream on nearly all sectors of the economy. Conservative estimates  indicate  that  reducing  regulatory  and  competition  constraints  on  professional  and  transport  services  would result in benefits of over TL 1 billion in additional value added to the economy per year.16    Professional  services  should  be  opened  to  competition.  Turkey’s  regulatory  framework  governing  the  liberal professions (professions requiring special training in the liberal arts or sciences, such as notaries,  lawyers, engineers, or accountants) does not comply with international best practices. Both the regulatory  framework  and  the  regulations  imposed  by  professional  associations  lessen  competition  by  either  restricting entry (such as stipulating a fixed number of suppliers, exclusivity in the provision of services,  and  restrictions  to  practice)  or  aiding  members  in  coordinating  prices  (such  as  establishing  minimum  prices). Minimum prices are in place for accounting, architecture, legal, and engineering services, while  notaries regulate the exact level of pricing. Limitations on advertising apply to some professions and access  to several professions is closed to foreign nationals. Fees for key professional services, such as legal and  notaries, are among the highest in the OECD and the EU for comparable transactions (World Bank, 2013).    Reforms would have three main objectives: increasing productivity by allowing entry and competition  across professional services; incentivizing competitive and efficient pricing; and lowering costs to users of  professional services across the economy. These same principles should apply to restrictions on entry and  price competition imposed by business associations and professions in other key sectors (such as road  freight) (World Bank, 2013).                                                                     16  According to World Bank (2013), given that there are 19 Turkish sectors that use transport services intensively and  12 sectors that use business and professional services intensively, if all of these grow in value added by 0.75 percent,  the additional value added generated from transport liberalization would be TL 1,002 million, and from professional  service sector liberalization, it would be TL 877 million. The aggregate and cross‐sector impact of all service sectors  would presumably be much larger.  31    References  Ackerberg,  D.,  K.  Caves  and  G.  Frazer  (2015)  “Identification  Properties  of  Recent  Production  Function  Estimators”, Econometrica, Vol. 83, Issue 6, pages 2411‐2451.   Adler, G., R. Duval, D. Furceri, K.C. Celik, K. Koloskova and M. Poplawski‐Ribeiro (2017) “Gone With the  Headwinds: Global Productivity”, IMF Staff Discussion Note, Washington DC: IMF.  Antràs,  P.,  D.  Chor,  T.  Fally,  R.  Hillbery  (2012)  “Measuring  the  Upstreamness  of  Production  and  Trade  Flows”, American Economic Review: Papers & Proceedings, Issue 102, No. 3, pages 412–416.   Antràs,  P  and  D.  Chor  (2012)  “Organizing  the  Global  Value  Chain”,  NBER  Working  Paper  No.  18163,  Cambridge MA: National Bureau of Economic Analysis.   Arnold, J., B. Javorcik and A. Mattoo (2011) “The Productivity Effects of Services Liberalization: Evidence  from the Czech Republic”, Journal of International Economics, Vol. 85, No. 1, pages 136‐146.   Arnold,  J.,  B.  Javorcik,  M.  Lipscomb  and  A.  Mattoo  (2015)  “Services  Reform  and  Manufacturing  Performance: Evidence from India”, The Economic Journal, Vol. 126, Issue 590, pages 1‐39.   Bartelme, D. and Y. Gorodnichenko (2015) “Linkages and Economic Development”, NBER Working Paper  Series No. 21251, Cambridge MA: National Bureau of Economic Research.   Beverelli,  C.,  M.  Fiorini  and  B.  Hoekman  (2015)  “Services  Trade  Restrictiveness  and  Manufacturing  Productivity: The Role of Institutions”, CEPR Discussion Paper No. 10834, London: CEPR.   Bernard, A., J.B. Jensen, and P. Schott (2006) “Trade Costs, Firms and Productivity.” Journal of Monetary  Economics, Vol. 53, No. 5, pages 917–37.  Bartelsman,  E.J., S.  Scarpetta and F.  Schivardi (2003) “Comparative Analysis  of Firm Demographics and  Survival: Micro‐Level Evidence for the OECD Countries”, OECD Economics Department Working Papers,  No. 348, OECD, Paris.  Borchert, I., B. Gootiiz and A. Mattoo (2012) “Policy Barriers to International Trade in Services: Evidence  from a New Database”, Policy Research Working Paper Series No. 6109, Washington DC: World Bank.   Catteneo, O., Gereffi, G., 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,  Washington DC: The World Bank.   Cattaneo,  O.  P.  Bamber,  K.  Fernandez‐Stark,  G.  Gereffi,  E.  van  der  Marel,  B.  Shepherd  (2017)  “Diversification  through  Servicification”,  Background  paper  for  “Trouble  in  The  Making:  The  Future  of  Manufacturing‐Led Development” Washington DC; The World Bank.   Crozet,  M.  and  E.  Milet  (2015)  “Should  Everybody  be  in  Services?  The  Effects  of  Servitization  on  Manufacturing Firm Performance”, CEPII Working Paper 2015‐19, Paris: CEPII research center.  Eaton, J. and S. Kortum (2002) “Technology, Geography, and Trade” Econometrica, Vo. 70, No. 5, pages  1741–79.  32    Eichengreen, B., D. Park & K. Shin (2015) “The Global Productivity Slump: Common and Country‐Specific  Factors” NBER Working Papers No. 21556, Cambridge MA: National Bureau of Economic Research.  Francois, J. and B. Hoekman (2010) "Services Trade and Policy" Journal of Economic Literature, Vol. 48, No.  3, pages 642‐92.  Ghani, E. (2010) “The Service Revolution in South Asia”, New Delhi: Oxford University Press  Ghani, E., A. Grover Goswami and H. Kharas (2012) “Service with a Smile”, World Bank Economic Premise  Number 96, Washington DC: The World Bank.   Helpman,  E.,  M.  Melitz  and  S.  Yeaple  (2004)  “Export  Versus  FDI  with  Heterogeneous  Firms”,  American  Economic Review, Vol. 94, No. 1, pages 300‐16.  Heuser, C. and A. Mattoo (2017), “Services Trade and Global Value Chains”, World Bank Policy Research  Working Paper 8126, World Bank  Hsieh,  C‐T.  and  P.  Klenow  (2009)  “Misallocation  and  Manufacturing  TFP  in  China  and  India”,  Quarterly  Journal of Economics, Vol. 124, Issue 4, pages 1403‐1448.   Hsieh,  C‐T.  and  P.  Klenow  (2014)  “The  Life  Cycle  of  Plants  in  India  and  Mexico”,  Quarterly  Journal  of  Economics, Vol. 129, Issue 3, pages 1035‐1084.   Javorcik,  B.  (2004a)  “Does  Foreign  Direct  Investment  Increase  the  Productivity  of  Domestic  Firms?  In  Search of Spillovers through Backward Linkages”,  American Economic Review, Vol. 94, No. 3, pages 605‐ 27.   Javorcik, B. (2004b) “The Composition of Foreign Direct Investment and Protection of Intellectual Property  Rights: Evidence from Transition Economies”, European Economic Review, Vol. 48, No. 1, pages 39‐62.   Javorcik, B. and M. Spatareanu (2005) “Disentangling FDI Spillover Effects: What Do Firm Perceptions Tell  us?”,  in  T.  Moran,  E.  Graham  and  M.  Blomstrom  (eds.)  Does  Foreign  Direct  Investment  Promote  Development? Institute for International Economics, Washington DC.   Johnson, R.C. and G. Noguera (2016), "A Portrait of Trade in Value Added over Four Decades." National  Bureau of Economic Research (NBER) Working Paper No. 22974, NBER, Cambridge, MA.  Kommerskollegium  (2013)  “Global  Value  Chains  and  Services:  An  Introduction”,  Kommerskollegium  National Board of Trade 2013:1, Stockholm: Kommerskollegium.   Koopman, R., W. Powers, Z. Wang and S.‐J. Wei (2010) “Give credit to where credit is due: tracing value  added in global production chains”, NBER Working Papers Series 16426, Cambridge MA: NBER.   Levinsohn,  J.  and  Am  Petrin  (2003)  “Estimationg  Production  Functions  Using  Input  Control  for  Unobservables”, Review of Economic Studies, Vol. 70, No. 2, pages 317‐341.   Low, P. and G. Pasadilla (2015) “Services in Global Value Chains: Manufacturing‐Related Services”, APEC  Policy Support Unit, Singapore: APEC Secretariat.   33    Melitz,  M.  J.  (2003)  “The  impact  of  trade  on  intra‐industry  reallocations  and  aggregate  industry  productivity”, Econometrica, Vol. 71, No. 6, pages 1695‐1725.  Miroudot,  S.  and  C.  Cadestin  (2017),  “Services  In  Global  Value  Chains:  From  Inputs  to  Value‐Creating  Activities”, OECD Trade Policy Papers, No. 197, OECD Publishing, Paris.   Nergiz  Dincer,  N.  and  A.  Tekin‐Koru  (2014)  “A  League  of  Their  Own:  Services  Exporters  within  Goods  Exporters”, The Journal of International Trade & Economic Development, Vol 25, Issue 5, pages 615‐635.  OECD (2016) “OECD Economic Surveys: Turkey”, OECD Publication, Paris.   OECD (2015) “The Future of Productivity”, OECD Publication, Paris.   Olley,  S.  and  A.  Pakes  (1996)  “The  Dynamics  of  Productivity  in  the  Telecommunications  Equipment  Industry”, Econometrica, Vol. 64, Issue 6, pages 1263‐1295.   Sàez,  S.,  D.  Taglioni,  E.  van  der  Marel,  C.  Hollweg  and  V.  Zavacka  (2015)  “Valuing  Services  in  Trade:  A  Diagnostic Toolkit for Services Trade Competitiveness”, Washington DC: World Bank.   Shepherd, B. and E. van der Marel (2013) "Services Trade, Regulation, and Regional Integration: Evidence  from Sectoral Data", The World Economy, Volume 36, Issue 11, pages 1393‐1405.  Taglioni D. and D. Winkler (2016) “Making Global Value Chains Work for Development”, Washington DC:  The World Bank.   Van der Marel, E. (2012) "Trade in Services and TFP: The Role of Regulation", The World Economy, Vol. 35,  Issue 11, pages 1387‐1429.  Van der Marel, E. (2016) “Services in Goods and Regulatory Comparative Advantage”, in (eds) P. Sauvé and  M. Roy “Research Handbook on Trade in Services”, Edward Elgar Publishing, pages 85‐106.   Van der Marel, E., J. Kren and M. Iootty (2016) "Services in the European Union: What Kinds of Regulatory  Policies Enhance Productivity?", World Bank Policy Research Paper Series, No. 7919, Washington DC: The  World Bank.  World Bank (2013) “Turkey: Fostering Open and Efficient Markets through Effective Competition Policies”,  Reform for Competitiveness Technical Assistance, Report No: ACS2430.   World Bank (2014) “Trading Up to Higher Income, Turkey Country Economic Memorandum”, Report No.  82307‐TR.   World Bank Group (2016) “EU Regular Economic Report 3: Growth, Jobs and Integration: Services to the  Rescue”, Washington, DC: World Bank.   World Bank (2017) “Survey Report on the Regional Enterprise Survey in Turkey”, Washington DC: World  Bank.       34    Annex 1: Supporting Empirical Results and Documentation    Figure A1: TFP measures applied to Turkish EIS firm‐level data (2014)  TFP ACF .3 .2 .1 0 5 6 7 8 9 10 Exporters Domestic Servicified Servicified exp   TFP TFPQ TFP OP .25 .34 .33 .2 .32 .15 .31 .1 .05 .3 .29 0 -8 -6 -4 -2 0 2 1 1.5 2 2.5 Exporters Domestic Exporters Domestic Servicified Servicified exp Servicified Servicified exp     TFP LP LabPr .3 .3 .2 .2 .1 .1 0 0 6 8 10 12 14 16 4 6 8 10 12 14 Exporters Domestic Exporters Domestic Servicified Servicified exp Servicified Servicified exp     Source: EIS data from Turkey; author’s calculations. Note: TFP ACF is based on Ackerberg et al. (2015). TFPQ based  on Hsieh and Klenow (2009; 2014); Olley and Pakes (1996) for OL; Levin and Petrinsohn (2003) for LP; and finally  labour productiviy is used for LabPr. The vertical axis shows the frequency of firms that have a certain level of TFP.  The level of TFP is shown on the horizontal axis.  35      Table A1a: Results from benchmark regression analysis (2007‐2014)  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)    TFP ACF  TFPQ  TFP OP  TFP LP  Lab Pr    Servicified  ‐0.195***  ‐0.333***  ‐0.035***  ‐0.226***  ‐0.226***    (0.008)  (0.024)  (0.003)  (0.016)  (0.016)  Goods exporter  0.220***  0.620***  0.061***  0.411***  0.411***    (0.008)  (0.017)  (0.002)  (0.011)  (0.011)  Servicified exporter  0.127***  0.515***  0.051***  0.338***  0.338***    (0.008)  (0.023)  (0.002)  (0.015)  (0.015)  ln(size)  0.023***  0.313***  0.004***  0.408***  ‐0.426***    (0.004)  (0.012)  (0.001)  (0.007)  (0.007)  Kurum  0.008  0.206***  0.020***  0.137***  0.137***    (0.005)  (0.016)  (0.002)  (0.010)  (0.010)  ln(capital)  ‐0.020***  ‐0.082***  ‐0.009***  0.071***  0.248***    (0.002)  (0.006)  (0.000)  (0.003)  (0.003)    Observations  312,856  312,856  312,856  312,856  312,856  R‐squared  0.158  0.182  0.132  0.481  0.311  RMSE  0.489  1.260  0.124  0.819  0.819  Note: The benchmark chosen is the goods firms only (i.e. non‐exporter); sector and year fixed effects are applied  whilst standard errors are clustered by sector‐year. TFP based on Hsieh and Klenow (2009; 2014) for TFPQ; Olley  and Pakes (1996) for OL; Levin and Petrinsohn (2003) for LP; and finally labour productiviy is used for LabPr.      36    Table A1b: Results from benchmark regression analysis (2007‐2014)  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)    TFP ACF  TFPQ  TFP OP  TFP LP  Lab Pr    Goods  ‐0.220***  ‐0.620***  ‐0.061***  ‐0.411***  ‐0.411***    (0.008)  (0.017)  (0.002)  (0.011)  (0.011)  Servicified  ‐0.415***  ‐0.952***  ‐0.096***  ‐0.637***  ‐0.637***    (0.008)  (0.017)  (0.002)  (0.011)  (0.011)  Servicified exporter  ‐0.092***  ‐0.105***  ‐0.010***  ‐0.073***  ‐0.073***    (0.007)  (0.014)  (0.001)  (0.009)  (0.009)  ln(size)  0.023***  0.313***  0.004***  0.408***  ‐0.426***    (0.004)  (0.012)  (0.001)  (0.007)  (0.007)  Kurum  0.008  0.206***  0.020***  0.137***  0.137***    (0.005)  (0.016)  (0.002)  (0.010)  (0.010)  ln(capital)  ‐0.020***  ‐0.082***  ‐0.009***  0.071***  0.248***    (0.002)  (0.006)  (0.000)  (0.003)  (0.003)    Observations  312,856  312,856  312,856  312,856  312,856  R‐squared  0.158  0.182  0.132  0.481  0.311  RMSE  0.489  1.260  0.124  0.819  0.819  Note: The benchmark chosen is the goods exporters only; sector and year fixed effects are applied whilst standard  errors are clustered by sector‐year. TFP based on Hsieh and Klenow (2009; 2014) for TFPQ; Olley and Pakes (1996)  for OL; Levin and Petrinsohn (2003) for LP; and finally labour productiviy is used for LabPr.    37    Table A2: Categorization of services into production stages  Establishment services NACE Description 454 Sale, maintenance and repair of motorcycles and related parts and accessorie 411 Development of building projects 521 Warehousing and storage 412 Construction of buildings 531 Postal activities 421 Construction of roads and railroads 532 Other postal and courrier activities 422 Construction of utility projects 641 Monetary intermediation 429 Construction of other civil engineering projects 643 Trusts, funds and similar financial entities 431 Demolition and site preparation 649 Other financial services, except insurance and pensions 433 Building completion and finishing 651 Insurance 439 Other specialised contruction activities 652 Reinsurance 681 Buying and selling of own real estate 653 Pension funding 683 Real estate activities on a fee or contract basis 661 Activities auxiliary fo finance, except insurance and pensions 841 Administration of the state, economic and social policy 662 Activities auxiliary to insurance and pensions 842 Community services; safety activities 682 Renting and operating of own or leased real estate 941 Activities of business, employers and professional membership organisations 771 Renting and leasing of motor vehicles 772 Renting and leasing of personal and household goods Pre‐manufacture services 773 Renting and leasing of other machinery, equipment and household goods NACE Description 774 Leasing of intellectual property 721 R&D on natural science and engineering 801 Private security activities 722 R&D on social sciences and humanities 802 Security systems service activities 723 Scientific R&D 803 Investigation activities 724 Scientific R&D 804 Security and investigation activities 725 Scientific R&D 811 Services to buildings and landscape activities 726 Scientific R&D 812 Cleaning activities 727 Scientific R&D 813 Landscape service activities 728 Scientific R&D 951 Repair of computers and communication equipment 729 Scientific R&D 952 Repair of personal and household goods 741 Specialised design activities 744 Other professional, scientificc and technical activities Back‐office services 745 Other professional, scientificc and technical activities NACE Description 746 Other professional, scientificc and technical activities 581 Publishing of books, periodicals and other publishing activities 747 Other professional, scientificc and technical activities 582 Software publishing 748 Other professional, scientificc and technical activities 611 Wired telecommunications 749 Other professional, scientificc and technical activities 612 Wireless telecommunications 613 Satellite telecommunications Manufacture services 619 Other telecommunications NACE Description 620 Computer programming, consultancy and related activities 351 Electric power generation, transmission and distribution 631 Data processing, hosting and web portals 352 Manufacture of gas; distribution of gaseous fuels  632 Information services activities 353 Steam and air conditioning supply 633 Information services activities 360 Water collection, treatment and supply 634 Information services activities 361 Water collection, treatment and supply 639 Other information services 362 Water collection, treatment and supply 642 Activities of holding companies 363 Water collection, treatment and supply 663 Fund management activities 364 Water collection, treatment and supply 691 Legal activities 365 Water collection, treatment and supply 692 Accounting, bookkeeping and auditing, tax consultancy 366 Water collection, treatment and supply 701 Activities of head office 367 Water collection, treatment and supply 702 Management consultancy activities 369 Water collection, treatment and supply 703 Head office and management consultancy 370 Sewerage 743 Translation and interpretation activities 381 Waste collection 781 Activities of employment placement agencies 382 Waste treatment and disposal 782 Temporary employment agency activities 383 Materials recovery 783 Other human resource provision 390 Remediation activities and other waste management 821 Office administration, support and other business support 711 Architectural and egineering; technical testing and analysis 822 Activities of call centers 712 Technical testing and analysis 829 Business support services activities 713 Technical testing and analysis 714 Technical testing and analysis Other services NACE 3‐ Description digit Post‐manufacture services 551 Hotels and similar accomodation NACE 3‐ Description digit 552 Holiday and other short‐stay accomodation 332 Installation of industrial machinery and equipment 553 Camping grounds, recreational vehicle parks and trailer parks 432 Electrical, plumbing and other construction installation 559 Other accomodation 451 Sale of motor vehicles 561 Restaurants and moblie food service activities 453 Sale of motor vehicle parts and accessories 562 Event catering and other food service activities 461 Wholesale on a fee or contract basis 563 Beverage serving activities 462 Wholesale of agricultural raw materials and live animals 591 Motion picture, video and television programme 463 Wholesale of food, beverages and tobacco 592 Sound recording and music publishing 464 Wholesale of household goods 601 Radio broadcasting 465 Wholesale of information and communication equipment 602 Television programming 466 Wholesale of other machinery, equipment and supplies 742 Photographic activities 467 Other specialised wholesale 750 Veterinary activities 469 Non‐specialised wholesale trade 791 Travel agency and tour operator activities 471 Retail sale in non‐specialised stores 799 Other reservation service and related activities 472 Retail sale of food, beverages and tobacco 851 Pre‐primary education 473 Retail sale of automotive fuel 852 Primary education 474 Retail of information and communication equipment 853 Secondary education 475 Retail sale of other household equipment 854 Higher education 476 Retail sale of cultural and recreation goods 855 Other education 477 Retail sale of other goods 856 Educational support services 478 Retail sale via stalls and markets 861 Hospital activities 479 Retail trade not in stores, stalls or markets 862 Medical and dental practice activities 491 Passenger rail transport, interurban 869 Other human health activities 492 Freight rail transport 871 Residential nursing care activities 493 Other passanger land transport 872 Residential care for mental redardation 494 Freight transport by road and removal services 873 Residental care for the elderly and disabled 495 Transport via pipelines 879 Other residential care activities 501 Sea and coastal passanger transport 881 Social work activities 502 Sea and coastal freight water transport 889 Other social work activities 503 Inland passanger water transport 900 Creative, arts and entertainment 504 Inland freight water transport 910 Libraries, archives, museums and other cultural activities 511 Passenger air transport 920 Gambling and betting activities 512 Freight air transport and space transport 921 Gambling and betting activities 513 Air transport 922 Gambling and betting activities 514 Air transport 923 Gambling and betting activities 515 Air transport 924 Gambling and betting activities 516 Air transport 925 Gambling and betting activities 517 Air transport 926 Gambling and betting activities 518 Air transport 927 Gambling and betting activities 519 Air transport 931 Sports activities 522 Support activities for transportation 932 Amusement and recreation activities 731 Advertising 942 Activities of trade unions 732 Market research and public opinion polling 949 Activities of religious organizations 823 Organisation of conventions and trade shows 960 Other personal service activities 970 Activities of households Post‐sales services 981 Undifferentiated goods‐producing activities NACE Description 982 Undifferentiated service‐producing activities 331 Repair and installation of machinery and equipment 990 Activities of extraterritorial organization 452 Maintenance and repair of motor vehicles 843 Compulsory social security activities   38    Figure A2: Alternative TFP measures applied to Turkish EIS firm‐level data for GVC services (2014)  TFP TFPQ TFP OP .25 .34 .33 .2 .15 .32 .31 .1 .05 .3 .29 0 -8 -6 -4 -2 0 2 1 1.5 2 2.5 Estab Pre-man Manu Post-man Estab Pre-man Manu Post-man Post-sales Back-office Goods only Post-sales Back-office Goods only     TFP LP LabPr .3 .25 .2 .2 .15 .1 .1 .05 0 0 6 8 10 12 14 16 4 6 8 10 12 14 Estab Pre-man Manu Post-man Estab Pre-man Manu Post-man Post-sales Back-office Goods only Post-sales Back-office Goods only Source: EIS data from Turkey; author’s calculations. Note: TFP based on Hsieh and Klenow (2009; 2014) for TFPQ;  Olley and Pakes (1996) for OL; Levin and Petrinsohn (2003) for LP; and finally labour productiviy is used for LabPr.            39    Table A3a: Results from benchmark regression analysis of production stages (2007‐2014)  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)    TFP ACF  TFPQ  TFP OP  TFP LP  Lab Pr    Establishment  ‐0.226***  ‐0.610***  ‐0.064***  ‐0.411***  ‐0.411***    (0.007)  (0.019)  (0.002)  (0.013)  (0.013)  Pre‐man  ‐0.045  0.286  0.016  0.125  0.125    (0.091)  (0.199)  (0.018)  (0.123)  (0.123)  Manufacturing  ‐0.055**  ‐0.210***  ‐0.024***  ‐0.141***  ‐0.141***    (0.026)  (0.068)  (0.007)  (0.045)  (0.045)  Post‐man  ‐0.148***  ‐0.148***  ‐0.014***  ‐0.102***  ‐0.102***    (0.006)  (0.021)  (0.002)  (0.014)  (0.014)  Post‐sales  ‐0.151***  ‐0.246***  ‐0.026***  ‐0.167***  ‐0.167***    (0.017)  (0.040)  (0.004)  (0.027)  (0.027)  Back‐office  ‐0.015*  0.014  0.001  0.006  0.006    (0.009)  (0.017)  (0.002)  (0.012)  (0.012)  Other  ‐0.345***  ‐0.610***  ‐0.063***  ‐0.412***  ‐0.412***    (0.016)  (0.032)  (0.003)  (0.021)  (0.021)  Two types  ‐0.156***  ‐0.203***  ‐0.022***  ‐0.139***  ‐0.139***  (0.013)  (0.026)  (0.003)  (0.017)  (0.017)  ln(size)  0.023***  0.313***  0.004***  0.408***  ‐0.426***    (0.004)  (0.012)  (0.001)  (0.007)  (0.007)  Exporter  0.236***  0.653***  0.064***  0.433***  0.433***    (0.008)  (0.015)  (0.001)  (0.010)  (0.010)  Kurum  0.006  0.199***  0.019***  0.132***  0.132***    (0.005)  (0.016)  (0.002)  (0.010)  (0.010)  ln(capital)  ‐0.020***  ‐0.080***  ‐0.009***  0.072***  0.249***    (0.002)  (0.006)  (0.000)  (0.003)  (0.003)    Observations  312,856  312,856  312,856  312,856  312,856  R‐squared  0.159  0.185  0.135  0.483  0.313  RMSE  0.489  1.258  0.124  0.817  0.817  Note: The benchmark chosen is the goods firms only (i.e. non‐exporter); sector and year fixed effects are applied  whilst standard errors are clustered by sector‐year. TFP based on Hsieh and Klenow (2009; 2014) for TFPQ; Olley  and Pakes (1996) for OL; Levin and Petrinsohn (2003) for LP; and finally labour productiviy is used for LabPr.          40    Table A3b: Results from benchmark regression analysis of production stages (2007‐2014)  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)    TFP ACF  TFPQ  TFP OP  TFP LP  Lab Pr    Establishment  ‐0.206***  ‐0.477***  ‐0.048***  ‐0.323***  ‐0.323***    (0.011)  (0.024)  (0.002)  (0.016)  (0.016)  Pre‐man  0.116  0.557***  0.043***  0.298***  0.298***    (0.081)  (0.186)  (0.015)  (0.108)  (0.108)  Manufacturing  ‐0.068*  ‐0.018  ‐0.003  ‐0.012  ‐0.012    (0.039)  (0.095)  (0.009)  (0.063)  (0.063)  Post‐man  ‐0.207***  ‐0.199***  ‐0.019***  ‐0.135***  ‐0.135***    (0.008)  (0.015)  (0.001)  (0.010)  (0.010)  Post‐sales  ‐0.156***  ‐0.190***  ‐0.020***  ‐0.131***  ‐0.131***    (0.020)  (0.047)  (0.005)  (0.031)  (0.031)  Back‐office  ‐0.045***  ‐0.018  ‐0.002  ‐0.017  ‐0.017    (0.010)  (0.020)  (0.002)  (0.014)  (0.014)  Other  ‐0.173***  ‐0.394***  ‐0.038***  ‐0.269***  ‐0.269***    (0.026)  (0.063)  (0.006)  (0.041)  (0.041)  Two types  ‐0.161***  ‐0.155***  ‐0.017***  ‐0.106***  ‐0.106***  (0.011)  (0.022)  (0.002)  (0.015)  (0.015)  ln(size)  0.026***  0.320***  0.005***  0.413***  ‐0.421***    (0.004)  (0.012)  (0.001)  (0.007)  (0.007)  Kurum  0.047***  0.371***  0.036***  0.248***  0.248***    (0.008)  (0.018)  (0.002)  (0.012)  (0.012)  ln(capital)  0.025***  ‐0.026***  ‐0.003***  0.108***  0.285***    (0.002)  (0.006)  (0.000)  (0.003)  (0.003)    Observations  98,273  98,273  98,273  98,273  98,273  R‐squared  0.182  0.161  0.110  0.489  0.312  RMSE  0.483  1.225  0.115  0.789  0.789  Note: The benchmark chosen is the goods exporting firms; sector and year fixed effects are applied whilst standard  errors are clustered by sector‐year. TFP based on Hsieh and Klenow (2009; 2014) for TFPQ; Olley and Pakes (1996)  for OL; Levin and Petrinsohn (2003) for LP; and finally labour productiviy is used for LabPr.        41    Annex 2: Explanation of TFP methodology   The firm‐level data for estimating our TFP measures were retrieved from the Ministry of Science, Industry  and Technology (MoSIT) Enterpreneurial Information System (EIS) database. Data in this database are for  the period 2007‐2014 for manufacturing firms only. No data were available at the affiliate level to estimate  their separate production functions.17     Firm‐level  TFP  measures  used  in  this  paper  are  computed  in  different  ways.  Over  the  years,  various  methodologies have been developed in the international economics literature, with Olley and Pakes (2003)  and Levinsohn and Petrin (2008) as the most commonly used ones. Several papers that are very close to  our line of research, such as Fernandes and Paunov (2012) and Arnold  et al. (2015), have used the TFP  estimation developed by Ackerberg et al. (2006; 2015).     Although all three approaches correct for the endogeneity of input choices, including the choice of services  as inputs, for the TFP estimates, the Ackerberg specification improves the former two TFP methods by  correcting for potential collinearity problems, which could otherwise occur from a distorting factor with  regards to the identification of the variable input coefficients. Ackerberg et al. (2006; 2015) also provide a  correction for the timing of the input choice decision.     This paper also uses the Hsieh and Klenow (2009, 2014) way of estimating TFP, which is relatively new and  follows  a  different  structure.  More  precisely,  in  their  methodology  the  authors  follow  a  structural  approach using a Cobb‐Douglas estimate with commonly used labor shares to explicitly take into account  policy distortions that would otherwise affect traditional TFP measures in their revenue as opposed to  physical TFP.    We estimate all four approaches and use them in our regression output discussion. To do so, one needs  to estimate sector‐specific production functions. These production functions are sector‐specific because  industries differ in production technology. The main idea of estimating these production functions is that  unobserved firm productivity shocks can be approximated by a non‐parametric function of observable firm  characteristics. We estimate these production functions for each 2‐digit manufacturing sector.      To  start  estimating  production  functions  we  need  firm‐level  data  on  value‐added.  We  compute  value‐ added as the real sales (deflated) minus the cost of sales (deflated). Generally, value‐added at the firm is  defined as sales minus the value of inputs, which includes materials, services and energy. In our case, we  used only balance sheet information to perform this analysis and did not have the opportunity to separate  different types of costs included in the cost of sales. The production functions themselves are estimated  using the standard approach of Cobb‐Douglas in logarithmic form, as shown in the following equation:       ∙ ∙         (A1)    In equation (A1),   stands for output of a firm i in year t and represents value‐added as explained above;   denotes the capital stock of a firm and is calculated as the two‐period average of real fixed tangible  capital for all four approaches in depreciated form; and   designates the labor input of a firm, which is                                                               17  However, it remains unclear whether the variable reported at the manufacturing firm level also comprises activities  of the affiliate, which may result that the productivity figures could include some services activities.   42    proxied by the number of employees.18 Furthermore,   is the unobserved total factor productivity and   is the random iid shock.     As explained above, we do not use OLS to estimate equation (A1) as this estimation strategy suffers from  simultaneity bias in its inputs. Instead, we use the various approaches of TFP from Ackerberg et al. (2006,  2015), Olley and Pakes (1996), Levinsohn and Petrin (2003), and Hsieh and Klenow (2009, 2014). For the  Ackerberg et al. and Levinsohn and Petrin specifications, we use material inputs as a proxy for unobserved  time‐varying productivity shocks. For the Olley and Pakes approach one needs investment instead, which  is computed as the difference between capital stock of two subsequent years corrected for depreciation,  i.e.  .     For Hsieh and Klenow (2009, 2014), TFPQ is estimated in relative terms compared to each 2‐digit NACE  classification sector code.  As said, for this approach one needs to have common labor shares from one  country which is most likely to serve as a reference point. This paper uses Germany, as it represents the  most important economy for Turkey that is comparatively undistorted by policies. Labor market shares  are defined as the wages and salaries for each 2‐digit NACE sector divided by each of their sectoral value‐ added.     Proxy variables are deflated at the 2‐digit NACE level. In  case the data were  missing, we  used either a  higher level of aggregation, or otherwise simple GDP deflators. For value‐added, we used the value‐added  deflator from Turkstat for all years. For materials, we used the deflator for intermediate consumption, and  for capital stock we used the consumption of fixed capital price index. Both are also taken from Turkstat.     The  production  functions  contain  32  sectors.19  Note  that  the  production  functions  were  estimated  for  Ackerberg  et  al.  (2006,  2015),  Olley  and  Pakes  (1996)  and  Levinsohn  and  Petrin  (2003).  For  Hsieh  and  Klenow (2009, 2014) the production function was computed following standard practice. In all, based on  the  three  unbiased  sets  of  estimates  plus  the  TFPQ  measure,  we  obtain  four  firm‐level  time‐varying  logarithmic TFP specifications as residuals from equation (A1).                                                                     18  Note that subscripts for country and industry are supressed for now as they are estimated for each of them.   19   An  overview  of  this  matrix  with  the  number  of  firms  in  each  of  these  cells  is  available,  but  would  need  to  be  retrieved from the Ministry of Science, Industry, and Technology with permission.   43