WPS7503 Policy Research Working Paper 7503 Breaking the Metal Ceiling Female Entrepreneurs Who Succeed in Male-Dominated Sectors Francisco Campos Markus Goldstein Laura McGorman Ana Maria Munoz Boudet Obert Pimhidzai Africa Region—Office of the Chief Economist Gender Cross Cutting Solution Area Poverty and Equity & Trade and Competitiveness Global Practice Groups December 2015 Policy Research Working Paper 7503 Abstract A range of reasons is cited to explain gender differences in female-dominated sectors. The paper examines a set of fac- business performance in Africa. Within those, the sector tors to explain the differences in sector choices, and finds of operations is consistently identified as a major issue. that there is a problem of information about opportunities This paper uses a mixed methods approach to assess how in male-dominated industries. The analysis also concludes women entrepreneurs in Uganda start (and strive) oper- that psychosocial factors, particularly the influence of male ating firms in male-dominated sectors, and what hinders role models and exposure to the sector from family and other women from doing so. The study finds that women friends, are critical in helping women circumvent or over- who cross over into male-dominated sectors make as much come the norms that undergird occupational segregation. as men, and three times more than women who stay in This paper is a product of the Office of the Chief Economist, Africa Region; the Gender Cross Cutting Solution Area; the Poverty and Equity Global Practice Group; and the Trade and Competitiveness Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at fcampos@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 Breaking the Metal Ceiling:   Female Entrepreneurs Who Succeed in Male‐Dominated Sectors1    Francisco Campos  Markus Goldstein  Laura McGorman  Ana Maria Munoz Boudet  Obert Pimhidzai                                  Keywords: Gender, norms, labor market participation, entrepreneurship, small enterprises.  JEL codes: J16, O17, O12, D22, D24, L25, L26                                                                   1   We  thank  the  UN  Foundation  for  financial  support  for  this  project.  We  also  thank  the  World  Bank’s  Bank‐ Netherlands  Partnership  Program  Trust  Fund and  Belgium  Poverty Reduction  Program  for  financial  support for  the  impact evaluation project on which the project draws.  We thank Elena Bardasi for her detailed review and resulting  discussion  and  participants  in  seminars  at  the  World  Bank  and  the  UN  Foundation  for  comments.   We  would  also  like  to  thank  Victoria  Katende  of  Makerere  University  for  the  excellent  work  in  leading  the  logistics  and  implementation  of  the  qualitative  assessments.  We  would  also  like  to  thank  Nelson  Matua  for  his  support  in  supervising  face‐to‐face  interviews.  All  views  expressed  in  this  paper  should  be  considered  those  of  the  authors  alone, and do not necessarily represent those of the institutions they represent.  Section I: Introduction  Evidence  from  developed  and  developing  countries  indicates  that  there  is  significant  gender  segregation  within  the  labor  market,  with  women  more  likely  to  work  in  low‐productivity  sectors,  less  profitable  businesses,  or  be  relegated  to  unpaid  family  employment  or  the  informal  wage  sector  (World  Bank,  2011;  ILO,  2012;  Dolado  et  al;  2003).  In  entrepreneurship,  women‐owned2  businesses  typically  underperform  men’s  (see  Klapper  and  Parker,  2011,  for  an  overview  of  this  literature).  While  female  participation  in  entrepreneurial  activities  varies  by  region,  the  gaps  in  productivity  and  growth  between  male and female‐owned enterprises are stark and remain large even in rich countries (World Bank, 2011;  Klapper  and  Parker,  2011).  Occupational  segregation  also  comes  with  a  growth  cost.  If  we  make  the  not  unreasonable  assumption  that  skills  are  equally  distributed  across  men  and  women  at  start,  the  growth  of  an  economy  will  be  reduced  by  gender  segregation  of  employment  as  a  given  sector  does  not  have  access to the full set of skills that exist. Focusing on enterprises in developing countries, Bruhn (2009) finds  that female‐owned firms throughout Latin America tend to be smaller than male‐owned firms in terms of  sales, number of employees and profits. Similarly, Bardasi, Sabarwal, and Terrell (2011) reveal large gaps  in  firm  size  in  Europe  and  Central  Asia,  Latin  America,  and  Sub‐Saharan  Africa.  And  research  in  Latin  America  and  Asia  found  that  only  one  in  ten  firms  growing  to  at  least  15  employees  is  women‐owned  (Kantis, Angelelli and Koenig, 2005).   In Africa, female participation in entrepreneurial activities is higher than in any other region, with  women  representing  half  of  non‐farm  business  ownership  (Hallward‐Driemeier,  2011).  However,  these  entrepreneurship opportunities have yet to lead to equal earnings between women and men. A range of  studies show female‐owned firms lagging behind their male counterparts in a number of key measures of  enterprise  performance.  In  terms  of  revenue,  Bardasi,  Sabarwal  and  Terrell  (2011)  indicate  that  female‐ owned enterprises in Sub‐Saharan Africa have sales that are 31 percent lower than male‐owned firms. For  productivity, Hallward‐Driemeier (2011) estimates the gender gaps in labor productivity in Africa to be 6  to  8  percent,  and  Costa  and  Rijkers  (2012)  analyze  rural  non‐farm  entrepreneurship  and  find  that  male‐ owned  firms  in  Ethiopia  are  three  times  more  productive  than  female‐owned  ones.  Finally,  our  examination  of  summary  statistics  from  the  Uganda  National  Household  Survey  (2005/2006)  indicates                                                               2   See  Hallward‐Driemeyer  and  Aterido  (2011)  for  a  discussion  on  the  importance  of  the  definition  of  female  ownership between partial ownership and decision‐making. In the setting of this study 90 percent of the enterprises  only have one owner. For those in partnership, female ownership is defined in this study as the main business owner  being a woman.   2    that male‐owned businesses in Uganda are 3.1 times larger than female‐owned enterprises and earn 2.5  times as much.   A range of factors have been discussed in the literature to explain these differences (Klapper and  Parker, 2011; World Bank, 2012), including access to finance and time constraints. However, the sector in  which the firm operates is consistently found to be a major determinant of gender‐observed differences  in  performance  and  growth  (e.g.  Hallward‐Driemeier,  2011;  Bardasi,  Sabarwal  and  Terrell,  2011;  Costa  and  Rijkers,  2012).3  For  example,  Hundley  (2001)  estimates  that  women’s  concentration  in  the  personal  services sector explains as much as 14 percent of the gender‐based self‐employment earnings differential.  De  Mel,  McKenzie  and  Woodruff  (2009)  find  that  female  ownership  loses  statistical  significance  in  explaining  differences  in  performance  once  industry  choice  is  controlled  for.  Results  from  Guatemala  (Kevane and Wydick, 2001) and India (Kantor, 2005) suggest that constraints to female‐owned firms and  their sector concentration respond to factors such as the marginal value of time for home production, and  constraints on location of business, among others.4  Differences in sectoral choice among men and women are large, with the vast majority of female  entrepreneurs  clustering  in  low  value‐added  industries.  Women  entrepreneurs  in  Africa  tend  to  concentrate  in  hotels  and  restaurants,  wholesale  and  retail  trade,  garments,  textiles  and  leather  goods,  and other services (Bardasi, Sabarwal and Terrell, 2011). African men on the other hand have businesses  distributed across a wider range of sectors, including construction and manufacturing.   Given  that  existing  research  has  identified  industry  concentration  as  important  in  determining  future profitability and growth, the current debate is centered on whether the women’s decision to enter  these  sectors  is  driven  by  constraints  or  preferences  (see  Bardasi,  Sabarwal  and  Terrell,  2011,  for  an  overview of this literature). Afzal, Hasan, and Parveen (2011) suggest that there are some behavioral and  perception‐based  determinants  of  lower  profitability,  namely  that  female  entrepreneurs  exhibit  a  significant amount of “intrinsic” rather than “extrinsic” motivation, and are often driven more by flexible  work  schedules  or  personal  achievement  rather  than  a  raw  interest  in  profit  or  growth,  contributing  to  preference‐driven  hypotheses.  Similarly,  Minniti  (2010),  among  others,  suggests  that  female                                                               3   A  survey  of  developed  country  literature  on  small  and  medium  firms  suggests  that  the  limited  growth  observed  among  female‐owned  firms  is  due  to  the  over‐representation  on  women  in  a  subset  of  sectors  (Nichter  and  Goldmarck, 2009).  4  Kantor (2005) shows that 36 percent of female entrepreneurs operate home‐based firms where clients go to them  for  purchases,  compared  to  20  percent  of  male  entrepreneurs.  Household  firms  are  smaller,  and  also  less  likely  to  grow (Mead and Liedholm, 1998).  3    entrepreneurs  exhibit  less  confidence  in  their  skill  sets  and  ability  to  take  risks  than  men.  Conversely,  research  in  Africa  (for  instance  Bardasi  and  Getahun,  2008)  and  elsewhere  (Brush,  1992)  found  that  women are often constrained by a range of factors, including limited access to finance and human capital  development opportunities, which points more to a constraint‐driven hypothesis.   In  this  study,  we  seek  to  examine  the  role  of  a  range  of  factors  that  may  hinder  or  help  women  entrepreneurs  to  enter  male  dominated  sectors.  We  do  this  in  the  context  of  Uganda,  which  shows  the  concentration  pattern  that  the  studies  above  refer  to:  only  6  percent  of  women  operate  in  male‐ dominated  sectors5  (where  over  75  percent  of  enterprises  are  male‐owned),6  while  34  percent  of  men  have  businesses  in  those  industries  (UBOS,  2006).  Specifically,  we  break  the  potential  factors  explaining  the entry into male dominated sectors into three (potentially overlapping) groups.  First,  we  look  at  whether  the  crossover  entrepreneurs  (women  who  own  businesses  in  male‐ dominated industries) are above average in their entrepreneurial skill or abilities. Second, we examine the  possibility  that  their  psychosocial  development  explains  their  ability  to  overcome  occupational  segregation.  Finally,  as  credit  and  human  capital  constraints  are  often  cited  as  factors  that  hold  back  women’s  business  no  matter  which  sector  they  are  in,  we  examine  the  possibility  that  the  ability  to  overcome these constraints might explain their presence in these non‐traditional sectors.     We  use  a  mixed  methods  approach  to  examine  these  potential  explanations.  To  start  with,  we  find  that  women  who  cross  over  into  male‐dominated  sectors  make  as  much  as  men,  and  more  than  women who stay in female‐dominated sectors. But this fact is unknown to a majority of the women who  do  not  cross  over,  suggesting  information  is  a  key  initial  hurdle  to  crossing  over.  The  main  factors  that  seem to be associated with crossing over are psychosocial ‐‐ particularly the influence of male role models  and  exposure  to  the  sector  from  family  and  friends.  These  factors  are  likely  to  be  critical  in  helping  the  crossover women circumvent or overcome the norms that undergird occupational segregation.                                                               5  While in the literature male‐dominated sectors are often defined as those where more than 50 percent of the firms  are  male‐owned  (over‐representation),  in  this  study  we  focused  on  enterprises  where  male‐domination  is  over  75  percent,  because  the  over‐representation  could  just  be  a  reflection  of  the  specific  sample,  which  is  often  not  representative of the population – eg: the WB/IFC Enterprise Surveys are often not representative of the population  of  firms  in  the  country  in  the  absence  of  a  solid  census  of  firms.  While  these  classifications  at  the  margin  could  potentially average out in a quantitative analysis, they matter considerably when looking at a qualitative assessment  where perceptions may be different than the sample dynamics.  6  Of course, if more women were to operate in those sectors, they would cease to be male‐dominated, but currently,  and through time and across countries, the pattern is prevalent, and hence important to analyze.  4    The  next  section  lays  out  the  data  we  use  and  the  methods  by  which  they  were  collected.  After  exploring the characteristics of female‐owned firms in our study sample, and comparing them with male‐ owned firms in terms of productivity and profits (section three), we move on to examine the relative roles  of  the  three  groups  of  factors  mentioned  above  in  determining  which  women  cross  over  and  which  do  not  (section  four).  Once  in  business,  challenges  such  as  access  to  finance  and  lack  of  networks  and  sometimes  a  hostile  environment  are  the  most  prevalent  ones,  together  with  limited  technical  and  managerial skills – as detailed in section five. Section six draws on the findings to identify some areas for  testing future policy interventions aiming to promote female participation in male‐dominated sectors of  the economy, as well as to support women who wish to cross over.     Section II: Data and methods  This  paper  draws  on  baseline  data  collected  in  the  first  semester  of  2011  from  a  sample  of  entrepreneurs in urban Uganda from within and just outside Kampala, which are mostly part of the Katwe  Small Scale Industry Association (KASSIDA). The data were collected as part of an evaluation of the impact  of a skills and managerial training program on business performance. The baseline survey included a total  sample  of  326  women  and  409  men,  of  which  only  30  women  (crossovers)  owned  businesses  in  male‐ dominated  sectors.  Table  1  shows  the  distribution  of  women  and  men  across  different  industries  and  indicates  the  gender  concentration,  with  crossover  sectors  identified  in  bold.7  We  use  this  data  set  (hereafter the KASSIDA data set), which has detailed information on assets, inputs, other costs, sales, and  profits,  to  compare  the  performance  of  crossovers  with  both  other  women‐owned  businesses  in  traditional female sectors and male‐owned businesses in the same sectors.                                                                   7  The sample size in table 1 is larger than in the analysis that follows as we do not observe all variables for all firms  listed here.       5    Table 1: Number of enterprises per sector in the Kassida data set     Female‐owned  Male‐owned  Sector  Crossovers  Non‐crossovers     Barbershop / Hair Salon  0  63  7  Carpentry  4  0  44  Catering  0  107  2  Electricals  1  0  11  Fitting and machinery  0  0  11  Foundry & forgery8  15  0  48  Metal fabrication  7  0  185  Shoe making & repair  3  0  33  Tailoring / knitting  0  126  68  Total  30  296  409    This paper also uses the outcomes of a  mixed methods questionnaire collected uniquely for  this  paper (hereafter the mixed methods data set). This questionnaire was administered in July/August 2012  to 187 female entrepreneurs – 67 working in male‐dominated sectors such as those identified in Table 1,  and 120 working in traditionally female sectors (catering, hair dressing, and tailoring).   Table 2: Number of enterprises per sector in the mixed methods data set     Female‐owned  Sector  Crossovers  Non‐crossovers  Carpentry  26  0  Catering  0  41  Clay molding  0  1  Electricals  1  0  Fitting and machinery  7  0  Foundry & forgery  15  0  Hair salon  0  23  Metal fabrication  10  0  Shoe making & repair  8  0  Tailoring / knitting  0  55  Total  67  120    As the study was designed to include both formal and informal businesses, it is not representative  of all enterprises in Kampala.9 Instead, an initial sample of respondents was drawn from the KASSIDA data                                                               8  Forgery could be integrated in metal fabrication under a different definition of sectors. The definition used follows  the list of sectors identified by KASSIDA to organize their work.  9   The inclusion of informal businesses results in a lack of an accessible sample frame from which to draw.  6    set  (21  of  the  crossovers  in  the  mixed  method  data  set  were  from  the  KASSIDA  data  set;  the  additional  crossover  participants  were  identified  through  respondent‐driven/snowball  sampling).  For  non‐ crossovers,  60  respondents  were  identified  through  a  random  sample  of  the  KASSIDA  data  set,10  and  an  additional 60 were matched to the crossover sample on a small list of pre‐business characteristics.11 Given  the  mixed  method  and  not  purely  quantitative  approach,  the  objective  of  the  matched  subset  was  to  enable  a  sufficient  sample  of  individuals  with  characteristics  relatively  similar  to  crossovers  before  the  inception of their business, with  the  main difference  being  that they took different paths due to a set of  factors to be explained in the analysis.  We prepared semi‐structured interview instruments to capture a wide range of information about  female  entrepreneurs,  including  their  background,  family  history,  education,  entrepreneurial  capacity/tendency  (risk  aversion,12  personality  profile,  IQ),  access  to  networks,  presence  of  role  models,  and a host of other factors. In addition to these quantitative measures, there were open‐ended questions  that allowed participants to supply answers in their own words and elaborate on the path that led them  to be in a specific business sector. The instruments included substantial room for probing by enumerators,  leading to a rich quantitative and qualitative data set.13   To  complement  information  obtained  in  individual  interviews,  we  conducted  17  focus  group  discussions with crossovers, non‐crossovers, clients, suppliers, and (male) employees, with approximately  six  members  per  group.  Focus  groups  of  entrepreneurs  included  cases  where  only  one  sector  was  represented,  as  well  as  others  that  included  a  mix  of  both  crossovers  and  non‐crossovers.  Additionally,  we interviewed a set of community leaders and credit providers to gauge the structural constraints facing  both  female  entrepreneurs  in  male‐dominated  sectors,  as  well  as  those  in  traditional  sectors.  Including  various  partners  in  the  value‐chain  allows  us  to  better  measure  community‐wide  perceptions  on  female  participation  in  entrepreneurial  activities,  enabling  better  understanding  of  why  so  few  female  entrepreneurs decide to cross over.                                                                   10  Respondents from the KASSIDA data set included both members of the treatment and control groups, the former  of which had received technical and managerial training, the latter of which had not.  11  These characteristics included nearest neighbor on age, age squared, and completion of primary education.  12  The games on risk aversion were not considered for this analysis because half‐way through implementation, survey  audits indicated problems in administering this part of the survey.  13   Interviews  were  recorded  and  there  was  space  in  the  questionnaire  for  additional  writing  of  questions  and  answers.  7    Section III: The profitability and productivity of male and female‐owned firms  In  this  section,  we  investigate  the  differences  in  size  and  firm‐level  performance  between  firms  owned  by  women  crossovers  and  non‐crossovers,  as  well  as  between  crossover  firms  and  those  owned  by men operating in the same sectors. We use the KASSIDA data set (discussed above) to document these  differences and examine to what extent the differences are explained by production inputs and the scale  of the operation.   The  first  place  to  start  with  this  examination  is  the  profit  of  different  firms.  Women  will  have  incentives in crossing over if it is a profitable endeavor. Looking within female‐owned firms, Figure 1 shows  the  distribution  of  the  logarithm  of  monthly  profits  for  crossovers  versus  non‐crossovers.  As  per  the  literature  on  the  importance  of  sectors  in  explaining  gender  gaps  (Klapper  and  Parker  2011;  Bardasi,  Sabarwal and Terrell 2011), many of the women who cross over make higher profits than women who do  not.      Figure 1: Distribution of (log) monthly profits for women crossovers and non‐crossovers – Kassida data  set  Profit Distribution by Crossover .4 .3 Density .2 .1 0 8 10 12 14 16 logmthprofit Crossover(f) Non-crossover(f) kernel = epanechnikov, bandwidth = 0.4290   In Figure 2, we examine the relative profits of female crossover firms versus male‐owned firms in  the same sectors. This figure shows distributions of profit that are a lot more similar than those in Figure  8    1,  indicating  that  businesses  owned  by  women  that  cross  over  to  male‐dominated  sectors  perform  similarly to male‐owned businesses in those sectors.   Figure 2: Distribution of (log) monthly profits for women crossovers and men in same sectors –  Kassida data set  Profit Distribution (Crossover Sectors) .4 .3 Density .2 .1 0 10 12 14 16 logmthprofit Female crossover Male kernel = epanechnikov, bandwidth = 0.4290   In  order  to  examine  the  differences  between  women  who  cross  over  and  those  who  do  not  in  more depth, we now turn to a set of basic statistics in Table 3.       9    Table 3: Summary statistics for Female‐owned enterprises ‐ Kassida data set     Total  StDev  Crossover  Non‐Crossover  Difference  Financials            Revenues past month (UGX '000)  1,058  2,246  2,697  914  1,783***  Profits past month (UGX '000)  229  392  494  205  289***  Investment                 Net capital invested (UGX '000)  2,056  5,880  5,312  1,769  3,543***  Number of workers  2.6  2.0  3.9  2.4  1.5***  Inputs consumed past month (UGX '000)  377  783  968  325  643***  Personal characteristics                 Age  37  9  42  36  6***  Married  53  50  40  54  ‐14  Widow  13  34  32  11  21***  Less than primary education  12  32  30  10  20***  Primary school is max education  52  50  26  54  ‐28***  Secondary school is max education  24  43  30  24  7  Completed more than secondary  13  33  13  13  0  Previously worker in sector  13  33  12  13  ‐1  Received business or technical training in past  43  50  72  40  32***  Financial literacy index (0‐1)  0.5  0.1  0.5  0.4  0.1***  Technical literacy index (0‐1)  0.4  0.2  0.4  0.4  0.0  Owns more than one business  15  36  24  14  10  Household and business activities simultaneously  30  46  44  29  15  Business characteristics                 Business owner started this firm  93  26  84  93  ‐9*  Saw market opportunity when starting business  56  50  48  57  ‐9  Has business partners  3  16  0  3  ‐3  Business is registered  46  50  44  46  ‐2  Age of business  9  7  14  9  5***  Size of business network (log)  3.2  1.1  3.4  3.1  0.2  Access to finance                 Has bank account  51  50  60  50  10  Has received business support  14  18  19  13  6*  Belongs to SACCO  18  39  32  17  15*  Has received loan  32  47  44  31  13  Harassment (past 12 months)                 Has been sexually harassed  16  37  8  17  ‐9  Other type of harassment+  42  49  40  42  ‐2  N  309     25  284     note: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. At the time of the survey, 1 US$ = UGX 2,250.  +  other  type  of  harassment  includes:  threats  to  shut  down  business;  shouting,  scolding,  making  a  nuisance  in  or  near  enterprise  premises;  vandalism  of  premises  or  merchandise;  confiscation  of  property  or  merchandise;  pushing  or  shoving; and beating.    Table 3 shows the vast difference across these two types of female entrepreneurs and their firms.  First  of  all,  we  can  see  that  the  average  revenue  of  a  crossover  firm  is  about  three  times  that  of  a  non‐ crossover  firm,  and  profit  is  more  than  double.  In  addition,  as  might  be  expected,  the  crossover  firms  10    operate at a larger scale with significantly higher levels of labor and capital. Crossover firms are also older,  and more likely to have received business support in the form of business or technical training. There also  appear to be some differences in terms of finance – crossovers are more likely to belong to a savings and  credit  cooperative  (SACCO)  and  to  have  received  business  development  services  such  as  assistance  on  business planning, developing promotional materials, and expanding market access. In terms of business  practices, crossovers are significantly less likely to be running a business that they themselves started. In  terms of personal characteristics, crossovers show some differences from non‐crossovers: they are older,  have a somewhat different education profile and are more likely to be widowed.   Table  4  provides  the  same  comparison,  using  the  KASSIDA  data,  for  female  and  male  entrepreneurs within the crossover sectors.  Table 4: Summary statistics, within crossovers' sectors female‐male comparison ‐ Kassida data set     Total  StDev  Crossover  Male  Difference  Financials            Revenues past month (UGX '000)  3,343  5,543  2,697  3,397  ‐700  Profits past month (UGX '000)  513  676  494  515  ‐21  Investment                 Net capital invested (UGX '000)  3,865  7,749  5,312  3,744  1,569  Number of workers  5.5  4.0  3.9  5.6  ‐1.7**  Inputs consumed past month (UGX '000)  1,659  4,169  968  1,717  ‐749  Personal characteristics                 Age  39  10  42  39  4*  Married  86  35  40  90  ‐50***  Widow  3  16  32  0  32***  Less than primary education  9  28  30  7  24***  Primary school is max education  45  50  26  47  ‐20*  Secondary school is max education  29  46  30  29  1  Completed more than secondary  17  38  13  17  ‐4  Previously worker in sector  17  37  12  17  ‐5  Received business or technical training in past  67  47  72  66  6  Financial literacy index (0‐1)  0.5  0.1  0.5  0.5  0.0  Technical literacy index (0‐1)  0.5  0.2  0.4  0.5  ‐0.1**  Owns more than one business  24  43  24  24  0  Household and business activities simultaneously  12  33  44  9  35***  Business characteristics                 Business owner started this firm  87  34  84  87  ‐3  Saw market opportunity when starting business  65  48  48  66  ‐18*  Has business partners  13  33  0  14  ‐14**  Business is registered  64  48  44  66  ‐22**  Age of business  15  9  14  15  ‐2  Size of business network (log)  4  1  3  4  ‐0.2  Access to finance                 11    Has bank account  63  48  60  63  ‐3  Has received business support  18  20  19  17  2  Belongs to SACCO  9  28  32  7  25***  Has received loan  31  46  44  30  14  Harassment (past 12 months)                 Has been sexually harassed  7  25  8  7  1  Other type of harassment+  48  50  40  49  ‐9  N  324     25  299     note: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. At the time of the survey, 1 US$ = UGX 2,250.  + other type of harassment includes: threats to shut down business; shouting, scolding, making a nuisance in or  near  enterprise  premises;  vandalism  of  premises  or  merchandise;  confiscation  of  property  or  merchandise;  pushing or shoving; and beating.    In  terms  of  core  business  indicators,  profit,  revenue  and  capital  are  not  statistically  significantly  different across male and female‐owned firms in the crossover sectors. There is a significant difference in  the  number  of  workers,  with  female‐owned  firms  averaging  1.7  fewer  workers  than  their  male‐owned  counterparts. This could be related to different allocation of capital and labor, but could also just be due  to different sub‐sector composition. When we turn to business practices, however, a number of significant  differences  emerge.  Women,  not  surprisingly,  are  much  more  likely  to  mix  household  and  financial  resources  than  men,  but  are  significantly  less  likely  to  have  a  business  partner  (indeed  none  of  the  crossovers does) and less likely to be registered. There appears to be some difference in finance ‐‐ female  entrepreneurs  in  these  sectors  are  more  likely  to  belong  to  a  SACCO.  The  characteristics  of  the  entrepreneurs are also different ‐‐ women are older than their male counterparts, have a slightly different  educational profile (although the years of education, not shown here, are not significantly different), are  less likely to be married and more likely to be widows, and score lower on our measure of technical skills.14    The  preceding  discussion  suggests  that  women  crossovers  and  non‐crossovers  operate  at  different scales but also  have a range of different business practices and personal attributes. In order to  disentangle the relative impact of scale, we turn to production function estimates. We use a Cobb‐Douglas  production function of the form   where   is output of firm i in sector j and modeled as  a function of capital,  , labor,  , intermediate material inputs,  , and total factor productivity (TFP),  A.  This  approach  investigates  if  these  factors  account  for  the  potential  gaps  in  productivity  between                                                               14  These  are  a  set  of  questions  designed  to  carefully  measure  skills  within  a  given  sector  (e.g.  "how  far  in  inches  from  the  scalp  would you apply a chemical relaxer?" for hair salon or “what is the minimum size of wire used for making an industrial welding  machine?” for electrical).  12    crossovers  and  other  groups.  Moreover,  we  assess  if  the  observed  differences  are  associated  with  suboptimal scale of operations for a specific group.  We  acknowledge  limitations  of  this  analytical  approach,  namely  the  potential  problems  of  endogeneity, including omitted variable bias, simultaneity and self‐selection issues. Nevertheless, such an  analysis  is  helpful  in  identifying  the  initial  factors  that  might  be  relevant  in  explaining  the  unconditional  differences in performance.  Table  5  shows  the  estimates  of  production  functions  for  female‐owned  firms,  with  and  without  controls for capital, labor and material inputs.     Table 5: Production Function Estimates for female‐owned enterprises  Dependent Variable: log Sales, restricted sample of women‐only (Kassida data set)    est1    est2      B  se  B  Se  Crossover  1.027***  0.193  2.817*  1.552            log Capital      0.086**  0.038  log Labor      0.558***  0.073  Log Material Inputs      0.103***  0.035  cross*lnK      ‐0.121  0.140  cross*lnL      0.481  0.329  cross*lnM      ‐0.091  0.159            _cons  13.089***  0.072  10.388***  0.559  N  309    309    r2  0.065    0.256    Non‐crossovers CRS (p‐value of F‐test)        0.0014***     Crossovers CRS (p‐value of F‐test)      0.9519    Crossovers RS = Non‐crossovers RS (p‐value of F‐test)     0.3266     note: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. CRS‐ Constant Returns to Scale; RS = Returns to Scale.      The  first  conclusion  that  can  be  drawn  from  this  table  is  that  crossovers  have  higher  sales  than  non‐crossovers,  even  after  accounting  for  the  capital,  labor  and  material  inputs  invested  in  the  business  as  the  crossover  variable  remains  significant  in  the  second  set  of  estimates.  A  second  conclusion  is  that  scale does not appear to be driving the enterprise outcome differences (here measured in terms of sales)  between  crossover  and  non‐crossover  female  entrepreneurs.  As  the  last  three  rows  of  the  table  show,  13    non‐crossover enterprises exhibit decreasing returns to scale and we cannot rule out that the same is true  for  crossover  enterprises.  Thus,  differences  in  economies  of  scale  do  not  appear  to  be  driving  the  levels  of  sales  across  these  two  types  of  enterprises.  Given  that  economies  of  scale  are  not  driving  the  differences in revenues (and profits) between crossovers and non‐crossovers, in the next section we turn  to a range of other potential factors.    Section IV: Who crosses over?  The  women  who  break  into  male‐dominated  industries  are  different  than  women  in  traditional  sectors, but there is no clear theory to explain why they do what they do. The literature has focused most  on  the  choice  of  sector  as  a  driving  factor  of  gender‐correlated  profit  and  productivity  differentials,  and  on  the  general  constraints  to  female  entrepreneurial  activity  –  regardless  of  sector.  But  little  to  no  attention has been given to the factors associated with women who successfully cross over.15    In order to examine this, in this section we examine three potential sets of explanations as to how  a small sub‐set of women end up with businesses in male dominated industries. First, it could be that the  women  who  cross  over  are  “superwomen”  with  superior  skills  and  abilities.  That  is,  they  are  above  average  entrepreneurs,  whose  inherent  intelligence  and  personality  characteristics  predispose  them  to  success and they can thus spot, and capitalize on, the opportunities presented by male dominated sectors.  Second,  it  could  be  that  these  women  are  entrepreneurs  of  average  ability,  but  that  their  psycho‐social  development has helped them to circumvent or overcome the norms that identify certain professions as  “male”  professions.  Here  we  will  look  at  a  range  of  psychosocial  characteristics  including  family  background, role models, and an in‐depth of the entrepreneur's own account of how she ended up in her  current  profession.  By  psychosocial  characteristics,  we  mean  the  interrelation  between  social  and  individual  factors  expressed  in  someone's  behaviors  and  mind.  Third,  it  could  be  that  these  are  the  few  women who somehow managed to overcome structural inequalities in education or human capital more  generally, and access to finance, and thus move into these higher return sectors.                                                                  15   Among  some  of  the  studies  that  have  looked  at  this  issue,  Bruni  et  al  (2004)  and  Anna  et  al  (2000)  focus  on  women’s choices for traditional female sectors, suggesting that these choices are driven by an assessment of which  industry presents the lowest barriers to entry –from capital to skills, but not on the specific factors that drive women  into non‐traditional sectors.   14    The fact that these explanations are potentially overlapping was clearly evident in the qualitative  work. One non‐crossover woman captured both the role of norms and ability when she said: “Such women  are ‘superwomen’. They have the characteristics of men”. On the other hand, a crossover foundry owner  provides some insight into the importance of information and psychosocial development when she says:  “No, we are not different. It just takes a mindset and the necessary information to do this business.”  For this analysis, we use the mixed methods data set, which has a larger sample of crossovers and  was  designed  fully  for  the  purpose  of  this  study.  Hence,  the  depth  of  the  information  collected  is  much  more detailed on this topic than the KASSIDA data set, which was meant to achieve other objectives.  Information  Before we take an in‐depth look at the groups of factors, there is one potential market failure that  could explain why some women do not cross over: information.  As shown in figure 1 (above), women who cross over have significantly higher profits than those  who do not. It is possible that women who remain in female‐dominated sectors simply do not know that  they are making less. In our mixed methods interviews, we asked about this.16  A  tabulation  of  the  answers  shows  that  most  of  the  women  who  do  not  cross  over  believe  that  they make the same or more as those in the crossover sectors.17 As Figure 1 above shows, some of them  are  right  and  some  are  wrong ‐‐  the  distributions  of  profits  across  crossover  and  non‐crossover  sectors  overlap. Hence, in order to examine the potential information barrier, we divide the non‐crossovers into  those whose profits are below the mean in the crossover sectors and those whose profits are above the  mean. Figure 3 shows the results.   The  difference  in  size  of  the  bars  confirms  that  the  majority  of  the  non‐crossovers  have  lower  profits than the mean profits for crossovers. Moreover, this figure shows that non‐crossovers are unaware  of the potential profitability of crossing over. Looking at the bar on the left for non‐crossovers with lower                                                               16  The questions used in the survey were the following: “[If crossover] Do you think you are making more, the same,  or less money than you would if you were in a sector where women typically operate?” / “[If non‐crossover] Do you  think  you  are  making  more,  the  same,  or  less  money  than  you  would  if  you  were  in  a  sector  where  men  typically  operate?”. In both cases, the respondent had three options: 1‐ Making more money; 2 – Making the same money;  and 3 – Making less money.  17   It  is  also  true  that  most  of  the  crossovers  think  that  they  make  more  than  the  non‐crossovers,  even  those  crossovers that make less. However, this is only a major issue for non‐crossovers as they are the ones in general not  taking advantage of the opportunities in the male‐dominated sectors.    15    profits than the mean for crossovers, almost 80 percent of non‐crossovers that make less than crossovers  think they make the same or more.   Figure 3: Non‐crossovers beliefs on profitability (%) – Mixed methods data set  14 12 5 5 42 22 Non‐crossovers that make less Non‐crossovers that make the same or more Believe make more money Believe make same money Believe make less money     Other explaining factors  While information is clearly one barrier to crossing over for some women, we now take a deeper  look  at  the  characteristics  of  the  entrepreneurs  themselves  for  other  explanations.  In  order  to  examine  these characteristics, we run a series of regressions using the mixed methods data set. The results are in  Table  6.  In  what  follows  we  discuss  two  sets  of  OLS  regression  results.18  Recall  that  the  mixed  methods  data set has two sets of non‐crossover women: those who were matched to the crossovers on a small set  of  pre‐business  characteristics  and  a  group  of  randomly  selected  women.  Given  these  two  groups,  we  discuss  results  for  both  of  them  combined  (columns  A‐C)  and  for  the  matched  sample  (columns  D‐F).  Summary statistics for the variables used in the regressions can be found in Appendix table 1.                                                                18  We run also probit models, obtaining similar conclusions, although the results in these models are more extreme  given the small sample size and the rare outcome.  16    Table 6: Correlates of "Being a crossover"    OLS COMBINED  OLS MATCHED    A  B  C  D  E  F  1.  Personal characteristics              Age  ‐0.003  ‐0.001  ‐0.003  ‐0.004  ‐0.001  ‐0.003  Father owned or managed family enterprise  ‐0.113  ‐0.093  ‐0.155  ‐0.200*  ‐0.206*  ‐0.227*  Mother owned or managed family enterprise  ‐0.224**  ‐0.165**  ‐0.190**  ‐0.203**  ‐0.125  ‐0.178*  Proportion of male siblings  0.030  0.047  0.032  0.097  0.119  0.072  Boy ratio, father owned enterprise interaction  ‐0.037  ‐0.038  ‐0.028  ‐0.059  ‐0.087  ‐0.052  Marital status: reference ‐ married / living with a partner          Divorced   ‐0.128  ‐0.176*  ‐0.086  ‐0.163  ‐0.198*  ‐0.117  Widowed   ‐0.140  ‐0.138  ‐0.112  ‐0.208*  ‐0.215*  ‐0.193  Never married   0.253*  0.196  0.291**  0.453**  0.451**  0.382*  Religion: reference ‐ catholic              Protestant   ‐0.162  ‐0.188*  ‐0.158  ‐0.131  ‐0.221*  ‐0.083  Muslim   ‐0.088  ‐0.077  ‐0.074  ‐0.078  ‐0.069  ‐0.024  Pentacostal   ‐0.060  ‐0.099  ‐0.029  ‐0.014  ‐0.085  0.071  Region of birth: reference ‐ Kampala              Eastern   0.04  0.063  0.068  0.024  0.095  0.061  Central   ‐0.004  0.051  ‐0.013  0.011  0.076  0.026  Western   0.009  0.064  0.051  0.062  0.087  0.118  Northern   0.152  0.248  0.302  0.019  0.187  0.180  Foreign country  ‐0.092  ‐0.024  ‐0.106          2.    Skills and abilities              Raven test score  ‐0.034**  ‐0.032**  ‐0.034**  ‐0.035**  ‐0.033**  ‐0.028*  Digit test score  0.030  0.039  0.052  0.037  0.026  0.046  Locus of control aggregate score  0.009  ‐0.069  ‐0.250  ‐0.130  ‐0.143  ‐0.598  Agreeability score  ‐0.129  ‐0.050  ‐0.118  ‐0.274  ‐0.106  ‐0.450  Emotional stability score  ‐1.371**  ‐0.976**  ‐1.384**  ‐0.77  ‐0.471  ‐0.797*  Conscientious  0.531  0.268  0.622  0.32  0.555  ‐0.325  Self‐efficacy  0.984*  1.106*  0.898  0.333  0.548  0.533    3.   Psychosocial factors              Male role model   0.220**  0.214**  0.188*  0.204*  0.124  0.167  First job was in non‐male dominated sector   ‐0.461***  ‐0.434***  ‐0.398***  ‐0.619***  ‐0.644***  ‐0.532***  Exposure origination: Reference ‐ self idea              Someone's suggestion     0.216**      0.232*    Was offered job in sector by family or friend     0.315**      0.21    Observed others in sector     0.149      0.104    Worked for a wage in sector – qualitative recode    0.028      ‐0.025    Exposure enabling factor: Reference  ‐ self idea              Suggested to me       0.334*      0.241  Offered job by a family member or friend       0.175      0.158  Observed others       0.104      0.118  Worked for stranger       ‐0.158      ‐0.169  Was trained       0.057      0.115    4.   Capital              Years of education  ‐0.005  0.008  ‐0.008  ‐0.012  0.039  ‐0.022  Years of education squared  0.000  ‐0.001  0.000  0.000  ‐0.004  0.001  Owned an enterprise in another sector   0.151*  0.148*  0.141*  0.193**  0.173*  0.175*  17    Choose sector for low capital requirements   0.050  0.019  0.005  0.118  0.054  0.032  Delayed starting enterprise saving for capital   0.148*  0.123  0.136  0.107  0.142  0.051  Years of experience in previous jobs  ‐0.009  ‐0.011  ‐0.009  ‐0.002  0.001  ‐0.002  Previous years of experience squared  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  Trained while waiting to start business     0.017      0.180                  Constant  1.033  0.520  1.004  1.689**  0.660  2.176**  N  133  133  133  91  91  91  Adjusted R‐Squared  0.370  0.407  0.432  0.566  0.588  0.592  * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.001                Skills and abilities  We  first  analyze  how  innate  skills  and  abilities  are  correlated  with  the  decision  to  cross  over  to  male dominated sectors.    We used two cognitive tests, a digit‐span recall exercise (measuring working memory) and Raven's  Test (which captures fluid intelligence ‐ the ability to understand complex problems and problem solve ‐ as per Yuan et al., 2006) to determine if innate ability and/or intelligence predict the likelihood of being a  crossover. A digit‐span exercise involves respondents being shown a card with a four‐digit number on it,  with the card then being taken away. Ten seconds later, respondents are asked to repeat the number as  was written on the card. If respondents recall the number correctly, enumerators then show them a five‐ digit number, with the process continuing up to 11 digits. In the Raven progressive non‐verbal reasoning  test,  enumerators  provide  12  printed  pages  to  each  respondent,  each  of  which  contain  a  four  by  four  pattern with  one quadrant missing. Below the pattern are six figures, one of which fits the  pattern, with  the patterns becoming progressively more difficult. Respondents were given five minutes to complete as  many of the patterns as possible.   In  Table  6,  we  can  see  that  the  digit‐span  test  is  not  a  significant  predictor  of  crossing  over.  On  the other hand, the results on the Raven’s Test suggest that women with less fluid intelligence are more  likely  to  cross  over.  While  statistically  significant,  these  effects  are  fairly  small:  getting  one  more  matrix  correct is associated with about a 3 percent decrease in the likelihood of crossing over.   In  addition  to  cognitive  measures,  the  team  considered  a  variety  of  non‐cognitive  tests to  gauge  respondents’ levels of innate entrepreneurial spirit (see Rauch and Frese, 2007; and Khwaja and Klinger,  ongoing). This class of measures may be useful in predicting the success of entrepreneurs over time (see  for example, de Mel, et. al. 2010). We asked respondents to rate a level of agreement with questions that  18    evaluated  their  personal  levels  of  self‐efficacy,  locus  of  control,  agreeableness,  conscientiousness,  and  emotional  stability  on  a  scale  from  strong  disagreement  to  strong  agreement.  As  with  the  cognitive  measures,  the  results  in  Table  6  do  not  show  that  the  crossovers  score  unambiguously  more  entrepreneurial  than  non‐crossovers.  Three  of  our  measures  (locus  of  control,  agreeableness  and  conscientiousness)  show  no  correlation  with  the  likelihood  of  being  a  crossover.  However,  women  who  score  lower  on  emotional  stability  (this  includes  getting  irritated  more  often  and  stressed  about  things)  are more likely to be a crossover. On the other hand, women who score higher on self‐efficacy (the ability  to  complete  tasks  and  reach  goals)  are  significantly  more  likely  to  be  a  crossover  in  a  sub‐set  of  these  specifications.  In  a  meta‐analysis  of  a  wide  range  of  studies  on  the  relationship  between  personality  traits  and  business creation and success, Rauch and Frese (2007) find that self‐efficacy is positively correlated with  business  success,  but  not  creation.  This  would  suggest  that  the  crossovers  have  personality  traits  in  common with successful entrepreneurs. On the other hand, Rauch and Frese also find that locus of control  is significantly related to success, while Zhao and Seibert (2006) find differences between entrepreneurs  and  managers  on  agreeableness.  And  the  lack  of  a  significant  difference  on  these  dimensions  suggests  that the crossovers are no different in key entrepreneurship traits than the non‐crossovers.     In  sum,  these  results,  combined  with  the  cognitive  tests,  show  that  while  the  women  who  crossover may be different in some dimensions of personality, they are not more likely to score uniformly  higher in skills that would aid them in becoming successful entrepreneurs.  Psychosocial factors  Individual  characteristics  interact  with  one's  environment  in  a  range  of  ways  that  might  impact  the  choice  to  cross  over  into  male‐dominated  sectors.  In  order  to  make  this  wide  group  tractable,  we  break this set of factors down into different sub‐groups.  We start with an examination of the family background of these entrepreneurs. As shown in Table  6,  women  whose  mothers  are  entrepreneurs  are  less  likely  to  cross  over,  suggesting  a  continuation  of  professions within the family. Nonetheless, while we might expect the father entrepreneurial background  or  the  sex  composition  of  one's  siblings  to  matter  as  an  influence  in  crossing  over  to  male  activities,  the  results in Table 6 indicate that they do not.  19    As the summary statistics discussed above indicate, women who cross over are less likely to have  started their own business and are more likely to be widowed. This would suggest that a central path to  crossing over is to inherit a business, perhaps from a husband. However, our analysis in Table 6, indicates  that when we control for a range of factors, this does not appear to be a central pathway to becoming a  crossover.   Relative to married women, divorced and widowed women are, if anything, less likely to be a  crossover.  Women who have never been married or have never lived with someone are significantly more  likely than married women to be a crossover.   A  critical  path  to  cross  over  seems  to  be  having  had  a  male  role  model  in  youth.  In  seeking  to  understand  the  importance  of  different  psychosocial  factors,  we  identify  the  women's  reported  role  model in youth. Table 6 shows that women with a male role model are 12‐22 percent more likely to be a  crossover. This provides an indication of how men are involved in the transition of women to higher profit  sectors. We asked the respondents who these role models were, which are presented in Table 7.  Table 7: Identity of role model in youth (%)     Crossover  Non‐crossover  Difference  Male  32.6  18.1  14.5*  Female  67.4  81.9  ‐14.5*    100  100            Male relative  21.3  14.0  7.3  Female relative  40.4  55.8  ‐15.4*  Non‐related male  10.6  5.8  4.8  Non‐related female  27.7  24.4  3.2    100  100            N  47  86  133  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.  Within the male relative, fathers are more common for crossovers to be their role model relative  to  non‐crossover.  However,  as  shown  in  the  results  on  family  background  in  Table  6,  the  channels  of  influence are not as direct as assuming that crossovers became entrepreneurs in a sector because it was  where their fathers used to work.19 From the qualitative data, it appears that fathers in some cases were                                                               19  “Father owned enterprise” is not positively correlated with being a crossover in Table 6. We tested for collinearity  between “Father owned enterprise” and “Male role model”.    20    instrumental  in  introducing  women  to  a  different  sector  by  providing  relevant  contacts,  or  by  providing  financial support at the moment to start up.    The  importance  of  certain  kinds  of  men  is  again  evident  when  we  ask  who  first  exposed  the  entrepreneurs  to  this  sector.  Table  8  shows  the  distribution  of  the  responses  of  crossovers  versus  non‐ crossovers.  Table 8: Identity of individuals introducing entrepreneurs to their sectors (%)     Crossover  Non‐crossover  Difference  Mother  1.8  10.6  ‐8.8**  Father  7.3  1.9  5.4*  Other male family member  20.0  5.8  14.2***  Other female family member  10.9  16.4  ‐5.4  Female friend/community member  29.1  26.0  3.1  Male friend/community member  12.7  3.9  8.9**  Teacher  1.8  26.9  ‐25.1***  Other  16.4  8.7  7.7**  N  55  104  159  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.  Table  8  shows  that  crossovers  are  more  likely  to  be  introduced  to  their  sector  relative  to  non‐ crossovers  by  fathers,  male  friends/community  members,  and  other  male  family  members.  Two  of  our  respondents summarize the role of these male mentors: “Through his encouragements [and] help, I kept  my  savings  until  I  got  what  was  enough  to  start  up.  He  mentored  me  after  I  finished  my  diploma”;  “My  spouse  was  in  carpentry  when  we  married.  His  friend  taught  me  the  skill  because  my  spouse  wanted  me  only to manage and do sales for him”.  On  the  other  hand,  non‐crossovers  are  more  likely  to  be  introduced  to  their  sectors  by  mothers  and  teachers.  Indeed,  teachers  are  one  of  the  main  sources  of  exposure  to  the  non‐crossover  sectors,  particularly  for  the  case  of  tailors  who  learn  how  to  sew  at  school  or  attend  special  training  provided  by  other institutions (church, charities and NGOs). This suggests that the education system, as it now stands,  is one of the reinforcing factors in maintaining the gender segregation of labor.   Returning to  Table 6, we also look at variables which may be critical in terms of initial exposure.  Specifically,  having  a  first  job  in  a  non‐male  dominated  sector  is  negatively  associated  with  being  a  21    crossover.  This  suggests  strong  path  dependence  in  these  women's  career ‐‐  with  an  initial  job  in  a  non‐ crossover sector, they are much less likely to switch.20  In  an  effort  to  better  understand  the  pathways  to  becoming  a  crossover,  we  also  undertook  a  coding exercise of women's stories of how they ended up in their current sector of employment drawing  on  both  quantitative  and  qualitative  data.   Two  of  the  authors  coded  the  answers  separately  and  then  compared and reconciled.21  In particular, we coded two separate sets of variables out of these data. The  first  is  what  we  label  as  the  exposure  origination,  which  is  meant  to  capture  where  the  original  idea/impetus for choosing this sector came from. As individuals cited many factors in explaining their story  in the decision to start/join a business in a specific industry, we ordered these factors through time. The  first identified factor was coded as the exposure origination and is used under the assumption that what  matters is where the original idea comes from. As per Table 6, the options for coding of the exposure to  sector include self‐idea, someone’s suggestion, offered job in sector by family or friend, observed others,  or worked for a wage in the sector.    Alternatively,  we  use  the  last  identified  factor  to  define  the  sector  participation  enabling  factor,  which would imply that the last step is explanatory of the final decision taken. For example, for the case  of one of the crossovers in metal fabrication who described her process of getting into the business as “I  lost  my  capital  in  charcoal  selling  and  I  was  unemployed,  then  a  friend  invited  me  to  join  a  workshop  of  metal fabrication where I was taught the skills. She first taught me how to produce, and then I started my  own  business”,  her  origination  factor  is  ‘someone  suggested’  while  her  enabling  factor  is  ‘training’.  Both  the sector participation origination and the sector participation enabling factor are included in the analysis  in  Table  6.   However,  since  they  are  obviously  overlapping,  we  run  them  separately  in  columns  B  and  C  and E and F.  When we focus on what started the process, we can see that relative to the idea coming from the  entrepreneur herself, the role of others appears to be significantly more important. Someone's suggestion  and being offered a job in the sector by a friend or family member are significant and positive in predicting  the likelihood of crossing over relative to own idea. These results seem to confirm the importance of active  engagement  from  others  in  enabling  women  to  move  into  male‐dominated  sectors.  Our  participation                                                               20  Although the name used is crossover, actually very few women crossover from female dominated sectors to male  dominated ones. This is typically their first business activity.   21  Disagreements were few.    22    enabling  factors  suggest  that  relative  to  self‐initiation,  "suggested  to  me"  is  positively  correlated  with  being a crossover, but only in the combined sample, and significant only at the 10 percent level.  The  qualitative  work  confirms  ‘active  exposure’  to  the  sector  as  a  relevant  intermediate  step  in  the  trajectory  to  become  a  crossover, either  by  engaging  in  actively  learning  the  trade  or  being  taken  to  the firm by an active intermediary or enabler – friend, family member ‐ who not only suggests starting in  the trade but also brings the person to either their own business or someone else's.       Capital  We now focus on capital and skills that can be acquired in the market, which are factors typically  associated with gender gaps in entrepreneurship. We start our examination of capital with human capital.   As can be seen in section 4 in Table 6, education, the most common measure of human capital, does not  significantly  affect  the  probability  that  a  woman  is  a  crossover.  This  also  true  for  years  of  experience  in  the  previous  job,  and  age  (section  1),  which  will  capture  all  accumulated  experience.   One  area  where  experience  might  matter  is  whether  the  entrepreneur  owned  an  enterprise  in  another  sector.  This  is  positively correlated with being a crossover (at the 10 percent level). On balance, human capital does not  appear to affect the probability that a woman entered a male‐dominated sector.  Still, the value of education seems to vary by person. The qualitative work indicates that subjective  perceptions  of  the  uses  of  education  even  when  education  levels  are  similarly  low  seem  to  differ  from  crossovers  to  non‐crossovers.  For  instance,  while  a  crossover‐woman  who  dropped  out  of  school  after  Standard 4 and can read and write in English and Luganda believes her education “has helped a lot because  I can read documents concerning my business. I keep my business records”, a catering entrepreneur with  exactly same education level and of same age feels that her literacy levels are of no use when it comes to  her business.  It  is  difficult  to  capture  the  importance  of  credit  constraints  at  the  time  that  a  woman  made  a  decision  to  enter  these  sectors.  In  order  to  get  at  the  influence  of  financial  capital,  we  asked  two  questions:  1)  did  the  woman  choose  this  sector  because  of  the  low  capital  requirements  (which  is  likely  to  be  negatively  related  to  becoming  a  crossover  given  the  higher  capital  intensity  of  the  crossover  sectors)  and  2)  did  the  entrepreneur  choose  to  delay  setting  up  her  business,  and  whether  this  was  because  she  was  saving  to  accumulate  capital.  The  results  indicate  that  these  entrepreneurs  do  not  choose their sector ‐ crossover and non‐crossover ‐ based on the capital requirements. The one exception  to this is when we use the combined sample and do not control for the pathway to becoming a crossover.  23    In  this  case,  delaying  the  enterprise  start‐up  to  accumulate  capital  is  positively  correlated  with  being  a  crossover, but only at 10 percent.  We will discuss (current) sources of credit further in section V.  In  sum,  and  as  discussed  in  this  Box 1: The Story of Ali Z ‐ Exposure to Foundry  section,  most  forms  of  human  and  Ali is a 29‐year old woman who has run a business in metal  financial  capital  do  not  appear  to  play  a  fabrication  for  ten  years.  She  was  born  in  the  Northern  role in being a crossover. In terms of skills  Region  of  Uganda,  and  spent  most  of  her  childhood  with  and  abilities,  crossover  entrepreneurs  do  her uncle until the age of 14, when she moved to live with  her grandmother. Ali is unable to read and write, but had  not  seem  to  have  more  innate  a  role  model  as  a  child  that  was  a  female  business  owner  intelligence  than  non‐crossovers.  Their  who  was  wealthy  and  successful.  While  a  teenager,  “An  personalities are somewhat different, but  employee at a foundry near my grannie’s home invited me  to  earn  a  living  filing  saucepans,”  and  so  Ali  became  not  in  ways  that  uniformly  predict  introduced to the business of foundry.  business  success.  What  seems  to  be    critically  important  for  the  crossover  While  an  employee,  Ali  noticed  that  the  industry  was  profitable.  Over  the  next  few  years,  while  her  decision,  however,  are  psychosocial  grandmother provided her with shelter and food, Ali saved  factors.  And  key  among  these  is  the  a  bit  of  money.  From  her  savings,  she  started  her  own  importance of male role models and ‘gate  enterprise  in  foundry.   She  now  has  four  employees  (two  openers’,  and  the  active  engagement  of  men,  two  women)  and  on  a  good  day  of  sales,  Ali  earns  profits of 150,000 UGsh ($67).  these role models in engaging the female     entrepreneur  in  the  activities  of  the  When asked if she would want to expose other women to  crossover  sector  and  in  breaking  this  industry,  Ali  responds  with  an  enthusiastic  yes.  Women  “need  to  work  and  educate  their  children.  Some  traditional  norms.  These  factors  give  us  women  are  desperately  in  need  of  money  and  heavily  some  insight  into  how  female  depending  on  their  husbands/boyfriends,”  she  says.  Ali  entrepreneurs  become  crossovers  and  has  a  husband,  but  feels  lucky  to  be  able  to  support  herself.  the combination of them, as it is the case  for Ali Z, one of our respondents in Box 1.  But the challenge is not only to successfully break into a new sector, but stay in the sector. In the  next section, we examine some of the challenges crossovers face in sustaining their businesses.        24    Section V: Sustaining a crossover business22  The  issues  crossover  entrepreneurs  face  in  developing  their  businesses  start  with  the  establishment  of  the  enterprise.  Table  9  shows  the  primary  business  related  challenges  faced  by  crossovers and non‐crossovers when establishing their enterprise.    Table 9: Main problem faced by women when starting their business     Crossover  Non‐crossover  Difference  Finding staff willing to work for a woman  1.6  0.8  0.8  Finding right staff (woman not mentioned)  6.3  6.7  ‐0.3  Low technical skills and experience  20.6  0.8  19.8***  Finding right suppliers  7.9  0.8  7.1***  Finding a location/premises  11.1  15.8  ‐4.7  Accessing credit  17.5  23.3  ‐5.9  Balancing home and work life  1.6  0.8  0.8  Distribution/delivery of products to clients  3.2  0.0  3.2**  Finding customers willing to buy from a woman  3.2  0.8  2.3  Finding customers (woman not mentioned)  4.8  42.5  ‐37.7***  Infrastructure and utilities  4.8  1.7  3.1  Corruption and bribes  1.6  0.0  1.6  Sexual harassment  0.0  0.8  ‐0.8  Other  15.9  5.0  10.9***  N  63  120  183  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.  Some  of  the  problems  we  might  expect  women  who  are  pioneers  in  a  sector  to  face  are  in  evidence in this table. The most common constraint that crossovers mention is low technical skills. Here,  the  mixed  methods  data  lines  up  with  our  earlier  discussion  of  the  KASSIDA  data  ‐‐  women's  lower  technical  skills  within  these  sectors  persist.  A  smaller  fraction  of  crossovers  also  cite  issues  of  finding  suppliers.  When  we  ask  them  directly  if  their  suppliers  charge  them  more  because  of  their  gender,  13  percent of crossovers say yes, compared to 4 percent of non‐crossovers.   Clients and suppliers acknowledge that female business owners have lower technical skills which,  for example, limit the range of products the crossovers can offer. According to these clients and suppliers,  the  crossovers  “depend  too  much  on  their  male  employees  to  carry  out  hard  tasks  such  as  firing,  lifting  and delivering”. Furthermore, when asked “If you had a big contract, who would you give it to a male or                                                               22  This section draws (except where noted) exclusively on the mixed methods data set.  25    female business owner?” The qualitative responses pointed to male‐owned firms when it came to metal  fabrication and carpentry because of the skill levels required to deliver on time.23  Finally, a small fraction of crossovers refer to problems with the distribution/delivery of products  to clients, while no non‐crossovers cite these issues – likely due to the nature of their business. But finding  customers in the first place is not a challenge faced by the crossovers while this is far and away the major  problem cited by non‐crossovers (over 44 percent). From the focus group discussions with clients of metal  fabrication and carpentry, it emerges that crossovers are perceived as being better at tracking their orders  and as providers of better customer care than male business owners.  Given crossovers are defying gender norms, we might expect crossover entrepreneurs to be more  isolated. When asked if they have difficulty establishing networks, 40 percent of crossover entrepreneurs  say  yes  compared  to  only  14  percent  of  non‐crossovers.  However,  in  some  dimensions,  crossovers  are  able  to  overcome  networking  difficulties.  They  know  roughly  the  same  number  of  people  in  their  sector  as  non‐crossovers  do,  although  less  of  these  people  (but  not  statistically  significantly  less)  are  women.  Fifty‐four percent of them interact with other business owners at least once a month to discuss business  issues,  while  this  is  true  for  only  39  percent  of  non‐crossovers.24  And  crossovers  are  as  likely  as  non‐ crossovers to interact with other women to discuss business issues.  As  mentioned  in  the  previous  sections,  self‐efficacy  plays  a  positive  role  in  entering  the  sector,  but also in sustaining the business. Seasoned women entrepreneurs see themselves as able to effectively  master all crucial aspects of their trade, no doubt by applying life skills they have developed in their paths  as  independent  businesswomen  and  heads  of  household.  This  is  also  reflected  in  the  qualitative  work  in  the  fact  that  compared  with  women  in  traditional  sectors,  crossovers  are  less  concerned  about  social  perceptions of their actions and show lower fear of social shame.   Another  potential  dimension  in  which  issues  may  arise  for  crossover  entrepreneurs  is  in  the  harassment  they  receive  as  they  operate  their  business.  Table  10  compares  reported  sources  of  harassment  for  crossover  and  non‐crossover  female  entrepreneurs.  The  major  form  of  harassment  that  both  crossovers  and  non‐crossovers  face  is  a  threat  to  shut  down  the  business  (most  commonly  by  the                                                               23   If  that  is  the  case,  this  would  suggest  crossovers  would  do  a  higher  number  of  smaller  activities  than  men.  Information on type of products sold suggests this is the case for women doing metal work. One woman noted that  her difficulties in finding male employees to help with the physically demanding work had influenced her decision in  the type of products she was offering.  24  This difference is significant at 10 percent.     26    police),  but  this  threat  is  significantly  more  frequent  for  crossovers.  In  addition,  crossovers  experience  more  frequent  vandalism  of  their  premises.  Both  of  these  could  be  because  crossovers  stand  out  within  their  sectors.  However,  these  could  also  be  features  of  the  sectors  within  which  crossovers operate.  For  example,  compare a  metal fabricator  and a caterer. A caterer can pack up  most of  her capital and  move  her business quite easily, while a metal fabricator is more likely to have larger machinery that makes her  business less mobile.25   Table 10: Harassment in the past 12 months (%)     Crossover  Non‐crossover  Difference  Threats to shut down business  33.9  20.0  13.9**  Shouting, scolding, making a nuisance in or  21.0  15.0  6.0  near enterprise premises  Vandalism of premises or merchandise  8.1  2.5  5.5*  Confiscation of property or merchandise   8.1  6.7  1.3  Pushing or shoving  14.5  11.8  2.8  Sexual proposals  29.0  16.8  12.2*  Fondling or inappropriate touching  3.2  2.5  0.7  Beating  6.5  2.5  3.9  Arson  3.2  0.8  2.4  Witchcraft  19.4  14.5  4.8  N   62  119   181  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.  The  third  significant  difference  in  harassment  unambiguously  indicates  the  vulnerability  of  women  who  choose  to  cross  over  ‐  they  are  almost  twice  as  likely  to  experience  unwanted  sexual  proposals  than  those  who  do  not  cross  over26  ‐  although  they  are  equally  likely  to  report  sexual  harassment  to  be  among  the  three  most  prominent  problems  faced  by  business  women  in  Uganda                                                               25  The KASSIDA data set (table 4) provides some support for this fact as there are no significant differences between  men  and  women  in  the  crossover  sectors  across  the  forms  of  harassment.  However,  this  is  not  a  primary  focus  in  the KASSIDA data collection and some numbers appear less reliable (e.g. much lower rates of sexual harassment).     26   These  findings  on  sexual  harassment  are  not  confirmed  in  the  KASSIDA  data  set,  where  reporting  of  sexual  harassment  is  lower  in  general  and  in  particular  for  crossovers.  This  is  likely  partly  related  to  methodological  differences  (as  Ellsberg  et  al  (2001).  Ellsberg  and  Heise  (2002)  show  when  comparing  differences  in  reported  experiences of violence that these issues are very sensitive to methodological factors such as type and structure of  the  survey,  interview  setting  and  privacy  levels,  sex  of  the  interviewer,  and  if  the  instrument  is  quantitative  or  qualitative.  The  mixed  methods  survey  design  and  implementation  ‐  including  a  more  personal  approach  to  individual’s own experience in the form of a dialogue ‐ was better suited to learn about these issues. UN (2014) and  Ellsberg  and  Heise  (2005)  also  note  that  underreporting  of  violent  experiences  in  questions  related  to  violence  inserted in surveys about other unrelated issues is of frequent occurrence.  27    interested  in  entering  their  sector  (23  percent  of  crossovers  and  21  percent  of  non‐crossovers27).  Harassment also appeared prominently as part of the disadvantages of crossovers as seen by clients and  community leaders.  When  we  asked  entrepreneurs  about  the  issues  they  currently  face  in  their  business,  the  most  common  answer  (at  around  35  percent)  for  both  crossovers  and  non‐crossovers  was  credit.  Table  11  shows the sources of credit for these entrepreneurs in the last 12 months.    Table 11: Borrowing sources in the past 12 months     Crossover  Non‐crossover  Difference  Spouse / partner  9.5  3.3  6.2*  Female family member  9.5  6.7  2.9  Male family member  7.9  5.8  2.1  Female friend / community member  6.3  15.8  ‐9.5*  Male friend / community member  3.2  5.0  ‐1.8  Other business  3.2  0.8  2.3  Microfinance institution  28.6  30.0  ‐1.4*  Bank  17.5  6.7  10.8**  N   63  120   183  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.  Not surprisingly, given the capital intensive nature of their businesses, crossovers get credit from  different  sources.  The  most  common  source  of  credit  in  the  last  year  for  crossovers  was  a  microfinance  institution (29 percent), followed by a formal bank ‐‐ 18 percent of crossovers used this source, compared  to only 7 percent of non‐crossovers. Crossovers are less likely than non‐crossovers to have borrowed from  a  female  friend/community  member,  perhaps  because  non‐crossovers  can  rely  on  other  women  who  work in their sectors. On the other hand, 10 percent of crossovers borrowed from their spouse, compared  to only 3 percent of non‐crossovers.   A large majority of entrepreneurs contributes to household expenses. When asked if their spouse  knew  about  their  business,  94  percent  of  non‐crossovers  answered  yes,  compared  to  78  percent  of  crossovers.  Spousal knowledge of earnings was much lower ‐‐ 34 percent for crossovers and 21 percent  for  non‐crossovers  (this  difference  is  not  statistically  significant).  Table  12  shows  the  intended  uses  for  those that contribute to household expenses.                                                               27  Table 9 only reports on the main problem.  28      Table 12: Contribution of money from business to household expenditure     Crossover  Non‐crossover  Difference  Regular contribution of money to household  88.7  93.2  ‐4.5              If contributes, on what?           Food for the family  92.7  99.1  ‐6.4  School fees  25.5  11.0  14.4**  Property payments/rent  10.9  7.3  3.6  Family transport costs  23.6  24.8  ‐1.1  Cooking fuel  61.8  76.1  ‐14.3*  Give money to husband  1.8  0.0  1.8  Taking care of parents/elderly  0.0  0.0  0.0  Give money to extended family  1.8  0.0  1.8  Other  3.6  0.0  3.6**  N  62  117  179  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.  In addition to the monetary contributions, it is possible that the household demands on women's  time  may constrain women's ability to  provide the supervision that larger crossover enterprises require.  However, as the KASSIDA data discussed above indicate, crossover women manage to combine work and  family  duties  more  frequently  than  their  male  counterparts  with  no  widespread  adverse  impacts  on  profits. Indeed, when we compare crossover women to non‐crossover women using the mixed methods  data set, we find that crossover women actually spend significantly fewer hours per week (62 hours versus  67) working in the business. And they spend about the same time taking care of children and/or the elderly  (14 hours versus 16 ‐‐ not statistically different).     Section VI: Designing policies to support women who want to cross over  This  paper  explores  an  area  heretofore  unexplored  in  the  literature  on  enterprises  and  occupational segregation.  As such, there is not a literature on potential policies for us to draw on. In what  follows,  we  provide  a  set  of  policy  recommendations  based  on  what  is  suggested  by  the  analysis  above.  However,  given  the  lack  of  tested  interventions  in  this  area  and  the  limitations  of  descriptive  analysis,  29    experimentation  and  rigorous  impact  evaluations28  of  these  policies  ‐  using  different  combinations  of  interventions and in different contexts ‐ are critical.  The  first  ingredient  in  a  policy  to  support  women  who  wish  to  cross  over  is  information.  A  significant  majority  of  the  women  who  have  not  entered  male‐dominated  sectors  think  that  they  make  the  same  or  more  as  enterprise  owners  in  these  sectors  when,  in  fact,  they  do  not.  And  they  recognize  that information is a factor and it needs to come early in life. ‐“No, they are not different [crossovers], any  woman can do that kind of work, provided she is exposed  early  enough” noticed a hair salon owner. The  provision of information will enable these women, in the first instance, to make better informed choices  about their sector of operation. Findings from a 2011 evaluation of the Kenya national vocational training  program  suggest  that  this  approach  may  be  enough  to  change  minds  (Hicks  et  al.,  2011).  In  the  Kenya  program, before training enrollment decisions and course selections, some women received information  on  the  difference  between  expected  earnings  for  graduates  of  male‐dominated  trades  versus  female‐ dominated trades, as well as a video presentation about successful Kenyan female car mechanics. Women  who received the intervention were nine percentage points more likely to express preference for a male‐ dominated course, and five percentage points more likely to enroll in one.     However, as our research shows, information alone is not likely to be enough. A second element  of  a  potential  program  is  to  provide  supportive  engagement  with  those  who  can  help  guide  the  female  entrepreneurs as they seek to enter and then operate businesses in male‐dominated sectors. Ideally, this  mentor will be drawn from the entrepreneur's existing network of family and friends, but it may work as  well  with  sympathetic  (or  empathetic)  outsiders.  In  our  qualitative  work,  both  crossovers  and  non‐ crossovers  agreed  that  they  will  allow  for  their  daughters  to  cross  over  if  someone  reliable  was  to  introduce them to the sector.  Third, while we do not find skills to be a binding constraint for women who cross over, our analysis  suggests that it can be important to be exposed to the sector from early‐on and one way is to work / do  apprenticeships, ideally in businesses owned by people within the networks of trust. The qualitative work  makes  a  distinction  between  active  and  passive  observation.  Passive  participation  characterizes  women  in female  dominated sectors.  Active participation,  which is  key for crossovers, consists of being close to  the business, working in a business doing sales or managing the storefront, providing services and inputs                                                               28   Given  that  these  policies  will  involve  directly  confronting  well‐entrenched  norms,  it  is  critical  to  integrate  qualitative work in these rigorous impact evaluations.   30    for  crossover  business,  and/or  being  invited  to  learn.  Apprenticeships  or  other  experiences  working  in  a  crossover business may be a critical way to not only impart basic skills to potential crossovers but also to  receive this active participation.     In addition to these elements, a number of other considerations may help with the success of this  type of intervention. First,  timing of different actions is  Box 2: Community leaders' views on  important. Crossovers report requiring a longer time to  crossover entrepreneurs  start their  businesses primarily because apprenticeship    and  learning  the  trade  takes  time.   Combined  with  the  I would not recommend anyone to sensitize fact  that  crossovers  are  much  more  likely  to  have  their  to our women about male-dominated first  job  in  a  crossover  sector,  our  results  suggest  the  sectors. It is “Haramuh” – not accepted by religion. The way they dress is not allowed importance of aiming to support women without much  because they put on tight trousers. They experience  working  in  a  traditional  female  sector.  This  cannot pray five times a day, they have no would  imply  targeting  younger  women  who  are  just  time. entering the labor market.29  --Muslim leader from Lufula Zone, 58 years   Second,  if  these  interventions  are  to  be  tested  old on  any  substantial  scale,  it  is  important  that  policy  It is a very good idea. I also wanted my engages  the  local  power  structure  given  the  potential  daughters to join such jobs because these disruption to long standing norms. In Box 2, we capture  jobs pay well…[Crossing over] is a very a  few  of  the  responses  from  our  key  informant  good thing and that is where the world is interviews.  They  show  both  the  potential  opposition,  heading. If there was an opportunity, I but  also  the  potential  for  support  that  may  be  found  would join the team to sensitize the people in among  the  leadership  in  the  community.  Religious  and  my zone. cultural restrictions, social sanctions, and the fear to be  --Male local chairman, Musoke Zone, 63 seen  as  an  “incomplete  women ‐  not  well  groomed  or  years old tidy,  in  activities  that  require  to  ‘act  like  a  man’,  and  likely  to  fail  to  get  married  and  have  children“‐  may  prevent  the  needs  of  crossover  women  to  be  acknowledged. These social perceptions will not only impact sector choice, but might also prevent women  from accessing credit or financial support as well as building lasting networks.                                                               29  Another option would be older women without experience in female dominated sectors but this in most countries  is a very small proportion of the population.  31    Finally,  once  women  start  to  cross  over,  it  is  critical  to  support  them  ongoing.   As  the  data  and  words of our respondents indicate, the process of crossing over is a continuous one (e.g. with support for  networks or  crossover specific  business organizations), with  different issues arising at different stages in  the process.           32    REFERENCES  Anna, A.L., Chandler, G.N., Jansen, E., Mero, N.P. (2000): “Women business owners in traditional and non‐ traditional industries”. Journal of Business Venturing, vol. 15, no. 3, pp. 279‐303.  Bardasi, E., Getahun, A. (2008): “Unlocking the Power of Women”. Chapter prepared for the Ethiopia ICA.  Toward  the  Competitive  Frontier:  Strategies  for  Improving  Ethiopia’s  Investment  Climate.  World  Bank,  Washington D.C  Bardasi, E., Sabarwal S., Terrell, K. (2011): “How do female entrepreneurs perform? Evidence from three  Developing Regions. Small Business Econ  37: 417–441.  Bruni,  A.,  Gherardi,  S.,  Poggio,  B.  (2004):  “Entrepreneur‐mentality,  gender  and  the  study  of  women  entrepreneurs”. Journal of Organizational Change Management, vol. 17, no. 3, pp. 256‐268.  Brush,  C.  G.  (1992):  “Research  on  Women  Business  Owners:  Past  Trends:  A  New  Perspective  and  Future  Directions”. Entrepreneurship, Theory & Practice Summer, 5‐30.  Costa,  R.,  Rijkers,  B.  (2012):  "Gender  and  Rural  Non‐Farm  Entrepreneurship."  World  Development  40.12.2012.  Creswell, J., Clark, V. (2007):  “Designing and Conducting Mixed Methods Research”.  Sage Publications.  Davis, P., Babakus, E., Englis, P., Pett, T. (2010): “The Influence of CEO Gender on Market Orientation and  Performance  in  Service  Small  and  Medium‐Sized  Service  Businesses.”  Journal  of  Small  Business  Management, Vol. 48 Issue 4, pp. 475‐496.  Dolado,  J.,  Felgueroso,  F.,  Jimeno,  J.  (2003)  :  “Discrimination  et  inégalités  /  Discrimination  and  Unequal  Outcome.  ”   Annals  of  Economics  and  Statistics  /  Annales  d'Économie  et  de  Statistique  ,  No.  71/72,  pp.  293‐315.  Ellsberg,  M.,  Heise,  L.,  Pena,  R.,  Agurto,  S.,  Winkvist,  A.  (2001):  “Researching  domestic  violence  against  women: methodological and ethical considerations”. Studies in family planning, 32(1), 1‐16.  Ellsberg,  M.,  Heise,  L.  (2002):  “Bearing  witness:  ethics  in  domestic  violence  research”.  The  Lancet,  359  (9317), 1599‐1604.  Ellsberg, M., Heise, L. (2005): “Researching violence against women. A practical guide for researchers and  activists”. Washington, DC. World Health Organization.  Hallward‐Driemer,  M.  (2013):  “Enterprising  Women:  Expanding  Economic  Opportunities  in  Africa”.  Washington, DC: World Bank – AFD.  Hasan,  R.,  Afzal,  R.,  Parveen,  S.  (2011):  “Motivational  Orientation  and  Perceived  Social  Support  among  Pakistani Female Entrepreneurs in Attock District”.  Journal of Gender and Social Issues, Vol 10  Hicks,  J.  H.,  Kremer,  M.,  Mbiti,  I.,  Miguel,  E.  (2011):  “Vocational  Education  Voucher  Delivery  and  Labor  Market Returns:
A Randomized Evaluation Among Kenyan Youth.” Report for Spanish Impact Evaluation  Fund, Phase II.  International Labor Organization (ILO) (2012): “Global Employment Trends for Women”. Geneva.  33    Kantis,  H.,  Angelelli,  P.,  Koenig  V.  P.  (2005):  “Developing  Entrepreneurship:  Experience  in  Latin  America  and Worldwide”. IADB/Fundes International, Washington, DC.  Kantor,  P.  (2005).  “Determinants  of  women's  microenterprise  success  in  Ahmedabad,  India:  Empowerment and economics”. Feminist Economics, 11(3), 63–83.  Kevane,  M.,  Wydick,  B.  (2001):  “Microenterprise  lending  to  female  entrepreneurs:  Sacrificing  economic  growth for poverty alleviation?”. World Development, 29(7), 1225‐1236.  Khwaja, A., Klinger, B. (ongoing): “Psychometric Analysis of Entrepreneurs”. Entrepreneurial Finance Lab,  Harvard University.  Klapper, L., Parker, S. (2011): “Gender and the Business Environment for New Firm Creation.” World Bank  Res Obs. 26(2): 237‐257  de Mel, S., McKenzie, D., Woodruff, C. (2010): "Who are the Microenterprise Owners? Evidence from Sri  Lanka on Tokman versus De Soto”. International Differences in Entrepreneurship, Lerner and Schoar, eds.  University of Chicago Press for the NBER.  Pages 63‐87  de Mel Suresh, McKenzie, D., Woodruff, C. (2009): “Are Women More Credit Constrained? Experimental  Evidence on  Gender and  Microenterprise Returns.”  American  Economic Journal: Applied Economics, Vol.  1, No. 3, pp. 1‐32  Mead, D. C., & Liedholm, C. (1998). “The dynamics of micro and small enterprises in developing countries”.  World development, 26(1), 61‐74.  Minniti  M.  (2010):  “Female  Entrepreneurship  and  Economic  Activity”.  European  Journal  of  Development  Research, 22(3): 294‐312.  Minniti, M., Naudé, W.. “Special Section: Female Entrepreneurship across Countries and in Development.”  European  Journal  of  Development  Research.  Guest  Editors:  International  Trade  Forum,  Case  Studies:  Business in Action.  Neider,  L.  (1987):  “A  Preliminary  Investigation  of  Female  Entrepreneurs  in  Florida.”  Journal  of  Small  Business Management, Vol. 25 Issue 3, pp. 22‐29.  Nguyen, T. (2008): “Information, Role Models and Perceived Returns to Education: Experimental Evidence  from Madagascar.” Massachusetts Institute of Technology.   Nichter, S., Goldmark, L. (2009): “Small firm growth in developing countries”. World Development, 37(9),  1453‐1464.  Rauch,  A.,  Frese,  M.  (2007):  “Let's  put  the  person  back  into  entrepreneurship  research:  A  meta‐analysis  on  the  relationship  between  business  owners'  personality  traits,  business  creation,  and  success”.  European Journal of Work and Organizational Psychology, 16:4, 353‐385  UBOS (2006): “Uganda National Household Survey 2005/06” Uganda Bureau of Statistics, Kampala.  United  Nations  (2014):  “Guidelines  for  producing  statistics  on  violence  against  women”.  Department  of  Economic and Social Affairs. Statistics Division.  34    Varvasovsky, Z., Brugha, R. (2000): “How to do (or not to do)…A Stakeholder Analysis,” Health Policy and  Planning, Vol 15(3), 338‐345.   Yuan, K., Steedle, J., Shavelson, R., Alonzo, A., Oppezzo, M.  (2006): "Working memory, fluid intelligence,  and science learning."   Educational Research Review 1: 83‐98.  World Bank (2011): “World Development Report 2012: Gender Equality and Development”.   Washington,  D.C.  World  Bank  (2013):  “Lending  Interest  Rate  (Percent)  By  Country.”  Available  at:  http://data.worldbank.org/indicator/FR.INR.LEND. Databank.    Zhao,  H.,  Seibert,  S.  E  (2006):  “The  Big  Five  personality  dimensions  and  entrepreneurial  status:  A  meta‐ analytical review”. Journal of Applied Psychology, 91(2), 259 – 271.  35    Appendix Table 1: Summary statistics for Female‐owned enterprises ‐ Mixed‐methods data set     Total  StDev  Crossover  Non‐Crossover  Difference  1. Personal Characteristics                 Age  39  10  38  40  ‐2            Father employment                 Father worked on family farm  11  31  11  10  1  Father owned or managed enterprise  53  50  39  61  ‐22**  Father had pvt wage job  23  42  20  25  ‐4  Father had gvt wage job  9  29  20  3  17***  Father had other occupation  4  19  9  1  8**            Mother employment                 Mother was a housewife  26  44  36  21  15*  Mother worked on farm  25  43  30  22  7  Mother owned or managed enterprise  41  49  23  51  ‐28***  Mother had a wage job  8  26  11  6  6            Marital status                 Married or cohabiting  52  50  57  49  7  Divorced  22  41  14  26  ‐12  Widowed  18  39  16  19  ‐3  Never married  8  28  14  6  8            Religion                 Protestant  24  43  23  25  ‐2  Muslim  33  47  27  36  ‐9  Pentacostal  17  38  20  16  5  Catholic  26  44  30  24  6            Region of birth                 Kampala  22  41  18  24  ‐5  Eastern  16  37  23  12  10  Central  37  48  34  38  ‐4  Western  20  40  16  22  ‐7  Northern  4  19  9  1  8**  Foreign country  2  12  0  2  ‐2            Other characteristics                 Ratio of male siblings  0.9  0.7  0.8  0.9  ‐0.1  Boy ratio, father owned enterprise interaction  0.4  0.7  0.2  0.5  ‐0.3**  2. Skills and abilities                 Raven test score  6.5  3.4  5.5  7.0  ‐1.6***  Digit test score  3.0  1.2  3.1  3.0  0.0  Locus of control aggregate score  0.6  0.1  0.6  0.6  0.0  Agreeability score  0.7  0.1  0.7  0.7  ‐0.0  Emotional stability score  0.7  0.1  0.7  0.7  ‐0.0***  Conscientious  0.8  0.1  0.8  0.8  ‐0.0  Self‐efficacy  0.8  0.1  0.8  0.8  0.0  3. Psychosocial factors                 Male role model  19  39  30  13  16**  First job in non‐male sector  78  41  52  91  ‐39***           Exposure origination                 Self‐interested  23  42  9  29  ‐20***  36    Suggested to me  23  42  32  18  14*  Employed in sector by relative  21  41  36  13  23***  Observed others  12  33  16  10  6  Worked in sector for a stranger  21  41  7  28  ‐21***            Exposure enabling factor                 Self idea  7  25  5  8  ‐3  Someone's suggestion  7  25  11  4  7  Observed others in sector  7  25  9  6  3  Trained  37  48  30  40  ‐11  Employed in sector by relative  20  40  36  12  24***  Worked for a wage in sector  23  42  9  29  ‐20***  4. Capital                 Years of education  8.4  3.2  8.4  8.5  ‐0.1  Owned enterprise in other sector  30  46  36  27  9  Chose sector due to low capital  10  30  7  11  ‐4  Delayed start saving for capital  23  42  27  21  6  Years of experience in past jobs  9  10  6  10  ‐3*  Trained before starting business  23  42  16  26  ‐10  N  133     47  86     *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.    37