WPS7687 Policy Research Working Paper 7687 Bank Competition, Financial Dependence, and Economic Growth in the Gulf Cooperation Council Giovanni Caggiano Pietro Calice Finance and Markets Global Practice Group May 2016 Policy Research Working Paper 7687 Abstract The relationship between bank competition, firm access show that lower restrictions on banks’ permissible activi- to finance, and economic growth is a much debated topic ties, better credit information, and greater institutional in the economic literature and in policy circles. This paper effectiveness mitigate the damaging impact of low com- uses a panel of 23 manufacturing sectors over 2002–10 to petition. These results are robust to a variety of checks. investigate the impact of bank competition on industry The findings suggest that improving bank competition growth in the Gulf Cooperation Council economies. The should be an important aspect of the financial sector results show that greater competition allows financially development agenda in the Gulf Cooperation Council. dependent firms to grow faster. In addition, the results This paper is a product of the Finance and Markets 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 pcalice@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   Bank Competition, Financial Dependence, and Economic Growth in the Gulf  Cooperation Council*  Giovanni Caggiano† and Pietro Calice‡                                    JEL codes: G2, L1, L2, O4  Keywords: GCC countries, bank competition, economic growth                                                                   *  This paper was presented at a World Bank Group seminar on March 14, 2016. The authors would like to thank Erik  Feyen, Sole Martinez Peria and Jean Pesme for their comments.  †  Associate Professor, University of Padua.  ‡   Senior  Financial  Sector  Specialist,  Finance  and  Markets  Global  Practice,  World  Bank  Group,  and  corresponding  author (pcalice@worldbank.org).        1. Introduction  There  is  ample  evidence  that  financial  sector  development  plays  an  important  role  in  the  explanation of inclusive economic growth (see Levine, 2005, for a review of the literature). Well‐ developed  financial  markets  make  it  easier  for  firms  to  attract  financing  for  their  investment  needs, therefore stimulating economic development (Rajan and Zingales, 1998), whereas the lack  of credit reduces economic growth (Pagano, 1993; Guzman, 2000). However, the literature is far  from having a consensus on the impact of banking sector competition on firms’ access to external  finance and, in turn, growth.  Theory makes ambiguous predictions regarding the direction of this relationship. The traditional  view (market power hypothesis) argues that market power is detrimental in banking as well as in  other  industries,  and  that  fiercer  competition  leads  to  lower  cost  of  finance,  better  access  and  ultimately stronger economic growth (Besanko and Thakor, 1992; Pagano, 1993; Guzman, 2000;  Carbo‐Valverde et al., 2009). As a consequence, firms that  are more reliant on external sources  of finance should grow faster in more competitive banking systems.   The  alternative  view  (information  hypothesis)  maintains  that  in  the  presence  of  information  asymmetries  and  agency  costs,  stronger  rivalry  may  reduce  the  incentives  of  banks  to  invest  in  lending  relationships  (Petersen  and  Rajan,  1995).  Moreover,  the  quality  of  screening  (Marquez,  2002) and the banks’ incentives to invest in information acquisition technologies (Hauswald and  Marquez,  2006)  are  lower  in  more  competitive  markets.  In  competitive  markets,  firms  are  not  “locked‐in” and can easily move to another bank, making the investment in relationship lending  unprofitable (Boot, 2000). For all these reasons, access to external finance by potential borrowers  is lower in competitive banking markets; hence firms and sectors that are heavily dependent on  external financing should grow more slowly in the presence of higher bank competition.  The  extant  empirical  evidence  on  the  link  between  bank  competition  and  firm  financing  constraints does not clarify the ambiguity of the theory, though more recent evidence points to  a  beneficial  impact  of  bank  competition  on  firm  access  to  finance  and  growth.  A  first  wave  of  research  adheres  to  the  Structure‐Conduct‐Performance  (SCP)  paradigm,  which  posits  that  measures  of  market  structure  such  as  the  five‐  or  three‐firm  concentration  ratio,  or  the  Herfindahl  Index  are  strong  predictors  of  firms’  competitive  behavior.  Adopting  this  approach,  several  authors  find  support  for  the  market  power  hypothesis.  For  example,  Beck  et  al.  (2004)  show that banking market concentration increases the probability that firms will report access to  finance as a major obstacle to growth in a sample of 74 economies. This finding is corroborated  by  Chong  et  al.  (2013)  for  a  sample  of  Chinese  small  and  medium‐sized  enterprises  (SMEs).  In  contrast, Cetorelli and Gambera (2001) provide evidence that bank concentration promotes the  growth  of  those  firms  that  are  more  in  need  of  external  finance  by  facilitating  credit  access  of  young  firms  in  a  sample  of  41  countries,  in  line  with  the  information  hypothesis.  The  latter  is  confirmed by Gonzalez and Gonzalez (2008) in a cross‐country setting as well as by Mirzaei and  Moore (2015) for Qatar.  A second wave of research is in line with the New Empirical Industrial Organization (NEIO), which  contests the usefulness of market structure indicators to gauge the degree of competition of an  2      industry  and  employ  alternative  measures  based  on  the  observation  of  the  conduct  of  firms  in  the market such as the  Lerner index, the Boone  indicator or  the Panzar‐Rosse H‐statistic. There  is some evidence that market concentration is not a good proxy of bank competition (Claessens  and  Laeven,  2004;  Carbo‐Valverde  et  al.,  2009),  and  therefore  policy  implications  may  be  sensitive  to  the  measure  of  competition  employed.  Along  these  lines,  Claessens  and  Laeven  (2005) find support for the market power hypothesis in a sample of 16 economies, showing that  sectors heavily reliant on external financing grow faster where there is fierce competition. Liu et  al. (2014) confirm this finding for a sample of 48 countries. Love and Martinez‐Peria (2014) also  find  that  bank  market  power  reduces  access  to  finance  for  a  cross‐section  of  firms  across  53  countries,  mainly  developing  economies.  Leon  (2015)  and  Ryan  et  al.  (2014)  reach  similar  conclusions  in  favor  of  the  market  power  hypothesis,  for  a  sample  of  developing  countries  and  20  European  countries,  respectively.  Fernandez  de  Guevara  and  Maudos  (2011)  find  opposing  evidence that the exercise of market power enhances the growth of financially dependent firms  in for a sample 53 sectors in 21 countries, in line with the information hypothesis. Hoxha (2013)  provides similar findings.   This  paper  investigates  the  impact  of  bank  competition  on  external  financing  constraints  in  the  countries of the Gulf Cooperation Council (GCC). While displaying some significant differences in  terms of size and population, the GCC countries (Bahrain, Kuwait, Oman, Qatar, Saudi Arabia and  the United Arab Emirates) all share high dependence on the hydrocarbon sectors and a long‐term  policy  objective  to  diversify  their  economic  structures.  Financial  sector  development  is  as  important  for  economic  growth  for  resource‐based  economies  as  for  other  countries  (Beck,  2011).  The  financial  sector  in  the  GCC  is  dominated  by  banks  and  is  as  deep  as  that  of  many  advanced economies. Yet it falls short of providing access to finance for the large majority of its  firms, especially SMEs. Available credit tends to be heavily concentrated, favoring a few large and  well‐established firms (Rocha et al., 2011). The share of SME lending is about 2 percent and has  hardly improved in recent years.   There  is  evidence  that  the  GCC  banking  sectors  operate  under  monopolistic  competition.  Both  structural  indicators  and  direct  measures  of  bank  market  power  indicate  that  GCC  banking  systems are among the least competitive in the world (Al‐Muharrami et al., 2006; Anzoategui et  al.,  2010),  with  a  large  presence  of  domestic  players  and  state‐owned  banks  (Al‐Hassan  et  al.,  2010).  This  is  largely  explained  by  stringent  licensing  requirements,  weak  credit  information  environment,  low  presence  of  non‐bank  financial  institutions  and  relatively  shallow  capital  markets (Anzoategui et al., 2010). The lack of foreign bank competition and the inability of banks  to  engage  in  non‐traditional  banking  activities  due  to  activity  restrictions  also  contribute  to  explain the low degree of competition in the GCC banking systems (Al‐Muharrami et al., 2006).  A competitive banking sector may, therefore, play a pivotal role in the GCC strategy of economic  diversification  and  increased  firm  access  to  finance.  The  development  of  the  non‐oil  industrial  sector is key to economic diversification and it can be expected that those sectors that are more  reliant  on  external  finance  will  benefit  more  if  the  degree  of  bank  competition  in  the  region  is  increased. This paper tests this hypothesis thus contributing to the ongoing academic and policy  debate on the effect of bank competition on firm access to finance and growth.  3      Using  a  sample  of  23  manufacturing  sectors  during  the  period  2002‐2010,  we  provide  evidence  on  the  extent  to  which  competition  in  the  GCC  banking  systems  affects  economic  growth  of  financially  dependent  industries.  We  do  so  by  using  a  panel  data  specification  of  the  empirical  setup  developed  by  Rajan  and  Zingales  (1998)  to  study  the  effects  of  financial  development  on  growth, and adapted by Cetorelli and Gambera (2001), Claessens and Laeven (2005), Fernandez  de  Guevara  and  Maudos  (2011)  and  Liu  et  al.  (2014),  among  others,  to  assess  the  relationship  between  banking  system  competition  and  value  added  growth  of  financially  dependent  industries. The use of panel data follows Dell’Ariccia et al. (2008), who study the effect of banking  crises  on  financially  dependent  industrial  sectors.  In  our  context,  panel  data  are  preferred  to  cross‐section regressions as in, e.g., Rajan and Zingales (1998), because of the limited number of  observations in our sample, i.e. industry‐country data for GCC economies, as well as by the need  to account for time‐variation in bank competition.   We then generalize our baseline framework in several directions to address a number of potential  criticisms, which would apply to ours as well as to any similar study. First, to avoid a possible bias  in  our  policy  conclusions  originating  from  the  measure  of  bank  competition  employed,  we  use  both  structural  indicators  (five‐  and  three—bank  concentration  ratio)  and  direct  measures  of  market  power  (Lerner  index  and  Boone  indicator).  Second,  to  avoid  potential  misspecification  bias due to a potential nonlinear relationship between the degree of competition in the banking  sector and real activity, as highlighted in the theoretical and the empirical literature on banking  crises (see Martinez‐Miera and Repullo, 2010, and Beck et al., 2013, respectively), we test for the  presence  of  nonlinearities  by  adding  squared  terms  of  our  measures  of  bank  market  power.  Third, since the baseline results can be driven by the way we measure financial dependence, we  use  alternative  indicators  developed  in  the  literature,  i.e.,  Rajan  and  Zingales  (1998),  Klapper,  Laeven and Rajan (2006) and Fernandez de Guevara and Maudos (2008), and we control for the  average  size  of  firms.  Finally,  we  address  the  question  of  what  effects  different  competition‐ related public policies might have on industry growth.  Our  main  findings  can  be  summarized  as  follows.  First,  industries  that  are  more  dependent  on  external  finance  experience  higher  growth  performance  if  competition  in  the  banking  sector  is  higher.  This  result  holds  true  when  both  structural  and  direct  indicators  of  market  power  are  employed.  Second,  the  impact  of  bank  competition  on  growth  is  unambiguous,  i.e.,  it  does  not  depend  on  the  degree  of  competition:  the  relationship  is  linear.  Third,  we  find  that  our  results  are robust to alternative measures of financial dependence and that sectors dominated by small‐ scale firms suffer more when the banking sector is less competitive, which we interpret as further  evidence  in  support  of  the  baseline  result.  Fourth,  we  find  that  relaxing  restrictions  on  banks’  activities,  improving  the  credit  information  environment  and  implementing  an  effective  competition  law  play  an  important  role  in  fostering  growth  in  sectors  that  depend  on  external  finance.  The paper is organized as follows. Section 2 describes the data used in the empirical analysis. In  Section  3  the  empirical  methodology  is  discussed.  Section  4  presents  the  results.  Section  5  examines  the  role  played  by  different  competition  policies  and  institutional  arrangements.  Section 6 concludes and draws some policy implications.  4      2. Data and descriptive statistics  Our empirical analysis rests on industry‐specific and country‐specific data, spreading over 2002‐ 2010  and  including  23  manufacturing  sectors  in  five  GCC  countries.  These  are:  Bahrain,  Kuwait,  Oman,  Qatar  and  Saudi  Arabia.  The  United  Arab  Emirates  are  left  out  because  of  the  lack  of  industry‐specific  data.  Data  on  our  dependent  variable  (annual  growth  in  value  added)  come  from  the  Industrial  Statistics  Database  of  the  United  Nations  Industrial  Development  Organization (UNIDO). The manufacturing sectors are classified as two‐digit ISIC codes, which is  the  only  available  for  our  sample  of  countries.  Value  added  data  are  deflated  using  the  CPI  indexes from the World Bank World Development Indicators. The variable share in value added  represents  the  value  added  of  each  sector  as  a  percentage  of  the  total  valued  added  of  the  manufacturing sector in an economy in each year.   As  a  measure  of  external  finance  dependence  for  each  industry,  we  use  data  from  Rajan  and  Zingales (1998), in line with similar studies (Cetorelli and Gambera, 2001; Claessens and Laeven,  2005; Dell’Ariccia et al., 2008; Liu et al., 2014). Rajan and Zingales (1998) define external finance  dependence as the fraction of capital expenditures not financed by cash flows from operations.  The  figures  are  based  on  US  manufacturing  firm‐level  data  during  the  1980s.  An  important  assumption  underlying  our  approach  is  therefore  that  external  finance  dependence  reflects  technological  features  of  an  industry  that  are  stable  across  time  and  space.  Capital  markets  in  the US are among the most advanced in the world, and firms face the least frictions in accessing  finance. This suggests a valid and exogenous way to identify the extent of an industry’s external  dependence  elsewhere  in  the  world.  Thus,  the  degree  of  US  firms’  dependence  on  external  finance  is  good  proxy  for  the  demand  of  external  funds  on  other  countries  (see  Rajan  and  Zingales, 1998).1 One potential criticism to this as well as to similar studies is that our results are  driven  by  the  way  we  measure  dependence  on  external  finance.  We  address  this  potential  criticism  in  two  ways.  As  a  robustness  check,  we also  consider  alternative  measures  of  external  finance  dependence  as  calculated  by  Klapper  et  al.  (2006)  for  the  US  during  1980‐99,  and  by  Fernandez  de  Guevara  and  Maudos  (2011)  for  the  UK  during  1993‐03.  Also  in  line  with  similar  studies  (Cetorelli  and  Gambera,  2001;  Claessens  and  Laeven,  2005;  Fernandez  de  Guevara  and  Maudos, 2011; Liu et al., 2014), we include a proxy of financial depth, i.e. domestic credit to GDP,  taken from the World Development Indicators.   As  for  our  measures  of  market  power,  we employ  both  structural  and  more  direct  indicators  of  bank market power. The former include the widely used five‐ and three‐bank concentration ratio,  estimated as the share of total assets held by the five and three largest banks, respectively. These  measures help us test the validity of the structure‐conduct‐performance paradigm (SCP), which  assumes  a  causal  relationship  among  the  structure  of  the  banking  industry,  firm  conduct  and  performance.  This  paradigm  suggests  that  fewer  and  larger  firms  are  more  likely  to  engage  in  anti‐competitive  behavior,  and  therefore  higher  values  of  concentration  signal  greater  market  power.                                                                1  For a critique of this approach see Von Fustenberg and Von Kalckreuth, 2006.  5      Direct  measures  of  market  power  in  line  with  the  New  Empirical  Industrial  Organization  (NEIO)  include the Lerner index (Lerner, 1934) and the Boone indicator (Boone, 2008). The Lerner index  is defined as the difference between output prices and marginal costs (relative to prices). Prices  are  calculated  as  total  bank  revenue  over  assets,  whereas  marginal  costs  are  obtained  from  an  estimated translog cost function with respect to output (see Demirgüç‐Kunt and Martínez Pería,  2010).  Higher  values  of  the  Lerner  index  indicate  less  bank  competition.  The  Boone  indicator  is  estimated as the elasticity of profits to marginal costs. To obtain the elasticity, the log of profits  (measured  by  return  on  assets)  is  regressed  on  the  log  of  marginal  costs.  The  estimated  coefficient,  computed  from  the  first  derivative  of  a  trans‐log  cost  function,  is  the  elasticity.  The  rationale behind the indicator is that higher profits are achieved by more‐efficient banks. Hence,  the  more  negative  the  Boone  indicator,  the  higher  the  degree  of  competition  is  because  the  effect  of  reallocation  is  stronger  (see  Schaeck  and  Cihák,  2012).  Bank  concentration  ratios,  the  Lerner  index  and  the  Boone  indicator  all  are  from  World  Bank  Global  Financial  Development  Database.  Finally,  we  employ  a  set  of  proxies  for  bank  competition  policy  in  order  to  test  their  effect  on  economic  growth  of  financially  dependent  firms  (see  section  5  for  a  description  and  sources).   Table  1  reports  some  descriptive  statistics  (number  of  observations,  average  value,  standard  deviation, minimum and maximum observed values) for all the variables included in our baseline  empirical  specification.  The  variables  included  are:  value  added  (valaddw1),  the  share  of  value  added  (valadd_share),  financial  dependence  as  measured  by  Rajan  and  Zingales  (extdepRZ1),  Klapper  et  al.  (extdepKLR),  Fernandez  de  Guevara  and  Maudos  (extdepGM),  credit‐to‐GDP  (credit_GDP), the 5‐bank concentration ratio (conc5), the 3‐bank concentration ratio (conc3), the  Boone indicator (boone) and the Lerner index (lerner). Table 2 reports the correlation matrix for  these variables and for all measures of bank competition included in our data set.  3. Empirical methodology  To study the real effects of bank competition in the GCC economies, we test whether industries  that  are  more  dependent  on  external  finance  experience  lower  growth  performance  when  the  degree of competition in the banking sector is relatively low. In the baseline specification, we use  as  dependent  variable  the  growth  rate  of  real  value  added  of  industry  j  in  country  i  at  time  t,  denoted  by  yi,j,t.  Such  measure  of  sectoral  growth  is  regressed  against  the  explanatory  variable  whose  effect  we  are  interested  in  isolating,  i.e.  an  interaction  term  equal  to  the  product  of  external  finance  dependence  of  sector  j  in  country  i  (as  measured  by  Rajan  and  Zingales,  1998)  and  country  i’s  level  of  bank  competition  at  time  t.  We  also  include  as  regressor  an  interaction  term  equal  to  sector  j’s  external  finance  dependence  and  the  level  of  financial  development  of  country  i  at  time  t  (as  measured  by  the  credit‐to‐GDP  ratio),  in  order  to  capture  the  potential  effects  that  the  country’s  financial  development  might  have  on  growth  at  industry  level,  conditional  on  the  level  of  external  dependence.  In  addition  to  the  two  interaction  terms,  following, among others, Rajan and Zingales (1998) and Dell’Ariccia et al. (2008), we also include  the  share  of  value  added  of  sector  j  in  country  i  at  time  t‐1  to  keep  into  account  convergence  effects,  in  line  with  theoretical  predictions  from  standard  growth  models.  To  account  for  the  presence of cross‐sectional and time‐varying unobservables, three sets of fixed effects (industry‐ 6      year,  country‐year  and  industry‐country)  are  included.  The  baseline  specification  reads  as  follows:  , , , , , , , , , _ , , , , , ,  where d denotes dummy variables. The null hypothesis we want to test, i.e. whether industries  that  are  more  dependent  on  external  finance  suffer  more  from  a  low  degree  of  competition  in  the banking sector, amounts to testing whether  0.    By  using  a  panel  data  specification,  we  depart  from  most  of  the  related  literature  (see,  among  others, Rajan and Zingales, 1998; Cetorelli and Gambera, 2001; Claessens and Laeven, 2005; Liu  et al., 2014) that uses cross‐section regressions to study the effects of banking sector competition  on industry growth. A panel data model specification offers two main advantages in our context.  First,  unlike  most  of  the  previous  reported  studies,  we  focus  on  a  dataset  including  a  limited  number of countries, each endowed with a relatively low number of industry sectors. This implies  that  the  size  of  the  sample  at  hand  is  relatively  small,  with  a  relatively  low  number  of  cross‐ sectional observations and, consequently, degrees of freedom. A panel data specification allows  us  to  overcome  this  limitation.  Second,  the  countries  we  examine  are  characterized  over  the  period under analysis by important changes in the degree of concentration and market power in  the  banking  sector,  as  shown  by,  for  example,  the  time  behavior  of  the  k‐bank  concentration  ratio  and  the  Lerner  index.  By  using  a  panel  data  specification,  we  can  exploit  time  variation  in  the measures of bank competition and test their effects on industry growth.  4. Baseline results  The  results  of  our  baseline  specification  are  reported  in  Table  3.  The  dependent  variable  for  all  different  specifications  is  the  annual  growth  rate  of  real  value  added  of  industry  j  in  country  i  between year t‐1 and year t. Each column refers to the measure of bank market power we include  in the model. In particular, the first two columns report results for the  two structural measures  of  market  power  we  adopt,  i.e.  the  5‐  and  3‐bank  concentration  ratio,  respectively.  Columns  3  and  4  report  results  for  the  two  direct  measures  of  market  power  we  use,  the  Boone  and  the  Lerner  index  respectively.  The  last  four  columns  report  results  obtained  when  two  measures  of  market power are jointly included, one structural and one direct. Each of these measures market  power enters the regression model interacted with the RZ index of external finance dependence.  Results  reported  in  columns  1  to  4  show  that  the  interaction  terms,  included  one  by  one,  are  always  significant  and  with  the  expected  sign.  More  precisely,  Columns  1  and  2  show  that  the  interaction  terms  equal  to  the  k‐bank  concentration  ratio  and  the  RZ  measure  of  external  dependence  are  negative,  and  statistically  significant  at  conventional  levels.  This  means  that  industries  that  depend  more  on  external  finance  experience  better  growth  performance  when  7      the  degree of  concentration  in  the  banking  sector  decreases.  Columns  3  and  4  report  the  same  results for the two additional measures of bank competition we consider, i.e. the Boone indicator  and  the  Lerner  index.  Also  in  this  case,  the  interaction  terms  enter  significantly  and  with  the  expected  sign.  A  negative  sign  here  indicates  that  externally‐dependent  sectors  experience  better growth performance when the degree of market power decreases, and hence when more  competition is introduced in the banking sector. Columns 5 to 8 show results relative to the joint  use  of  two  indicators,  one  measure  of  concentration  and  one  measure  of  market  power.  The  reason  for  including  both  measures  simultaneously  is  to  check  whether  the  effects  of  market  structure in the banking sector on industry growth, highlighted by the four baseline regressions,  are  due  to  one  type  of  measure  only.  Results  show  that  negative  and  statistically  significant  coefficients are attached to both measures of concentration and market power.   Results  also  show  that,  for  each  specification,  there  is  a  sizeable  and  significant  convergence  effect:  the  coefficient  of  the  lagged  share  of  value  added  is  negative  and  significant  at  any  conventional level. This result is not surprising and is in line with the extant empirical literature.  Moreover,  we  find  that  the  degree  of  financial  development  also  matters,  as  shown  by  the  positive  and  statistically  significant  coefficient  of  the  interaction  term  including  the  industry‐ specific external dependence index and the country’s ratio of credit‐to‐GDP: the more industries  depend  on  external  finance,  the  more  they  will  benefit  from  developed  financial  sectors,  as  proxied by the ratio of credit‐to‐GDP.  Results  in  Table  3  can  also  be  given  a  quantitative  interpretation.  Looking  at  the  Lerner  index  estimated coefficient in Column 4, for example, our estimates suggest that reducing the value of  the index by 0.1 in a sector which depends fully on external finance (e.g. it is characterized by a  fictitious value of 1 of the RZ index) would improve annual growth by about 1.2 percent. Hence,  taking as an example the textile sector, which has a value of the RZ index equal to 0.4, our results  suggest  that  reducing  the  value  of  the  Lerner  index  in  the  banking  sector  by  0.1  would  foster  growth  in  the  textile  sector,  on  average,  by  about  0.48  percent.  Similar  interpretation  can  be  given  to  the  estimated  coefficients  for  the  other  measures  of  market  power  and  contestability  we use. By looking at the coefficient for the 5‐bank concentration ratio in Column 1, for example,  we  can  conclude  that  reducing  by  10  percent  the  ratio  in  the  banking  sector  would  increase  annual growth in the textile sector by about 1.1 percent.  5. Robustness checks  The results shown in Table 3 convey one unambiguous conclusion: sectors that depend more on  external  finance  benefit  more  from  higher  competition  in  the  banking  sector.  However,  this  conclusion  rests  on  several  specification  assumptions,  which  deserve  more  discussion.  One  potential  drawback  of  our  analysis  is  the  assumption  of  linearity:  more  competition  leads  to  higher growth regardless of the initial level of market power in the banking sector. The literature  on the relationship between banking sector competition and systemic instability has highlighted  that there might be important nonlinearities because two opposing effects, a margin and a risk‐ shifting effect, might be at work simultaneously, with relative strength that depends on the level  of  competition  itself  (see,  for  example,  Martinez‐Miera  and  Repullo,  2010,  for  a  theoretical  8      discussion;  and  Berger  et  al.,  2009,  Beck  et  al.,  2013,  and  Caggiano  et  al.,  2015,  for  empirical  findings). In our context, given the close link between systemic instability and growth (see, e.g.,  Dell’Ariccia  et  al.,  2008),  such  nonlinearities,  if  omitted,  might  lead  to  misleading  conclusions  about the link between bank competition and growth in financially dependent sector.  To  investigate  whether  nonlinearities  might  be  at  work  in  our  case,  we  augment  the  baseline  specification  with  an  interaction  term  equal  to  the  measure  of  external  dependence  and  the  squared  value  of  the  competition  measure  we  employ.  Evidence  of  a  nonlinear  relationship  would  arise  if  the  interaction  term  involving  the  squared  term  would  enter  the  regression  with  coefficient  with  opposite  sign  compared  to  the  interaction  term  in  levels  (as  included  in  the  baseline  specification).  Results  are  shown  in  Table  4.  Columns  1‐4  report  for  each  of  the  four  indicators of market structure the results of the baseline regression augmented with the relevant  squared interaction term.  Results  from  the  augmented  regression  show  that  the  squared  interaction  terms  are  not  significant.  Moreover,  the  interaction  term  in  level  remains  significant,  with  the  expected  sign,  and with similar magnitude compared to the results from the baseline specification reported in  Table 2. Hence, a linear specification seems to be appropriate to examine the issue at stake. The  same  results  holds  also  if  the  interaction  term  includes  external  dependence  and  the  proxy  of  bank  competition  both  squared  (evidence  not  shown  here  for  the  sake  of  brevity  but  available  upon request).  Another  potential  criticism  to  ours  as  well  as  to  similar  studies  refers  to  the  way  we  measure  dependence on external finance. We address this potential criticism in two ways. First, we remain  close in spirit to the Rajan and Zingales (1998) approach, who measure dependence on external  finance  as  the  fraction  of  investment  not  financed  through  retained  earnings,  and  consider  alternative measures as calculated by Klapper, Laeven and Rajan (2006), denoted by KLR, for the  US  during  1980‐99,  and  by  Fernandez  de  Guevara  and  Maudos  (2011),  denoted  by  GM,  for  the  UK during 1993‐03. Second, following Dell’Ariccia et al. (2008), we control for the average size of  firms  in  each  sector  (proxied  by  the  number  of  employees  divided  by  the  number  of  establishments).  The  underlying  idea  is  that  sectors  dominated  by  small‐scale  firms  are  more  likely  to  depend  more  on  external  finance.  Results  based  on  the  KLR  and  the  GM  measures  are  shown  in  Tables  5  and  6,  respectively,  while  results  obtained  by  including  the  average  size  of  firms are shown in Tables 7, 8 and 9.  The main conclusion we can draw from Tables 5 and 6 is that the use of alternative measures of  dependence  of  external  finance  leads  to  virtually  unaltered  results:  whatever  the  measure  of  banking  sector  competition  we  use,  we  find  a  negative  and  significant  relationship  between  them.  To control for the role played by the average size of firms within each sector, we proceed in two  steps.  First,  we  replace  the  interaction  term  used  in  the  baseline  analysis  with  one  equal  to  the  product of bank competition and the average size of firms with the aim of studying whether the  average  size  captures  a  similar  effect  as  the  RZ  measure  of  financial  dependence.  Then,  we  augment the baseline specification with the latter interaction term, to check whether the effect  9      captured by the RZ measure of financial dependence is robust to the inclusion of the average size  of  firms.  For  the  sake  of  comparison  with  the  interaction  term  included  in  the  baseline  specification, we pre‐multiply the average size of firms by ‐1, so that higher values of the variable  would  indicate  sectors with  lower  average  size  firms,  which  can  in  turn  be  interpreted  as  signal  of a more financially dependent sector. Therefore, results from this exercise would be in line with  our baseline specification if the coefficient attached to the interaction term is negative.   Table 7 shows the result of the first empirical exercise: the new interaction term is negative and  statistically significant. In line with the baseline results, Table 7 shows that sectors with average  small‐size  firms,  which  are  expected  to  depend  more  on  external  finance  compared  to  sectors  with  relatively  larger  average  size,  experience  worse  growth  performance  in  low  competitive  environments. This result holds true for all proxies of concentration and market power we use.  Next  we  test  whether  the  effect  previously  identified  by  using  the  RZ  measure  of  financial  dependence  is  robust  to  the  introduction  of  the  average  size  of  firms  as  an  extra  measure  of  financial dependence. Table 8 shows the results of the estimated augmented regression models.  The  baseline  result,  i.e.,  sectors  that  rely  more  in  external  finance  as  measured  by  Rajan  and  Zingales  (1998)  have  poorer  growth  performances  if  the  banking  sector  is  characterized  by  low  competition, is confirmed also when the average size of firms is used as a control.   Next, we examine whether there is a magnifying effect by adding to the baseline specification an  extra  interaction  term  equal  to  the  measure  of  bank  competition  multiplied  jointly  by  the  measure  of  external  dependence  and  by  the  average  size  of  firms.  We  find  no  evidence  of  an  extra  effect  due  to  the  inclusion  of  the  average  size  of  firms  on  top  of  the  effect  of  external  financial dependence (Table 9).  Two further issues deserve to be mentioned. First, the two direct measures of market power, i.e.  the  Lerner  index  and  the  Boone  indicator,  are  generated  regressors.  This  would  require  that  correct inference should take into account their estimated variance. While we are well aware of  this problem and acknowledge it, lack of data prevents us to account for it. Second, there might  be  concerns  of  endogeneity  of  regressors  concerning  our  measures  of  market  power.  No  clear  instruments,  however,  are  available  for  the  sample  at  hand.  To  account  for  potential  endogeneity,  we  re‐estimate  the  baseline  specification  by  using  as  instruments,  alternatively,  either the initial value of the market power measure included in the model, or its average value  in  the  sample  at  hand  (see  Beck  et  al.  2013).  In  both  cases,  results,  which  are  not  reported  for  the sake of brevity, fully confirm our baseline specification.   6. Competition policy and economic growth  Bank competition, and its effect on the growth of financially dependent firms, can be influenced  by the institutional and regulatory environment in which banks operate. In particular, the degree  of bank competition can be influenced by policies and institutions for the conduct of competition  policy that affect both market structure and contestability (see Claessens, 2009, for a discussion).  Approaches  to  competition  policy  include  leveling  the  playing  field  across  financial  services  providers  and  products,  ensuring  that  entry/exit  rules  allow  for  contestable  markets,  and  that  10      the  institutional  environment  is  contestable.  Institutional  arrangements  for  an  effective  competition  policy  in  the  banking  sector  call  for a  clear  separation  from  prudential  oversight  to  avoid potential conflicts of interest, and for better coordination of competition policy functions.  In  this  section,  we  present  results  in  which  we  add  to  the  baseline  specification  an  interaction  between  a  proxy  for  competition  policy  and  institutional  effectiveness,  and  external  finance  dependence. Results are shown in Tables 10 – 13. Each table reports results obtained by adding  a  series  of  policy  variables  to  the  baseline  specification  with  the  5‐bank  concentration  ratio,  3‐ bank concentration ratio, the Boone indicator and the Lerner index, respectively.   We  first  test  whether  direct  government  intervention  in  credit  markets  via  state‐owned  banks  exacerbates  the  negative  impact  of  low  bank  competition  on  economic  growth  of  financially  dependent  firms.  The  academic  literature  supports  the  negative  view  of  public  ownership,  indicating that the presence of state‐owned banks leads to an unleveled playing field and hence  less  competition  (See  Barth  et  al.,  2004;  and  La  Porta  et  al.,  2002).  State‐owned  banks  enjoy  privileges  and  immunities  that  are  not  available  to  their  privately‐owned  competitors,  giving  them  an  unfair  competitive  advantage  over  their  rivals.  Moreover,  firms  borrowing  from  state‐ owned banks may pay less than firms borrowing from privately‐owned banks but tend also to be  less profitable and riskier on average (Sapienza, 2004). In our analysis, government ownership is  the  share  of  the  banking  system’s  total  assets  held  by  banks that  are  50 percent  or more  state‐ owned,  based  on  information  collected  from  regulatory  agencies  (see  Barth  et  al.,  2013).  The  interaction between government ownership and external finance dependence should enter our  baseline specification with a negative sign. Results are reported in the first column in each table  (labeled  “Public  assets”).  In  all  specifications,  we  do  not  find  a  significant  effect  of  direct  government intervention in the banking sector.   Next, we assess whether increased foreign bank penetration is associated with higher growth of  industries  whose  firms  depend  heavily  on  external  sources  of  finance.  Foreign  bank  entry  may  enhance  competition  in  domestic  banking  markets,  improve  the  efficiency  of  domestic  bank  operations,  provide  financial  services  at  lower  costs,  and  ultimately  promote  economic  growth  (Claessens et al., 2001; Claessens and Laeven, 2004; Martinez‐Peria and Mody, 2004; Levy‐Yeyati  and  Micco,  2007;  Mirzaei  and  Moore,  2014).  On  the  other  hand,  foreign  banks  may  cherry‐pick  high  quality  (low  default  risk)  borrowers  (Dell’Ariccia  and  Marquez,  2004  and  Sengupta,  2007)  and adversely affect both domestic banks and the firms that rely upon them (Detragiache et al.,  2008). The sign of the interaction of our measure of foreign bank penetration, i.e. share of total  bank  assets  in  foreign‐owned  banks  (Barth  et  al.,  2013),  with  our  index  of  external  finance  dependency  is  therefore  unclear.  Results  are  reported  in  column  2  (labeled  “FX  assets”).  The  estimated coefficient is always negative, but statistically significant only in the specification with  the 5‐bank ratio. Though evidence is only suggestive, the negative sign favors the latter channel,  with foreign bank penetration affecting negatively growth in financially dependent sectors.  The  degree  of  competition  in  banking  depends  crucially  on  entry  barriers.  Regulators  in  most  countries  do  not  allow  just  anyone  to  enter  the  banking  system,  but  rather  screen  entrants  to  better assure they are “fit and proper.” By imposing certain basic requirements before a banking  license  is  accepted  or  rejected,  those  allowed  to  enter  may  be  of  higher  quality  and  thereby  11      enhance the overall performance of the banking industry. We test whether the presence of entry  barriers  amplifies  the  negative  effect  of  bank  market  power  on  access  to  finance  for  financially  constrained  firms  by  interacting  an  index  of  entry  into  banking  with  our  external  finance  dependence  measure.  Our  entry  into  banking  index  is  taken  from  Barth  et  al.  (2013)  and  measures a country’s requirements of entering into banking based on the amount of information  required to apply for a banking license. The values of the index of entry into banking range from  0 to 8, with higher values indicating greater stringency. Accordingly, we should expect a negative  sign  for  our  interaction  variable,  i.e.  lower  stringency  is  associated  with  higher  value  added  of  financial  constrained  firms.  Results  are  reported  in  column  3  (labeled  “Bank  entry”).  While  the  estimated coefficient  is always  positive,  we  do  not  find  a  statistically  significant  impact  of  entry  barriers in the banking sector on growth.  National  regulators  not  only  license banks  but  also  specify  permissible  activities.  Countries  may  restrict banks to a narrow range of activities, or allow them to engage in a broad array. The scope  of  activities  helps  define  what  is  meant  by  a  “bank”  in  a  country.  The  possibility  for  a  bank  to  diversify  its  business  model  and  offer  a  wide  array  of  products  and  services  to  firms,  especially  SMEs, may be beneficial for economic growth. We test this hypothesis by interacting an index of  activity restrictions with the external finance dependence index. The index of activity restrictions  is from Barth et al. (2013) and measures the degree to which national regulations restrict banks  from  engaging  in  securities  activities,  insurance  activities,  and  real  estate  activities.  The  index  ranges from 1 to 4, where larger values indicate more restrictions on banks’ activities. Results are  reported  in  column  4  (labeled  “Act  restr”).  For  all  measures  of  market  power  in  the  banking  sector,  we  find  that  the  degree  of  restrictions  on  banks’  activities  enter  the  model  with  a  statistically significant negative sign. This finding clearly indicates that sectors that depend more  on external finance are hurt by restrictions imposed on banks’ activities.  The quality and scope of credit information in a country can affect the impact of bank competition  on  access  to  finance.  The  presence  of  credit  information  sharing  mechanisms  such  as  credit  registry  or  credit  bureaus  can  help  overcome  adverse  selection  and  moral  hazard  problems  in  credit  markets  (Padilla  and  Pagano,  2000;  Jappelli  and  Pagano,  2002).  Several  empirical  studies  have  found  that  information  sharing  results  in  more  lending  and  better  access  to  finance  (see  Love and Martinez‐Peria, 2014 for a review of the literature). This means that in an environment  of  reduced  information  asymmetry  bank  will  have  fewer  incentives  to  invest  in  private  information acquisition and therefore less to lose in the presence of higher competition. We test  this  hypothesis  by  interacting  our  measure  of  external  financial  dependence  with  a  variable  measuring the depth of credit information. The depth of credit information index, taken from the  World  Bank  Doing  Business  Database,  measures  rules  affecting  the  scope,  accessibility,  and  quality of credit information available through public or private credit registries. The index ranges  from 0 to 8, with higher values indicating the availability of more credit information to facilitate  lending  decisions.  Results,  which  are  reported  in  column  6  (labeled  “Depth  credit”),  show  that  the  estimated  coefficient  is  positive  and  significant  in  all  but  one  specification  (the  one  with  3‐ bank  concentration  ratio),  indicating  that  there  is  strong  evidence  that  availability  of  credit  information  has  positive  effects  on  the  growth  performance  of  more  financially  dependent  sectors.  12      Finally,  we  test  whether  the  institutional  framework  for  competition  policy  amplifies  the  effect  of bank competition on financially dependent firms. There is now a general consensus that a well‐ functioning competition law system, including an independent competition authority, is essential  to  the  protection  and  promotion  of  healthy  competition,  including  in  the  banking  sector  (see  International  Competition  Network,  2005,  and  OECD,  2011).  Competition  law  is  an  important  determinant  of  economic  growth  yet  it  crucially  depends  on  the  law  enforcement  efficiency  of  the  government  (Ma,  2011).  To  analyze  the  impact  of  the  institutional  setting  for  competition  policy on economic growth we interact a measure of government effectiveness with our indicator  of external finance dependence. We use the World Bank government effectiveness index, which  captures  perceptions  of  the  quality  of  public  services;  the  quality  of  the  civil  service  and  the  degree  of  its  independence  from  political  pressures;  the  quality  of  policy  formulation  and  implementation;  and  the  credibility  of  the  government's  commitment  to  such  policies.  The  indicator  ranges  from  approximately  ‐2.5  to  2.5,  with  higher  values  signaling  stronger  government effectiveness. Results are reported in column 7 (labeled “Govt effect”). We find for  all  specifications  a  statistically  significant  and  positive  coefficient,  indicating  that  more  government  effectiveness  exerts  positive  effects  on  growth  in  sectors  that  depend  on  external  finance.  This  set  of  regressions  conveys  one  main  message:  some  competition  policies  might  play  an  effective  role  in  enhancing  growth  in  financially‐dependent  sectors.  In  particular,  our  findings  show  that  relaxing  restrictions  on  banks’  activities,  reducing  informational  asymmetries  by  facilitating the availability of credit information, and improving quality and effectiveness of public  services all have a positive effect on industry growth performance.     7. Conclusions and policy implications  Using a panel of 23 manufacturing sectors over 2002‐2010, this paper analyzes the effect of bank  competition on economic growth of financially dependent industries in the GCC economies. Our  results  indicate  that  financially  dependent  industries  grow  faster  in  the  presence  of  higher  competition.  Therefore,  our  findings  support  the  market  power  hypothesis.  These  results  are  robust  to  both  structural  and  more  direct  measures  of  bank  market  power,  hence  providing  support  for  both  the  SCP  and  the  NEIO  approaches  to  bank  competition.  Our  findings  are  also  robust  to  alternative  indicators  of  firm  external  finance  dependence.  Additionally,  we  find  that  the  impact  of  market  power  on  firm  growth  is  linear,  i.e.  it  does  not  depend  upon  the  initial  degree  of  bank  competition.  We  also  find  evidence  that  sectors  dominated  by  small  scale  firms  grow less when the banking market is less competitive. Finally, we find that smaller restrictions  on  banks’  permissible  activities,  greater  access  to  credit  information  and  more  effective  institutions are all significant in reducing the negative impact of low competition on firm growth  and access to finance.   Our  results  have  important  implications  for  policy  makers  in  the  GCC  as  they  advance  the  economic diversification agenda and seek options to improve financial access for firms, especially  SMEs.  Overall,  our  findings  indicate  that  bank  competition  is  an  important  aspect  of  financial  sector development and, in turn, non‐oil economic growth in the GCC economies, and that there  13      are  benefits  to  promoting  bank  competition  for  firms’  access  to  finance.  We  leave  to  further  research an investigation of the specific policies that policy makers in the GCC can implement to  increase  competition  in  the  banking  sector  as  well  as  an  analysis  of  any  potential  trade‐off  between  increased  financial  access  and  systemic  stability.  Our  results  suggest,  however,  that  relaxing bank activity restrictions, improving the credit information environment through wider  coverage  of  public  registries  and  private  credit  bureaus,  and  strengthening  the  institutional  framework  for  bank  competition  policy  are  important  in  supporting  firm  access  to  finance  and  reducing the negative impact of low bank competition.       14      References  Al‐Hassan, A., M. Khamis, N. Oulidi. 2010. The GCC banking sector: topography and analysis. IMF  Working Paper 10/87  Al‐Muharrami, S., K. Matthews, Y. Khabari. 2006. Market structure and competitive conditions in  the Arab GCC banking system. Journal of Banking and Finance 30: 3487‐3501  Anzoategui,  D.,  M.  S.  Martinez  Peria,  R.  Rocha.  2010.  Bank  competition  in  the  Middle  East  and  North Africa region. Review of Middle East Economics and Finance 6 (2).   Barth, J.R., G. Caprio, R. Levine. 2013. Bank regulation and supervision in 180 countries from 1999  to 2011. Journal of Financial Intermediation, 13 (2): 111‐219  Barth, J.R., G. Caprio, R. Levine. 2004. Bank regulation and supervision: what works best? Journal  of Financial Economic Policy, 5 (2): 205‐248  Beck,  T.  2011.  Finance  and  oil:  is  there  a  resource  curse  in  financial  development?  European  Banking Center Discussion Paper No. 2011‐004  Beck,  T.,  A.  Demirgüç‐Kunt,  V.  Maksimovic.  2004.  Bank  competition  and  access  to  finance:  international evidence. Journal of Money, Credit, and Banking, 36 (3): 627–648  Beck,  T.,  A.  Demirgüç‐Kunt.  2006.  Small  and  medium‐size  enterprises:  access  to  finance  as  a  growth constraint. Journal of Banking & Finance, 30 (11): 2931–2943  Beck,  T.,  O.  De  Jonghe,  G.  Schepens.  2013.  Bank  competition  and  stability:  cross‐country  heterogeneity. Journal of Financial Intermediation, 22 (2): 218‐244  Berger, A. N., L. F. Klapper, R. Turk‐Ariss. 2009. Bank competition and financial Stability. Journal  of Financial Services Research, 35: 99‐118  Besanko,  D.,  A.  V.  Thakor.  1992.  Banking  deregulation:  Allocational  consequences  of  relaxing  entry barriers. Journal of Banking and Finance, 16 (5): 909‐932  Boone, J. 2008. A new way to measure competition. The Economic Journal, 118 (531): 1245–1261  Boot, A. 2000. Relationship banking: What do we know? Journal of Financial Intermediation, 9:7‐ 25.  Boot, A., A. Thakor. 2000. Can relationship banking survive competition? The Journal of Finance,  55 (2): 679–713  Caggiano,  G.,  P.  Calice,  L.  Leonida.  2015.  Bank  concentration,  competition  and  crises:  A  tale  of  two tails. Unpublished manuscript.  Carbó‐Valverde,  S.,  F.  Rodriguez‐Fernandez,  G.F.  Udell.  Bank  market  power  and  SME  financing  constraints. Review of Finance, 13 (2): 309–340  15      Cetorelli,  N.,  M.  Gambera.  2001.  Banking  market  structure,  financial  dependence  and  growth:  international evidence from industry data. Journal of Finance, 56: 617–648  Chong,  T.  T.,  L.  Lu,  S.  Ongena.  2013.  Does  Banking  Competition  Alleviate  or  Worsen  Credit  Constraints  Faced  by  Small‐  and  Medium‐Sized  Enterprises?  Evidence  from  China.  Journal  of  Banking and Finance, 37: 3412‐3424  Claessens,  S.  2009.  Competition  in  the  financial  sector:  overview  of  competition  policies.  IMF  Working Paper, WP/09/45  Claessens,  S.,  L.  Laeven.  2004.  What  drives  bank  competition?  Some  international  evidence.  Journal of Money, Credit and Banking, 36 (3): 563–583  Claessens, S., L. Laeven. 2005. Financial dependence, banking sector competition, and economic  growth. Journal of the European Economic Association, 3 (1): 179–207  Claessens,  S.,  A.  Demirgüç‐Kunt,  H.  Huizinga.  2001.  How  does  foreign  entry  affects  domestic  banking markets? Journal of Banking and Finance, 25: 891–911  Dell'Ariccia,  G.,  E.  Detragiache,  R.  Rajan.  2008.  The  real  effect  of  banking  crises.  Journal  of  Financial Intermediation, 17 (1): 89‐112  Dell’Ariccia,  G.,  R.  Marquez.  2004.  Information  and  bank  credit  allocation.  Journal  of  Financial  Economics, 72: 185–214.   Detragiache, E., T. Tressel, P. Gupta. 2008. Foreign banks in poor countries: theory and evidence.  Journal of Finance, 63 (5): 2123–21260.  Demirgüç‐Kunt,  A.,  M.  S.  Martinez  Peria.  2010.  A  framework  for  analyzing  competition  in  the  banking sector: an application to the case of Jordan. World Bank Policy Research Working Paper  No. 5499  Fernández  de  Guevara,  J.,  J.  Maudos.  2011.  Banking  competition  and  economic  growth:  cross‐ country evidence. The European Journal of Finance, 17 (8): 739–764  González,  V.  M.,  F.  González.  2008.  Influence  of  bank  concentration  and  institutions  on  capital  structure: new international evidence. Journal of Corporate Finance, 14 (4): 363–375  Guzman, M. G. 2000. Bank structure, capital accumulation and growth: a simple macroeconomic  model. Economic theory, 16 (2): 421‐455  Hauswald  R.,  R.  Marquez.  2006.  Competition  and  Strategic  Information  Acquisition  in  Credit  Markets. Review of Financial Studies, 19 (3): 967‐1000  Hoxha,  I.  2013.  The  market  structure  of  the  banking  sector  and  financially  dependent  manufacturing sectors. International Review of Economics & Finance, 27: 432–444  16      International Competition Network. 2005. An increasing role for competition in the regulation of  banks. Bonn, June 2005  Jappelli, T., M. Pagano. 2002. Information sharing, lending and defaults: cross‐country evidence.  Journal of Banking and Finance, 26: 2017–45.   Padilla,  A.  J.,  M.  Pagano.  2000.  Sharing  default  information  as  a  borrower  discipline  device.  European Economic Review, 44: 1951–80.  Kaufmann,  D.,  A.  Kraay,  M.  Mastruzzi.  2010.  The  Worldwide  Governance  Indicators:  Methodology and Analytical Issues. World Bank Policy Research Working Paper 10/5430  Klapper,  L.,  L.  Laeven,  R.  Rajan.  2006.  Entry  regulation  as  a  barrier  to  entrepreneurship.  Journal  of Financial Economics, 82: 591–629  La  Porta,  R.,  F.  Lopez‐de‐Silanes,  A.  Shleifer,  R.  Vishny.  2002.  Investor  protection  and  corporate  valuation. Journal of Finance, 57: 1147–1170.  Leon, F. 2015. Does bank competition alleviate credit constraints in developing countries? Journal  of Banking and Finance, 57: 130‐142  Lerner,  A.  P.  1934.  The  concept  of  monopoly  and  the  measurement  of  monopoly  power.  The  Review of Economic Studies, 1 (3): 157‐175   Levine,  R.  2005.  Finance  and  growth:  theory  and  evidence.  Handbook  of  economic  growth,  1:  865‐934.  Levy Yeyati, E., A. Micco. 2007. Concentration and foreign penetration in Latin American banking  sectors: impact on competition and risk. Journal of Banking and Finance, 31 (6): 1633–1647  Liu,  G.,  A.  Mirzaei,  S.  Vandoros.  2014.  The  impact  of  bank  competition  and  concentration  on  industrial growth. Economics Letters, 124 (1): 60–63  Liu, G., A. Mirzaei. 2013. Industrial Growth: Does Bank Competition, Concentration and Stability  Constraints  Matter?  Evidence  from  Developed  and  Developing  Countries.  Brunel  University  Working Paper 23  Love, I., M. S. Martínez Pería. How bank competition affects firms’ access to finance. World Bank  Economic Review, 29(3): 413‐448  Ma,  T.  C.  2011.  The  effect  of  competition  law  enforcement  on  economic  growth.  Journal  of  Competition Law & Economics, 2011  Marquez,  R.  2002.  Competition,  adverse  selection,  and  information  dispersion  in  the  banking  industry. Review of Financial Studies, 15 (3): 901‐926  Martinez‐Miera D., R. Repullo. 2010. Does competition reduce the risk of bank failure? Review of  Financial Studies, 23: 3638‐3664.  17      Martínez  Pería,  M.  S.,  A.  Mody.  2004.    How  Foreign  Participation  and  Market  Concentration  Impact Bank Spreads: Evidence from Latin America. World Bank Policy Research Working Paper  WPS3210  Mirzaei,  A.,  T.  Moore.  2015.  Banking  performance  and  industry  growth  in  an  oil‐rich  economy:  Evidence from Qatar. The Quarterly Review of Economics and Finance, in press  Mirzaei,  A.,  T.  Moore.  2014.  What  are  the  driving  forces  of  bank  competition  across  different  income groups of countries? Journal of International Financial Markets, Institutions and Money,  32: 38–71  OECD, 2011. Competition and regulation in retail banking. OECD Journal of Competition Law and  Policy, 2 (3): 101–165.  Pagano,  M.  1993.  Financial  markets  and  growth:  An  overview.  European  Economic  Review,  37:  613–622  Petersen, M.A., R. Rajan. 1995. The effect of credit market competition on lending relationships.  The Quarterly Journal of Economics, 110 (2): 407–443  Rajan,  R.,  L.  Zingales.  1998.  Financial  dependence  and  growth.  American  Economic  Review,  88:  559–587  Rocha, R., Z. Arvai, S. Farazi. 2011. Financial access and stability: a roadmap for the Middle East  and North Africa. The World Bank: Washington, D.C.  Ryan,  R.  M.,  C.M.  O’Toole,  F.  McCann.  2014.  Does  bank  market  power  affect  SME  financing  constraints? Journal of Banking and Finance, 49: 495–505  Sapienza,  P.  2004.  The  effects  of  government  ownership  on  bank  lending.  Journal  of  Financial  Economics, 72: 357‐384  Schaeck,  K.,  M.  Cihák.  2012.  Banking  competition  and  capital  ratios.  European  Financial  Management, 18 (5): 836–866  Sengupta, R. 2007. Foreign entry and bank competition. Journal of Financial Economics, 84: 502– 528.  Von Furstenberg, G. M., U. Von Kalckreuth. 2006. Dependence on external finance: an inherent  industry characteristic? Open economies review, 17(4‐5): 541‐559      18      Table 1: Summary Statistics        19        Table 2: Correlation matrix        20      Table 3: Baseline Results    conc5  conc3  boone  lerner  conc5  conc3  conc5  conc3  and  and  and  and  lerner  lerner  boone  boone  valadd_share  ‐6.784  ‐6.812  ‐6.831  ‐6.833  ‐6.789  ‐6.817  ‐6.794  ‐6.815    (3.64)***  (3.62)***  (3.66)***  (3.66)***  (3.64)***  (3.62)***  (3.64)***  (3.63)***  credgdpXextdep  0.016  0.018  0.025  0.016  0.017  0.018  0.023  0.024    (1.89)*  (1.99)**  (2.42)**  (1.88)*  (1.93)*  (2.02)**  (2.29)**  (2.39)**  conc5Xextdep  ‐4.483        ‐4.490    ‐3.712      (2.76)***        (2.78)***    (2.29)**    conc3Xextdep    ‐3.712        ‐3.687    ‐3.500      (2.92)***        (2.92)***    (2.78)***  booneXextdep      ‐8.529        ‐6.627  ‐5.933        (1.94)*        (1.50)  (1.39)  lernerXextdep        ‐1.193  ‐1.199  ‐1.088              (1.99)**  (1.98)**  (2.47)***      constant  1.530  1.101  0.136  0.494  1.691  1.241  1.170  0.919    (3.57)***  (4.53)***  (0.74)  (3.05)***  (3.89)***  (4.27)***  (2.56)**  (3.57)***  R2  0.32  0.32  0.32  0.33  0.33  0.33  0.32  0.32  N  922  922  922  922  922  922  922  922  * p<0.10;** p<0.05; *** p<0.01      21      Table 4: Nonlinearities    conc5  conc3  boone  lerner  valadd_share  ‐6.834  ‐6.803  ‐6.810  ‐6.780    (3.66)***  (3.62)***  (3.62)***  (3.63)***  credgdpXextdep  0.016  0.017  0.018  0.017    (1.89)*  (1.67)*  (1.93)*  (1.95)*  conc5Xextdep  ‐3.021          (1.90)*        conc5squaredXextdep  7.910          (0.89)        conc3Xextdep    ‐7.106          (1.85)*      conc3squaredXextdep    2.194          (0.16)      booneXextdep      ‐5.516          (1.99)**    boonesquaredXextdep      6.579          (1.06)    lernerXextdep        ‐2.468          (1.99)**  lernersquaredXextdep        2.910          (0.88)  constant  6.035  1.472  0.352  0.577    (1.16)  (0.65)  (1.79)*  (1.86)*  R2  0.32  0.32  0.32  0.32  N  922  922  922  922  * p<0.10;** p<0.05; *** p<0.01      22      Table 5: Robustness to KLR    conc5  conc3  boone  lerner  conc5  conc3  conc5  conc3  and  and  and  and  lerner  lerner  boone  boone  valadd_share  ‐6.702  ‐6.995  ‐6.826  ‐6.834  ‐6.720  ‐7.007  ‐6.720  ‐6.994    (3.63)***  (3.78)***  (3.67)**  (3.66)***  (3.64)***  (3.78)***  (3.64)***  (3.78)***  credgdpXextdep  0.023  0.025  0.029  0.021  0.023  0.025  0.029  0.029    (1.90)*  (2.00)**  (2.16)**  (1.75)*  (1.91)*  (2.00)**  (2.10)**  (2.14)**  conc5Xextdep  ‐5.836        ‐5.909    ‐5.255      (1.92)*        (1.93)*    (1.70)*    conc3Xextdep    ‐5.114        ‐5.097    ‐4.964      (2.74)***        (2.75)***    (2.64)***  booneXextdep      ‐8.061        ‐5.675  ‐3.917        (1.52)        (1.06)  (0.75)  lernerXextdep        ‐0.821  ‐0.943  ‐0.641              (1.90)*  (2.05)**  (2.29)**      constant  1.549  1.169  0.174  0.413  1.669  1.237  1.323  1.073    (2.34)**  (3.61)***  (0.92)  (1.93)  (2.30)**  (3.15)***  (1.91)  (3.10)***  R2  0.32  0.32  0.32  0.32  0.32  0.33  0.32  0.33  N  922  922  922  922  922  922  922  922  * p<0.10;** p<0.05; *** p<0.01      23      Table 6: Robustness to GM    conc5  conc3  boone  lerner  conc5  conc3  conc5  conc3  and  and  and  and  lerner  lerner  boone  boone  valadd_share  ‐6.725  ‐6.785  ‐6.763  ‐6.763  ‐6.726  ‐6.786  ‐6.732  ‐6.785    (3.58)***  (3.55)***  (3.61)***  (3.59)***  (3.58)***  (3.55)***  (3.59)***  (3.56)***  credgdpXextdep  0.016  0.018  0.023  0.016  0.017  0.018  0.022  0.022    (2.08)**  (2.19)**  (2.47)**  (2.07)**  (2.08)**  (2.19)**  (2.35)**  (2.45)**  conc5Xextdep  ‐3.076        ‐3.076    ‐2.544      (2.20)**        (2.19)**    (1.82)    conc3Xextdep    ‐3.442        ‐3.425    ‐3.300      (2.71)***        (2.71)***    (2.59)***  booneXextdep      ‐6.406        ‐5.173  ‐3.832        (1.76)        (1.41)  (1.08)  lernerXextdep        ‐0.644  ‐0.643  ‐0.508              (1.81)*  (1.81)*  (2.25)**      constant  1.483  1.323  ‐0.009  0.348  1.617  1.424  1.084  1.145    (2.49)**  (3.57)***  (0.04)  (1.69)  (2.61)***  (3.28)***  (1.72)*  (2.91)***  R2  0.32  0.33  0.32  0.32  0.32  0.33  0.32  0.33  N  922  922  922  922  922  922  922  922  * p<0.10;** p<0.05; *** p<0.01      24      Table 7: Average firm size    conc5  conc3  boone  lerner  valadd_share  ‐6.868  ‐6.875  ‐6.864  ‐6.843    (3.63)***  (3.63)***  (3.62)***  (3.63)***  credgdpXextdep  0.020  0.020  0.019  0.019    (1.39)  (1.40)  (1.36)  (1.35)  conc5Xfirmsize  ‐0.001          (2.22)**        conc3Xfirmsize    ‐0.000          (1.87)*      booneXfirmsize      ‐0.001          (1.89)*    lernerXfirmsize        ‐0.000          (1.92)*  constant  0.446  0.388  0.345  0.325    (2.40)**  (2.06)**  (1.80)*  (1.71)*  R2  0.32  0.32  0.32  0.32  N  794  794  794  794  * p<0.10;** p<0.05; *** p<0.01      25      Table 8: Firm size and financial dependence    conc5  conc3  boone  lerner  valadd_share  ‐6.796  ‐6.836  ‐6.853  ‐6.846    (3.59)***  (3.58)***  (3.61)***  (3.63)***  credgdpXextdep  0.027  0.026  0.028  0.019    (1.63)*  (1.64)*  (1.75)*  (1.85)*  conc5Xextdep  ‐6.015          (2.05)**        conc5Xfirmsize  ‐0.000          (1.11)        conc3Xextdep    ‐3.868          (2.51)**      conc3Xfirmsize    ‐0.000          (0.65)      booneXextdep      ‐8.800          (1.69)*    booneXfirmsize      ‐0.000          (0.29)    lernerXextdep        ‐0.543**          (2.01)  lernerXfirmsize        ‐0.000          (1.59)  constant  1.756  1.020  0.156  0.392    (3.06)***  (4.71)***  (0.65)  (1.81)*  R2  0.33  0.33  0.32  0.32  N  794  794  794  794  * p<0.10;** p<0.05; *** p<0.01      26      Table 9: Firm size and financial dependence interacted    conc5  conc3  boone  lerner  valadd_share  ‐6.843  ‐6.850  ‐6.817  ‐6.784    (3.63)***  (3.62)***  (3.58)***  (3.58)***  credgdpXextdep  0.019  0.028  0.025  0.027    (1.35)  (1.74)*  (1.58)  (1.63)  conc5Xextdep  ‐6.156          (1.97)**        conc5XextdepXfirmsize  ‐0.000          (0.12)        conc3Xextdep    ‐4.096          (2.54)***      conc3XextdepXfirmsize    0.001          (0.66)      booneXextdep      ‐8.713*          (1.68)    booneXextdepXfirmsize      ‐0.001          (0.20)    lernerXextdep        ‐0.659          (1.76)*  lernerXextdepXfirmsize        0.002          (1.22)  constant  0.403  0.157  1.042  1.754    (1.85)*  (0.65)  (4.58)***  (2.89)***  R2  0.32  0.32  0.33  0.33  N  794  794  794  794  * p<0.10;** p<0.05; *** p<0.01      27      Table 10: Policy variables (5‐bank concentration ratio)    Public assets  FX assets  Bank entry  Act restr  Depth credit  Govt effect  valadd_share  ‐6.784  ‐6.799  ‐6.783  ‐6.802  ‐6.819  ‐6.862    (3.63)***  (3.63)***  (3.66)***  (3.61)***  (3.65)***  (3.63)***  credgdpXextdep  0.016  0.020  0.021  0.023  0.013  0.009    (1.84)*  (2.06)**  (2.87)***  (2.32)**  (1.29)  (1.34)  conc5Xextdep  ‐4.459  ‐6.104  ‐3.004  ‐0.096  ‐4.802  ‐5.229    (2.75)***  (3.16)***  (1.00)  (0.04)  (3.00)***  (2.81)***  publicassetsXextdep  0.001              (0.19)            foreignassetsXextdep    ‐0.010              (2.06)**          entrbankXextdep      0.136              (0.71)        actrestrictXextdep        ‐0.262              (2.83)***      depthcreditXextdep          0.048              (1.94)*    goveffectXextdep            1.454              (1.67)*  constant  1.520  1.984  1.375  0.825  1.636  1.725    (3.61)***  (4.04)***  (2.72)***  (1.61)  (3.81)***  (3.63)***  R2  0.32  0.32  0.32  0.33  0.32  0.32  N  922  922  922  922  922  922  * p<0.10;** p<0.05; *** p<0.01        28      Table 11: Policy variables (3‐bank concentration ratio)    Public assets  FX assets  Bank entry  Act restr  Depth credit  Govt effect  valadd_share  ‐6.811  ‐6.816  ‐6.800  ‐6.802  ‐6.827  ‐6.881    (3.62)***  (3.62)***  (3.65)***  (3.61)***  (3.63)***  (3.63)***  credgdpXextdep  0.018  0.019  0.022  0.022  0.017  0.012    (1.94)*  (1.91)*  (2.98)***  (2.34)**  (1.54)  (1.64)  conc3Xextdep  ‐3.732  ‐3.683  ‐3.353  ‐1.705  ‐3.620  ‐3.430    (2.86)***  (2.97)***  (2.08)**  (1.05)  (2.70)***  (2.87)***  publicassetsXextdep  ‐0.002              (0.28)            foreignassetsXextde   ‐0.001          p      (0.35)          entrbankXextdep      0.119              (0.67)        actrestrictXextdep        ‐0.194              (1.95)*      depthcreditXextdep          0.018              (0.64)    goveffectXextdep            1.143              (1.38)  constant  1.110  1.098  1.237  1.030  1.090  1.040    (4.42)***  (4.57)***  (4.36)***  (4.22)***  (4.44)***  (4.36)***  R2  0.32  0.32  0.33  0.33  0.32  0.33  N  922  922  922  922  922  922  * p<0.10;** p<0.05; *** p<0.01        29      Table 12: Policy variables (Boone indicator)    Public assets  FX assets  Bank entry  Act restr  Depth credit  Govt effect  valadd_share  ‐6.832  ‐6.848  ‐6.810  ‐6.806  ‐6.860  ‐6.929    (3.66)***  (3.66)***  (3.70)***  (3.62)***  (3.67)***  (3.67)***  credgdpXextdep  0.025  0.028  0.032  0.032  0.022  0.020    (2.36)**  (2.41)**  (3.63)***  (2.80)***  (1.90)*  (2.29)**  booneXextdep  ‐8.457  ‐9.201  ‐9.800  ‐8.710  ‐8.287  ‐12.268    (1.95)*  (2.03)**  (2.23)**  (2.06)**  (1.89)*  (2.38)**  publicassetsXextdep  0.002              (0.39)            foreignassetsXextdep    ‐0.006              (1.28)          entrbankXextdep      0.189              (1.15)        actrestrictXextdep        ‐0.265              (3.56)***      depthcreditXextdep          0.037              (1.69)*    goveffectXextdep            1.627              (1.79)*  constant  0.132  0.133  0.440  0.602  0.158  0.046    (0.72)  (0.72)  (1.14)  (3.37)***  (0.83)  (0.22)  R2  0.32  0.32  0.32  0.33  0.32  0.32  N  922  922  922  922  922  922  * p<0.10;** p<0.05; *** p<0.01        30      Table 13: Policy variables (Lerner index)    Public assets  FX assets  Bank entry  Act restr  Depth credit  Govt effect  valadd_share  ‐6.836  ‐6.843  ‐6.813  ‐6.810  ‐6.862  ‐6.919    (3.66)***  (3.66)***  (3.69)***  (3.61)***  (3.67)***  (3.66)***  credgdpXextdep  0.016  0.017  0.023  0.024  0.013  0.009    (1.80)*  (1.85)*  (3.23)***  (2.45)**  (1.34)  (1.38)  lernerXextdep  ‐1.364  ‐1.121  ‐1.990  ‐2.199  ‐1.095  ‐1.626    (2.42)**  (2.53)**  (2.17)**  (2.14)**  (1.85)*  (1.71)*  publicassetsXextdep  0.009              (1.28)            foreignassetsXextdep    ‐0.003              (0.78)          entrbankXextdep      0.206              (1.24)        actrestrictXextdep        ‐0.288              (3.66)***      depthcreditXextdep          0.037              (1.70)*    goveffectXextdep            1.418              (1.69)*  constant  0.495  0.491  0.962  1.139  0.497  0.548    (3.05)***  (3.02)***  (2.22)**  (5.09)***  (3.05)***  (3.50)***  R2  0.32  0.32  0.32  0.33  0.32  0.32  N  922  922  922  922  922  922  * p<0.10;** p<0.05; *** p<0.01    31