WPS7976 Policy Research Working Paper 7976 How Is the Internet Changing Labor Market Arrangements? Evidence from Telecommunications Reforms in Europe Emmanuel Vazquez Hernan Winkler Europe and Central Asia Region Office of the Chief Economist February 2017 Policy Research Working Paper 7976 Abstract This paper exploits variations in the timing of telecommu- The main results point to a disproportionate increase in total nications reforms across Europe to analyze the relationship employment, part-time work, and home-based work among between the rise of alternative work arrangements and the information and communications technologies–intensive emergence of the Internet. The paper evaluates whether sectors after the implementation of telecommunications sectors that are technologically more dependent on infor- reforms. The analysis does not find a link between the mation and communications technologies experienced incidence of temporary employment, self-employment, disproportionately larger changes in their employment out- second job holding, and telecommunications reforms. comes after telecommunications reforms were introduced. The main results are robust to several specifications. This paper is a product of the Office of the Chief Economist, Europe and Central Asia Region. 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 hwinkler@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   How Is the Internet Changing Labor Market Arrangements?  Evidence from Telecommunications Reforms in Europe*    Emmanuel Vazquez (CEDLAS)  Hernan Winkler (World Bank)**                                JEL Classification: J20, J23, O33    Keywords:  labor  market  arrangements,  Internet,  telecommunications,  reforms, Europe                                                                   *  This is a background paper for the World Bank Regional Report Reaping Digital Dividends: Leveraging the Internet  for Development in Europe and Central Asia. The views reported in this paper are the authors’ own and do not  necessary reflect those of the organizations with which they are affiliated or of their member countries. We would  like to thank Piotr Lewandowski, Rita Almeida, Hans Timmer and two anonymous referees for valuable comments.  Hernan Winkler: hwinkler@worldbank.org  Emmanuel Vazquez: evazquez@cedlas.org   **  Corresponding author.  1. Introduction  The share of workers in alternative work arrangements has increased dramatically in developed countries.  In the United States, all the net employment growth between 2005 and 2015 occurred in alternative work  arrangements (Katz and Krueger [2016]). In Europe, the share of workers in full‐time, permanent salaried  jobs has decreased for most countries since 2008 (World Bank [2016b]). At the same time, 17 percent of  Europeans have used online platforms, with 23 percent of them also providing services through these new  technologies  (European  Commission  [2016]).  Empirical  evidence  regarding  the  role  of  the  Internet  powering  the  growth  of  alternative  work  arrangements  is  scarce.  Scholars  have  speculated  that  the  rise  of information and communications technologies (ICT) ‐ which allow for better monitoring, remote work,  standardization of job tasks and making information on workers’ reputations more widely available – may  have contributed to the observed increase in alternative work arrangements in the United States (see, for  instance,  Katz  and  Krueger  [2016]).  These  aspects  of  ICT  would  facilitate  the  rise  of  self‐employment  as  well as more flexible forms of work — such as temporary and part‐time work— as firms can  more easily  break jobs down into smaller tasks.   Alternative  work  arrangements  include  several  forms  of  employment,  such  as  part‐time  work,  working  from  home,  temporary  work,  on‐call  jobs,  and  self‐employment  or  freelancing.  Unlike  traditional  wage  employment, alternative work arrangements are associated with greater schedule flexibility and less job  security.  Individuals  in  alternative  work  arrangements  are  also  less  likely  to  have  access  to  health  or  unemployment  insurance,  as  well  as  old‐age  pensions,  as  these  are  typically  covered  by  employers  (Eurofound [2015]). Understanding the drivers of alternative work arrangements is important for several  reasons. First, from the point of view of the worker, greater schedule flexibility and lower job security are  likely to affect job satisfaction and compensating wage differentials (Mas and Pallais [2016]). Second, both  greater schedule flexibility and working from home may boost the labor force participation of individuals  2    with  family‐care  responsibilities  or  mobility  constraints,  such  as  the  elderly  and  the  disabled.  Finally,  a  rising  share  of  non‐wage  employment  may  increase  the  portion  of  the  population  uninsured  against  unemployment and health risks, as well as poverty in old‐age – factors that may add additional strain to  social protection systems.  This  paper  exploits  variations  in  the  timing  of  telecommunications  reforms  across  Europe  to  study  how  the expansion of the Internet has been associated with the rise of alternative work arrangements. These  reforms, which are intended to increase the availability and affordability of the Internet, have been linked  with  an  increase  in  Internet  adoption  internationally  (Howard  and  Mazaheri  [2009];  Winkler  [2016]).  Given that the Internet remains unavailable to a majority of the world’s population (World Bank [2016a]),  a  better  understanding  of  the  unintended  consequences  of  ICT  adoption  is  important  for  the  design  of  policies  to  help  smooth  the  disruptive  effects  of  the  Internet  in  countries  that  have  not  yet  experienced  the digital revolution.  Since the timing of the reforms is not necessarily exogenous, instead of estimating their causal effects we  focus  on  the  mechanisms  by  which  they  would  affect  the  labor  market.  We  thereby  construct  the  following test for the hypothesis that telecommunications reforms have affected labor markets in Europe  by  fostering  Internet  adoption.  Using  sector‐level  data,  we  first  classify  each  sector  of  economic  activity  by  its  technological  dependence  on  ICT.  Then,  under  the  assumption  that  such  sectoral  ICT  dependence  or intensity carries over from country to country, we compare several employment outcomes before and  after  the  introduction  of  telecommunications  reforms  across  sectors  with  different  levels  of  ICT  dependence.  By  controlling  for  country  and  sectoral  trends  as  well  as  country‐sector  pairs  fixed  effects,  we argue that if the Internet is affecting the labor market, we should see greater effects among more ICT‐ dependent sectors than in the rest of the economy.   3    Using  data  for  29  countries  covering  19  years,  we  find  that  telecommunications  reforms  have  been  associated  with  significant  changes  in  the  European  labor  markets.  More  specifically,  they  have  been  accompanied  by  disproportionately  higher  employment  creation  and  an  increasing  share  of  individuals  working  from  home  and  part‐time  among  ICT‐intensive  sectors.  These  results  are  robust  to  a  number  of  alternative  specifications.  In  contrast,  we  do  not  find  evidence  suggesting  that  the  Internet  has  been  associated with an increase in self‐employment, temporary work and second job holding.  We  focus  on  Europe  for  several  reasons.  First,  many  European  countries  have  witnessed  a  dramatic  increase  in  alternative  work  arrangements,  and  while  there  is  a  large  body  of  literature  examining  the  drivers  of  these  trends,  there  is  no  empirical  evidence  on  the  role  played  by  the  Internet.  Second,  while  telecommunications reforms may be a noisy measure of policy‐driven Internet adoption when considering  countries  at  very  different  levels  of  economic  development,  we  expect  that  this  concern  would  be  attenuated  when  restricting  the  analysis  to  European  economies.  Finally,  it  allows  us  to  use  harmonized  labor  force  surveys  with  detailed  information  on  alternative  work  arrangements  for  29  countries  over  a  time span covering almost twenty years.  To our knowledge, this paper is the first to provide empirical evidence supporting a positive link  between the expansion of the Internet and the rise of part‐time employment. The share of workers in  part‐time jobs has dramatically increased in most European countries since the early 2000s, with more  than 20 percent of workers having a part‐time job across many European countries in 2014 (see Figure  1). This trend has important welfare implications, as part‐time workers are more likely to be poor and a  growing fraction of them find themselves in part‐time work involuntarily, as they cannot find a full‐time  job (OECD [2016]; Horemans and Marx [2013]). Several hypotheses have been put forward to explain  the rise of part‐time work in Europe, such as more flexible labor market regulations, an increase in  female labor force participation and a shift from manufacturing to services (see Buddelmeyer et al.  4    [2004]; Euwals and Hogerbrugge [2006]). Our methodology allows us to control for these alternative  drivers of part‐time employment. First, by controlling for country‐level trends and comparing sectors  with different degrees of ICT‐dependence, we are able to control for any country‐wide changes that  affect all sectors equally such as labor market regulations. Second, we show that our main results hold  for both men and women separately, addressing concerns of our findings deriving from an increase in  female labor force participation. Finally, we address the potential confounding effect of an increase in  the size of the services sector by including sector‐year pairs fixed effects, and by showing that our  results are robust to excluding agricultural and manufacturing sectors.   This paper also contributes to the literature on the impacts of the Internet on telecommuting, which has  reached  mixed  conclusions  thus  far.  On  the  one  hand,  Dettling  (2016)  finds  evidence  suggesting  that  Internet use increases married women’s labor force participation in the United States. Telework and time  saved in home production are the mechanisms that explain this outcome. On the other hand, Kolko (2012)  uses slope of terrain as an instrument for broadband expansion in the United States and finds no effects  of  the  latter  on  telecommuting  or  other  home‐based  work.  In  addition,  this  paper  contributes  to  the  literature  on  the  general  impacts  of  ICT  on  labor  markets.  Our  findings  are  consistent  with  empirical  evidence  showing  that  that  the  Internet  is  associated  with  higher  employment  growth  (Kolko  [2012];  Forman et al. [2012]). There is also a large body of literature focusing on the effects of ICT on labor market  polarization, a topic that is beyond the scope of this paper.1  Finally,  we  also  contribute  to  the  literature  studying  the  rise  in  other  forms  of  alternative  work  arrangements  such  as  temporary  work,  self‐employment  and  second  job  holding.  The  incidence  of  temporary  work  has  increased  across  Europe  since  the  early  2000s  (World  Bank  [2006]).  There  is                                                               1  Labor market polarization is characterized by an increasing share of both low and high‐skilled jobs, and a decline  of middle‐skilled or routine jobs. See, for example, Acemoglu and Autor (2011) for the United States; Goos et al.  (2009) for Western Europe; and Lewandowski et al. (2016) for Central Europe.  5    substantial empirical evidence  that labor market reforms aimed  at relaxing  the  conditions for the  use of  temporary contracts were important propellers of this increase (Kahn [2010]; Cahuc et al. [2016]), which  may help explain why we do not find evidence that the Internet has played a major role in explaining such  changes.  Analyses  of  the  drivers  of  second  job  holding  are  scarce.  Zangelidis  (2014)  argues  that  job  insecurity  and  volatility  are  important  drivers  of  second  job  holding  in  Europe,  as  it  provides  a  hedging  strategy against labor market risk. Regarding self‐employment, it has declined or remained stable across  most  European  countries  during  the  last  20  years  (OECD  [2014]).  However,  standard  labor  force  surveys  may fail to capture the increase in self‐employment and multiple job holding allowed by online platforms  (Katz and Krueger, 2016), which may contribute to explain why our findings do not support the hypothesis  that the Internet has contributed to the rise of these forms of work.  The  remainder  of  this  paper  is  structured  as  follows.  Section  2  describes  the  methodology  and  data  sets  used. They include the European Labour Force Surveys and the database on telecommunications reforms  of Howard and Mazaheri (2009). Section 3 presents the main results and Section 4 concludes.  2. Data and methodology  2.1 Telecommunications reforms and Internet use in Europe  Following  Howard  and  Mazaheri  (2009),  this  paper  uses  four  different  types  of  telecommunications  reforms.  The  first  one  is  the  first  year  the  telecommunications  sector  was  opened  to  competition,  by  allowing  firms  to  build  infrastructure  and  provide  services  and  thereby  undermine  the  monopoly  power  of the incumbent. The second type of reform is a variable to indicate regulatory depoliticization, which is  measured by the time a regulatory authority is judged to be fully autonomous from the executive branch.  The  third  type  is  an  indicator  of  the  privatization  of  the  sector,  measured  by  the  year  in  which  the  government  first  sells  a  majority  stake  in  the  relevant  state‐owned  telecommunication  provider.  Finally,  6    the fourth one is a variable to indicate regulatory independence, which is measured by the year in which  the  regulatory  authority  was  separated  from  direct  political  oversight.  Table  1  shows  the  years  these  reforms  were  introduced  in  each  country.  All  these  reforms  are  expected  to  improve  the  competition  in  the sector, raise efficiency, increase provision and lower prices. In fact, Howard and Mazaheri (2009) find  that  liberalizing  the  telecommunications  market  and  separating  the  telecommunications  regulator  from  direct  control  by  the  executive  branch  of  government  has  encouraged  technology  adoption  across  the  world.  Winkler  (2016)  also  shows  that  the  liberalization  of  the  telecommunications  sector  is  highly  correlated  with  subsequent  growth  in  Internet  adoption.  While  we  examine  the  effects  of  all  these  reforms  separately,  our  preferred  specification  uses  the  year  in  which  the  first  of  these  reforms  was  introduced  in  each  country.  As  seen  in  Figure  2,  Internet  penetration  increased  dramatically  after  countries introduced a telecommunications reform for the first time.   It is important to mention the caveat that even though these policy reforms are the most common form  of  regulating  the  telecommunications  sector,  their  actual  implementation  has,  in  general,  varied  from  country to country. For example, while privatization has actually improved competition in many countries,  in  others  it  has  only  enabled  the  creation  of  private  monopolies  (Howard  and  Mazaheri  [2009]).  By  focusing on European economies, however, we would expect a higher degree of homogeneity in terms of  the implementation of these reforms. Another caveat is that while it is plausible that the introduction of  these reforms is not directly related to labor market performance, countries with already higher Internet  adoption  rates  may  have  been  more  likely  to  implement  them.  In  fact,  as  Figure  2  shows,  Internet  penetration was already increasing—albeit at a much slower pace—in the years before the reforms were  introduced.  For  this  reason,  as  we  explain  in  the  next  section,  instead  of  evaluating  the  causal  effects  of  these reforms, our focus in this paper is on testing a mechanism through which such reforms may affect  the labor market.  7    2.2 Data and econometric model  Given  the  difficulty  of  finding  an  exogenous  source  of  variation  in  Internet  supply,  instead  of  trying  to  estimate  the  direct  causal  effects  of  the  Internet  on  the  labor  market,  this  paper  follows  a  different  approach.  If  lower  cost  and  faster  Internet  access  tends  to  increase  the  productivity  of  certain  types  of  labor,  then  it  would  do  so  disproportionately  more  among  industries  that  rely  more  heavily  on  this  technology. Accordingly, if the Internet allows for new and alternative work arrangements, it would also  disproportionately  bring  more  changes  in  more  ICT‐intensive  industries.  This  approach  is  similar  in  spirit  to that of Rajan and Zingales (1998), who study the effects of financial development on economic growth  by  exploring  the  interaction  effects  of  an  industry’s  level  of  financial  dependence  and  country‐level  measures of financial development.  More specifically, we estimate the following model:  , , _ , , , , , ,      (1)  where  the  dependent  variable    refers  to  several  sector‐level  variables  of  interest,  and  , ,  and    stand  for  sector,  country,  and  year,  respectively.  _   is  an  index  of  ICT  intensity  of  the  sector,  and    is  a  dummy  variable  that  is  equal  to  one  when  the  country  introduces  a  telecommunication  reform.  We  also  control  for  sector‐year  ( , ),  sector‐country  ( , )  and  country‐year  pairs  fixed  effects  ( , ). Thereby, equation (1) is equivalent to a differences‐in‐differences‐in‐differences model, where the  coefficient    would  measure  the  time  change  in  the  average  labor  market  outcome    for  high  ICT‐ intensive sectors in a country that has introduced the reform, minus the time change in the mean of   for  high ICT‐intensive sectors in a country that has not yet introduced the reform, minus the time change in  the mean of   for low ICT‐intensive sectors in a country that has introduced the reform. It is important to  mention  that  we  do  not  include  all  the  reforms  simultaneously,  because  the  number  of  countries  is  not  8    very large and the  estimated  coefficients would otherwise not be  very precise.  As mentioned above, we  use  the  first  year  a  country  introduced  any  of  these  reforms  to  create  the    variable  in  our  preferred specification.  As is the case with Rajan and Zingales’s (1998) measure of financial dependence, the measure of the  sector’s ICT intensity should not be driven by the local demand and supply of Internet in the economy.  Otherwise, this variable would be endogenous to the introduction of telecommunications reforms.  Instead, the measure of ICT intensity should be independent of each country’s conditions. We assume  that there is a technological reason to explain why some industries are more likely to adopt the Internet  than others. For instance, the type of work carried out in certain industries may be more suitable to  benefit from the use of the Internet at work. We measure the ICT intensity of a sector using data from a  relatively frictionless environment. We argue that ICT use by firms in the United States is a relatively  pure measure of their demand for this technology, because it is one of the first countries to have  implemented telecommunications reforms to improve access and because its friendlier businesses  environment may create more competitive pressures for firms to innovate and adopt new  technologies.2 As the measure of ICT intensity, therefore, we use data on ICT capital services per hour  worked from EUKLEMS for the United States in the year 2007 (see Table 2).3  We estimate the dependent variables related to the labor market using the EU Labour Force Survey (EU‐ LFS)  for  the  reference  years  1995–2013.  The  EU‐LFS  is  the  largest  European  household  survey,  with  1.8  million  interviews  conducted  each  quarter  throughout  the  participating  countries.  The  survey  collects  labor and demographic information for residents living in private households in the 28 member states of                                                               2  There is a large literature on the effects of competition on innovation and technology adoption. Examples include  Aguion et al. 2009; Ayyagari et al. 2012; Macher et al. 2015; Seim et al. 2011.  3  In a previous version of this paper we used, as a proxy for ICT intensity, the fraction of workers using a computer  at work by sector taken from the Survey of Adult Skills (from the Programme for the International Assessment of  Adult Competencies, PIAAC) for the United States. The results were very similar and are available from the authors  upon request.   9    the  European  Union,  as  well  as  in  two  candidate  countries  and  in  three  countries  of  the  European  Free  Trade  Association  (Iceland,  Norway,  and  Switzerland).  The  survey  draws  on  nationally  representative  samples; sampling rates in any country vary between 0.2 and 3.3 percent.  To  assure  comparability,  the  EU‐LFS  uses  output  harmonization.  This  means  that  the  European  Union  issues standards for the output of the LFS, including a list of variables and categories, minimum sampling  precision,  observation  period,  and  periodicity,  while  the  national  statistical  institutes  across  Europe  are  responsible  for  designing  and  conducting  the  survey.  They  must  follow  the  standards  and  forward  the  results to Eurostat, which  processes the information centrally. While some factors may make the survey  less than perfectly comparable, this process of harmonization nonetheless makes it attractive for studying  labor market dynamics.  This study makes use of  the  EU‐LFS microdata  that  are available  in  the period  1995–2013 to analyze the  impact  of  the  internet  on  the  labor  market.  The  list  of  countries  and  years  that  are  covered  is  shown  in  Table A 1 in the Appendix.4 All of the information is aggregated by sector of activity using the standardized  NACE classification Rev. 1.1 at 1 digit.5 Averages of all the variables of interest are computed for workers  aged 25–64 in each sector of activity, except for those working in public administration, in extra‐territorial  organizations and bodies, and households as employers, which are excluded from the sample.6 Although  the  statistics  are  computed  using  harmonized  variables,  some  outliers  in  the  “working  from  home”                                                               4  Data for Germany and the two candidate countries (Macedonia and Turkey) were not included in the 2014 release  of the EU‐LFS microdata. Malta was excluded because data for this country are only available from 2009 on.  5  Unfortunately, the public version of this survey does not include a more disaggregated version by sector of  economic activity.  6  No data on sector of activity are available for Poland in 1997, 1998, and 1998. These observations could therefore  not be included in the estimations.   10    variable  remain  (this  is  due  to  small  sample  size  or  the  way  the  question  is  asked  in  some  surveys);  they  are therefore not considered in the estimations.7 Table 3 shows some descriptive statistics.  3. Results  Table  4  shows  the  estimates  of  equation  (1)  using  the  first  year  a  country  introduced  any  of  the  four  telecommunications reforms considered as our main policy variable (Table A 2 in the appendix shows the  results  for  each  reform  individually).  Column  (1)  shows  that  after  the  introduction  of  a  reform,  employment grew, on average, 2 percentage points more among ICT‐intensive sectors than in the rest of  the  economy.  We  arrive  to  this  figure  multiplying  the  coefficient  by  the  standard  deviation  of  the  ICT  intensity variable according to Table 2 (i.e. 0.186 x 0.114 = 0.02). We also find statistically significant results  for part‐time employment, where its share increased approximately an additional 1 percentage point after  the  introduction  of  the  reform  among  ICT‐intensive  sectors  than  in  the  rest  of  the  economy.8  This  estimated  effect  is  roughly  half  of  the  average  observed  change  in  part‐time  employment  at  the  sector  level during this period in Europe (see Table 3).  Before analyzing  the rest of the variables, we  estimate equation  (1) with lead and  lagged effects,  to  test  the  validity  of  the  identifying  assumption  of  parallel  trends  across  sectors  with  different  levels  of  ICT  intensity before the reform and to allow for fade‐out effects.  Figure 3 shows the results and confirms that  the identifying assumption holds for total employment, part‐time employment and working from home,  as  the  estimated  lead  effects  are  not  statistically  different  from  zero.  The  results  also  show  that  the  employment effects tend to increase every year after the reform. In contrast, the effects for the share of  part‐time workers peak the year of the reform and remain stable, and vanish nine years after the reform                                                               7  The outliers with respect to this variable are Croatia (2004–2005), Switzerland (1996–2000), and France (1995– 2002).  8  The employment composition regressions are weighted by total employment in the sector‐country‐year cell, to  reflect overall changes in the economy. As the robustness section shows, the results do not change when  estimated with unweighted regressions.   11    was introduced. It is interesting that the effects for working from home become positive and statistically  significant  two  years  after  the  reform,  and  remain  stable  ever  since.  In  the  rest  of  the  paper,  we  then  adjust  the    dummy  variable  for  the  specification  using  “working  from  home”  as  a  dependent  variable,  to  capture  the  fact  that  the  effects  emerge  two  years  after  the  introduction  of  the  reform.  In  contrast,  the  results  for  self‐employment  show  that  they  are  mostly  driven  by  pre‐existing  differences  across  sectors  before  the  introduction  of  the  reforms.  Finally,  as  expected,  there  are  no  statistically  significant lead or lag effects for the share of temporary workers and individuals with two jobs.   To illustrate  which demographic  groups were  the  drivers of these  results, Table 5 shows the  coefficients  of the main specification disaggregated by gender and age. It shows that the total employment effects of  the  reforms  were  driven  by  males,  in  particular  those  older  than  35  years.  As  expected,  the  effects  for  part‐time  work  were  mostly  driven  by  women  as  the  coefficient  is  much  higher  than  for  men,  but  the  results  for  the  latter  are  positive  and  statistically  significant  as  well.  Finally,  the  results  for  the  share  of  individuals  working  from  home  were  positive  and  statistically  significant  for  both  men  and  women,  and  for all age groups. The point estimate shows that the share of people working from home increased more  than two additional percentage points among ICT‐intensive sectors than in the rest of the economy after  the first telecommunication reform was introduced. This magnitude is equivalent to the increase observed  in the share of individuals working from home during this period (see Table 3).  Table 6 shows some robustness checks of the main results. In the second and third columns we  alternatively exclude the agricultural and manufacturing sectors to verify that the results are not  affected by their secular decline. The last column shows the results without weighting by total  employment in the sector‐country‐year cell. Table 7 shows the robustness checks for the male sample.  The results for total employment are robust to both robustness tests, in both samples. The results for  part‐time work are statistically significant in all specifications of Table 6. The coefficient in the  12    unweighted regression is smaller than that of the weighted regression, indicating that the expansion of  part‐time employment after the introduction of the reforms has been larger among those sectors whose  total employment grew the most. As expected, the results for males are weaker, and do not pass the  robustness test of excluding the agricultural sector, supporting the hypothesis that women were more  likely than men to join part‐time work after the introduction of the reforms, even when excluding the  agricultural sector from the sample. Finally, the effect for “working from home”, though always positive,  becomes statistically insignificant when excluding the agricultural sector in the full sample. However, the  coefficient is statistically different from zero when excluding this sector in the male sample, but smaller  in magnitude. More specifically, in this sample, the share of men working from home increases an  additional 0.5 percentage point after the introduction of the reform in ICT‐intensive sectors. In both the  full and the male sample, the effect for “working from home” is not statistically significant in the  unweighted regressions, indicating that the increase in the share of individuals working from home  among ICT‐intensive sectors after the reforms was largely driven by sectors that witnessed larger rates  of job creation.  4. Discussion  To our knowledge, this is the first paper to analyze the association between the rise of ICT and alternative  work arrangements. Using the variation brought about by differences in the timing of the introduction of  telecommunications reforms in Europe, we test the hypothesis that better and more affordable access to  the  Internet  brought  more  profound  labor  market  changes  among  sectors  that  are  intrinsically  more  prone to adopt the Internet. We find that telecommunications reforms were positively correlated with a  disproportionate increase in total employment, share of part‐time workers and individuals working from  home. We do not find evidence supporting the hypothesis that the Internet is associated with increasing  self‐employment, temporary work or second job holding.   13    It  is  important  to  mention  that  given  that  the  timing  of  the  introduction  of  telecommunications  reforms  is  not  necessarily  exogenous,  our  findings  should  be  interpreted  with  caution.  While  they  do  not  prove  that  telecommunications  reforms  had  a  causal  effect  on  labor  market  outcomes,  they  do  support  the  prediction  that  if  the  Internet  affects  the  labor  market,  it  would  disproportionately  do  so  among  ICT‐ intensive  sectors.  Another  caveat  is  that  the  labor  force  surveys  used  in  this  paper  may  not  be  able  to  capture  new  forms  of  work  such  as  online  freelancing  or  multiple  job  holding.  Thereby,  exploring  the  causal effects of new technologies on the rise of alternative work arrangements ‐ in particular using more  detailed surveys aimed to capture these new forms of work ‐ is an important avenue for future research.      14    Table 1. Timing of telecommunications reforms across Europe.  Type of reform Country Regulatory Regulatory Liberalization Privatization depoliticization separation Austria 1998 1997 2000 1997 Belgium 1998 1993 1995 1993 Bulgaria 2003 . . 1998 Switzerland 1998 . 1992 1992 Cyprus 2003 . . 2001 Czech Republic 2001 . . 1994 Denmark 1996 1997 1998 1991 Estonia 2001 . 1998 1998 Greece 2001 . 1996 1992 Spain 1998 1996 1997 1987 Finland 1994 1998 2002 1998 France 1998 1997 . 1997 Croatia 2003 2003 2001 2003 Hungary 2002 . 1993 1990 Ireland 1999 1997 1996 1997 Iceland 1998 1997 . 1997 Italy 1998 1997 1997 1997 Lithuania 2003 . 1998 2000 Luxembourg 1998 1997 . 1997 Latvia 2003 2001 . 2001 Netherlands 1997 1997 1995 1997 Norway 1998 1998 . 1987 Poland 2003 . 2000 1990 Portugal 2000 1989 1997 1989 Romania 2003 . 2003 2002 Sweden 1993 1992 2002 1992 Slovenia 2001 2001 . 2001 Slovakia 2003 2003 2000 1993 United Kingdom 1982 1984 1984 1984 Source: Howard and Mazaheri (2009)                   15    Table 2. ICT intensity by sector  Mean Standard Deviation Agriculture 0.007 Mining and Quarrying 0.079 Manufacturing 0.060 Electricity and Water 0.241 Construction 0.017 Wholesale  and retail 0.049 Trasportation and acccomodation 0.037 Information and communication 0.348 Finance 0.300 Real  Estate  and personal  services 0.139 Arts and other services 0.013 Education 0.018 Health 0.018 Total 0.102 0.114   Note:  ICT  intensity  come  from  EUKLEMS  data  for  the  United  States  in  2007,  and  it  is  define  as  ICT  capital  services  per  hour  worked,  divided  by  100.  Public  administration  workers  are  excluded  from  the  estimation  sample.        16    Table 3. Descriptive statistics of labor market variables.   Initial year 2013 Change mean 11.4 11.6 0.2 log(employed) sd 1.9 1.9 mean 0.095 0.112 0.017 share  temporary workers sd 0.136 0.134 mean 0.131 0.155 0.024 share  part‐time  workers sd 0.156 0.160 mean 0.126 0.154 0.028 share  working from home sd 0.143 0.146 mean 0.159 0.164 0.004 share  self‐ employed sd 0.169 0.167 mean 0.051 0.045 ‐ 0.006 share  second job sd 0.046 0.042   Note: based on labor market outcomes sectoral‐averages, EULFS 1995‐2013.                  17    Table 4. Telecommunications reforms and labor market outcomes  log(employment) share  temporary share  part‐time share  working from home share  self‐employed share  with two jobs ICT x  Reform (any) 0.186** ‐0.000847 0.0857*** 0.0127 ‐0.0626*** ‐0.00771 (0.0743) (0.0166) (0.0139) (0.0335) (0.0147) (0.00609) 6,653 6,613 6,614 6,081 6,653 6,653 0.001 0.000 0.006 0.000 0.003 0.000   Notes: Standard errors in parentheses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Each cell shows the OLS estimate of     in equation (1). The reform variable  is a dummy variable equal to one after the country introduced its first telecommunications reform.                        18    Table 5. Telecommunications reforms and labor market changes by socio‐demographic groups  By gender By age All Women Men 25‐34 35‐ 49 50‐64 log(employment) 0.186** 0.0800 0.276*** 0.0775 0.149* 0.358*** (0.0743) (0.107) (0.0813) (0.116) (0.0847) (0.0985) share  temporary ‐ 0.000847 ‐0.0174 ‐ 0.0115 0.00874 ‐0.0346* 0.0144 (0.0166) (0.0203) (0.0179) (0.0226) (0.0188) (0.0239) share  part‐time 0.0857*** 0.106*** 0.0269** 0.0565*** 0.0833*** 0.116*** (0.0139) (0.0189) (0.0106) (0.0160) (0.0164) (0.0229) share  working from home 0.211*** 0.166*** 0.230*** 0.158*** 0.145*** 0.236*** (0.0319) (0.0283) (0.0340) (0.0247) (0.0279) (0.0376) share  self‐ employed ‐0.0626*** ‐ 0.00902 ‐0.0816*** ‐0.0564*** ‐0.0913*** ‐0.0569** (0.0147) (0.0159) (0.0184) (0.0182) (0.0179) (0.0237) share  with two jobs ‐0.00771 ‐0.0101 ‐0.00413 ‐0.0105 0.00879 ‐0.0360*** (0.00609) (0.00718) (0.00829) (0.00874) (0.00791) (0.0114)   Notes: Standard errors in parentheses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Each cell shows the OLS estimate of     in equation (1). The reform variable  is a dummy variable equal to one after the country introduced its first telecommunications reform, except for the “working from home” variable,  where the reform variable is equal to one two years after the reform.              19    Table 6. Telecommunications reforms and labor market changes: Robustness Checks  Excluding  Without weighting  Baseline Excluding Agriculture Manufacturing by employment log(employment) 0.186** 0.153* 0.174** (0.0767) (0.0802) (0.0793) share  part‐time 0.0857*** 0.0534*** 0.0810*** 0.0441*** (0.0152) (0.0147) (0.0150) (0.0140) share  working from home 0.211*** 0.0203 0.188*** 0.0157 (0.0319) (0.0221) (0.0317) (0.0234)   Notes: Standard errors in parentheses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Each cell shows the OLS estimate of     in equation (1). The reform variable  is a dummy variable equal to one after the country introduced its first telecommunications reform, except for the “working from home” variable,  where the reform variable is equal to one two years after the reform.          20    Table 7. Telecommunications reforms and labor market changes for males: Robustness Checks  Baseline Excluding Agriculture Excluding Manufacturing Without weighting by employment log(employment) 0.276*** 0.275*** 0.268*** (0.0850) (0.0894) (0.0878) share  part‐time 0.0269** 0.0159 0.0286** 0.0450*** (0.0116) (0.0109) (0.0118) (0.0140) share  working from home 0.230*** 0.0453* 0.208*** 0.00153 (0.0340) (0.0252) (0.0338) (0.0263)   Notes: Standard errors in parentheses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Each cell shows the OLS estimate of     in equation (1). Sample includes  males  only.  The  reform  variable  is  a  dummy  variable  equal  to  one  after  the  country  introduced  its  first  telecommunications  reform,  except  for  the “working from home” variable, where the reform variable is equal to one two years after the reform        21    Figure 1. Part‐time employment trends in Europe.   Note: based on estimates from Eurostat, http://ec.europa.eu/eurostat/web/lfs/data/database.         22      Figure 2. Telecommunications reforms and Internet use          Note:  Sample  includes  European  countries  listed  in  the  Appendix,  for  the  years  1990  to  2013.  The  solid  lines  show  the  OLS  coefficients  of  a  regression of Internet use per 100 people on a set of dummy variables denoting the number of years after the introduction of the first reform to  the  telecommunications  sector,  while  controlling  for  country  fixed  effects.  The  dashed  lines  are  the  associated  95%  confidence  intervals.  The  number of Internet users per 100 people comes from the World Development Indicators.               23    Figure 3. OLS estimates with lead and lag effects  1.4 log(employment) 1 Share working from home 1.2 0.8 1 0.6 0.8 0.4 0.6 0.2 0.4 0 0.2 < ‐5 ‐4 ‐3 ‐2 ‐1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10+ years years ‐0.2 0 Years  since reform Years  since reform < ‐5 ‐4 ‐3 ‐2 ‐1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10+ ‐0.2 years years ‐0.4 ‐0.4 ‐0.6 ‐0.6 ‐0.8 beta 95%  CI beta 95%  CI 0.25 Share part‐time 0.15 share temporary 0.2 0.1 0.15 0.05 0 0.1 < ‐5 ‐4 ‐3 ‐2 ‐1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10+ years years ‐0.05 0.05 ‐0.1 0 < ‐5 ‐4 ‐3 ‐2 ‐1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10+ ‐0.15 years Years  since reform years Years  since reform ‐0.05 ‐0.2 ‐0.1 ‐0.25 ‐0.15 ‐0.3 beta 95%  CI beta 95%  CI 0.35 share self‐employed 0.12 share with two jobs 0.3 0.1 0.25 0.08 0.2 0.06 0.15 0.04 0.1 0.02 0.05 0 < ‐5 ‐4 ‐3 ‐2 ‐1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10+ 0 Years  since reform years years < ‐5 ‐4 ‐3 ‐2 ‐1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10+ ‐0.02 Years  since reform ‐0.05 years years ‐0.04 ‐ 0.1 ‐0.06 ‐0.15 beta 95%  CI ‐0.08 beta 95%  CI   Note: the solid lines show the estimates of   from equation (1), and the dashed lines show the associated 95 percent confidence intervals. The  reform variable is a dummy variable equal to one after the country introduced its first telecommunications reform.    24    References  Acemoglu, Daron, and David Autor. "Skills, Tasks and Technologies: Implications for Employment and Earnings." Handbook of Labor Economics 4 (2011): 1043-1171. Aghion, Philippe, et al. "The effects of entry on incumbent innovation and productivity." The Review of Economics and Statistics 91.1 (2009): 20–32. Akerman, Anders, Ingvil Gaarder, and Magne Mogstad. "The Skill Complementarity of Broadband Internet." The Quarterly Journal of Economics 130.4 (2015): 1781–1824. David, H., Lawrence F. Katz, and Alan B. Krueger. "COMPUTING INEQUALITY: HAVE COMPUTERS CHANGED THE LABOR MARKET?." Quarterly Journal of Economics 113.4 (1998). David, H., Frank Levy, and Richard J. Murnane. "The skill content of recent technological change: an empirical exploration."Quarterly Journal of Economics 118.4 (2003). Autor, David, and David Dorn. "This Job Is Getting Old": Measuring Changes in Job Opportunities Using Occupational Age Structure." The American Economic Review 99.2 (2009): 45–51. Autor, David. Polanyi's Paradox and the Shape of Employment Growth. Working Paper no. 20485. National Bureau of Economic Research, 2014. Ayyagari, Meghana, Asli Demirgüç-Kunt, and Vojislav Maksimovic. "Firm Innovation in Emerging Markets: The Role of Finance, Governance, and Competition." Journal of Financial and Quantitative Analysis 46.06 (2012): 1545–1580. Buddelmeyer, Hielke, Gilles Mourre, and Melanie Ward. "The Determinants of Part-Time Work in EU Countries: Empirical Investigations with Macro-Panel Data." (2004). IZA DP No. 1361 Cahuc, Pierre, Olivier Charlot, and Franck Malherbet. "Explaining the spread of temporary jobs and its impact on labor turnover." International Economic Review 57.2 (2016): 533-572. 25    Dettling, L. (2016). Broadband in the Labor Market:The Impact of Residential High Speed  Internet on Married Women's Labor Force Participation Industrial and Labor Relations Review.  doi: 10.1177/0019793916644721.  http://ilr.sagepub.com/content/early/2016/04/20/0019793916644721.abstract.  EU  Labour  Force  Survey  Statistics  Explained http://ec.europa.eu/eurostat/statistics- explained/index.php/EU_labour_force_survey_%E2%80%93_data_and_publication Eurofound (2015), “New forms of employment”, Publications Office of the European Union, Luxembourg (www.eurofound.europa.eu/publications/report/2015/workingconditions-labour- market/new-forms-of-employment ). European Commission, “The use of collaborative platforms”, Flash Eurobarometer 438, June 2016. ET-02-16-426-EN-N. ISBN 978-92-79-58261-5. doi:10.2873/ 598782 Euwals, Rob, and Maurice Hogerbrugge. "Explaining the Growth of Part‐time Employment: Factors of Supply and Demand." Labour 20.3 (2006): 533-557. Forman, Chris, Avi Goldfarb, and Shane Greenstein. "The Internet and local wages: A puzzle." The American Economic Review 102.1 (2012): 556-575. Gaggl, Paul, and Greg C. Wright. "A Short-Run View of What Computers Do: Evidence from a UK Tax Incentive." Working paper (2014). Goos, Maarten, Alan Manning, and Anna Salomons. "Job Polarization in Europe." The American Economic Review 99.2 (2009): 58–63. Horemans,  Jeroen,  and  Ive  Marx.  In‐work  poverty  in  times  of  crisis:  do  part‐timers  fare  worse?.  No. 13/14. Herman Deleeck Centre for Social Policy, University of Antwerp, 2013.  26    Howard, Philip N., and Nimah Mazaheri. "Telecommunications Reform, Internet Use and Mobile Phone Adoption in the Developing World." World Development 37.7 (2009): 1159–1169. Kahn, Lawrence M. "Employment protection reforms, employment and the incidence of temporary jobs in Europe: 1996–2001." Labour Economics 17.1 (2010): 1-15. Katz, Lawrence F., and Alan B. Krueger. "The Rise and Nature of Alternative Work Arrangements in the United States, 1995–2015." Working paper (2016). Kolko, Jed. "Broadband and local growth." Journal of Urban Economics 71.1 (2012): 100-113. Lewandowski, Piotr, Wojciech Hardy, and Roma Keister. Technology or Upskilling? Trends in the Task Composition of Jobs in Central and Eastern Europe. No. 01/2016. Instytut Badañ Strukturalnych, 2016. Macher, Jeffrey, Nathan H. Miller, and Matthew Osborne. "Finding Mr. Schumpeter: Concrete Evidence on Competition and Technology Adoption." Working paper (2015). Mas,  Alexandre,  and  Amanda  Pallais.  Valuing  Alternative  Work  Arrangements.  No.  w22708.  National Bureau of Economic Research, 2016.  OECD  (2014),  OECD  Factbook  2014:  Economic,  Environmental  and  Social  Statistics,  OECD  Publishing, Paris. DOI: http://dx.doi.org/10.1787/factbook‐2014‐en  OECD,  Society  at  a  Glance  2016:  OECD  Social  Indicators,  OECD  Publishing,  Paris.  2016.  DOI:  http://dx.doi.org/10.1787/9789264261488‐en.   Rajan, Raghuram G., and Luigi Zingales. "Financial Dependence and Growth." American Economic Review (1998): 559–586. Seim, Katja and V. Brian Vaiard. "The Effect of Market Structure on Cellular Technology Adoption and Pricing." American Economic Journal: Microeconomics 3.2 (2011): 221–251.  27    Welz, C., and F. Wolf. "Telework in the European Union: Eurofound." Working paper (2010). Winkler, Hernan. "How does the Internet affect migration decisions?." Applied Economics Letters (2016): 1-5. World Bank. 2016a. World Development Report 2016: Digital Dividends. Washington, DC: World Bank. doi:10.1596/978-1-4648-0671-1. World Bank. 2016b. “Polarization and Populism.” ECA Economic Update (October), World Bank, Washington, DC. Doi: 10.1596/978-1-4648-0753-4. World Bank. Reaping Digital Dividends: Leveraging the Internet for Development in Europe and Central Asia (forthcoming). Zangelidis, Alexandros. "Labour Market Insecurity and Second Job-Holding in Europe." Browser Download This Paper (2014).     28    Appendix  Table A 1. Countries and years used in the estimations.  Country  Years  Austria  1995–2013  Belgium  1995–2013  Bulgaria  2000–2013  Switzerland  1996–2013  Cyprus  1999–2013  Czech Republic  1997–2013  Denmark  1995–2013  Estonia  1997–2013  Greece  1995–2013  Spain  1995–2013  Finland  1995–2013  France  1995–2013  Croatia  1995–2013  Hungary  2002–2013  Ireland  1995–2013  Iceland  1995–2013  Italy  1995–2013  Lithuania  1998–2013  Luxembourg  1995–2013  Latvia  1998–2013  Netherlands  1995–2013  Norway  1995–2013  Poland  2000–2013  Portugal  1995–2013  Romania  1997–2013  Sweden  1995–2013  Slovenia  1996–2013  Slovak Republic  1998–2013  United Kingdom  1995–2013          29    Table A 2. OLS results for all telecommunications reforms  log(employment) share  temporary share  part‐time share  working from home share  self‐employed share  with two jobs a. Regulatory Separation Reforms ICT x  Separation 0.0523 0.0113 0.0597*** ‐0.00656 ‐0.0681*** ‐0.00830 (0.0677) (0.0158) (0.0133) (0.0311) (0.0141) (0.00583) Observations 6,653 6,613 6,614 6,081 6,653 6,653 R‐squared 0.000 0.000 0.003 0.000 0.004 0.000 b. Depolitization Reforms ICT x  Depolitization 0.229*** 0.0162 0.0549*** 0.0184 ‐0.0156 0.00163 (0.0804) (0.0184) (0.0168) (0.0284) (0.0157) (0.00623) Observations 4,508 4,494 4,495 4,196 4,508 4,508 R‐squared 0.002 0.000 0.002 0.000 0.000 0.000 c. Liberalization Reforms ICT x  Liberalization 0.190*** ‐0.00829 0.0174* 0.0117 ‐0.00672 ‐0.0114*** (0.0549) (0.0117) (0.00986) (0.0205) (0.0104) (0.00429) Observations 6,653 6,613 6,614 6,081 6,653 6,653 R‐squared 0.002 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 d. Privatization Reforms ICT x  Privatization ‐0.0701 ‐0.0388** 0.0419*** 0.112*** ‐0.0248* ‐0.00992 (0.0657) (0.0170) (0.0145) (0.0294) (0.0149) (0.00610) Observations 4,628 4,615 4,602 4,316 4,628 4,628 R‐squared 0.000 0.001 0.002 0.003 0.001 0.001   Note: each coefficient shows the estimates of   from equation (1).  30