WPS8281 Policy Research Working Paper 8281 Business Environment and Firm Performance in European Lagging Regions Thomas Farole Issam Hallak Peter Harasztosi Shawn Tan Social, Urban, Rural and Resilience Global Practice Group & Finance, Competitiveness and Innovation Global Practice Group December 2017 Policy Research Working Paper 8281 Abstract This paper explores the relationship between the regional well as profitability. Moreover, the paper finds evidence business environment, lagging regions, and firm perfor- that being located in a lagging region aggravates the impact mance in four European countries: Italy, Poland, Romania, of a poor business environment on firm performance. The and Spain. It combines firm-level data from Orbis mea- results also highlight that it matters to distinguish between suring sales, employment, productivity, and profitability, regions that are “low income” (relatively poor) and those with indicators from recently completed Subnational Doing that are “low growth” (stagnating but not necessarily Business studies in the four countries to examine if and poor). Firm performance, the business environment, and how the business environment is associated with firm out- the relationship between the two are much stronger in the comes, and whether this is mediated by being located in latter than in the former. Overall, the results suggest that a lagging region. The results indicate that firms located in policies that improve the business environment in lagging regions with better business environments indeed display regions would be beneficial to the performance of firms better performance, in employment and sales growth, as in these regions, in growth, profitability, and investment. This paper is a product of the World Bank Social, Urban, Rural and Resilience Global Practice Group, the Finance, Competitiveness and Innovation Global Practice Group, and the European Commission Joint Research Centre. 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 tfarole@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 Business Environment and Firm Performance   in European Lagging Regions  Thomas Farole, Issam Hallak, Peter Harasztosi, and Shawn Tan1,2  JEL Classification: D22, 052, R11  Keywords: EU, lagging regions, business environment, firm‐level   1  This note was prepared jointly by the European Commission Joint Research Centre (JRC) and the World Bank. Lead authors are: from  the JRC – Issam Hallak and Peter Harasztosi; and from the World Bank – Thomas Farole and Shawn Tan.  2  The authors would like to thank Lewis Dykstra, Soraya Goga, Alvaro Gonzalez, Isfandyar Khan, Michela Nardo, Megha Mukim, and  Daniel Reyes for valuable comments and suggestions on earlier versions of this paper. We would also like to thank the World Bank  Group’s Subnational Doing Business team, especially Trimor Mici and Pilar Otonel, for access to data and helpful technical inputs.  1. Introduction European  Union  (EU)  financial  support  channeled  to  subnational  regions  classified  as  ’lagging’  economically  takes  various  forms,  including  investments  in  physical  infrastructure,  addressing  education  and  skills  gaps,  and  institutional  capacity  building,  as  well  as  direct  financing  to  promote  innovation and small and medium enterprises (SMEs). EU support is designed to instigate a supply‐side  response. Specifically, it is intended that the private sector will increase investment and employment,  enabling the regional economy to catch up with other European regions. Helping lagging regions catch  up (i.e., converge to the EU average) is essential to prevent long‐run structural economic fragmentation  and  maintain  cohesion  within  the  European  Union  (e.g.,  World  Bank,  2017).    Yet,  spatially‐targeted  incentives to lagging regions have had only limited impact, at great fiscal cost (e.g., Carvalho, Lall, and  Timmins  2006;  Devereux,  Griffith,  and  Simpson  2007;  Deichmann  et  al.  2008).  Even  the  more  comprehensive  support  provided  through  Structural  Funds  has  had  a  mixed  record  in  promoting  efficient  and  sustainable  patterns  of  private  investment  and  job  creation  (Midelfart‐Knarvik  and  Overman, 2002; Fiaschi, Lavezzi and Parenti; 2011; Mohl and Hagen, 2011).  The challenge of lagging  regions  is  well  acknowledged  by  the  European  Commission,  to  the  extent  that  in  June  2015  the  Commissioner for Regional Policy, Corina Creţu, launched an initiative to examine the factors that hold  back  growth  and  investment  in  the  low‐income  and  low‐growth  regions  of  the  EU  (the  ‘lagging  regions’).3  There are many reasons why the private sector in lagging regions may be less likely to invest, grow, and  create jobs. For firms serving local markets, which is still the majority of private enterprises, lagging  regions may be inherently less able to sustain high‐growth firms, as limitations on market size, growth,  and margins, are likely to restrict the potential for firms to reap economies of scale or exploit sources  of  value  addition.  The  fact  that  lagging  regions  are  often  less  economically  dense  than  non‐lagging  regions  also  means  that  firms  are  less  likely  to  be  able  to  exploit  sources  of  agglomeration  for  productivity growth. And the more productive firms may in any case select to locate in core regions  (Baldwin and Okubo, 2006). Lack of market scale and economic density may also result in a relatively  weak competitive environment that undermines a firm’s incentive to invest in building capabilities to  sustain productivity growth.4 Finally, in regions with several of the above characteristics, coordination  failures may be a significant barrier to private investment. Given increasing returns to scale from access  to inputs, skills, and infrastructure, individual firms may be unwilling to invest without the expectation  that others, including firms, workers, and government, will also do so. Finally, the business environment  may penalize firms located in lagging regions. The business environment at the national level is a well‐ documented factor of growth, and if the business environment was a significant determinant of the  effectiveness of allocated funds, this may imply refined policy interventions.  But the relationship between the business environment and firm performance at the subnational level  has  received  considerably  less  attention,  in  part  because  the  subnational  business  climate  has  traditionally been viewed as having less of an impact on firms.  Theoretically, firms are expected to be  more  mobile  within  a  country  than  they  are  internationally,  and  so  constraints  in  the  business  environment at the local level are likely to be less binding, at least on aggregate national outcomes.  However,  in  practice,  firms  are  much  less  footloose,  particularly  those  serving  local  markets,  which  3  See http://ec.europa.eu/regional_policy/fr/policy/how/improving‐investment/lagging_regions/. Also, Commissioner Corina Crețu’s blog,  June 2015, “Bringing Europe's ‘lagging regions’ up to speed.”  4  The other side of the story is that lower competition would give incumbent firms substantial market advantage, which may give them an  incentive to invest and grow even in the absence of being competitive.  2  account for the large majority of all firms.  Moreover, while many of the regulations and policies that  make up the so‐called ‘business environment’ are – from a de jure perspective – nationally determined  and  thus  uniform  across  the  country,  their  impact  may  vary  significantly  across  regions,  for  several  reasons. First, the implementation of national regulations may vary significantly across regions, both  due to differing interpretations of laws and regulations as well as differing capacities (and incentives)  of local authorities responsible for implementation. Second, even with no variation in regulations or  their  implementation,  national  regulations  will  affect  regions  differently.  For  example,  it  has  been  shown  that product market  regulations in  the  wholesale  and  retail trade  sector  impact productivity  growth more negatively in lagging regions (European Commission, 2017).     Another reason why research on the impact of the regional business environment has received less  attention  is  because  of  limited  availability  of  data  on  both  the  regulatory  environment  and  firm  performance.  That  said,  several  authors  exploit  uniquely  available  data  and,  typically,  unique  policy  situations that allow for analyzing a natural experiment at the local level. For example, Bertrand and  Kramarz (2002) assess how zoning regulation on retailers impacts local employment growth in France.  And Bruhn (2008) exploits a time‐varying municipality‐level rollout of business registration reforms in  Mexico to assess their impact on firm entry and employment growth. More recently, Bianco and Bripi  (2013) take a similar approach to look at the regional impact of business registration reforms in Italy.    In this paper, we explore the relationship between the regional business environment, lagging regions,  and firm performance in four countries, namely Italy, Poland, Romania and Spain. In fact, the European  Commission – DG REGIO defines two types of lagging regions: i) ‘low income lagging regions’: regions  of new entrant countries with GDP per capita below 50 percent of the EU average [most of the regions  in Poland and Romania]; and ii) ‘low growth lagging regions’: regions of long‐standing members where  GDP per capita is below 90 percent of EU28 average, and have not converged towards EU average over  the past decade [some regions in Italy and Spain]. Arguably, only the latter regional type conforms to  the  generally  understood  definition  of  ‘lagging.’ 5  The  analysis  builds  on  an  innovative  data  set  of  Subnational Doing Business (SDB) indicators produced by the World Bank. This paper focuses on three  SDB indicators that provide an objective assessment of the quality of the business environment, namely:  the number of days to start a business; the number of days to obtain construction permits; and, the  number of days to settle commercial disputes through courts. The three indicators are constructed for  regions in  Italy, Poland, Spain, and Romania.  For  identification  purpose,  it is important that each  of  these countries includes  both lagging and non‐lagging regions. We combine  SDB regional  indicators  with micro‐firm financial data obtained from Bureau Van Dijk’s  Orbis –  a comprehensive database of  financial statements of companies worldwide. We focus on four firm performance measures, namely:  sales growth; employment growth; return on assets; and productivity growth.    This paper aims to answer four research questions:  1. Do firms perform worse in lagging regions? The hypothesis is that firms underperform both at the  extensive margin (entry‐exit) and the intensive margin (incumbent growth), at least in low growth  lagging regions. In this paper, we test only relationships at the intensive margin because we could  not  rely  sufficiently  on  entry‐exit  information  in  Orbis  to  conduct  tests  of  the  extensive  margin  relationship. We construct two separate samples of firms that reflect ‘lagging’ definitions.                                                                        5  The Merriam‐Webster dictionary defines “to lag” as: i) to stay or fall behind; ii) to move, function, or develop with comparative slowness;  to become retarded in attaining maximum value.  3    We find that firms located in lagging regions perform worse than those in non‐lagging regions in  Italy and Spain, but this is not the case in Poland and Romania.  The result is consistent with the  definitions of lagging regions in Poland and Romania [wealth based] and in Italy and Spain [wealth  and growth].  2. Is the business environment worse in lagging regions? Again, the hypothesis of this paper is that the  business  environment  is  a  bigger  constraint  in  lagging  regions,  either  because  it  is  measurably  worse  or  because  constraints  have  a  relatively  bigger  impact  on  lagging  regions  (see  research  question 4).  We  find  that  the  distance  to  the  best  business  environment  within  the  country  is  substantially  higher in lagging regions in Italy and Spain, showing that lagging regions have a poorer business  environment. Instead variations in business environment are far smaller in Romania and Poland;  and lagging regions may actually display better business environments (Poland). Regional business  environments in Poland and Romania are thus more homogeneous; and there is no apparent link  between lagging and business environment.  3. Does the regional business environment have a significant impact on firm performance? And what  aspects  of  the  business  environment  matter  most?    The  hypothesis  is  that, overall,  the  regional  business environment has a significant impact on firm performance; yet there are no expectations  at  the  outset  as  to  which  of  the  business  environment  features  has  a  higher  impact  on  firms’  performance.   We  find  that  firms  located  in  regions  with  higher  business  environments  indeed  display  better  performance,  in  terms  of  employment  and  sales  growth,  as  well  as  profitability.  Therefore,  like  national‐level business environments, enhanced business environments support the growth and  profitability of firms.  4. Are business environment constraints aggravated in a lagging‐region setting? As noted in research  question  2,  the  hypothesis  is  that  lagging  regions  may  face  other  constraints  (e.g.  weaker  institutions) that exacerbate the impact of business climate constraints on firm performance.  We find that the business environment affects firm performance in general, and to various degrees  further  penalize  firms  located  in  lagging  regions.  In  Italy  and  Spain,  the  business  environment  appears to be  a better indicator  of firm performance  than being  located  in  a lagging region  for  growth and productivity parameters, while profitability is worsened by the lagging region location.  In Poland and Romania, poorer business environments worsen the impact of a lagging region on  profitability and investments.    Overall the results suggest that policies that improve the business environment in lagging regions would  be beneficial to the performance of firms in these regions, in terms of both growth and profitability.  The results also highlight that it matters to distinguish between ‘low income’ and ‘low growth’ lagging  regions. In ‘low growth’ defined lagging regions (Italy and Spain), firms perform clearly worse than firms  outside lagging regions. In ‘low income’ defined lagging regions (Poland and Romania), the relationship  between  lagging  and  performance  is  mitigated.  In  fact,  firms  in  both  low‐  and  high‐income  regions  appear to be impacted similarly by the business environment.    By looking specifically at the regional business environment, our work contributes to the literature on  the  impact  of  the  business  environment  on  the  firm  ecosystem.  At  the  national  level,  the  business  environment has been well documented as a constraint to firm performance. In fact, beyond market  4    and coordination failures, government failures – both of omission and commission – represent a barrier  restricting firms from investing in growth and job creation. The World Bank’s Doing Business Report  (World Bank, 2017) highlights that “enabling growth… requires an environment where new entrants with  drive and good ideas can get started in business and where good firms can invest and expand.” (emphasis  added).  Also,  a  large  body  of  research  highlights  the  impact  of  business  regulation  and  the  wider  business  and  investment  climate  on  firm  entry,  investment,  and  growth,  and  on  wider  economic  outcomes (e.g., Djankov et al, 2002; Bastos and Nasir, 2004; Klapper et al, 2006; Sharma, 2009; Aterido  and Hallward‐Driemeier, 2010; Aterido, Hallward‐Driemeier, and Pages, 2011; Commander and Svejnar,  2011).    The remainder of the paper is organized as follows: Section 2 describes the data used in the analysis;  Sections 3‐6 summarize the results of each of the four research questions outlined above; Section 7  concludes briefly and discusses potential further research.    2. Data  The analysis presented in this paper draws on two primary data sources: Bureau Van Dijk’s Orbis firm‐ level data set for measures of firm performance, and the  Subnational Doing Business (SBD) produced  by the World Bank, which reports the business environment at regional (NUTS 2) level.    a. Firm‐Level Data  We extract information about firms from Orbis, published by Bureau van Dijk. The Orbis database is a  comprehensive database containing main accounting lines, including income statements and balance  sheets,  from  ca.  17  million  non‐financial  companies  across  Europe, 6  the  vast  majority  of  which  are  private. Orbis also reports the identity, type (sector), and address of the firms. Even though very rare,  firms may have a country of residence that is different from the one in which they are registered. We  select countries based on the country of registration of the firm.    We  select  all  companies  reporting  at  least  10  employees  at  least  once  in  the  period  2008‐2013,  excluding  financial  and  insurance  companies  (2‐digits  NACE  Rev.  2  sectors  64‐66).  We  require  companies to report total assets at least one time in the period of interest. Orbis provides a separate,  so‐called ‘global format industrial template’ for these companies. One concern with the firm sample is  that Orbis data may skew towards larger firms since these firms are more likely to provide information  to the Chambers of Commerce, from whom Bureau van Djik collects the firm data. We use the address  of the company for its location, and retain all those in the regions where we have the SDB indicators.    Table 1 reports the average number of firms by country in our sample, and compares with the numbers  reported in Eurostat’s  Structural Business Statistics. Our sample includes an annual average of about  123,000 firms in both Spain and Italy, about 55,000 in Poland, and nearly 50,000 in Romania (see Table  1). Orbis coverage varies by country: 58 percent in Poland: 63 percent in Italy; 83 percent in Spain; and  89  percent  in  Romania. 7  A  bigger  concern  may  be  the  fact  that  coverage  varies  significantly  across  regions within countries. Annex 1 provides firm coverage in each NUTS‐2 region: in Spain from a low of  44 percent in Aragon to 100 percent in the Balearic Islands (although only 5 of 19 regions have coverage                                                                       6  The  Orbis  data  set  is  a  global  data  set,  but  for  the  purposes  of  this  paper  we  use  the  European  subset  of  overall  Orbis  data  set  and  draw  on observations only from Italy, Poland, Romania, and Spain.  7  Kalemli‐Ozcan et al. (2015) also show that the Orbis data has a good coverage of firms in Italy, Romania and Spain.   5    below 80 percent); in Italy from a low of 47 percent in Trento to a high of 75 percent in Lombardia; in  Poland from a low of 44 percent in Lodzkie to a high of 75 percent in Mazowieckie (by far the largest  region); and in Romania from a low of 82 percent in Bucharest‐Ilfov to a high of 95 percent in West.  Notice  that  we  did  not  adjust  the  sample  four  our  tests.  Notice  that  we  did  not  find  systematic  differences in terms of coverage between lagging and on‐lagging regions.    Table 1: Average number of firms by country in Eurostat and Orbis, period 2008‐2013.    Number of firms with at least 10 employees      Eurostat  Orbis  Coverage  Spain  148,138  123,398  83%  Italy  181,755  123,179  68%  Poland  96,834  55,832  58%  Romania  55,173  48,969  89%  Note: This table reports the average number of firms in Eurostat and in our Orbis sample, firms with at least 10 employees,  years 2008‐2013. Last column reports the coverage ratio of Orbis.    For the analysis, we focus only on manufacturing firms to ensure better comparability across firms, and  exclude firms selling local non‐tradables.8 Our sample includes only firms with at least 10 employees at  any point over the period, to exclude microenterprises. In the main specifications, we also include only  firms that were established prior to 2006 to ensure comparability – i.e. all firms are incumbents. The  focus on incumbents also allows us to avoid any endogeneity issue in the estimation, which can arise  when good firms locate in better regions. However, it is important to recognize an important limitation  in the analysis is that, whether or not we look at new or incumbent firms, with this approach we are  still restricted to understanding how the business environment affects existing, individual firms rather  than  how  it  affects  the  performance  of  the  aggregate  enterprise  sector.  So,  arguably  we  may  be  measuring  the  performance  of  the  set  of  firms  that  manage  to  establish  and  survive  in  whatever  business environment is present in the region.9 The implication would not mean firm performance is  biased upward, but that differences in performance are likely to be narrowed, potentially lowering the  significance of the results.     Table 2 summarizes the main variables from Orbis used in the analysis of firm performance. The analysis  focuses  on  measures  of  growth  performance  (sales  and  employment  growth,  and  fixed  assets  investment) and of  operational performance (productivity growth and return on assets [ROA]), which  together would indicate competitiveness and sustainability (i.e. evidence that firms are expanding). We  measure all performance results as the average of the prior three years, in order to smooth annual  fluctuations. Fixed assets include tangible and intangible assets since firms may invest in both in order  to grow.    Table 2: Firm variables from Orbis  Variable  Description    Growth Performance  Employment Growth  Three year average of Growth in Number of Employees (%)  Sales Growth  Three year average of Growth in Sales(%)                                                                       8  The analysis was also run with the full data set, including services firms, and show directionally similar results to what is reported for  manufacturing firms in this paper. Results are available from the authors.  9  To paraphrase Hausmann (2008) we risk being guilty of studying the camels in the desert and not the hippos.  6    Variable  Description  Investment Rate  Three year average of Investment Rate;  Investment rate = Growth in Fixed Assets + Depreciation & Amortization;     Fixed Assets = Total Fixed assets, incl. tangible and intangible assets.      Operational Performance  ROA  Three year average of Return on Assets = Earnings Before Interests and  Taxes (EBIT)/Total Assets (%)  Productivity Growth  Three year average of Growth in log(Productivity) = log(Productivity)t –  log(Productivity)t‐1;     Productivity = Sales / Employment      Explanatory Variables  Assets  Total Assets (million euros)  Capital intensive  Total Fixed assets / Employment  Year  Year of report  Nuts2_c  Firm location, region fixed effects  Age  Natural logarithm of firm’s age in years  Young  Dummy that equals one if the firm is less than six years old  Industry  2 digit NACE Rev. 2 code  Notes: This table provides the definitions of the variables used in the analysis. Dependent variables are growth and operational  performance indicators. Explanatory variables are independent variables.    b. The Subnational Doing Business data  Data on the regional business environment come from the World Bank’s  Subnational Doing Business  (SDB) which reports in four European countries with lagging regions: Italy (2013), Spain (2015), Poland  (2015), and Romania (2017).10 In line with the national‐level Doing Business reports, SDB provides an  objective  measure  of  business  regulations  and  their  enforcement  through  detailed  gathering  and  analysis of qualitative information across a range of dimensions that shape the business environment  faced by the firms. Each indicator covered in SDB provides a set of measures, typically on the steps  (procedures),  time,  and  cost  to  comply  with  regulations.  These  measures  are  comparable  across  locations,11 allowing for ranking and assessing the distance of each location from the ‘global frontier’  (the  top‐performing  location).  This  paper  focuses  only  on  the  time  measurement  (number  of  days)  associated with each variable, as it tends to have the most variation across locations for all indicators,  and also because it is expected to have the biggest impact on firms’ investment and expansion behavior.    While national‐level Doing Business reports cover 11 indicators,12 SDB reports are more restricted in  their coverage of the business environment, in part because not all indicators have sufficient variability  at the local level. The focus for SDB is on indicators that measure the complexity and cost of regulatory  processes affecting three stages in the life of a small‐to‐medium–size domestic firm:  starting a business,  dealing with construction permits, and  registering property. It also benchmarks the strength of legal  institutions across the country by measuring  enforcing a commercial contract before a local court.13                                                                       10  With funding from the European Commission, Subnational Doing Business studies were completed in Bulgaria and Hungary in parallel  with the study in Romania in 2017. However, uncertainty about the timing of the results, they were not included in this analysis.  Additional studies are planned for Portugal, Czech Republic, the Slovak Republic, and Croatia in 2018‐2019.  11  At the national level, 190 countries were included in the 2017 DB report  12  Starting  a  business,  dealing  with  construction  permits,  getting  electricity,  registering  property,  getting  credit,  protecting  minority  investors, paying taxes, trading across borders, enforcing contracts, resolving insolvency, and labor regulation (this last one is not included  in the ranking).  13  In some Subnational DB reports, trading across borders and / or getting electricity is also covered.  7    Table 3 provides a summary of these measures and their availability across the countries covered in  this paper. Note that while the indicator  registering a property was available across all countries, we  did not use it in the analysis due to limited variation within some countries.    Table 3: Key business environment variables from Subnational Doing Business  Concept / Indicator  Description / Motivation  Country coverage  Italy  Spain  Poland  Romania  Starting a business  Procedures, time, cost and paid‐in  minimum capital to start a limited  liability company; shown to increase  firm formalization, entry, and profits          (Motta, Oviedo and Santini, 2010;  Klapper and Love, 2010; Fritsch and  Noseleit, 2013).  Dealing with  Procedures, time and cost to  construction permits  complete all formalities to build a  warehouse and the quality control  and safety mechanisms in the          construction permitting system;  proxy for regulations impacting  investment for growth.  Registering a  Procedures, time and cost to  property  transfer a property and the quality of  the land administration system;  property owners with registered          titles shown to be more likely to  invest and have a higher likelihood of  getting credit (Galiani and  Schargrodsky, 2009).  Enforcing contracts  Time and cost to resolve a  commercial dispute and the quality  of judicial processes; associated with  more rapid growth of small firms  (Islam, 2003) higher investment and          higher innovation (Esposito, Lanau  and Pompe 2014), and higher  participation in value chains  (Cattaneo et al, 2013).    SDB collects data at the city‐level, typically covering the primary and secondary cities across the country  – in Italy, the report covers 13 cities across 13 regions; in Spain, 17 autonomous communities and 2  autonomous cities across 19 regions; in Poland, 18 cities in 16 voivoideships (provinces); and in Romania,  9 cities in 8 regions. These cities were then mapped to their corresponding NUTS‐2 level region for the  analysis. In two regions in Poland and one region in Romania, more than one city was covered in the  Subnational DB.14 For these regions, we created new indicators based on the simple average between  the two reported city results. The list of cities and mapping to regions is provided in Annex 2.                                                                          14  In Romania, Cluj‐Napoca and Oradea in North West region; in Poland Bydgoszcz and Torun in Kujawsko‐Pomorskie, and Gorzów  Wielkopolski and Zielona Góra in Lubuskie.  8    Finally, the data from SDB are available only for the single year in which they have been collected. This  has  important limitations  for the analysis presented  in this paper. First, because  we run  only  cross‐ sectional regressions, the results show only correlation; we are unable to claim any causality. So, while  we argue that the business environment impacts firm performance, it may also (or alternatively) be the  case that firm performance impacts the business environment. This may be the case, for example, if  well‐performing firms were more likely to demand efficient service from their local authorities. Perhaps  a more important limitation is the fact that with most of the regions we are measuring firm performance  over a longer, and critically in an earlier, period than we are measuring the business environment. One  might imagine that there should be some lag between the business environment a firm faces and their  performance in terms of growth and investment (if not necessarily productivity). Thus, if we measured  performance by looking at a 3‐year average of 2013‐15, we would ideally want business environment  measured prior to 2013. We get around this problem somewhat by focusing the analysis only across  regions within countries. Still, in the absence of data from earlier years (except in Italy where the data  come from 2013), we are forced to make the assumption that the relative differences in the business  environment across regions within each country have remained stable.  Besides  we  are  not  aware  of  any  major  reforms  in  these  countries  in  the  period  of  study  so  that  it  is  unlikely  that  the  business  environment variables we consider have varied substantially.    3. Do firms perform worse in lagging regions?  In this section we compare the performance of firms located in lagging regions versus those located in  non‐lagging regions across Italy, Spain, Poland, and Romania. At this stage we are not considering the  business environment but simply assessing whether there is an association between firm location and  firm performance. Annex 3 provides details of country‐level results and differences between lagging  and  non‐lagging  regions  across  the  main  performance  variables.  Figure  1  provides  an  illustrative  summary  of  how  firm  performance  differs  across  region  types  in  each  country.  This  is  a  simple  difference in averages of single year observations with no firm, sector, or year controls.     Two results stand out in Figure 1. First, there are differences between the ‘low growth’ (Italy and Spain)  and the ‘low income’ (Poland and Romania) regions. In Spain and Italy, firms in lagging regions have  lower  performance  across  all  performance  variables,  while  in  Poland  and  Romania,  firms  in  lagging  regions outperform those in non‐lagging regions across many variables. This difference in performance  of lagging region types is, perhaps, unsurprising, as ‘low growth’ regions by definition are operating in  an environment where the regional economy of the lagging regions is growing more slowly than that  of the non‐lagging regions. By contrast, firms in ‘low income’ regions are operating in an environment  where income is lower but where growth is higher.    9    Figure 1: Comparison of average firm performance in lagging versus non‐lagging regions  Difference in average firm performance (percentage point):  lagging regions relative to non‐lagging regions  1.5  ‐  1.0  (5.0)  0.5  ‐  (10.0)  (0.5)  (15.0)  (1.0)  (1.5)  (20.0) Spain Italy Poland Romania sales growth   (%) employment growth (%) ROA (%) Productivity growth Investment rate (rhs)   Note: This table reports the difference by  country  in  the  average  of  each firms’  performance  indicators, between lagging  and  non‐lagging  regions. Sales growth, employment growth, and ROA uses the left‐hand scale; Investment rate uses the right‐hand scale. Authors calculations  based on data from Orbis. Notice that differences in productivity growth are close to zero across all countries    Second, there is a stark underperformance of lagging regions across all countries in the investment rate  of firms: 9.3 percentage points lower in Spain; 11.6 percentage points in Poland; 12.0 in Romania; and  18  percentage  points  lower  in  Italy.  This  may  well  be  explained  in  part  by  differences  in  sectoral  structure, whereby the enterprise environment of lagging regions is comprised more of smaller, less  asset‐intensive firms. In fact, the Orbis data indicate that this is exactly the case. Data from the sample  indicate that the total asset value of firms in non‐lagging regions in Spain is 68 percent larger than firms  in lagging regions; in Italy, 82 percent larger; and in Romania, 124 percent larger; while in Poland, it is  only 38 percent larger.    Table 4 presents the results of a regression on firm performance variables comparing firms located in  lagging regions versus those in non‐lagging regions. Given the findings from Figure 1 on the significant  differences between ‘low growth’ and ‘low income’ regions, we split the sample to show results for the  two types of regions separately. The regression uses observations that take the latest 3‐year average  (2011‐13) across all dependent variables to smooth annual fluctuations. Control variables are lagged by  3 years – these include regional, sector (NACE Rev. 2 – 2‐digit), and firm controls. The results can be  read as follows (taking the example of sales growth in Italy and Spain from Table 4):  sales growth in  lagging regions in Italy and Spain was 1.255 percentage points lower than average across all regions in  those countries.    Table 4: Regression results of firm performance in lagging regions (2013 observation, 3‐year average)    Sales Growth  Employment  Investment Rate  ROA  Productivity  Growth  Growth  Italy and Spain  ‐1.255***  ‐0.600***  ‐13.764***  ‐0.689***  ‐0.012***     [‐6.377]  [‐5.372]  [‐10.415]  [‐7.226]  [‐4.215]  Poland and Romania  0.229  0.216  ‐4.369**  0.562**  0.00042    [0.621]  [1.231]  [‐2.092]  [1.970]  [0.088]  Note: This table reports the estimates of the firm performance model. We report the impact of the firm being located in a lagging region only.  All models include fixed effects for: country, region, sector; firm controls include: (log) age, (log) size, (log) total assets, assets per employee;  and financial leverage. For homogeneity purposes, we run estimates on two separate samples: Italy and Spain on the one hand; Poland and  Romania on the other hand.    10    The  regression  results  strongly  support  the  descriptive  observation  of  underperformance  in  lagging  regions, highlighting the significant differences in ‘low growth’ versus ‘low income’ lagging regions. In  ‘low  growth’  Spain  and  Italy,  lagging  regions  underperform  across  all  variables  and  the  negative  association  is  significant  across  all  variables.  By  contrast,  in  ‘low  income’  lagging  regions,  the  relationships are mixed: the only significant, negative relationship is in the investment rate, while the  sign of the coefficient is positive for all other variables (and significant for ROA). The substantially lower  levels of investment in lagging regions, regardless of region type (the investment rate is 13.8 percentage  points lower  in lagging regions of Italy  and  Spain,  4.4  percentage  points  lower  in  lagging  regions  of  Poland  and  Romania),  likely  captures  the  significant  different  in  size  and  asset  intensity  of  firms  in  lagging regions noted previously.15    4. Is the business environment worse in lagging regions?  As a next step, in this section we compare the business environment in lagging regions versus those  located in non‐lagging regions across the four countries. Details for each region are included in Annex  4. They show wide variations both across countries and across regions within countries. For registering  a business, the average across Italian regions is just 9 days versus 16 in Spain and Romania, and 29 in  Poland.  But  the  within‐country  variation  is  also  significant:  in  Italy,  from  a  low  of  6  days  in  Lazio,  Lombardy, and Veneto (all non‐lagging) to a high of 16 in Campania (lagging); in Poland it takes just 8  days to register a business in Wielkopolskie (non‐lagging) but 42 in Zachodniopomorskie (non‐lagging),  and  37  and  36,  respectively,  in  Podkarpackie  and  Swietokrzyskie  (both  lagging).  For  obtaining  a  construction  permit,  the  situation  reverses,  with  Spain  and  Poland  averaging  173  and  176  days,  respectively, while Italy averages 231 days, and Romania 261 days. Again, the internal variation is even  larger: in Italy, from 151 days in Lombardy (non‐lagging) to 316 days in Sicily (lagging); and in Spain from  114 days in Asturias (non‐lagging) to 297 days in Galicia (non‐lagging). Finally, for enforcing a contract,  it takes on average 518 days in Polish regions versus 1,400 days in Italian regions. But within Italian  regions it takes just 855 days in Piedmont (non‐lagging) versus more than 2,000 days in Puglia (lagging).    To summarize the differences in performance across all indicators we create a ‘distance to the national  frontier’ (DTF) index for each subnational region. This is done by first constructing a DTF variable for  each region for each individual indicator, where the ‘frontier’ is defined as the region with the lowest  number of days required to complete the procedure and is assigned a value of 1.0; all other regions are  indexed to the frontier based on the inverse of the ratio of the number of days required to complete  the procedure relative to the ‘frontier’ region. The DTF ratios for each of the three indicators16 are then  summed up for each region, and the same procedure is used again17 to establish an overall DTF. Figure  2 compares  average  DTF  scores  in  lagging  versus  non‐lagging  regions  in  each of the four  countries.  Notable  again  is  the  difference  between  countries  with  ‘low  growth’  and  those  with  ‘low  income’  lagging regions. Both Spain and Italy show weaker business environment in lagging regions, with the  differences in Spain relatively minimal while the distances in Italy are very substantial. By contrast, in  Romania there are virtually no differences across region types (in fact, the variation in SDB indicators  across all regions is minimal), and in Poland lagging regions show slightly better SDB performance.                                                                         15  An explanation of the findings is consistent with the standard Solow growth model, which predicts that growth rates are higher in  regions that are far from their steady state; regions closer to their steady state present lower growth rates.  16  In the case of Spain, where the Subnational Doing Business did not cover ‘Enforcement of Contracts’ we substitute ‘Getting Electricity’  in order to have three variables to include in the index.  17  The region with the highest total DTF score is established as the ‘frontier’ and assigned the value 1.0; all other regions are indexed  against it as the ratio of their DTF to the ‘frontier’ DTF.  11    Figure 2: Distance to the national frontier index: lagging versus non‐lagging regions by country    Note: This figure reports Authors’ calculations based on data from Subnational Doing Business     To  illustrate  this  even  more  clearly,  Figure  3  maps  the  location  of  lagging  regions  against  SDB  performance in Italy and Poland – similar patterns are observed in Romania and Spain (see Annex 5).  Note that in this case (and in regressions reported later in this paper) we take an inverse measure of  the DTF so that a lower score indicates worse performance.18 In the case of Italy, we see clearly that  the lagging regions (shaded in darker blue) correspond well to the regions with lower SDB performance  (in the lighter shades). By contrast, in Poland, several of the lagging regions (all in the eastern part of  the country) are among the regions with the best SDB performance.                                                                           18  This allows for easier comparison with the other Doing Business variables.  12    Figure 3: Comparison of location of lagging regions and Doing Business performance in Italy and Poland  Lagging and non‐lagging regions in Italy  Doing Business performance in Italian regions  (0.94,1.00] (0.88,0.94] (0.80,0.88] (0.73,0.80] Low growth Regions (0.69,0.73] (0.64,0.69] Non-lagging regions [0.62,0.64] No data No data       Lagging and non‐lagging regions in Poland  Doing Business performance in Polish regions  (0.89,1.00] (0.75,0.89] (0.72,0.75] (0.71,0.72] (0.70,0.71] Low income regions (0.68,0.70] Non-lagging Regions [0.59,0.68]     Note: The figure reports the lagging regions (left‐hand) and doing business (right‐hand) in Italy and Poland. White shading indicates regions  where no data is available for Doing Business variables.    Looking  more  specifically  at  the  individual  SDB  variables  Table  5  summarizes  the  results  of  simple  bilateral  correlations  within  countries,  reporting  the  average  time  required,  the  difference  in  the  averages of lagging and non‐lagging regions, and the test of the significance of the difference (t‐statistic).  Note that a positive difference indicates worse SDB performance in lagging regions. The results show  significant  variation  both  across  countries  and  across  indicators.  Only  in  Italy  are  the  results  unambiguous, with lagging regions performing worse in all three indicators and significantly so in two  of  them.  In  terms  of  starting  a  business,  lagging  regions  underperform  in  all  countries  but  Spain,  although the difference is only significant in Italy. On obtaining a construction permit, lagging regions  perform  worse  in  ‘low  growth’  regions  but  better  in  ‘low  income’  regions;  again,  differences  are  significant only in Italy. On enforcing a contract, the same results apply (although Spain is not included).    13    Table 5: Comparison of business environment procedures (days) in lagging and non‐lagging regions        Spain  Italy  Poland  Romania  Starting a  avg. in non‐lagging  16.4  6.6  28.2  13  business  avg. in lagging  14.8  9.8  30.0  17.5     difference  ‐1.55  3.15*  1.78  4.5        diff. t‐stat  [‐1.388]  [2.179]  [0.417]  [1.407]  Obtaining a  avg. in non‐lagging  169.8  195.4  179.9  274  construction  avg. in lagging  187.3  252.5  168.8  252.3  permit  difference  17.526  57.1**  ‐11.06  ‐21.5        diff. t‐stat  [0.492]  [2.522]  [‐0.935]  [‐0.739]       Contract  avg. in non‐lagging  1273.5  534.6  552  enforcement     avg. in lagging     1479.5  481.4  539.8     difference     206.04  ‐53.24  ‐12.2     diff. t‐stat     [1.422]  [‐1.022]  [‐0.188]  Note: Authors’ calculations based on data from Subnational Doing Business    5. Does the regional business environment impact firm performance?  In this section we step away from the focus on lagging and non‐lagging regions and simply test whether  there is an association between the regional business environment and the performance of firms. We  conduct OLS estimates of the impact of each business environment indicators on five firm performance  indicators. Provided that the measure is homogenous across countries, we pool all firms in the four  countries and investigate the relationship between the business environment and firms’ performance,  regardless of the lagging features.     The dependent variables are calculated as the three‐year average. The explanatory variables include  the three SDB indicators and the aggregated DTF, which we present here again in an inverse form for  ease of interpretation. We also include a measure of the level of regional market competition, proxied  by the Herfindahl‐Hirschman  Index  (HHI). It  is  calculated  by  summing up the  squares  of the market  share of each firm competing in a sector and country. HHI ranges from zero (highest competition) to  10,000 (lowest competition). HHI captures another dimension of the business environment of firms; it  is  determined  by  the  ease  to  conduct  business  and  the  costs  of  entry‐exit.  Notice  that  HHI  varies  substantially across sectors and countries. In order to avoid problems of multicollinearity, the SDB and  HHI variables are introduced into the regression separately. All models include country, year, sector,  and firm controls.19    Table  6 reports the results. Starting with the overall  (DTF) variable, we find a  strong and significant  association  with  all  the  main  performance  variables.  The  relationship  is  particularly  large  on  the  investment rate, but is also strong on sales growth, employment growth, and profits. It is smaller, but  still  significant,  with  productivity.  The  individual  indicators  for  starting  a  business  and  construction  permits are also significant across the board, with the impact relatively higher for starting a business.  This  suggests  that  while  the  delays  to  starting  a  business  may  confer  some  benefits  to  individual  incumbents, in terms of capturing market growth and exploiting profit potential, the aggregate effect                                                                       19  Notice that the main results are unchanged should all SDB variables enter the equations jointly.  14    is to lower growth and performance. This is partly in line with previous research showing that where  the  business  environment  creates  barriers  to  new  business  entry,  incumbent  firms  show  lower  competitiveness  (productivity)  (Schivardi  and  Viviano,  2011);  although  their  research  showed  incumbents benefited from higher profit margins, which we do not find to be the case in aggregate.    Table 6: Regression results – business environment on firm performance    Sales Growth  Employment  Investment Rate  ROA  Productivity  Growth  Growth  SDB‐Start  ‐0.042**  ‐0.010*  ‐0.509***  ‐0.047***  0.00000    [‐2.567]  [‐1.774]  [‐4.949]  [‐3.166]  [‐1.246]  SDB‐Construct  ‐0.010***  ‐0.005***  ‐0.071***  ‐0.004***  ‐0.000***    [‐6.581]  [‐5.999]  [‐6.660]  [‐3.974]  [‐3.171]  SDB‐Contract  ‐0.280**  ‐0.053  ‐1.289  0.000  ‐0.002    [‐2.293]  [‐0.858]  [‐1.211]  [0.004]  [‐1.074]  SDB‐DTF (inv)  ‐2.380***  ‐0.998***  ‐17.431***  ‐1.493***  ‐0.019***    [‐6.419]  [‐5.923]  [‐6.636]  [‐5.519]  [‐3.124]  HHI  ‐3.946***  ‐1.124***  ‐22.800***  ‐2.760***  ‐0.050***     [‐5.698]  [‐3.479]  [‐4.999]  [‐5.220]  [‐4.826]  Note: All models include fixed effects for: country, year, and sector; firm controls include: (log) age, (log) size, (log) total assets, assets per  employee; and financial leverage. SDB‐Start is the number of days to start a new business, SDB‐Construct is the number of days to obtain a  construction permit, SDB‐Contract is the number of days to enforce contracts. SDB‐DTF (inv) is the inverse of the distance to frontier index using  all three indicators. HHI is the Herfindahl‐Hirschman Index of market concentration (country‐sector level) based on sales.    While results on delays in time to enforce contracts are weaker, they still show a negative relationship  between  longer  delays  and  performance  across  all  variables  other  than  profitability.  However,  the  results are significant only for the relationship with sales growth. One possible reason for the weaker  finding is that stronger contract enforcement matters less to some business activities than others.  For  instance, sectors that mainly use commodities as inputs such as steel and oil are less likely to lead to  legal disputes about  the  value  and  pricing  of purchased  inputs;  while  sectors  that use  complex  and  differentiated inputs such as microchips are more reliant on the legal environment. As a result, weaker  legal  contract  enforcement  environments  will  result  in  closer  relationships  between  corporate  customers and suppliers whenever inputs are complex and differentiated, so to build reputation and  trust; we call these inputs relationship‐specific inputs (Crawford, 1990; Nunn, 2007).     Provided the higher contractibility of relationship‐specific inputs, we suspect that the performance of  a  firm  is  further  affected  by  a  weaker  contract  enforcement  environment  as  the  firm  uses  more  relationship‐specific inputs. To test this hypothesis, we use an index constructed by Nunn (2007); the  Nunn (2007) index is a sector specific measure of the share of relationship‐specific inputs used by firms  in this sector. We introduce in our model a sector‐level dummy High Nunn, which takes the value one  if  the  Nunn  (2007)  index  is  above  median.  Above  median  sectors  are  relationship‐specific  inputs  intensive sectors and are considered to have ‘high contractibility’. We are specifically interested in the  interaction term between the variables SDB‐Contract and High Nunn, which captures the effect of the  contract enforcement environment in high‐contractibility sectors. Table 7 reports the results. We find  that the impact of the SDB contract enforcement index (SDB‐Contract) is stronger in ‘high contractibility’  sectors (i.e., sectors using more relationship‐specific inputs). This supports our hypothesis that a weaker  contract enforcement environment worsens the performance of firms using more relationship‐specific  inputs.    15    Table 7: Regression of business environment on firm performance in manufacturing based on contractibility of  sectors  Employment  Investment  Productivity     Sales Growth  ROA  Growth  Rate  Growth  SDB‐Contract  ‐0.136  ‐0.036  ‐0.399  0.061  ‐0.001    [‐1.031]  [‐0.546]  [‐0.355]  [0.762]  [‐0.333]  High Nunn X SDB‐Contract  ‐0.406***  ‐0.06  ‐2.447**  ‐0.185*  ‐0.004    [‐2.945]  [‐0.969]  [‐2.420]  [‐1.831]  [‐1.627]  High Nunn  1.263***  0.327  6.706**  0.774**  0.008    [2.586]  [1.599]  [2.135]  [2.035]  [1.096]  Note: This table reports the estimates of the firm performance model. High Nunn is a dummy that takes the value one if the Nunn (2007) index  of relationship‐specific inputs used in a sector is above median; and SDB‐Contract is the SDB number of days to enforce contracts. High Nunn  X SDB‐Contract is the interacted variable. All models include fixed effects for: country, region and firm controls include: (log) age, (log) size,  (log) total assets, assets per employee; and financial leverage.    Finally, returning to the main results in Table 6, we look at the measure of regional competition. Like  the previous discussion on incumbents versus new entrants, we again need to be careful in interpreting  the relationship between market competition and individual firm performance, as the expected positive  impact of a competitive market would accrue to the aggregate enterprise environment rather than to  individual  firms  within  it,  at  least  in  terms  of  growth  and  profit;  productivity  impacts  should  be  observable at the firm level. In any case, the results shown in Table 6 are very clear and strong. In fact,  across all performance variables, competition has an even stronger association than does the Doing  Business environment.    6. Are business environment constraints aggravated in lagging regions?  As  a  final  step  in  the  analysis,  we  ask  whether  the  relationship  between  firm  performance  and  the  business environment is larger and more significant in lagging regions. Here, we are looking for evidence  not simply, for example, that a bad business environment in a lagging region is associated with bad  performance of firms in that region, but that a similarly bad (good) environment in two regions – one  lagging and the other not – will be associated with a larger negative (positive) performance of firms in  the lagging region than in the non‐lagging region. As discussed earlier in the paper, the logic is that the  other regional factors discussed in Section 5 interact with a weak business environment to aggravate  the impact on firms.     To test this, we interact the SDB‐DTF measure with a lagging region dummy. The results are shown in  Table 8. Because of the differences in performance between ‘low growth’ and ‘low income’ regions, we  again split the results between Italy and Spain, on the one hand, and Poland and Romania, on the other.  To interpret the results, we need to look first at the sign of the interaction term which tells us whether  the  lagging  regions performs better  or  worse than other regions.  But  we also  need  to  combine  the  interaction  term  and  the  original  term  to  see  the  combined  effect;  thus,  the  relationship  in  lagging  regions  will  be  the  coefficients  on  SDB‐DTF  X  Lagging  plus  SDB‐DTF  (whose  sign  may  change).  The  results provide weak evidence that firms in lagging regions are impacted more strongly by the business  environment  than  firms  outside  lagging  regions.  In  all  cases  except  for  productivity,  the  interaction  variable has a negative association with performance variables, indicating that being in a lagging region  amplifies  the  results  of  the  business  environment.  However,  the  results  are  only  significant  for  profitability (ROA). This suggests that while the main impact of the business environment is regionally  agnostic,  because  firms  in  lagging  regions  may  already  be  more  vulnerable  due  in  part  to  weaker  demand‐side conditions, additional costs involved in dealing with business environment constraints are  16    likely to  hit profits.  Finally,  it is worth  noting that the  findings  of  the interaction term are similar in  direction in both ‘low growth’ and ‘low income’ regions.     Table 8: Regressions on interaction of lagging region with business environment indicator on firm performance  Panel A: Italy and Spain    Sales  Employment  Investment  ROA  Productivity  Growth  Growth  Rate  Growth              SDB‐DTF (inv)  ‐1.586***  ‐0.851**  ‐10.009**  ‐0.162  ‐0.017**    [‐2.737]  [‐2.469]  [‐2.407]  [‐0.467]  [‐2.091]  SDB‐DTF (inv) X Lagging  ‐1.091  ‐0.128  ‐8.304  ‐2.670***  0.004    [‐0.823]  [‐0.164]  [‐0.945]  [‐3.856]  [0.202]  Lagging  0.729  ‐0.185  0.641  3.124***  ‐0.013    [0.406]  [‐0.173]  [0.056]  [3.321]  [‐0.528]  SDB‐DTF (inv) + SDB‐DTF (inv) X Lagging  ‐2.677  ‐0.979  ‐18.313  ‐2.832  ‐0.013  F test  5.58  2.19  6.35  25.78  0.65  P‐value  0.02  0.14  0.01  0.00  0.42    Panel B: Poland and Romania    Sales  Employment  Investment  ROA  Productivity  Growth  Growth  Rate  Growth              SDB‐DTF (inv)  ‐1.294  0.117  2.478  ‐1.682**  ‐0.009    [‐1.567]  [0.663]  [0.471]  [‐2.107]  [‐0.596]  SDB‐DTF (inv) X Lagging  ‐2.305  ‐0.177  ‐34.804***  ‐3.595**  ‐0.013    [‐1.121]  [‐0.213]  [‐3.082]  [‐2.197]  [‐0.421]  Lagging  2.913  0.427  36.936***  4.736**  0.015    [1.153]  [0.382]  [2.617]  [2.437]  [0.443]  SDB‐DTF (inv) + SDB‐DTF (inv) X Lagging  ‐3.599  ‐0.06  ‐32.326  ‐5.277  ‐0.022  F test  2.93  0.01  7.54  9.77  0.47  P‐value  0.09  0.94  0.01  0.00  0.49  Note: This table reports the estimates of the firm performance model. SDB‐DTF (inv) is the SDB distance to frontier (inverse); Lagging is the  lagging region dummy. SDB‐DTF (inv) X Lagging is the interacted variable. All models include fixed effects for: country, year, and sector; firm  controls include: (log) age, (log) size, (log) total assets, assets per employee; and financial leverage. The F‐test and P‐value in the thre last line  referest to the test of joint significance of SBD and SBD X lagging coefficients.    7. Conclusions and further research  This  paper  aims  to  provide  an  exploratory  assessment  of  the  relationship  between  the  business  environment and firm performance in European  regions, with an emphasis on understanding if and  how  business  environment  constraints  may  be  a  factor  holding  back  investment,  employment,  and  growth in lagging regions. The analysis, exploiting unique firm‐level data from the Orbis data set along  with regional business environment data from the World Bank’s  Subnational Doing Business reports,  provides strong support for the relationship between the business environment and several aspects of  firm  performance.  The  paper  also  shows  that  this  relationship  matters  somewhat  more  for  lagging  regions, not only because the business environment is rather worse in these regions, but also because  the impact of the business environment on firm performance is stronger.     17    Findings in the paper also highlight the important distinction between ‘low income’ and ‘low growth’  lagging  regions. In ‘low  growth’ regions (in  Italy  and  Spain), firms  in  lagging  regions perform clearly  worse  than  firms  outside  lagging  regions.  In  ‘low  income’  regions  (in  Poland  and  Romania)  the  relationship is much less clear. In fact, firms in both types of regions appear to be impacted similarly by  the business environment. A few things, however, help explain the differences. First is growth. ‘Low  growth’ lagging regions, by definition, suffer from stagnation, which is likely to weaken the performance  of firms in these regions. ‘Low income’ regions are just less wealthy, but are not necessarily stagnant –  in fact, most of them are growing more rapidly than average. Thus, firms in these regions are likely to  be operating in an environment with significant growth potential. A second reason, and the main point  of this paper, is that the business environment in ‘low growth’ lagging regions tends to be clearly worse  than in non‐lagging regions of these countries. In ‘low income’ regions, by contrast, this is not the case.     From  a  policy  perspective,  the  results  from  the  paper  support  addressing  the  business  regulatory  environment as part of a wider strategy to facilitate investment in lagging regions. While there may be  some  benefits  from  targeting  support  on  the  business  environment  to  lagging  regions,  perhaps  integrated with skills development and institutional strengthening, the weak results on the interaction  effect in Section 6 suggest that the biggest impact would come from region‐independent impacts on  the overall business environment, which means intervention for business environment reform at the  national  level  may  be  most  effective.  This  is  perhaps  good  news,  as  it  suggests  that  addressing  the  business environment can have a direct effect on the private sector’s potential to invest, grow, and  create jobs, without necessarily having to solve what may be deeper and more pervasive structural  issues.    Further research should extend this analysis to additional countries that are covered under the SDB  series,  including  Bulgaria  and  Hungary  (recently  completed).  It  will  also  be  valuable  to  extend  the  analysis  to  wider  measures  of  the  regional  business  environment,  for  example  addressing  issues  of  infrastructure quality, access to skilled labor, access to suppliers, and additional measures of regional  quality  of  governance.  One  potential  source  for  this  is  the  World  Bank’s  Enterprise  Surveys,  which  measure a wide range of business environment factors, although they are perception based and (at  present) results in the EU are not representative at the regional level. Further exploration of sector‐ specific  relationships  may  also  provide  a  better  understanding  of  the  impact  of  the  business  environment  on  firms.  Last,  while  we  retained  ten‐or‐more‐employee  firms,  smaller  firms  may  be  affected in a different fashion.    18    References     Aterido, R. and Hallward‐Driemeier, M. 2010. "The impact of the investment climate on employment  growth:  does  Sub‐Saharan  Africa  mirror  other  low‐income  regions?"  Policy  Research  Working  Paper Series 5218, World Bank, Washington, DC.    Aterido,  R.,  Hallward‐Driemeier,  M.,  and  Pagés,  C.  2011.  "Does  Expanding  Health  Insurance  Beyond  Formal‐Sector  Workers  Encourage  Informality?  Measuring  the  Impact  of  Mexico's  Seguro  Popular." IZA Discussion Papers 5996, Institute for the Study of Labor (IZA).    Baldwin,  R.E  and  Okubo,  T.  2006.  “Heterogeneous  firms,  agglomeration  and  economic  geography:  spatial selection and sorting.” Journal of Economic Geography, 6(3): 323‐346.    Bastos, F. and Nasir, J. 2004. “Productivity and the Investment Climate: What Matters Most?”  Policy  Research Working Paper 3325. World Bank, Washington, DC.    Bertrand, M. and Kramarz, F. 2002. “Does Entry Regulation Hinder Job Creation? Evidence From the  French Retail Industry.” Quarterly Journal of Economics, 117(4): 1369‐1413.    Bianco, M., and F. Bripi. 2010. “Administrative Burdens on Business Activities: Regional Disparities.”  Giornale degli Economisti e Annali di Economia, 69 (2): 37–79.    Bruhn, M. 2008. “License to Sell: The Effect of Business Registration Reform on Entrepreneurial Activity  in Mexico.” Policy Research Working Paper 4538, World Bank, Washington, DC.    Cattaneo, O., Gereffi, G., Miroudot, S. and Taglioni, D. 2013. “Joining, Upgrading and Being Competitive  in Global Value Chains.” Policy Research Working Paper 6406, World Bank, Washington, DC    Commander,  S.  and  Svejnar,  J.,  2011.  “Business  environment,  exports,  ownership,  and  firm  performance.” The Review of Economics and Statistics, 93(1), pp.309‐337.    Crawford, V.P., 1990. “Relationship‐specific investment.”  The Quarterly Journal of Economics. 105(2):  561‐574.    Deichmann,  U.,  S.V.  Lall,  S.J.  Redding,  and  A.J.  Venables  2008.  “Industrial  Location  in  Developing  Countries.” World Bank Research Observer, 23 (2): 219–46.    Devereux,  M.,  R.  Griffith,  and  H.  Simpson.  2007.  “Firm  Location  Decisions,  Regional  Grants  and  Agglomeration Externalities,” Journal of Public Economics 91 (3–4):413–35.    Djankov, S., La Porta, R., Lopez‐de‐Silanes, F., Shleifer, A. 2002. “The Regulation of Entry.”  Quarterly  Journal of Economics, 117 (1): 1‐37.    Esposito,  G.,  Lanau,  S.  and  Pompe,  S.  2014.  “Judicial  System  Reform  in  Italy  ‐  A  Key  to  Growth.”  IMF  Working Paper No. 14/32.    European Commission. 2017. Promoting Competitiveness in Low Income and Low Growth Regions: The  Lagging Regions Report. Brussels, European Commission.    Fiaschi, D., Lavezzi, A. and Parenti, A. (2011) “Productivity Growth across European Regions: The impact  of Structural and Cohesion Funds”, University of Pisa.  19      Fritsch, M. and Noseleit, F. 2013. “Investigating the Anatomy of the Employment Effect of New Business  Formation.” Cambridge Journal of Economics 37(2): 349‐77.    Galiani, S. and Schargrodsky, E. 2009. “Property Rights for the Poor: Effects of Land Titling.” Working Paper  7 (revised), Ronald Coase Institute, St. Louis, MO.    Hausman,  R.,  Klinger,  B.,  Wagner  R.  2008.  “Doing  Growth  Diagnostics  in  Practice:  A  'Mindbook'.”    CID  Working Paper No. 177.    Islam, R.. 2003. “Do More Transparent Governments Govern Better?” Policy Research Working Paper 3077.  World Bank, Washington, DC.     Mohl,  P.  and  Hagen,  T.  2011.  “Do  EU  Structural  Funds  Promote  Regional  Employment?”  European  Central Bank Working Paper Series Number 1403, December 2011, Frankfurt.    Motta,  M.,  Oviedo,  A.M.,  and  Santini,  M.  2010.  “An  Open  Door  for  Firms:  The  Impact  of  Business  Entry  Reforms.” Viewpoint Series Note 323, World Bank, Washington, DC.    Kalemli‐Ozcan,  S.,  Sorensen,  B.,  Villegas‐Sanchez,  C.,  Volosovych,  V.  and  Yesiltas,  S.,  2015.  “How  to  construct  nationally  representative  firm  level  data  from  the  ORBIS  global  database”.  NBER  Working Paper Series No. 21558.    Klapper, L.F. and Love, I., 2010. The impact of business environment reforms on new firm registration.  World Bank Policy Research Working Paper 5493, World Bank, Washington, DC.    Klapper, L., Laeven, L. and Rajan, R. 2006. “Entry regulation as a barrier to entrepreneurship.” Journal  of Financial Economics, 82 (3): 591– 629.    Nunn,  N.,  2007.  “Relationship‐specificity,  incomplete  contracts,  and  the  pattern  of  trade.”  The  Quarterly Journal of Economics: 569‐600.    Sharma, S. 2009. “Entry regulation, labor laws, and informality.” Washington, DC: World Bank.    Schivardi, F. and Viviano, E. 2011. “Entry barriers in retail trade.” The Economic Journal, 121 (551): 145‐ 170.    World Bank, 2016. Doing Business 2017: Equal Opportunity for All. Washington, DC: World Bank.    World Bank, 2017. Poland Catching‐Up Regions: Overview Report. Washington, DC: World Bank.      20    Annex 1: Comparison of Orbis and Eurostat firm coverage  NUTS 2  COUNTRY  EUROSTAT DATA  ORBIS SAMPLE (avg  IMPLIED ORBIS  (avg 2008‐13)  over all years)  COVERAGE (%)  ES11 ‐ Galicia  ES  8,062  6,870  85%  ES12 ‐ Principado de Asturias  ES  2,817  2,323  82%  ES13 ‐ Cantabria  ES  1,682  1,340  80%  ES21 ‐ País Vasco  ES  8,963  5,482  61%  ES22 ‐ Comunidad Foral de Navarra  ES  2,497  1,785  71%  ES23 ‐ La Rioja  ES  1,181  941  80%  ES24 ‐ Aragón  ES  4,440  1,960  44%  ES30 ‐ Comunidad de Madrid  ES  25,332  20,183  80%  ES41 ‐ Castilla y León  ES  6,483  6,368  98%  ES42 ‐ Castilla‐la Mancha  ES  5,385  5,163  96%  ES43 ‐ Extremadura  ES  2,369  1,993  84%  ES51 ‐ Cataluña  ES  29,333  25,574  87%  ES52 ‐ Comunidad Valenciana  ES  15,571  13,727  88%  ES53 ‐ Illes Balears  ES  3,635  3,639  100%  ES61 ‐ Andalucía  ES  19,522  16,690  85%  ES62 ‐ Región de Murcia  ES  4,526  4,001  88%  ES63 ‐ Ciudad Autónoma de Ceuta   ES  152  114  75%  ES64 ‐ Ciudad Autónoma de Melilla   ES  136  86  63%  ES70 ‐ Canarias   ES  6,052  5,159  85%  ITC1 ‐ Piemonte  IT  13,065  8,606  66%  ITC2 ‐ Valle d'Aosta  IT  381  269  71%  ITC3 ‐ Liguria  IT  4,008  2,467  62%  ITC4 ‐ Lombardia  IT  41,631  31,022  75%  ITH1 ‐ Provincia Autonoma di Bolzano  IT  2,431  1,336  55%  ITH2 ‐ Provincia Autonoma di Trento  IT  2,041  957  47%  ITH3 ‐ Veneto  IT  20,669  13,870  67%  ITH4 ‐ Friuli‐Venezia Giulia  IT  4,163  2,485  60%  ITH5 ‐ Emilia‐Romagna  IT  17,349  11,887  69%  ITI1 ‐ Toscana  IT  12,810  7,521  59%  ITI2 ‐ Umbria  IT  2,827  1,786  63%  ITI3 ‐ Marche  IT  5,967  3,804  64%  ITI4 ‐ Lazio  IT  15,028  11,362  76%  ITF1 ‐ Abruzzo  IT  3,570  2,198  62%  ITF2 ‐ Molise  IT  627  418  67%  ITF3 ‐ Campania  IT  11,747  7,900  67%  ITF4 ‐ Puglia  IT  8,191  4,768  58%  ITF5 ‐ Basilicata  IT  1,103  780  71%  ITF6 ‐ Calabria  IT  2,704  1,892  70%  ITG1 ‐ Sicilia  IT  8,042  5,495  68%  ITG2 ‐ Sardegna  IT  3,401  2,356  69%  PL11 ‐ Lódzkie  PL  6,520  2,887  44%  21    NUTS 2  COUNTRY  EUROSTAT DATA  ORBIS SAMPLE (avg  IMPLIED ORBIS  (avg 2008‐13)  over all years)  COVERAGE (%)  PL12 ‐ Mazowieckie  PL  16,709  12,973  78%  PL21 ‐ Malopolskie  PL  8,351  4,790  57%  PL22 ‐ Slaskie  PL  12,442  5,541  45%  PL31 ‐ Lubelskie  PL  3,566  1,818  51%  PL32 ‐ Podkarpackie  PL  4,127  1,999  48%  PL33 ‐ Swietokrzyskie  PL  2,445  1,120  46%  PL34 ‐ Podlaskie  PL  2,192  1,247  57%  PL41 ‐ Wielkopolskie  PL  10,555  5,657  54%  PL42 ‐ Zachodniopomorskie  PL  3,817  2,278  60%  PL43 ‐ Lubuskie  PL  2,509  1,125  45%  PL51 ‐ Dolnoslaskie  PL  7,035  4,726  67%  PL52 ‐ Opolskie  PL  2,178  1,284  59%  PL61 ‐ Kujawsko‐Pomorskie  PL  5,053  2,603  52%  PL62 ‐ Warminsko‐Mazurskie  PL  3,065  1,407  46%  PL63 ‐ Pomorskie  PL  6,270  4,377  70%  RO11 ‐ Nord‐Vest  RO  7,811  7,239  93%  RO12 ‐ Centru  RO  7,145  6,562  92%  RO21 ‐ Nord‐Est  RO  5,970  5,344  90%  RO22 ‐ Sud‐Est  RO  5,994  5,296  88%  RO31 ‐ Sud ‐ Muntenia  RO  5,942  5,436  91%  RO32 ‐ Bucuresti ‐ Ilfov  RO  13,445  11,084  82%  RO41 ‐ Sud‐Vest Oltenia  RO  3,691  3,087  84%  RO42 ‐ Vest  RO  5,175  4,921  95%      22    Annex 2: City and regional coverage in Subnational Doing Business    Lagging region? /  Country  City  Region  Type  Italy  Bari  Apulia  Low growth     Bologna  Emilia Romagna        Cagliari  Sardinia  Low growth     Campobasso  Molise        Catanzaro  Calabria  Low growth     L'Aquila  Abruzzo        Milan  Lombardy        Naples  Campania  Low growth     Padua  Veneto        Palermo  Sicily  Low growth     Potenza  Basilicata  Low growth     Rome  Lazio        Turin  Piedmont     Spain  Seville  Andalusia  Low growth     Zaragoza  Aragon        Las Palmas  Canary Islands        Santander  Cantabria        Albacete  Castilla ‐ La Mancha  Low growth     Valladolid  Castile and León        Barcelona  Catalonia        Ceuta  Ceuta        Madrid  Community of Madrid        Pamplona  Navarre        Valencia  Valencian Community        Badajoz  Extremadura        Vigo  Galicia        Palma  Balearic Islands        Logroño  La Rioja        Melilla  Melilla        Bilbao  Basque Country        Gijón  Asturias        Murcia  Region of Murcia  Low growth  Poland  Białystok   Podlaskie  Low income     Bydgoszcz  Kujawsko‐Pomorskie        Gdańsk   Pomorskie  Low income     Gorzów Wielkopolski  Lubuskie        Katowice   Śląskie        Kielce  Świętokrzyskie  Low income     Kraków   Małopolskie        Łódź   Łódzkie        Lublin   Lubelskie  Low income     Olsztyn   Warmińsko‐Mazurskie  Low income  23       Opole   Opolskie        Poznań   Wielkopolskie        Rzeszów   Podkarpackie  Low income     Szczecin   Zachodniopomorskie        Toruń   Kujawsko‐Pomorskie        Warsaw   Mazowieckie        Wrocław   Dolnośląskie        Zielona Góra   Lubuskie     Romania  Bucharest  Bucharest‐Ilfov        Brasov  Centre        Constantia  South East  Low income     Cluj Napoca  North West  Low income     Craiova  South West  Low income     Iasi  North East  Low income     Oradea  North West  Low income     Ploiesti  South Muntenia  Low income     Timisoara  West         24    Annex 3: Firm performance summary – descriptive statistics from Orbis dataset    NOBS average sdev min max _p1 _p5 _p10 _p25 _p50 _p75 _p90 _p95 _p99 non‐lagging lagging difference t‐stat  ES sales growth   (%)    57,258 2.28 14.82 ‐43.71 71.63 ‐31.27 ‐19.51 ‐14.13 ‐6.34 1.08 9.27 19.92 28.76 49.03 ‐1.38 ‐1.45 ‐0.07 ‐0.49 ES employment growth (%)    59,530 0.92 9.87 ‐33.33 50 ‐20.57 ‐13.83 ‐10.22 ‐4.85 0 5.56 13.33 19.15 30.83 ‐1.27 ‐1.23 0.04 0.39 ES ROA (%)    57,890 1.73 8.78 ‐62.66 33.31 ‐31.64 ‐11.66 ‐5.59 ‐0.23 1.77 5.18 10.05 13.98 24.07 ‐0.01 ‐0.18 ‐0.17 ‐1.79 ES Productivity growth     56,265 0 0.18 ‐6.87 4.55 ‐0.49 ‐0.22 ‐0.15 ‐0.07 0 0.06 0.14 0.21 0.44 ‐0.02 ‐0.02 ‐0.01 ‐2.51 ES Investment rate 3yrs    61,611 70.47 103.54 ‐16.71 410.28 ‐16.71 ‐13.63 0 7.14 31.03 84.89 203.62 376.14 410.28 52.17 42.89 ‐9.28 ‐11.26 average sdev min max _p1 _p5 _p10 _p25 _p50 _p75 _p90 _p95 _p99 non‐lagging lagging difference t‐stat  IT sales growth   (%)    58,029 5.66 15.28 ‐37.79 94.6 ‐26.29 ‐14.24 ‐9.49 ‐2.93 3.47 11.46 23.53 34 58.52 1.9 1.36 ‐0.54 ‐3.66 IT employment growth (%)    57,541 2.16 7.74 ‐24 43.9 ‐14.07 ‐8.96 ‐6.22 ‐2.38 0.93 5.77 12.19 16.86 25.95 0.94 0.6 ‐0.34 ‐4.38 IT ROA (%)    58,966 1.14 6.03 ‐41.32 25.09 ‐20.35 ‐7.28 ‐3.6 ‐0.55 0.71 3.18 7.32 10.62 18.83 0.83 ‐0.38 ‐1.21 ‐18.61 IT Productivity growth    55,933 0 0.2 ‐4.66 4.83 ‐0.48 ‐0.21 ‐0.14 ‐0.06 0 0.07 0.15 0.22 0.52 ‐0.01 ‐0.01 0 ‐1.27 IT Investment rate 3yrs    59,040 126.12 171.36 ‐7.49 740 ‐7.49 ‐4.85 4.21 21.85 63.38 150 328.15 565 740 94.67 76.69 ‐17.98 ‐13.14 average sdev min max _p1 _p5 _p10 _p25 _p50 _p75 _p90 _p95 _p99 non‐lagging lagging difference t‐stat  PL sales growth   (%)    37,780 3.52 18.36 ‐50.24 80.9 ‐45.51 ‐25.62 ‐16.75 ‐6.22 2.52 12.42 25.17 35.65 59.04 1.52 0.8 ‐0.72 ‐2.86 PL employment growth (%)    37,955 1.23 4.78 ‐9.09 22.81 ‐7.42 ‐4.55 ‐3.03 0 0 1.48 7.6 11.4 17.65 0.3 0.33 0.03 0.77 PL ROA (%)    36,891 5.65 18.24 ‐114.18 77.48 ‐59.78 ‐19.85 ‐8.92 ‐0.02 4.69 12.71 23.64 33 60.56 3.61 4.29 0.68 2.66 PL Productivity growth    34,771 ‐0.03 0.33 ‐5.23 5.51 ‐1.32 ‐0.45 ‐0.27 ‐0.1 0 0.09 0.2 0.31 0.68 ‐0.05 ‐0.05 0 ‐0.67 PL Investment rate 3yrs    40,727 91.62 147.09 ‐32.16 550.7 ‐32.16 ‐32.16 ‐10.1 4.78 34.38 106.53 294.12 550.7 550.7 63.4 51.79 ‐11.61 ‐7.21 average sdev min max _p1 _p5 _p10 _p25 _p50 _p75 _p90 _p95 _p99 non‐lagging lagging difference t‐stat  RO sales growth   (%)    20,966 12.57 37.95 ‐77.08 267.7 ‐65.02 ‐32.75 ‐20.89 ‐7.58 5.12 23.86 56.02 88.1 152.78 3.96 4.9 0.94 2.31 RO employment growth (%)    16,291 3.46 14.53 ‐37.93 100 ‐25.06 ‐16.67 ‐12.15 ‐5.26 1.26 9.79 21.81 30.88 50.76 1.27 1.97 0.7 3.77 RO ROA (%)    16,283 4.54 15.52 ‐136.89 69.44 ‐51.41 ‐15.64 ‐7.08 0.19 3.31 10.43 20.09 27.76 46.46 1.39 2.33 0.94 3.86 RO Productivity growth    16,038 0.03 0.22 ‐7.71 5.38 ‐0.52 ‐0.26 ‐0.17 ‐0.07 0.02 0.12 0.23 0.32 0.63 ‐0.01 ‐0.01 0 1.33 RO Investment rate 3yrs    16,325 128.8 196.08 ‐20.78 822.22 ‐20.78 ‐19.72 ‐7.24 10 53.57 155 368.18 638.6 822.22 80.77 68.83 ‐11.95 ‐5.46 25    Annex 4: Business environment – summary of results from Subnational Doing Business    NUTS 2  NUTS 2 Name  Country  Starting a  Obtaining a  Enforcing a  Lagging region? /  code  business  construction  contract  Type  (days)  permit (days)  (days)    ES11  Galicia  ES  19  297.5  NA    ES12  Principado de Asturias  ES  14  114  NA    ES13  Cantabria  ES  16  161  NA    ES21  País Vasco  ES  17  173  NA    ES22  Comunidad Foral de  ES  20  148.5  NA  Navarra    ES23  La Rioja  ES  16  101  NA    ES24  Aragón  ES  17  250  NA    ES30  Comunidad de Madrid  ES  14  205  NA    ES41  Castilla y León  ES  17  133  NA  ES42  Castilla‐la Mancha  ES  15.5  153  NA  Low growth    ES43  Extremadura  ES  14.5  147  NA    ES51  Cataluña  ES  14  153.5  NA    ES52  Comunidad  ES  14  121  NA  Valenciana    ES53  Illes Balears  ES  20.5  203  NA  ES61  Andalucía  ES  14  162  NA  Low growth  ES62  Región de Murcia  ES  15  247  NA  Low growth    ITC1  Piemonte  IT  8  198  855    ITC4  Lombardia  IT  6  151  1,291    ITF1  Abruzzo  IT  13  238  1,435    ITF2  Molise  IT  8  207  1,338  ITF3  Campania  IT  16  252  1,280  Low growth  ITF4  Puglia  IT  9  238  2,022  Low growth  ITF5  Basilicata  IT  8  208  1,461  Low growth  ITF6  Calabria  IT  7  309  1,427  Low growth  ITG1  Sicilia  IT  8  316  1,366  Low growth  ITG2  Sardegna  IT  9  252  1,507  Low growth    ITH3  Veneto  IT  6  230  1,665    ITH5  Emilia‐Romagna  IT  7  164  1,347    ITI4  Lazio  IT  6  234  1,210    PL11  Lódzkie  PL  30  164  599    PL12  Mazowieckie  PL  30  212  685    PL21  Malopolskie  PL  29  209  498    PL22  Slaskie  PL  30  181  519  PL31  Lubelskie  PL  29  155  595  Low income  PL32  Podkarpackie  PL  37  168  515  Low income  PL33  Swietokrzyskie  PL  36  171  529  Low income  PL34  Podlaskie  PL  26  196  440  Low income    PL41  Wielkopolskie  PL  8  206  485    PL42  Zachodniopomorskie  PL  42  182  493    PL43  Lubuskie  PL  35  180.5  467    PL51  Dolnoslaskie  PL  28  175  546  26      PL52  Opolskie  PL  26  137  425    PL61  Kujawsko‐Pomorskie  PL  30.5  150  449  PL62  Warminsko‐Mazurskie  PL  22  154  328  Low income  PL63  Pomorskie  PL  22  182  715  Low income  RO11  North West  RO  13.5  215.5  538  Low income  RO12  Centru  RO  15  247  689    RO21  North East  RO  17  266  522  Low income  RO22  South East  RO  20  307  495  Low income  RO31  South Muntenia  RO  12  268  653  Low income  RO32  Bucharest  RO  12  260  512    RO41  South West Oltenia  RO  25  206  491  Low income  RO42  West  RO  12  315  455          27    ANNEX 5: Comparison of location of lagging regions and Doing Business performance in  Italy and Poland    Figure 4: Location of lagging regions and Regional Doing Business performance in Romania and Spain  Lagging and non‐lagging regions in Romania.  Doing Business performance in Romanian regions          Lagging and non‐lagging regions in Spain.  Doing Business performance in Spanish regions        Note: The figure reports the lagging regions (left‐hand) and doing business (right‐hand) in Italy and Poland. White shading indicates regions where  no data is available for Doing Business variables.  28