WPS7888 Policy Research Working Paper 7888 Enforcement Capacity and the Impact of Labor Regulation Evidence from the Russian Federation Alvaro Gonzalez Siddharth Sharma Hari Subhash Jobs Cross Cutting Solution Area & Trade and Competitiveness Global Practice Group November 2016 Policy Research Working Paper 7888 Abstract The impact of business regulations on firms could depend downswings is smaller in regions with stronger enforcement on how the regulations are enforced in practice. Exploit- capacity (or stricter de facto employment protection). The ing variation in enforcement capacity across the Russian effect of enforcement is sizable: for example, increasing Federation’s administrative regions, this paper examines enforcement capacity from the 25th to the 75th percentile whether the enforcement of restrictive regulations on hiring dampens employment adjustment in a downswing by 34 and firing workers affects how firms adjust employment percent. Thus, although restrictive regulation on hiring and during industry upswings and downswings. The analysis firing reduces the ability of firms to adjust employment, finds that the extent to which firms adjust employment the extent to which it does so depends on enforcement. upward during industry upswings and downward during This paper is a product of the Jobs Cross Cutting Solution Area and the Trade and Competitiveness Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http:// econ.worldbank.org. The authors may be contacted at ssharma1@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 Enforcement Capacity and the Impact of Labor Regulation: Evidence  from the Russian Federation  1 2 34 Alvaro Gonzalez,  Siddharth Sharma  and Hari Subhash ,                                 JEL: O12, D22, K31  Keywords: Firms; Labor regulation; Enforcement; Employment adjustment                                                                  1  The World Bank  2  The World Bank. Corresponding author. Email‐ ssharma1@worldbank.org  3  The World Bank  4  The authors wish to thank John T. Giles, Francesca de Nicola, Leonardo Iacovone and Luis‐Felipe Lopez‐Calva for their  suggestions.     1. Introduction   On  paper,  many  countries  have  stringent  regulations  governing  the  hiring  and  firing  of  workers.  For  instance, there are almost 90 countries in which a firm is required to pay ten weeks or more of salary as  severance pay when dismissing an employee for redundancy (World Bank, 2016). Such regulations are the  subject  of  a  growing  body  of  research  which,  like  research  on  other  business  regulation,  is  based  largely  on  de  jure  measures.  However,  survey  data  suggest  that  the  enforcement  of  business  regulations  in  low  and middle income countries is often weak and uncertain (Hallward‐Driemeier and Pritchett, 2011). Is this  poor  enforcement  related  to  weak  enforcement  capacity,  and  does  it  matter  to  how  firms  respond  to  regulations?   The  Russian  Federation’s  labor  code  provides  a  good  setting  for  examining  this  question.   Its  provisions  governing  hiring  and  layoffs  are  strict  by  international  standards.  While  the  labor  code  is  the  same  countrywide,  there  is  evidence  that  government  capacity  to  enforce  it  varies  across  the  regions  of  the  Federation. For example, the number of labor inspectors per hundred thousand covered employees varies  from a minimum of 11 to a maximum of 50 across regions.  Similarly, the capacity of courts to handle labor  disputes  also  varies  across  regions  (Gimpelson  et  al.,  2010;  Gimpelson  and  Kapeliushnikov,  2008).    In  general,  regulatory  enforcement  is  weak  in  Russia;  for  example,  its  score  in  the  World  Justice  Project’s  5 “Effective Regulatory Enforcement Index” is 0.5, while most high income countries have a score near 0.8.   In order to test if enforcement capacity matters to firm behavior, we draw on a fundamental theoretical  prediction about the effect of regulations that raise the cost of hiring and firing workers. The prediction is  that  such  rules  should  reduce  employment  adjustment  in  response  to  shocks,  not  only  decreasing  the  number of layoffs during upturns, but also dampening hiring in upturns because of direct hiring costs and  the  potential  cost  of  having  to  lay  off  newly‐hired  workers  in  the  future  (Oi,  1962;  Nickell,  1986;  Hamermesh,  1993). The enforcement of such rules too matters here because the expected  cost of labor  adjustment depends on the firm’s assessment of the probability that the law will be enforced.   Our  empirical  strategy  for  testing  this  prediction  is  the  following.   We  first  identify  episodes  of  upturns  (surges) and downturns (slumps) in different manufacturing sectors (relative to their trend growth rates)  from time series data on industry output. Using a large firm‐level panel data set that includes firms from  79 regions of the Russian Federation, we then test if firms’ employment adjustment during these episodes  is smaller in regions with better capacity to enforce labor laws.  As  expected,  the  regression  results  show  that  compared  to  normal  years,  the  annual  growth  in  firm  revenue  and  employment  is  significantly  higher  during  surges,  and  lower  during  slumps.  But  unlike  revenue,  the  degree  to  which  employment  adjusts  upwards  during  upswings  and  downwards  during  downswings is significantly smaller in regions with stronger enforcement capacity. This suggests that the  extent to which employment protection laws dampen labor adjustment by firms depends on enforcement  capacity.                                                                5  World Justice Project data can be found at http://data.worldjusticeproject.org/#groups/AUT. The indices are based on surveys  of households and experts across countries.  2  The results hold up to a series of robustness checks. Since the incidence of surges and slumps varies across  industries and over time, we can control for aggregate shocks and firm fixed effects (FEs) when estimating  how  firms  adjust  employment  in  surges  and  slumps.  We  also  show  that  the  results  are  robust  to  using  alternative measures of enforcement. Another concern is that differences in how firms respond to shocks  reflect  systematic  regional  differences  in  the  attributes  of  firms.  The  results,  however,  are  robust  to  allowing firm responses to vary by observable attributes like sector, size, age and capital intensity.   One  feature  of  the  study’s  institutional  setting,  which  is  good  for  our  empirical  strategy,  is  that  the  variation in enforcement capacity across Russian regions is arguably exogenous to regional labor market  conditions.  This  is  because  labor  inspectors  are  allocated  to  regions  by  the  center  and  on  the  basis  of  uniform rules based on regional population size (Gimpelson and others, 2010). Yet, the concern remains  that  regional  enforcement  capacity  somehow  happens  to  be  correlated  with  unobserved  regional  attributes  that  influence  employment  adjustment.  We  address  this  concern  by  exploiting  within‐region  variation in the enforcement of labor laws. In Russia, authorities in charge of monitoring compliance focus  their efforts on firms above a certain size threshold (‘Medium and Large Firms’).  Consistent with this, our  analysis  suggests  that  regional  enforcement  capacity  has  a  bigger  impact  on  firms  above  this  threshold.  Correlated unobserved regional attributes are thus unlikely to be driving our results, unless they too have  a disproportionate effect on firms above this size threshold.   Empirical research into the impact of labor regulations has examined their impact on a range of outcomes:  6 labor  adjustment,  job  flows,  unemployment,  total  employment,  wages  and  firm  performance.   But  with  most  existing  studies  focusing  on  regulations  as  they  are  written,  enforcement  is  a  largely  overlooked  issue. The few studies which do look at enforcement suggest that it is unequal within countries, and that  it  matters.  Almeida  and  Carneiro  (2007  and  2012)  exploit  variable  enforcement  of  labor  law  in  Brazil  to  show  how  stronger  labor  law  enforcement  is  associated  with  firm  performance  and  a  range  of  labor  market  outcomes  such  as  unemployment  and  informality.7   Gimpelson  et  al.  (2010)  similarly  document  regional variation in  the enforcement of Russian labor laws, and link it to  labor  market outcomes. While  not  on  labor  laws  per  se,   Hallward‐Driemeier  and  Pritchett  (2011)  is  also  notable  as  it  documents  a  gap  between  business  licensing  procedures  and  their  application  using  firm‐level  data  from  a  set  of  low  and  middle  income  countries.    Yakolev  and  Zhuravskaya  (2013)  present  evidence  that  discretionary  amendments  by  regional  authorities  in  Russia  diluted  the  enforcement  of  reforms  intended  to  liberalize  business  regulation.  Our  paper  thus  adds  to  growing  evidence  on  the  significance  of  regulatory  enforcement, and in particular on the role of institutional capacity therein.   Another  contribution  of  our  study  is  to  use  sub‐national  variation  in  enforcement  to  better  identify  the  impact  of  labor  regulations.    Labor  laws  rarely  vary  within  country,  with  the  result  that  much  of  the                                                               6  For example, Bentolila and Saint‐Paul, 1992; Blanchard and Wolfers, 2000; Botero et al., 2004; Autor et al., 2007; Krishna, Robles,  and, Dougherty 2011; Aghion and others; 2008; Haltiwanger et al., 2010.  7  While not focusing on enforcement, Tella and McCullough (2005) use measures of labor regulations based on firm perceptions,  which  are  likely  to  reflect  firms’  perceptions  of  the  written  law  as  well  as  its  enforcement.  Also,  Pierre,  Gaelle,  and  Stefano  Scarpetta  (2006)  show  that  looking  across  countries,  firms’  perceptions  about  labor  laws  match  their  de  jure  stringency.  Their  result  is  not  inconsistent  with  variable  enforcement  of  labor  laws  within  each  country.  It  also  suggests  that  enforcement  is  not  systematically weaker in countries with more stringent laws.   3  literature is based on cross‐country analysis, where it is difficult to control for  confounding factors. Only  a  few  studies  have  been  able  to  exploit  within‐country  variation  in  the  stringency  of  labor  regulations,  such as those arising from variation across sub‐national entities (Aghion et al., 2008; and Adhvaryu et al.  2014), across firm categories (Boeri and Jimeno, 2005) or over time (Bentolila and Saint‐Paul, 1992; Aghion  et al., 2008).  In this respect, our study is closest to Adhvaryu et al. (2013), which shows that Indian states  with stricter employment protection experience lower employment adjustment in manufacturing firms in  response  to  weather  shocks.  We  differ  from  that  study  in  that  our  source  of  variation  is  not  de  jure  but  rather, de facto.   Our  study  is  also  relevant  to  the  new  literature  on  firm  dynamics  and  misallocation  in  low  and  middle  8 income  countries.     An  emerging  finding  in  this  literature  is  that  compared  to  firms  in  developed  economies, firms in low and middle income countries do not increase their productivity and grow as they  age  (Hsieh  and  Klenow  2014).   It  is  hypothesized  that  this  is  due  to  misallocations  that  harm  large  firms,  and  discourage  investments  in  raising  plant  productivity.   Our  finding  that  the  enforcement  of  stringent  labor  laws  which  constrain  labor  adjustment  is  focused  on  large  firms  is  consistent  with  this  hypothesis,  and thus identifies a particular channel to explain firm dynamics in low and middle income countries.   The rest of  the paper is organized as follows. Section 2  gives  the institutional  background for this paper,  describing  labor  regulations  and  how  they  are  enforced  in  Russia.    These  details  are  important  to  understand  how  we  exploit  regional  variation  to  identify  the  empirical  results  of  the  paper.   Section  3  describes  the  data,  followed  by  an  explanation  of  our  empirical  strategy  in  Section  4.  Section  5  presents  the  results,  and  Section  6  concludes,  encapsulating  what  we  have  learned  and  providing  possible  directions for future research.    2. Institutional setting: Labor regulations and their enforcement in Russia   The  Russian  Federation  has  comprehensive  employment  protection  laws  to  regulate  the  labor  market.  The  current  version,  enacted  in  2002,  is  mainly  adapted  from  Code  of  Laws  for  Labor  from  Soviet  times,  though multiple revisions have been made. Whereas the stated purpose of the revisions is to render more  flexibility  in  the  labor  market,  the  actual  law  is  still  relatively  restrictive  by  international  standards.   The  severance  pay  requirements  and  regulation  of  fixed‐term  contracts  in  Russia  are  much  more  rigid  than  those in the OECD or many middle‐income countries.   The  OECD  index  of  employment  protection  represents  a  composite  indicator  of  the  strictness  of  labor  regulations that primarily takes into account employers’ firing costs.  The index is calculated by assigning  a score varying from 0 (no regulations) to 6 (most rigid regulations) to specific provisions in national labor  9 law  and  averaging  them  using  a  system  of  weights  (OECD,  2014).    The  OECD  score  puts  Russia  almost  twice as high as average OECD countries (3.6 versus 2.0).                                                                8  See, for example, Hsieh and Klenow 2009 and 2014; Hseih and Olken, 2014.  9  Details of the methodology can be found at http://www.oecd.org/els/emp/EPL‐Methodology.pdf.  4  In  addition,  according  to  the  ‘Employing  Workers’  indicator  of  the  Doing  Business  report,  during  2006‐ 2009,  Russia  was  approximately  in  the  bottom  third  of  countries  in  terms  of  costs  and  other  restrictions  imposed  on  firms  making  changes  to  their  labor  force  (World  Bank,  2010).10  For  instance,  in  the  specific  case  study  considered  by  the  Doing  Business  report,  the  law  would  imply  a  redundancy  cost  of  13‐14  weeks’  worth  of  a  worker’s  salary  during  this  period.   It  is  also  difficult  to  hire  workers  on  fixed  term  or  flexible contracts. Fixed term contracts are prohibited for “permanent tasks”, and the maximum length of  fixed  term  contracts  is  60  months,  while  other  flexible  forms  of  labor  contracting  are  restricted  or  not  allowed (World Bank, 2014).  However,  unlike  Western  Europe  or  the  United  States  where  labor  laws  are  strictly  enforced,  Russia  has  much  more  variance  and  flexibility  in  the  enforcement  of  labor  regulations  across  regions  and  firms.  As  described in Gimpelson et al. (2010), there are three dimensions of variation in the enforcement; namely,  the institutional capacity of law enforcement agencies, the demand for enforcement, and the coverage of  employed population.    The  institutional  capacity  to  enforce  labor  laws  depends,  among  other  factors,  on  the  capacity  of  the  regional  labor  inspectorates  (such  as  the  number  of  inspectors  relative  to  the  employment  covered).   It  also depends on the capacity of courts to deal with labor disputes filed to the judiciary system, indicated  by the number of judges available for trying labor disputes or the costs to plaintiffs.   Our main measure of enforcement capacity is the staff size of the State ‘Labor Inspectorate’ (LI), a federal  agency  with  regional  offices.   The  inspectorate  is  charged  with  monitoring  the  enforcement  of  all  labor  regulations  concerning  hiring,  firing,  pay,  and  safety.    The  Russian  Labor  Code  gives  the  inspectorate  significant  discretion  in  monitoring,  and  also  some  executive  authority  to  take  legal  action  in  case  of  noncompliance.   Another  feature  of  LIs  that  is  critical  for  the  purpose  of  our  research  design  is  that  the  size  of  the  regional  LI  office  is  determined  on  the  basis  of  population,  and  is  therefore  not  always  proportionate  to  the  number  of  firms  in  the  region.   This  causes  regional  variation  in  the  ratio  of  labor  inspectors  to  the  number  of  firms  monitored.    This  mismatch  in  the  staffing  of  regional  LIs  is  partly  reflective of institutional weaknesses inherited from the Soviet past which have not been reformed.   The demand for enforcement of employment protection laws depends on the capacity and propensity of  workers and trade unions to raise their voice for better enforcement, which could vary across regions due  to a range of cultural and historical factors.   Though the Labor Code generally applies to all firms, and the formal jurisdiction of the LIs extends across  firms  of  all  sizes,  there  is  much  qualitative  evidence  to  suggest  that  in  practice,  the  probability  of  inspection depends on the size of the firm. In particular, regulatory authorities focus inspections on firms  categorized  as  ‘Large  and  Medium  Firms’.   Unlike  such  firms,  ‘Small’  firms  and  individual  entrepreneurs  are  not  required  to  submit  monthly  statistical  reports  to  authorities.    The  strict  definition  of  what  constitutes a ‘Large and Medium Firm’ is complex, but as a general rule the size cut off is 50 workers.                                                                10  This cross‐country ranking of labor laws was discontinued by the Doing Business report 2010 onwards.   5  The demand for enforcement also might be higher for large and medium firms due to higher labor union  representation.  While the trade union density or coverage of workers has reduced from close to 100% in  the  Soviet  era,  it  still  remains  high  for  large  and  medium  firms.   For  instance,  the  largest  trade  union  in  Russia,  FNPR,  claims  to  represent  70  percent  of  the  workers  in  the  large  and  medium  firms.  Small  firms,  on  the  other  hand,  have  few  workers  who  are  represented  by  the  union  (Gimpelson  2010;  Ashwin  and  Clarke, 2002).  The Labor Code itself has specific restrictions that apply to larger firms. Article 217 of the code stipulates  that all organizations with over 100 employees need to either setup a labor protection service or employ  a  labor  protection  expert.  In  addition,  these  organizations  need  to  provide  an  elective  trade  union  body  and a “room and appliances” for its functioning, all free of charge (Labor Code, 2002).     3. Data     3.1 Labor regulation enforcement   The measures of labor law enforcement used in this paper were originally published in Vishnevskaya and  Kapelyushnikov  (2007),  and  subsequently  discussed  and  analyzed  in  more  detail  in  Gimpelson  et  al.  (2010).  The measures reflect the capacity of labor inspectorates and courts to enforce the regulation or  judge  disputes,  and  the  demand/voice  for  enforcement  as  expressed  by  the  number  of  cases  filed.  The  authors collected these data for the years 2000‐2005 from the records of the Federal Labor Inspectorate  and the Judicial Department of the Supreme Court.   The measures are averaged over 2000‐2005, and as  suggested  by  the  authors,  expressed  per  hundred  thousand  employees  in  large  and  medium  firms,  the  population  effectively  covered  by  the  regulation.   Table  1  summarizes  these  measures,  which  cover  79  regions.   Our preferred measure of enforcement capacity is the number of labor inspectors per hundred thousand  employees in large and medium firms.  This captures the capacity of the labor inspectorate.  Another such  measure, the density of inspections, is highly correlated with the density of inspectors and does not add  much information (Table 2).   We also present regressions in which enforcement is measured by the number of dismissal dispute cases  filed (by workers) per hundred thousand employees in large and medium firms.  This a broader measure  as case filing by workers should, among other factors, depend on their perceptions of how efficiently the  legal system will deal with a dismissal related dispute.  It could also reflect a perceived pro‐worker bias of  local  courts.   Higher  worker  demand  for  legal  redress  is  also  expected  to  raise  firms’  assessment  of  the  probability of enforcement of severance payments.   Using this alternative measure does not change our main results.  This is not surprising because it is highly  correlated  with  the  density  of  inspectors.    Though  it  adds  another  dimension  to  the  measurement  of  enforcement and as such, serves as a robustness check, it is not our preferred measure. Its interpretation  is  less  clear  than  that  of  LI  capacity;  moreover,  the  number  of  cases  filed  could  mechanically  depend  on  6  the incidence of dismissals, which is endogenous to labor regulation.  The same concerns hold for another  available indicator, the number of detected violations per thousand employees.  We do not use the other  available measures (“all cases filed” and “pay cases filed”), because they are not specifically about hiring  and firing disputes.   3.2 Firm‐level data   Our regressions use panel data from the RUSLANA database (from Bureau van Djik, BvD). RUSLANA is an  extensive  data  set  that  provides  up  to  10  years  of  financial,  administrative,  locational  and  managerial  information on about 65,000 registered firms in Russia.  The data are based on firms’ reporting to various  administrative databases such as the tax directorate and social security.   According to BvD, every effort is made to ensure comprehensive coverage of these official databases, so  that  RUSLANA  may  include  all  registered  and  active  firms.   The  fact  remains  that  RUSLANA  coverage  is  dependent  on  the  extent  to  which  firms  report  to  such  official  databases.   As  we  understand,  a  specific  issue with coverage is that some firms ‘enter’ and ‘exit’ RUSLANA with a lag relative to their actual dates  of  market  entry  and  exit,  possibly  due  to  lagged  updating  of  official  databases.   The  lag  in  entry  into  the  database,  in  particular,  indicates  that  RUSLANA  has  more  selective  coverage  of  newly  established  firms.  The selection process is unobserved, in the sense that we lack information on why some new firms enter  the  database  with  a  lag,  while  others  do  not.    It  could  be  a  concern  for  our  estimation  if  it  varies  systematically across provinces, and if the employment adjustment behavior of such selectively excluded  11 firms is systematically different from that of other firms.    The  data  set  we  use  is  the  2012  ‘version’  of  RUSLANA,  meaning  that  it  was  last  updated  by  BvD  in  2012,  and spans the 1999‐2011 period.  Due to relatively poorer availability of employment data in years prior  12 to  2003  and  in  2011,   we  limit  our  analysis  to  2004‐2010.   In  addition,  all  observations  with  negative  or  missing  values  for  any  of  the  following  variables  used  on  our  analysis—age,  operating  revenue,  tangible  fixed assets and number of employees—were dropped; observations with missing profit value were also  dropped.  Outlier values (outside the 1‐99 percentile range) of key variables (such as the level and change  in employment and revenue) were Winsorized (top‐coding and bottom‐coding the 1 percentile tails).   3.3 Measuring shocks to industrial sectors  We  classify  large  deviations  from  the  trend  annual  growth  rate  of  a  manufacturing  sector  as  a  shock  episode.   For  each  4‐digit  level  sector,  a  global  trend  growth  rate  was  measured  using  long‐term,  cross‐ country  data  on  industrial  output.13    A  sector  is  defined  as  being  in  ‘surge’  (resp.  ‘slump’)  when  the  difference between its actual sales growth rate and the trend growth rate is larger (resp., smaller) than a  pre‐specified cutoff value (resp., the 75th and 25th percentile values of the distribution of the trend growth                                                               11  Concerns around exit and panel definition are addressed in Section 4.1.   12  The gaps in year 2011 data are likely due to updating lags in the official databases which BvD uses to compile RUSLANA.  13  Only countries in the same per capita income quartile as Russia were included, on the assumption that they would share similar  technological levels and global markets with Russia.   7  rate).  A  sector  can  be  in  three  states:  surge,  slump  or  ‘normal’  rate  of  growth.  We  conduct  this  analysis  for approximately 80 4‐digit level manufacturing sectors.  Details are provided in Annex 1.   8  3.4 Summary statistics  Table  3  presents  correlation  coefficients  between  our  regional  enforcement  capacity  measure  (inspectorate density) and key regional characteristics such as number of firms and gross regional product  (GRP).    The  relatively  high  positive  correlation  (0.6)  between  enforcement  and  the  regional  unemployment  rate  stands  out.   The  fact  that  regions  with  stronger  enforcement  capacity  have  higher  rates of unemployment is consistent with theoretical predictions about the effect of stringent labor laws;  however this is not a hypothesis we can convincingly test given the data and setting.  Regions  with  stronger  enforcement  capacity  are  somewhat  less  ‘industrial’:  they  have  fewer  firms,  a  smaller  share  of  manufacturing  and  a  larger  share  of  services  in  total  output.  This  is  consistent  with  our  claim that labor inspectorate density is determined by an ‘exogenous’ population based rule, as that rule  would  automatically  leave  more  industrialized  regions  with  lower  inspectorate  density  (unless  regional  population size is correlated with industrialization).   Regions  with  stronger  enforcement  capacity  are  (weakly)  less  urbanized.   Other  attributes  like  regional  GDP per capita and nominal wages are uncorrelated with enforcement capacity.  Thus, with the exception  of unemployment, urbanization and industrialization, regions with high and low inspectorate density look  broadly comparable.   Table 4 summarizes the cleaned RUSLANA panel data by year, showing the number of firms, how many of  those are “entering” RUSLANA that year, and the breakdown of firms by sectors in surges and slumps.  We  note,  again,  that  “entry”  into  RUSLANA  is  not  an  accurate  measure  of  firm  entry  into  the  market.  Regarding  surges  and  slumps,  the  data  show  that  2006‐2009  were  volatile  years.   A  large  share  of  firms  were  in  surging  sectors  in  2006  and  2007,  and  then  slumping  in  2008  and  2009;  the  latter  reflects  the  onset of the global recession in those years.   Table  5  summarizes  the  panel  of  incumbent  firms  that  we  use  for  most  of  our  analysis;  the  statistics  for  each  year  t  include  only  those  firms  that  existed  in  the  panel  and  have  data  in  both  year  t‐1  and  t.  In  a  given year, the mean employment level in a firm is around 100, and about 2‐5 jobs are added per firm, on  average. But there is significant cross‐sectional variance in these variables. The mean age of firms ranges  between 8‐10 years across the years.14                                                                   14  It is notable that the mean age rises between 2004 and 2010. We suspect it is because RUSLANA has a procedure of dropping  firms that stopped operating in early years from the panel altogether.  That is, if a firm exited in 2005, it may not exist in the panel  at all. This rule is not clearly documented, but we suspect that it results in systematic underrepresentation of older firms in earlier  years.  9  4. Empirical Strategy    4.1 Main specification   We  use  firm‐level  panel  regressions  to  examine  the  association  between  sector  level  shocks  and  employment  growth  in  firms.   The  base  regression  specification  estimates  the  average  effect  of  shocks  using OLS:  ∆ Employmentisrt = α Surgest + β Slumpst + Yeart + Φisrt + eisrt             (1)   The regression is estimated on an unbalanced panel of incumbent firms (that is, in a year t, it includes all  firms that exist in RUSLANA in year t as well as t‐1). ∆ Employmentist is the change in employment in firm i  (in  sector  s,  region  r)  between  year  t  and  t‐1  (that  is,  growth  in  absolute  terms).   Surgest   (resp.,  Slumpst)  are  dummies  indicated  whether  sector  s  was  in  surge  (resp.,  slump)  in  year  t.  The  dummy  for  a  ‘normal’  year  for  a  sector  is  omitted.   The  regression  include  year  fixed  effects  to  account  for  macro  shocks  that  are  common  across  sectors,  and  firm  fixed  effects    (Φisrt  )  to  control  for  time‐invariant  unobserved  differences  in  firms.   Hence,  the  effect  of  a  shock  is  identified  from  the  correlation  between  shocks  and  within‐firm  variation  in  employment  growth.    The  coefficient  on  surge  (resp.,  slump)  captures  the  association between sectoral surge (resp., slump) and firm employment growth relative to a ‘normal’ year  when its sector is in neither surge nor slump.    The standard errors are clustered by sector to account for cross‐sectional and serial correlation in errors  within sectors, a conservative clustering scheme.   A  positive  coefficient  on  Surge  would  indicate  that  relative  to  a  normal  year,  employment  growth  slows  down during a surge.  Analogously, a positive coefficient on Slump would indicate that relative to a normal  year, employment growth slows down during a slump.   Building  on  the  base  specification,  our  subsequent  specification  examines  how  the  association  between  shocks and employment increase varies by regional labor regulation enforcement:  ∆ Employmentisrt = α Surgest + β Slumpst + λ Surgest*Enforcementr + μ Slumpst*Enforcementr  + Yeart + Φisrt + eist                   (2)   Enforcementr   is  the  (time‐invariant) labor regulation  enforcement  measure for region r.  The  coefficient  on Surge*Enforcement (resp., Slump*Enforcement) measures how the association between a surge (resp.,  slump) and firm employment growth varies by the regional enforcement level.    Suppose that the average effect of a surge (as measured by α in Equation (1)) is estimated to be positive.  Then,  the  interpretation  of  a  negative  coefficient  on  Surge*Enforcement  is  that  the  positive  association  between  surges  and  employment  growth  is  weaker  in  provinces  with  stronger  labor  regulation  enforcement.  Analogously, suppose that the average effect of a slump (as measured by β in Equation (1))  is  estimated  to  be  negative.    Then,  a  positive  coefficient  on  Slump*Enforcement  can  be  interpreted  to  indicate  that  the  negative  association  between  slumps  and  employment  growth  is  weaker  in  provinces  10  with stronger labor regulation enforcement.  In other words, a negative coefficient on Surge*Enforcement  and a positive one on Slump*Enforcement are consistent with the hypotheses that stronger enforcement  attenuates the employment response to shocks.   The  identification  assumption  behind  our  strategy  is  that  unobserved  determinants  of  how  firms  adjust  employment  in  response  to  shocks  are  not  correlated  with  the  enforcement  of  labor  laws  across  provinces.  One concern with this arises from the fact that the distribution of firms by sector varies across  provinces.   It  could  be  a  ‘surge’  in  Sector  X  is  somehow  different  from  one  in  Sector  Y.  It  is  also  possible  that  how a firm in  Sector X responds to  a ‘surge’ in that sector is inherently different from how a firm in  Sector Y responds to a surge in that sector. If so, cross‐province variation in how firms respond to shocks  could  reflect  cross‐province  variation  in  firms’  sectors.    Hence,  we  would  like  to  focus  on  estimating  variation  in  the  response  to  shocks  among  firms  belonging  to  the  same  sector,  experiencing  the  same  sector‐wide  shock.   To  do  so,  our  preferred  specification  includes  sector‐year  FEs  rather  than  just  year  FEs.   Cross‐province  variation  in  how  firms  respond  to  shocks  could  also  reflect  systematic  differences  in  the  types  of  firms  across  provinces;  specifically,  it  could  reflect  inherent  differences  in  the  elasticity  of  employment growth to shocks.  Therefore, in a successive robustness check, we add interactions of firm‐ level baseline (year t‐1) variables with Surge and Slump to control for size, age and capital intensity related  differences in how a firm responds to shocks.  4.2  Exploiting size‐related variation in enforcement   Russian provinces could differ in unobservable attributes that also influence how firms adjust employment  in repose to shocks.  For instance, the response to shocks may depend on access to finance, which could  vary  across  provinces.    Our  empirical  strategy  would  be  in  doubt  if  such  unobserved  attributes  were  correlated with labor regulation enforcement.  To address this concern about correlated unobserved province attributes, we exploit the de facto variation  in  labor  law  enforcement  across  firms  of  difference  sizes.   As  discussed  in  Section  2,  labor  inspectorates  focus on firms classified as ‘Medium’ and ‘Large’ firms. Increased enforcement capacity would therefore  matter  disproportionately  to  such  firms.    Hence,  the  observed  association  between  province‐level  enforcement  capacity  and  firms’  response  to  shocks  is  expected  to  be  significantly  stronger  among  medium  and  large  firms.    Unless  there  are  correlated  unobservable  province  attributes  that  similarly  dampen employment adjustment to a greater extent among  Medium and Large firms, this pattern must  be due to enforcement capacity.   Gimpelson  et  al.  (2010)  note  that  based  on  the  official  definition  of  a  Medium  firm,  a  firm  size  of  50  employees  can  be  considered  as  a  rough  threshold  below  which  labor  regulations  are  unenforced  in  practice.    Building  on  this,  we  use  the  following  specification  to  examine  if  the  relationship  between  province enforcement level and employment response is stronger among firms of size 50 and above:  ∆  Employmentisrt  =  α  Surgest  +  β  Slumpst  +  λ  Surgest*Enforcementr  +  μ  Slumpst*Enforcementr  +  ɳ1  Surgest*Enforcementr*Largeisrt    + ɳ2 Slumpst*Enforcementr*Largeisrt    + Yeart + Φisrt + eist      (3)   11  Largeisrt   is a dummy indicating whether a firm had more than 50 employees in the previous period.  The  specification  includes  second‐order  interactions  of  Surge,  Slump  and  Enforcement  with  Large,  omitted  here for brevity.  The variables of interest are the triple interaction terms between shock measures, enforcement and the  indicator for being a large firm.  A negative coefficient on Surge*Enforcement*Large   would indicate that  stronger  enforcement  attenuates  the  positive  effect  of  surges  to  a  greater  extent  among  firms  with  employment  above 50.  Analogously, a positive  coefficient on Slump*Enforcement*Large would indicate  that stronger enforcement attenuates the negative effect of slumps to a greater extent among firms with  employment above 50.  Since  the  Large  dummy  is  by  definition  correlated  with  firm  size  (employment),  measured  interactions  between enforcement and Large could reflect a firm size effect, and not just a threshold effect at size 50.  Ideally, therefore, a regression discontinuity design (RDD) around size 50 would be a more convincing way  to exploit the size‐related variation in enforcement.  It would demonstrate that the association between  enforcement capacity and the response to shocks is significantly stronger in firms just above the threshold  15 of 50 employees, compared to those just below it.   But there is an issue with applying RDD methods in  this setting: we cannot be certain that there is a discontinuous jump in the probability of enforcement at  the 50 employee threshold, a precondition for applying RDD techniques.   Given  this  limitation,  the  best  we  can  do  is  to  add  interactions  with  a  continuous  measure  of  firm  size  (employment) as controls in Equation (3), and examine if there is still a ‘break’ at size 50:   ∆  Employmentisrt  =  α  Surgest  +  β  Slumpst  +  λ  Surgest*Enforcementr  +  μ  Slumpst*Enforcementr  +  ɳ1  Surgest*Enforcementr*Largeisrt    + ɳ2 Slumpst*Enforcementr*Largeisrt  +   ʋ1  Surgest*Enforcementr*Sizeisrt     + ʋ2Slumpst*Enforcementr*Sizeisrt     +   Yeart + Φisrt + eist              (4)   16 Sizeisrt  is  the  lagged  employment  level  of  the  firm.    As  in  Equation  (3),  the  variables  of  interest  are  the  triple interaction terms between shocks, enforcement and the binary indicator for being a large firm.  But  here  they  measure  the  break  in  the  relationship  between  employment  size  and  Shock*Enforcement  around the size threshold of 50 employees.   4.3 Testing for differential firm exit  Since our main regressions are estimated on incumbent RUSLANA firms (those which exist in year t as well  as t‐1) they do not capture employment lost due to exiting firms.  This could matter to the interpretation  of our results if the rate of exit in periods of shock is systematically different across regions with different  enforcement  levels.   Hence,  we  also  examine  if  the  association  between  shocks  and  the  pattern  of  ‘exit’  from RUSLANA differs with enforcement capacity:                                                               15  The identification assumption in an RDD would be that correlated province attributes do not have a discontinuous jump in their  effect on firms at this size threshold.   16  The specification includes interactions of Surge, Slump and Enforcement with Large and with Size, omitted here for brevity.  12  Exit isrt = α Surgest + β Slumpst + λ Surgest*Enforcementr + μ Slumpst*Enforcementr + Yeart + eist      (5)    Exit isrt  is a dummy indicating if firm i exits the panel between years t and t‐1.         5. Results    5.1 Main result: How employment adjustment varies by labor law enforcement   Table 6 presents OLS estimates of Equation (1), measuring the baseline effect of surges and slumps on the  annual growth (in absolute terms) in firm employment, revenue and profits. The regressions include year  fixed effects, which control for macro shocks common to sectors. In addition, Columns 2, 4 and 6 include  firm  FEs  to  account  for  differences  in  the  fixed  characteristics  of  firms  across  sector‐year  cells.  Standard  errors are adjusted for clustering within sectors (across firms and over time).   As  expected,  the  coefficient  on  Slump  is  uniformly  negative,  implying  that  relative  to  a  normal  year,  a  slump  is  associated  with  a  significant  decrease  in  the  growth  of  employment,  revenue  and  profits.  The  implied  effect  is  large.   Consider  employment,  for  example.   Based  on  the  summary  statistics  shown  in  Table 5, continuing firms hired 2.3 additional workers on average between 2006 and 2007. In comparison,  as  the  point  estimate  of  the  coefficient  on  Slump  implies,  a  firm  in  a  slumping  sector  would  have  hired  only 1.7 additional workers.  Also as expected, the coefficient on Surge is sizably positive for all outcomes,  though not significant at the 10% level for change in employment and profit.   Table  7  present  OLS  estimates  of  the  main  specification  in  this  paper,  Equation  (2),  measuring  how  the  association  between  shocks  and  employment  growth  varies  by  regional  labor  regulation  enforcement.   The  enforcement  measure  used  in  this  estimation  is  the  number  of  labor  inspectors  per  thousand  employees in large and medium firms.   In Column 1, showing the basic specification with year and firm FEs, the coefficient on the interaction term  Slump*Enforcement  is  positive  and  statistically  significant.  This  implies  that  the  negative  relationship  between  annual  employment  growth  and  slumps  is  significantly  weaker  in  regions  with  stronger  labor  regulation  enforcement  capacity.    Symmetrically,  the  Surge*Enforcement  is  negative  and  statistically  significant, which means that the positive relationship between annual employment change and surges is  significantly  attenuated  in  regions  with  stronger  labor  regulation  enforcement  capacity.  Thus,  stronger  enforcement capacity dampens the employment adjustment to surges and slumps.  The  magnitude  of  the  differential  with  respect  to  enforcement  is  significant.  According  to  the  baseline  estimate  presented  earlier  in  Table  6,  the  average  effect  of  a  slump  is  ‐0.6.  The  point  estimate  of  the  coefficient on Slump*Enforcement in Table 7 implies that the slump effect varies from ‐0.7 in a region at  the  25th  percentile  of  enforcement  capacity  to  ‐0.5  in  a  region  at  the  75th  percentile  of  enforcement  capacity. This is a variation of plus/minus 16% in the average effect size of ‐0.6.    Columns 2‐4 repeat this estimation with additional controls, and the results stay qualitatively similar.  The  regression  reported  in  Column  2  includes  sector‐year  fixed  effects  in  order  to  identify  the  effect  of  13  enforcement using only the variation within sector‐year cells.  This adjusts for regional differences in the  distribution  of  firms  by  sectors.  Column  3  includes  interactions  of  the  shock  dummies  with  lagged  firm  employment  level.  It  could be  that employment adjustment  by firms depends  on the  baseline firm size.   Hence,  this  inclusion  is  to  control  for  any  systematic  regional  differences  in  the  distribution  of  firms  by  size.  Similarly, Column 3 includes interactions of the shock dummies with the initial age and capital‐labor  ratio of the firm.   Table  8  displays  estimates  of  the  same  specification  as  in  Table  7,  but  with  absolute  growth  in  revenue  and profits as outcome variables.  The key result here—as seen in Column 1 (with firm and year FEs) and  Column  2  (with  firm  and  sector‐year  FEs)—is  that  the  relationship  between  shocks  (surges  and  slumps)  and  the  growth  in  revenue  does  not  vary  significantly  with  regional  enforcement.    This  increases  our  confidence  in  the  empirical  strategy,  for  if  regional  enforcement  did  have  a  relationship  with  revenue  change, we would be concerned that somehow that underlying shock itself was not similar across regions.   Similarly,  the  relationship  between  growth  in  profits  and  shocks  too  does  not  vary  significantly  by  enforcement (Columns 3 and 4).   Table  9  repeats  the  estimations  reported  in  Table  7  using  a  different  measure  of  labor  regulation  enforcement,  the  number  of  labor  disputes  (regarding  pay  or  dismissal)  brought  to  the  courts  per  thousand  employees.    As  discussed,  this  measure  could  reflect  workers’  perceptions  of  the  judicial  system’s capacity in handling labor disputes, which is another critical dimension of enforcement capacity.   The  results  are  substantively  similar.    Because  this  measure  is  highly  correlated  with  the  inspectorate  measure, we do not attempt to distinguish between their effects by including both measures in the same  regression.   The regressions in Tables 6 and 7 were estimated on surviving firms (those which exist in both year t and  t‐1).  Thus, employment lost through firm exit is  not included in the estimation. An alternative would be  to  estimate  the  result  on  all  incumbent  firms  in  year  t‐1,  including  those  which  would  exit  in  year  t,  and  treat the latter as having zero employment in year t.  While our findings are robust to that approach, we  are not convinced that it is a better alternative since the expected relationship between shocks, exits and  labor regulation is ambiguous.  One the one hand, a firm considering shutting down might be discouraged  in the face of heavier labor resistance when employment protection is more stringent. On the other hand,  if inflexible labor laws are especially harmful to firm profits, more firms might be forced to shut down. As  an alternative to including exit in the main specification, we explicitly estimate how the probability of exit  during shocks varies by enforcement.  This is discussed in the next section.   5.2 Robustness checks: Exploiting size‐related variation in enforcement   One  concern  with  our  empirical  strategy  is  that  enforcement  capacity  could  be  correlated  with  unobserved  regional  attributes  which  influence  labor  adjustment  by  firms.   As  discussed  in  Section  4.2,  our  strategy  for  addressing  this  concern  uses  within‐region  variation  in  labor  regulation  enforcement.   Given  that  enforcement  is  focused  on  firms  with  more  than  50  employees,  we  expect  the  effect  of  enforcement capacity to be stronger for firms above this threshold.   14  In Table 10, Column 1, we present OLS estimates of Equation (3), which allows the relationship between  enforcement  and  shocks  to  vary  across  firms  above  and  below  this  threshold.    It  does  so  by  including  interactions of Large, an indicator for a firm being above the size threshold of 50, with Surge*Enforcement  and Slump*Enforcement.   Consistent with our hypothesis, the coefficient on Surge*Enforcement*Large is negative. It indicates that  stronger  enforcement  attenuates  hiring  during  surges  to  a  greater  extent  among  Large  firms.   The  point  estimate  is  sizable:  specifically,  it  implies  that  the  coefficient  on  Surge*Enforcement  expands  from ‐0.06  for firms below the size threshold to ‐0.22 for those above it.   Analogously, the positive  coefficient on  Slump*Enforcement*Large   indicates that stronger enforcement  attenuates  firing  during  slumps  to  a  greater  extent  among  Large  firms.    Though  the  coefficient  is  not  significant—it is marginally below the 10% level—the point estimate is large: it implies that the coefficient  on Slump*Enforcement goes up from 0.007 for firms below the size threshold to 0.150 for those above it.   This  too  suggests  that  the  observed  relationship  between  enforcement  and  labor  adjustment  during  shocks is driven by the Large firms in our sample.   Column 2 includes triple interactions of a continuous measure of firm size (lagged employment level) with  Surge*Enforcement  and  Slump*Enforcement.   This  makes  it,  in  effect,  a  test  for  a  ‘break’  at  size  50.  This  modification  does  not  make  a  qualitative  difference  to  the  estimated  coefficients  on  Surge*Enforcement*Large  and  Slump*Enforcement*Large,  although  their  statistical  significance  drops  away.   This  result  is  therefore  weakly  consistent  with  a  threshold  effect  of  enforcement  at  size  50.   The  weak  result  could  be  because  the  fuzzy  definition  of  threshold  lowers  the  power  of  this  test.  Column  3  adds triple interactions of Surge*Enforcement and Slump*Enforcement with other firm attributes (age and  capital intensity) as there is a concern that the employment measure could be correlated with other firm  attributes.  The  main  results  are  the  same.   Overall,  the  results  in  Table  10  suggest  that  the  relationship  between  enforcement  and  employment  adjustment  is  indeed  stronger  among  those  firms  that  are  the  focus of labor inspectorates.  5.3 Effect on firm exit  Table  11  provides  evidence  of  the  impact  of  shocks  and  labor  regulation  enforcement  on  firm  exit,  estimating  Equation  (5)  through  OLS.   The  baseline  specification  is  shown  in  column  1;  column  2  adds  sectors‐year  FEs  and  columns  3  and  4  add  interactions  of  firm  employment,  age  and  capital‐labor  ratio  with shocks as additional controls.   The significant negative coefficient on Slump indicates that on average, firms are more likely to exit during  slumps  than  during  normal  and  surge  years.  At ‐0.01,  it  is  sizable  compared  to  the  baseline  annual  exit  rate in the RUSLANA panel, which ranges between 0.04 and 0.07 during the study period.  However, the  estimated interaction between Slump and Enforcement is small (‐0.001) and statically not significant; and  the same holds for the estimated interaction between Surge and Enforcement.  Thus, enforcement is not  associated  with  exit  rates  during  shocks,  and  ignoring  or  including  employment  loss  due  to  firm  exit  is  immaterial to our main results.    15  6. Conclusion     Laws  that  impose  high  firing  costs  on  firms  can  constrain  the  efficient  reallocation  of  labor  across  firms.  Indeed, there is a negative relationship between stringency of labor laws and the extent of job reallocation  17 across  countries  (Haltiwanger,  2010).     Our  study  affirms  these  concerns,  uncovering  a  specific  mechanism through which labor laws could have a dampening effect on job flows.   At  the  same  time,  we  observe  that  this  mechanism  is  significantly  weaker  in  places  with  more  compromised enforcement capacity.  Thus, a reduction in the stringency of labor regulations might have  unexpectedly small impact in places where the existing law is already weakly enforced.  Moreover, to the  extent  that  enforcement  capacity  is  weaker  in  poorer  countries,  we  run  the  risk  of  attributing  too  much  blame  to  their  stringently  formulated  labor  laws.   We  also  risk  being  too  complacent  about  regulations  that look good on paper but are not well‐enforced.   Our study thus underlines the importance of including regulatory enforcement more comprehensively in  the  research  agenda  on  productivity  and  growth  in  low  and  middle  income  countries.    Systematic  measurement  of  the  enforcement  of  business  regulations  would  be  a  good  starting  point:  most  of  the  current evidence on enforcement gaps is qualitative and anecdotal.  The role of institutional enforcement  capacity  in  determining  the  effectiveness  of  regulations–and  its  measurement–is  another  largely  untapped field of research.                                                                  17  In a similar vein as Haltiwanger (2010), Brown and Earle (2002, 2006 and 2008) analyze jobs flows in Russia, and relate them to  institutional features. Relatedly, labor regulations can also diminish the impact of economic reforms by dampening employment  reallocation  that  should  accompany  them.  For  instance,  in  models  by  Kambourov  (2009)  and  Helpman  et  al.  (2011),  the  reallocation of workers following trade liberalization depends on the country’s labor market institutions, such as firing costs and  search  frictions.  Aghion  et  al.  (2008)  show  how  the  impact  of  India’s  industrial  entry  regulation  reforms  depended  on  the  stringency of labor laws.      16  7. References  Adhvaryu, A., A. Chari and S. Sharma, 2013. “Firing Costs and Flexibility: Evidence from Firms'  Employment Responses to Shocks in India.” Review of Economics and Statistics, 95(3): 725–40.  Aghion P., R. Burgess, S. Redding, F. Zilibotti, 2008. “The Unequal Effects of Liberalization: Evidence from  Dismantling the License Raj in India.” American Economic Review, 94(4):1397‐1412. Almeida, R. and P. Carneiro, 2012. “Enforcement of Labor Regulation and Informality.” American  Economic Journal: Applied Economics, 4(3): 64–89.  Almeida, R. and P. Carneiro, 2007. “Inequality and Employment in a Dual Economy: Enforcement of  Labor Regulation in Brazil.” IZA DP No. 3094.  Ashwin S. and S. Clarke, 2002. Russian Trade Unions and Industrial Relations in Transition. Basingstoke  and New York: Palgrave.  Autor, D., W. R. Kerr and A. D. Kugler, 2007. “Does Employment Protection Reduce Productivity?  Evidence from U.S. States.” The Economic Journal, 117(521): 189–217.  Bentolila, S. and G. Saint‐Paul. 1992. “The Macroeconomic Impact of Flexible Labor Contracts, With an  Application to Spain.” European Economic Review 36(5): 1013–47.  Blanchard, O. and J. Wolfers, 2000. “The Role of Shocks and Institutions in the Rise of European  Unemployment: The Aggregate Evidence.” Economic Journal, Royal Economic Society, 110(462):  1–33.  Boeri, T. and J.F. Jimeno, 2005. “The Effects of Employment Protection: Learning from Variable  Enforcement.” European Economic Review, 49(2005): 2057–77. (Last accessed June 15, 2015).  Botero, J., S. Djankov, R. La Porta, F. López‐de‐Silanes and A. Shleifer, 2004.  “The Regulation of Labor.”  The Quarterly Journal of Economics, 119(4): 1339–1382.  Brown, J.D. and J.S. Earle, 2002. “Job Reallocation and Productivity Growth under Alternative Economic  Systems and Policies: Evidence from the Soviet Transition.” Institute for the Study of Labor  Discussion Paper, IZA DP No. 644. (Last accessed June 4, 2015).  Brown, J.D. and J.S. Earle, 2006. “The Microeconomics of Creating Productive Jobs: A Synthesis of Firm‐ Level Studies in Transition Economies.” World Bank Policy Research Working Paper No. WPS  3886. (Last accessed April 11, 2014)  Brown, J.D. and J.S. Earle, 2008. “Understanding the Contributions of Reallocation to Productivity  Growth: Lessons from a Comparative Firm‐Level Analysis.” Institute for the Study of Labor  Discussion Paper, IZA DP No. 3683. (Last accessed June 4, 2014).  17  Di Tella, R. and R. MacCulloch, 2005. “The Consequences of Labor Market Flexibility: Panel Evidence  Based on Survey Data.” European Economic Review, 49(5): 1225–1259.  Gimpelson, V.E., R. Kapeliushnikov and A. Lukiyanova, 2010. “Employment Protection Legislation in  Russia: Regional Enforcement and Labor Market Outcomes.” Comparative Economic Studies,  52(4):611–36.   Gimpelson V. and R. Kapeliushnikov, 2008. “Applying Labor Law in Russia: Role of Judiciary.” CLMS‐HSE,  (mimeo)  Hallward‐Driemeier, M. and L. Pritchett, 2011. “How Business is Done and the ‘Doing Business’  Indicators: The Investment Climate When Firms Have Climate Control.” Policy Research Working  Paper Series 5563, The World Bank.  Haltiwanger, J.C., S. Scarpetta, and H. Schweiger, 2010. “Cross‐county Differences in Job Reallocation:  The Role of Industry, Firm Size and Regulations.” EBRD Working Paper No. 116.  Hamermesh, D. 1993. Labor Demand, Princeton University Press, Princeton NJ.  Helpman, E., O. Itskhoki and S. Redding, 2011. “Trade and Labor Market Outcomes.” in D. Acemoğlu, M.  Arellano and E. Dekel (eds.), Advances in Economics and Econometrics: Theory and Applications,  Tenth World Congress of the Econometric Society.  Hsieh, Chang‐Tai, and Benjamin A. Olken 2014. "The Missing ‘Missing Middle’." The Journal of Economic  Perspectives, 28(3): 89‐108.  Hsieh, Chang‐Tai, and Peter J. Klenow 2014. "The Life Cycle of Plants in India and Mexico." The Quarterly  Journal of Economics, 129(3):1035‐1084.  Hsieh, C‐T, and P.J. Klenow 2009. "Misallocation and Manufacturing TFP in China and India." The  Quarterly Journal of Economics, 124(4): 1403‐1448.  Kambourov, G., 2009. “Labor Market Regulations and the Sectoral Reallocation of Workers: The Case of  Trade Reforms.” Review of Economic Studies, 76(4):1321–58.  Krishna, K., S. Dougherty and V. Frisancho Robles, 2011. “Employment Protection Legislation and Plant  Level Productivity in India.” NBER Working Paper 17693.  Labor Code of the Russian Federation, 2001. Federal Law No. 197‐FZ of 30 December 2001  Nickell, S. J. 1986. “Dynamic Models of Labor Demand.”, in Handbook of Labor Economics, Vol 1, edited  by O. Ashenfelter and R. Ledyard.  OECD, 2014. Employment Outlook 2014, OECD, Paris.  Oi, W., 1962. “Labor as a Quasi‐Fixed Factor.” Journal of Political Economy, 70(6): 538–55.  18  Pierre, G. and S. Scarpetta 2006. "Employment protection: Do firms' Perceptions Match with  Legislation?" Economics Letters, 90(3): 328‐334.   Vishnevskaya N. and R. Kapelyushnikov, 2007. “The EPL Enforcement in Russia: Coverage, Dynamics,  Interregional Differen a on.” Working paper WP3/2007/02. Moscow: State University ― Higher  School of Economics, 2007. (in Russian).  World Bank, 2010. Doing Business 2011. The World Bank Group, Washington, D.C.  World Bank, 2014. Doing Business 2015. The World Bank Group, Washington, D.C.  World Bank, 2016. Doing Business 2017. The World Bank Group, Washington, D.C.  Yakovlev, Evgeny, and Ekaterina Zhuravskaya 2013. "The Unequal Enforcement of Liberalization:  Evidence from Russia's Reform of Business Regulation." Journal of the European Economic  Association, 11(4): 808‐838.    19  Table 1: Labor law enforcement measures   (per 100,000 employees)  Mean  Minimum  25th  Median  75th  Maximum  percentile  percentile  Inspectors   11.5  5.6  8.6  9.8  11.55  50.6  Inspections  7.9  2.9  5.5  6.9  8.9  26  Identified violations  56.5  21  41  54  66  126  All labor dispute cases filed  23.6  3.1  12.35  18.2  24.3  289.2  Pay cases filed  18.8  1.7  9.7  14.6  20.1  264.7  Dismissal cases filed  1.1  0.4  0.7  0.9  1.3  4.8    Table 2: Correlations between regional labor law enforcement measures     Inspectors  Inspections  Identified  All  labor  Pay  cases  violations  dispute  filed  cases  Inspections  0.8454  1           Identified violations  0.4507  0.615  1        All labor dispute cases  0.4923  0.6296  0.3702  1     Pay cases filed  0.4734  0.6148  0.3786  0.9949  1  Dismissal cases filed  0.8423  0.7567  0.3307  0.534  0.4925    Table 3: Correlation between labor law enforcement (inspector density) and other regional characteristics      Variable  Correlation  coefficient  Unemployment Rate  0.6  No. of Firms  ‐0.16  Nominal Wage  0.07  Urbanization Rate  ‐0.28  Gross Regional Product  ‐0.18  Gross Regional Product per Capita  ‐0.04  Total Industrial Output  ‐0.2  Industrial Output from State Enterprises  ‐0.2  Share of Manufacturing Sector in Output  ‐0.46  Share of Services Sector in Output  0.34  20  Table 4: Summary of RUSLANA firm panel data     Firms in sectors  Total  Firms in  Firms in  Number of  that are  Year  number of  slumping  surging  “entering” firms  neither surging  firms  sectors  sectors  nor slumping  2004  65942  7618    5464  19688  40790  2005  65136  12683    10357  699  54080  2006  64536  11068    1090  31595  31851  2007  65498  10616    829  40423  24246  2008  64026  8908    60563  13  3450  2009  61035  7075    41876  1416  17743  2010  59179  7874    7630  4589  46960    Note: A firm is classified as an “entering” firm in year t if year t is the earliest year in which that firm exists in the RUSLANA  panel, regardless of the year of incorporation. The total number of firms in year t is inclusive of entering firms.       21  Table 5: Summary statistics on incumbent firms   Medium/Large  Mean change in  Mean change in  Mean no. of  Mean change in  Mean age of  Year  No. of firms  Firms (>50  revenue  profit  workers  workers  firms  workers)  (in 1000s)  (in 1000s)  2004  58324  12655  86.9   ‐4.5  7.8  390.5  34.7  (406.4)  (113.7)  (11.4)  (14545)  (2493.1)  2005  52453  12013  102  1.9  8.3  252.2  17.1  (425.6)  (57.5)  (11.7)  (21295.6)  (2475.9)  2006  53468  12831  87.5  1.5  8.6  876.6  105.1  (383.8)  (51.8)  (12.1)  (14902.7)  (3206.9)  2007  54882  12754  97.7  2.8  8.8  1525.7  164.5  (411.4)  (58.1)  (12)  (157723.9)  (15630.5)  2008  55118  14447  101.7  4  9  ‐1665.9  ‐137.4  (398.4)  (53.8)  (12.1)  (143070.6)  (13890.5)  2009  53960  15444  105.4  4.8  9.5  ‐630.9  ‐178.3  (379)  (121.5)  (12.3)  (17797.4)  (6076.4)  2010  51305  15403  107.8  4.6  9.9  478.6  88.7  (383.6)  (78.2)  (12.3)  (11134.5)  (3617.4)  Note: Standard deviation in parentheses. Excludes ‘entering’ firms.     22  Table 6: Average Effect of Surges and Slumps    Change in Employment  Change in Revenue  Change in Profit    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  Slump  ‐0.5***  ‐0.6***  ‐1,492,467.0**  ‐1,845,347.0**  ‐289,401.3***  ‐383,361.7**  (0.2)  (0.2)  (589,743.9)  (794,039.1)  (95,788.8)  (149,452.0)  Surge  0.3  0.3  658,174.7*  1,100,003.0*  59,134.1  93,041.3  (0.3)  (0.3)  (348,275.7)  (664,394.8)  (45,574.5)  (80,116.4)  Fixed effects  Year  Firm + Year  Year  Firm + Year  Year  Firm + Year  Observations  306,879  306,879  306,879  306,879  306,879  306,879  R2  0.01  0.4  0.001  0.2  0.001  0.1  Adjusted R2  0.01  0.1  0.001  ‐0.1  0.001  ‐0.2  Residual Std.  10.0 (df = 306870)  9.7 (df =  30,663,977.0 (df  32,438,662.0  4,931,107.0 (df =  5,509,054.0 (df =  Error  210464)  = 306870)  (df = 210464)  306870)  210464)  Note: *p**p***p<0.01; Errors clustered by Sector      23  Table 7: How employment adjustment to shocks varies by regional enforcement capacity     Change in Employment    (1)  (2)  (3)  (4)  ‐1.251***  Slump        (0.328)  1.157***        Surge  (0.323)  0.070**  0.051*  0.051*  0.042  Slump*Enforcement  (0.031)  (0.030)  (0.029)  (0.028)  ‐0.098***  ‐0.098***  ‐0.092***  ‐0.093***  Surge*Enforcement  (0.031)  (0.032)  (0.030)  (0.029)  ‐0.002***  ‐0.002***  Slump*LagEmp      (0.001)  (0.001)  0.0004  0.001  Surge*LagEmp      (0.001)  (0.001)  0.015  Slump*Age        (0.009)  ‐0.021*  Surge*Age        (0.012)  0.045**  Slump*log(K/L)        (0.022)  0.028  Surge*log(K/L)        (0.030)  Fixed effects  Firm + Year  Firm + Sector * Year  Firm + Sector * Year  Firm + Sector * Year  306,879  306,879  306,879  306,879  Observations  0.357  0.364  0.391  0.392  R2  0.062  0.071  0.111  0.111  Adjusted R2  9.743 (df = 210462)  9.699 (df = 210050)  9.487 (df = 210047)  9.485 (df = 210043)  Residual Std. Error  Note: *p**p***p<0.01; Errors clustered by Sector. (3) and (4) include lagged employment, not shown for brevity.  24  Table 8: How effects of shocks on revenue and profit vary by enforcement    Change in Revenue  Change in Profit    (1)  (2)  (3)  (4)  Slump  ‐1,858,934.0*  ‐371,501.2**      (1,093,314.0)  (181,618.1)  Surge  1,281,901.0  142,899.7      (814,809.9)  (102,560.0)  Slump*Enforcement  1,471.9  75,477.9  ‐1,368.0  14,851.9  (53,349.3)  (62,419.0)  (7,505.7)  (9,648.8)  Surge*Enforcement  ‐20,905.9  ‐83,943.4  ‐5,730.9  ‐13,355.1  (32,575.1)  (64,039.2)  (6,555.3)  (8,986.3)  Slump*LagEmp  ‐18,116.5***  ‐4,615.3***      (4,452.0)  (1,559.1)  Surge*LagEmp  8,887.8**  1,355.2**      (3,904.0)  (597.5)  Slump*Age  42,150.8**  9,029.9*      (19,818.3)  (5,171.9)  Surge*Age  ‐33,975.7***  ‐7,968.9      (12,723.9)  (6,779.8)  Slump*log(K/L)  ‐265,468.4***  ‐40,378.6**      (98,286.7)  (20,077.9)  Surge*log(K/L)  215,338.3*  9,064.4      (128,116.4)  (18,779.0)  Fixed effects  Firm + Year  Firm + Sector * Year  Firm + Year  Firm + Sector * Year  Observations  306,879  306,879  306,879  306,879  R2  0.2  0.3  0.1  0.2  Adjusted R2  ‐0.1  ‐0.1  ‐0.2  ‐0.2  32,438,810.0 (df =  32,026,253.0 (df =  5,509,078.0 (df =  5,372,099.0 (df =  Residual Std. Error  210462)  210043)  210462)  210043)  Note: *p**p***p<0.01; Errors clustered by Sector. (2) and (4) include lagged employment, not shown for brevity.         25  Table 9: Alternate Measure of enforcement    Change in Employment    (1)  (2)  (3)  (4)  Slump  ‐0.870***        (0.238)  Surge  0.485        (0.315)  Slump*Enforcement  0.017***  0.014***  0.013**  0.012**  (0.006)  (0.005)  (0.005)  (0.005)  Surge*Enforcement  ‐0.014*  ‐0.013  ‐0.013  ‐0.013  (0.008)  (0.009)  (0.008)  (0.008)  Slump*LagEmp  ‐0.002***  ‐0.002***      (0.001)  (0.001)  Surge*LagEmp  0.0004  0.001      (0.001)  (0.001)  Slump*Age  0.015        (0.009)  Surge*Age  ‐0.021*        (0.012)  Slump*log(K/L)  0.045**        (0.021)  Surge*log(K/L)  0.024        (0.031)  Fixed effects  Firm + Year  Firm + Sector * Year  Firm + Sector * Year  Firm + Sector * Year  Observations  306,879  306,879  306,879  306,879  R2  0.357  0.364  0.391  0.392  Adjusted R2  0.062  0.071  0.111  0.111  Residual Std. Error  9.743 (df = 210462)  9.699 (df = 210050)  9.487 (df = 210047)  9.485 (df = 210043)  Note: *p**p***p<0.01; Errors clustered by Sector  (3) and (4) include Lagged Employment, not shown for brevity.      26  Table 10: How enforcement impacts differ for firms with more than 50 workers    Change in Employment    (1)  (2)  (3)  Slump*Enforcement  0.007  0.009  ‐0.028  (0.020)  (0.021)  (0.047)  Surge*Enforcement  ‐0.060***  ‐0.057***  ‐0.104  (0.018)  (0.017)  (0.064)  Slump*Enforcement*Large  0.143  0.121  0.125  (0.096)  (0.117)  (0.112)  Surge*Enforcement*Large  ‐0.166*  ‐0.129  ‐0.127  (0.098)  (0.122)  (0.124)  Slump*Enforcement*LagEmp  0.0001  0.0001    (0.0004)  (0.0004)  Surge*Enforcement*LagEmp  ‐0.0001  ‐0.0001    (0.0003)  (0.0003)  Slump*Enforcement*Age  ‐0.0003      (0.004)  Surge*Enforcement*Age  0.003      (0.004)  Slump*Enforcement*log(K/l)  ‐0.001      (0.006)  Surge*Enforcement*log(K/L)  0.004      (0.009)  Fixed effects  Firm + Sector * Year  Firm + Sector * Year  Firm + Sector * Year  Observations  306,879  306,879  306,879  R2  0.410  0.432  0.433  Adjusted R2  0.138  0.171  0.171  Residual Std. Error  9.339 (df = 210044)  9.162 (df = 210038)  9.160 (df = 210029)  Note: *p**p***p<0.01; Errors clustered by Sector  The specification includes the following variables when necessary: Large, Lagged Employment, Slump*Large, Surge*Large,  Enforcement*Large, Slump*LagEmp, Surge*LagEmp, Enforcement*LagEmp, Slump*Age, Surge*Age, Enforcement*Age,  Slump*log(K/L), Surge*log(K/L), Enforcement*log(K/L), not shown for brevity.    27  Table 11: Relationship between firm exits and enforcement    Firm Exits    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  Slump  0.010***  0.017***  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.003)  (0.006)  Surge  ‐0.003  0.006  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.003)  (0.005)  Slump*Enforcement  ‐0.001  ‐0.001  ‐0.001  ‐0.001    (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  Surge*Enforcement  ‐0.001  ‐0.001  ‐0.001  ‐0.001    (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  Fixed effects  Year  Year  Sector * Year  Sector * Year  Sector * Year  Shock * LagEmp  No  No  No  Yes  Yes  Shock * Age  No  No  No  No  Yes  Observations  328,324  328,324  328,324  328,324  328,324  R2  0.012  0.012  0.019  0.020  0.027  Adjusted R2  0.012  0.012  0.018  0.019  0.025  Residual Std. Error  0.246 (df = 328315)  0.246 (df = 328312)  0.245 (df = 327831)  0.245 (df = 327828)  0.244 (df =  327822)  Note: *p**p***p<0.01; Errors clustered by Sector  The specification includes the following variables: Slump*log(K/L), Surge*log(K/L) which were omitted for brevity.  28  Annex 1: Measurement of ‘Surges’ and ‘Slumps’    18 Global  sector‐level  trend  growth  rates  that  were  estimated  using  the  INDSTAT  4  2009  Revision  2   and  19 INDSTAT  4  2012  Revision  3   data  sets  from  the  United  Nations  Industrial  Development  Organization  (UNIDO) are used. The two UNIDO data sets were combined to create a database representing 84 sectors  20 (4‐digit NACE)  from 134 countries for the time‐period 1993 to 2009. Outlier observations – identified as  growth  greater  than  3  standard  deviations  above  or  below  the  mean  for  each  sector  in  each  country–  were removed.  This results in dropping about 45 percent of the observations in the data set.  In  order  to  identify  surges  and  slumps,  first,  a  trend  output  growth  rate  for  each  sector  is  estimated.  In  order  to  account  for  life  product  cycle  effects,  only  countries  in  the  same  GDP  per  capita  quartile  as  the  Russian  Federation  are  included,  and  an  average  growth  trend  of  each  4‐digit  NACE  sector  in  this  group  21 calculated by OLS regression of log output on time.  To increase the robustness of the results sectors with  fewer than 60 observations from the trend regressions are dropped.   Shocks are defined in terms of “extreme” deviations from this global trend, relative to the distribution of  the  deviations  during  1993‐2009.  Since  the  distribution  of  deviations  could  vary  by  sector,  the  next  step  is to calculate the sector‐wise distribution of deviations from trend in the UNIDO data. For each country,  sector and year in UNIDO, the percent deviation of actual output from trend output is calculated. For each  sector, the 75th and 25th percentiles of the distribution of this deviation (across countries and during 1993‐ 2009) are calculated. Let D75s and D25s be the 75th and 25th percentiles of the deviations from trend output  in sector s.  Next,  the  global  trend  for  each  sector  is  used  to  calculate  predicted  Russian  output  for  that  sector  using  RUSLANA  data.  The  percent  deviation  of  actual  output  from  this  predicted  output  is  calculated  for  each  sector‐year. A sector s is defined to be in slump in year t if its deviation from trend in year t is above D75s,  and to be in slump if its deviation from trend is below D25s. The sector is in a “normal” year if its deviation  is between D75s and D25s.                                                               18  http://unstats.un.org/unsd/cr/registry/regcst.asp?Cl=8&Lg=1  19  http://unstats.un.org/unsd/cr/registry/regcst.asp?Cl=2&Lg=1  20  NACE is the acronym used to designate the various statistical classifications of economic activities developed since 1970 in  the European Union (EU). NACE provides the framework for collecting and presenting a large range of statistical data according  to economic activity in the fields of economic statistics (e.g. production, employment, national accounts) and in other statistical  domains. This classification was designed to delineate broad economic categories, into large economic classes of commodities,  distinguishing food, industrial supplies, capital equipment, consumer durables and consumer non‐durables.  It is broadly used  to stand for sectors.  The higher the number of digits for the NACE, the more detailed the sector; from the most aggregate to  the least, the classifications are organized by Section, Division, Group and finally Class.  The analysis here is at the 4‐digit NACE  level; namely at the Group level.  For more information, see http://unstats.un.org/unsd/cr/registry/regcst.asp?Cl=27&Lg=1.  21  It is reasonable to assume that sectors that are booming in poorer countries may be shrinking in richer ones. To take this into  account, countries with different income levels are allowed to have different sectoral growth trends.    29