WPS7499 Policy Research Working Paper 7499 Regional Productivity Convergence in Peru Leonardo Iacovone Luis F. Sánchez-Bayardo Siddharth Sharma Trade and Competitiveness Global Practice Group November 2015 Policy Research Working Paper 7499 Abstract This paper examines whether labor productivity converged convergence in labor productivity within manufacturing across Peru’s regions (“departments”) during 2002-12. and mining has been sufficient to lead to convergence Given the large differences in labor productivity across in aggregate labor productivity across departments. But the regions of Peru, such convergence has the potential to because services and agriculture continue to employ the raise aggregate productivity and incomes, and also reduce majority of workers in Peru, aggregate convergence is regional inequalities. The paper finds that labor productivity slower than that within manufacturing. The paper also finds in the secondary sector (especially manufacturing) and the that poverty rates are not converging across departments. mining sector has converged across Peruvian departments. The limited impact of labor productivity convergence on The paper does not find robust evidence for labor productiv- poverty could be tied to the facts that not all sectors are ity convergence in agriculture and services. These patterns experiencing productivity convergence, poorer people are are consistent with recent cross-country evidence and with employed in sectors where convergence has been slower the hypothesis that productivity convergence is more likely (such as agriculture), and there is very little labor realloca- in sectors with greater scope for market integration, because tion toward converging sectors (such as manufacturing). of the effects of competition and knowledge flows. The This paper is a product of 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 Liacovone@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   Regional Productivity Convergence in Peru      Leonardo Iacovone‡  Luis F. Sánchez‐Bayardo§   Siddharth Sharma†    JEL classification: O11, O13, O14, O47, O54, F63 Keywords: Productivity, Convergence, Peru, Poverty, Jobs                                                                 ‡  Senior Economist, The World Bank.     Corresponding author. email: liacovone@worldbank.org  §  Consultant, The World Bank.              email: lsanchezbayardo@worldbank.org  †  Senior Economist, The World Bank.     email: ssharma1@worldbank.org  1. Introduction   Convergence in labor productivity and income levels across countries, and across regions within countries,  is  one  of  the  central  questions  addressed  by  economic  growth  theory.  Building  on  a  large  body  of  theoretical  and  empirical  research,  this  paper  examines  the  process  of  labor  productivity  convergence  across Peru’s regions (departments) in the recent decade.   With large differences in labor productivity across the regions of Peru, a process of sustained productivity  catch‐up  by  lagging  regions  has  much  potential  to  raise  aggregate  productivity  and  incomes,  and  also  reduce regional inequalities. In theory, there are good reasons to expect such catch‐up. A key reason why  some economies lag behind others in output per worker is that they have less capital per worker. If there  are  diminishing  returns  to  capital,  lagging  economies  should  have  higher  returns  on  investment,  and  hence grow faster than leading economies. This logic applies to countries, as well as to different regions  within  a  country.  Regions  lagging  behind  in  labor  productivity  could  also  be  using  less  advanced  technology  than  leading  regions,  as  reflected  in  their  lower  Total  Factor  Productivity  (TFP)  levels.1  The  diffusion of better technology to less advanced regions can promote convergence, equalizing gaps in TFP.  The flow of capital and labor across regions should also speed up convergence by helping equalize capital  per worker, with capital moving to capital‐poor regions, and labor moving to capital‐rich regions.2   The empirical evidence on regional convergence is mixed. Per capita income and output tend to converge  across US states and across Japanese prefectures (Sala‐i‐Martin, 1996; Barro and Sala‐i‐Martin, 1991). In  contrast,  per  capita  incomes  appear  to  have  diverged  across  Chinese  provinces  following  the  open  door  economic reforms of the late 1970s (Pedroni and Yao, 2006). Countries may experience periods of regional  convergence  as  well  as  divergence.  Studies  on  India,  for  instance,  suggest  that  Indian  states  had  been  converging  in  the  pre‐1990s,  only  to  start  diverging  during  the  1990s  (Cashin  and  Sahay,  1996;  Sachs  et  al.,  2002;  Kalra  and  Sodsriwiboon,  2010).  For  Peru  itself,  a  recent  study  argues  that  while  regions  converged  between  1979  and  2008,  the  process  has  been  weakening  over  time,  and  may  have  ceased  after 2000 (Delgado and del Pozo, 2011).   The  failure  to  uniformly  find  convergence  across  different  settings  –  whether  across  or  within   countries  –  has  led  to  the  idea  that  convergence  holds  true,  but  only  after  accounting  for  differences  in  policies and institutions. Such “conditional convergence” finds support in the data.3  A  recently  proposed  hypothesis  is  that  the  potential  for  convergence  varies  across  sectors.  In  a  large  sample  covering  more  than  100  countries,  Rodrik  (2013)  finds  that  output  per  worker  in  the  manufacturing sector has been converging unconditionally. A similar result was found for US states during  the 1963 to 1989 period: inter‐state convergence performance varied across sectors, with manufacturing  accounting  for  the  bulk  of  convergence  (Bernard  and  Jones,  1996).  Rodrik  (2013)  suggests  that  manufacturing  has  greater  scope  for  catch‐up  because  manufactured  goods  are  traded  and  can  be                                                               1  Technology  should  be  interpreted  broadly  to  include  production  processes,  information  technology,  logistical  processes,  firm  organization and management.   2 Since lagging regions have higher returns to capital (if the assumption of diminishing return holds true), well‐functioning financial  markets should redirect capital from high labor productivity regions to low labor productivity regions, helping equalize their gap  in  capital  per  worker.  Labor,  on  the  other  hand,  would  be  attracted  to  the  leading  regions  because  of  their  higher  wages.  The  flow of labor towards high labor productivity regions would also serve to reduce the regional differences in capital per worker.   3 Evidence on conditional convergence is reviewed in Durlauf et al., 2005   2    integrated  into  global  production  chains.4  Global  integration  provides  a  channel  for  technological  diffusion, and also imposes competitive pressure on lagging firms.   Starting  with  this  hypothesis,  this  study  uses  data  at  the  department–sector  level  to  examine  regional  labor  productivity  convergence  in  different  sectors  in  Peru  during  2002‐2012.  Our  main  findings  are  supportive  of  the  idea  that  there  is  productivity  convergence  in  sectors  with  greater  scope  for  national  and global integration. Specifically, we find that labor productivity, measured as value added per worker,  has  converged  unconditionally  across  Peruvian  departments  within  the  secondary  sector  (especially  in  manufacturing)  and  the  mining  sector.  Our  estimated  rate  of  convergence  within  manufacturing  is  comparable to the corresponding cross‐country estimate from Rodrik (2013).   There  is  weak  evidence  of  labor  productivity  convergence  within  services  in  Peru.  Furthermore,  for  agriculture,  the  estimated  rate  of  the  unconditional  convergence  is  relatively  low,  and  not  statistically  significant.   We  find  that  the  convergence  in  labor  productivity  within  manufacturing  and  mining  has  been  sizable  enough  to  lead  to  convergence  in  aggregate  departmental  labor  productivity.  But  this  aggregate  convergence is slower than that in manufacturing alone. The reason for this is that services and agriculture  – within which convergence is either non‐existent, or weak at  best – continue to employ the majority of  workers in Peru. As we show, while there is labor outflow from agriculture during this period, the bulk of  it is apparently directed towards the services sector. Thus, the secondary sector continues to account for  a  relatively  small  share  of  employment  (around  17%).  This  sectorial  pattern  of  labor  allocation  is  even  stronger in lagging regions.   Convergence  in  regional  GDP  per  capita  and  poverty  rates  is  also  examined.  There  is  some  evidence  for  convergence in GDP per capita, but this is not robust. In a period where output per worker is converging  across  regions,  the  much  weaker  convergence  in  output  per  capita  suggests  different  rates  of  change  in  the ratio of the employed population to total population across regions.   More  intriguingly,  we  find  that  poverty  rates  are  not  converging  across  departments.  Why,  when  labor  productivity  is  converging,  do  we  find  no  evidence  for  poverty  convergence?  The  literature  offers  a  possible  explanation.  Loayza  and  Raddatz  (2010)  argue  that  the  composition  of  growth  matters  for  poverty  reduction.  Their  evidence  suggests  that  growth  coming  from  labor‐intensive  sectors  (such  as  agriculture, construction, and manufacturing) is most supportive of poverty reduction. Hence, it could be  that the relatively weak productivity convergence in agriculture, combined with the lack of labor outflow  from  agriculture,  is  hindering  poverty  convergence.  This  is  consistent  with  our  results  that  even  after  conditioning on the growth in output per worker, there is no poverty convergence.   The  limited  impact  of  convergence  in  labor  productivity  within  manufacturing  and  mining  on  poverty  convergence  can  be  explained  with  limited  labor  reallocation  towards  manufacturing.  While  going  into  the reasons behind such slow labor reallocation is beyond the scope of this study, it is important to note  that this finding links our study to the literature on “structural transformation”. The starting point of this  literature  is  the  stylized  fact  that  as  countries  develop,  there  is  a  movement  of  labor  out  of  agriculture  and into manufacturing and services (Herrendorf et al., 2013). Understanding how this process is playing                                                               4 Productivity in farming, mining and certain industries may depend, to a large extent, on location‐specific factors such as climate  and soil quality. In such sectors, it is not obvious that labor productivity should converge across regions.   3    out  in  Peru  and  what  constrains  it  is  critical  for  policy  aimed  at  promoting  regional  productivity  convergence.5   It  would  also  be  useful  to  understand  the  relative  roles  of  technology  diffusion  (or  more  broadly,  TFP  catchup)  and  capital  accumulation  in  the  labor  productivity  convergence  that  we  find  in  manufacturing  and  mining.  Limitations  in  the  regional  data  set  prevent  us  from  analyzing  these  mechanisms  in  more  detail. A companion paper to this study uses firm‐level data to show that within industries, Peruvian firms  are  converging  to  the  domestic  frontier  in  labor  productivity,  even  after  adjusting  for  changes  in  capital  per  worker  (Iacovone  et  al,  2015).  This  suggests  that  TFP  convergence  accounts  for  some  part  of  the  regional convergence in labor productivity.   The rest of this paper is organized as follows. Section 2 describes the data and presents summary statistics  for departments, including the levels and rates of change in poverty, labor productivity and the geographic  concentration of different sectors. Section 3 specifies the methodology used for measuring convergence.  Section  4  presents  the  results,  and  Section  5  discusses  the  link  to  the  issue  of  structural  transformation.  Section 6 concludes with a discussion of key takeaways for policy discussion and future research.    2. Data and Descriptive Statistics  2.1 The Data  Our  primary  data  source  on  regional  output  during  2002‐2012  is  the  Regional  Information  System  for  Decision  Making  (SIRTOD)  maintained  by  INEI,  Peru’s  Statistics  Agency.  For  this  period,  the  database  provides  department‐level  data  at  yearly  frequency.6  We  use  SIRTOD  data  on  Value  Added  and  GDP  by  industry and department (expressed in year 1994 constant new soles), and population by department.  Because  of  gaps  in  the  regional  and  industry  level  employment  estimates  in  SIRTOD,  we  complete  this  data  using  the  employment  information  –  also  at  regional  and  industry  levels  –  found  in  the  National  Household  Survey  (ENAHO).  ENAHO  is  also  our  source  for  data  on  poverty  rates  by  department.  The  poverty rate is the percentage of population living below a specified threshold of income.  The definitions of the key variables in our study are as follows:  1. Value Added per worker =  Value Addedi, j Total employment i, j 2. GDP per capita =   Value Added i Total population i 3. Poverty level =  Population below income thresholdi Total populationi   Here,    i  Department, j  Industry                                                                      5 We discuss this in more detail in Section 5.   6 Departments of Lima and Callao are grouped into one region (Lima‐Callao), following the classification used by INEI in the initial  years of the sample (early 2000s).  4    2.2 Descriptive statistics  Annex  A  contains  summary  tables  of  the  department‐  and  sector‐level  data.  Tables  A1‐A3  present  the  levels and growth rates of labor productivity during 2002‐2012, by sector and department. Table A4 shows  the  rates  of  poverty,  by  department.  Tables  A5‐A6  present  information  on  the  spatial  concentration  of  different  sectors  across  departments.  Table  A7  presents  some  other  relevant  department‐level  information,  such  as  whether  the  department  contains  a  port,  a  mine  and  a  city  with  population  of  500,000 or more, and the percent population residing in urban areas.   Table  A1  shows  that  in  both  2002  and  2012,  the  top  one‐third  of  departments  in  terms  of  labor  productivity  were:  Moquegua,  Lima‐Callao,  Pasco,  Tacna,  Arequipa,  Ancash,  Ica  and  Madre  de  Dios.  In  general,  these  departments  have  high  labor  productivity  across  the  board.  That  is,  they  are  also  ranked  high in terms of labor productivity within each main sector (Tables A1‐A3).  This correlation is the strongest for agriculture: for instance, the top ten most productive regions are also  in the top ten in agricultural labor productivity, with one exception. This is not surprising given the large  share  of  agriculture  in  employment.  While  departments  which  rank  high  in  overall  labor  productivity  do  tend  to  rank  high  on  labor  productivity  in  manufacturing,  mining  and  services  too,  there  are  more  exceptions  compared  to  agriculture.  Ayacucho,  Cusco,  Huancavelica,  Piura,  Junín  and  Amazonas  are  examples of departments with above median productivity in the secondary or tertiary sectors, but not in  overall productivity, in 2012.  Tables  A1‐A3  also  show  that  with  the  exception  of  mining,  2002‐2012  was  a  period  of  rising  labor  productivity  in  Peru.  Overall  labor  productivity  grew  annually  at  a  rate  of  3.7  percent.  It  grew  by  4.7  percent  per  annum  in  agriculture,  2.8  percent  per  annum  in  manufacturing,  and  3.1  percent  per  annum  in services. Notably, labor productivity did not rise faster in manufacturing.  In  2002,  the  eight  departments  with  the  highest  poverty  rates  (that  is,  the  bottom  one‐third  in  terms  of  poverty)  were  Huancavelica,  Huánuco,  Amazonas,  Puno,  Apurimac,  Cajamarca,  Ayacucho,  and  Ucayali  (Table A4). Largely, the same departments also had the highest poverty rates in 2012.  In  general,  departments  with  high  poverty  rates  have  low  overall  labor  productivity.  But  a  high‐poverty  region  is  not  necessarily  unproductive  in  all  sectors,  particularly  mining,  secondary  and  tertiary  sectors.  Huancavelica, Huánuco, Amazonas and Ayacucho have some of the highest poverty rates but have above‐ median labor productivity in manufacturing, mining or services.  Tables  A5  and  A6  examine  the  spatial  concentration  of  the  secondary  and  tertiary  sectors  in  2002  and  2012,  respectively,  at  the  department  level.  The  tables  present  a  simple  measure  of  the  geographic  concentration of a sector  j in a department i.  This  measure, also known as a “Location Quotient” for  the  sector‐department pair, is the share of department i in sector j’s employment (denoted by sij) divided by  the  share  of  department  i  in  total  employment  (denoted  by  xi).  Aggregating  the  location  quotients  for  sector  j  across  all  departments  using  the  formula  ∑  (sij ‐  xi)2  yields  an  overall  geographic  concentration  index for sector j. The index measures the degree to which the geographic pattern of employment in the  industry  departs  from  the  geographic  pattern  of  overall  employment,  with  higher  values  indicating  a  relatively more concentrated distribution of that sector’s employment across departments.     5    As  seen  in  Tables  A5‐A6,  employment  in  both  the  secondary  and  the  tertiary  sectors  is  spatially  concentrated  relative  to  overall  employment.  However,  their  trends  in  the  geographic  concentration  of  employment are dissimilar, with the manufacturing sector becoming more concentrated, and the service  sector  more  dispersed  across  departments  in  the  last  decade.7  The  manufacturing  sector’s  geographic  concentration index was 232 in 2002, and it increased to 317 in 2012. The service sector’s index fell from  around 234 to 97; this increased spatial dispersion occurred in all sub‐sectors of services.   Table  A7  presents  other  departmental  information  such  as  urbanization  rates.  The  most  urbanized  departments  –  those  with  at  least  80%  urban  share  in  population  or  containing  a  city  with  a  population  above  half  a  million  –  are  Arequipa,  Ica,  Lambayeque,  La  Libertad,  Lima‐Callao,  Moquegua,  Piura,  Tacna  and  Tumbes.  Ucayali, at  79% urban  population,  is also  quite urbanized.  The least  urbanized—those  with  majority rural population – are Amazonas, Apurimac, Cajamarca, Huancavelica, and Huánuco. In general,  the more urban departments are also more likely to have a port. The existence of mines is less correlated  with urbanization at the department levels.   The tables indicate a pattern of positive correlation between urbanization, share of population above the  poverty  line,  and  the  spatial  concentration  of  manufacturing  and  services.  The  five  least  urbanized  departments  were  all  among  the  eight  departments  with  the  highest  poverty  rates  in  2002  and  2012.  Departments  where  the  service  sector  Location  Quotient  (LQ)  are  the  highest  –  namely  Arequipa,  Ica,  Lambayeque,  Lima‐Callao,  Madre  de  Dios,  Moquegua,  Tacna,  Tumbes  and  Ucayali  –  are  also  among  the  most  urbanized  departments.  Similarly,  in  2012  manufacturing  sector  employment  was  concentrated  in  Arequipa, Ica, La Libertad, and Lima‐Callao – all relatively urbanized departments.   The spatial concentration of the manufacturing sector across departments is also strongly correlated with  the existence of ports. This relationship is weaker in the services sector: Madre de Dios, Tacna, and Ucayali  have high service sector concentration but no port.   Labor productivity in the secondary and tertiary sectors is also correlated with their spatial concentration,  as well as departmental urbanization and share of population above the poverty line. But this relationship  is  weaker.  We  have  already  mentioned  that  some  departments  are  relatively  productive  in  mining,  secondary  or  tertiary  sectors  while  having  a  high  poverty  rate.  Similarly,  while  most  of  the  departments  with  above  median  labor  productivity  in  manufacturing  are  also  those  where  this  sector  is  spatially  concentrated,  there  are  some  exceptions.  For  instance,  Ancash,  Tacna,  Junín,  Loreto  and  Piura  have  relatively high labor productivity in manufacturing, but their LQs for manufacturing were less than one in  2012. The most productive departments for the service sector (in 2002 and 2012) were Lima‐Callao, Tacna,  Arequipa,  Ancash,  Ica,  Lambayeque,  Huancavelica,  Moquegua,  and  Junín.  Amazonas  and  Pasco  also  saw  improvements in their service sector labor productivity. Of these, Ancash, Junín, Amazonas and Pasco do  not  have  high  LQs  in  services.  Thus,  high  labor  productivity  does  not  necessarily  imply  spatial  concentration in services.                                                                 7 We choose departments as the units for this spatial analysis for reasons of comparability with the department‐level convergence  analysis. We should note that the patterns in Tables A5‐A6 could be different if spatial concentration were to be measured at a  different  level  of  spatial  aggregation.  For  instance,  it  is  possible  that  even  though  services  are  becoming  more  dispersed  across  departments, they are increasingly concentrating in urban areas within departments.   6      3. Methodology   3.1 Convergence in Labor Productivity and GDP per capita  In  the  literature,  the  most  commonly  applied  test  for  convergence  is  to  examine  whether  regions  which  are  further  away  from  the  frontier  in  labor  productivity  are  growing  faster,  where  growth  is  measured  over  a  long  period  of  time  to  iron  out  the  effects  of  cyclical  shocks.8  This  test  captures  the  process  of  catching  up.  Our  main  econometric  specification  implements  this  test  through  OLS  regressions  on  department and industry (or, sector) level data.   Measuring  labor  productivity  as  value  added  per  worker,  we  estimate  the  following  regression  which  measures  the  association  between  initial  level  of  labor  productivity  yijt‐ι  in  department  j  and  sector  i  and  its  (annualized)  growth  rate  (in  logs)  over  2002‐2012  .  A  positive β  implies  that  departments  with  lower  levels of initial labor productivity grew faster, converging to leading regions.      yijt     ln yijt  ijt (1)   For each of the three broad sectors (primary, secondary and tertiary sectors), we first estimate a standard  convergence regression in which the relationship between growth and initial values of labor productivity  for  the  sector  as  a  whole  is  estimated  across  the  24  departments.  Next,  we  estimate  “pooled”  convergence regressions for sub‐sectors (or, industries) within each of the three sectors. For instance, the  primary sector is split into three industries: agriculture, fishing and mining. This regression should have 64  (24 times 3) observations.9 The pooled regressions assume that the rate of convergence is common across  industries within the same broad sector. Industry fixed effects are included to account for industry‐specific  trends  and  industry‐specific  frontier  levels  of  labor  productivity.10  Department  fixed  effects  control  for  fixed department characteristics that might have a common effect on growth rates across industries. Since  department fixed effects absorb department‐level differences in policies and institutions, regressions with  those fixed effects may be interpreted as conditional convergence regressions. These regressions identify  within‐department,  cross‐industry  convergence  by  exploiting  the  fact  that  the  distance  to  the  frontier  productivity  level  varies  across  industries  within  the  same  department.  Thus,  the  pooled  regression  specification is                                                                 8 In the growth and convergence literature, this is known as the concept of beta convergence. Convergence also means that the  cross‐sectional dispersion in productivity should be falling over time. This is known as sigma convergence. Even if lagging regions  are  growing  faster,  new  shocks  can  increase  the  cross‐sectional  dispersion  in  productivity.  Hence,  beta  convergence  does  not  necessarily imply sigma convergence.  9 In practice, the number of observations can be lower because of missing sub‐sector observations.   10 This is to account for the fact that in the standard derivation of the convergence equation, it is not the absolute initial level of  productivity that matters for the effect of convergence on growth rates but rather, its distance from the steady‐state (or frontier)  value. When the regression is estimated for a single industry group with common frontier values across departments, it does not  matter  whether  one  uses  the  absolute  initial  level  of  productivity  or  its  gap  from  the  common  frontier.  When  the  regression  includes  multiple  industries  in  the  same  department,  the  industry  fixed  effects  adjust  for  any  differences  in  the  frontier  value  across industries.   7        yijt     ln yijt  Di  D j  ijt (2) where:      yijt is the annualized growth rate of y      Di , D j are fixed effects by department and industry  For i department, j industry and t time period.     We  also  estimate  a  less  flexible  form  of  the  “conditional  convergence”  equation,  controlling  for  initial  poverty levels but not including fully‐flexible department dummies. This specification allows us to examine  the  association  between  initial  poverty  levels  and  productivity  growth,  which  is  useful  because  while  regions with lower productivity also tend to be poorer, the relationship is not exact:     yijt     ln yijt   ln Povit  ijt (3) Where     ln  yijt is the log of the initial level of y  ln Povit is the log of the initial poverty rate    Similarly, in order to examine convergence of departments’ GDP per capita, we estimate regressions with  the same specifications as those in (1) and (3) but using total value added per population (our measure of  GDP per capita) instead of labor productivity.  Regressions  with  single  observations  per  department  show  classical  OLS  standard  errors.11  Whenever  regressions  with  multiple  observations  per  department  are  estimated  (such  as  the  convergence  regressions disaggregated by sectors), we present standard errors adjusted for clustering of errors within  departments. This accounts for potential correlation of shocks within departments.    3.2 Poverty convergence  Following Ravallion (2012), in order to examine if Peru’s departments are reducing their gaps in terms of  poverty levels, we regress  the rate of  change in department  poverty rates on its initial levels of poverty.  We  also  test  if  the  speed  of  convergence  depends  on  the  growth  rate  of  labor  productivity  in  the  department by including an interaction of the initial poverty level with the latter.   Specifically, the following equations are estimated using OLS:  • For unconditional convergence in poverty                                                               11 These results are consistent with specifications that use robust standard errors.  8      Povit     ln Povit  it (4)   • For differential convergence based on productivity growth:    Povit     ln Povit  yit   (ln Povit x yit )  it (5) Where:  Povit is the annualized growth rate of poverty  ln Povit is the log of the initial level of poverty  yit is the annualized growth rate of VA per capita  (ln Povit x yit )is an interaction between initial poverty and VA p.c. growth  For i department and t time period.    3.3 Additional robustness checks  We test the robustness of our results to the following: dropping departments which are outliers in terms  of  productivity  levels;  using  additional  human  capital,  access  to  finance  and  infrastructure  variables  as  controls  to  further  examine  conditional  convergence;  and  splitting  our  study  period  into  two  five‐year  period  to  test  for  convergence  over  the  pooled  sub‐periods.12  These  additional  results  are  presented  in  Annex  C.13  Our  main  findings,  discussed  in  Section  4,  are  robust  to  all  of  these  additional  tests,  unless  specifically mentioned otherwise.     4. Results   4.1 Convergence in the Primary Sector, but driven by mining industry   Figure  1  depicts  the  relationship  between  the  growth  rate  of  labor  productivity  in  the  primary  sector  during  2002‐2012  and  its  initial  level  across  the  department  of  Peru.14  The  negative  slope  of  the  relationship indicates that departments whose labor productivity in the primary sector was lagging grew  faster, catching up with the leading regions.                                                                12 We include conditioning variables one by one, and not jointly. With only 24 departments, there are limited degrees of freedom.  Moreover,  the  conditioning  variables  tend  to  be  correlated.  This  analysis  does  not  intend  to  pinpoint  exactly  which  conditions  matters, but rather, to test robustness of conditional convergence to alternative conditioning variables.   13  Since  results  without  productivity  outliers  are  very  similar  to  those  with  the  full  sample,  we  do  not  include  them  in   Annex C. These regression tables as well as others with more detailed analyses by subsector are available upon request.  14 Annex B lists the names of the departments and their abbreviations, as used in the figures presented in this paper.   9      Figure 1: Initial labor productivity versus its growth rate in the primary sector    Table  1  presents  the  results  from  OLS  estimation  of  the  productivity  convergence  regressions  for  the  primary  sector.  Column  1  aggregates  all  primary  sub‐sectors  into  one  group  and  estimates  the  core  unconditional  convergence  regression  described  in  Equation  (1).  The  (unconditional)  convergence  coefficient  β  is  positive,  with  a  value  of  2.5%,  and  statistically  significant.15  This  confirms  that  lagging  departments have been growing faster over the study period. The estimate implies that the departments  in  the  bottom  25%  of  productivity  grew  faster  than  the  top  25%  most  productive  departments  by  5  percentage  points  per  annum  (that  is,  2.5  times  their  difference  in  log  of  initial  productivity,  which  is  approximately 2.5 points).  Tables 1 and 2 present alternate specifications to demonstrate the robustness of this result. Columns 2‐3  of  Table  1  estimate  pooled  convergence  regressions  after  disaggregating  the  primary  sector  into  agriculture  +  fishing  (merged  into  one  subsector)  and  mining,  whereas  Columns  4‐5  repeat  this  after  an  even finer disaggregation into agriculture, fishing and mining (3 subsectors). The sectorial disaggregation  permits us to condition on sub‐sector and department fixed effects (shown in Columns 3 and 5). In Table  2, Columns 1‐3 show results conditioning on initial poverty levels (as in Equation (3)). A notable pattern is  that after conditioning on departmental poverty rates or fixed effects, convergence appears to be faster.  This  suggests  that  productivity  convergence  would  have  been  even  faster  if  departments  were  more  “alike” – although it is not possible to pinpoint exactly which conditioning factors matter.                                                                          15 Recall that as defined in Equation (1), β is the negative of the coefficient on initial productivity.   10    Table 1: Labor productivity convergence regressions, Primary sector           Primary sector     Disaggregated by  Agriculture  Mining  Total  Disaggregated by all  only  only        Agriculture + Fishing &     aggregation  sectors  Mining              (1)  (2)  (3)  (4)  (5)     (6)  (7)  Dependent variable:  Growth of VA per worker over a decade     Log initial VA per worker     ‐0.025**  ‐0.030***  ‐0.050**  ‐0.030***  ‐0.056***     ‐0.008  ‐0.061***           (0.009)  (0.006)  (0.022)  (0.006)  (0.016)     (0.011)  (0.016)     Constant     0.247***  0.296***     0.283***        0.102  0.649***           (0.079)  (0.057)     (0.062)        (0.085)  (0.169)     Department FE                Industry FE                Observations     24  46  46  63  63     24  22     R‐squared     0.246  0.296  0.714  0.227  0.584     0.025  0.437  Stardard errors in parenthesis.                             *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                                 Table 2: Labor productivity convergence regressions conditioning on initial poverty level, Primary sector           Primary sector     Disaggregated  Agriculture  Mining  Total  by Agriculture  Disaggregated  only  only              aggregation  + Fishing &  by all sectors  Mining           (1)  (2)  (3)     (4)  (5)  Dependent variable:  Growth of VA per worker over a decade     Log initial VA per worker     ‐0.054***  ‐0.033***  ‐0.032***     ‐0.037***  ‐0.064***           (0.010)  (0.006)  (0.007)     (0.012)  (0.015)     Log initial poverty level     ‐0.125***  ‐0.090**  ‐0.036     ‐0.097***  ‐0.122           (0.032)  (0.035)  (0.040)     (0.029)  (0.074)     Constant     0.420***  0.274***  0.278***     0.276***  0.614***           (0.076)  (0.051)  (0.061)     (0.087)  (0.164)     Observations     24  46  63     24  22     R‐squared     0.565  0.364  0.236     0.363  0.508  Stardard errors in parenthesis.                       *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                           Upon  further  investigation,  it  is  apparent  that  the  unconditional  convergence  in  the  primary  sector  is  driven  by  the  mining  industry.  Figure  2  reveals  that  the  relationship  between  the  growth  in  labor  productivity and its initial levels in agriculture has been essentially flat across Peru’s departments.     11      Figure 2: Initial labor productivity versus its growth rate in agriculture    This  is  confirmed  through  our  regression  analysis.  Table  1  presents  convergence  regressions  estimated  separately  within  agriculture  (Column  6)  and  mining  (Column  7).  The  mining  sector  has  a  high  unconditional convergence coefficient of 6.1 percent, while the convergence coefficient for unconditional  convergence in agriculture is statistically not significant.   There  is  some  evidence  of  conditional  convergence  in  agriculture.  Controlling  for  initial  poverty  levels,  there  may  have  been  convergence  within  agriculture  (Column  4  of  Table  2).  Additional  conditional  convergence  results  presented  in  Annex  C  (Table  C.8)  are  also  suggestive  of  conditional  convergence   –  specifically,  conditional  on  measures  of  human  capital  and  access  to  finance.  If  convergence  in  farm  productivity is conditional on initial poverty rates or human capital levels, it cannot have been a driver of  convergence in poverty across regions.    4.2 Convergence in manufacturing   Figure  3  shows  that  regions  lagging  behind  in  labor  productivity  in  the  secondary  sector  also  grew  the  fastest  during  2002‐2012.  The  secondary  sector  employment  in  Peru  is  dominated  by  manufacturing  industries. Hence, this result is very much in line with the cross‐country finding by Rodrik (2013).     12      Figure 3: Initial labor productivity growth versus its growth rate in the secondary sector    Unconditional convergence in the secondary sector is confirmed by the regressions presented in Table 3.  This  table  follows  the  same  specification  as  Table  1  but  it  does  so  for  the  secondary  sector.  Column  1  presents  convergence  estimations  for  the  aggregated  secondary  sector.  Columns  2  and  4  present  the  same with data disaggregated into sub‐sectors of manufacturing, water and electricity, and construction.  In  each  case,  the  estimated  convergence  coefficient  is  positive  and  statistically  significant.  Also,  convergence remains once controlling for initial poverty level (Table 4). However, as shown in Columns 4‐ 5 of Table 3 and Column 3 of Table 4, results are weaker for the most disaggregated specifications.    Table 3: Labor productivity convergence regressions, Secondary sector           Secondary sector     Disaggregated by  Manufacturing  NonManuf.  Total  Disaggregated by  only  only           Manufacturing &     aggregation  all sectors  NonManufacturing           (1)  (2)  (3)  (4)  (5)     (6)  (7)  Dependent variable:  Growth of VA per worker over a decade     Log initial VA per worker     ‐0.026***  ‐0.025***  ‐0.032  ‐0.018*  ‐0.035     ‐0.032***  ‐0.021*           (0.007)  (0.006)  (0.019)  (0.010)  (0.030)     (0.007)  (0.010)     Constant     0.272***  0.262***     0.203**        0.326***  0.233**           (0.068)  (0.058)     (0.097)        (0.062)  (0.100)     Department FE                Industry FE                Observations     24  48  48  72  72     24  24     R‐squared     0.368  0.249  0.776  0.070  0.446     0.525  0.157  Stardard errors in parenthesis.                             *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                               13    Table 4: Labor productivity convergence regressions conditioning on initial poverty level, Secondary sector           Secondary sector     Disaggregated by  Manufacturing  NonManuf.  Total  Disaggregated  only  only           Manufacturing &     aggregation  by all sectors  NonManufacturing           (1)  (2)  (3)     (4)  (5)  Dependent variable:  Growth of VA per worker over a decade     Log initial VA per worker     ‐0.026***  ‐0.026***  ‐0.017     ‐0.039***  ‐0.021*           (0.008)  (0.006)  (0.011)     (0.007)  (0.011)     Log initial poverty level     ‐0.007  ‐0.011  0.016     ‐0.033*  ‐0.003           (0.017)  (0.013)  (0.022)     (0.017)  (0.027)     Constant     0.275***  0.268***  0.201**     0.372***  0.233**           (0.070)  (0.061)  (0.095)     (0.064)  (0.102)     Observations     24  48  72     24  24     R‐squared     0.372  0.256  0.075     0.596  0.157  Stardard errors in parenthesis.                       *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                         When  we  estimate  separate  regressions  for  manufacturing  and  non‐manufacturing  (the  aggregation  of  water and electricity, and construction), we find some evidence that the convergence rate is higher within  the  group  of  manufacturing  industries  (3.2%  versus  2.1%,  Columns  6‐7  of  Table  3).  The  estimate  implies  that  the  departments  in  the  bottom  25%  of  productivity  in  manufacturing  grew  faster  than  the  top  25%  most  productive  departments  by  4.8  percentage  points  per  annum  (that  is,  3.2  times  their  difference  in  log  of  initial  productivity,  which  is  approximately  1.5  points).  Table  4  shows  very  similar  results  once  controlling  for  initial  poverty.  However,  this  point  estimate  of  the  manufacturing  sector’s  convergence  rate  is  sensitive  to  dropping  outlier  departments  (Lima‐Callao  and  Moquegua).  The  point  estimate  for  manufacturing convergence drops to 2.3% after dropping these departments.    4.3 Absence of unconditional convergence in the tertiary sector   As  shown  in  Figure  4,  departments  with  low  initial  labor  productivity  in  the  tertiary  sector  did  not  experience faster growth in the same period. Indeed, this figure suggests that Peru’s regions are diverging  in terms of labor productivity in the tertiary sector.  14      Figure 4: Initial labor productivity versus its growth rate in the tertiary sector    The  regression  analysis  confirms  this  and  shows  that  in  the  tertiary  sector  there  is  no  statistically  significant  relationship  between  initial  labor  productivity  and  its  subsequent  growth;  that  is,  there  is  no  evidence for either convergence or divergence.   As  seen  in  the  first  column  of  Table  5,  for  the  tertiary  sector  as  a  whole,  the  convergence  regression  suggests that labor productivity has been diverging. But this is not robust to dropping the region of Lima‐ Callao, an outlier in terms of initial labor productivity and its growth rate. Columns 2‐3 show sensitivity to  disaggregating  labor  productivity  by  sub‐sectors  within  the  tertiary  sector  and  estimating  pooled  convergence  regressions.16  When  we  estimate  convergence  regressions  for  each  sub‐sector  individually,  the  restaurant  and  hotel  industry  shows  evidence  of  convergence,  while  other  sub‐sectors  are  neither  converging nor diverging.  Additional  robustness  checks  presented  in  Table  6  (conditioning  for  initial  poverty  levels)  and  Annex  C  confirm the absence of convergence. Notably, we do not find evidence of conditional convergence in the  tertiary sector, no matter what the conditioning variable.                                                                         16  The  sub‐sectors  are  commerce,  hotels  and  restaurants,  transport  and  communications,  government  services  and  a  residual  category of “other services”.   15    Table 5: Labor productivity convergence regressions, Tertiary sector           Tertiary sector  Total  Disaggregated by all           aggregation  sectors           (1)  (2)  (3)  Dependent variable:  Growth of VA per worker over a decade     Log initial VA per worker     0.017  0.005  ‐0.022***           (0.011)  (0.004)  (0.008)     Constant     ‐0.130  ‐0.023              (0.101)  (0.036)        Department FE           Industry FE           Observations     24  120  120     R‐squared     0.094  0.008  0.686  Stardard errors in parenthesis.              *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                Table 6: Labor productivity convergence regressions conditioning on initial poverty level, Tertiary sector           Tertiary sector  Total  Disaggregated           aggregation  by all sectors           (1)  (2)  Dependent variable:  Growth of VA per worker over a decade     Log initial VA per worker     ‐0.002  0.002           (0.013)  (0.004)     Log initial poverty level     ‐0.021**  ‐0.024***           (0.009)  (0.008)     Constant     0.024  ‐0.012           (0.113)  (0.032)     Observations     24  120     R‐squared     0.285  0.083  Stardard errors in parenthesis.           *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1               4.4 Convergence in overall labor productivity   We now combine the three broad sectors (primary, secondary and tertiary) and examine if regional labor  productivity  convergence  within  some  industries  (manufacturing  and  mining)  has  been  sufficient  for  convergence  in  overall  regional  labor  productivity.  As  Figure  5  suggests,  this  is  indeed  the  case:  department  with  lower  levels  of  labor  productivity  in  2002,  on  average,  experienced  faster  rates  of  growth.     16      Figure 5: Relationship between initial labor productivity and its growth across Peru's departments    The results of our convergence regressions presented in Table 7 confirm that initially lagging departments,  in  terms  of  labor  productivity,  have  been  catching  up  in  the  subsequent  decade.  This  result  is  robust  to  estimating  pooled  convergence  regressions  for  all  sub‐sectors  of  the  economy  and  conditioning  on  department fixed effects and initial  poverty levels  (Table 8). The rate of convergence  is 1.9  percent; this  is slower than the one for either manufacturing or mining and is driven by the fact that labor productivity  in  other  sub‐sectors  (i.e.  agriculture,  services)  is  not  converging  robustly.  As  shown  earlier,  while  agriculture  is  converging,  the  rate  is  low,  and  statistically  significant  only  in  the  conditional  convergence  specifications.  In  the  tertiary  sector,  only  the  restaurant  and  hotels  industry  exhibits  evidence  of  convergence.      Table 7: Labor productivity convergence regressions, All sectors           Overall  Disaggregated by  Total  Disaggregated by all           Primary, Secondary &  aggregation  sectors  Tertiary           (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  Dependent variable:  Growth of VA per worker over a decade     Log initial VA per worker     ‐0.019***  ‐0.019***  ‐0.030**  ‐0.020***  ‐0.048***           (0.007)  (0.006)  (0.011)  (0.005)  (0.013)     Constant     0.199***  0.197***     0.201***              (0.060)  (0.057)     (0.049)        Department FE             Industry FE             Observations     24  72  72  255  255     R‐squared     0.266  0.215  0.792  0.106  0.386  Stardard errors in parenthesis.                    *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                    17      Table 8: Labor productivity convergence regressions conditioning on initial poverty level, All sectors           Overall  Disaggregated  Total  by Primary,  Disaggregated           aggregation  Secondary &  by all sectors  Tertiary           (1)  (2)  (3)  Dependent variable:  Growth of VA per worker over a decade     Log initial VA per worker     ‐0.040***  ‐0.023***  ‐0.020***           (0.008)  (0.007)  (0.006)     Log initial poverty level     ‐0.051***  ‐0.031***  ‐0.014           (0.014)  (0.011)  (0.012)     Constant     0.360***  0.220***  0.200***           (0.066)  (0.060)  (0.049)     Observations     24  72  255     R‐squared     0.541  0.283  0.110  Stardard errors in parenthesis.              *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                4.5 Convergence in department GDP (value added) per capita   Value  added  per  capita  also  appears  to  be  converging  across  Peru’s  departments.  Table  9  presents  the  regression  results.  The  convergence  in  output  per  capita  is  not  surprising  in  light  of  the  convergence  in  output per worker. However, the estimated rate of convergence is lower, and less statistically significant.  Also, this finding is sensitive to the choice of initial year (whether 2001 or 2002). How do we interpret this  result? It is possible that changes in the ratio of the employed population to total population vary across  departments in such a way as to increase the variance in output per capita growth rates and dampen the  effect of the convergence in labor productivity. Specifically, our interpretation is that some of the regions  experiencing a faster (resp., slower) increase in labor productivity are also experiencing a relative decline  (resp., increase) in the ratio of the employed population to total population.     Table 9: Value added per capita convergence regressions        (1)  (2)  Dependent variable:  Growth of VA per capita over a decade     Log initial VA per capita  ‐0.016**  ‐0.040***        (0.007)  (0.009)     Log initial poverty level     ‐0.053***           (0.015)     Constant  0.176***  0.334***        (0.057)  (0.063)     Observations  24  24     R‐squared  0.199  0.505  Stardard errors in parenthesis.        *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1            18    4.6 Persisting regional gap in poverty rates  As shown below in Figure 6: Relationship between initial poverty rate and its growth across departments,  the last decade saw continued poverty reduction across Peru’s department, with negative growth in the  poverty rate in all departments. In most departments, the rate of poverty fell annually at a rate of around  5%. However, many of the departments with the highest initial poverty rates experienced the slowest rate  of the decline in poverty. Accordingly, the regional gaps in poverty rates seem to be persisting.       Figure 6: Relationship between initial poverty rate and its growth across departments    The  lack  of  a  catch‐up  in  terms  of  poverty  reduction  is  confirmed  by  the  regression  results  reported  in  Table 10. If anything, the relationship between the initial rate of poverty and its subsequent growth rate  across Peru’s departments is positive.   This  finding  is  at  odds  with  the  convergence  in  labor  productivity,  although  there  could  be  many  explanations  for  this  difference.  One  possibility  is  that  even  though  low  productivity  regions  are  poorer  on  average,  the  relationship  is  not  exact.  This  is  consistent  with  the  descriptive  statistics  presented  in  Section  2.2,  where  we  noted  that  not  all  high  poverty  regions  have  low  labor  productivity  in  all  sectors.  Hence,  there  may  be  some  regions  with  a  large  fraction  of  their  populations  below  the  poverty  line,  but  with  medium  to  high  average  labor  productivity.  As  we  have  just  seen,  such  regions  have  experienced  relatively slow growth in labor productivity.   However, even this does not offer a full explanation for the absence of poverty convergence. If it were so,  then  conditional  on  initial  poverty,  departments  with  faster  growth  in  labor  productivity  would  have  experienced  faster  poverty  reductions.  We  examine  this  by  including  an  interaction  of  the  labor  productivity growth rate and the initial poverty rate in the poverty convergence regressions, and find no  evidence of a significant interaction effect (Column 2 in Table 10).    19    Table 10: Poverty convergence regressions        (1)  (2)  Dependent variable:  Growth of percentage of population living in poverty over a decade     Log initial poverty level  0.072**  0.052        (0.034)  (0.079)     VA per worker: Annualized gr. rate     0.108           (2.550)  Log initial poverty level x VA per worker: Ann. gr.     rate     1.075           (4.227)     Constant  ‐0.043*  ‐0.078        (0.022)  (0.049)     Observations  24  24     R‐squared  0.167  0.245  Stardard errors in parenthesis.        *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1          A more likely reason for the persistence of the poverty gap between regions is related to the fact that not  all  industries  are  converging  in  labor  productivity.  It  is  possible  that  industries  converging  in  labor  productivity are less relevant to poverty reduction because they employ fewer low skilled workers, have  weaker  supply  chain  linkages  to  industries  likely  to  employ  low‐skilled  workers,  and/or  are  less  likely  to  produce goods that have a large share in the consumption basket of the poor. This would be in line with  the findings of Loayza and Raddatz (2010) who argue that the composition of growth matters for poverty  reduction. Their evidence suggests that growth coming from labor‐intensive sectors (such as agriculture,  construction,  and  manufacturing)  is  most  supportive  of  poverty  reduction.  Hence,  it  could  be  that  the  relatively weak productivity convergence in agriculture and services is hindering poverty convergence.    5. Are workers moving into sectors that are catching up in labor productivity?   The  impact  of  convergence  in  select  sectors  on  convergence  in  overall  labor  productivity  and  poverty  could,  in  potential,  be  higher  if  those  sectors  account  for  a  growing  share  of  employment.  However,  sectorial employment shares are shifting slowly, and not in a direction that particularly favors converging  sectors. As seen in Figure 7, the tertiary sector – within which labor productivity has not been converging  – as increased its share of total employment from around 52% to 58% between 2002 and 2012. The sector  showing  the  most  robust  convergence  –  the  secondary  sector  –  has  increased  its  share  by  a  smaller  amount, and  it  continues  to  have  a  small  share  of  total  employment  (up  from  14%  to  17%).  Meanwhile,  the  primary  sector  –  another  sector  where  there  is  convergence,  especially  in   mining  –  has  reduced  its  share  in  employment,  offsetting  the  effect  of  the  small  rise  in  the  secondary  sector’s share.     20        Figure 7: Employment shares by sector, all Peru    Even within the secondary sector, faster converging industries are growing slower in terms of employment  share.  As  described  in  Section  4,  convergence  in  labor  productivity  is  notably  faster  in  manufacturing,  compared  to  other  secondary  sector  industries  such  as  construction,  water  and  electricity.  But  it  is  the  latter group that largely accounts for the rise in the share of the secondary sector in total employment.   Figure  8  compares  sectorial  employment  shares  across  departments  in  the  top  and  bottom  half  of  the  labor productivity distribution. Departments with low labor productivity tend to have more employment  in  the  primary  sector,  and  less  in  the  secondary  sector.  While  they  are  experiencing  a  faster  shift  in  employment away from agriculture, this employment appears to be shifting to the tertiary sector. These  patterns  further  dampen  the  potential  impact  of  the  convergence  in  manufacturing  sector  labor  productivity.   21        Figure 8: Employment shares across high and low productivity departments Slow inter‐sectorial labor reallocation could be limiting the impact of productivity convergence on poverty  convergence. Evidence from the US, where convergence in regional incomes between the North and the  South coincided with a narrowing of regional differences in the employment share in agriculture, supports  this view (Caselli and Coleman, 2001).17   Investigating the reasons behind this slow reallocation is beyond the scope of this paper. Possible factors  may  be  identified  in  the  literature  on  structural  transformation,  which  employs  multi‐sector  growth  models to examine the movement of labor out of agriculture and into manufacturing and services in the  course  of  economic  development  (Herrendorf  et  al.,  2013).  This  literature  highlights  the  role  of  productivity  and  demand‐related  mechanisms.  As  agricultural  productivity  rises,  it  becomes  possible  to  “release”  workers  from  agriculture  while  still  meeting  the  demand  for  food.  Workers  released  from  agriculture move into sectors where labor demand is rising, due to rising product demand or rising labor  productivity.18  As  a  country  gets  richer  due  to  an  overall  rise  in  productivity,  demand  shifts  in  favor  of  services and manufacturing, also pulling workers out of agriculture.19  We note that the share of the tertiary and secondary sectors in employment is increasing in Peru (Figure  7), as broadly predicted by models of structural transformation. Further, the persistently low labor share                                                               17 Caselli and Coleman (2001) explain that the South of the US had specialized in agriculture because of a comparative advantage  in growing crops. With growing incomes, as demand and hence employment shifted towards manufacturing, and as inter‐sectorial  labor mobility barriers fell due to better education, the South was able to catch up with the North.   18  The  relationship  between  sectorial  labor  productivity  and  labor  demand  is  not  unidirectional,  and  depends  on  factors  such  as  cross‐elasticities  of  demand  across  sectors  and  tradability.  Rising  labor  productivity  should  increase  labor  demand  in  tradable  sectors. This relationship is more complicated in non‐traded sectors.   19  An  aggregate  (economy‐wide)  labor  reallocation  away  from  agriculture  occurs,  but  not  necessarily  to  the  same  extent  within  every  region  in  a  country.  This  is  because  of  inter‐regional  trade  and  regional  specialization.  For  instance,  regions  inherently  advantaged in agriculture would continue to have a relatively larger proportion of employment (and value added) in agriculture.  22    of the manufacturing sector may, at first, seem to be at odds with the convergence of labor productivity  in  this  sector,  but  the  two  patterns  are  not  necessarily  inconsistent.  Multi‐sector  growth  models  show  that  it  is  productivity  difference  across  sectors  that  matters  to  inter‐sectorial  labor  reallocation,  and  not  convergence within sectors. As discussed in Section 2.2, labor productivity may have grown faster in the  service sector during the study period.    6. Conclusion  Our  study  reveals  a  positive  trend  of  productivity  convergence  across  the  regions  of  Peru,  and  as  such,  suggests that regional gaps in incomes and poverty levels are falling over time. But as this convergence is  largely  driven  by  manufacturing  and  mining,  it  raises  some  interrelated  research  and  policy  questions  about what is needed to improve the speed and sustainability of this process.  The majority of Peru’s employment is in sectors within which labor productivity is not converging across  regions. Manufacturing is a driver of convergence, but it still accounts for less than 20% of employment,  and this share is even lower in lagging regions. Models of structural transformation could provide a useful  framework for thinking about potential constraints to labor reallocation towards manufacturing. Broadly,  such  multi‐sector  models  explain  why  policy  makers  should  not  look  at  sectors  and  markets  in  isolation.  For  example,  to  the  extent  that  agricultural  products  are  not  traded,  it  is  difficult  to  release  labor  from  agriculture without raising agricultural productivity.   Moving  more  workers  to  manufacturing  can  only  work  up  to  a  point.  Can  we  use  the  lessons  from  manufacturing  to  think  about  productivity  convergence  in  other  sectors?  More  research  is  needed  to  understand  this  process.  At  best,  we  have  some  points  of  departure.  Rodrik  (2013)  suggests  that  trade  and  contestability  of  markets  promote  convergence  through  competition  and  knowledge  flows.  Not  surprisingly,  Peru’s  manufacturing  sector  is  concentrated  in  departments  with  ports.  Thus,  market  integration  in  agriculture  and  services  could  help  to  expand  the  process  of  convergence  beyond  manufacturing and mining. But since many services are not tradable, this alone is probably not the answer.  Policies  to  strengthen  competition  in  the  market  for  services  and  supply‐side  policies  to  promote  technology diffusion could help.  Finally,  we  caution  against  using  these  findings  as  supportive  of  regional  development  policies  that  promote industrial location in less developed regions. This paper is about spatial patterns in productivity,  and  not  in  the  size  of  different  sectors.  Economic  geography  suggests  that  due  to  agglomeration  economies,  some  geographic  concentration  of  industries  may  be  optimal  for  productivity.  Indeed,  department‐level  spatial  concentration  in  Peru’s  manufacturing  sector  seems  to  have  increased  during  our study period, even as department‐level productivity gaps are narrowing. Greater labor mobility across  departments,  together  with  greater  spatial  equity  in  the  provision  of  social  services  such  as  health  and  education is also critical for spatial equity in the long run.     23    References  Barro, Robert J., and Sala‐i‐Martin, Xavier, 1991. “Convergence across States and Regions.” Brookings  Papers Econ. Activity, no. 1 (1991), pp. 107–58.  Bernard, Andrew, and Charles Jones, 1996. ‘‘Productivity and Convergence across U.S. States and  Industries,’’ Empirical Economics, 21 (1996a), 113–135.  Casselli, Francesco and Wilbur John Coleman, “The U.S. Structural Transformation and Regional  Convergence: A Reinterpretation,” Journal of Political Economy, 2001, 109, 584–616.  Cashin, Paul, and Ratna Sahay, 1996, Internal Migration, Centre‐State Grants, and Economic Growth in  the States of India, IMF Staff Papers, Vol. 43, No. 1, pp. 123‐71.  Delgado, Ricardo N. and Juan Manuel del Pozo Segura, 2011.Convergencia y ciclos económicos  departamentales en el Perú: 1979‐2008. Working Paper, PUCP and CIES.   Durlauf, Steven, Paul Johnson, and Jonathan Temple, 2005. ‘‘Growth Econometrics,’’ in Handbook of  Economic Growth, P. Aghion and S. Durlauf, eds. (Amsterdam: North‐Holland, 2005).  Herrendorf, Berthold , Richard Rogerson and Ákos Valentinyi, 2013. Growth and Structural  Transformation. NBER Working Paper No. 18996. Issued in April 2013  Iacovone, Leonardo, Trang Thu Tran, 2015. Convergence of Firm‐level Productivity in Peru. Working  Paper, The World Bank.   Kalra, Sanjay and Piyaporn Sodsriwiboon, 2010. Growth Convergence and Spillovers among Indian  States: What Matters? What Does Not? IMF Working Paper  Loayza, Norman V. and Claudio Raddatz, 2010. The composition of growth matters for poverty  alleviation. Journal of Development Economics, 93 (2010) 137–151  Pedroni, P. and J. Yao, 2006, Regional Income Divergence in China, Journal of Asian Economics, Vol. 17,  2, pp. 294‐315.  Ravallion, Martin, 2012. "Why Don't We See Poverty Convergence?," American Economic Review,  American Economic Association, vol. 102(1), pages 504‐23, February.  Rodrik, Dani, 2013. Unconditional Convergence in Manufacturing, Quarterly Journal of Economics,  February 2013.  Sachs, J., N. Bajpai and A. Ramiah, 2002, Understanding Regional Economic Growth in India, Asian  Economic Papers, Vol. 1, 3.  Sala‐i‐Martin, Xavier, 1996. "Regional cohesion: Evidence and theories of regional growth and  convergence". European Economic Review 40 (6), 1325‐1352.          24    ANNEX A: Summary Statistics and Other Descriptive Tables     Table A1: Labor Productivity in Peru (2002‐2012), Main sectors         Overall  Primary sector  Secondary sector  Tertiary sector        Levels  Annualized  Levels  Annualized  Levels  Annualized  Levels  Annualized  growth  growth  growth  growth        2002  2012  rate  2002  2012  rate  2002  2012  rate  2002  2012  rate  Department                                         Apurímac  2,673   4,375   5.1   1,084   1,836   5.4   12,718   16,913   2.9   5,038   6,235   2.2      Huánuco  3,444   4,816   3.4   1,887   2,440   2.6   7,300   7,758   0.6   6,174   7,422   1.9      Ayacucho  4,089   7,053   5.6   1,887   3,752   7.1   12,123   21,663   6.0   7,143   8,627   1.9      Cusco  4,117   8,595   7.6   1,160   6,823   19.4   10,398   20,034   6.8   6,762   7,334   0.8      Amazonas  4,162   6,596   4.7   2,538   3,607   3.6   9,666   18,323   6.6   7,179   9,485   2.8      Puno  4,236   5,840   3.3   2,080   2,708   2.7   6,755   9,391   3.3   8,007   8,348   0.4      San Martín  4,422   6,627   4.1   2,196   3,920   6.0   11,005   15,548   3.5   6,181   7,521   2.0      Cajamarca  5,360   6,873   2.5   4,561   4,877   0.7   7,081   13,728   6.8   6,476   7,912   2.0      Huancavelica  5,487   6,620   1.9   1,552   2,066   2.9   80,749   73,450   ‐0.9   8,475   9,495   1.1      Tumbes  5,969   8,174   3.2   3,573   5,982   5.3   5,334   10,375   6.9   7,339   8,264   1.2      Piura  6,743   10,018   4.0   3,510   6,036   5.6   14,598   20,379   3.4   7,064   9,446   2.9      Junín  7,027   9,788   3.4   3,649   5,897   4.9   20,183   19,196   ‐0.5   8,378   10,446   2.2      Loreto  7,112   8,291   1.5   5,299   4,312   ‐2.0   13,926   20,057   3.7   7,278   8,716   1.8      La Libertad  7,573   11,201   4.0   6,246   11,956   6.7   13,240   16,541   2.3   6,785   8,793   2.6      Lambayeque  7,714   9,580   2.2   4,701   3,999   ‐1.6   9,548   13,377   3.4   8,549   10,917   2.5      Ucayali  7,852   8,476   0.8   5,598   6,519   1.5   15,254   13,084   ‐1.5   7,529   8,187   0.8      Madre de Dios  9,792   9,517   ‐0.3   14,404   12,801   ‐1.2   8,568   7,864   ‐0.9   7,120   8,306   1.6      Ica  9,925   16,780   5.4   8,385   19,574   8.8   16,713   31,937   6.7   8,783   11,100   2.4      Áncash  10,556   12,011   1.3   9,395   11,444   2.0   19,140   20,001   0.4   9,838   10,243   0.4      Arequipa  12,284   19,617   4.8   12,357   24,632   7.1   23,176   30,544   2.8   9,610   14,571   4.2      Tacna  12,944   16,356   2.4   21,558   19,676   ‐0.9   17,935   20,993   1.6   10,064   14,670   3.8      Pasco  13,121   12,546   ‐0.4   18,735   13,649   ‐3.1   13,259   17,789   3.0   6,720   9,824   3.9      Lima‐Callao  15,277   21,519   3.5   16,009   22,136   3.3   18,740   22,933   2.0   14,286   21,030   3.9      Moquegua  23,131   25,426   1.0   21,402   22,928   0.7   110,416   80,482   ‐3.1   8,345   12,638   4.2   National level  9,583   13,836   3.7  4,947   7,340   4.0  16,504   21,262   2.6  10,743   14,610   3.1  Productivity is measured as Value added per worker in New Soles at 1994 prices.  Gray fill indicates values above the median.  Source: SIRTOD and ENAHO.                    25    Table A2: Labor Productivity in Peru (2002‐2012), Primary sector        Overall  Primary sector  Agriculture  Mining        Levels  Annualized  Levels  Annualized  Levels  Annualized  Levels  Annualized  growth  growth  growth  growth        2002  2012  rate  2002  2012  rate  2002  2012  rate  2002  2012  rate  Department                                         Apurímac  2,673   4,375   5.1   1,084   1,836   5.4   1,027   1,827   5.9   46,026   2,275   ‐26.0      Huánuco  3,444   4,816   3.4   1,887   2,440   2.6   1,747   2,177   2.2   47,357   30,972   ‐4.2      Ayacucho  4,089   7,053   5.6   1,887   3,752   7.1   1,508   2,475   5.1   32,413   71,203   8.2      Cusco  4,117   8,595   7.6   1,160   6,823   19.4   1,139   2,384   7.7   5,033   142,741   39.7      Amazonas  4,162   6,596   4.7   2,538   3,607   3.6   2,520   3,603   3.6   ‐  4,445   ‐     Puno  4,236   5,840   3.3   2,080   2,708   2.7   1,479   2,108   3.6   19,154   11,792   ‐4.7      San Martín  4,422   6,627   4.1   2,196   3,920   6.0   2,199   3,927   6.0   ‐  108   ‐     Cajamarca  5,360   6,873   2.5   4,561   4,877   0.7   1,723   2,451   3.6   359,437   77,905   ‐14.2      Huancavelica  5,487   6,620   1.9   1,552   2,066   2.9   1,205   1,354   1.2   24,200   26,167   0.8      Tumbes  5,969   8,174   3.2   3,573   5,982   5.3   1,874   6,356   13.0   1,226   14,002   27.6      Piura  6,743   10,018   4.0   3,510   6,036   5.6   1,811   2,939   5.0   135,320   47,251   ‐10.0      Junín  7,027   9,788   3.4   3,649   5,897   4.9   2,383   3,663   4.4   24,818   33,991   3.2      Loreto  7,112   8,291   1.5   5,299   4,312   ‐2.0   3,412   3,719   0.9   123,670   36,708   ‐11.4      La Libertad  7,573   11,201   4.0   6,246   11,956   6.7   4,827   8,744   6.1   107,921   53,273   ‐6.8      Lambayeque  7,714   9,580   2.2   4,701   3,999   ‐1.6   4,860   3,737   ‐2.6   ‐  21,661   ‐     Ucayali  7,852   8,476   0.8   5,598   6,519   1.5   5,535   6,406   1.5   19,701   16,939   ‐1.5      Madre de Dios  9,792   9,517   ‐0.3   14,404   12,801   ‐1.2   5,149   4,124   ‐2.2   45,571   47,195   0.4      Ica  9,925   16,780   5.4   8,385   19,574   8.8   6,630   14,695   8.3   24,862   80,864   12.5      Áncash  10,556   12,011   1.3   9,395   11,444   2.0   1,460   2,275   4.5   824,757   369,062   ‐7.7      Arequipa  12,284   19,617   4.8   12,357   24,632   7.1   9,139   18,582   7.4   74,468   49,776   ‐3.9      Tacna  12,944   16,356   2.4   21,558   19,676   ‐0.9   6,435   8,109   2.3   124,010   158,323   2.5      Pasco  13,121   12,546   ‐0.4   18,735   13,649   ‐3.1   3,180   2,640   ‐1.8   204,658   106,720   ‐6.3      Lima‐Callao  15,277   21,519   3.5   16,009   22,136   3.3   13,026   22,726   5.7   124,105   18,447   ‐17.4      Moquegua  23,131   25,426   1.0   21,402   22,928   0.7   5,144   5,572   0.8   279,924   187,839   ‐3.9   National level  9,583   13,836   3.7  4,947   7,340   4.0  2,912   4,629   4.7  98,822   55,320   ‐5.6  Productivity is measured as Value added per worker in New Soles at 1994 prices.  Gray fill indicates values above the median.  Source: SIRTOD and ENAHO.                        26    Table A3: Labor Productivity in Peru (2002‐2012), Secondary sector        Overall  Secondary sector  Manufacturing  Non‐manufacturing        Levels  Annualized  Levels  Annualized  Levels  Annualized  Levels  Annualized  growth  growth  growth  growth        2002  2012  rate  2002  2012  rate  2002  2012  rate  2002  2012  rate  Department                                         Apurímac  2,673   4,375   5.1   12,718   16,913   2.9   11,094   12,114   0.9   14,907   20,634   3.3      Huánuco  3,444   4,816   3.4   7,300   7,758   0.6   8,895   10,915   2.1   3,957   4,823   2.0      Ayacucho  4,089   7,053   5.6   12,123   21,663   6.0   11,950   13,747   1.4   12,415   28,782   8.8      Cusco  4,117   8,595   7.6   10,398   20,034   6.8   8,889   11,030   2.2   13,551   30,705   8.5      Amazonas  4,162   6,596   4.7   9,666   18,323   6.6   11,452   13,241   1.5   5,802   23,902   15.2      Puno  4,236   5,840   3.3   6,755   9,391   3.3   5,831   7,822   3.0   9,618   12,107   2.3      San Martín  4,422   6,627   4.1   11,005   15,548   3.5   12,722   18,793   4.0   8,779   12,449   3.6      Cajamarca  5,360   6,873   2.5   7,081   13,728   6.8   5,215   11,200   7.9   15,538   18,245   1.6      Huancavelica  5,487   6,620   1.9   80,749   73,450   ‐0.9   8,738   10,216   1.6   186,112   143,783   ‐2.5      Tumbes  5,969   8,174   3.2   5,334   10,375   6.9   4,361   6,891   4.7   6,527   13,594   7.6      Piura  6,743   10,018   4.0   14,598   20,379   3.4   14,112   22,051   4.6   16,073   18,073   1.2      Junín  7,027   9,788   3.4   20,183   19,196   ‐0.5   16,985   13,719   ‐2.1   26,501   28,046   0.6      Loreto  7,112   8,291   1.5   13,926   20,057   3.7   14,363   20,879   3.8   13,186   19,147   3.8      La Libertad  7,573   11,201   4.0   13,240   16,541   2.3   12,334   17,768   3.7   17,113   14,325   ‐1.8      Lambayeque  7,714   9,580   2.2   9,548   13,377   3.4   9,112   11,954   2.8   10,617   15,558   3.9      Ucayali  7,852   8,476   0.8   15,254   13,084   ‐1.5   13,616   10,555   ‐2.5   19,787   17,916   ‐1.0      Madre de Dios  9,792   9,517   ‐0.3   8,568   7,864   ‐0.9   9,904   10,901   1.0   6,537   5,591   ‐1.6      Ica  9,925   16,780   5.4   16,713   31,937   6.7   16,274   30,732   6.6   18,413   33,669   6.2      Áncash  10,556   12,011   1.3   19,140   20,001   0.4   18,131   18,145   0.0   21,087   22,623   0.7      Arequipa  12,284   19,617   4.8   23,176   30,544   2.8   24,508   26,634   0.8   20,879   36,529   5.8      Tacna  12,944   16,356   2.4   17,935   20,993   1.6   17,962   22,137   2.1   17,904   19,985   1.1      Pasco  13,121   12,546   ‐0.4   13,259   17,789   3.0   8,363   9,764   1.6   18,160   23,983   2.8      Lima‐Callao  15,277   21,519   3.5   18,740   22,933   2.0   18,882   24,098   2.5   18,376   20,599   1.1      Moquegua  23,131   25,426   1.0   110,416   80,482   ‐3.1   199,958   81,731   ‐8.6   50,770   79,449   4.6   National level  9,583   13,836   3.7  16,504   21,262   2.6  15,818   20,843   2.8  18,213   21,958   1.9  Productivity is measured as Value added per worker in New Soles at 1994 prices.  Gray fill indicates values above the median.  Source: SIRTOD and ENAHO.                         27    Table A4: Poverty Rates, 2002 and 2012        Poverty        % of population        Levels  Annualized  growth        2002  2012  rate  Department              Tacna  31.9  11.7  ‐9.5     Lima‐Callao  32.8  14.4  ‐7.9     Moquegua  35.8  9.6  ‐12.4     Tumbes  38.7  11.7  ‐11.3     Arequipa  39.1  11.9  ‐11.2     Ica  41.7  8.1  ‐15.1     La Libertad  49.0  30.6  ‐4.6     Madre de Dios  52.2  2.4  ‐26.6     San Martín  54.2  29.6  ‐5.9     Áncash  54.6  27.4  ‐6.6     Cusco  59.3  21.9  ‐9.5     Lambayeque  61.4  25.2  ‐8.5     Piura  62.6  34.9  ‐5.7     Junín  63.5  23.7  ‐9.4     Pasco  63.9  41.9  ‐4.1     Loreto  65.9  41.8  ‐4.5     Ucayali  67.8  13.2  ‐15.1     Ayacucho  71.5  52.6  ‐3.0     Cajamarca  74.9  54.2  ‐3.2     Apurímac  74.9  55.5  ‐3.0     Puno  78.5  35.9  ‐7.5     Amazonas  79.8  44.5  ‐5.7     Huánuco  82.6  44.9  ‐5.9     Huancavelica  82.9  49.5  ‐5.0  National level  52.3  25.8  ‐6.8  Gray fill indicates values above the median.  Source: ENAHO.                        28    Table A5: Spatial concentration indexes in the secondary and tertiary sectors, 2002        Secondary sector  Tertiary sector  Overall  Non‐ Electricity  tertiary  Restaurants  Transport &  Government  Other        Manufacturing  Construction  sector  Commerce  Manufacturing  & Water  & Hotels  Communication  services  services  Concentration index: sij/xi     Amazonas  0.39  0.45  1.07  0.39  0.51  0.50  0.58  0.50  0.75  0.28     Áncash  0.67  0.87  2.16  0.76  0.71  0.80  0.62  0.58  0.86  0.55     Apurímac  0.24  0.45  0.00  0.49  0.53  0.56  0.49  0.26  1.03  0.23     Arequipa  0.97  1.40  0.82  1.45  1.22  1.15  1.58  1.28  1.24  1.14     Ayacucho  0.40  0.60  0.21  0.63  0.56  0.59  0.47  0.48  0.92  0.31     Cajamarca  1.06  0.58  0.30  0.61  0.47  0.50  0.35  0.40  0.66  0.37     Cusco  0.71  0.84  0.30  0.89  0.68  0.64  0.64  0.69  0.84  0.63     Huancavelica  0.20  0.34  0.57  0.32  0.34  0.39  0.40  0.10  0.54  0.20     Huánuco  0.39  0.46  0.37  0.47  0.56  0.65  0.50  0.57  0.69  0.35     Ica  1.25  0.80  1.03  0.78  1.08  1.27  0.84  1.32  0.99  0.89     Junín  0.61  0.76  1.65  0.69  0.76  0.91  0.79  0.78  0.73  0.56     La Libertad  1.23  0.72  0.00  0.78  0.94  1.10  0.84  0.96  0.80  0.87     Lambayeque  1.06  1.08  0.71  1.11  1.14  1.40  0.64  1.30  1.10  0.97     Lima and Callao  1.45  1.41  1.21  1.43  1.44  1.30  1.51  1.44  1.23  1.77     Loreto  0.59  0.87  3.19  0.67  0.97  1.11  0.90  0.68  1.25  0.70     Madre de Dios  0.50  0.82  1.30  0.78  1.09  1.06  1.42  1.51  1.29  0.63     Moquegua  0.40  1.49  1.93  1.45  1.06  0.85  0.95  1.44  1.46  0.87     Pasco  0.41  1.01  1.98  0.93  0.83  0.94  0.94  0.52  1.05  0.57     Piura  0.98  0.80  1.40  0.75  0.97  1.07  0.96  0.91  0.94  0.88     Puno  0.89  0.71  0.49  0.73  0.52  0.53  0.60  0.61  0.65  0.34     San Martín  0.47  0.90  0.42  0.94  0.72  0.68  0.71  0.72  0.87  0.65     Tacna  0.63  1.37  1.75  1.34  1.37  1.37  1.68  1.31  1.57  1.11     Tumbes  0.80  1.62  0.70  1.70  1.09  1.12  0.75  1.29  1.27  0.96     Ucayali  0.89  0.80  1.19  0.77  1.07  1.12  1.14  1.61  1.05  0.76  Overall concentration index: Σ(sij ‐ xi)2        232.48  194.56  209.62  210.48  223.69  119.03  310.45  236.71  69.05  654.52  i = Department; j = Substector of industry  sij = 100*(Employmentij/Employmentj)  xi = 100*(Total employmenti/Total employment)  Gray fill indicates indexes with values above 1.  Note: Concentration indexes with respect to total overall employment.  Source: ENAHO.                      29    Table A6: Spatial concentration indices in the secondary and tertiary sectors, 2012  Source: ENAHO        Secondary sector  Tertiary sector  Overall  Non‐ Electricity  tertiary  Restaurants  Transport &  Government  Other        Manufacturing  Construction  sector  Commerce  Manufacturing  & Water  & Hotels  Communication  services  services  Concentration index: sij/xi     Amazonas  0.40  0.61  0.50  0.61  0.54  0.49  0.59  0.50  0.76  0.37     Áncash  0.77  0.91  0.33  0.95  0.89  0.94  1.01  0.89  1.00  0.64     Apurímac  0.28  0.60  0.62  0.60  0.61  0.65  0.67  0.38  0.90  0.34     Arequipa  1.22  1.32  2.26  1.26  1.09  1.02  1.24  1.16  1.18  0.96     Ayacucho  0.38  0.70  0.56  0.71  0.65  0.67  0.83  0.55  0.83  0.38     Cajamarca  0.66  0.61  0.39  0.63  0.60  0.65  0.40  0.53  0.88  0.38     Cusco  0.59  0.83  0.38  0.86  0.88  0.89  0.99  0.54  1.30  0.58     Huancavelica  0.19  0.28  0.00  0.30  0.45  0.52  0.48  0.21  0.65  0.25     Huánuco  0.41  0.73  0.51  0.75  0.67  0.63  0.79  0.73  0.80  0.47     Ica  1.06  1.22  1.21  1.22  1.05  1.16  1.08  1.21  0.95  0.86     Junín  0.75  0.77  0.75  0.77  0.84  0.87  0.96  0.69  0.78  0.91     La Libertad  1.23  1.13  1.58  1.10  0.92  0.92  1.06  0.91  0.72  1.08     Lambayeque  0.86  0.94  1.05  0.93  1.06  1.20  1.09  1.35  0.85  0.82  Lima and     1.49  1.24  1.26  1.24  1.27  1.18  1.12  1.33  1.13  1.60  Callao     Loreto  0.47  0.70  0.42  0.72  1.00  1.00  1.27  1.03  1.03  0.78     Madre de Dios  0.39  0.86  0.51  0.88  1.09  1.01  1.58  1.05  1.21  0.87     Moquegua  0.63  1.27  1.24  1.27  1.00  0.74  0.98  0.71  1.67  0.90     Pasco  0.44  0.95  0.74  0.96  0.70  0.75  0.57  0.61  0.94  0.51     Piura  0.82  0.98  0.87  0.99  0.96  1.11  1.09  0.90  0.80  0.84     Puno  0.80  0.77  0.70  0.77  0.70  0.91  0.60  0.62  0.80  0.35     San Martín  0.45  0.78  1.30  0.75  0.77  0.79  0.76  0.65  1.02  0.56     Tacna  0.64  1.20  1.32  1.19  1.22  1.23  1.27  1.22  1.63  0.77     Tumbes  0.57  1.02  0.95  1.03  1.26  1.24  1.41  1.85  1.22  0.88     Ucayali  0.92  0.80  0.74  0.80  1.04  1.06  1.42  1.29  0.94  0.76  Overall concentration index: Σ(sij ‐ xi)2        316.76  81.03  159.44  78.43  96.88  47.71  36.19  150.99  31.30  466.31  i = Department; j = Substector of industry  sij = 100*(Employmentij/Employmentj)  xi = 100*(Total employmenti/Total employment)  Gray fill indicates indexes with values above 1.  Note: Concentration indexes with respect to total overall employment.  Source: ENAHO.                30    Table A7: Regions of Peru that have ports, mines and medium/large cities  Cities over  % of urban  Port  Mine  500,000  population     inhabitants  (est. 2015)  Amazonas           45  Ancash     61  Apurimac     40  Arequipa     90  Ayacucho     54  Cajamarca     35  Cusco     56  Huancavelica     23  Huanuco     39  Ica     92  Junin     66  La Libertad     78  Lambayeque     82  Lima‐Callao     98  Loreto     67  Madre de Dios     79  Moquegua     80  Pasco     65  Piura     77  Puno     54  San Martín     65  Tacna     87  Tumbes     95  Ucayali     79  Sources: Information on ports and population: INEI; on mining: Ernst & Young, "Peru's mining   & metals  investment guide 2014‐2015".            31    ANNEX B: List of Departments and their abbreviations  Department  Abbreviation     Department  Abbreviation  Amazonas  AMA     Lambayeque  LAM  Ancash  ANC     Lima‐Callao  LIM  Apurimac  APU     Loreto  LOR  Arequipa  ARE     Madre de Dios  MAD  Ayacucho  AYA     Moquegua  MOQ  Cajamarca  CAJ     Pasco  PAS  Cusco  CUS     Piura  PIU  Huancavelica  HUC     Puno  PUN  Huanuco  HUA     San Martin  MAR  Ica  ICA     Tacna  TAC  Junin  JUN     Tumbes  TUM  La Libertad  LIB     Ucayali  UCA            32    ANNEX C: Results from additional specifications    Table C.1. Five‐year specifications: Labor productivity convergence regressions, Primary sector           Primary sector     Disaggregated by  Agriculture  Mining  Total  Disaggregated by all  only  only        Agriculture + Fishing     aggregation  sectors     & Mining           (1)  (2)  (3)  (4)  (5)     (6)  (7)  Dependent variable:  Growth of VA per worker over a decade     Log initial VA per worker     ‐0.022**  ‐0.027***  ‐0.049  ‐0.027***  ‐0.056***     ‐0.004  ‐0.054***           (0.008)  (0.006)  (0.029)  (0.006)  (0.018)     (0.010)  (0.017)     Constant     0.223***  0.271***     0.246***        0.073  0.575***           (0.071)  (0.057)     (0.061)        (0.083)  (0.184)     Department FE                Industry FE                Observations     48  93  93  130  130     48  45     R‐squared     0.131  0.128  0.398  0.083  0.321     0.004  0.19  Stardard errors in parenthesis.                             *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                                 Table C.2. Five‐year specifications: Labor productivity convergence regressions, Secondary sector           Secondary sector     Disaggregated by  Manufacturing  NonManuf.  Total  Disaggregated by all  only  only           Manufacturing &     aggregation  sectors  NonManufacturing           (1)  (2)  (3)  (4)  (5)     (6)  (7)  Dependent variable:  Growth of VA per worker over a decade     Log initial VA per worker     ‐0.027***  ‐0.030***  ‐0.059**  ‐0.029**  ‐0.104**     ‐0.036***  ‐0.030**           (0.009)  (0.007)  (0.028)  (0.011)  (0.050)     (0.009)  (0.014)     Constant     0.283***  0.318***     0.328***        0.365***  0.327**           (0.086)  (0.073)     (0.106)        (0.082)  (0.135)     Department FE                Industry FE                Observations     48  96  96  143  143     48  48     R‐squared     0.161  0.122  0.423  0.052  0.285     0.281  0.093  Stardard errors in parenthesis.                             *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                                       33    Table C.3. Five‐year specifications: Labor productivity convergence regressions, Tertiary sector           Tertiary sector  Total  Disaggregated by all           aggregation  sectors           (1)  (2)  (3)  Dependent variable:  Growth of VA per worker over a decade     Log initial VA per worker     0.019  0.000  ‐0.048***           (0.014)  (0.004)  (0.010)     Constant     ‐0.149  0.023              (0.123)  (0.035)        Department FE           Industry FE           Observations     48  240  240     R‐squared     0.041  0  0.352  Stardard errors in parenthesis.              *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                Table C.4. Five‐year specifications: Labor productivity convergence regressions, All sectors           Overall  Disaggregated by  Total  Disaggregated by all           Primary, Secondary &  aggregation  sectors  Tertiary           (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  Dependent variable:  Growth of VA per worker over a decade     Log initial VA per worker     ‐0.016**  ‐0.017***  ‐0.031***  ‐0.019***  ‐0.061***           (0.007)  (0.006)  (0.010)  (0.005)  (0.015)     Constant     0.176***  0.186***     0.200***              (0.060)  (0.054)     (0.047)        Department FE             Industry FE             Observations     48  144  144  513  513     R‐squared     0.111  0.104  0.572  0.039  0.212  Stardard errors in parenthesis.                    *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                      Table C.5. Five‐year specifications: Value added per capita convergence regressions        (1)  (2)  Dependent variable:  Growth of VA per capita over a decade  ‐    Log initial VA per capita  ‐0.014**  0.024***        (0.006)  (0.008)     Log initial poverty level     ‐0.017*           (0.009)     Constant  0.156***  0.230***        (0.046)  (0.058)     Observations  48  48     R‐squared  0.113  0.184  Stardard errors in parenthesis.        *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1        34      Table C.6. Five‐year specifications: Poverty convergence regressions        (1)  (2)  Dependent variable:  Growth of percentage of population living in poverty over a decade     Log initial poverty level  0.064***  0.109***        (0.017)  (0.024)     VA per worker: Annualized gr. rate     2.576***           (0.856)     Log initial poverty level x VA per worker: Ann. gr. rate     ‐3.610**           (1.573)     Constant  ‐0.035**  ‐0.025        (0.015)  (0.020)     Observations  48  48     R‐squared  0.245  0.407  Stardard errors in parenthesis.        *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                35    Table C.7. Specifications with additional control variables: Labor productivity convergence regressions, Primary sector           (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)  Access           Human capital  to  Government  Infrastructure  Health  finance  Working‐ Working‐ HHs  Working‐ age pop.  age pop.  HHs w/  HHs w/  affiliated  Avg. years  Working‐ age pop.  Bank  Electric  HHs w/  w/ non‐ w/  Tax collected  access to  access to  to a        Control variables  of  age  w/  deposits  capacity  landline  university  university  per capita  water  electricity  public  schooling  population  elementary  per capita  per capita  telephone  higher  higher  network  network  health  education  education  education  institution  % of pop.  % of  % of  % of  % of tot.  New soles  New soles in  Log of  % of total  % of total  % of total  % of total        Level  15 yrs  working‐ working‐ working‐ pop.  in logs  logs  MW/pop.  HHs  HHs  HHs  HHs  and older  age pop.  age pop.  age pop.  Dependent variable: Growth of VA per worker over a decade     Primary sector: Total aggregation        Log initial VA per worker  ‐0.048***  ‐0.039***  ‐0.048***  ‐0.043***  ‐0.044***  ‐0.051***  ‐0.047***  ‐0.026**  ‐0.036***  ‐0.042***  ‐0.040***  ‐0.057***           (0.010)  (0.010)  (0.012)  (0.011)  (0.009)  (0.011)  (0.010)  (0.010)  (0.009)  (0.011)  (0.010)  (0.013)        Initial value of control var  0.034***  0.006**  ‐0.002**  0.009**  0.007***  0.033***  0.025***  0.002  0.002***  0.001**  0.003**  0.006***           (0.011)  (0.002)  (0.001)  (0.004)  (0.002)  (0.010)  (0.008)  (0.007)  (0.000)  (0.001)  (0.001)  (0.002)        Constant  0.142*  ‐0.035  0.540***  0.315***  0.357***  0.509***  0.326***  0.279**  0.253***  0.318***  0.344***  0.420***           (0.073)  (0.130)  (0.129)  (0.075)  (0.071)  (0.102)  (0.070)  (0.129)  (0.067)  (0.077)  (0.082)  (0.085)        Observations  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24        R‐squared  0.501  0.428  0.440  0.426  0.528  0.508  0.497  0.250  0.478  0.412  0.411  0.495     Primary sector: Disaggregated by Agriculture + Fishing & Mining        Log initial VA per worker  ‐0.033***  ‐0.032***  ‐0.033***  ‐0.032***  ‐0.033***  ‐0.033***  ‐0.033***  ‐0.031***  ‐0.032***  ‐0.032***  ‐0.032***  ‐0.033***           (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.006)        Initial value of control var  0.024**  0.005**  ‐0.002**  0.006  0.005**  0.018  0.014  0.006  0.001**  0.001*  0.001  0.003           (0.010)  (0.002)  (0.001)  (0.005)  (0.003)  (0.013)  (0.010)  (0.009)  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.002)        Constant  0.111  ‐0.028  0.391***  0.261***  0.281***  0.346***  0.260***  0.360***  0.256***  0.259***  0.296***  0.274***           (0.089)  (0.137)  (0.075)  (0.068)  (0.056)  (0.070)  (0.062)  (0.122)  (0.055)  (0.052)  (0.058)  (0.059)        Observations  46  46  46  46  46  46  46  46  46  46  46  46        R‐squared  0.340  0.335  0.341  0.320  0.339  0.325  0.322  0.302  0.317  0.322  0.306  0.325     Primary sector: Disaggregated by all sectors        Log initial VA per worker  ‐0.032***  ‐0.032***  ‐0.032***  ‐0.032***  ‐0.032***  ‐0.033***  ‐0.033***  ‐0.031***  ‐0.031***  ‐0.031***  ‐0.032***  ‐0.031***           (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.006)  (0.007)  (0.007)  (0.007)        Initial value of control var  0.012  0.003  ‐0.001  0.004  0.003  0.013  0.010  0.003  0.000  0.000  0.001  0.001           (0.009)  (0.002)  (0.001)  (0.004)  (0.002)  (0.008)  (0.007)  (0.008)  (0.001)  (0.000)  (0.001)  (0.002)        Constant  0.194**  0.084  0.323***  0.264***  0.278***  0.322***  0.257***  0.309***  0.271***  0.271***  0.284***  0.278***           (0.078)  (0.126)  (0.084)  (0.066)  (0.061)  (0.076)  (0.060)  (0.108)  (0.065)  (0.059)  (0.064)  (0.062)        Observations  63  63  63  63  63  63  63  63  63  63  63  63        R‐squared  0.236  0.240  0.233  0.235  0.236  0.240  0.239  0.228  0.230  0.230  0.232  0.229  Standard errors in parentheses                                      *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                                      36      Table C.8. Specifications with additional control variables: Labor productivity convergence regressions, Agriculture and Mining           (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)  Access           Human capital  to  Government  Infrastructure  Health  finance  Working‐ Working‐ HHs  Working‐ age pop.  age pop.  HHs w/  HHs w/  affiliated  Avg. years  Working‐ age pop.  Bank  Electric  HHs w/  w/ non‐ w/  Tax collected  access to  access to  to a        Control variables  of  age  w/  deposits  capacity  landline  university  university  per capita  water  electricity  public  schooling  population  elementary  per capita  per capita  telephone  higher  higher  network  network  health  education  education  education  institution  % of pop.  % of  % of  % of  % of tot.  New soles  New soles in  Log of  % of total  % of total  % of total  % of total        Level  15 yrs  working‐ working‐ working‐ pop.  in logs  logs  MW/pop.  HHs  HHs  HHs  HHs  and older  age pop.  age pop.  age pop.  Dependent variable: Growth of VA per worker over a decade     Agriculture only        Log initial VA per worker  ‐0.035**  ‐0.029**  ‐0.035**  ‐0.037**  ‐0.026*  ‐0.030*  ‐0.036**  ‐0.007  ‐0.015  ‐0.027*  ‐0.037**  ‐0.030*           (0.014)  (0.012)  (0.016)  (0.013)  (0.013)  (0.015)  (0.016)  (0.011)  (0.011)  (0.014)  (0.015)  (0.017)        Initial value of control var  0.028**  0.006**  ‐0.002**  0.010***  0.005**  0.020*  0.021**  ‐0.002  0.001*  0.001*  0.003**  0.003           (0.011)  (0.002)  (0.001)  (0.003)  (0.002)  (0.011)  (0.009)  (0.006)  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.002)        Constant  0.075  ‐0.131  0.399**  0.242**  0.208**  0.302**  0.237**  0.077  0.107  0.195**  0.294**  0.229*           (0.077)  (0.112)  (0.163)  (0.086)  (0.093)  (0.134)  (0.098)  (0.117)  (0.080)  (0.093)  (0.107)  (0.112)        Observations  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24        R‐squared  0.253  0.290  0.193  0.324  0.200  0.165  0.219  0.030  0.177  0.178  0.256  0.137     Mining only        Log initial VA per worker  ‐0.063***  ‐0.062***  ‐0.062***  ‐0.062***  ‐0.065***  ‐0.068***  ‐0.066***  ‐0.065***  ‐0.065***  ‐0.062***  ‐0.063***  ‐0.066***           (0.015)  (0.016)  (0.015)  (0.016)  (0.016)  (0.016)  (0.016)  (0.016)  (0.016)  (0.016)  (0.016)  (0.016)        Initial value of control var  0.029  0.006  ‐0.002  0.004  0.007  0.029  0.020  0.019  0.001  0.001  0.001  0.005           (0.025)  (0.006)  (0.002)  (0.009)  (0.006)  (0.024)  (0.019)  (0.018)  (0.001)  (0.001)  (0.003)  (0.004)        Constant  0.415  0.286  0.753***  0.617***  0.636***  0.756***  0.618***  0.859***  0.607***  0.603***  0.654***  0.628***           (0.263)  (0.411)  (0.188)  (0.183)  (0.166)  (0.188)  (0.172)  (0.261)  (0.174)  (0.182)  (0.174)  (0.168)        Observations  22  22  22  22  22  22  22  22  22  22  22  22        R‐squared  0.474  0.464  0.477  0.445  0.484  0.479  0.466  0.468  0.466  0.454  0.441  0.477  Standard errors in parentheses                                      *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                                            37    Table C.9. Specifications with additional control variables: Labor productivity convergence regressions, Secondary sector  Access           Human capital  to  Government  Infrastructure  Health  finance  Working‐ Working‐ HHs  Working‐ age pop.  age pop.  HHs w/  HHs w/  affiliated  Avg.  Working‐ age pop.  Bank  Electric  HHs w/  w/ non‐ w/  Tax collected  access to  access to  to a        Control variables  years of  age  w/  deposits  capacity  landline  university  university  per capita  water  electricity  public  schooling  population  elementary  per capita  per capita  telephone  higher  higher  network  network  health  education  education  education  institution  % of pop.  % of  % of  % of  % of tot.  New soles  New soles in  Log of  % of total  % of total  % of total  % of total        Level  15 yrs  working‐ working‐ working‐ pop.  in logs  logs  MW/pop.  HHs  HHs  HHs  HHs  and older  age pop.  age pop.  age pop.  Dependent variable: Growth of VA per worker over a decade     Secondary sector: Total aggregation        Log initial VA per worker  ‐0.025***  ‐0.026***  ‐0.025***  ‐0.025***  ‐0.026***  ‐0.025***  ‐0.025***  ‐0.019  ‐0.027***  ‐0.025***  ‐0.025***  ‐0.028***           (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.008)  (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.011)  (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.008)        Initial value of control var  ‐0.001  ‐0.000  0.000  ‐0.001  0.001  ‐0.001  ‐0.002  ‐0.005  0.000  ‐0.000  ‐0.000  0.001           (0.006)  (0.001)  (0.000)  (0.002)  (0.001)  (0.005)  (0.004)  (0.006)  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.001)        Constant  0.275***  0.280**  0.256***  0.269***  0.275***  0.267***  0.274***  0.161  0.274***  0.272***  0.271***  0.282***           (0.078)  (0.110)  (0.075)  (0.070)  (0.070)  (0.072)  (0.070)  (0.153)  (0.069)  (0.070)  (0.070)  (0.069)        Observations  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24        R‐squared  0.368  0.368  0.376  0.372  0.377  0.370  0.373  0.387  0.388  0.376  0.368  0.396     Secondary sector: Disaggregated by Manufacturing & NonManufacturing        Log initial VA per worker  ‐0.025***  ‐0.025***  ‐0.024***  ‐0.025***  ‐0.026***  ‐0.025***  ‐0.024***  ‐0.021**  ‐0.027***  ‐0.024***  ‐0.025***  ‐0.028***           (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.005)  (0.005)  (0.008)  (0.007)  (0.006)  (0.006)  (0.007)        Initial value of control var  0.001  0.001  0.000  0.000  0.001  ‐0.000  ‐0.001  ‐0.004  0.000  ‐0.000  0.000  0.001           (0.005)  (0.001)  (0.000)  (0.002)  (0.001)  (0.003)  (0.003)  (0.004)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.001)        Constant  0.259***  0.220***  0.255***  0.262***  0.266***  0.261***  0.263***  0.189*  0.265***  0.262***  0.263***  0.274***           (0.075)  (0.072)  (0.057)  (0.059)  (0.058)  (0.052)  (0.059)  (0.104)  (0.063)  (0.058)  (0.057)  (0.068)        Observations  48  48  48  48  48  48  48  48  48  48  48  48        R‐squared  0.250  0.254  0.250  0.249  0.256  0.249  0.251  0.259  0.267  0.250  0.250  0.283     Secondary sector: Disaggregated by all sectors        Log initial VA per worker  ‐0.017  ‐0.016  ‐0.017  ‐0.015  ‐0.017  ‐0.016  ‐0.016  ‐0.023*  ‐0.017  ‐0.017  ‐0.017  ‐0.018           (0.011)  (0.010)  (0.011)  (0.011)  (0.011)  (0.011)  (0.011)  (0.012)  (0.011)  (0.011)  (0.011)  (0.011)        Initial value of control var  ‐0.004  ‐0.002  0.000  ‐0.003  ‐0.000  ‐0.005  ‐0.005  0.009*  ‐0.000  ‐0.000  ‐0.000  0.001           (0.008)  (0.001)  (0.001)  (0.003)  (0.002)  (0.007)  (0.006)  (0.005)  (0.001)  (0.000)  (0.001)  (0.001)        Constant  0.230***  0.353***  0.180  0.207**  0.202*  0.181  0.210**  0.331**  0.205**  0.205**  0.201*  0.202*           (0.082)  (0.090)  (0.118)  (0.088)  (0.098)  (0.110)  (0.088)  (0.153)  (0.093)  (0.092)  (0.098)  (0.099)        Observations  72  72  72  72  72  72  72  72  72  72  72  72        R‐squared  0.073  0.090  0.074  0.085  0.070  0.076  0.078  0.094  0.071  0.071  0.072  0.072  Standard errors in parentheses                                      *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                                        38    Table C.10. Specifications with additional control variables: Labor productivity convergence regressions, Manufacturing and NonManufacturing           (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)  Access           Human capital  to  Government  Infrastructure  Health  finance  Working‐ Working‐ HHs  Working‐ age pop.  age pop.  HHs w/  HHs w/  affiliated  Avg. years  Working‐ age pop.  Bank  Electric  HHs w/  w/ non‐ w/  Tax collected  access to  access to  to a        Control variables  of  age  w/  deposits  capacity  landline  university  university  per capita  water  electricity  public  schooling  population  elementary  per capita  per capita  telephone  higher  higher  network  network  health  education  education  education  institution  % of pop.  % of  % of  % of  % of tot.  New soles  New soles in  Log of  % of total  % of total  % of total  % of total        Level  15 yrs  working‐ working‐ working‐ pop.  in logs  logs  MW/pop.  HHs  HHs  HHs  HHs  and older  age pop.  age pop.  age pop.  Dependent variable: Growth of VA per worker over a decade     Manufacturing only        Log initial VA per worker  ‐0.035***  ‐0.037***  ‐0.035***  ‐0.038***  ‐0.036***  ‐0.038***  ‐0.038***  ‐0.030***  ‐0.036***  ‐0.034***  ‐0.037***  ‐0.042***           (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.008)  (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.008)  (0.008)  (0.007)  (0.007)  (0.007)        Initial value of control var  0.005  0.002  ‐0.000  0.002  0.002  0.008  0.007*  ‐0.003  0.000  0.000  0.001  0.002**           (0.006)  (0.001)  (0.000)  (0.002)  (0.001)  (0.005)  (0.004)  (0.004)  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.001)        Constant  0.307***  0.254***  0.359***  0.357***  0.343***  0.390***  0.343***  0.281**  0.341***  0.331***  0.360***  0.382***           (0.065)  (0.084)  (0.078)  (0.068)  (0.063)  (0.074)  (0.061)  (0.099)  (0.065)  (0.065)  (0.063)  (0.062)        Observations  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24        R‐squared  0.544  0.558  0.536  0.552  0.561  0.572  0.584  0.533  0.543  0.528  0.583  0.621     NonManufacturing only        Log initial VA per worker  ‐0.021*  ‐0.020*  ‐0.021*  ‐0.021*  ‐0.021*  ‐0.021*  ‐0.020*  ‐0.014  ‐0.023**  ‐0.021*  ‐0.020*  ‐0.022**           (0.011)  (0.011)  (0.011)  (0.011)  (0.011)  (0.011)  (0.010)  (0.017)  (0.010)  (0.011)  (0.011)  (0.010)        Initial value of control var  ‐0.001  0.001  0.000  ‐0.000  0.000  ‐0.004  ‐0.006  ‐0.005  0.000  ‐0.000  ‐0.000  0.001           (0.009)  (0.002)  (0.001)  (0.003)  (0.002)  (0.008)  (0.006)  (0.010)  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.001)        Constant  0.240*  0.166  0.220*  0.235**  0.233**  0.227**  0.252**  0.117  0.222**  0.237**  0.234**  0.227**           (0.121)  (0.192)  (0.107)  (0.103)  (0.102)  (0.102)  (0.101)  (0.238)  (0.100)  (0.103)  (0.101)  (0.100)        Observations  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24        R‐squared  0.157  0.164  0.163  0.157  0.158  0.165  0.195  0.168  0.195  0.158  0.167  0.189  Standard errors in parentheses                                      *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                                            39    Table C.11. Specifications with additional control variables: Labor productivity convergence regressions, Tertiary sector           (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)  Access           Human capital  to  Government  Infrastructure  Health  finance  Working‐ Working‐ HHs  Working‐ age pop.  age pop.  HHs w/  HHs w/  affiliated  Avg. years  Working‐ age pop.  Bank  Electric  HHs w/  w/ non‐ w/  Tax collected  access to  access to  to a        Control variables  of  age  w/  deposits  capacity  landline  university  university  per capita  water  electricity  public  schooling  population  elementary  per capita  per capita  telephone  higher  higher  network  network  health  education  education  education  institution  % of pop.  % of  % of  % of  % of tot.  New soles  New soles in  Log of  % of total  % of total  % of total  % of total        Level  15 yrs  working‐ working‐ working‐ pop.  in logs  logs  MW/pop.  HHs  HHs  HHs  HHs  and older  age pop.  age pop.  age pop.  Dependent variable: Growth of VA per worker over a decade     Tertiary sector: Total aggregation        Log initial VA per worker  ‐0.001  0.007  0.003  0.003  ‐0.005  ‐0.006  0.001  0.019  0.007  0.002  ‐0.008  ‐0.014           (0.014)  (0.012)  (0.015)  (0.013)  (0.014)  (0.014)  (0.015)  (0.013)  (0.012)  (0.013)  (0.017)  (0.010)        Initial value of control var  0.006*  0.001*  ‐0.000  0.002*  0.002**  0.007**  0.004  ‐0.001  0.000*  0.000*  0.001*  0.002***           (0.003)  (0.001)  (0.000)  (0.001)  (0.001)  (0.003)  (0.002)  (0.002)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)        Constant  ‐0.022  ‐0.120  0.006  ‐0.018  0.050  0.089  ‐0.005  ‐0.151  ‐0.056  ‐0.014  0.086  0.119           (0.111)  (0.096)  (0.138)  (0.114)  (0.118)  (0.128)  (0.125)  (0.129)  (0.102)  (0.113)  (0.147)  (0.090)        Observations  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24        R‐squared  0.229  0.224  0.173  0.220  0.294  0.297  0.194  0.097  0.239  0.231  0.232  0.560     Tertiary sector: Disaggregated by all sectors        Log initial VA per worker  0.002  0.003  0.003  0.003  0.002  0.001  0.002  0.004  0.003  0.003  0.002  0.001           (0.004)  (0.004)  (0.004)  (0.004)  (0.004)  (0.003)  (0.004)  (0.004)  (0.004)  (0.004)  (0.004)  (0.003)        Initial value of control var  0.007**  0.002***  ‐0.000**  0.002**  0.002***  0.008***  0.005***  0.002  0.000**  0.000**  0.001***  0.002***           (0.003)  (0.001)  (0.000)  (0.001)  (0.000)  (0.002)  (0.002)  (0.003)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)        Constant  ‐0.057  ‐0.124**  0.016  ‐0.024  ‐0.008  0.018  ‐0.021  ‐0.002  ‐0.032  ‐0.022  ‐0.004  ‐0.015           (0.035)  (0.054)  (0.036)  (0.034)  (0.031)  (0.031)  (0.032)  (0.043)  (0.037)  (0.031)  (0.031)  (0.030)        Observations  120  120  120  120  120  120  120  120  120  120  120  120        R‐squared  0.061  0.080  0.049  0.061  0.082  0.097  0.068  0.015  0.062  0.064  0.049  0.123  Standard errors in parentheses                                      *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                                            40    Table C.12. Specifications with additional control variables: Labor productivity convergence regressions, All sectors           (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)  Access           Human capital  to  Government  Infrastructure  Health  finance  Working‐ Working‐ HHs  Working‐ age pop.  age pop.  HHs w/  HHs w/  affiliated  Avg. years  Working‐ age pop.  Bank  Electric  HHs w/  w/ non‐ w/  Tax collected  access to  access to  to a        Control variables  of  age  w/  deposits  capacity  landline  university  university  per capita  water  electricity  public  schooling  population  elementary  per capita  per capita  telephone  higher  higher  network  network  health  education  education  education  institution  % of pop.  % of  % of  % of  % of tot.  New soles  New soles in  Log of  % of total  % of total  % of total  % of total        Level  15 yrs  working‐ working‐ working‐ pop.  in logs  logs  MW/pop.  HHs  HHs  HHs  HHs  and older  age pop.  age pop.  age pop.  Dependent variable: Growth of VA per worker over a decade     Overall: Total aggregation        Log initial VA per worker  ‐0.038***  ‐0.029***  ‐0.034***  ‐0.035***  ‐0.035***  ‐0.040***  ‐0.036***  ‐0.016*  ‐0.029***  ‐0.032***  ‐0.034***  ‐0.052***           (0.008)  (0.007)  (0.009)  (0.008)  (0.007)  (0.008)  (0.008)  (0.009)  (0.006)  (0.009)  (0.007)  (0.008)        Initial value of control var  0.015***  0.002**  ‐0.001**  0.004***  0.003***  0.015***  0.010***  ‐0.002  0.001***  0.001**  0.001***  0.004***           (0.005)  (0.001)  (0.000)  (0.002)  (0.001)  (0.004)  (0.004)  (0.004)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.001)        Constant  0.234***  0.124*  0.372***  0.303***  0.316***  0.408***  0.304***  0.156  0.247***  0.283***  0.314***  0.436***           (0.051)  (0.061)  (0.096)  (0.063)  (0.055)  (0.076)  (0.063)  (0.097)  (0.050)  (0.067)  (0.063)  (0.066)        Observations  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24  24        R‐squared  0.520  0.443  0.402  0.472  0.580  0.541  0.476  0.277  0.548  0.405  0.494  0.644     Overall: Disaggregated by Primary, Secondary & Tertiary        Log initial VA per worker  ‐0.022***  ‐0.021***  ‐0.021***  ‐0.022***  ‐0.023***  ‐0.022***  ‐0.022***  ‐0.018**  ‐0.022***  ‐0.021***  ‐0.022***  ‐0.024***           (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.006)  (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.007)  (0.007)        Initial value of control var  0.008**  0.002**  ‐0.000  0.002*  0.002**  0.007**  0.006*  ‐0.001  0.001***  0.000  0.001**  0.002***           (0.004)  (0.001)  (0.000)  (0.001)  (0.001)  (0.003)  (0.003)  (0.003)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.001)        Constant  0.155***  0.098  0.238***  0.203***  0.216***  0.238***  0.200***  0.184**  0.192***  0.202***  0.215***  0.220***           (0.051)  (0.058)  (0.067)  (0.058)  (0.059)  (0.070)  (0.056)  (0.085)  (0.055)  (0.057)  (0.059)  (0.060)        Observations  72  72  72  72  72  72  72  72  72  72  72  72        R‐squared  0.264  0.258  0.239  0.246  0.301  0.261  0.255  0.216  0.301  0.242  0.256  0.287     Overall: Disaggregated by all sectors        Log initial VA per worker  ‐0.020***  ‐0.020***  ‐0.020***  ‐0.020***  ‐0.021***  ‐0.021***  ‐0.020***  ‐0.020***  ‐0.020***  ‐0.020***  ‐0.020***  ‐0.021***           (0.006)  (0.005)  (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.006)  (0.005)  (0.005)  (0.006)  (0.006)        Initial value of control var  0.005  0.001  ‐0.000  0.001  0.001  0.005  0.003  0.004  0.000  0.000  0.000  0.001*           (0.003)  (0.001)  (0.000)  (0.001)  (0.001)  (0.003)  (0.003)  (0.003)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.001)        Constant  0.167***  0.149***  0.217***  0.197***  0.200***  0.216***  0.194***  0.241***  0.194***  0.195***  0.202***  0.196***           (0.044)  (0.042)  (0.057)  (0.048)  (0.049)  (0.056)  (0.047)  (0.071)  (0.048)  (0.047)  (0.050)  (0.049)        Observations  255  255  255  255  255  255  255  255  255  255  255  255        R‐squared  0.110  0.108  0.108  0.107  0.112  0.111  0.109  0.111  0.108  0.109  0.109  0.112  Standard errors in parentheses                                      *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                                      41