WPS7666 Policy Research Working Paper 7666 China’s Slowdown and Rebalancing Potential Growth and Poverty Impacts on Sub-Saharan Africa Csilla Lakatos Maryla Maliszewska Israel Osorio-Rodarte Delfin Go Development Economics Development Prospects Group May 2016 Policy Research Working Paper 7666 Abstract This paper explores the economic impacts of two related for its trading partners. If global supply responds positively tracks of China’s expected transformation—economic to the shifts in relative prices and the new sources of con- slowdown and rebalancing away from investment toward sumer demand from China, a substantial rebalancing in consumption—and estimates the spillovers for the rest of China could have an overall favorable impact on the global the world, with a special focus on Sub-Saharan African economy. Economic growth could turn positive and higher countries. The paper finds that an average annual slow- on average, by 6 percent in Sub-Saharan Africa and 5.5 down of gross domestic product in China of 1 percent percent globally, as compared with the past trends scenario. over 2016–30 is expected to result in a decline of gross Finally, rebalancing reduces the prevalence of poverty in domestic product in Sub-Saharan Africa by 1.1 percent Sub-Saharan Africa compared with the isolated negative and globally by 0.6 percent relative to the past trends sce- effects of China’s slowdown, which slightly increase the nario by 2030. However, if China’s transformation also incidence of poverty. Overall, China’s slowdown and rebal- entails substantial rebalancing, the negative income effects ancing combined are estimated to increase gross domestic of the economic slowdown could be offset by the posi- product in Sub-Saharan Africa by 4.7 percent by 2030 and tive changes brought along by rebalancing through higher reduce poverty, but the extent of this varies by country. overall imports by China and positive terms of trade effects This paper is a product of the Development Prospects Group, Development Economics. 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 mmaliszewska@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   China’s Slowdown and Rebalancing:  Potential Growth and Poverty Impacts on Sub‐Saharan Africa    Csilla Lakatos, Maryla Maliszewska, Israel Osorio‐Rodarte, Delfin Go 1                                      JEL classification: F17, D31, F13, C68, D58, O55, F63, I32.   Keywords : trade, poverty, shared prosperity, Africa, China, CGE, microsimulations.                                                                     1 This research was funded by the PSIA TF “Africa’s trade potential and interactions with the global economy and China:  opportunities for growth and poverty reduction”. We thank Bingjie Hu for excellent research assistance. We are grateful to  Punam Chuhan‐Pole, Sudhir Shetty and Bert Hoffman, as well as the participats of the Africa Economics Seminar for valuable  comments and sugestions. Corresponding author: mmaliszewska@worldbank.org.  1.  Introduction .......................................................................................................................................... 3  2.  The economic engagement of Africa and China ...................................................................................  4  2.1.  Trade relations ..............................................................................................................................  4  2.2.  Investment relations .....................................................................................................................  7  2.3.  Chinese development aid .............................................................................................................  9  2.4.  Integration into global and Chinese value chains (GVCs) ............................................................. 9  3.  Literature review of economic spillovers ..............................................................................................  9  3.1.  China’s slowdown .......................................................................................................................  10  3.2.  China’s rebalancing .....................................................................................................................  10  4.  Economy‐wide implications of China’s transformation on Sub‐Saharan Africa ................................. 11  4.1.  Methodology ...............................................................................................................................  11  4.2.  The past trends scenario .............................................................................................................  13  4.3.  The impacts of China’s slowdown ...............................................................................................  15  4.4.  The impacts of China’s rebalancing ............................................................................................  16  4.5.  The impacts of China’s slowdown and rebalancing ....................................................................  21  5.  Poverty and inequality impacts ..........................................................................................................  21  6.  Conclusions ......................................................................................................................................... 25  References .................................................................................................................................................. 26  Appendix ..................................................................................................................................................... 29    2    1. Introduction  Economic engagement with Africa2 has been a priority for Chinese policy makers since the 1990s. Through  improved  economic  relations,  China  benefits  from  access  to  dynamic  and  growing  markets  for  Chinese  goods  and  services,  a  reliable  source  of  raw  materials  and  energy,  a  destination  for  foreign  direct  investment  that  makes  use  of  lower  local  wages,  and  finally,  reinforced  political  support  from  African  countries  in  international  affairs.  On  the  other  hand,  Africa  benefits  from  China’s  financial  and  technical  assistance  in  infrastructure  investment,  transfer  of  technology  and  knowledge,  and  China’s  relatively  strong capacity to implement development and industrialization projects.  Even  so,  China’s  economy  is  undergoing  significant  changes.  The  12th  Five  Year  Plan  recognizes  that  the  annual  growth  in  excess  of  10  percent  (average  over  2003‐2010)  is  unsustainable  in  the  long  run  and  envisages  the  growth  rate  of  7  percent  a  year.  Apart  from  putting  the  brakes  on  fast  growth,  Chinese  authorities  aim  to  rebalance  the  economy  towards  consumption  and  away  from  investment.  Indeed,  recent data show that investment as a share of GDP has risen to more than 46 percent in 2013, which in  turn  led  to  the  build‐up  of  excess  capacity.  Among  the  most  important  measures  set  out  in  favor  of  facilitating  China’s  structural  transformation  were  a)  policies  that  promote  urbanization  –  this  in  turn  would  help  fuel  domestic  consumption;  b)  policies  that  encourage  lower  domestic  savings  –  leading  to  lower investment; and c) policies that improve the efficiency of state‐owned enterprises and allow more  sectors to be open for non‐state investment.   The most important channels of transmission of economic spillovers are the income effects on trade and  investment.  First,  China’s  economic  strategy  will  lower  external  demand  for  African  exports.  As  the  Chinese economy moves towards a targeted 7 percent growth per annum towards a projected 4.6 percent  by  2030,  it  could  require  fewer  imports  to  fuel  its  domestic  manufacturing  production.  A  lower  demand  for imports could in turn disproportionately impact SSA countries that are exporters of commodities, raw  materials and oil. Also, as Chinese domestic aggregate demand shifts from investment goods to household  consumption  and  services,  exporters  of  consumption  goods  and  services  can  gain  from  rebalancing.  Second,  weaker  global  demand  is  expected  to  translate  into  falling  commodity  prices,  which  will  negatively impact terms of trade of net commodity exporters. Third, motivated by increasing labor costs  some Chinese firms might relocate production to the relatively more labor abundant Africa.  Although FDI  and  multinational  companies  are  not  explicitly  considered  in  our  modeling  framework,  such  effects  will  be  indirectly  represented  as  a  result  of  changing  comparative  advantages  and  the  specialization  of  SSA  economies  in  goods  that  are  relatively  labor  abundant  (Chandra  et  al.,  2012;  Dollar,  2013).  Fourth,  as  economic  growth in China  slows down, the pool of savings is likely to decline, leading to less funding for  Chinese investment in Africa, in particular in natural resource sectors and infrastructure.   The  paper  is  centered  on  two  main  pillars.  First,  we  explore  the  economic  impacts  of  China’s  slowdown  on the rest of the world with a focus on Sub‐Saharan Africa. Second, we separately consider the impacts  of China’s rebalancing by providing an in‐depth examination of the driving forces of the expected benefits  and losses and shedding light on potential areas of policy intervention.   The contributions of this study to the existing literature are multi‐fold. First, we explore not only growth  spillovers  commonly  analyzed  by  other  authors,  but  we  also  separately  consider  the  impacts  of  China’s                                                               2  The focus of this analysis is Sub‐Saharan Africa (SSA). “SSA” and “Africa” are used interchangeably.  3    rebalancing, along with the combined aggregate impacts of China’s expected transformation. Second, we  provide  estimates  of  the  impact  of  China’s  transformation  on  poverty  and  shared  prosperity  in  Africa.   Finally, we have updated and extended our modeling tools, so that a similar analysis could be conducted  for other parts of the world.   2. The economic engagement of Africa and China  2.1. Trade relations   Trade  between  China  and  Sub‐Saharan  Africa  has  been  growing  at  a  staggering  pace  and  increased  over  100‐fold  since  1990  (Figure  1).  In  2014,  exports  from  China  to  SSA  reached  $84  billion  compared  to  $63  billion exports from SSA to China. China’s WTO accession in 2001 made a significant positive difference in  trade  relations  between  the  two  regions.  Trade  between  the  two  regions  grew  at  an  average  annual  growth rate of 17 percent during the 1990‐2000 period. Since China’s WTO accession, it has been growing  by 27 percent over 2001‐2014, despite  the slump in  global trade  during  the 2008‐09 financial crisis. As a  result, China has become SSA’s largest trading partner after it surpassed the Unite States in 2009.  For  the  region  as  a  whole,  China  is  a  destination  for  16  percent  of  SSA’s  total  exports  (surpassing  even  intra‐regional  exports,  which  account  for  10  percent)  and  a  source  of  14.3  percent  of  total  imports.  A  regional  decomposition  of  these  aggregates  in  Figure  2  highlights  important  regional  heterogeneities.  South  Africa,  Zambia  and  the  rest  of  SSA  export  relatively  more  than  the  regional  average  while  Madagascar, Botswana and Ghana import from China at above the regional average.   In  terms of sectoral  composition, SSA exports  to China are concentrated in natural resource industries –  about 78 percent of the total. On the other hand, the majority of SSA’s imports are accounted for by high‐  and  low‐skill  manufactures  with  48.6  percent  and  37.7  percent,  respectively.  A  concern  related  to  the  sectoral  composition  of  trade  between  the  two  regions  is  that  China’s  imports  from  Africa  are  mainly  focused  on  low  value‐added  and  raw  commodities,  which  may  limit  opportunities  for  Africa’s  industrialization  and  moving  up  the  value  chain.  Implicitly,  the  nature  of  SSA‐China  trade  tends  to  limit  African  growth  prospects  away  from  a  sustainable  structural  upgrade  and  economic  diversification  (Ighobor, 2013).  These  concerns  are  however  often  controversial  in  the  empirical  literature.  Previous  studies  find  that  African  countries  with  a  concentration  in  primary  product  exports  experienced  broader  growth  benefits  than  more  diversified  exporters  and  that  countries  may  recover  from  the  global  financial  crisis  faster  if  their exports contribute to China’s production chain or its consumption chain (Maswana, 2010). Contrary  to the common view that increasing imports from China would have a negative effect on growth, empirical  evidence shows that the China’s share in a country's total imports has a robust positive effect on growth  (Baliamoune‐Lutz, 2011).  4    Figure 1 The increasing importance of China for SSA   Panel A: Trade linkages ($ billions)    Panel B: Investment linkages ($ billions)  20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 FDI stocks from China FDI stocks in China   Source: Direction of Trade Statistics (IMF) and UNCTAD bilateral FDI statistics  In  terms  of  trade  preferences,  currently  there  are  no  free  trade  agreements  between  China  and  any  of  the  SSA’s  countries  or  regions.  Average  tariff  barriers  faced  by  Chinese  exporters  to  SSA  markets  are  significantly higher (10.1 percent) than barriers faced by SSA’s exporters to Chinese markets (5.2 percent).  Sectoral  protection  patterns  reveal  significant  variations.  In  terms  of  Chinese  exports  to  SSA’s  markets,  low‐skill  manufactures  and  agriculture  are  the  most  protected  with  average  tariffs  of  19.2  percent  and  16.5 percent, respectively, compared to a much lower 5.8 percent in high‐skill manufactures. On the other  hand,  the  most  protected  Chinese  sectors  for  SSA  exporters  are  agriculture  and  high‐skill  manufactures  with 7.3 percent and 7.6 percent tariff rates. We also note that imports of natural resource products (coal,  oil, gas, and their products) have duty free access to Chinese markets.    Like other developed countries, China started offering duty‐free market access to SSA’s Least Developed  Countries  (LDCs)  shortly  after  its  accession  to  the  WTO  in  2003,  a  scheme  that  covered  190  types  of  5    commodities.  In  2007,  440  items  were  exempt.  Finally,  in  2009  it  extended  duty‐free  exemptions  to  95  percent  of  exports  from  LDCs  in  Africa.  Among  LDCs  in  Africa,  Angola,  Sudan,  Congo,  Equatorial  Guinea,  Congo DR benefit significantly since they account for 90 percent of LDC exports to China.    Figure 2 China is the main trading partner for most SSA countries  0.3 mdg Share of imports from China bwa gha 0.2 tza xssa ken eth nga zaf sen nam moz cmr 0.1 civ uga rwa zmb bfa 0.0 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 Share of exports from China   Source: GTAP9 database  China’s rebalancing away from investment‐led towards consumption‐based growth is expected to change  the composition of Chinese imports with a possible shift towards consumer or final goods. As highlighted  in Figure 3, given that SSA’s exports to China are less intensive in consumer goods than that of the rest of  the  world,  such  a  compositional  change  will  provide  a  new  source  for  trade  expansion  if  supply  in  Sub‐ Saharan Africa could respond positively to the shifting opportunities.     Figure 3 The composition of China's imports  Panel A: China’s overall imports  Panel B: China’s imports from SSA  Source: WITS  As  shown  in  Table  1,  certain  SSA  countries  have  untapped  potential  in  exporting  final  goods  to  Chinese  markets when compared to the structure of their exports to other similar markets. For example, we find  6    that  while  consumer  goods  represent  only  16  percent  of  Kenya’s  exports  to  China,  exports  to  Japan  are  dominated by flowers and tea and  coffee products.  Senegal’s exports of fish and crustacean products to  Japanese and Korean markets accounts for more than 90 percent of their total exports but only 24 percent  of  exports  to  China.  In  the  case  of  Madagascar,  major  export  products  such  as  vanilla  and  cloves  that  account for the majority of final goods exports to Japan are underrepresented when it comes to exports  to China.    Table 1 The prevalence of final goods in SSA’s exports (2004‐2014, percent of total)     Exports to China  Exports to Japan  Exports to Korea, Rep.    Final  Interme Capital  Final  Interme Capital  Final  Interme Capital  goods  diates  goods  goods  diates  goods  goods  diates  goods  Burkina Faso  0.0   100.0   0.0   0.3   99.7   0.0   0.2   98.9   1.0   Botswana  0.0   100.0   0.0   0.0   100.0   0.0   0.0   100.0   0.0   Cote d’Ivoire  0.2   99.8   0.0   1.5   98.5   0.0   3.3   96.4   0.3   Cameroon  0.0   100.0   0.0   3.2   88.3   8.3   0.2   99.5   0.3   Ethiopia  0.4   99.6   0.0   4.4   95.6   0.0   0.2   99.7   0.0   Ghana  0.2   99.8   0.0   2.5   97.2   0.0   5.2   94.2   0.5   Kenya  16.0   83.9   0.0   69.0   30.4   0.5   2.7   94.3   3.0   Madagascar  7.5   92.3   0.1   51.7   48.2   0.1   10.0   89.8   0.2   Mozambique  0.2   99.5   0.0   16.8   83.2   0.0   0.8   99.2   0.0   Namibia  0.7   99.2   0.0   24.2   75.7   0.0   1.3   98.6   0.0   Nigeria  0.0   99.9   0.0   0.0   99.7   0.0   0.0   99.6   0.4   Rwanda  0.0   100.0   0.0   19.9   80.0   0.1   3.2   95.9   0.9   Senegal  23.6   76.3   0.1   91.7   7.4   0.9   91.4   8.2   0.3   Tanzania  0.5   99.4   0.0   6.5   93.5   0.0   1.2   98.6   0.1   Uganda  0.3   99.5   0.0   28.5   71.3   0.2   1.0   98.7   0.2   South Africa  1.4   98.1   0.5   11.0   88.2   0.6   1.6   97.7   0.6   Zambia  0.0   100.0   0.0   0.6   99.3   0.0   0.0   100.0   0.0   Source: Authors’ calculations based on UN COMTRADE  2.2. Investment relations  Although not as remarkably as trade, investment between China and Sub‐Saharan Africa has been growing  significantly  (limited  data  availability  complicates  the  assessment  of  the  true  extent  of  Chinese  engagement  in  Africa).  By  2012,  accumulated  Chinese  FDI  stocks  in  SSA  amounted  to  $18.5  billion  compared  to  only  $0.46  billion  in  2003  (see  Figure  1).  On  the  other  hand,  SSA’s  FDI  stocks  in  China  are  reportedly  $11.5  billion  (UNCTAD,  2014).  The  majority  of  China’s  investment  in  Africa  is  concentrated  in  resource‐rich countries such as Angola, Nigeria and South Africa, DRC, Sudan and Zambia (Ighobor, 2013).  Top  industries  for  China’s  investment  are  mining  (30.6  percent)  and  finance  (19.5  percent)  (MOFCOM,  2013).  China’s  investment  policy  toward  Africa  is  complicated  and  non‐transparent  (Johnston  and  Yuan,  2014).  The  institutional  framework  that  regulates  investment  relations  is  mainly  based  on  the  Forum  on  China  and  Africa  Cooperation  (FOCAC)  under  which  45  economic  and  technical  cooperation  (ETC)  agreements  7    have  been  signed.  In  addition,  a  myriad  of  32  Bilateral  Investment  Treaties  (BITs)  and  9  Double  Taxation  Treaties (DTTs) add to the complexity of existing regulations.   An  important  mechanism  for  China’s  direct  investment  in  manufacturing  in  Africa  is  through  industrial  parks or special economic zones (SEZs). Of the 19 zones approved by the Chinese government as of 2011,  five  are  in  Sub‐Saharan  Africa,  namely  Ethiopia,  Mauritius,  Nigeria  (2)  and  Zambia.  The  Government  of  China stopped holding more tenders after 2007, but private enterprises continued to establish, expand or  propose new industrial parks or free trade zones in Africa on their own, in Nigeria, Sierra Leone, Uganda,  Botswana and South Africa.   It is interesting to note  that only one economic  zone concentrates on mining. The industrial focus of the  SEZs  varies  across  the  zones,  which  span  a  range  of  industries  including  copper  mining,  garment,  food,  appliances,  machinery,  and  construction  materials.  The  following  table  describes  the  sector  focus  of  the  zones.  Table 2 Examples of special economic zones by country and sector  Zambia  ‐ Chambishi: copper and cobalt mining  ‐ Lusaka: garments, food, appliances, tobacco,  electronics  Nigeria  ‐ Lekki: transportation equipment, textile, light  industries, home appliances, telecommunications   ‐ Ogun: construction materials and ceramics, furniture,  wood processing, medicine, computers, lighting  Mauritius  ‐ Manufacturing and services  Ethiopia  ‐ Oriental: electric machinery, steel, construction  materials   Source: Brautigam et al. (2011)  Chinese SEZ projects in Africa may succeed for several reasons (Brautigam et al., 2010, 2011). First, China  has  a  successful  experience  with  its  own  SEZs.  Second,  the  effort  is  part  of  an  important  government  initiative  with  both  a  political  and  economic  aim.  The  political  will  may  help  with  the  implementation  of  the  projects.  Third,  the  initiative  is  assisted  with  generous  financial  and  nonfinancial  support  from  the  Chinese government. Finally, the zones are profit‐driven initiatives led by private sector consortia, though  many  lead  firms  are  SOEs.  On  the  other  extreme,  there  are  significant  political,  economic  and  social  challenges  to  making  SEZs  in  SSA  successful.  Most  notably,  insufficient  local  learning  and  participation  may  affect  the  ability  of  the  SEZs  to  facilitate  SSA’s  industrialization.  Furthermore,  challenges  such  as  cross‐cultural  communication  barriers,  governance  issues,  disputes  with  local  communities,  lack  of  transparency and implementation  capacity of African governments  could potentially limit  the success of  SEZs. SEZs will only be successful if they attract sufficient local and foreign investment, create local jobs,  8    promote exports and promote local industrial competitiveness. If the zones fail to get integrated, transfer  knowledge and technology, and generate local employment, they may not be viable.   2.3. Chinese development aid  Empirical  evidence  shows  that  China’s  official  development  aid  (ODA)  in  Africa  is  distributed  relatively  evenly across the continent both in LDCs and developing countries (Brautigam 2011a; 2011b). Grants and  zero interest loans were the main instruments for foreign aid used by China until 1995. Over time, unlike  OECD countries, China has deviated from the traditional aid instruments, and implemented a combination  of official development aid and other official financing, via export buyers’ credits, official loans at market  rates  and  strategic  lines  of  credit  provided  to  Chinese  enterprises  in  Africa.    Most  development  funds  come from China’s policy banks. As of 2009, about half (47 percent) of China’s foreign aid was committed  to Africa.   Several interesting findings emerge from the study by Brautigam (2011a). First, not surprisingly, countries  did  not  receive  official  development  aid  from  China  when  they  have  had  diplomatic  ties  with  Taiwan,  China.  Second,  contrary  to  general  perceptions,  aid  was  not  given  in  larger  amounts  to  resource‐rich  countries  such  as  Nigeria  and  DRC.  Grants  and  interest‐free  loans  are  distributed  evenly  while  concessional  loans  are  correlated  with  a  country’s  ability  to  pay.  For  example,  market‐rate  official  loans  may be provided to middle‐income countries such as Mauritius, Namibia, Botswana or countries that are  financing an income generating project. Indeed, Lin and Wang (2014) also point out that as of 2009, only  8.9  percent  of  China’s  concessional  loans  to  Africa  were  used  in  the  extraction  of  natural  resources.  In  contrast,  the  study  highlights  the  fact  that  61  percent  of  concessional  loans  were  used  to  finance  infrastructure construction, and 16 percent to finance industrial development.    2.4. Integration into global and Chinese value chains (GVCs)  In a world dominated by international production networks and global value chains, looking at trade data  in  gross  terms  might  not  provide  a  clear  enough  picture  of  a  country’s  comparative  advantage.  Surprisingly,  as  pointed  out  in  the  2014  African  Economic  Outlook  (African  Development  Bank,  2014),  Africa’s  integration  into  global  value  chains  is  greater  than  one  might  have  expected  –  as  the  third  most  GVC‐integrated  region  after  North  America  and  South  East  Asia.  Expected  medium‐  and  long‐run  structural  changes  in  China  might  further  benefit  Africa’s  increasing  participation  in  global  value  chains.  As  China’s  working‐age  population  is  expected  to  stop  growing  coupled  with  rising  wages,  China’s  attractiveness as a manufacturing hub is likely to decline (African Development Bank, 2014). As suggested  by  Chandra  et  al.  (2012),  China  might  soon  have  85  million  light  manufacturing  jobs  to  export  and  with  the right policies in place, Africa might benefit from these opportunities.     3. Literature review of economic spillovers  While  the  economic  literature  that  explores  the  external  effects  of  policy  actions  undertaken  in  one  country  on  others,  i.e.  spillovers  is  relatively  extensive  and  rich,3  there  are  only  few  studies  that  explore  the  impact  of  potential  changes  in  China’s  domestic  policies  on  the  rest  of  the  world  in  general,  or  on  Africa in particular.                                                                3   The  IMF’s  yearly  Economic  Spillover  Reports  initiated  in  2011  contributed  significantly  to  providing  a  continuous  and reliable quantitative analysis of economic spillovers between countries.   9    3.1. China’s slowdown  As  shown  in  IMF  (2014),  China’s  economic  slowdown  is  expected  to  have  a  larger  impact  on  advanced  economies  than  on  emerging  markets  outside  of  Asia.  On  average,  a  one  percentage  point  slowdown  in  China can lead to a 0.15 percent slowdown in growth in advanced economies (most significantly, around  0.2  percent  in  Japan)  while  the  overall  impact  on  other  emerging  markets  is  expected  to  be  smaller.  Nevertheless, commodity‐exporting emerging economies may be more significantly affected by terms of  trade  effects.  These  estimates  are  consistent  with  the  ones  reported  in  the  literature.  Among  others,  Duval  et  al.  (2014)4  also  provide  quantitative  evidence  that  changes  in  China’s  growth  patterns  have  sizeable  international  spillovers.  They  estimate  that  a  one  percentage  point  increase  in  China’s  growth  could  increase  GDP  growth  in  the  median  Asian  economy  by  about  0.3  percentage  points  after  a  year,  compared  with  0.1  percentage  points  for  the  median  non‐Asian  economy.  Arora  and  Vamvakidis  (2010)  also  estimate  that  a  one  percentage  point  increase  in  China’s  growth  is  associated  with  an  average  0.5  percentage point increase in the growth of other countries.  Using a structural vector auto‐regression  (VAR) model for South  Africa with data from 2000Q2–2014Q2,  World  Bank  (2015)  estimate  that  one  percentage  point  reduction  in  China’s  growth  results  in  a  0.37  percentage point decline in output growth in South Africa in the short run. As pointed out by the authors,  their results are consistent with those reported by Houssa et al. (2015).     In  the  same  vein,  Anderson  et  al  (2015)  use  a  dynamic  general  equilibrium  macroeconomic  model  (AFRMOD) to explore various aspects of China’s transformation on Sub‐Saharan Africa. Their results show  that a cumulative real GDP loss of 2.6 percentage points in China could result in the decline of Sub‐Saharan  African real GDP by about 0.2 percentage points compared to the past trends scenario. The authors also  highlight  the  fact  that  regional  aggregates  conceal  a  wide  range  of  country  heterogeneity.  More  specifically, the real GDP of SSA commodity exporters (excluding Nigeria and South Africa) is found to fall  by  nearly  0.8  percent  relative  to  the  past  trends  scenario  compared  to  only  0.01  percent  for  non‐ commodity exporters.   3.2. China’s rebalancing  Ahuja  and  Nabar  (2012)  consider  the  impacts  of  rebalancing  China’s  growth  from  investment  to  consumption.  The  authors  emphasize  the  fact  that  due  to  the  low  import  intensity  of  consumption  in  China,  rebalancing  away  from  investment  towards  consumption  results  in  negligible  spillover  effects  on  trading  partners.  Accordingly,  their  results  show  that  a  one  percentage  point  decrease  in  investment  in  China could potentially lead to the reduction of global growth of just under 0.1 of a percentage point.   The results reported by Drummond and Liu (2013) are comparable for Sub‐Saharan African countries. The  authors use a fixed effects dynamic panel regression model and find that a one percentage point increase  in China’s domestic investment growth is associated with an average 0.6 percentage point increase in SSA  countries’ exports. This impact could be larger for resource‐rich countries. Bandara (2012) finds that SSA’s  exports  to  China  and  FDI  from  China  have  an  impact  on  African  countries’  economic  growth,  but  this  impact became smaller in their more recent sample period.                                                                4   Departing  from  previous  studies,  Duval  et  al.  (2014)  use  value  added  trade  data  to  capture  the  extent  of  international  spillovers  noting  that  gross  trade  data  often  misrepresents  trade  linkages  between  countries  in  the  context of the increasing importance of global value chains.    10    Busse  et  al.  (2014)  use  a  Solow‐type  growth  model  with  panel  data  to  consider  the  impact  of  Chinese  trade,  FDI  and  aid  on  SSA  countries  and  find  that  exporters  of  natural  resources  have  benefited  from  positive  terms‐of‐trade  effects.  However,  the  authors  find  no  evidence  that  Chinese  foreign  investment  and aid in Africa have an impact on growth.  In a scenario that captures the economic reforms in China that rebalance the sources of growth towards  domestic  demand  from  external  demand,  Anderson  et  al  (2015)  find  that  15  years  after  the  reforms,  commodity  exporters  (excluding  South  Africa  and  Nigeria)  register  real  consumption  gains  of  about  6.5  percent  over  the  baseline  driven  by  higher  commodity  wealth,  higher  domestic  demand,  and  greater  investment. Gains for commodity importers are expectedly lower, around 0.4 percent over the baseline.5  It  is  thus  evident  from  the  econometric  literature  that  the  economic  ties  between  the  two  regions  have  important  implications  for  Africa’s  growth  prospects.  The  results  reported  by  different  studies  are  however  highly  sensitive  to  the  data  and  methodology  used  in  for  the  estimation.  VAR  (vector  autoregressive) models are the most widespread specifications in the literature when estimating growth  spillovers.  Several  studies  use  structural  regression  while  few  use  general  equilibrium  techniques.  Their  results are highly sensitive to the time period, data issues, and econometric specification. Moreover, one  would  expect  general  equilibrium  model  estimates  that  take  into  consideration  supply,  demand,  and  factor  market  constraints  to  yield  more  moderate  estimates  than  specifications  where  such  factors  are  not controlled for.    4. Economy‐wide implications of China’s transformation on Sub‐Saharan Africa  Expected changes in China’s economy present both challenges and opportunities for Sub‐Saharan African  countries.  The  planned  rebalancing  of  growth  away  from  investment  towards  domestic  consumption,  coupled  with  the  shift  of  Chinese  growth  away  from  external  to  domestic  demand  is  expected  to  have  important  effects  on  China’s  main  economic  partners  among  which  SSA  countries.  Global  general  equilibrium  models  with  well‐defined  economic  linkages  among  different  agents,  trade  and  current  account flows are particularly well‐suited for analyzing economy‐wide implications of such policy changes.  Next sections describe the modeling framework and the results of the simulations.  4.1. Methodology  The  empirical  analysis  carried  out  here  relies  on  LINKAGE–  a  global,  multi‐sector,  multi‐factor,  dynamic  computable  general  equilibrium  (CGE)  model  developed  at  the  World  Bank’s  DEC  Prospects  Group  (van  der  Mensbrugghe,  2011  and  2013).  LINKAGE  is  an  ideal  tool  for  analyzing  the  impact  of  policy  changes  that  have  repercussions  on  different  facets  of  the  domestic  or  global  economy  as  it  can  take  into  consideration  interactions  between  agents  (consumers,  producers,  government,  etc.),  inter‐  and  intra‐ industry  linkages,  domestic  and  foreign  markets,  and  the  interaction  between  supply,  demand  and  resource constraints.   The  CGE  models  are  best  thought  of  as  tools  used  for  understanding  the  implications  of  different  scenarios.  Thanks  to  their  rich  structure  they  capture  complex  inter‐linkages  between  sectors  and  long‐                                                              5   The  rebalancing  scenario  captures  different  domestic  reforms  in  China:  a)  reducing  government  spending  on  unproductive investment by 3 percent of GDP; b) reforms that increase TFP by 1.5 percent by 2024; c) the reduction  of effective export subsidies by 3 percent of GDP over 6 years.  11    term  developments in  demand and supply.  However, they  cannot track  the short‐term dynamics and by  focusing only on the developments in the real sphere of the economy, they cannot be used as forecasting  tools. The CGE models cannot be tested for statistical accuracy of forecast in the same way as econometric  models can be. In short these are tools for scenario building, not for forecasting.   The current version of LINKAGE largely relies on release 9 of the GTAP database (Narayanan et al., 2015).   The  database  allows  for  a  flexible  aggregation  of  141  countries/regions  and  57  sectors.  We  cover  17  individual Sub‐Saharan African countries and one SSA regional aggregate for the remaining countries. The  rest  of  the  world  is  represented  by  large  countries  such  as  China,  India  and  the  United  States,  EU28  and  regional aggregates (rest of high‐income countries and rest of the world). Sectors have been aggregated  to  reflect  the  most  important  trade  linkages  between  China  and  Africa  (at  least  5  percent  of  trade  with  China)  and  represent  agriculture,  natural  resources,  food,  high‐  and  low‐skill  manufactures  and  services  (see Tables A and B in the Appendix).  The core specification of the model replicates largely a standard global dynamic CGE model.6  Production  is specified as a series of nested constant elasticity of substitution (CES) functions for the various inputs –  unskilled  and  skilled  labor,  capital,  land,  natural  resources  (sector‐specific),  energy  and  other  material  inputs.  LINKAGE  uses  a  vintage  structure  of  production  that  allows  for  putty‐semi  putty  capital.  In  the  labor market, we assume constant participation rates and unchanged unemployment rate. Labor market  segmentation allows for rural‐urban migration of unskilled workers.   Demand  by  each  domestic  agent  is  specified  at  the  Armington  level,  i.e.,  demand  for  a  bundle  of  domestically  produced  and  imported  goods.  Armington  demand  is  aggregated  across  all  agents  and  allocated at the national level between domestic production and imports by region of origin.   The standard scenario incorporates three closure rules. First, government expenditures are held constant  as  a  share  of  GDP;  the  fiscal  balance  is  exogenous  while  direct  taxes  adjust  to  cover  any  changes  in  the  revenues  to  keep  the  fiscal  balance  at  the  exogenous  level.  The  second  closure  rule  determines  the  investment‐savings  balance.  Households  save  a  portion  of  their  income,  with  the  average  propensity  to  save  influenced  by  elderly  and  youth  dependency  rates,  as  well  as  GDP  per  capita  growth  rates.  The  savings  function  specification  follows  Loayza  et  al.  (2000)  with  different  coefficients  for  developed  and  developing countries. Since government and foreign savings are exogenous, investment is savings driven.  The last closure determines the external balance. We determine exogenouse the foreign savings balance  as  a  share  of  GDP  in  line  with  World  Bank  and  DRC  (2014)  and,  therefore,  the  trade  balance.  For  most  countries  we  assume  that  foreign  savings  as  a  share  of  GDP  decline  to  more  sustainable  levels  by  2030.  Hence,  changes  in  trade  flows  result  in  shifts  in  the  real  exchange  rate,  but  not  in  the  shifts  in  trade  balances.  The model characterizes a few key dynamics. Population growth is based on the medium fertility variant  of the UN’s 2012 population projections. Labor force growth is equated to the growth of the working age  population—defined here  as the demographic  cohort aged  between 15 and 64 years of age. Investment  is equated to the sum of domestic, government and foreign savings. Capital accumulation is then equated  to the previous period’s (depreciated) capital stock plus investment. Productivity growth in the past trends  scenario  is  ‘calibrated’  to  achieve  a  given  trend  in  long‐term  growth  in  line  with  historical  and  projected                                                               6  Other well‐known models in this class include the GTAP model (Hertel, 1997) and CEPII’s Mirage (Decreux and  Valin, 2007).  12    growth rates (i.e. up to 2018), and then productivity growth remains fixed up to 2030 at the average level  of 2011‐2018.    4.2. The past trends scenario  The  dynamic  nature  of  the  model  allows  us  to  look  at  the  long‐term  impacts  of  the  policies  considered  here.  In  order  to  look  at  the  impact  of  slowdown  and  rebalancing  separately,  we  need  to  create  a  hypothetical,  unrealistic  scenario  where  neither  slowdown  nor  rebalancing  take  place.  We  refer  to  it  as  the “past trends scenario” scenario. It initially tracks historical changes in macroeconomic variables such  as real GDP growth, current account balance and the share of investment in total GDP from 2011 to 2015,  but  then  it  assumes  that  the  growth  rate  remains  fixed  at  7  percent  up  to  2030  and  that  the  share  of  investment  and  consumption  in  GDP  remain  at  the  2015  levels.  We  view  our  slowdown  and  rebalancing  scenario  as  the  realistic  one.  It  also  tracks  the  historical  GDP,  investment  and  current  account  developments  up  to  2015  and  then  follows  the  evolution  of  these  up  to  2018  based  on  projections  reported  in  the  latest  version  of  the  Global  Economic  Prospects  (World  Bank,  2015b).  Finally,  for  2019‐ 2030  we  rely  on  the  scenario  from  World  Bank  –DRC  (2014)  refine  further  the  China  slowdown  and  rebalancing scenario by defining the growth rates, the evolution of Chinese investment,  consumption and  sectoral composition of value added up to 2030.   This  hypothetical  past  trends  scenario  is  aimed  to  reflect  past  growth  trends  of  the  Chinese  economy.  First,  it  is  assumed  that  China  will  continue  to  grow  at  an  average  annual  growth  rate  of  7  percent  until  2030. Second, the share of investment in total GDP remains constant at its 2015 level at 46.7 percent until  2030.  Finally,  we  impose  no  explicit  structural  shift  in  the  Chinese  economy  to  boost  the  share  of  the  services  sector  as  a  share  of  total  value  added.   While  a  convenient  benchmark,  it  is  important  to  note  that this scenario assumes a continuation of the unsustainable, investment‐based growth model in China,  and therefore may underestimate the true benefits of the transition. As  depicted  in  Figure  4,  measured  in  2011  constant  prices,  with  a  constant  7  percent  growth  rate  the  Chinese economy is expected to reach $27.9 trillion by 2030 accounting for about 21 percent of the global  GDP.  In  line  with  past  trends  scenario,  the  share  of  different  components  of  GDP  are  not  expected  to  change  significantly  over  time:  household  consumption  and  investment  are  assumed  to  account  for  around 34 percent and 46 percent of total GDP, respectively.   The Sub‐Saharan Africa region is anticipated to more than double in size from $1.7 trillion to $4.1 trillion  by 2030 with an underlying average annual real GDP growth rate of 6 percent and GDP per capita growth  of 3.7 percent.7 As a result, SSA’s share of the global economy will increase from the current 2 percent to  3 percent by 2030. The share of investment in total GDP is expected to increase slightly to the detriment  of private consumption.   The  fastest  growing  regions  are  expected  to  be  Mozambique,  Côte  d’Ivoire  and  Kenya  with  an  average  yearly  GDP  per  capita  growth  rate  of  5.7,  5.4,  and  5.4  percent  respectively.  On  the  other  extreme,  Madagascar  and  Namibia  will  grow  slower  than  the  regional  average  with  a  projected  annual  growth  of  GDP  per  capita  of  1.8  percent  and  2.5  percent,  respectively  between  2015‐2030.  Over  the  same  time  horizon,  the  two  biggest  economies  in  the  region  will  grow  at  a  different  pace  and  thus  altering  the                                                               7  The past trends scenario is based on high historical growth rates in the SSA, however the main findings of this  analysis would have been unchanged if a lower growth rate had been applied.     13    composition  of  SSA’s  regional  GDP:  as  highlighted  in  Figure  4,  Nigeria  is  expected  to  gain  more  intra‐ regional  market  share  by  growing  from  29  percent  to  38  percent  of  SSA’s  GDP  just  as  South  Africa’s  economy shrinks from 25 percent to 17 percent.    Figure 4 Past trends scenario for China and Sub‐Saharan Africa (2011 constant $ trillions)    Source: LINKAGE simulations    Figure 5 Past trends scenario: the structure of SSA's GDP in 2015 and 2030 ($ million)    Source: LINKAGE simulations  To shed light  on the  different channels  of transmission of China’s expected structural  transformation on  Sub‐Saharan  Africa we  consider the following separate scenarios  and  compare results to those reported  in the past trends scenario: 1) slowdown in China and 2) rebalancing in China.  14    4.3. The impacts of China’s slowdown   The “slowdown” scenario aims to explore endogenous growth spillovers between China and Sub‐Saharan  African  countries  in  the  context  of  China’s  anticipated  growth  changes.  China’s  growth  is  gradually  assumed to slow down from the current 7 percent to 4.6 percent in 2030 (as in World Bank, 2014 “Baseline  scenario”) resulting in a cumulative real GDP loss of 13.5 percent over a 15‐year time horizon. This setting  is equivalent to a still relatively high 6 percent average annual growth rate over 2015‐2030.  Results show that the spillovers of China’s slowdown on the rest of the world are relatively small resulting  in a GDP loss of 0.6 percent relative to the past trends scenario by 2030 ($645 billion). The impact on the  SSA region is found to be more pronounced and is expected to result in GDP that is 1.1 percent or about  $43 billion lower than in the past trends scenario by 2030 (Figure 6).8  As  depicted  in  Figure  7,  slower  growth  in  China  also  significantly  impacts  demand  for  foreign  goods  resulting  in  a  decrease  of  12.3  percent  ($667  billion)  of  worldwide  exports  to  China  compared  to  10.9  percent for SSA countries ($25 billion).  China’s slowdown is expected to contribute to the downward pressure on the world price of commodities  –  the  world  price  of  agricultural,  food  and  natural  resources  commodities  are  estimated  to  fall  by ‐2.9  percent, ‐1 percent and ‐0.3 percent by 2030 relative to the past trends scenario. As world prices decline,  terms of trade of net agricultural, food and natural resource commodity exporters’ deteriorate (Figure 8).  While  these  effects  are  as  expected  in  terms  of  the  direction  of  changes,  they  could  be  considered  as  lower bound estimates. The commodity price declines are in line with the stream of literature represented  among  others  by  Villoria  (2009)  and  Roache  (2012),  who  find  that  China’s  growth  does  not  necessarily  translate  into  significant  pressures  on  world  commodity  prices.  Villoria  (2009)  explores  the  possibility  of  China  affecting  SSA  agricultural  exports  through  higher  world  agricultural  prices  and  finds  that  although  China has moderately increased agricultural prices (in an aggregated sense), SSA exports do not seem to  have benefited from these price increases.  As in this modeling framework trade is the most significant channel of transmission of economic spillovers,  we  proceed  with  further  decomposing  aggregate  impacts  by  sectors  and  regions  to  gain  a  better  understanding of why certain SSA regions are more affected than others.    As  highlighted  in  Figure  9,  a  slowdown  in  China  leads  to  the  decline  in  the  world  price  of  agricultural  products by ‐2.9 percent relative to the past trends scenario by 2030 followed by that of food products by  ‐1  percent.  As  world  prices  decline,  terms  of  trade  of  net  agricultural,  food  and  natural  resource  commodity  exporters’  decrease.  Depending  on  a  country’s  aggregate  and  sectoral  share  of  trade  with  China, country level results can vary significantly. As  highlighted  in Figure 6,  countries  that have most to  lose  from  China’s  slowdown  are  Madagascar,  Cameroon  and  Ethiopia  with  an  expected  GDP  loss  of ‐2.4  percent, ‐2.2 percent and ‐1.7 percent compared to the past trends scenario in 2030. A closer look at the  sectoral  export  shares  of  these  countries,  reveals  the  importance  of  agricultural  and  natural  resource  products  as  a  share  of  their  total  exports  to  China.  Cameroon’s  main  exports  to  China  in  2011  were  petroleum crude oil (natural resources), wood and cotton products (agricultural products) accounting for                                                               8  It is important to emphasize that due to the nature of the modeling framework used here, we only capture “real”  effects of China’s transformation – i.e. those associated with “real” linkages between the two regions through  trade. Financial markets and their impact on these economies are not explicitly modeled. Furthermore, the impact  of investment linkages lacks a bilateral dimensions and is limited by assumptions about fixed current accounts.  15    about 80 percent of total exports. In the case of Ethiopia the diversification of products exported to China  is even lower: sesame seeds (agricultural products) were the main export product with about 76 percent  of  total  exports.  Finally,  for  Madagascar  data  reveals  that  natural  resource  products  such  as  zirconium,  chromium  and  titanium  ores  add  up  to  71  percent  their  exports  to  China.  Given  their  low  export  diversification,  as  world  prices  for  their  main  exports  decline,  these  are  the  countries  with  the  most  significant  terms  of  trade  losses, ‐2.3  percent, ‐3.4  percent  and ‐1.9  percent  relative  to  the  past  trends  scenario by 2030 (Figure 8) which in turn translates into GDP losses. On the other extreme, SSA countries  that  are  not  expected  to  be  significantly  affected  by  China’s  slowdown  are  Botswana,  Uganda,  and  Côte  d’Ivoire.  For  all  of  these,  the  lower  than  average  spillovers  can  be  explained  by  the  low  share  of  their  exports sent to Chinese markets (see Figure 2) – i.e. with an estimated 2 percent, 6 percent and 2 percent  of total exports, respectively.  Our earlier work based on a similar methodology (World Bank, 2015a) found that a persistent slowdown  in  the  BRICs  (with  their  average  GDP  rate  about  three  percentage  points  lower  than  in  the  past  trends  scenario),  would  reduce  Sub‐Saharan  African  countries’  GDP  by  four  percent  by  2025.  These  results  are  higher  than  those  presented  here,  mainly  because  the  magnitude  of  the  slowdown  was  higher,  the  slowdown took place in all BRICS economies, including South Africa, which is the second biggest economy  in SSA with strong ties to the region and finally these estimates did not include the impact of rebalancing.     Estimates  of  growth  spillovers  reported  here  are  broadly  consistent  with  those  found  in  the  empirical  literature. We estimate that a one percentage point slowdown in China can lead to 0.12 percent slowdown  in SSA. IMF (2014) estimate that on average, a one percentage point slowdown in China can lead to a 0.15  percent  slowdown  in  growth  in  advanced  economies  (most  significantly,  around  0.2  percent  in  Japan)  while  the  overall  impact  on  other  emerging  markets  is  expected  to  be  smaller.  Duval  et  al.  (2014)  show  that  a  one  percentage  point  increase  in  China’s  growth  could  increase  GDP  growth  in  the  median  Asian  economy  by  about  0.3  percentage  points  after  a  year,  compared  with  0.1  percentage  points  for  the  median  non‐Asian  economy.  Results  by  Arora  and  Vamvakidis  (2010)  are  on  the  higher  end,  estimating  that a one percentage point increase in China’s growth is associated with an average 0.5 percentage point  increase in the growth of other countries.   4.4. The impacts of China’s rebalancing   The  objective  of  the  rebalancing  scenario  is  to  decompose  further  the  impacts  of  China’s  economic  transformation  and  separate  the  impacts  of  general  economic  slowdown  from  more  structural  changes  expected to  occur in the  Chinese economy. The rebalancing strategy is implemented through two major  channels.  First,  following  World  Bank  (2014)  Baseline  scenario,  we  assume  that  the  share  of  investment  in  total  GDP  gradually  falls  from  46.7  percent  to  35.5  percent  in  2030  while  the  difference  accrues  to  household  consumption.  Second,  structural  shift  in  the  Chinese  economy  allows  the  importance  of  the  services sector to grow as a share of total value added from 50 percent in 2015 to 61 percent in 2030. In  line with the rebalancing strategy, household consumption is anticipated to overtake investment in terms  of  share  of  total  GDP  –  change  that  according  to  our  assumptions  materializes  in  the  year  2024.  The  growth  rate  in  China  is  assumed  to  be  the  same  as  in  the  slowdown  scenario  i.e.  average  6  percent  per  year over 2015‐2030.  Compared  to  the  slowdown  scenario  that  leads  to  global  losses,  rebalancing  in  China  is  shown  to  be  beneficial  for  both  the  rest  of  the  world  and  for  Sub‐Saharan  Africa  with  GDP  gains  of  5.5  percent  and  6  percent  relative  to  the  past  trends  scenario  by  2030  (Figure  6).   With  great  simplification,  this  contrast  16    may  be  understood  through  the  lens  of  a  production  frontier  curve  between  consumer  and  investment  goods.  A  slowdown  or  contraction  implies  an  inward  shift  of  the  production  transformation  curve,  resulting in losses in both consumer and investment goods and implying a reduction in overall productivity  and  potential  output.  A  rebalancing,  on  the  other  hand,  tilts  the  production  curve  towards  consumer  goods and away from investment good. It  does not necessarily imply a contraction, but a  reallocation  of  resources  towards  the  favored  sector  (i.e.,  the  production  curve  and  its  expansion  path  are  shifting).  Moreover, it  does not preclude an expansion of the new and tilted output  curve, albeit at  a slower pace  since capital in the economy will not be growing as fast as it was in the past. For the rest of the world to  benefit  from  this  shift  and  the  resulting  changes  in  relative  prices,  global  supply  (including  those  in  SSA)  must  be  able  to  respond  by  reallocating  resources  towards  the  new  sources  of  consumer  demand  from  China. The significant changes to bring about the positive effects are driven by numerous factors.   Rebalancing  in  China  boosts  private  consumption  and  implicitly  demand  for  imported  products,  as  consumption  demand  is  more  import‐intensive  than  investment.9   This  change  benefits  the  rest  of  the  world  through  higher  demand  for  their  exports.  In  particular  in  the  rebalancing  scenario,  Chinese  consumers  demand  significantly  more  services  both  domestic  and  imported,  leading  to  expansion  of  imports  of  services  by  China.  At  the  same  time  with  Chinese  production  shifting  towards  services,  the  domestic production of agricultural, natural resource and manufacturing goods is replaced to some extent  by  increased  imports  of  these  products  in  order  to  satisfy  domestic  demand.  Further,  higher  consumer  demand biased towards services is driving up the prices of non‐tradable goods relative to tradable goods,  which will lead to real exchange rate appreciation by 15 percent by 2030. All these mechanisms contribute  to a significant increase of imports into China.   Our  results  indicate  that  rebalancing  away  from  investment  towards  consumption  is  expected  to  have  significant positive effects on China’s external demand. World exports to China are expected to increase  7.9 percent ($425 billion) faster than in the past trends scenario while SSA’s exports to China are found to  increase  13.2  percent  ($30.6  billion)  faster  than  in  the  past  trends  scenario  by  2030  (Figure  7).  For  the  same  period,  SSA’s  imports  from  China  are  estimated  to  be  11  percent  ($25.8  billion)  higher  than  in  the  past trends scenario (Figure 7).  As  in  the  case  of  the  estimated  impact  of  China’s  slowdown,  country  level  estimates  vary.  SSA  countries  that are expected  to benefit the  most from China’s rebalancing are Kenya, Madagascar and Nigeria with  additional GDP gain of 7.5 percent, 6.9 percent, and 6.5 percent compared to the past trends scenario by  2030, respectively (Figure 6). In the case of Madagascar and Nigeria, the higher than average gains can be  traced back to the prevalence of agricultural and natural resource products as a share of their exports to  China (see discussion above for the slowdown scenario). As rebalancing in China leads to the increase in  the world price of agricultural and natural resources  products by  5.4 percent and 4.4  percent relative to  the  past  trends  scenario  by  2030  (Figure  9),  terms  of  trade  for  Madagascar  and  Nigeria  improve  by  2.9  percent  and  1.7  percent,  respectively  leading  to  above  average  GDP  gains.  In  the  case  of  Kenya,  it  is  the  prevalence  of  the  services  sector  in  their  total  exports  to  China  (40  percent)  which  explains  the  gains  –                                                               9 GTAP v. 9 data indicates that in 2011 private consumption in China was relatively more intensive in imported commodities than  the formation of gross fixed capital. The biggest component of formation of capital goods in China are construction services (54  percent) which are not much traded. This data is consistent with WIOD data base, where the share of imports in final consumption  (5 percent) is only slightly lower than the share of imports in gross fixed capital investment (6 percent).    17    driven  by  the  increased  demand  for  services  by  China;  the  price  of  services  products  expands  by  5.8  percent relative to the past trends scenario and thus improves Kenya’s their terms of trade and GDP.  Previous  empirical  estimates  of  the  spillovers  impact  of  China’s  domestic  rebalancing  are  less  numerous  and paint a picture of contradictory results. Contrarily to measuring growth spillovers, the exact definition  of  the  meaning  of  China’s  rebalancing  is  still  open  for  interpretation  and  given  the  lack  of  an  existing  natural experiment, the effects are much harder to capture. Out of the studies discussed in the literature  review section, our results are very much in line with the most recent analysis  by Anderson  et al (2015),  who  find  real  GDP  gains  of  1%  and  real  consumption  gains  of  about  6.5  percent  over  the  baseline  for  commodity  exporters  (excluding  South  Africa  and  Nigeria),  driven  by  higher  commodity  wealth,  higher  domestic demand, and greater investment. The real GDP of commodity importers is hardly affected.   Figure 6 GDP ( percent change relative to past trends scenario)    Source: LINKAGE simulations  18    Figure 7 SSA‐China bilateral trade ( percent change relative to the past trends scenario)      Source: LINKAGE simulations  19    Figure 8 Terms of trade effects ( percent change relative to the past trends scenario)    Source: LINKAGE simulations  Figure 9 World prices ( percent change relative to the past trends scenario)    Source: LINKAGE simulations    20    4.5. The impacts of China’s slowdown and rebalancing   Finally,  we  consider  the  impacts  of  both  slowdown  and  rebalancing.  Our  results  indicate  that  China’s  transformation, if it entails substantial rebalancing, is expected to have an overall positive impact on the  global  economy  and  Sub‐Saharan  Africa.  We  find  that  the  negative  impacts  of  China’s  slowdown  are  outweighed by positive changes brought along by rebalancing, as it entails higher overall imports by China  and  positive  terms  of  trade  effects  for  exporters  of  agricultural  commodities.  The  average  annual  slowdown of GDP in China by 1 percent results in a decline of GDP in Sub‐Saharan Africa by 0.12 percent  and 0.03 percent globally. However, if accompanied by a substantial rebalancing of the growth model as  envisaged  by  the  Baseline  scenario  in  World  Bank  (2014),  the  average  annual  growth  rate  could  instead  be higher on average by 0.34 percent in SSA and 0.36 percent globally. China’s transformation is expected  to  be  beneficial  for  both  the  rest  of  the  world  and  for  Sub‐Saharan  Africa  with  GDP  gains  of  4.8  percent  and 4.7 percent relative to the past trends scenario by 2030.  Countries that benefit the most are the ones that enjoy the highest relative gains from China’s rebalancing  i.e. Kenya, Botswana, and Nigeria with 6.2 percent, 5.8 percent and 5.5 percent increase in GDP by 2030.  Zambia—a big copper exporter—is shown to be the only SSA country that experiences small overall losses  from  China’s  transition.  As  the  world  price  of  these  products  declines  as  a  result  of  China’s  switch  from  investment‐ to consumption‐based  growth model, terms of trade and  GDP  gains for Zambia are small  in  the rebalancing scenario.   5. Poverty and inequality impacts  The analysis of the effects of these different scenarios on poverty and income distribution are carried out  using  the  Global  Income  Distribution  Dynamics  (GIDD)  model.  The  GIDD  is  a  top‐down  macro‐micro  simulation framework, which distributes a consistent set of price and volume changes from a CGE model  into  household  surveys  (see  Bussolo,  De  Hoyos,  &  Medvedev  2010  and  Bourguignon  and  Bussolo  2013).  Counterfactuals  for  income  distribution  are  obtained  by  applying  the  following  changes  to  the  initial  distribution  observed  on  household  level  data:  1)  demographic  changes10  (considering  the  age‐gender  structure  and  improvements  in  education);  2)  sectoral  employment  relocation;  3)  changes  in  relative  wages across skills and sectors; 4) growth in consumption per capita; and 5) relative changes in food and  non‐food prices. Recent applications using LINKAGE and GIDD include the effect of agriculture distortions  in  the  global  economy  (Dessus,  Herrera,  and  de  Hoyos  2008;  Bussolo  et  al.  2009),  the  effect  of  global  growth and income distribution (Bussolo et al. 2012), the effect of demographic change on Africa (Ahmed  et al. 2014), and external and internal shocks in Africa (Devarajan et al. 2015).  We  employ  a  large  sample  of  130  household  surveys,  covering  approximately  90  percent  of  global  population and global GDP. The GIDD model allows the analysis of macro shocks on the World Bank twin  goals of reducing extreme poverty and promoting shared prosperity. Also, the richness of the micro data  can provide insights regarding regional and demographic characteristics of the most affected households,  which can be useful for defining contingent policies.                                                                10  The GIDD methodology updates the household survey data for the end year of our simulation, 2030. This is done  by  re‐weighting  the  population  characterized  by  most  recent  available  household  survey  in  GIDD  using  non‐ parametric  cross‐entropy  methods  as  in  Wittenberg,  (2010)  keeping  it  consistent  with  the  UN  2012  population  projections  21    Figure  10  below  decomposes  changes  in  the  past  trends  scenario  into  three  components,  which  correspond to the micro‐simulation framework. The starting point is the flat red line that corresponds to  a  distribution‐neutral  simulation  from  2011  to  2030.  In  a  distribution‐neutral  simulation,  only  change  in  per  capita  growth  is  applied.  The  second  step  corresponds  to  the  demographic  and  structural  changes  (inter‐sectoral labor shifts), marked with the letter a. In China, these changes benefit relatively households  in the middle of the income distribution, while in SSA, demographic and structural changes slightly benefit  households  at  the  top  of  the  income  distribution.  Third,  households  in  the  bottom  40  percent  (B40)  in  China  benefit  from  higher  relative  wages  while  household  in  SSA  are  hurt.  This  result  is  shown  in  Figure  10  via the movements from curves a to b. Finally, changes in relative prices of food to non‐food will affect  more drastically consumers in the lower part of the income distribution in both China and SSA. The final  distributional effects from 2011 to 2030 are depicted with the growth incidence curves marked with letter  c.   Figure 10 Growth Incidence Curves for China and SSA 2011 – 2030, Past trends scenario    Source: Authors’ calculations  In  China,  eradication  of  extreme  poverty  would  be  close  to  completion  even  under  the  most  pessimistic  assumptions. With an initial poverty headcount of 6.49 percent in 2012, the simulations suggest that even  moderate  per  capita  income  growth  would  be  sufficient  to  lift  out  of  poverty  the  large  majority  of  the  remaining  87.4  million  poor  in  China.  Table  3  below  reports  initial  and  simulated  poverty  and  shared  prosperity  indicators  for  each  one  of  our  scenarios.  Under  past  trends  scenario  conditions,  per  capita  income growth for B40 in China is expected to grow at an annual rate of 6.19 percent ‐ slightly slower than  the  national  average  of  6.35  percent.  The  emergence  of  China’s  global  middle  class  can  be  fully  appreciated in Figure 11, which depicts the global distribution of income for 2012 and 2030, in the latter  case  for  the  slowdown  and  rebalance  scenario.  By  2030,  66.1  percent  of  the  Chinese  households  would  live  with  a  per  capita  daily  income  between  $10  to  $50  a  day,  starting  from  23.5  percent  in  2012.  In  a  global perspective, China would have a net contribution of 620 million to the global middle‐class earning  between $10 to $50 a day.  For  the  case  of  Sub‐Saharan  Africa,  the  prevalence  of  extreme  poverty  would  be  reduced  from  43.73  percent  in  2012  to  19.83  percent  by  2030.  During  this  period,  SSA  will  experience  a  rapid  population  increase of 60 percent reaching 1.216 billion.  Under  the past  trends scenario, approximately 333 million  would  still  be  living  with  less  than  PPP$1.90/day.  Results  also  suggest  that  China’s  transformation  is  22    expected  to  increase  the  income  of  B40  across  SSA  countries  (Figure  12)  and  lower  poverty  by  an  additional  4.0  million  by  2030  (Table  3).  This  net  decrease  results  from  two  opposite  trends.  On  the  one  hand,  the  isolated  effect  of  “slowdown”  increases  extreme  poverty  in  SSA  (+2.45  million)  while  “rebalancing”  helps  to  reduce  it  (‐7.18  million).  The  combined  effect  of  “slowdown”  and  “rebalancing”  leans  towards  reducing  poverty  although  the  magnitude  of  these  effects  varies  across  countries  depending  mostly  on  trade‐intensity  with  China.  Despite  the  fact  that  extreme  poverty  would  be  halved  by 2030 in SSA, a large proportion of the population would still be living under vulnerable conditions. With  the  combined  effects  of  China’s  slowdown  and  rebalancing  64  percent  of  the  total  population  in  SSA,  or  785 million, would be living with a daily income between PPP$1.90 and PPP$10.00 a day in 2030. The full  set of country poverty and shared prosperity impacts is presented in Table C in the Appendix.    Figure 11 Global Income Distribution in 2011 and 2030    Source: Authors’ calculations    23    Table 3 Poverty and Shared Prosperity Results  Rebal- Slow + Indicator/Scenario Initial* Past trends Slowdown ance Rebal Poverty Headcount* (PPP$1.90/day), % (Initial, past trends, and p.p. deviations w.r.t past trends) China 6.49 0.07 +0.02 -0.03 -0.03 Sub-Saharan Africa* 43.73 19.83 +0.20 -0.59 -0.33 Poverty, millions (Initial, past trends, and p.p. deviations w.r.t past trends) China 87.44 0.95 +0.23 -0.38 -0.38 Sub-Saharan Africa* 332.83 241.19 +2.45 -7.18 -4.00 Daily per capita income, PPP$ (Initial, and annual % change 2011-2030) China 7.71 6.35 5.63 7.69 6.97 Sub-Saharan Africa* 3.71 3.53 +3.50 +3.63 +3.60 Daily per capita income of B40, PPP$ China 2.79 6.19 5.51 7.55 6.88 Sub-Saharan Africa* 1.22 3.33 +3.28 +3.43 +3.38 * Based on countries with available household survey data and data from World Population Prospects (2012).   Figure 12 Bottom 40 percent in Africa could benefit from China’s rebalancing  2.5 Per Capita Income of B40,  2.2 2.0 % change gains w.r.t. past trends 1.5 1.2 1.2 1.1 1.1 1.2 % 1.1 1.0 0.4 0.5 0.5 0.3 0.1 0.0   Source: Authors’ calculations  24    6. Conclusions  Given its importance in the global economy, the anticipated transformation of the Chinese economy will  have important repercussions for the global economy as a whole with varying consequences for individual  economies.  The  aim  of  this  paper  is  to  quantify  the  impact  of  a  changing  China  on  the  rest  of  the  world  with a special focus on Sub‐Saharan Africa and to disentangle the effects of China’s predicted slowdown  from  the  rebalancing  away  from  investment  towards  domestic  consumption.  Results  show  that  China’s  transformation, if it entails substantial rebalancing, is expected to have an overall positive impact on the  global economy and Sub‐Saharan Africa, as the negative impacts of China’s slowdown are expected to be  outweighed  by  positive  changes  brought  along  by  rebalancing.  Overall,  our  results  indicate  that  China’s  transformation could translate into GDP gains of 4.8 percent and 4.5 percent by 2030 relative to the past  trends scenario for the rest of the world and Sub‐Saharan Africa,  respectively.  Furthermore, rebalancing  is  shown  to  reduce  the  prevalence  of  poverty  in  SSA  compared  with  the  isolated  negative  effect  of  a  slowdown,  which  increases  the  incidence  of  poverty.  For  SSA,  the  combined  effect  of  slowdown  and  rebalancing leans towards poverty reduction but the extent of this intensity varies by country.  A closer look at the drivers of the heterogeneity in country level estimates points towards important policy  implications. SSA countries have numerous policy options that will allow them to minimize the losses from  China’s  slowdown  and  maximize  the  benefits  of  rebalancing.  First,  it  is  implied  that  the  lack  of  diversification  of  production  and  exports  may  exacerbate  negative  terms  of  trade  shocks.  Policies  that  encourage  diversification  while  at  the  same  time  supporting  countries  in  their  comparative  advantages  could  be  beneficial  in  tackling  the  negative  impacts  of  China’s  slowdown.  For  resource‐rich  countries,  these  would  imply  for  instance  policies  that  support  increasing  the  depth  of  processing  of  exports  or  developing services sectors. Economic policies that will boost SSA’s gains from China’s rebalancing relate  to  improving  its  integration  in  global  value  chains.  As  highlighted  in  IMF  (2015),  the  quality  of  infrastructure  is  the  most  important  impediment  to  the  expansion  of  exports  from  the  region,  followed  by governance and overall business climate and availability of credit for the private sector.    Results reported in this paper are novel in that they highlight that rebalancing in China is expected to have  much  more  significant  impacts  on  the  rest  of  the  world  than  the  anticipated  slowdown.  In  addition,  the  poverty and shared prosperity implications are uniquely derived. Future studies could focus on assessing  the costs and benefits of various policy responses that could enhance benefits that countries could derive  from the upcoming China transformation.     25    References  Ahmed, S. A., M. Cruz, D. S. Go, M. Maliszewska, and I. Osorio‐Rodarte. (2014). “How Significant is Africa’s  Demographic Dividend for its Future Growth.” World Bank Policy Research Working Paper 7134.  Ahuja, A. and Nabar M. (2012), “Investment‐Led Growth in China: Global Spillovers.” IMF Working Paper  Series WP/12/267   African  Development  Bank  (2014),  “African  Economic  Outlook  2014:  Global  Value  Chains  and  Africa’s  Industrialization.” DOI: http://dx.doi.org/10.1787/aeo‐2014‐en.  Anderson, D., Canales‐Kriljenko J.I., Drummond P., Espaillat P. and Muir D. (2015). “Spillovers from China  onto Sub‐Saharan Africa: Insights from the Flexible System of Global Models (FSGM)”. IMF Working Paper  Series 15/221  Arora, V., and A. Vamvakidis (2011). “China’s Economic Growth: International Spillovers.” China & World  Economy 19(5): 31–46.  Baliamoune‐Lutz,  M.  (2011). “Growth by Destination  (Where You Export  Matters): Trade with China and  Growth in African Countries.” African Development Review 23(2). African Development Bank.   Bandara, A. (2012). “Growth Spillovers: Do China’s Trade and Investment Matter for African Growth?”  Bourguignon,  F.  and  M.  Bussolo  (2013).  “Income  Distribution  in  Computable  General  Equilibrium  Modeling.”  In  P.B.  Dixon  and  D.W.  Jorgenson  (Eds.),  Handbook  of  Computable  General  Equilibrium  Modeling. North Holland: Elsevier B.V. 1B: 1383‐1438.  Busse, M., C. Erdogan, and Mühlen, H. (2014). “China’s Impact on Africa – The Role of Trade and FDI,”  IEE Working Paper 206.  Bussolo,  M.,  R.  de  Hoyos,  and  D.  Medvedev.  (2010a).  "Economic  Growth  and  Income  Distribution:  Linking  Macro  Economic  Models  with  Household  Survey  Data  at  the  Global  Level."  International  Journal of Microsimulation 3 (1), 92‐102.  Bussolo, M., R. De Hoyos, and D. Medvedev. (2010b). “Global Income Distribution and Poverty in the  Absence of Agricultural Distortions.” In K. Anderson, J. Cockburn, and W. A. Martin (Eds.), Agricultural  Price Distortions, Inequality and Poverty. London: Palgrave; Washington, DC: World Bank.  Bussolo,  M,  R.  De  Hoyos,  D.  Medvedev,  and  D.  van  der  Mensbrugghe.  (2012).  "Global  Growth  and  Distribution: China, India, and the Emergence of a Global Middle Class." Journal of Globalization and  Development 2 (2): 1‐29.  Bräutigam, D. (2011a). “Aid ‘With Chinese Characteristics’: Chinese Foreign Aid and Development Finance  Meet the OECD‐DAC Aid Regime.” Journal of International Development 23(5).     Bräutigam,  D.  (2011b).  “Chinese  Development  Aid  in  Africa:  What,  Where,  Why,  and  How  Much?”.  In  J.  Golley and L. Song (Eds.), Rising China: Global Challenges and Opportunities. Canberra: Australia National  University Press, pp. 203‐223.  26    Bräutigam,  D.,  Farole,  T.  and  Tang  X..  (2010).  China’s  Investment  in  African  Special  Economic  Zones:  Prospects, Challenges, and Opportunities. World Bank: Washington DC .  Bräutigam, D. and  Tang X. (2011). “China’s Investment in  Special  Economic Zones in Africa”. In T. Farole,  G.  Akinci  (Eds.),  Special  Economic  Zones:  Progress,  Emerging  Challenges,  and  Future  Directions.  Washington DC: World Bank  Chandra, U., J.Y. Lin and Y. Wang (2012). Leading Dragons Phenomenon: New Opportunities for Catch‐Up  in Low Income Countries. World Bank, Washington, DC.  Decreux, Y., and H. Valin (2007). "MIRAGE, Updated Version of the Model for Trade Policy Analysis: Focus  on Agriculture and Dynamics." CEPII Document de travail 15.  Dessus  S.,  S.  Herrera,  and  R.  de  Hoyos.  (2008).  “The  Impact  of  Food  Inflation  on  Urban  Poverty  and  its  Monetary  Cost:  Some  Back‐of‐the‐Envelope  Calculations.”  World  Bank  Policy  Research  Working  Paper  4666.  Devarajan S, D. S. Go, M. Maliszewska, I. Osorio‐Rodarte, and H. Timmer. (2015). “Stress‐Testing Africa's  Recent Growth and Poverty Performance.” Journal of Policy Modeling 37 (4): 521–547.  Dollar, D. (2013). “China's Rebalancing: Lessons from East Asian Economic History”. John L. Thornton China  Center Working Paper Series, The Brookings Institution  Duval,  R.,  Cheng  K.,  Oh  K.H.,  Saraf  R.  and  Seneviratne  D.  (2014).  “Trade  Integration  and  Business  Cycle  Synchronization: A Reappraisal with Focus on Asia.” IMF Working Paper No. 14/52.  Drummond,  P.  and  Liu,  E.X.  (2013).  “Africa's  Rising  Exposure  to  China:  How  Large  are  Spillovers  Through  Trade?” IMF Working Paper Series WP/13/250.  Hertel, T. W. (1997). Global Trade Analysis: Modeling and Applications. Cambridge University Press.  Houssa, R., Mohimont, J. and Otrok, C. (2015). “The Sources of Business Cycles in a Low Income Country.”  IMF Working Paper Series WP/15/40.  Ighobor, K. (2013). “China in the Heart of Africa.” Africa Renewal, p6.  International Monetary Fund (2014). “2014 Spillover Report.” IMF Policy Paper Series.  International  Monetary  Fund  (2015).  “Regional  Economic  Outlook:  Sub‐Saharan  Africa  Navigating  Headwinds.” World Economic and Financial Surveys 0258‐7440.  Johnston, L. and Yuan, C. (2014). “China’s Africa trade and investment policies: review of a “Noodle Bowl.”  African‐East Asian Affairs: The China Monitor, Issue 4, December 2014.   Lin, J. Y. and Wang Y. (2014). “China‐Africa co‐operation in structural transformation: Ideas, opportunities,  and finances”. UNU‐WIDER Working Paper 2014/046.  Loayza, N., K. Schmidt‐Hebbel, and L. Servén. (2000). "What Drives Private Saving Across the World?" The  Review of Economics and Statistics 82 (2): 165‐181.  27    Narayanan  B.,  Aguiar  A.,  and  McDougall  R.,  eds.  (2015).  “Global  Trade,  Assistance,  and  Production:  The  GTAP 9 Data Base.” Center for Global Trade Analysis, Purdue University.  Roache, S.K. (2012). “China's impact on world commodity markets”. IMF Working Paper Series WP/12/115  Van  der  Mensbrugghe,  D.  (2011).  "LINKAGE  Technical  Reference  Document."  Development  Prospects  Group, World Bank: Washington DC.  Van  der  Mensbrugghe,  D.  (2013).  "Modeling  the  Global  Economy  –  Forward  Looking  Scenarios  for  Agriculture."  In  P.B.  Dixon  and  D.W.  Jorgenson  (eds.)  Handbook  of  Computable  General  Equilibrium  Modeling. North Holland: Elsevier B.V., Vol. 1B: 933‐994.  Villoria,  N.  (2009).  "China's  Growth  and  the  Agricultural  Exports  of  Sub‐Saharan  Southern  Africa."  European Journal of Development Research, 21.4 (2009): 531‐550.    Wittenberg, Martin. 2010. “An Introduction to Maximum Entropy and Minimum Cross‐Entropy Estimation  Using Sta.” The Stata Journal 10 (3): 315–30.  World  Bank  and  DRC  (2014).  Urban  China:  Toward  Efficient,  Inclusive,  and  Sustainable  Urbanization.  Washington, DC: World Bank.  World Bank (2015a). “How resilient is Sub‐Saharan Africa?” Box 2.4 in Global Economic Prospects: Having  Fiscal Space and Using it (January). Washington DC: World Bank, pp. 110‐113.  World Bank (2015b). Global Economic Prospects: the Global Economy in Transition (June). Washington DC:  World Bank.       28    Appendix  Table A.: Sectoral classification  Agriculture  Paddy  rice,  Wheat,  Cereal  grains  nec,  Vegetables,  fruit,  nuts,  Oil  seeds,  Sugar cane, sugar beet, Plant‐based fibers, Crops nec, Bovine cattle, sheep  and  goats,  horses,  Animal  products  nec,  Raw  milk,  Wool,  silk‐worm  cocoons, Forestry, Fishing  Natural resources  Coal, Oil, Gas, Minerals nec, Petroleum, coal products  Food products  Bovine  meat  products,  Meat  products  nec,  Vegetable  oils  and  fats,  Dairy  products,  Processed  rice,  Sugar,  Food  products  nec,  Beverages  and  tobacco products  Low skill manufacturing  Textiles,  Wearing  apparel,  Leather  products,  Wood  products,  Mineral  products nec, Ferrous metals, Metals nec, Metal products, Manufactures  nec  High skill manufacturing  Paper  products,  publishing,  Chemical,  rubber,  plastic  products,  Motor  vehicles  and  parts,  Transport  equipment  nec,  Electronic  equipment,  Machinery and equipment nec  Services  Electricity,  Gas  manufacture,  distribution,  Water,  Construction,  Trade,  Transport  nec,  Water  transport,  Air  transport,  Communication,  Financial  services  nec,  Insurance,  Business  services  nec,  Recreational  and  other  services, Public Administration, Defense, Education, Health, Dwellings    Table B.: Regional classification  Burkina Faso  Burkina Faso  Botswana  Botswana  Côte d'Ivoire  Côte d'Ivoire  Cameroon  Cameroon  Ethiopia  Ethiopia  Ghana  Ghana  Kenya  Kenya  Madagascar  Madagascar  Mozambique  Mozambique  Namibia  Namibia  Nigeria  Nigeria  Rwanda  Rwanda  Senegal  Senegal  Tanzania  Tanzania United Republic of  Uganda  Uganda  South Africa  South Africa  Zambia  Zambia  Rest of Sub‐Saharan  Benin, Guinea, Togo, Rest of Western Africa, Zimbabwe, Central Africa,  Africa  South Central Africa, Malawi, Mauritius, Rest of Eastern Africa, Rest of  South African Customs Union  China  China, Hong Kong SAR, China  29    EU28 + EFTA  Austria, Belgium, Cyprus, Czech Republic, Denmark, Estonia, Finland,  France, Germany, Greece, Hungary, Ireland, Italy, Latvia, Lithuania,  Luxembourg, Malta, Netherlands, Poland, Portugal, Slovak Republlic,  Slovenia, Spain, Sweden, United Kingdom, Switzerland, Norway, Rest of  EFTA, Bulgaria, Croatia, Romania  United States  United States  Rest of high income  Australia, New Zealand, Japan, Republic of Korea, Taiwan, China,  Singapore, Canada, Rest of North America, Russian Federation, Bahrain,  Israel, Kuwait, Oman, Qatar, Saudi Arabia, United Arab Emirates  India  India  Rest of the world  Rest of Oceania, Mongolia, Rest of East Asia, Brunei Darussalam,  Cambodia, Indonesia, Lao People's Democratic Republic, Malaysia,  Philippines, Thailand, Vietnam, Rest of Southeast Asia, Bangladesh,  Nepal, Pakistan, Sri Lanka, Rest of South Asia, Mexico, Argentina, Bolivia,  Brazil, Chile, Colombia, Ecuador, Paraguay, Peru, Uruguay, República  Bolivariana de Venezuela, Rest of South America, Costa Rica, Guatemala,  Honduras, Nicaragua, Panama, El Salvador, Rest of Central America,  Dominican Republic, Jamaica, Puerto Rico, Trinidad and Tobago,  Caribbean, Albania, Belarus, Ukraine, Rest of Eastern Europe, Rest of  Europe, Kazakhstan, Kyrgyzstan, Rest of Former Soviet Union, Armenia,  Azerbaijan, Georgia, Islamic Republic of Iran, Jordan, Turkey, Rest of  Western Asia, Arab Republic of Egypt, Morocco, Tunisia, Rest of North  Africa, Rest of the World    30    Table C. Poverty and Shared Prosperity Results in China and SSA countries  Slowdown Past + Scenario definition Initial trends Slowdown Rebalance Rebalance Poverty Headcount (PPP$1.90/day), % (and p.p. deviations w.r.t past trends) 01 China 6.49 0.07 0.02 -0.03 -0.03 02 Burkina Faso 46.48 10.19 0.30 -0.32 -0.15 03 Botswana 13.45 4.19 0.04 0.00 -0.02 04 Cote d'Ivoire 27.70 2.55 -0.01 -0.12 -0.05 05 Cameroon 27.05 7.82 0.58 -0.85 -0.10 06 Ethiopia 29.18 5.75 -0.17 -0.16 -0.30 07 Ghana 12.70 4.83 0.07 -0.15 -0.01 08 Kenya 25.78 12.98 0.13 -0.59 -0.54 09 Madagascar 82.15 74.53 0.58 -1.28 -0.65 10 Mozambique 62.03 25.01 -0.10 -0.89 -0.31 11 Namibia 19.68 9.00 -0.34 -0.61 -0.58 12 Nigeria 51.74 17.53 0.02 -0.28 -0.29 13 Rwanda 57.20 29.17 -0.42 -0.91 -0.47 14 Senegal 37.89 30.60 0.44 -0.99 -0.49 15 Tanzania 45.14 20.10 0.14 -0.65 -0.15 16 Uganda 33.38 6.64 0.28 -0.07 -0.07 17 South Africa 16.22 7.43 0.16 -0.27 -0.12 18 Zambia 62.21 30.21 1.13 -1.52 -0.06 19 Rest of SSA 57.80 32.41 0.51 -1.12 -0.57 Sub-Saharan Africa* 43.73 19.83 0.20 -0.59 -0.33 20 India 18.66 0.60 0.01 0.00 0.00 21 United States 1.85 1.54 0.00 -0.01 -0.01 22 Europe 1.95 1.72 0.00 0.00 0.00 23 Rest of High-Income 2.59 1.81 0.00 -0.03 -0.02 24 Rest of the World 10.47 2.84 0.05 -0.09 -0.10 Poverty, millions (and deviations w.r.t. past trends, mills) 01 China 87.44 0.95 0.23 -0.38 -0.38 02 Burkina Faso 7.43 2.70 0.08 -0.09 -0.04 03 Botswana 0.27 0.10 0.00 0.00 0.00 04 Cote d'Ivoire 5.37 0.74 0.00 -0.04 -0.02 05 Cameroon 5.70 2.57 0.19 -0.28 -0.03 06 Ethiopia 25.99 7.86 -0.24 -0.22 -0.41 07 Ghana 3.13 1.70 0.03 -0.05 0.00 08 Kenya 10.80 8.57 0.09 -0.39 -0.35 09 Madagascar 17.77 26.71 0.21 -0.46 -0.23 10 Mozambique 15.12 9.62 -0.04 -0.34 -0.12 11 Namibia 0.44 0.27 -0.01 -0.02 -0.02 12 Nigeria 84.94 47.76 0.06 -0.76 -0.78 13 Rwanda 6.36 5.16 -0.08 -0.16 -0.08 14 Senegal 5.04 6.67 0.10 -0.21 -0.11 15 Tanzania 20.88 15.87 0.11 -0.51 -0.12 16 Uganda 11.69 4.18 0.18 -0.04 -0.04 17 South Africa 8.33 4.26 0.09 -0.16 -0.07 18 Zambia 8.48 7.51 0.28 -0.38 -0.01 19 Rest of SSA 95.10 88.94 1.40 -3.07 -1.55 Sub-Saharan Africa* 332.83 241.19 2.45 -7.18 -4.00 20 India 226.14 8.76 0.19 -0.06 0.04 21 United States 5.60 5.29 0.00 -0.03 -0.03 22 Europe 10.08 8.38 0.00 -0.02 -0.02 23 Rest of High-Income 4.76 3.53 0.00 -0.05 -0.05 24 Rest of the World 191.84 64.66 1.03 ‐2.09 ‐2.16   31    Slowdown + Scenario definition Initial Past trends Slowdown Rebalance Rebalance Per capita Income, annual % change 2011 - 2030 (and initial per capita income for 2011) 01 China 234.58 6.35 5.63 7.69 6.97 02 Burkina Faso 88.36 4.59 4.56 4.66 4.63 03 Botswana 787.65 5.54 5.53 5.62 5.61 04 Cote d'Ivoire 133.41 6.27 6.26 6.35 6.33 05 Cameroon 130.69 2.65 2.60 2.76 2.70 06 Ethiopia 112.88 3.63 3.62 3.68 3.67 07 Ghana 219.51 2.83 2.81 2.97 2.93 08 Kenya 145.12 2.51 2.50 2.68 2.66 09 Madagascar 41.29 0.99 0.94 1.14 1.08 10 Mozambique 78.09 6.48 6.46 6.58 6.56 11 Namibia 362.23 3.12 3.09 3.19 3.16 12 Nigeria 74.99 4.44 4.44 4.52 4.52 13 Rwanda 97.32 3.54 3.54 3.59 3.59 14 Senegal 100.50 0.87 0.85 0.97 0.94 15 Tanzania 97.21 2.54 2.51 2.64 2.61 16 Uganda 107.96 4.19 4.19 4.26 4.26 17 South Africa 279.88 2.50 2.47 2.61 2.57 18 Zambia 86.69 4.12 4.09 4.14 4.10 19 Rest of SSA 83.88 3.01 2.96 3.16 3.10 Sub-Saharan Africa* 112.70 3.53 3.50 3.63 3.60 20 India 115.61 4.77 4.77 4.82 4.82 21 United States 2,343.00 2.01 1.99 2.08 2.06 22 Europe 1,017.48 1.63 1.62 1.71 1.70 23 Rest of High-Income 1,066.19 2.21 2.19 2.27 2.25 24 Rest of the World 415.99 3.09 3.05 3.19 3.15 Per capita Income of B40%, annual % change 2011 - 2030 (and initial per capita income pf B40% for 2011) 01 China 84.94 6.19 5.51 7.55 6.88 02 Burkina Faso 33.15 4.54 4.47 4.63 4.54 03 Botswana 84.44 6.04 6.01 6.11 6.11 04 Cote d'Ivoire 46.63 6.02 5.99 6.09 6.06 05 Cameroon 49.52 2.72 2.62 2.85 2.75 06 Ethiopia 49.32 2.66 2.64 2.73 2.68 07 Ghana 74.48 2.61 2.60 2.75 2.71 08 Kenya 48.92 2.00 1.96 2.12 2.11 09 Madagascar 15.64 1.19 1.10 1.34 1.26 10 Mozambique 16.13 6.01 6.01 6.18 6.07 11 Namibia 58.22 2.56 2.55 2.68 2.62 12 Nigeria 26.03 4.48 4.46 4.55 4.54 13 Rwanda 24.89 3.06 3.06 3.16 3.12 14 Senegal 40.45 0.71 0.67 0.82 0.77 15 Tanzania 32.11 2.19 2.15 2.30 2.25 16 Uganda 45.06 3.45 3.36 3.50 3.49 17 South Africa 62.35 2.87 2.75 3.02 2.89 18 Zambia 19.49 4.27 4.20 4.37 4.28 19 Rest of SSA 29.18 3.02 2.95 3.16 3.09 Sub-Saharan Africa* 37.04 3.33 3.28 3.43 3.38 20 India 57.65 4.33 4.33 4.38 4.38 21 United States 703.63 2.04 2.02 2.12 2.11 22 Europe 504.06 1.59 1.58 1.67 1.65 23 Rest of High-Income 318.17 2.40 2.39 2.47 2.45 24 Rest of the World 129.61 3.13 3.09 3.23 3.19   Source: Authors’ calculations. Aggregate results based on available household surveys  32