WPS8016 Policy Research Working Paper 8016 The Distributive Impact of Terms of Trade Shocks Maurizio Bussolo Patrizia Luongo Europe and Central Asia Region Office of the Chief Economist March 2017 Policy Research Working Paper 8016 Abstract The halving of oil prices, which happened in a short Dutch disease that impacts sectoral employment, factor period between late 2014 and the first months of 2015, returns, and consumption prices. It causes a contraction has generated major terms of trade losses for oil export- of employment and wages in more skill-intensive (non-trad- ing countries. Even if the oil producing sector normally able) sectors, and a reduction in consumption prices that employs a small group of workers and oil export revenues is more pronounced for nonfood than for food goods. tend to be concentrated in a few firms and in government When these shifts are mapped to changes in incomes at the accounts, these relative price changes have economy-wide micro level, all households are affected. Poverty rates could effects and significant distributive impacts. This paper increase by 1 to 4 percentage points, depending on the describes and quantifies the channels of transmission from poverty line used. At the US$10 a day threshold, for exam- the drop in oil prices, to changes in welfare distribution ple, 4.1 million additional people fall into poverty. Along at the household level. Using a macro-micro simulation the consumption distribution, richer people are affected model, the paper assesses how this shock affects poverty, more than those in the bottom 40 percent. However, this inequality, and shared prosperity for the case of the Rus- minor progressive impact may be reversed due to increases sian Federation. The oil price reduction generates a reverse in unemployment and cuts in social programs (transfers). This paper is a product of the Office of the Chief Economist, Europe and Central Asia Region. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at mbussolo@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 The Distributive Impact of Terms of Trade  Shocks  Maurizio Bussolo  Patrizia Luongo1  Keywords: Terms of Trade, Poverty, Inequality, Shared Prosperity, Macro‐Micro Simulation.  JEL code: C68; I32; D63  1 Maurizio Bussolo is with the World Bank: mbussolo@worldbank.org; Patrizia Luongo is with the UNDP:  patrizia.luongo@undp.org.   Introduction  The Russian Federation is a major producer and exporter of natural gas and crude oil. A number of authors  (see  Oomes  and  Kalcheva,  2007  and  World  Bank,  2005  among  others)  argued  that  –  following  the  more  than 300 percent increase in the oil price (from about 25 USD to 110 USD per barrel) between 2002 and  2008  –  the  economy  had  been  showing  symptoms  of  the  Dutch  disease.  Increased  revenues  from  oil  exports  pushed  up  the  real  exchange  rate  and  hurt  the  competitiveness  of  the  tradable  sectors;  manufacturing and other exportables shrunk, while services and non‐tradables expanded.2   More recently the Russian economy has been facing the opposite situation; between July and December  2014  the  oil  price  halved  from  around  110  USD  to  less  than  60  USD  per  barrel  (World  Bank,  2015).  The  consensus  is  that  the  oil  price  will  stabilize  at  the  current  lower  levels  (the  average  price  in  2015  was  50  USD  per  barrel,  and  42  USD  in  2016)  reflecting  structural  changes  in  the  global  oil  markets  rather  than  cyclical and short term adjustments.   The main objective of this paper is to assess the distributional impact of this terms of trade shock. Recent  macroeconomic  data  suggest  that  a  reverse  Dutch  Disease  may  be  at  work.  In  2015,  the  exchange  rate  depreciated  by  more  than  30%  and  terms  of  trade  losses  were  large,  equivalent  to  about  7%  of  GDP.  Assuming  that  these  income  losses  will  be  putting  pressure  on  prices  of  non‐traded  goods  and  services  and will require related adjustments in the labor markets, this paper tries to identify who are the winners  and losers, and to estimate the changes in income distribution and poverty.  Two difficulties arise in  the estimation  of the distributive impact. The first is that a  household survey for  the period after the shock is not yet available. However, and this is even more important, even if survey  data were available, they may not provide an adequate counterfactual given that, simultaneously to the  oil  price  drop,  the  Russian  economy  has  been  influenced  by  other  shocks,  for  example,  economic  sanctions.  For  these  reasons,  the  analysis  is  performed  using  a  macro‐micro  simulation  model  which  allows to generate a counterfactual scenario in which the oil price change is the only shock affecting the  economy.                                                                2 The  economic  effects  of  a  natural  resource  boom  were  modeled  by  Corden  and  Neary  (1984)  who  distinguished  between  a  resource  movement  effect  –  related  to  the  reallocation  of  labor  and  capital  from  the  tradable  sectors  to  the  booming  natural  resource sector – and a spending effect – which brings a real exchange rate appreciation and further de‐industrialization. The real  exchange rate appreciation is caused by the fact that higher incomes from natural resources raise demand for both tradable and  non‐tradable goods, but while domestic prices of tradables are linked to international prices and thus remain constant, domestic  prices of non‐tradables go up.   2    Overall, the results show that the oil price drop reduces the welfare of the bottom 40 percent by 6.5%. It  also generates greater  levels of poverty, whose magnitude depends on the poverty line considered, and  a  small  reduction  of  inequality,  explained  by  the  relatively  higher  welfare  loss  for  the  top  60.  These  distributive  impacts  result  from  the  transmission  of  the  shock  through  two  main  channels.  Through  the  labor  market,  the  terms  of  trade  shock  causes  a  contraction  of  employment  and  wages  in  more  skill‐ intensive  (non‐tradable)  sectors  thus  reducing  welfare  proportionally  more  for  individuals  in  the  upper  part  of  the  distribution.  And  through  the  goods  market,  the  reduction  of  consumption  prices  –  more  pronounced for non‐food than for food goods – benefits more the richer households whose share of non‐ food items in total consumption is larger.   This  distributional  effect  can  be  reversed  if  unemployment  and  reduction  of  government  transfers  are  considered. Notwithstanding the real depreciation following the oil price drop, labor and other resources  may not move frictionless to the tradable sectors, and thus unemployment may increase. Initial evidence  shows  that  poorer  workers  may  be  more  at  risk  of  losing  their  jobs  vis‐à‐vis  higher  paid  ones.  Similarly,  the lower parts of the income distribution rely more heavily on government transfers that may be reduced  because  of  budgetary  pressures  linked  to  lower  oil  royalties.  For  these  reasons,  the  slightly  progressive  impact of the terms of trade shock may be reversed and become regressive.   These model‐based results are convincing because they represent, in reverse, what happened to sectoral  employment and relative prices in the period when the oil price was growing (2003‐2008).   The  rest  of  the  paper  is  organized  as  follows:  after  a  brief  literature  review,  the  following  section  introduces  the  model  and  data  used  in  the  paper;  main  results  are  illustrated  in  the  next  section,  while  conclusions and policy implications are presented in the last section.  Literature Review  Terms  of  trade  and,  more  in  general,  the  abundance  of  natural  resources,  are  subjects  of  a  very  large  literature. This section briefly summarizes a few strands of this literature that are particularly relevant to  this  paper,  namely:  (i)  the importance  of natural resources  to the overall development  (growth) process  in  natural  resources  abundant  countries;  (ii)  the  Dutch  disease  issue  and  the  impact  of  relative  price  changes on income distribution; and (iii) the modeling techniques employed to link terms of trade shocks  and distributional change.   The  impact  of  natural  resource  abundance  on  countries’  economic  performances  has  been  widely  analyzed  in  the  literature  that  has  identified  three  channels  through  which  it  might  affect  economic  3    growth.  The  first  one  looks  at  the  link  between  natural  resource  abundance  and  the  quality  and  effectiveness  of  political  institutions.  The  underlying  idea  is  that  abundance  of  a  commodity  generates  rents that might favor rent‐seeking behaviors, corruption, conflicts and /or political instability which have  adverse  effects  on  long‐term  growth  (Duncan,  2006;  Guriev  et  al.,  2008;  Isham  et  al.,  2003;  Lane  and  Turnell,  1996,  1999;  Manzano  and  Monaldi,  2008).  The  second  channel  focuses  on  the  fact  that  natural  resource  abundance  might  expose  countries  to  price  volatility  (Sala‐i‐Martin  and  Subramanian,  2003).  Commodity  price  volatility  could  lead  to  instability  of  public  spending  and  of  export  income  as  well  as  under‐saving of natural resource revenues (Sinnott et al., 2010). These in turn can lower economic growth  by  increasing  the  instability  of  aggregate  output  and  demand  in  the  short  run.  Finally,  commodity  dependence might affect a country’s economic performance as it increases countries’ risk of the so‐called  Dutch Disease, i.e. an appreciation of the exchange rate in response to positive shocks, which brings to a  contraction  of  the  tradable  sectors  with  potential  negative  effect  on  growth.  The  de‐industrialization  caused by the Dutch Disease, in fact, might hamper a country’s growth perspective because it hurts mainly  the manufacturing sector, which tends to be more competitive and innovative than the non‐tradable ones  (Oomes and Kalcheva, 2000) or because it reduces the ability of the economy to absorb shocks via labor  mobility (Hausmann and Rigobon, 2003).   Besides  influencing  economic  growth  perspectives,  income  distribution  is  also  affected,  via  similar  channels3 by  natural  resource  abundance  (UNCTAD  Annual  Report  on  Trade  and  Development,  2012).  Warr  (2008),  for  example,  uses  a  general  equilibrium  model  and  finds  that  the  increase  of  staple  food  prices between 2003 and 2008 increased the incidence of poverty in Thailand, an exporter of agricultural  goods. He shows that this happened because the main gainers of higher food prices were the landowners  and not the poor; the expansion of the agricultural sector, in fact, increased the wage of unskilled workers  but this was outbalanced by the negative effect higher staple food prices had on the poor. Essama‐Nssah  et  al.  (2008)  use a macro‐micro simulation approach to analyze  the effect of  the rising oil price on an oil  importer country, South Africa, between 2003 and 2006. At the macro level, higher oil prices reduced the  real GDP, caused a depreciation of the exchange rate and affected the labor market differently according  to the sector considered, with fuel intensive sectors experiencing a bigger reduction in employment. The                                                               3 Changes in relative prices, related to the resource effect and the spending effect (Corden and Neary, 1984) of the Dutch disease  are the main channels through which distribution is affected and the focus of much of this paper. For an oil exporter country the  two effects can be described as follows. Higher oil prices will lead to higher returns to labor and capital in the oil sector and this  will  cause  a  movement  of  the  productive  factors  from  the  less  remunerative  manufacturing  industries  to  the  expanding  oil  activities. The higher wages and/or profits generated in the latter lead to a higher aggregate demand that will cause an increase  in the prices of non‐tradables while the price of tradables, being determined above, remains unchanged. The combination of the  two effects causes a de‐industrialization and an appreciation of the exchange rate.  4    distributive  analysis,  at  micro‐level,  shows  that  the  oil  price  shock  worsens  both  poverty  and  inequality.  Moreover, they find that, even if the effect was not particularly strong on average, the impact of the shock  varied  along  the  distribution  of  income:  wages  and  employment  declined  more  across  the  poorest  segment of the formal labor market and low skilled individuals were hit hard by the shock while the high‐ skilled, on average, benefitted from it.  When analyzing the impact of oil price changes there is an additional component to consider, as it causes  a  variation  in  energy  prices  and,  through  these,  on  the  price  of  food  and  other  commodities.  There  are  several channels through which energy prices influence the price of other goods as energy is used directly  or indirectly as an input factor in the production of several commodities. Recent empirical evidence shows  that the prices of many commodities respond strongly to energy price variation and that the elasticity of  non‐energy  commodity  prices  with  respect  to  energy  price  has  strengthened  over  time  (Baffes,  2007;  Baffes and Haniotis, 2010; Borensztein and Reinhart, 1994; Gilbert, 1989).   The effect of  an oil  price  change on food price in an important channel through  which oil  price variation  influences  the  distribution  of  welfare  and  the  level  of  poverty  and  inequality.  Food  is  an  important  component of the consumption basket, especially for low‐income families, so a change in food price will  affect  the  household’s  welfare.  Moreover,  by  influencing  returns  to  agricultural  activities,  food  prices  influence the welfare of households active in this sector as landowners or wage earners. This implies that  an  increase  in  food  prices,  for  example,  might  have  a  positive  or  a  negative  effect  on  poor  households  depending  if  they  are  net  producers  or  net  consumers  (Deaton,  1999).  However,  as  shown  in  the  literature, in most cases the majority of poor households are net food buyers (Ravallion, 1990) even where  agriculture  is  the  main  economic  activity  (Christiaensen  and  Demery,  2007),  so  that  an  increase  in  food  prices  worsens  the  welfare  of  the  poor.  The  anti‐poor  effect  of  rising  food  prices  has  been  found  at  the  country  level  (Hoelman  and  Olarreaga,  2007;  Wodon  and  Zaman,  2008)  as  well  as  when  poor  countries  are  considered  as  a  group  (Ataman  Aksoy  and  Hoekman,  2010).  Oil  and  food  price  effects  are  jointly  examined  by  De  Souza  Ferreira  Filho  (2008)  and  Estrades  and  Terra  (2012).  The  first  analyzed  the  effect  of the increase in food and oil prices that occurred between 2004 and 2008 on poverty and inequality in  Brazil, a food exporter and oil importer country. His results show that the negative impact on poverty of  higher  oil  prices  outweighs  the  positive  impact  of  the  expansion  of  the  agricultural  sector.  Estrades  and  Terra  (2012)  consider  both  the  economy‐wide  and  the  distributive  effect  of  terms  of  trade  change  between  2006  and  2008  in  Uruguay,  an  exporter  of  agricultural  goods  and  a  fuel  importer.  Their  results  show that the Uruguayan economy has been positively affected by the increase in food prices but this has  5    been  partly  offset  by  the  simultaneous  increase  in  the  oil  price.  As  a  result,  poverty  increased  especially  for  extremely  poor  people.  The  reason,  the  author  suggested,  is  that  the  increase  of  the  price  of  the  households’ consumption basket overcomes the income rise experienced by the poorest households.   By simulating the impact of the oil price reduction at both the macro and micro levels, this paper will allow  us  to  map  precisely  the  impact  of  a  terms  of  trade  shock  –  in  this  case  the  drop  of  the  oil  price  in  an  oil  exporter country – on income distribution and thus on poverty, inequality and shared prosperity.  Methodology  Evaluating the distributive impact of the oil price shock requires the use of a simulation model for at least  two reasons. First, being a recent phenomenon, there are still no micro data to compare the distributions  of  welfare  across  households  before  and  after  the  reduction  in  oil  price.  Second,  even  if  data  were  available, they might include other shocks4; hence, to identify the distributive effect of the terms of trade  loss, net of (possible) additional shocks, a counterfactual welfare distribution needs to be generated.5  To obtain the counterfactual distribution the effect of the shock needs to be analyzed under two different  perspectives: the macro‐economic perspective, which provides the impact of the terms of trade variation  at  the  aggregate  level;  and  the  micro‐economic  perspective,  which  is  required  to  take  into  account  the  heterogeneous  effect  across  households.  The  macro‐micro  simulation  model  used  here  follows  a  top‐ down  (from  macro  to  micro‐level)  approach,  where  the  macro  and  micro  part  of  the  model  are  handled  separately  and  then  linked  through  changes  in  prices  and  quantity  computed  with  the  CGE  (Lokshin  and  Ravallion, 2008; Chen and Ravallion, 2004). The CGE (macro) and the microsimulation modules are briefly  described below.  The macro CGE model  The CGE model used in this exercise is fairly standard and only a summary of its main features is described  here,  as  its  full  detailed  documentation  can  be  found  in  van  der  Mensbrugghe  (2014).  Production  is  modeled  using  nested  CES  (Constant  Elasticity  of  Substitution)  functions  that  combine  at  various  levels,  with  different  substitution  elasticities,  intermediates  and  primary  factors.  Households’  consumption  demand  is  derived  from  maximization  of  household  utility  producing  a  constant‐differences‐in‐elasticity                                                               4 The labor market performances and the income distributions of Russian households, for example, are likely to be affected also  by the economic sanctions.  5 This section relies mostly on previous works from Bourguignon and Bussolo (2013) and Bussolo, De Hoyos and Medvedev (2013)  and Bussolo et al. (2013).   6    (CDE)  demand  function.6 International  trade  is  modeled  assuming  imperfect  substitution  among  goods  originating  in  different  geographical  areas.  Imports  demand  results  from  a  CES  aggregation  function  of  domestic  and  imported  goods.  Export  supply  is  symmetrically  modeled  as  a  Constant  Elasticity  of  Transformation (CET) function. Producers decide to allocate their output to domestic or foreign markets  responding  to  relative  prices.  The  assumptions  of  imperfect  substitution  and  imperfect  transformability  grant  a  certain  degree  of  autonomy  of  domestic  prices  with  respect  to  foreign  prices  and  prevent  the  model from generating corner solutions.   The  labor  market  specification  is  an  important  driver  of  the  distributional  results,  therefore  its  specification calls for some clarification and justification. Two types of labor are distinguished, skilled and  unskilled.  These  categories  are  considered  imperfectly  substitutable  inputs  in  the  production  process.  Moreover,  some  degree  of  factor  market  segmentation  is  assumed:  skilled  workers  are  perfectly  mobile  across sectors, whereas the labor market for the unskilled is divided into agriculture and non‐agriculture  segments.   The  labor  market  segmentation  by  skill  level  has  become  a  standard  assumption  in  CGE  modeling.  The  imperfect substitution in the production process for workers with different skills is likely to persist for the  medium‐term  time  horizon,  as  unskilled  workers  cannot  be  ‘transformed’  into  skilled  ones,  even  with  increased on‐the‐job training.   The  assumption  that  the  market  for  unskilled  labor  is  further  segmented  into  agricultural  and  non‐ agricultural  activities  is  more  controversial.  However,  econometric  analysis  indicates  that  a  gap  in  remunerations  between  these  two  segments  remains  even  after  controlling  for  education,  gender,  experience  and  other  variables  including  cost  of  living  differentials  (between  rural  areas,  where  agricultural  activities  are  predominantly  located,  and  urban  ones).  Some  barrier  to  mobility  –  land  ownership providing economic security to farmers, specificity to human capital acquired in agriculture, or  others  –  must  exist  and  hinder  equalization  of  wages  across  the  two  segments.  In  the  model,  this  segmentation is implemented with some flexibility. Using a Harris‐Todaro specification, a certain number  of  unskilled  workers  migrate  from  one  segment  to  the  other  in  response  to  changes  of  the  wage  differentials across the segments.   This rich set‐up allows to capture changes in wages for workers of different education level and employed  in  different  segments.  And  since  skilled‐unskilled  and  rural‐urban  (or,  more  precisely,  agriculture‐non                                                               6 This is the standard demand function in GTAP model, see www.gtap.agecon.purdue.edu/models/current.asp.    7    agriculture) wage gaps represent important drivers of inequality, this set‐up allows to explain changes in  distributions.   For the goods markets, equilibrium for domestically produced goods sold domestically is assumed through  market  clearing  prices.  And  the  small  country  assumption  is  assumed  for  export  and  import  prices  and  thus they are exogenous, i.e. export levels do not influence international prices and import demand does  not influence (CIF) import prices. For the factor markets, wages equate demand and supply of the various  segments (agriculture and non‐agriculture) of labor markets with the assumption of full employment, i.e.  a  vertical  labor  supply.  Capital  supply  is  assumed  to  be  fixed  and  mobile  across  sectors  and  a  market  clearing  rental  rate  is  calculated  by  the  model.  Finally,  a  sector‐specific  factor,  representing  natural  resources, is employed exclusively in production in the oil and gas sector; in the current version its supply  is  sensitive  to  the  international  price  of  oil,  therefore  its  reduction  triggers  a  reduction  of  the  supply  of  the natural resource and some contraction of the output of the oil sector.    The version of the CGE model used here has a 2011 base year and relies on the Social Accounting Matrix  for  the  Russian  Federation  and  on  bilateral  trade  flows  from  the  Global  Trade  Analysis  Project  (GTAP)  9  database to calibrate initial parameters.   The  scenario  of  the  oil  shock  is  implemented  by  reducing  the  exogenous  international  price  of  oil  by  50  percent and a new equilibrium is calculated.7 The results of the model, in terms of changes between the  initial equilibrium and the oil shock one of: (i) prices (for food and non‐food items), (ii) wages (for the four  labor market segments), (iii) unskilled labor migration from agriculture to non‐agricultural activities, and  (iv) per capita consumption are passed to the household survey data and, in the microsimulation, a new  hypothetical global income distribution is generated for the oil shock equilibrium.  The microsimulation model  The ultimate focus of analysis is household welfare, and household real per capita income is here assumed  as its indicator:    , ≅   (1)                                                               7 The  model  is  solved  in  a  comparative  statics  approach.  This  means  that  the  model  assumes  no  changes  in  the  demographic  structure of the population nor in its skill endowment. Likewise, the supply of capital and land is assumed fixed. The only variable  factor  of  production  is  natural  resources  that,  as  mentioned  in  the  main  text,  responds  to  changes  in  the  international  price  of  oil. The economy is also assumed to operate in full employment.   8    Household  per  capita  income  (Yh)  can,  in  turn,  be  modeled  as  a  sum  of  household  members’  labor  0 endowments ( , ) rewarded by the market wages ( ), and an exogenous income ( ) as follows:    ∑ ,   (2)  And  the  household‐specific  price  index  is  for  simplicity  assumed  to  depend  on  the  economy‐wide  prices  of  food  ( )  and  non‐food  ( )  items,  weighted  by  the  household  consumption  shares  ( , )  of  these  consumption items:    , 1 ,   (3)  For each household, welfare effects can be approximated by the following expression:   ,   (4)  , Equation  (4)  determines  changes in welfare as changes in household income  and the household‐specific  price index. In the simulations, the budget shares  ,  are kept fixed, and thus changes in the household  price  index  depend  only  on  changes  of  the  food  and  nonfood  economy‐wide  price  indexes.  Changes  in  household  income  are  solely  determined  by  changes  in  labor  incomes,  and  these  in  turn  are  allowed  to  vary as a result of changes in the allocation of workers in the different labor market segments (agriculture  or  non‐agriculture  sector  of  occupation),  and  the  returns  to  skilled  and  unskilled  labor  in  the  different  labor market segments ( ). A new household welfare aggregate is computed by adding the exogenous  household  income  to  the  sum  of  simulated  labor  incomes  for  each  member  of  the  household  (given  his  or  her  skill  endowments,  and  sector  of  employment)  and  deflating  the  new  total  household  income  by  the new household‐specific price index.  In terms of welfare distribution, the initial distribution for year t for a population of N households can be  written as:      , … , , , , … , , , (5) The microsimulation consists of using new values for  , ,  ,   and  – that are calculated by the CGE,  (see  end  of  the  sub‐section  above) –  and  equation  (4)  to  compute  new  households’  real  incomes  and  to  generate a simulated new distribution:    , … , , , , … , , ,    (5’)  9    Note that all the variables linking the CGE and the microsimulations are at the aggregate levels apart from  the household specific employment bundle  , . Given that the model employed here is of a static nature,  the  total  amounts  of  skilled  and  unskilled  workers  do  not  change,  and  neither  do  the  endowments  of  these  two  labor  types  at  the  household  level.  However,  because  of  the  shock,  employment  by  sector  changes.  The  CGE  model  produces  the  economy‐wide  new  allocation  of  workers  across  sectors,  and  the  microsimulation  is  used  to  determine  which  specific  worker  moves  from  one  sector  to  the  other.  More  specifically, at the micro level, workers are reallocated among the agriculture and non‐agriculture sectors  by means of a probit model, where the probability of switching sectors is estimated as a function of several  personal  and  household  characteristics.  Workers  are  allowed  to  switch  between  labor  market  segments  until  the  CGE‐estimated  differences  in  labor  allocations  between  the  benchmark  and  oil  price  scenarios  are achieved. For workers who switch, a labor income is imputed on the basis of observable characteristics  and the return of them prevailing in the receiving labor market segment. For example, if a worker joins a  new  sector,  that  worker  will  be  imputed  a  wage  based  on  his  or  her  observable  characteristics  such  as  age, gender, and education.   The impact of the oil shock can be assessed by comparing the standard inequality and poverty indicators  estimated for both   and  .     Results  Macro‐simulation: A reverse Dutch Disease  Oil revenues are concentrated in a few companies and in the government accounts and a small percentage  of  the  total  work  force;  less  than  2  percent  in  the  case  of  the  Russian  Federation,  is  employed  in  the  oil  sector.  However,  the  fall  of  the  international  price  of  oil  deeply  affects  the  structure  of  the  Russian  economy and has a pervasive impact on all households through several channels.8   The first channel is represented by the terms of trade loss. Because imports have become more expensive,  the  cost of living rises and  reductions of real income  and consumption are  much larger than  contraction  of  production  (GDP)  and  employment.  The  income  loss  and  reduction  of  demand  triggers  a  series  of  additional  effects  in  factors  and  goods  markets  in  line  with  a  reverse  Dutch  disease.  Economic  activity                                                               8 It  actually  has  an  impact  far  beyond  its  borders  as  it  is  affecting  neighboring  countries  through  a  reduction  in  the  value  of  the  remittances  they  are  receiving.  See  for  example  World  Bank  (2016)  where  the  case  of  the  Kyrgyz  Republic,  a  remittance  dependent country with most of its migrant workers employed in Russia, is examined.   10    shifts out of non‐tradables. This can create unemployment, and even if new jobs are created in tradable  sectors, relative wages will likely change. Asset prices, including real estate prices, will likely drop sharply.  Due to the overall reduction and shift of final demand, relative prices of consumption goods will also change:  prices of non‐tradables (for example of services) will contract more severely than prices of tradables.  Finally,  a  fiscal  channel  may  also  be  at  work  as  transfers  from  the  government,  which  is  facing  shrinking  oil  revenues, may be under pressure.   In the CGE model, the terms of trade shock is implemented as a 50 percent reduction of international oil  prices9 and,  as  shown  in  Table  1,  this  causes  a  reduction  of  consumption  per  capita  of  about  7  percent.  This  is  a  one‐off  large  welfare  reduction  that  materializes  even  if  production  and  employment  do  not  contract. In fact, the model simulates the impact of the oil shock as moving to a new long term equilibrium  with  full  employment  of  labor  and  physical  capital.  Gross  domestic  production  marginally  contracts  because  of  a  reduction  in  the  supply  of  natural  resource  in  the  oil  sector,  but  employment  does  not  go  down.  It  may  be  possible  that  factor  markets  do  not  adjust  to  this  new  equilibrium  in  the  short  run  and  unemployment can rise with additional negative impacts for GDP. However, this exercise aims at modeling  the  impact  of  the  shock  as  if  it  were  permanent  and  after  the  economy  has  fully  adjusted  to  the  new  relative prices.10                                                               9 The 50% reduction was the one estimated at the end of 2014. During 2015 the price of oil dropped even more, reaching 36  USD per barrel in December 2015 (World Bank Commodity price data).    10 Further below the assumption of full employment is (partially) relaxed and the distributional consequences of an increase in  unemployment are assessed.   11    Table 1:  The aggregate impact of the oil shock     Percent change  with respect to     no shock  Consumption per capita  ‐6.9  GDP per capita  ‐1.1  Labor demand    Unskilled  (Agriculture)  6.9  Unskilled (No‐Agriculture)  ‐0.6  Wages    Unskilled (Agriculture)  ‐3.9  Unskilled (No‐ Agriculture)  ‐10.6  Skilled   ‐11.5  Skill Premium  ‐1.5  Urban Premium (for unskilled)  ‐7.0  Consumer Price Index    Food   ‐7.8  Other goods   ‐12.7  Source: GTAP and ROSSTAT data, and CGE simulation results    Following  the  reduction  of  demand,  prices  of  non‐tradables  decrease  making  tradables  relatively  more  expensive. This real exchange rate depreciation induces shifts in economic activity and employment that  are  quite  different  across  sectors.  Table  2  shows  that,  in  terms  of  output  contraction,  besides  the  oil  sector,  the  hardest  hit  sectors  are  non‐tradables,  namely  construction,  transport  and  communication,  other  business  services  and  public  services.  While  import  competing  industries,  and  export  oriented  sectors,  benefitting  from  the  real  depreciation,  experience  output  expansions.  The  important  caveat  of  the model operating as if the economy adjusts to its new long term equilibrium without frictions needs to  be  reiterated  here.  The  gains  of  the  expanding  sectors  are  genuine  opportunities,  but  they  may  not  necessarily be realized quickly in the real economy. The analytical framework used here to model the oil  shock  is  signaling  what  could  happen  if  the  markets  were  fully  flexible  and  resources  were  allowed  to  respond  to  the  new  price  signals;  whereas,  in  reality,  it  may  not  be  possible  to  reallocate  resources  as  markets  are  just  imperfectly  flexible.  For  example,  closure  of  firms  in  urban  shrinking  sectors  such  as  in  construction  may  be  costly,  or  banks  and  other  financial  intermediaries  may  not  easily  start  lending  to  new firms in expanding sectors. Nevertheless, if the relative prices change triggered by the oil shock is, as  it  is  believed,  not  a  temporary  fluctuation  but  a  long‐term  shift,  not  adjusting  to  these  sectorial  reallocations  –  by,  for  example,  imposing  price  controls  or  other  restrictions  –  will  be  futile  and  counterproductive.   12    In terms of employment, heavy job losses are recorded for the construction and transport‐communication  service sectors, about 0.9 and 1.2 percent of total employment, respectively (see Table 2, third column).  These,  translated  in  actual  levels  of  employment,  are  close  to  500,000  and  700,000  jobs,  a  considerable  loss. However, new opportunities arise in import competing and export oriented sectors. A potential large  gain is highlighted in the manufacturing sector which may create close to 800,000 jobs.   Table 2: Oil shock triggers sectoral adjustments in favor of tradables and against non‐tradables      Production   Employment  Employment  Factor Intensity  (change with respect  (% change with  (% change with  (number of skilled  to no shock, as % of  respect to no shock)   respect to no shock)  per 100 unskilled)     tot employment)  Oil  ‐13.4  ‐18.9  ‐0.4  211  Construction  ‐5.3  ‐9.7  ‐0.9  182  Transport and Trade Services  ‐1.3  ‐6.0  ‐1.2  139  Business Serv. & Publ. Admin.  ‐0.4  ‐0.8  ‐0.4  182  Food products  2.3  3.6  0.1  145  Other agriculture  3.4  6.3  0.3  89  Other mining  5.1  20.4  1.2  145  Other manufacturing  8.2  8.6  0.3  89  Export agriculture  9.5  15.6  0.2  211  Export manufacturing  12.7  23.2  0.7  145  Source: GTAP and ROSSTAT data, and CGE simulation results    Sectors use different inputs in their production, and specifically employ skilled and unskilled11 workers in  different  proportions;  these  reallocations  produce  imbalances  in  labor  markets.  In  particular,  as  on  average  skilled  workers  are  employed  more  intensively  in  shrinking  sectors  –  such  as  Business  Services  and  Public  Services,  Oil,  and  even  in  Construction  (where  for  every  100  unskilled  workers,  182  skilled  workers are employed, see rightmost column in Table 2) – job losses affect more severely skilled workers  than  unskilled  ones.  Similar  imbalances  influence  the  urban  premium,  defined  here  as  the  ratio  of  non‐ agriculture activities  (essentially urban)  wages over agriculture (mainly rural12) wages. These imbalances  in  the  labor  markets  put  downward  pressure  on  the  skill  and  urban  premia  which,  as  shown  in  Table  1,  decrease by a few percentage points.  Another  relevant  aggregate  result  estimated  by  the  CGE  model  is  the  change  in  relative  prices  of  goods  and  services.  The  oil  price  reduction  and  the  real  exchange  rate  depreciation  make  energy  cheaper,                                                               11 The partition of the population into skilled and skilled workers is based on the highest level of education attained; specifically,  unskilled are all those who have completed, at most, secondary education while all the others are considered skilled (even if they  did not completed tertiary education). Based on this definition,  unskilled workers account for 40 percent of the population and  skilled  for  60  percent.  Among  the  unskilled,  20  percent  has  only  primary  education  and  17  percent  has  junior  education;  20  percent have been enrolled in junior vocational education and the highest share (38%) has secondary education.  12 Agricultural activities are mainly (76 percent) located in rural areas.  13    importables  more  expensive,  and  non‐tradables  less  expensive.  Energy  is  an  important  input  in  the  production of many final goods, and imports can be, in part, substituted by domestic varieties. The model  results  take  into  account  these  general  equilibrium  effects  and,  even  if  production  of  food  tends  to  be  energy  intensive,  the  reduction  of  prices  of  other  goods  is  expected  to  be  larger  (see  last  two  rows  of  Table 1).     The distributive effects of the oil price shock  The oil price shock will affect all households, but the final impact will likely be larger for some groups than  others. In terms of per capita consumption, the poorest bottom 40 percent loses 6.2 percent of its welfare  and the top 60 percent suffers a loss of 7.0 percent (see Table 3). This minor progressive impact, i.e. the  fact that richer people experience welfare losses slightly larger than those for poorer people, amounts to  a marginal change of the Gini coefficient, a standard indicator of inequality, which decreases from 41.06  to 40.86. Worryingly, poverty rates rise for all the usual poverty lines. For example, when measured at the  low  2.5  $  a  day  line,  the  oil  shock  increases  poverty  by  dragging  about  100,000  additional  people  below  that line. At higher poverty lines, such as 5 and 10 $ a day, 900,000 and 4.1 million additional people fall  behind and poverty rates increase to almost 4 and 22 percent, respectively.   Table 3: Welfare, poverty and distributional impact of the oil shock in the Russian Federation  Without Oil  With Oil     Shock  Shock  Change  Per capita Consumption  USD in constant 2011 PPP  %  All Population          8,971           8,354   ‐6.88  Bottom 40          3,619           3,395   ‐6.20  Top 60       12,539        11,660   ‐7.01  Poverty headcount  Headcount ratios (%)  % Points  2.5 $ a day line  0.25  0.33  0.07  5 $ a day line  3.14  3.77  0.64  10 $ a day line  19.06  21.98  2.92  Gini coefficient  41.06  40.86  ‐0.20  Source:  HBS  data  and  micro‐simulation  results.  Note:  per  capita  consumption  is  expressed in 2011 US PPP $; poverty headcounts and Gini in percentages  The impact of the oil shock along the full welfare distribution of the Russian population can be seen in the  growth incidence curve (GIC) of Figure 1. For all percentiles, per capita consumption is measured with and  without  the  oil  price  shock  and  the  difference  between  these  two  situations  is  plotted  in  the  graph.  The  welfare  distribution  obtained  from  the  household  survey  of  2011  is  assumed  to  represent  the  situation  without the oil shock. The microsimulation model is used to generate the counterfactual distribution with  14    the oil shock. The negative slope of the curve denotes the progressive impact of the shock. However, the  poorest  percentiles  still  lose  significantly  so  that  the  equalizing  effect  of  this  result  should  not  be  overstated.   Figure 1: Growth incidence curve due to the oil shock  ‐4 Change in welfare (% change in per capita  ‐5 Overall Change consumption) ‐6 ‐7 ‐8 ‐9 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Population percentiles     Source:  HBS  data  and  micro‐simulation  results.  Note:  the  points  represent  the  difference  in  per  capita  consumption measured with and without the oil shock; the line is obtained as a polynomial fit of the points.      What  explains  this  heterogeneous  impact  of  the  shock?  Table  1  offers  some  clues.  The  skill  and  urban  premia  are  decreasing  and  one  may  expect  skilled  workers  and  (among  the  unskilled)  urban  ones  to  be  towards the richer tail of the distribution. This table also highlights that among the workers displaced by  the  shock,  about  100,000  unskilled  ones  will  have  to  move  from  better  paid  urban  occupations  to  rural  lower  paid  jobs.  However,  the  aggregate  results  of  this  table  do  not  inform  from  which  part  of  the  distribution these displaced unskilled workers are more likely to come. Finally, the lower reduction of food  prices vis‐à‐vis prices of other consumption items suggests a potential regressive impact given that poorer  households spend a larger share on food than richer households.13   Other  channels  of  transmission  of  the  shock  can  also  contribute  to  its  uneven  incidence.  For  example,  rents  in  oil  producing  and  closely  related  sectors  (such  as  refineries)  will  be  directly  hit.  Given  the  large  capital stocks of the oil sector, capital returns may also suffer larger losses vis‐à‐vis labor returns. This shift                                                               13 Note that if rich consumers purchase a larger share of imported goods, they may be impacted more severely than poorer ones  by  the  increase  in  import  prices.  Some  authors  [Broda  and  Romalis  2008]  have  studied  this  issue  for  the  case  of  the  US.  They  found that lower import prices of goods originating in China have actually helped the poorer consumers in the US. However, the  current household data for Russia do not allow to investigate this channel.    15    in  factorial  distribution  may  translate  into  a  reduction  of  personal  income  disparities  (and  thus  a  negatively  sloped  GIC),  as  capital  incomes  may  be  more  concentrated  among  the  rich  groups  of  the  country.14 Asset  prices,  including  real  estate  prices,  will  likely  drop  sharply.  Moreover,  those  who  have  borrowed  in  foreign  currency  suddenly  experience  a  rise  in  real  debt.  Finally,  transfers  from  the  government are not distributionally neutral as some groups, for example retirees, receive proportionally  more than others. A change in transfer amounts, and coverage, caused by budgetary difficulties can thus  change the distribution.   Using  the  microsimulation  model,  it  is  possible  to  untangle  these  multiple  effects  and  study  their  individual  separate  impacts.  Consider  first  the  adjustments  in  the  labor  market.  Unskilled  workers  displaced from jobs in non‐tradable services are among those who lose the most: their welfare is almost  halved; before the crisis the average consumption for a displaced worker was around 9,700 USD but with  the oil shock it declined to around 6,000 USD.15 Although the impact is clearly large for individual displaced  workers,  the  consequences  for  the  overall  distribution  depend  on  the  number  of  displaced  workers  and  whether  they  were  initially  concentrated  in  a  specific  part  of  the  distribution.  About  100,000  unskilled  workers, around 0.1 percent of total employed workers, move back to agriculture sectors because of the  shock.  These  are  not  randomly  selected,  as  some  will  have  a  higher  probability  of  moving  than  others.  Nevertheless,  as  shown  in  Figure  2,  they  are  coming  from  all  parts  of  the  distribution.  They  tend  to  be  aged above 40 and, in most cases, males with at most junior secondary or secondary education, but they  are not necessarily poorer.16 For these reasons, the impact on the overall distribution is muted as shown  by the GIC 1, the dashed line in Figure 3.17                                                                  14 Note, however, that this effect cannot be currently assessed given the data limitations of the available household survey where  income from capital is not accurately measured.  15 Because  of  the  segmentation,  two  separate  wages  are  clearing  the  rural  (agriculture)  and  urban  (non‐agriculture)  segments.  The  urban  premium,  i.e.  the  ratio  of  the  wage  of  unskilled  workers  in  non‐agriculture  sectors  over  that  of  unskilled  workers  in  agriculture  is  initially  equal  to  1.3.  A  labor  migration  function  allows  for  some  imperfect  mobility  across  segments  and  this,  together with sectoral demand for labor, determines the shift in the urban premium shown in Table 1.   16 Moving workers are identified using a probit estimation, as explained in the methodological section, see the Appendix for more  details.  17  The  line  ‘GIC  1’  in  the  figure  almost  overlaps  with  the  horizontal  straight  line  that  intercepts  the  vertical  axis  at  ‐6.9.  This  horizontal line represents the average percentage welfare loss, i.e. the loss that everyone would incur were the shock uniformly  distributed. The case represented by GIC 1 takes into account the losses of displaced unskilled workers, but the impact is minor,  visible only because of the small blips on the GIC 1 line.  16    Figure 2: Unskilled workers displaced by the shock come from all parts of the distribution   20,000 Number of displaced workers 18,000 16,000 14,000 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0 2,048 3,262 4,152 5,014 5,986 7,115 8,568 10,686 14,552 28,369 Deciles (identified with their per capita consumption in 2011 rubles)   Source: HBS 2011 and authors calculations using microsimulations  In addition to displacement of workers, the oil shock indirectly but more significantly affects labor markets  by changing relative returns to human capital and to sector specific skills. While the whole population will  be negatively affected by the oil shock, in terms of incidence those depending on the returns to skills will  lose about 1.5 percent more than the others, and, among the unskilled, those in urban activities will lose  7  percent  more  than  those  in  expanding  rural  sectors.  Figure  4  shows  that  the  human  capital  is  not  uniformly  distributed.  Skilled  employed  workers  (mainly  in  non‐agriculture  sectors)  represent  about  31  percent of the population and the majority of them, about 18 percent, are found in the upper 60 percent  of  the  distribution.  And  even  within  the  bottom  40  and  the  top  60  the  share  of  skilled  workers  is  not  uniform,  as  shown  by  the  upward  sloping  line  in  the  figure. 18  Conversely,  the  unskilled  workers  are  overrepresented  at  the  bottom  of  the  distribution,  especially  those  employed  in  the  agriculture  sectors.  In  light  of  the  shares  shown  in  Figure  4,  the  reason  for  a  progressive  impact  of  the  reduction  of  the  skill  and the urban premia – illustrated by the downward sloping GIC 2 line in Figure 3 – becomes apparent.                                                               18 On average for every 100 individuals, 9 are skilled among the bottom 40, while 21 are skilled among the top 60. However, these  proportions are 5 and 26 for the bottom 10 and top 10 respectively.   17    Figure 3: Decomposition of the incidence of the oil shock  ‐4 Change in welfare (% change in per capita  ‐5 GIC 2: GIC 1 + Δ in  Returns to Skills consumption) ‐6 GIC tot: GIC 1 + GIC 2  + Δ Goods Prices ‐7 GIC 1: Labor Movement across sectors ‐8 ‐9 0 20 40 60 80 Population percentiles   Source: HBS 2011 and authors calculations using microsimulations  The progressive effect of the change in wage premia is reduced by another round of unequal adjustments:  the change in relative prices of consumption goods. Not all households consume the same proportions of  food items. As shown in Figure 4, the share of total expenditure devoted to food is much higher for poorer  households: the average Russian household spends  33 percent of its total expenditures on food, while a  household in the bottom 40 percent spends 43 percent, and one in the top 60 only 16 percent. Therefore,  richer households benefit disproportionally more from the stronger reduction of prices of non‐food items,  including non‐tradables. This is reflected by a counterclockwise tilting of the GIC (from GIC 2 to GIC tot in  Figure 3) which makes the overall incidence less progressive.   Robustness and validation  The incidence results discussed up to this point rely on two assumptions: the first is that the shock affects  the  allocation  of  labor  across  sectors  but  without  generating  unemployment;  the  second  is  that  the  reduction  in  oil  royalties  does  not  influence  the  level  of  government  expenditure  and  its  household  transfers.  The  implications  of  the  two  assumptions  are  related,  as  it  can  be  inferred  by  looking  at  the  employment  share  along  the  welfare  distribution  depicted  in  Figure  4.  The  intensity  of  the  use  of  labor,  the  main source of income for most  households, is not uniformly  distributed.  Households at the  bottom  40  percent  record  an  average  employment  rate  of  45  percent  against  an  average  of  53  percent  for  18    households  at  the  top  60  percent.   An  increase  in  unemployment  and  a  reduction  of  social  government  programs  may  hit  poorer  households  harder,  given  their  more  intense  dependency  on  transfers  and  higher risk of becoming unemployed (or lower employability).  Figure 4: Unequal Distribution of Employment and Assets, such as human capital, and of consumption of  food across the Russian Population, 2011  0.6 0.6 Total Occupation 0.5 0.5 Percent share of total population  Share of food in total  0.4 consumption (right axis) 0.4 Share of food Unskilled in  0.3 Non Agri 0.3 Skilled in No Agri 0.2 0.2 0.1 0.1 Skilled in Agri Unskilled in Agri 0 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Population percentiles   Source: HBS data (2011)  To get some insights on the implications of these assumption we carried out two additional simulations.  In the first one we assume that all those who lose their jobs in the contracting sectors – up to 3.1 percent  of  total  employment  –  become  unemployed.  In  the  second  one  we  analyze  the  implication  of  a  cut  in  government transfers.  Abstracting  from  multiplier  effects, 19  what  would  be  the  distributional  impact  of  the  increase  in  unemployment?  The  first  step  of  the  simulation  was  to  identify  those  who  are  more  likely  to  become  unemployed. 20  Not  surprisingly,  the  results  of  the  econometric  specification  show  that  less  qualified,                                                               19 Clearly,  if  employment  goes  down  (or  equivalently  if  unemployment  increases),  GDP  will  also  go  down  and  that would  trigger  a reduction of incomes, then consumption will decrease with another round of reductions. This negative multiplier effect is not  accounted here.  20 Specifically,  workers  more  likely  to  be  unemployed  are  selected  through  a  multinomial  probit  estimation  that  computes  the  probability  of  either  being  employed  in  tradable  sectors,  employed  in  nontradable  sectors,  or  being  unemployed  according  to  individual  and  household  characteristics.  These  characteristics  include  gender,  education  level,  age,  marital  status,  household  size, living in urban or rural areas, and headship.  19    younger and female workers are more likely to lose their job. However, exposure to unemployment is not  concentrated  in  particular  income  groups,  as  these  individuals  are  found  across  the  whole  welfare  distribution (see Figure 5).   Figure 5: Unemployed workers by decile of the welfare distribution  14 Newly unemployed as a share of total  12 10 population 8 6 4 2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Household income decile   This  result  suggests  that  the  ultimate  distributive  impact  of  the  unemployment  increase  would  depend  heavily on the social protection programs available to those who lost their job and, of course, to the whole  population.  However,  it  is  unlikely  that  these  programs  and,  more  generally,  public  transfers  and  expenditure  will  not  suffer  from  the  shrinking  oil  royalties  following  the  drop  in  oil  price.  The  oil  price  shock,  indeed,  puts  government  expenditure  under  pressure  and  its  reduction  is  likely  to  have  affected  differently individuals located in different parts of the welfare distribution.  Taking  advantage  of  the  availability  of  data  on  public  transfers  in  a  different  survey,  the  RLMS  (Russian  Longitudinal Monitoring Survey), our second simulation estimates the effect of a 10 percent cut in public  transfers.  The impact on poverty and shared prosperity depends on the incidence of the transfers along  the  welfare  distribution:  if  poor  households  depend  relatively  more  than  the  richer  ones  on  public  transfers, the final effect of the oil shock could be reversed once the cut of transfers is taken into account.  Most  of  the  beneficiaries  of  public  transfers21 and  pensions  are  indeed  located  in  the  first  decile  of  the  consumption distribution (see Figure 6) while the share is much smaller for households located in the top  30 percent of the distribution.                                                                21 Transfers are defined as the sum of children, rent, utilities, fuel and unemployment benefits.  20    Figure 6: Share of transfers by decile of the consumption distribution  25.00 Transfer as share of  20.00 consumption 15.00 10.00 5.00 0.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Consumption decile   Source: RLMS (2011)  Due to the different incidence of public  transfers for households located in bottom 40 and  top 60 of the  income  distribution,  the  “progressive”  effect  of  the  oil  price  shock  shown  above  is  reversed  as  poor  families lose more (‐7.13) than the top 60 of the income distribution (‐6.82). (See Figure 7.)                  21    Figure 7: Growth incidence curve due to the oil shock and the reduction of public transfers      Source: RLMS (2011) and author calculations using microsimulations  Validation  A full backward study of the Russian economy during the oil price boom is beyond the scope of this paper  but  a  preliminary  descriptive  analysis  of  the  labor  market  trends  over  that  period  helps  to  validate  the  results of our simulation. In fact, if our inferences on the effect of the oil price drop are correct, we expect  to  observe  the  opposite  effect  when  the  oil  prices  are  rising:  increases  of  employment  in  non‐tradable  sectors,  increasing  wage  premia  and,  possibly,  larger  economic  gains  in  the  upper  part  of  the  income  distribution which would imply higher inequality.  By  using  the  ROSSTAT  data  on  national  accounts  and  the  information  on  consumption  available  in  the  HBS,  below  we  look  at  the  changes  that  occurred  in  employment,  value  added  and  the  skill  premia  between  2003  and  2008.  This  period  was  characterized  by  a  substantial  increase  in  the  oil  price,  which  jumped  from  around  35  USD  per  barrel  in  2003  to  slightly  more  than  140  USD  per  barrel  in  2008  (see  Figure  8).  The  rising  oil  price  was  accompanied  by  an  appreciation  of  the  exchange  rate  (Figure  8)  and  a  reduction of the contribution of tradable sectors to economic growth (Figure 9).  22    Figure 8:  Changes in oil price and exchange rate, 2002 ‐ 2008    Source: World Bank  Looking at employment and added value by sector of activity, we find a first confirmation of the expected  effects: employment and value added decreased in tradable sectors and increased in non‐tradable sectors  (fig.  10).  Between  2003  and  2008  the  increase  in  employment  was  particularly  high  in  the  construction  sector  (+13.4%)  while  an  almost  equal  reduction  affected  the  agricultural  one  (‐13.8%).  Similar  results  emerge  from  the  analysis  of  changes  in  the  share  of  value  added,  which  grew  especially  in  construction  (+23.5%) and services (+16.2%) (Figure 9).  Figure 9: Changes in employment and added value by sector, 2003 ‐ 2008    Source: ROSSTAT  23    During the same time period wages grew in the whole economy but the increase was significantly higher  in  non‐agricultural  sectors  than  in  the  agricultural  one,  where  it  increased  by  the  41%.  As  a  result,  the  wage  premia,  computed  as  the  ratio  between  the  compensation  per  worker  in  non‐agricultural  and  agricultural sectors, rose from 3.6 in 2003 to 4.7 in 2008 (Figure 10).  Figure 10: Changes in wage premia, 2003 ‐ 2008    Source: ROSSTAT  Testing the validity of our  simulations for the skill  premia is a bit  more difficult, as during  the 2003‐2008  period supply and not only demand for these two types of workers were changing. On the demand side,  the growth of non‐tradable sectors could have pushed up the skill premia as these sectors are more skill  intensive  (see  table  1).  However,  on  the  supply  side  two  things  might  have  outweighed  this  effect.  First,  between  2003  and  2008  the  share  of  skilled  workers  grew  from  21%  to  30%.  Second,  unskilled  workers  might  have  moved  to  better  paid  sectors  as  a  consequence  of  the  contraction  in  the  agricultural  sector.  The small increase in the skill premia depicted in Figure 11 can be interpreted as a sign that, despite these  supply shifts, which would have pushed the skill premia downwards, the demand side effect dominated.    24    Figure 11: Changes in skill premia, 2003 ‐ 2008    Source: HBS  Conclusions  The  oil  price  shock  will  affect  the  inequality  dynamics  between  and  within  countries.  For  oil  importing  countries  lower  oil  prices  are  likely  to  affect  positively  households’  and  corporates’  incomes,  while  the  opposite holds for oil exporter countries. This could cause a shift in the income distribution from the latter  to the former, affecting inequality between countries, but also a reallocation of capital and labor returns  whose  net  distributive  impacts  are  not  easily  predictable.  Moreover,  even  if  overall  this  phenomenon  could have a positive impact, by increasing the global GDP and reducing the global inflation (Baffes et al.,  2015),  these  results  will  be  effective  in  the  medium‐long  run,  while  the  effects  on  the  oil  exporter  countries tend to occur in the short run.  Considering  that  the  strong  growth  experienced  by  the  Russian  economy  during  the  early  2000s  was  accompanied  by  all  the  symptoms  of  the  so‐called  Dutch  Disease,  and  that  the  current  shock  is  likely  to  produce a structural economic change, we wondered if the effect of current oil price shock would be the  reversal of the one observed during the oil price boom and what would be its effect in terms of poverty,  inequality and shared prosperity.  The  overall  effect  of  the  oil  price  shack  is  “decomposed”  in  two  parts,  the  distributive  effect  ‐  which  operates  through  the  variation  in  consumption  prices  and  a  restructuring  of  the  labor  market  –  and  the  “level” effect – that is the reduction in average consumption generated by the loss in terms of trade. The  two  components  are  estimated  by  using  a  macro‐micro  simulation  model  and,  following  the  literature,  25    the  overall  effect  on  households’  welfare  is  computed  by  the  money  metric  variation  of  welfare  due  to  the prices and wage changes.  The  distributive  analysis  shows  that  the  two  channels  (the  consumption  prices  and  the  labor  market  changes)  work  in  the  opposite  direction.  The  food  prices  decrease  less  than  non‐food  prices,  increasing  more  the  welfare  of  better‐off  households.  On  the  other  side,  a  lower  skill  premia  and  a  reallocation  of  the  labor  force  across  sectors  generates  a  bigger  loss,  in  terms  of  wage  premia,  for  the  skilled  workers  usually located in the upper part of the welfare distribution. Together with the GDP contraction, the loss  in terms of trade will cause a considerable decline in the average consumption per capita but, as suggested  by  the  results  on  inequality  and  shared  prosperity,  individuals  in  the  upper  part  of  the  distribution  are  those who will be more strongly hit by these negative changes.   However,  this  distributional  effect  can  be  reversed  if  one  takes  into  account  employment  losses  and  reduction of government transfers. The real exchange rate depreciation generates the incentives for labor  and  other  resources  to  move  from  non‐tradables  to  tradables  sectors,  but  inter‐sectoral  resource  movements may not be as smooth. There may be frictions (due to imperfections in financial markets, for  example)  and  other  adjustment  costs  (a  worker  in  a  non‐tradable  sector  may  have  sector  specific  skills  and  thus  not  able  to  be  immediately  productive  in  a  tradable  sector)  which  may  create  unemployment.  Or to decrease the pressure on its budget, the government may reduce its transfers. These two additional  effects  would  impact  the  lower  parts  of  the  income  distribution  –  which  rely  more  heavily  on  labor  incomes or transfers – more severely than the richer deciles.         26    References  Aksoy,  A.  M.;  A.  Isik‐Dikmelik.  (2008).  Are  Low  Food  Prices  Pro‐Poor?  Net  Food  Buyers  and  Sellers  in  Low‐Income  Countries. World Bank Working Paper No. 4642  Ataman Aksoy, M., and Hoekman, B.M. (2010) Food prices and rural poverty. Washington, DC: The World Bank.  Baffes, J. (2007). Oil spills on other commodities. Resources Policy 32, 126‐134  Baffes,  J.,  Haniotis,  T.  (2010).  Placing  the  recent  commodity  boom  into  perspective.  In  Ataman  Aksoy,  M.,  and  Hoekman, B.M. Food prices and rural poverty. Washington, DC: The World Bank.  Baffes, J.; Ayahan Kose, M.; Ohnsorge, F.; Stocker, M. (2015), “The Great Plunge in Oil Prices: Causes, Consequences  and Policy Responses”, World Bank Policy Research Note  n.1  Barnes, D.; Floor W. (1996), “Rural energy in developing countries: a challenge for economic development.” Annual  Review of Energy and the Environment, 21, pp. 497–530  Benjamin N. C.; Devarajan, S.; Weiner, R. J. (1989), “The ‘Dutch’ disease in a developing country: Oil reserves in  Cameroon”, Journal of Development Economics, 30(1), 71‐92  Borenzstein,  E.,  Reinhart,  C.M.  (1994)  The  macroeconomic  determinant  of  commodity  prices.  IMF  Staff  Papers  42,  236‐261.  Bourguignon,  François  (2004):  “ The  Poverty ‐ Growth ‐ Inequality  Triangle ” ,  Indian  Council  for  Research  on  International Economic Relations Working Paper #125.  Bourguignon F, Bussolo M and Pereira da Silva L (Eds.) (2008) The Impact of Macroeconomic Policies on Poverty and  Income Distribution ‐ Macro‐Micro Evaluation Techniques and Tools, Washington DC: The World Bank and Palgrave  Macmillan.  Bourguignon,  F.,  Bussolo,  M.,  2013.  Income  Distribution  in  Computable  General  Equilibrium  Modeling.  In:  Dixon,  P.B., Jorgenson, D.W. (Eds.), Handbook of Computable General Equilibrium Modeling. North Holland, Elsevier B.V.,  pp. 1383–1437.  Bussolo,  M.;  De  Hoyos,  R.  E.;  Medveded,  D.  (2010),  “Economic  Growth  and  Income  Distribution:  Linking  Macroeconomic  Models  with  Household  Survey  Data  at  the  Global  Level”,  Internationa  Journal  of  Microsimulation, (3)1, 92‐103  Bussolo  M,  De  Hoyos  R  and  Medvedev  D  (2010)  Global  Poverty  and  Distributional  Impacts:  The  GIDD  Model‘,  in  Anderson  K,  Cockburn  J  and  Martin  W  (Eds.)  Agricultural  Price  Distortions,  Inequality,  and  Poverty,  Washington  D.C.: The World Bank, 87‐119.  Chen,  S.,  Ravallion,  M.,  2004.  Welfare  impacts  of  China's  accession  to  the  world  trade  organization.  In:  Bhattasali,  D., Li, S., Martin, W. (Eds.), China and the WTO: Accession, Policy Reform, and Poverty Reduction Strategies, Oxford  University Press and the World Bank, Oxford and Washington , DC.  Christiaensen,  L.,  Dmery,  L.  (2007).  Down  to  earth.  Agriculture  and  poverty  reduction  in  Africa.  Washington,  DC:  World Bank.  Corden,  W.  M.;  Neary,  J.  P.  (1982),  “Booming  sector  and  De‐industrialization  in  a  small  open  economy”,  Economic  Journal 92, 825 – 848  27    Corden, W.M. (1984), “Booming sector and Dutch Disease economics: survey and consolidation”, Oxford Economic  Papers, 36(3), 359‐380  Gylfason, T. and Zoega. G. (2003), “Inequality and economic growth: Do natural resources matter?” In Inequality and  Growth: Theory and Policy Implications, Eicher, T. and Turnovsky, S. (eds.), MIT Press, Cambridge (MA).  Deaton, A. (1999) Commodity prices and growth in Africa. Journal of Economic Perspective 13, 23‐40.  De Souza Ferreira Filho, J.B. (2008), “The World Food Price Increase and Brazil: Opportunity for All?” Paper presented  at the II Regional Meeting on Computable General Equilibrium (CGE) Modeling: Contributions to Economic Policy  in Latin America and the Caribbean. San José, Costa Rica. November, 2008.  Estrades, C., Terra, M. I. (2012), “Commodity prices, trade, and poverty in Uruguay”, Food Policy 37, pp. 58–66.  Gilbert,  C.L.  (1989).  The  impact  of  exchange  rates  and  developing  country  debt  on  commodity  prices.  Economic  Journal 99, 773‐783.  Hoekman,  B.,  Olarreaga,  M.  (2007).  Global  trade  and  poor  nations:  the  poverty  impact  and  policy  implications  of  liberalization. Washington DC: Brookings Institution.  Isham,  J.,  L.  Pritchett,  M.  Woolcock,  and  G.  Busby  (2003),  “The  Varieties  of  the  Resource  Experience:  How  Natural  Resource Export Structures Affect the Political Economy of Economic Growth,” mimeo, World Bank, Washington  D.C.   Jakob,  M.  (2010),  “Dutch  Disease  or  Botswana’s  Blessing?  Natural  Resources  and  Economic  Growth  –  A  Channel  Approach”, PIK Potsdam, WP   Leamer, E., Maul, H.,  Rodriguez, S., Schott, P. K. (1999), “Does natural resource abundance increase Latin American  income inequality?”, Journal of Development Economics Vol. 59,  3–42.  Pachauri,  S.;  Spreng,  D.  (2004),  “Energy  Use  and  Energy  Access  in  Relation  to  Poverty.”  Economic  and  Political  Weekly, Vol. 39, No. 3, pp. 271‐278  Ravallion, M. (1990) Rural welfare effects of food price change under induced wage responses: theory and evidence  for Bangladesh. Oxfrod Economic Papers 42(3), 574‐585.  Ravallion, M., Lokshin, M., 2005. Winners and Losers from Trade Reform in Morocco, Mimeo, World Bank.  Ross,  M.  (2007),  “How  Can  Mineral  Rich  States  Reduce  Inequality?”,  in  Sachs,  J.D.,  Stiglitz,  J.E.  and  Humphreys,  M.  (Eds.), Escaping the Resource Curse, Columbia University Press, New York.  Ruggeri  Laderchi,  C.;  Olivier,  A.;  Trimble,  o.:  (2013)  “Balancing  Act.  Cutting  Energy  Subsidies  While  Protecting  Affordability”.  Washington,  DC:  World  Bank.  doi:  10.1596/978‐0‐8213‐9803‐6  License:  Creative  Commons  Attribution CC BY 3.0  UNCTAD  (TDR  2012),  “Trade  and  Development  Report,  2012.  Policies  for  Inclusive  and  Balanced  Growth.”  United  Nations publication, Sales No. E.12.II.D.6, New York and Geneva  Vagliasindi,  M.  (2012)  “Implementing  Energy  Subsidy  Reforms:  An  Overview  of  the  Key  Issues.”  Policy  Research  Working Paper 6122, World Bank, Washington, DC  Warr,  P.  (2008),  “World  food  prices  and  poverty  incidence  in  a  food  exporting  country:  a  multihousehold  general  equilibrium analysis for Thailand.” Agricultural Economics 39 (Supplement), 525–537.  Wodon  Q.,  Hassan,  Z.  (2008).  Rising  food  prices  in  Sub‐Saharan Africa:  poverty  impact and policy  responses.  Policy  Research Working Paper 4739, Washington DC: The World Bank  28    World Bank (2005), Russia Economic Report. N. 11, Washington. The World Bank  World Bank (2015), Russia Economic Report. N. 33, Washington. The World Bank  29    Appendix  Table 1: Distribution of initial consumption  All  Displaced  Non‐ Displaced  Decile  Numb. Of obs.  Mean  Numb. Of obs.  Mean  Numb. Of obs.  Mean  1  14,206,517  1430  16,408  1278  14,190,109  1430  2  14,206,329  2268  9,492  2199  14,196,837  2268  3  14,206,425  2888  3,351  2938  14,203,074  2888  4  14,208,270  3482  6,035  3466  14,202,235  3482  5  14,204,135  4149  1,383  4064  14,202,752  4149  6  14,227,296  4930  3,259  4819  14,224,037  4930  7  14,186,107  5935  2,293  5769  14,183,814  5935  8  14,205,689  7397  4,518  7216  14,201,171  7397  9  14,206,303  9973  1,253  9520  14,205,050  9973  10  14,206,166  19432  2,628  17146  14,203,538  19432  Source: HBS & microsimulation    Table 2: Distribution of consumption before and after the oil shock   Final Distribution (Change in skill premia & change in consumption)  Decile  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  Total  13,531, 14,206, 1  680  674,837  0  0  0  0  0  0  0  0  517     95.25  4.75  0  0  0  0  0  0  0  0  10  12,393, 1,139,4 14,206, 2  673,414  454  61  0  0  0  0  0  0  0  329     4.74  87.24  8.02  0  0  0  0  0  0  0  10  1,131,4 11,744, 1,328,5 14,206, 3  1,716  88  640  81  0  0  0  0  0  0  425     0.01  7.96  82.67  9.35  0  0  0  0  0  0  10  1,321,5 11,498, 1,382,0 14,208, 4  0  6,057  24  668  21  0  0  0  0  0  270     0  0.04  9.3  80.93  9.73  0  0  0  0  0  10  1,373,2 11,511, 1,316,4 14,204, 5  0  0  3,347  15  110  63  0  0  0  0  135  Initial Distribution     0  0  0.02  9.67  81.04  9.27  0  0  0  0  10  1,310,7 11,745, 1,167,9 14,227, 6  0  0  0  3,259  18  368  51  0  0  0  296     0  0  0  0.02  9.21  82.56  8.21  0  0  0  10  1,141,9 12,093, 14,186, 7  0  0  0  0  2,293  70  049  948,795  0  0  107     0  0  0  0  0.02  8.05  85.25  6.69  0  0  10  12,623, 14,205, 8  0  0  0  0  309  3,910  942,901  029  635,540  0  689     0  0  0  0  0  0.03  6.64  88.86  4.47  0  10  13,333, 14,206, 9  0  0  0  0  0  0  926  641,484  902  229,991  303     0  0  0  0  0  0  0.01  4.52  93.86  1.62  10  13,974, 14,206, 10  0  0  0  0  0  0  0  0  231,433  733  166     0  0  0  0  0  0  0  0  1.63  98.37  10  Tot 14,206, 14,205, 14,208, 14,203, 14,206, 14,207, 14,204, 14,213, 14,200, 14,204, 142063 al  810  836  972  723  451  711  827  308  875  724  237     10  10  10  10  10  10  10  10  10  10  100  Source: HBS & microsimulation  30    Table 3: Poverty rates before and after the oil shock  Distribution of  Poverty line 2.5 US $ per day  Consumption  All  Non Displaced  Displaced  Non shrinking  Shrinking  Initial   0.554  0.553  3.345  1.401  0.271  Change in Skill Premia  0.642  0.638  10.739  2.142  0.321  Consumption variation  0.713  0.708  13.742  2.342  0.364     Poverty line 5 US $ per day  Initial   5.872  5.866  23.514  13.123  3.893  Change in Skill Premia  5.88  5.866  44.216  13.695  3.893  Consumption variation  6.721  6.706  49.058  16.862  4.553     Poverty line 10 US $ per day  Initial   29.713  29.703  57.503  44.985  23.5  Change in Skill Premia  29.718  29.703  72.128  45.389  23.5  Consumption variation  32.612  32.597  73.42  49.298  26.386  * The macroeconomic shock causes a change in the composition (in terms of total population and individual's characteristics) of the 2 sectors  Source: HBS & microsimulation    Changes in the Labor Market  The results obtained via the macro‐simulation are used as inputs in the micro‐simulation model to obtain  the new allocation of workers across sectors and the new distribution of wages.  The  simulation  proceeds  in  subsequent  steps.  First,  unskilled  workers  are  reallocated  across  sectors  according  to  the  prediction  of  the  CGE.  For  each  individual  i,  we  compute  the  probability  of  moving  out  the shrinking sector as a function of individual ( ) and household (  characteristics22.   Pr 1 Pr   Individuals  are  then  ranked  in  a  descending  way  according  to  the  predicted  probabilities  and  moved  to  the  expanding  sectors  up  to  the  point  where  the  macro‐prediction  on  sectoral  reallocation  of  labor  is  satisfied.   Once  workers  are  reallocated  across  sector,  the  changes  in  the  skill  premia 23  determine  the  new  distribution  of  wage  across  sectors.  The  wage  each  worker  receives  is  computed  through  a  Mincer                                                               22 The  probability  is  computed  using  a  probit  model;  a  list  of  dependent  characteristics  is  presented  in  the  estimation’s  result  table in the Appendix.    23 The new skill premia, for skilled and unskilled in non‐farm activities, are computed with respect to the wage of unskilled workers  employed in agricultural sector, as the model assumes that the mobility across the agricultural and non‐agricultural segments of  the labor market is a function of the changes in the farm‐ and non‐farm wage premia (Bussolo, De Hoyos and Medvedev, 2010).  31    equation  that  estimates  the  earnings  of  in  the  agricultural  and  non‐agricultural  sector;  these  wages  are  then  rescaled  to  correct  for  the  different  distribution  of  unobservable  factors  in  the  two  segment  of  the  labor market (Agricultural and Non‐Agricultural).   , , , ∗   , The resulting distribution of wage is rescaled to its original mean and then adjusted in order to match the  “level effect” predicted by the CGE:  , , , , ,   , _ With  , ,  representing the individual welfare obtained after all the distributional changes have  taken place and is the percentage change in aggregate average income predicted by the CGE.    Table 4: Results from the estimation of the probability of being employed and probability of being a displaced workers           VARIABLES  Displaced   Employed            gender  0.0742**  0.482***    (0.0300)  (0.0004)  age  0.0651***  ‐0.00187***    (0.00677)  (0.0000)  Education Level  ‐0.0349*  0.660***    (0.0199)  (0.0002)  HH size  0.00841  0.0147***    (0.00999)  (0.0002)  Constant  ‐3.097***  ‐2.836***    (0.156)  (0.00123)           Robust standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  Source: HBS & microsimulation    32    Table 5: Returns to endowments in the expanding and shrinking sector           VARIABLES  Expanding  Shrinking           Household Head  0.0324*  0.1044***    (0.0178)  (0.0031)  Gender  0.0906***  0.0439***    (0.0176)  (0.0031)  age  ‐0.0249***  ‐0.0207***    (0.0053)  (0.0007)  age2  0.0004***  0.0003***    (0.0001)  (0.0000)  Education level  0.1099***  0.102***    (0.0040)  (0.0007)  Constant  7.6232***  8.0521***    (0.1059)  (0.0157)    Observations  8,500  282,517  R‐squared  0.102  0.082  Standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  Source: HBS & microsimulation      33