WPS7919 Policy Research Working Paper 7919 Services in the European Union What Kinds of Regulatory Policies Enhance Productivity? Erik van der Marel Janez Kren Mariana Iootty Trade and Competitiveness Global Practice Group December 2016 Policy Research Working Paper 7919 Abstract This paper is the first one to show the effects of services performance, depending on the type of regulatory measure regulations on downstream firms in the goods and services in question. The policy variables are split into pure entry sectors in a multiple-country setting using firm-level data. barriers and those that relate to the anti-competitive policies The study selected a group of countries that are economi- on the operations of the firm, which the paper calls conduct cally relatively services-oriented and show varying degrees of regulations. The latter appear to play the most important services regulations over time, namely the European Union. role in explaining downstream performance across services The paper employs four alternative firm-level measures of and goods firms. Furthermore, the results show that regula- total factor productivity that have recently been developed tions matter significantly more in the cases when a country in the economics literature and provide robust conclusions. is institutionally weak, an industry is considered as relatively Overall, the results suggest that regulatory barriers in ser- close to the technology frontier, or a firm is foreign owned. vices have diverse effects on downstream manufacturing This paper is a product of the Trade and Competitiveness Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at miootty@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   Services in the European Union: What Kinds of  Regulatory Policies Enhance Productivity?  Erik van der Marel*   ECIPE & ULB     Janez Kren  University of Leuven    Mariana Iootty  World Bank                      JEL classification: D24, L80, F15, F20, O52  Keywords: services reform; productivity; EU single market    *Corresponding author: erik.vandermarel@ecipe.org, Senior Economist at ECIPE, lecturer at the Université Libre de  Bruxelles (ULB), rue Belliard 4‐6, 1050, Brussels; Janez Kren, janez.kren@kuleuven.be, PhD candidate at the  University of Leuven; Mariana Iootty, Senior Economist at the World Bank, miooty@worldbank.org. We thank  Doerte Doemeland and Sanja Madzarevic‐Sujster for helpful guidance and advice throughout the project. We also  thank Beata Javorcik, Ben Shepherd, Bernard Hoekman, Patrick Messerlin, Eliana Garces‐Tolon and Matteo Fiorini  for very helpful comments.         1  Introduction  While there are various sources of growth, one outstanding factor determining growth rates across  developed economies such as in the European Union (EU) is how productively economic resources, for  instance labor and capital, are used. This process of productivity is summarized as Total Factor  Productivity (TFP). In particular, research has shown that what actually explains the divergent cross‐ country economic growth performance across European countries is strongly related to developments in  the services sector (Timmer et al., 2008, 2007). At the same time, one of the main driving forces for  improvements in the services sector is its optimal allocation of resources which can be established  through market deregulation. The focus of this paper is therefore to look at how services regulation or  the liberalization of services markets affects productivity in the wider downstream economy of the EU.   Services dominate in most (if not all) European economies. On average, the EU holds a level of value  added in services that is comprised of around 73 percent of its Gross Domestic Product (GDP). Per  country this level ranges from 87 percent in Luxembourg or 80 percent in Greece to 59 percent in the  Czech Republic. Although the importance of the services sector expands with the level of development,  this, however, is not necessarily the case. For instance, Germany holds a percentage in services of 68  percent, well below the European average, which may be due to its advanced manufacturing base in  which many services are integrated. Greece and Portugal rank among the top countries with high levels  of services value‐added which in fact is mainly due to their large tourism sector.   The share of an economy’s domestic services value‐added is an important indicator for the extent to  which a country’s economy is successful internally as well as externally. Better quality of services  markets affects downstream productivity as many services are used as inputs by other firms in their  business processes. In other words, a country’s competitive “services base” is indicative of how effective  it is in terms of overall economic performance. Moreover, within Europe a larger share of value‐added in  services is associated with greater levels of trade in services as part of the economy. This, in turn, is  linked with greater levels of productivity and overall growth across European countries. For instance, in  2014 Europe’s growth rate averaged 1.44 percent. Countries above this average had higher services  trade while countries below this average had a lower level of services trade, indicating the important  role of open services markets.   In large part, domestic services value‐added and the tradability of services is determined by unnecessary  regulations in services markets that increase excessive costs for firms, particularly for firms active in the  downstream economy. Because of the non‐tradable history of many services sectors, one important  policy element of rendering services markets more productive is related to domestic regulations.  Domestic regulatory barriers in services usually consist of rules and procedures deep down inside a  country’s jurisdiction. These barriers can be discriminate or non‐discriminate as well as related to entry  or to the operations of the firm, and at the same time could affect foreign as well as domestic services  transactions. (See Table 1.) Liberalizing services markets is therefore related to greater levels of creating  value‐added, which is reflected in a firm’s productivity rate or overall level of TFP.   Figure 1 points out that within Europe, not all economies are on an equal path regarding regulations in  services. Some countries such as Luxembourg and Greece still hold high levels of overall restrictions.  Figure 1 also tells us that this pattern is not obviously linked to any level of development which on a  global scale is otherwise shown in Borchert et al. (2012) regarding services trade barriers. For instance,  countries such as Poland or France have different levels of development, but share equal levels of  2    regulations. In the same way, Hungary shows a similar level of low restrictions compared to Ireland and  Denmark. Moreover, Figure 1 also points out that between 2006 and 2013, some countries actually  moved away from the diagonal axis to a greater extent than others. This means that several countries  decreased their level of services regulations such as Greece, Slovenia or Italy, while others reformed  their services markets at a much lower pace such as in the case of Finland or Luxembourg which has  actually increased its level or services regulations somewhat.1 Naturally, this should have an effect on  how these countries have overall performed in terms of productivity over time.   The link between services reforms and economy‐wide productivity effects has gained increasing  attention from researchers and has been a focal point in various previous studies. Earlier papers such as  Nielson and Taglioni (2003) highlight the fact that services trade liberalization and regulatory reform are  likely to lead to larger gains from increasing efficiency and competitiveness rather than increased market  access abroad. In another study, based on using a general equilibrium model, Robinson et al. (2002)  come to similar conclusions in that services liberalization has a large indirect effect (next to a direct  effect) on downstream sectors using services as inputs. They state that notably for developing countries  TFP would rise in sectors using services as efficiency gains run through upstream to downstream inter‐ industry linkages. Triplett and Bosworth (2004) investigate this issue by focusing on the role of TFP in  services sectors themselves and conclude that in particular greater productivity in the distribution sector  as well as the financial services sector has helped to a significant extent the US productivity surge after  1995.   This study is closely related to the more recent works that empirically investigate the role of services  reforms on downstream or economy‐wide productivity performance, in particular those that use firm‐ level data.2 Several studies stand out in this regard. One is by Arnold et al. (2011) that shows how  increased foreign participation of firms in services sectors caused an improvement in downstream  manufacturing sectors in the Czech Republic. In this paper the authors use economy‐wide indexes of  services reform employing the EBRD data base on services policy reform and interact those with a  services input reliance coefficient using Czech input‐output tables. Another study is done by Arnold et al.  (2015) in which the authors undertake a similar empirical strategy but then for India by means of a  comparable approach which is comprised of interacting a self‐constructed reform index for India with a  comparable services input dependency ratio for the Indian economy. They also show that for India  reform in services has had a positive impact on downstream manufacturing firms. In addition, this study  also exploits sector‐specific indexes as opposed to only an economy‐wide index of services reform.   Two separate studies associated with quantifying services linkages on downstream manufacturing  productivity focus solely on the role of Foreign Direct Investment (FDI).3 Fernandes and Paunov (2012)                                                               1  Figure 1 shows the level of regulation of EU countries using the OECD NMR regulations database for the year 2006  and 2013, which is the timeframe of our empirical analysis and is interpolated for missing series. Note that other  indexes of restrictiveness in services are on a one‐year basis only such as the OECD’s Services Trade Restrictiveness  Index (STRI) which to date has only collected data for 2014 and the World Bank’s STRI that extends to developing  countries for the year 2009 alone.  2  Some earlier studies that analyze the effects of services reform on economy‐wide performance without using  firm‐level data are Mattoo et al. (2006) and Eschenbach and Hoekman (2006). The former relates services reform  to economic growth effects while the latter concentrates on services reform, including liberalization, on economic  performance in a sample of 20 transition economies using EBRD reform indexes.   3  Note, however, that Arnold et al. (2011) also use FDI as one of the explanatory linkage variables using the share of  the presence of foreign providers of services next to their EBRD measure of services liberalization.   3    demonstrate the causal impact of FDI penetration on manufacturing TFP in Chile. Rather than using a  services reform indicator, the authors exploit the issue of whether the extent to which Chile’s  accumulated net real FDI inflows in services, i.e. stock, had any significant impact on domestic firm  performance. Their multiplicative form of FDI stock and Chile’s input coefficients relies on a firm‐level  dependence indicator of services input as opposed to using input coefficients from input‐output tables  as done in other firm‐level studies. They find a positive impact of services FDI on TFP for Chilean  manufacturing industries, which in fact can explain 7 percent of its contribution to total TFP increase in  Chile. Using Indonesian firm‐level data, Duggan et al. (2013) provide evidence that services reform using  the OECD’s regulatory restrictiveness index in FDI for Indonesia showed a positive contribution to  manufacturing firm TFP. In this study the authors construct an input reliance variable using Indonesian  input‐output tables.   Most of these studies have been conducted using country‐specific firm‐level data for mainly developing  economies, while no study to date has taken up a multiple country approach or used a developing  economy, not to mention the European Union (EU) as a central point.4 Of course, a focus on developing  countries is logical if one thinks of the fact that many of these economies still have restrictive services  policies in place which make their sectors still relatively locked. From this perspective, concentrating on  the potential welfare gains for poorer countries is therefore important. Yet, it is somewhat surprising  that although much debate on potential productivity gains in Europe has been allocated to its divergent  services sector performance, which implies that levels of restrictions significantly differ across European  countries as can be seen in Figure 2, no comprehensive study on the EU’s services sector and its effect on  the wider downstream economy has until now been undertaken. This paper therefore performs a first  step to fill that gap and takes the European market as a point in case. In sum, this is the first study to  perform firm‐level analysis with a multiple country dimension using developed economies.   In particular, our study contributes to the existing literature as hitherto discussed in the following ways.  First, we augment all the previous country‐specific papers by using firm‐level data that spans multiple  (European) countries so as to have a consistent cross‐country (almost balanced) panel sample for both  goods and services firms. This is important as it could provide us with close estimates of the real  economic potential of future reforms across the entire European landscape rather than concentrating  specifically on one country and / or on the manufacturing sector only. These are two valuable additions  in our paper that have so far not been exploited. Previous firm‐level works related to our topic only takes  up one country and only the manufacturing sector. Our rich data set allows for changing this tradition by  not only concentrating on multiple countries, but also by taking into account all other downstream  services sectors at a disaggregated level that are present in European economies.   Second, we exploit alternative TFP estimates which have been developed over recent years and have  been applied individually in each previous study and never together.5 The productivity literature has  presented several estimates of how to construct a credible TFP indicators with estimation strategies  from Olley and Pakes (2003) and Levinsohn and Petrin (2008) as the most commonly used ones.6 This  recent literature has also brought forward new TFP measures such as the one by Ackerberg et al. (2006;                                                               4  A study by Bourlès et al. (2013) and Barone and Cingano (2011) do seek to explain downstream TFP through  services linkages as explained above in a multiple developed country setting. However, both papers use industry‐ level data as opposed to firm‐level data which our paper takes as a starting point.   5  Apart from Fernades and Paunov (2012) which show the results of three different types of TFPs.   6  Duggan et al. (2013) use a TFP computation following Aw et al. (2001).  4    2015) that improves the previous two approaches for their collinearity problem. A final TFP measure that  has lately been developed is from Hsieh and Klenow (2009, 2014). In their methodology the authors  follow a structural approach using a Cobb‐Douglas estimate with commonly used labor shares so as to  explicitly take into account policy distortions that would otherwise affect traditional TFP measures in  their revenue as opposed to physical TFP. In our paper, we use all four TFP proxies so as to compare  results.   Moreover, since we are dealing with a cross‐sectional panel dimension we can also employ country‐ consistent indexes of services reform. In this way we could endorse whether reform indexes found in  previous research papers are stable with our findings across a like‐minded group of countries with  similar level of development as opposed to a single developing or emerging economy. Ideally, the results  would be consistent across our four performance measures. The fact that we chose the EU is  furthermore interesting since this part of the world has embarked on a great effort to synchronize its  differing services sectors across member states into a common market. Over the years, the experience of  the EU has proven to be a difficult one, but could nonetheless amount to considerable economic benefits  as some studies suggest. Earlier works suggesting significant trade and welfare gains stemming from  services reform are mostly done for an individual sector such as Maijoor, Buijink, Meuwissen and van  Witteloostuijn (1998) and Cummins and Rubio‐Misas (2006). One likely reason why these studies have  taken a sectoral approach lies is the inherent difficulty of finding international comparable performance  estimates. Taken from this perspective, a third major contribution that this paper develops is to use  sector and country‐specific TFP and regulatory policy measures that use firm‐level data from one  common source.7  The results of this paper suggest that regulatory barriers in services have diverse effects on downstream  manufacturing performance depending on the type of regulatory measure in question. Our policy  variables are split into pure entry barriers and those that relate to the anti‐competitive policies on the  operations of the firm, which we call conduct regulations. At the aggregate level for the economy as a  whole, conduct regulations have a most significant negative effect. A second result found in this study is  that economic gains arising from reform in services are particularly large, and in some instances larger  than previously has been found for individual developing countries. This finding is interesting in itself as  services market reforms have been particularly on the minds of policy makers as a tool for development  for lower income countries. Our results suggest that at least equally large gains can be reached for  developed economies, which are expected to have already better functioning services sectors.   Third, our findings using interaction terms also show that in fact regulatory measures that are restrictive  in countries with weaker institutions are relatively more burdensome for downstream firms. One  potential explanation is that services are regulation‐intense and sound institutions in the form that  strong regulators would be able to put in place a well‐designed set of regulations so as to correct the  many market failures from which services suffer. Further interaction results show that firms holding a  significant foreign share are particularly hurt by regulations on the conduct of the firm compared to firms  which are purely domestic, which points to the fact that although these regulations are in principle  applied on a non‐discriminatory basis affecting domestic and foreign firms equally, they nonetheless de  facto are more burdensome for international firms. Finally, we also check whether the results are any                                                               7  In addition, this paper also uses international comparable reform indexes from the OECD, plus comparable input‐ output linkages that are obtained from Eurostat and are hence developed methodologically in a consistent manner.   5    different compared to including manufacturing as a downstream sector only. Surprisingly, for  manufacturing firms entry barriers are the main regulatory barrier for better productivity performance.  From a wider perspective this suggests that the relative importance between conduct and entry barriers  is moving along shifts that the domestic economy makes into services.   The rest of this paper is organized as follows. The next section discusses the data and gives an overview  of the various productivity measures, liberalization reform indicators and input‐output coefficients used  for this paper. Section 3 presents the estimation strategy, and Section 4 reviews the estimation results.  Finally, the last section concludes by interpreting the results in a wider European context.     2  Data  As in all previous papers which are very close to our line of research, one needs to have three types of  data in order to perform our empirical analysis, namely services reform indexes, TFP performance at the  firm level, and finally input‐output coefficients measuring the extent to which downstream (services and  manufacturing) industries use services as inputs. These latter coefficients will be interacted with the  reform indexes so as to have a “weighted” score of services reform.     2.1   Services Reform   The EU has a long history regarding its integration process of services. Next to goods, capital and skills,  the EU strives for the free flow of services across member states’ borders which was initially defined in  the Treaty of Rome in 1957. Together this objective of free factor movement is more commonly referred  to as the “four freedoms” or, in other words, the EU’s internal market. Although legislation in the areas  of goods and capital has progressed over the years, reforms in services regulation appear to be difficult.  For instance, the recent passing of the Services in the Internal Market Directive (2006/123/EC) in 2006  did not happen without fierce public opposition and was eventually significantly watered down by the  European Parliament with many sectors such as broadcasting, audio‐visuals and postal services being  excluded.   Although the EU strives for reforms of services markets to make them explicitly more tradable across  countries, the reform indexes taken up in this study are closely linked to the domestic regulatory setting  within each European economy.8 Our index proxies for services reform are taken from the OECD’s PMR  database which are known as the Non‐Manufacturing Regulations (NMR) in services as explained in  Koske et al. (2013) and which have been used in previous industry‐level studies such as Barone and  Cingano (2011). The database covers 12 services sector‐specific reform barriers such as in electricity,  post and telecommunications, transportation and professional services. The main reason for using these  indicators is because of their multiple year coverage. In fact, the PMR database provides good time‐                                                              8  Hence, these measures take up not only the foreign entry of firms into the domestic economy, as otherwise trade  restrictiveness indicators would do, but also domestic entry in addition to the potential of foreign entry. Moreover,  it should be stressed that our reform indicators are really measuring regulations at the (unilateral) domestic level  and therefore reflect within country scenarios as opposed to indicators that measure the cross‐border regulations.  Partly, our indicators will pick up some elements of the latter, but as to date no precise reform indexes exist at the  EU‐level which takes up the pure trade‐related aspects for reform in a longer time‐series.   6    series which allows us to precisely analyze the liberalizing trends over time as opposed to investigating  cross‐country difference only in case we use alternative services policy reform measures. Note, however,  that these reform proxies capture (anti‐competitive) restrictiveness of regulations, but they do not  capture enforcement of existing regulations at the EU level. We also use a second set of regulatory  measures that vary over time and which is country‐sector specific, namely the Foreign Direct Investment  (FDI) restrictiveness indicators, and also comes from the OECD. Assessing the effect of these measures is  important as many foreign service suppliers enter markets through a foreign affiliate. Again, the FDI  restrictiveness indicator does not pick up the enforcement of existing EU regulations.    The NMR indexes vary on a scale between 0 to 6 with lower values indicating lower levels of restrictions  and higher values reflecting the most restrictive conditions in services sectors. In all, they measure the  restrictiveness of competition in services in domestic economies. Moreover, each overall index is made  up of several sub‐indexes analyzing different aspects of reforms. With these distinctions, one is able to  make a difference between the different types of regulations in services as provided in Table 1. Some  reform measures are purely related to the entry of domestic as well as foreign firms in the market,  whereas others are comprised of barriers connected to anti‐competitive rules and practices specifically  targeted to the conduct of the firm, or firm operations. We regroup these sub‐indicators together so as  to create this difference of regulatory type and use them separately in our regressions next to an overall  index measure of reform that summarizes both entry and conduct. Table A1 in the annex shows in detail  which sub‐barriers are taken up for each of the two types of indexes. We follow the OECD in constructing  these indexes in the sense that we use equal weights across indicators, which the OECD does for its  overall index as well.   As said, next to the NMR this paper also exploits the OECD’s FDI restrictiveness indicator as put forward  in Kalinova et al. (2010). This index ranges from 0 to 1 with also lower values indicating lower levels of  restrictions and higher values reflecting greater levels of FDI barriers. This index is made up of several  sub‐indicators that measure separately various barriers such as equity restrictions, screening  requirements, economic needs test, or movements of key‐personnel. In total, there are 20 different  service sectors covered. In the regressions we do not separate them out as they do not make an  analytical separation according to a functional type of restriction as in the NMR between entry and  conduct and as such the overall index of FDI restrictiveness is employed. Table A2 in the annex also  shows in detail which barriers are included for the services sectors taken up in our sample. Note that  each barrier, as explained in column 3 in this table, is common across all services sectors presented in  column 1 of Table A2.  All reform indexes are rescaled from 0‐1 so as to have consistent interpretation of the coefficient indexes  after regressions. In terms of time series, years covered for each index varies. The NMR indexes for  telecommunications and post, transport and electricity and gas start in 1975 and are provides on a yearly  basis. Retail services have been collected for the years 1998, 2003, 2008 and 2013, while professional  services are beginning in 1996 with 2003, 2008 and 2013 with subsequent years. The FDI reform index  starts in 1997 up to 2014 with missing years in between but yearly as of 2010. Missing years are  interpolated so as to optimize good time series. There are two ways of taking care of this, namely on a  linear basis assuming reform is a gradual process that takes place each year, or on a constant basis  supposing that reform is a “lumpy” process that is not always implemented each year. Both choices  come along with their weaknesses. It is hard to imagine that reform, particularly in services, is really  taking place each year. On the other hand, the constant approach may actually create a mismatch  7    between when reform is implemented and when measured by the OECD in a particular year. However,  Figure 3 shows that for instance in the case of France the transport services sector for which information  is available on a yearly basis the reform process is rather uneven. Therefore, we prefer the constant  interpolation strategy.     2.2  Firm‐Level Performance   The firm‐level data for estimating our TFP measures were retrieved from the Amadeus / Orbis database  from Bureau van Dijk (BvD). In fact, the Amadeus database is a sub‐set of the world‐wide Orbis database  which only contains European firms. This corresponds nicely to our interest in EU countries and so we  exclude non‐EU European firms from our analysis. Although our aim is to include as many European  countries as possible, unfortunately Amadeus does not report all variables needed in order to calculate  TFP for each country (see below). Moreover, some microstates such as Luxembourg, Malta and Cyprus  show few firm observations for which we also check the robustness of our results. Data in Amadeus are  given for the period 1995‐2014, but with substantially improved firm‐level observations as of 2005, and  even better after 2007. As said before, both manufacturing and services firms are considered in our TFP  computations so as to take stock of the wider downstream economy as most European countries  nowadays are relatively more dependent on services in terms of value‐added than manufacturing. See  Table A3 in the annex for a yearly overview of firm observations for services and goods.   One note of caution is warranted for our firm coverage. Although preferably one would like to have an  entirely balanced panel data set with only surviving firms, in our case that seems rather difficult.  Although a balanced set can be found for the years 2008‐2013, our preferred time frame is 2006‐2013  which covers a less than perfect panel format of surviving firms. The main reason for preferring the latter  time period is that with purely surviving firms as of 2008 only, our observations drop by 60 percent.  Partly this is due to the shorter time period; yet in large part this is due to the so few firms that are  consistently present in Amadeus. Moreover, Figure 1 shows that there is some interesting policy  variation across EU countries to be exploited as some countries have lowered their regulations more  significantly than others which as of 2008 is less the case. Nonetheless, to somehow compensate for this  trade‐off our chosen sample from 2006 onwards contains only firms that report at least four years of  data. Furthermore, robustness checks for post‐2008 are also provided in this paper and in large part  confirm our main results.   Firm‐level TFP measures used in this paper are computed in different ways. Over the years, various  methodologies have been developed in the international economic literature which have been taken up  in recent empirical works with Olley and Pakes (2003) and Levinsohn and Petrin (2008) as most  commonly used ones. Several papers that are very close to our line of research such as Fernandes and  Paunov (2012) and Arnold et al. (2015) have used the TFP estimation developed by Ackerberg et al.  (2006; 2015). Although all three approaches correct for the endogeneity of input choices, including the  choice of services as inputs, for the TFP estimates, the Ackerberg specification improves the former two  TFP methods by correcting for potential collinearity problems, which could otherwise occur from a  distorting factor with regards to the identification of the variable input coefficients. Ackerberg et al.  (2006; 2015) also provide correction for the timing of the input choice decision.   8    Moreover, we also use the Hsieh and Klenow (2009, 2014) way of estimating TFP which is relatively new  and follows a different structure. More precisely, in their methodology the authors follow a structural  approach using a Cobb‐Douglas estimate with commonly used labor shares so as to explicitly take into  account policy distortions that would otherwise affect traditional TFP measures in their revenue as  opposed to physical TFP.  We estimate all four approaches and use them in our regression output discussion. In order to do so one  needs to estimate sector‐specific production functions. These production functions are sector‐specific  because industries differ in production technology. The main idea of estimating these production  function is that through this way, unobserved firm productivity shocks can be approximated by a non‐ parametric function of observable firm characteristics. Since we are dealing with multiple countries in  our data set, we estimate these production functions for each 2‐digit services and manufacturing sectors  by country, although in some cases we regroup some countries due to their insufficient numbers. They  are Germany with Austria, the Benelux, Sweden with Denmark, Estonia with Latvia, and finally UK with  Ireland. The reason for choosing these groupings is that we think that each pair are fairly like‐minded in  their economic structures. Regarding sector division, in total we have 57 different sectors, which is  considerably more than in previous studies, because the high number of firm observations in each sector  allows us to go ahead with this selection although some industries are also regrouped together. The  industry groupings together with an overview of firm observations can be seen in Table A4 in the Annex.9  Table A5 reports a similar overview by country.   To start estimating production functions we need firm‐level data on value‐added. Normally value‐added  at the firm is defined as sales minus the value of inputs, which includes materials, services and energy. In  the Amadeus data set, unfortunately only operating net revenue and material costs are reported, which  we hence use to compute value‐added. Moreover, materials are not reported either for any firm in  Cyprus, Denmark, UK, Greece, Ireland, Lithuania and Malta. Since this forms a substantial number of  countries, we proxy material inputs for these countries. The way we choose to do so is based on Basu et  al. (2009) in which the authors compute materials as operational revenue minus operational profits and  wages taking into account depreciation. Since this is of course a less precise measure of material inputs,  we therefore check whether a strong correlation exists between both measures: the direct and proxied  approach for all countries that report both types of methods. Table A6 report the regressions as  correlations of the indirect measure on materials reported directly for these countries. The result shows  that correlations are very strong with a high R2. Once we use this proxied method, the number of firms  increases by 11 percent.10  The production functions themselves are estimated using the standard approach of Cobb‐Douglas in  logarithmic form, as shown in the following equation:                                                                  9  An interesting minor detail is that the frequency share of firm observations between services and goods closely  follows their value‐added composition in GDP which in 2014 for goods was 24.3 percent, while for services this  figure was 74 percent according to the World Development Indicators.   10  Note, however, that Malta only has 39 observations and are not included in the final data set. Furthermore, in  Amadeus firms from Greece, Cyprus and Lithuania have neither reported nor proxied materials, and are therefore  excluded from any further analysis in this paper.   9    ∙ ∙         (1)    In equation (1),   stands for output of a firm i in year t and represents variable of value‐added as  explained above with the caveats described;   denotes the capital stock of a firm and is calculated as  the two period average of real fixed tangible capital for all four approaches while   designates the labor  input of a firm, which is proxied by the number of employees as it is the only reliable proxy variable in  Amadeus because other variables such wages are not available.11 Furthermore,   is the unobserved  total factor productivity and   is the random iid shock. As explained in the introduction of this section,  we do not use OLS to estimate equation (1) as this estimation strategy suffers from simultaneity bias in  its inputs. Instead, we use the various approaches of TFP from Ackerberg et al. (2006; 2015), Olley and  Pakes (1996) and Levinsohn and Petrin (2003). For the Ackerberg and Levinsohn and Petrin  specifications, we use material inputs as a proxy for unobserved time‐varying productivity shocks. For  the Olley and Pakes approach one needs investment instead, which is computed as the difference  between capital stock of two subsequent years corrected for depreciation, i.e.  .  As previously stated, we also use a fourth TFP measure that has newly been developed in the economic  literature which is put forward by Hsieh and Klenow (2009, 2014). For their TFP calculations, the authors  follow a structural approach also using a Cobb‐Douglas estimate, but with commonly used labor shares  so as to explicitly take into account policy distortions that would otherwise affect traditional TFP  measures in their revenue as opposed to physical TFP. Hence, their TFPQ is estimated which is put in  relative terms compared to each 2‐digit NACE classification sector code. As said, for this approach one  needs to have common labor shares from one country which is most likely to serve as a reference point.  We use Germany as it represents the EU’s most important economy across all its members. Labor  market shares are defined as the wages and salaries for each 2‐digit NACE sector divided by each of their  sectoral value‐added. Furthermore, we also take the EU as an average benchmark against which the  TFPQ measure is made firm‐specific for each 2‐digit code. Although one could criticize this approach  since we include multiple countries, the results obtained from employing the EU‐wide benchmark are  much more meaningful. Besides, this approach is also justified on the grounds that actually the EU as a  whole is by now a fairly integrated market.12   Of note, all the appropriate proxy variables are first deflated and then put in Euros using constant  exchange rate. Price data come from Eurostat’s National Accounts database and are mostly available at  2‐digit NACE industries. In case these data was missing we used either higher level of aggregation, or  otherwise simple GDP deflators were used. For value‐added we used the value‐added in gross price  index (i.e. implicit deflator) in constant prices with 2010 as reference year for all countries. For materials  we used the deflator for intermediate consumption and finally for capital stock we used the  consumption of fixed capital price index.                                                                11  Note that subscripts for country and industry are supressed for now as they are estimated for each of them.  Moreover, Amadeus does in fact report the firm’s total wage bill but has worse coverage than the number of  employees as we use in this paper. In Amadeus there is no variable available that distinguishes employees by skill  category.   12  Moreover, upon request we are also able to show that in fact normalization at country‐sector‐level as could be  done with the relative TFPQ measure cannot capture the average effect from a regression if explanatory variables  are also country‐sector‐year specific under the assumption of log‐normality and constant effect for all firms.    10    The production functions finally contain 18 countries times 52 sectors, which provides us with a total of  936 cells.13 Note that the production functions were estimated twice: first using the approach of proxy  materials and then, second, with reported materials and value‐added. They are also estimated only with  firms that consistently report values for at least four years so as to remain as much as possible in line  with previous works. As a result, we have tried to the feasible extent possible to come up with a  balanced panel data set for our TFP estimates. In all, based on the three unbiased sets of estimates plus  the TFPQ measure, we obtain eight firm‐level country‐specific time‐varying logarithmic TFP specifications  as residuals from equation (1). Table A7 in the annex provides summary statistics for the variables used  in equation (1) production function while Table A8 and A9 show summary statistics for our TFP  estimates.     2.3  Input‐Output Tables   Country specific input‐output tables are also taken from Eurostat and are constant price matrices with  2010 as reference point which is the earliest year for which these tables are available.14 Several types of  input‐output tables are provided on their website, but we choose the one with the best sector‐country  coverage, namely the “Use Tables at Purchasers’ Prices”. One big disadvantage with these matrices is  that the Retail sector is not well recorded for many countries which do not report any inputs in this  sector. This may be due to reasons related to misreporting or perhaps due to an unclear sector definition  of retail activities as the entire distribution sector to which retail belongs is also made up of two other  sub‐sectors, namely Wholesale trade and Trade and repair of motor vehicles. There are several solutions  with this problem. One is that we use the whole distribution sector as representative (excluding Trade  and repair of motor vehicles) from where each industry and services sector sources its inputs regarding  retail services; or that we chose wholesale services only. Both approaches are imperfect and have their  weaknesses, but we have checked both strategies and prefer the ones that includes both Wholesale  trade and Retail trade.    Another issue that we are faced with is that some services policy indicators are more disaggregated than  that the input‐output tables allow us to compute any input coefficients. In order to tease out any sub‐ sector coefficients from these tables, we use Eurostat’s production data which serve us with an indirect  way of carving out any sub‐sectors within an aggregate service sector. Admittedly, this method is not a  prefect substitute, but allows us nonetheless to be as consistent and detailed as possible.   Furthermore, as part of our robustness check we also use EU‐wide input‐output coefficients in which all  28 member economies are taken up, including a good coverage of the retail sector, in addition to input‐ output coefficients from one exogenous country only which is the US. The main reason for using these  two non‐country specific input‐output tables for computing input sourcing coefficients stems from the  fact that there seems to be debate in the economic literature about whether one should use the  assumption of equal industry technologies across countries or not. Equal technology coefficients seem  reasonable if one thinks that the country selection in the sample are reasonably similar in their economic  structures and technology endowments. Practically, this might as well form a convenient assumption if a  suspicion exists that input‐output tables at the country level are not very well measured for some                                                               13  An overview of this matrix with the number of firms in each of these cells is available upon request.   14  Note that for Bulgaria we used 2011 as a reference year for reasons related to data availability.   11    economies. This could be in particular the case for less developed countries which suffer from weak  reporting capacities. We check both approaches.15     3  Empirical Strategy  This section sets out the empirical strategy in a two‐step approach. First a so‐called services linkage will  be developed following previous works in that the policy variable indicators used for our regressions are  “weighted” with the input‐output coefficients. Then, in a second step, our baseline specification for the  regressions is presented.     3.1  Services Linkage  The empirical estimation strategy follows the one which is pioneered by Arnold et al. (2011; 2015) and  which has been used in all subsequent papers with the purpose of creating a so‐called services reform  index. This means that one needs to interact the input‐output coefficient of services input reliance for  each manufacturing and services sector with the sector‐specific regulatory barrier index in services for  each country. This is an identification strategy that relies on the assumption that manufacturing as well  as services industries which are more reliant on services inputs would be more affected by changes in  regulation within each input services sector over time. This “weighted” average of services policy  regulation that relies on services intensities is a more just approach to measure the effect of services  regulation on TFP in contrast to an unweighted one.   For this reason, each of the country‐sector specific reform indicators is multiplied with the proportion of  services sourced as inputs in country c, from service sector s, for downstream services and  manufacturing firm j, i.e. φcjs, which is the input‐output coefficients as explained in the previous section.  As a consequence, we apply the next formula:     ∑ ∗        (2)     where φcjs comes from the input‐output tables from the year 2010 reported at 2‐digit level in which the  input shares are computed based on the total value‐added of inputs used, and where the services reform  index refers to the country‐sector‐year specific regulatory indexes in services from the OECD’s NMR and  the FDI indexes database. The fact that we chose our input‐output coefficients to be industry‐specific  from these matrixes is because Arnold et al. (2015) claim that deployment of inputs reliance measures at  firm‐level may suffer from endogeneity issues in connection with the performance of the firm. Industry                                                               15  On a more technical note, some regulatory variable indexes from the NMR or related to FDI do not show much  variance over time and therefore regressions could pick up any variation of the input‐output coefficients for each  country alone rather than the variation of input‐output coefficients interacted with the regulatory variable indexes.  This provides us with an additional argument to use EU‐wide or one country‐specific (i.e. US) input‐output  coefficients as explained in the main text of this section.   12    information gives us a certain average over all firms belonging to a similar NACE 2‐digit category.16  Clearly we are presented with a trade‐off between precision and exogeneity, but feel that the latter is  well‐suited since Amadeus does not report any information on service input usage. Moreover, and as  previously explained, instead of our country‐sector specific φcjs, we also use common input‐output  coefficients from the EU as a whole and check for entirely exogenous US‐specific input coefficients as  well. Of note, equation (2) is also used to distinguish the overall index of regulatory barriers into two  indexes that covers entry and conduct regulations separately.    3.2  Baseline Specification  Equation (2) is used in our baseline regression and measures the extent to which firm‐level TFP are  affected by the regulatory linkages in previous years. In other words, we regress the logarithm of our  four TFP measures of a manufacturing services firms i in country c in industry j in time t on the services  linkages which are lagged over two years. Our motivation for lagging is related to the fact that we believe  that on a wider EU market scale it takes time before downstream firms across all member states benefit  from opening services markets for entry and increased competition. As such our baseline specification  takes the following form:     ϛ        (3)    In equation (3) the terms  ,  and ϛ  refer to the fixed effects by, respectively, firm, country‐year and  sector‐year. This very stringent specification is possible since our variable of interest,   varies by  country‐sector‐year and only variation in the data from this perspective will be picked up in the  regressions. Last,   is the residual. Regressions are estimated with standard error clustered by  country‐sector‐year. Finally, for all regressions we take the years 2006‐2013, which at first sight may be  affected by the global financial crisis but we are not too much concerned about this since extremely  restricted time fixed effects are applied, in combination with our country and sector dimension.  However, in subsequent robustness checks we also correct for later time periods post‐2008.   Lastly, equation (3) could also control for other policy influences. In previous works such correction was  comprised of a variable that measures the within industry tariff and input‐tariff reductions, the latter  following similar strategy of multiplying input‐output coefficients as in our case of input services.  Furthermore, another control variable present in previous works is one that measures, over time, the                                                               16  This is different compared to Fernandes and Paunov (2012) who use firm‐specific services inputs coefficients.  Although further endogeneity issues may be solved by using input‐output tables from the first year in our analysis,  i.e. 2008, these were unfortunately not available. Similarly, one could also think of applying completely exogenous  input‐output tables from, for instance, the US. Two problems may actually arise with such approach. One, the US  economic structure may be entirely different compared to some of the EU economies which are still categorized as  upper‐middle income countries, which in particularly may affect their services input reliance for each sector.  Second, reclassification schedules from the US system of sector classification, namely NAICS, to the European NACE  scheme may result in an imprecise consistency across the two schedules. All former studies take country‐specific  input‐output tables.   13    extent to which firms have a foreign share. In our case, information on both variables are hard to find.  Ideally, we would need tariffs at 2‐digit NACE level, but this information is not directly reported at  Eurostat or WITS. On the other hand, since a long time tariffs within the EU have been set at community  level encompassing all member countries. Even though these EU‐wide tariffs are available in WITS, they  only have a time‐varying dimension and would therefore drop out from the regressions due to our  sector‐year fixed effects.   Similarly, although input tariffs are multiplied with country‐sector varying input‐output coefficients and  should therefore not be dropped from our regressions, since tariffs are measured at EU‐level what we  would measure otherwise is precisely these coefficients and not any country‐sector variation stemming  from restrictiveness. Furthermore, regarding the foreign share of firms, unfortunately the Amadeus  database does not report time‐varying information on this variable, which means that this variable  remains constant throughout our period selection. It therefore does not allow for any variation over time  at the level of the firm, country and sector and so this variable would be dropped from our regressions as  well. Taken together, all our control variables are regrettably omitted in our specification.      3.3  Baseline Extension  In a next step, we would also like to expand our baseline specification to take into account any  differential impact of services reform on TFP of firms located in a country that is institutionally strong.  The recent empirical services literature has found that domestic institutions matter as a type of  governance for services reform because of a variety of reasons. First, Van der Marel (2016) shows that  domestic institutions in terms of strong regulators are essential in terms of “shaping” domestic  competitive markets after services liberalization has taken place. Merely opening up a services sector  would not suffice due to the many market failures from which services sectors suffer and which  therefore requires additional design of regulations in order to create markets that are effectively  competitive. Setting this regulatory framework should ideally be done by competent regulators.  Consequently, countries that are institutionally strong are most likely to be well‐placed to have these  qualified regulators. In his work, Van der Marel (2016) uses rule of law as a proxy for institutions from  the World Bank governance indicators database following standard practice.   In a second work, Beverelli et al. (2015) take a similar stand but from the trade perspective. They argue  that the institutional capacity of countries is important in order to attract foreign services suppliers into  the domestic market. Most services are supplied through a foreign affiliate that carries along a so‐called  proximity burden in which the foreign services provider needs to be on the domestic market. Only the  best services firm will be able to detect institutionally strong countries as a sort of natural self‐selection,  which in turn has an effect on downstream productivity for firms using services from those firms. In their  work, the authors use the level of corruption from the World Bank governance indicators database.  Interestingly, in our regressions we use the FDI restrictiveness index which could test for such channel of  proximity by foreign affiliate as the former is closely associated with foreign affiliate sales.17                                                               17  Note, however, that FDI is an imperfect variable for foreign affiliate sales, and so therefore FDI restrictiveness is  an imprecise variable for regulations in services trade through foreign affiliates, which would not directly confirm  the results of Beverelli et al. (2015). Yet, since the majority of FDI takes place in services it could stand for a rough  proxy variable. Note that their regulatory services variable is for one‐year only which is therefore cross‐sectional.   14    In all, therefore, we come up with the following augmented baseline specification in which we interact  our services linkage,  , with an institutional variable varying by country and time, such that:    ∗ ϛ      (4)    In the process of selecting an appropriate proxy variable for domestic institutions, our experience shows  that the variables from the World Bank governance indicators database are highly correlated with each  other. Based on Van der Marel (2016) and Beverelli et al. (2015) we select both level of corruption and  rule of law, plus a third indicator called regulatory quality and perform a factor component analysis so as  to take out the common variation between the three institutional measures. The selection of the third  variable is based on the fact that regulatory quality is important proxy indicator for strong and  independent regulatory bodies that oversee services markets as outlined in Sàez et al. (2015).   Furthermore, we provide additional interaction effects with variables varying at different levels. One is  that we also include our time‐invariant firm‐level foreign share variable to see whether foreign firms are  significantly more hurt by regulations, and for which type, as opposed to pure domestic firms. Second,  we also develop an industry‐specific variable of see where goods and services sectors are placed in terms  of their productivity relative to the so‐called technology frontier. Through this way we have three  different types of interaction strategies to see whether essential country, sector and firm characteristics  have any differential influence on the relationship between services regulations and downstream  economic performance.     4  Results  The results of our baseline estimations are presented in Tables 2 and 3. These tables report the results  using our baseline regression as specified in equation (3) using the Ackerberg TFP since this is our  preferred measure following the economic literature. Results for the alternative TFP measures (i.e. Olley  and Pakes, Levinsohn and Petrin, and Hsieh and Klenow) are presented in the annex (Table A10). Table 2  shows the regression results using country‐specific input‐output coefficients as explained above. The  results clearly show that the overall services linkage is significant and negative in column (1).18 This result  suggest that increasing restrictions in service regulation has a negative effect on productivity  performance of firms active in both downstream services and manufacturing industries, i.e. the entire  economy. When splitting up this overall services index into the two types of regulations of entry and  conduct, Table 2 also shows that the variable of entry barriers remains insignificant when entered  separately.19 On the other hand, conduct regulation remains significant with an expected negative sign.20  The services linkage using FDI restrictions are insignificant. When entering all variables together, conduct                                                               18  Results for alternative TFP measures in Table A10 also show a negative sign for overall services linkages as can be  seen in columns (1), (7) and (13).  19  The same happens for the Hsieh and Klenow TFPQ measure. Yet, the TFP specifications by Olley and Pakes and  Levinsohn and Petrin show that entry regulations are significant when entered separately (see Table A10).  20  The negative sign of conduct regulation variable remains robustly significant throughout all the remaining three  TFP measures although coefficient sizes vary depending on the specific TFP measures (see Table A10).  15    regulations appears to be the one which robustly stands out as significant. This latter result remains  robust when using our alternative preferred TFP measures of Hsieh and Klenow. (See Table A10.)  The estimated coefficients of Table 2 and Table A10 imply that for an average EU country, a reduction in  overall services regulations to a targeted average level of the three most deregulated European  economies means an increase in the level of firm productivity performance of about 2.8 percent. When  breaking down the overall regulatory restrictions into entry and conduct barriers, a similar reduction in  services regulation would imply an increase in the average productivity level of the firm by, respectively,  1.39 percent and 1.59 percent. Note that these numbers represent an average of the coefficients found  in our preferred TFP specifications from Ackerberg and Hsieh and Klenow. In a comparable scenario in  which one takes the highest coefficient outcome in Table A10, the results would imply a productivity  level increase of the firm by 5.34 percent when reducing overall barriers; a 2.83 percent increase when  reducing entry barriers; and a 3.38 percent increase when reducing conduct regulatory barriers. Table  A11 in the annex provides more detail on these computations while Table A12 shows TFP impact results  by country.   Following our discussion on using common versus country‐specific input‐output coefficients, we repeat  our analysis using the EU‐wide input‐output tables. The results are presented in Table 3 and show that  much less significant coefficient results are obtained. Nonetheless, they substantiate our results found in  the previous table in the sense that conduct regulations are negatively significant for TFP levels using the  Ackerberg specification. Results from Table 3 confirm the negative effect of conduct barriers in services  on downstream TFP when entered separately (albeit weakly) and is reinforced when entered with the  other regulatory services linkage variables. Other coefficient outcomes remain entirely insignificant as  part of this specification. In column (6), the regulatory services linkage index for FDI now receives a  negative and significant sign as well when entered next to the other regulatory variables.21    In sum, although different types of regulatory measures appear to affect downstream productivity  depending which TFP specification one uses, one thing that clearly stands out in this regard is that  conduct regulations remains the most robust indicator that explains services reform as having an effect  on the wider economy in the EU when taking both downstream services and goods into account. These  results suggest that removing conduct regulations to an achievable level of the three most deregulated  EU economies would increase the TFP level performance of the firm in both services and goods sectors  for an average EU country by a maximum of 3.38 percent.    4.1  Role of Institutions  Our regression results for the role of institutions as having a differential effect on firm‐level TFP are  reported in Tables 4 and 5, all using our preferred Ackerberg measure. Tables A14 and A15 present  results for the remaining three TFP specifications. In similar order, the results are presented for the  country‐specific input‐output coefficients (Table 4) as well as when using EU‐wide input‐output                                                               21  Table A13 in the annex shows the estimation results for the three remaining TFP measures and show that both  the Olley and Pakes as well as the Hsieh and Klenow TFP measures provide a negative and significant sign for  conduct regulations. Moreover, in Table A13 columns (15), (17) and (18) in addition show that the significance of  conduct regulations corroborates our initial findings as presented in Table 2 in that it remains significant when  entered separately as well as when entered together with the other regulatory variables.   16    coefficients (Table 5). Our data on institutions originally vary with increasing values indicating better  institutions, but are rescaled so that increasing values represent worse domestic institutions along with  our regulatory variables that have a similar functional scale.22 Hence, our main motivation for reversing  these values is because such a transformed scale would be consistent with our regulatory variable and  which could facilitate the ease of interpretation of the results. For instance, if a negative and significant  sign is found on the interaction term, it would mean that higher levels of regulations in services are  particularly harmful in countries which have weak domestic institutions.   Results in Table 4 show that none of the institutional interaction terms have a significant sign when  entered separately. This is quite the opposite however when we look at the other three specifications  presented in Table A14, including our second preferred TFP measure from Hsieh and Klenow. They all  show that regulatory barriers in institutionally weak countries have an additional negative impact on  economic performance. This significant effect is for the overall regulatory index, entry barriers as well as  conduct regulations when entered separately. The differential effect using the FDI indicator does not  come out significant in any of its individual entries. However, when putting the services linkages  together, the only significant effect as part of the interactive effect of institutions using Ackerberg is for  FDI restrictions as shown in Table 4. It means that, FDI restrictions are particularly harmful in EU  countries with relatively weaker domestic institutions, which would confirm previous work by Beverelli  et al. (2015). Yet, as a second very strong result is that also entry barriers are showing to have a  significant differential effect for countries with weak institutions in all other three TFP specifications  (presented in Table A14) when entering separately as well as together in columns (6), (12) and (18).  Throughout all three performance measures, this differential negative impact in institutionally weak  countries is quite substantial as the coefficient sizes are large.   Again, we repeat our results by using common input‐output coefficients from the EU‐wide input‐output  matrix (see Tables 5 and A15). The interaction effects obtain a lot of explanatory power in the sense that  entry regulations come out strongly significant for all TFP specifications, this time also for our preferred  Ackerberg measure. However, this significance drops when entered with the entire range of institutional  interactions. In Table 5, columns (4) and (6) also show that the FDI restrictions remains a robust indicator  for negative performance in countries that exhibit a lower level of domestic institutions. In all other TFP  methods presented in Table A15, the differential effect of having weak institutions repeats the outcomes  as obtained in Tables 4 and A14. Throughout these results, therefore, entry regulation in combination  with the role of institutions have strong predictions for explaining the performance of TFP in  downstream industries. Note again that the coefficient sizes are particularly large so that this negative  interaction effect is very harmful in countries which institutionally are lagging behind.   Summarizing our results, it turns out that on the whole institutions matter for benefitting from lowering  regulatory restrictions in services. Countries that are institutionally weak appear to have significantly  lower levels of economic performance in the process of deregulation.                                                                22  The original indicators from rule of law, level of corruption and regulatory quality vary from ‐2.5 to + 2.5 with  increasing levels signifying stronger institutions. In our case, we first rescale this index with +2.5 so that our  measure varies from 0‐5 and then reverse all indicators. Next, we perform a factor component analysis so as to  retrieve the main variation among these three variable indicators since they are all highly correlated with each  other. The reason for doing so is that the recent literature has used all three indicators as a proxy for the role of  institutions. A principle or factor component analysis transforms these variables into one meaningful proxy.   17    4.2  Robustness Checks  4.2.1  Foreign Share  We also perform further robustness checks with the available data at hand. As explained, in our baseline  regression it was impossible to include our foreign share variable as a control variable since this dummy  proxy varies by firm only and would be wiped out due to the firm fixed effects. However, we can include  this variable as part of an interaction term as we have done with the level domestic institutions in an  attempt to estimate the differential effect of services regulation on TFP across type of firm. Our foreign  share variable indicator takes up a value of 1 when the foreign share is strictly 50% or more, which is in  other words an indicator of a foreign majority owned company.23 By interacting this variable we get an  interaction term that varies by country‐sector‐firm and so the standard fixed effects we apply should not  prevent us from including this additional information. Based on the previous regression results, and to  save space, we choose to perform this interaction effect of foreign share firms for the Ackerman TFP  specification only. We do however check whether the results are consistent with country‐specific and  EU‐wide input‐output coefficients.   The results are reported in Tables 6. Results using the country‐specific input‐output coefficients in left‐ hand panel tell us that the overall index of services regulation that summarizes regulatory barriers for  both entry and conduct regulations are negatively significant for foreign firms. The coefficient is of equal  size indicating regulations in services have a double effect on majority foreign owned firms. This  significance is reasonably high at the 5 percent level. Additionally, the following regressions results show  that this significant differential effect for foreign firms is not so much felt with reference to entry  barriers, but rather to regulations related to the anti‐competitive practices regarding operations of the  firm. In effect, there is no statistical significant difference whether higher entry regulations are more  harmful for foreign firms compared to domestic firms. What does seem to matter is indeed our conduct  regulatory indicator which shows that higher regulations on the conduct of the firm are particularly  harmful for foreign firms compared to domestic firms in EU member states. This result remains robust  when entered with the other regulatory indicators. When using common input‐output coefficients across  EU countries, which are shown in the right‐hand panel, we obtain a similar strong impact regarding this  difference in the effect of conduct regulations on foreign firms with coefficient sizes that are more than  twice the original one.24      4.2.2  Technology Gap  The next extension of our baseline regression is at sector‐level and takes into account where firms are  placed relative to the technology frontier. The technology frontier is composed of those firms which are  performing best in terms of TFP. This follows the empirical investigations using a so‐called technology  gap developed by Acemulglu et al. (2006) and Aghion and Howitt (2006, 2009). From a conceptual                                                               23  Note that not all firms report whether they have a foreign share or not, which therefore provides us with some  unreported observations for this foreign share dummy. We therefore assume that these firms are pure domestic  firms and fill missing information with a zero, which incidentally provides us with more observations. We also check  whether not filling would change our main results in any significant way, which is actually not the case.   24  We also regressed our baseline regression with the foreign dummy employing alternative TFP measures such as  the Hsieh and Klenow approach and the main results do not alter in any significant way.   18    perspective these studies put forward the neo‐Shumpeterian growth theory in the sense that both  innovation and imitation activities also have a separate bearing on growth and productivity. This  approach has found empirical underpinnings in studies such as Nicoletti and Scarpetti (2003), Greffith et  al. (2004), Aghion et al. (2004; 2005) and more recently by focusing on EU countries using industry‐level  data by McMorrow et al. (2010). The bottom line of these studies is that certain economic or policy  characteristics such as factor endowments or regulatory policies have a different effect depending on  the fact in which type of industry firms are placed, i.e. an industry that is characterized with many firms  relatively close or relatively far away from the technology frontier.   Since we have firm‐level data we calculate the technology gap as developed in Aghion et al. (2005) so as  to derive a within‐industry specific measure which is the proportional distance of a firm relative to the  technology frontier in terms of TFP as defined by the following equation:         in which the technology gap is measured for each firm within an industry by country over time. In this  equation firm F is the firm with the highest TFP while all other firms which are non‐frontier firms are  indicated with the usual i. As in Aghion et al. (2005), the technology gap for the frontier firm is set at  zero. Similarly, as in their work this measure of firm‐specific technology gap is then transformed into an  average over each industry and services sector for each country and year. Hence, industries showing a  low value of the technology gap are those industries which are characterized by a “neck‐and‐neck”  situation in which firm share equal technology levels whereas a higher value of the gap reflects so‐called  “unleveled” sectors in which sectors are marked by many followers with unequal technology levels  compared to the leader firm. Table A16 in the annex sets out the value of the technology gap for each 2‐ digit NACE sectors across the EU for the years 2013‐14 in our sample for both goods and services.   Note that a lower value of the technology gap indicates that on average firms in a sector are  technologically closer to the frontier (or best performing firm) which on the whole are more sensitive to  the fact that competition may increase rewards from R&D and innovation in these neck‐and‐neck  sectors.25 On the other hand, a higher value of the technology gap stands for the so‐called unleveled  industries in which a higher level of competition may actually reduce the incentive to innovate since  increased competition creates a fall in the reward for the lagging firms to catch up with the technological  leader. Note furthermore that a negative coefficient result on the interaction term between regulation  and technology gap indicates that regulation has a negative effect on TFP which is increasing with  distance to the frontier, i.e. especially important for industries marked as unleveled while a positive  coefficient outcome on the interaction term stands for the negative effects of regulation that is                                                               25  More precisely, Aghion et al. (2005) indicate that these industries are comprised of oligopolistic firms facing more  similar production costs. On the other hand, the firm with lower (resp. higher) unit costs is referred to as the  technological leader (resp. follower) in the corresponding industry, and when both firms have the same unit costs  they are referred to as neck‐and‐neck firms.  19    decreasing with distance to the frontier, i.e. especially significant for industries identified as neck‐and‐ neck.  As in our previous extensions and robustness checks, we prefer to work with the Ackerberg specification  in our regressions and so our results show the coefficient outcomes accordingly. The results of  interacting our regulatory variables with the technology gap are presented in Table 7. In this table it  becomes clear that the separate services barriers overall in the left‐hand panel has the expected  negative sign and that the interaction term using this regulatory variable also have a negative and  significant outcome in column (1). Splitting up the variable again, it shows that in columns (5) and (6)  entry barriers obtain a negative and significant result while conduct regulations obtain a positive and  significant result although weakly. This indicates that entry barriers are particularly hurtful for industries  which are classified as unleveled, but that conduct barriers have a particularly negative impact for  industries that are categorized as neck‐and‐neck.   We have performed alternative specifications to come up with a robust result. For instance, the results  remain stable when using the EU‐wide input coefficient results as shown in the right‐hand panel. We also  obtain similar results when including a dummy variable that distinguishes between the two types of  industries (output omitted). Moreover, recent papers such as McMorrow et al. (2010) and Bourlès et al.  (2013) have used alternative technology gaps based on non‐firm‐level data. We follow Bourlès et al.  (2013) so that our alternative specification of technology gap is the simple difference of ln(TFPF) and  ln(TFPi) and then averaged by sector.26 The results support the idea that entry barriers are particularly  important for unleveled sectors whereas conduct regulations are more important for neck‐and‐neck  sectors. Additionally, the last two papers use TFP growth rather than levels which we are also able to  compute as the log difference of TFP between two years. However, no meaningful results are obtained  through this way.     4.2.3  Post‐Crises Performance  Up till now we have selected our time frame to be 2006‐13 in an attempt to exploit more observations  and regulatory variance present in the data. However, this time period covers the global financial crisis in  which precisely many firm would feel forced to exit the market, although it is unlikely that outgoing firms  would represent an equivalent drop of 60 percent which is the difference between our two data sets as  previously explained. This is likely to be due to reporting issues. However, we nonetheless would like to  check whether our results are robust to including firms as of 2008 only. Admittedly, this will be done by  reducing only two years, but it may give us nonetheless extra evidence whether our results of conduct  barriers are really the main policy area of concern. Furthermore, the OECD’s NMR point of measurement  of regulation for quite some services sector is done in 2008 with previous year of measurement 2003. As  such, by selecting our data as of 2006 till latest year available we may also have been picking up any  inconsistent real regulatory variation at the time of collecting regulatory data before the year 2008.                                                                26  Of note, although we are able to compute the technology gap at the firm, we nonetheless prefer to compute an  average so as to have industry‐specific variation of technology gap in order to be consistent with Aghion et al.  (2005) and other papers. Moreover, both McMorrow et al. (2010) and Bourlès et al. (2013) do not work with firm‐ level data and therefore use industry‐specific TFP which automatically creates a technology gap that is industry‐ specific. As a result, none of these papers has used a firm‐specific technology gap in their regressions.   20    We therefore replicate our baseline regression as presented in equation (3) and use, again, the  Ackerman, plus the Hsieh and Klenow specification of TFP to see whether any difference appears. Again  we use both types of input‐output coefficients to check the stability of our results. Table 8 shows the  results and confirm the fact that conduct barriers in services are in large part the most important issue  that inhibits downstream firms from reaping higher economic benefits in terms of productivity. Yet, this  results does not hold up all the time. In fact, using Ackerberg this variable only becomes marginally  significant in the left‐hand panel when employing country‐specific input‐output tables while EU‐wide  tables do not bring any significant results on this conduct variable at all. Instead, FDI restrictions comes  out as significantly strong. In contrast, the Hsieh and Klenow measure of TFP provides robust evidence  that conduct barriers are indeed the main regulatory index variable that affects TFP in downstream  sectors which therefore substantiates our earlier findings.     4.2.4  Manufacturing Firms  So far, all firm‐level studies mentioned in our literature review have used manufacturing firms as the  only downstream sector without taking downstream services into account. For some developing  economies this is understandable as their manufacturing sector is relatively more important compared  to their services activities in terms of value‐added. Yet, for developed economies this inter‐sectoral  relationship changes into one where the services sector is generating more importance. Seen in this  light, it is reasonable to expect that services sectors themselves are the main users of services as inputs.  Indeed, our input‐output tables show that when taking stock of all services sectors in the economy, on  average the manufacturing sector takes up only 21.6 percent of all services as inputs, while the services  sector absorbs around 63 percent of this total input use from services. However, we are interested  whether our results are stable when taking out services firms so that we are left with the sole situation in  which services only go into the downstream manufacturing sector.   The results of this exercise are reported in Table 9 for both our preferred TFP variables from Ackerberg  and Hsieh and Klenow respectively. In this table columns (1) through (12) show that actually this time it  is not conduct regulations that seem to matter most, but entry barriers. This is visible by the negatively  and significant outcome on entry barriers only as the conduct regulatory barriers remain insignificant.  Note that when using EU‐wide input coefficient, these results become somewhat weaker although still  significant. Furthermore, in columns (10) and (12) the FDI restrictions become again significant with a  negative and sizable coefficient sign. Surprised by these results, we repeat the manufacturing‐only  sample for using the Hsieh and Klenow TFP measure and are confirmed with this outcome in case of  using the country‐specific input‐output tables. No significant results were found when using EU‐wide  tables for the Hsieh and Klenow TFP measure in the right‐hand panel.  This is a somewhat surprising result and could point to two explanations. One is that including the  manufacturing sector only in the analysis could create biased results in the sense that for some  economies this sector count for a relatively minor share compared to the firms active in the services  sector. An alternative explanation, and which is more likely, is that the results indicate that different  types of regulatory restrictions matter for different types of economies: economies which are more  reliant on manufacturing firms experience entry barriers as the main regulatory barrier at stake. Yet,  when a country is moving more and more into services, the relative importance between conduct and  entry barriers changes accordingly with regulations on the operations of the firm being the main issue of  21    importance. This seems consistent with our previous findings that (a) entry barriers seem to matter more  for countries exhibiting low levels of institutions which are usually economies which are more reliant on  industry rather than services, and (b) entry barriers appear to me most important for sector which are  lying further away from the technology frontier which is most likely the case for countries which are less‐ developed and incidentally also more dependent on industry than services.     4.2.5   Exogenous US I/O coefficients  As our discussion on country‐specific or EU‐wide input‐output coefficients indicated, either approach  could still run the risk that there could be cases where a higher downstream productivity term of sectors  leads to higher input sourcing within or across EU countries. To reduce this endogeneity problem, we use  completely exogenous input‐output coefficients from the US. When we do this, the detailed 6‐digit  Input‐Output Use Tables from the US Bureau of Economic Analysis (BEA) are employed to compute these  sourcing coefficients and are consequently concorded into our NACE classification system. They are then  mapped with our regulatory regulations variables and used in the regressions.27   The results of our regression using these concorded US coefficients are shown in Table 10 where we  replicate the baseline model using the Ackerberg and Hsieh and Klenow TFP specifications. The results  show a consistent pattern in that conduct regulations are across all columns highly significant. Note that  for the Ackerberg measure when entered the various regulatory variables separately or together,  conduct regulation is the only regulatory variable that comes out negatively significant. This is somewhat  different when looking at the Hsieh and Klenow TFP. In there, both the overall, entry and conduct  regulations are highly significant, also when entered jointly. However, looking at the coefficient sizes of  all coefficients, conduct regulations appear to have and almost twice as large impact on downstream TFP  compared with entry regulations. Both outcomes across the two TFP measures reassures us that our  baseline regressions are capturing an important role for conduct regulations and that the potential  endogeneity does not form a risk.     4.2.6  TFP Distribution  Our last robustness check takes into account the entire TFP distribution. Figure A1 in the annex gives a  graphical representation of the cumulative distribution function of our preferred TFP specification for  manufacturing as well as services firms, namely from Ackerberg. As expected, and as shown in many  other works on firm‐level productivity, this figure shows that there is a relatively small number of firms  with extremely high productivity figures in addition to a low frequency of firms with relatively low  productivity while having a large middle range of firms performing in between these two extremes.  Hence, the lower quantiles encompass firms with lower productivity distribution whereas the higher  quantiles carry firms with a higher TFP distribution. Overall, it means that the entire distribution is not  very symmetric. It motivates us to see whether firms in the EU placed in the upper, middle or lower                                                               27  To see how we have matched the detailed 6‐digit BEA classification scheme with our NACE classification and to  find out how we have classified the regulatory variables with each 6‐digit BEA services sectors, a concordance  schemed can be obtained upon request.   22    range perform any different with respect to the regulatory policy linkages we have developed and  investigated in our paper.   By doing so we take our baseline specification and perform quantile regressions. Yet, only one problem  arises, which is the huge amount of fixed effects by firm that need to be taken up in our computations  and which limits our econometric computational capacity. Unfortunately, in our case the amount of fixed  effects is too large to be technically feasible for running any quantile regressions in our econometric  package. Therefore, we transform our preferred regression into first differences so that we difference  away any firm effects and as a first step check the results with our standard fixed effects model.  Specifically, we apply this difference on three years, which provides us with the best results and cluster  by country‐sector‐year. Table 11 shows the results of both specifications.   First, column 1 repeats the results found in our baseline regressions in Table 2 with standard errors  clustered by country‐sector‐year for easy comparison. Second, when applying our first‐difference  approach, column 2 shows that results are exactly similar, which comforts us that differencing away firm‐ effects is a good way of getting around our quantile regressions. Regarding the results across all quantile  groups, the outcome of this exercise confirms our main conclusion of the paper in that in great part  conduct barriers are the main policy variable that are of importance.28 However, the results also show  that conduct barriers have no significant effect in the higher quantile groups, i.e. for the most productive  firms, but that FDI restrictions are the main barrier although with weak significance for the highest  quantile group. Note furthermore that surprisingly entry barriers have positive and significant coefficient  results for the highest quantile groups. This results presents a puzzle, but one potential explanation is  that the largest corporations in the EU are in political economy terms able to uphold existing high entry  barriers due to their size, which benefits them as they keep out competition from smaller new entrants.     5  Conclusion  Services are often found to be the next step for economic development since the production and  tradability of services is associated with higher levels of value‐added and therefore growth. Yet, in many  countries services markets are not (yet) freed from restrictive regulatory burdens which inhibits firms to  efficiently source services that are needed to operate their businesses. This factor is important as many  services are used as inputs into downstream production processes of manufacturing firms as well as  services firms. Greater levels of regulatory restrictions in services have indeed been shown to form a  negative burden in the productivity of these downstream firms.   This paper is the first to asses this effect of services regulation on productivity using a multiple‐country  setting for a group of developed economies that is often assessed as the most progressed in terms of  services markets integration, namely the EU. Developments of lowering regulatory barriers have  significantly advanced in the EU although cross‐country variation still exists. With consistent services  policy indicators across countries, reliable TFP measures at the micro‐level, and cross‐country services  input reliance indexes from a similar source, we have been able to track down the effect of services  regulation on TFP according to their functional form. More specifically, we separate our overall index of                                                               28  Of note, the technical infeasibility of including our preferred stringent three‐level clustering dimension appeared  to be computationally too demanding and therefore we were left with including robust standard errors only.   23    regulations into those restrictions that are solely comprised of entry barriers and those that exclusively  affect the operations of the firm. Furthermore, we also use up‐to‐date TFP specifications that have been  put forward in the economic literature to come to credible outcomes.   Overall, our results suggest that lowering overall service restrictions to an average feasible level of the  three most deregulated EU economies would increase the productivity performance (in levels) of firms  operating in both services and manufacturing industries by a maximum of 5.34 percent. When splitting  the overall service index into types of regulations (conduct, entry or FDI), our results show that indeed  different types of regulatory barriers matter for different sorts of firms, industries and even countries.  First, regulations on the operations of the firms seem to form the most robust indicator for EU countries  to have an impact on firm‐level TFP as opposed to entry barriers. Second, we show that institutionally  weak countries are more likely to suffer significantly more from restrictive levels of regulations across  many of our types of regulatory indicators. Third, industries which are marked by a high level of neck‐ and‐neck competition are more affected by conduct regulations as opposed to entry barriers. Fourth,  firms which are have a majority foreign‐owned share are in addition more prone to regulatory  restrictions on the conduct of the firm. Fifth, our robustness checks also show that in fact entry barriers  are the main factor explaining TFP performance when only downstream manufacturing firms are taken  into account. This last point may suggest that as economies are shifting from manufacturing to services  economies, the relative importance of conduct regulations as opposed to entry regulations also alters.   From a technical perspective, our many robustness results indicate that it could be insufficient to analyze  the policy outcome variable at the firm level with only one TFP specification. As a matter of fact,  different TFP measures provide marginally important differences in outcome results. This should be  researched further as more and more cross‐country firm‐level data sets will be available. To date, most  previous studies on this subject at least undertake analysis for a one single country only with sometimes  one preferred TFP indicator. This paper shows that this may not always be helpful and suggests that in  further research multiple robustness checks regarding different productivity measures should be taken  into account so as to derive a common pattern, which hopefully this paper has achieved in a satisfactory  way. Moreover, this paper shows that it makes a difference when only manufacturing industries are  taken up in the sample as opposed to including services sectors as well. Although TFP measures for  services are more prone to measurement errors, this research has made a first attempt in doing so at the  firm‐level and shows that future research in this area is warranted.   From a wider policy perspective, the significant outcome of conduct regulations could have important  implications such as in the field of trade policy. Negotiating services either at the WTO in GATS, or as part  of regional trade agreements (RTAs), is divided into those barriers regarding market access (Article XVI  GATS) and national treatment (Article (XVII). The former relates to foreign entry to the domestic market  whereas the latter categorizes restrictions foreign firms face in treatment after entry in the domestic  market has taken place. However, most of the regulatory barriers used in our empirical specification are  of a domestic regulatory nature, which is dealt with under GATS Article VI. Our results therefore suggest  that special attention is warranted to this article when negotiating trade as domestic regulatory barriers,  and in particular conduct regulations, may have the effect of greatly impeding the ability of foreign firms  to contest the market.         24    References  Acemuglu, D., F. Zilibotti and P. Aghion (2006) “Distance to Frontier, Selection and Economic Growth”,  Journal of the European Economic Association, Vol. 5, Issue 1, pages 37‐74.   Ackerberg, D., K. Caves and G. Frazer (2006) “Structural Identification of Production Functions”, MPRA  Paper 38349, University Library of Munich, Germany.   Ackerberg, D., K. Caves and G. Frazer (2015) “Identification Properties of Recent Production Function  Estimators”, Econometrica, Vol. 83, Issue 6, pages 2411‐2451.   Aghion, P., N. Bloom, R. Blundell, R. Griffith and P. Howitt (2005) “Competition and Innovation: An  Inverted‐U Relationship”, The Quarterly Journal of Economics, Vol. 120, Issue 2, pages 701‐728.   Aghion, P. and P. Howitt (2009) The Economics of Growth, Cambridge, Massachusetts: MIT Press.   Arnold, J., B. Javorcik and A. Mattoo (2011) “The Productivity Effects of Services Liberalization: Evidence  from the Czech Republic”, Journal of International Economics, Vol. 85, No. 1, pages 136‐146.   Arnold, J., B. Javorcik, M. Lipscomb and A. Mattoo (2015) “Services Reform and Manufacturing  Performance: Evidence from India”, The Economic Journal, Vol. 126, Issue 590, pages   Aw, Y.‐B., X. Chen, and M. Roberts (2001) “Firm‐level evidence on productivity differentials and turnover  in Taiwanese manufacturing”, Journal of Development Economics, Vol. 66, No.1, pages 51‐86  Barone, G. and F. Cingano (2011) “Services Regulation and Growth: Evidence from OECD Countries”,  Economic Journal, Vol. 121. No. 555, pages 931‐957.   Basu, S., L. Pascali, F. Schiantarelli and L. Serven (2006) “Productivity, Welfare and Reallocation: Theory  and Firm‐level Evidence”, NBER Working Paper Series No. 15579, Cambridge MA: NBER.   Beverelli, C., M. Fiorini and B. Hoekman (2015) “Services Trade Restrictiveness and Manufacturing  Productivity: The Role of Institutions”, CEPR Discussion Paper No. 10834, London: CEPR.   Borchert, I., B. Gootiiz and A. Mattoo (2012) “Policy Barriers to International Trade in Services: Evidence  from a New Database”, Policy Research Working Paper Series No. 6109, Washington DC: World Bank.   Bourlès, R., G. Cette, J. Lopez, J. Mairesse and N. Nicoletti (2013) “Do Product Market Regulations in  Upstream Sectors Curb Productivity Growth? Panel Data Evidence for OECD Countries”, The Review of  Economics and Statistics, Vol. 95, No. 5, pages 1750‐1768.   Cummins, J. and M. Rubio‐Misas (2006) “Deregulation, Consolidation and Efficiency: Evidence from the  Spanish Insurance Industry”, Journal of Money, Credit and Banking, Vol. 38, No. 2, pages 323‐355.   Duggan, V., S. Rahardja and G. Varela (2013) “Services Reform and Manufacturing Productivity: Evidence  from Indonesia”, Policy Research Working Paper Series No. 6349, Washington DC: World Bank.   Eschenbach, E. and B. Hoekman (2006) “Services Policy Reform and Economic Growth in Transition  Economies”, Review of World Economics, Vol. 142, No. 4, pages 746‐764.   Fernandes, A. and C. Paunov (2012) “Foreign Direct Investment in Services and Manufacturing  Productivity: Evidence for Chile”, Journal of Development Economics, Vol. 97, Issue 2, pages 305‐321.   25    Francois, J. and B. Hoekman (2010) “Services Trade and Policy”, Journal of Economic Literature, Vol. 48,  No. 3, pages 642‐692.   Griffith, R., S. Redding and J. van Reenen (2004) “Mapping the Two Faces of R&D: Productivity Growth in  a Panel of OECD Industries”, Review of Economics and Statistics, Vol. 86, No. 4, pages 883‐895.   Hsieh, C‐T. and P. Klenow (2009) “Misallocation and Manufacturing TFP in China and India”, Quarterly  Journal of Economics, Vol. 124, Issue 4, pages 1403‐1448.   Hsieh, C‐T. and P. Klenow (2014) “The Life Cycle of Plants in India and Mexico”, Quarterly Journal of  Economics, Vol. 129, Issue 3, pages 1035‐1084.   Inklaar, R., M. Timmer and B. van Ark (2007) “Mind the Gap! International Comparisons of Productivity in  Services and Goods Production”, Germany Economic Review, Vol. 8, No. 5, pages 281‐307.   Inklaar, R., M. Timmer and B. van Ark (2008) “Market Services Productivity across Europe and the US”,  Economic Policy, Volume 23, pages 141‐194.   Kalinova, B., A. Palerm and S. Thomsen (2010) “OECD's FDI Restrictiveness Index: 2010 Update”, OECD  Working Papers on International Investment, 2010/03, OECD Publishing.  Koske, I., I. Wanner, R. Bitetti and O. Barbiero (2014) “The 2013 Update of the OECD Product Market  Regulations: Policy Insights for OECD and non‐OECD Countries”, OECD Economics Department Working  Papers, OECD Publishing.   Levinsohn, J. and Am Petrin (2003) “Estimationg Production Functions Using Input Control for  Unobservables”, Review of Economic Studies, Vol. 70, No. 2, pages 317‐341.   Maijoor, S., W. Buijink, R. Meuwissen and A. van Witteloostuijn (1998) “Towards the Establishment of an  Internal Market for Audit Services within the European Union”, European Accounting Review, Vol. 7, No.  4, pages 655‐673.   Mattoo, A., R. Rathindran and A. Subramanian (2006) “Measuring Services Trade Liberalization and its  Impact on Economic Growth: An Illustration”, Journal of Economic Integration, Vol. 21, pages 64‐98.   McMorrow, K., R. Werner and A. Turrini (2010) “Determinants of TFP Growth: A Close Look at Industries  Driving the EU‐US TFP Gap”, Structural Change and Economic Dynamism, Vol. 21, No. 3, pages 165‐180.   Miroudot, S. and E. van der Marel (2014) "The Economics and Political Economy of Going Beyond the  GATS", Review of International Organizations, Volume 9, Issue 2, pages 205‐239.  Nicoletti, G. and S. Scarpetta (2003) “Regulation, Productivity and Growth: OECD Evidence”, Economic  Policy, Vol. 19, No. 36, pages 9‐72.   Nielson, J. and T. Taglioni (2003) “Services Trade Liberalization: Identifying Opportunities and Gains”,  OECD Trade Policy Working Paper No. 1: OECD Publishing.   Olley, S. and A. Pakes (1996) “The Dynamics of Productivity in the Telecommunications Equipment  Industry”, Econometrica, Vol. 64, Issue 6, pages 1263‐1295.   Robinson, S., Z. Wang and W. Martin (2002) “Capturing the Implications of Services Trade Liberalization”,  Journal of Economic Systems Research, Vol. 14, No. 1, pages 3‐33.   26    Sàez, S., D. Taglioni, E. van der Marel, C. Hollweg and V. Zavacka (2015) “Valuing Services in Trade: A  Diagnostic Toolkit for Services Trade Competitiveness”, Washington DC: World Bank.   Van der Marel, E. (2016) “Services in Goods and Regulatory Comparative Advantage”, Handbook for  International Economics “New Horizons in Services Trade”, Edward Elgar Publishing, forthcoming.      27    Figures and Tables     Table 1: Typology of regulatory barriers in services affecting (Foreign) Supply    Impact on entry  Impact on operations (conduct)  Discriminatory  E.g., nationality quotas for  E.g., foreign insurance firms not  managers of affiliates; minimum  permitted to offer certain types  equity stake required for  of coverage or product  national investors; economic  innovations; price controls  needs tests  Non‐discriminatory  E.g., all retail banks required to  E.g., A limit of three mobile  maintain a minimum level of  phone providers permitted to  capital, independent of type of  operate in the country  legal entity  Source: Francois and Hoekman (2010)      Figure 1: Services regulation in the EU (2006‐2013)  .7 .6 Level of services regulation (2013) LU .5 SI PL GR BE FR .4 HU PTEEIT SK AT ES FI CZ DE IE .3 SE DK NL .2 GB .1 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 Level of services regulation (2006)     Source: OECD, and author’s own calculations; 0 is low regulations, 1 is high regulations.    28    14 Figure 2: Firm‐level TFP and services regulations in the EU (2013)  14 NL NL 12 12 BE BE GB DE GB DE ATFR AT FR IE IE SE SE TFP TFP IT IT 10 10 DK DK FI ES ES FI SI PT PT SI HR HR CZ SK CZ SK 8 8 EE LV HU PL HU EE PL LV BG BG RO RO 6 6 .1 .2 .3 .4 .5 .1 .2 .3 .4 .5 Services regulation (Entry) Services regulation (Conduct)     Source: OECD, and author’s own calculations. TFP figures are based on Ackerberg et al. (2006). The TFP estimates  are a weighted average taking the size of the firm into account within its own sector to which it belongs for both  goods and services. In our case we use the number of employees of a firm relative to the total amount of  employees in the 2‐digit NACE sector. Luxembourg is excluded because of being an outlier.     Figure 3: Regulatory reform in France over time in Transportation services  Entry Conduct 6 5 4 3 2 1 0 1970 1980 1990 2000 2010   Source: OECD  29    Table 2: Regression results from baseline specification     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)     ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Ackerberg et al.‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Overall t‐2  ‐0.357***            (0.000)            Entry t‐2    0.015      ‐0.085  ‐0.080      (0.835)      (0.283)  (0.313)  Conduct t‐2      ‐0.198***    ‐0.217***  ‐0.221***        (0.000)    (0.000)  (0.000)  FDI Overall t‐2        0.085*    ‐0.074          (0.078)    (0.102)    FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐     Observations  4983642  5431331  5064175  5848487  4983642  4983292  R2A  0.982  0.981  0.982  0.985  0.982  0.982  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.130  0.135  0.129  0.135  0.130  0.130  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01. The dependent variable is in log. Robust standard errors clustered at the country‐industry‐year level.      30    Table 3: Regression results from baseline specification with EU‐wide input‐output coefficients     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)     ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Ackerberg et al.‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Overall t‐2  ‐0.229            (0.109)            Entry t‐2    ‐0.025      ‐0.063  ‐0.042      (0.873)      (0.659)  (0.762)  Conduct t‐2      ‐0.139*    ‐0.146*  ‐0.167**        (0.058)    (0.052)  (0.027)  FDI Overall t‐2        ‐0.090    ‐0.174***          (0.125)    (0.000)  FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Observations  4966253  5413942  5046786  5818544  4966253  4965903  R2A  0.982  0.981  0.982  0.985  0.982  0.982  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.130  0.135  0.129  0.135  0.130  0.130  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01. The dependent variable is in log. Robust standard errors clustered at the country‐industry‐year level.          31    Table 4: Interaction results using institutions from baseline specification    (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)    ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Ackerberg et al.‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐                Overall t‐2  ‐0.361***            (0.000)            Overall t‐2 * Inst  0.030            (0.296)            Entry t‐2    0.014      ‐0.094  ‐0.078      (0.846)      (0.259)  (0.348)  Entry t‐2 * Inst    0.001      0.032  0.055      (0.982)      (0.441)  (0.206)  Conduct t‐2      ‐0.198***    ‐0.203***  ‐0.213***        (0.000)    (0.000)  (0.000)  Conduct t‐2 * Inst      ‐0.001    ‐0.025  ‐0.011        (0.971)    (0.684)  (0.860)  FDI Overall t‐2        0.085*    ‐0.110**          (0.074)    (0.013)  FDI Overall t‐2 * Inst        0.001    ‐0.179***          (0.984)    (0.000)    FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐      Observations  4983642  5431331  5064175  5848487  4983642  4983292  R2A  0.982  0.981  0.982  0.985  0.982  0.982  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.130  0.135  0.129  0.135  0.130  0.130  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01. The dependent variable is in log. Robust standard errors clustered at the country‐industry‐year level.  32      Table 5: Interaction results from baseline specification using institutions with EU‐wide input‐output coefficients     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)    ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Ackerberg et al.‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  Overall t‐2  ‐0.203            (0.158)            Overall t‐2 * Inst  ‐0.123*            (0.053)            Entry t‐2    0.024      ‐0.018  0.091      (0.876)      (0.901)  (0.532)  Entry t‐2 * Inst    ‐0.127**      ‐0.059  ‐0.023      (0.015)      (0.316)  (0.698)  Conduct t‐2      ‐0.093    ‐0.132  ‐0.134        (0.227)    (0.123)  (0.116)  Conduct t‐2 * Inst      ‐0.125*    ‐0.077  ‐0.064        (0.063)    (0.349)  (0.430)  FDI Overall t‐2        ‐0.057    ‐0.130**          (0.294)    (0.012)  FDI Overall t‐2 * Inst        ‐0.229***    ‐0.367***          (0.001)    (0.000)    FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐      Observations  4966253  5413942  5046786  5818544  4966253  4965903  R2A  0.982  0.981  0.982  0.985  0.982  0.982  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.130  0.135  0.129  0.135  0.130  0.130  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01. The dependent variable is in log. Robust standard errors clustered at the country‐industry‐year level.    33    Table 6: Interaction results from baseline specification using foreign share     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)    ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Ackerberg et al. using country specific IO‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Ackerberg et al. using EU‐wide IO‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐                                         Overall t‐2  ‐0.338***            ‐0.206            (0.000)            (0.152)            Overall t‐2 * For  ‐0.357**            ‐0.547***            (0.020)            (0.001)            Entry t‐2    0.006      ‐0.097  ‐0.093    ‐0.037      ‐0.090  ‐0.070      (0.928)      (0.215)  (0.234)    (0.809)      (0.526)  (0.615)  Entry t‐2 * For    0.094      0.125  0.148    0.110      0.214  0.230      (0.332)      (0.340)  (0.261)    (0.358)      (0.253)  (0.221)  Conduct t‐2      ‐0.186***    ‐0.207***  ‐0.212***      ‐0.122*    ‐0.131*  ‐0.153**        (0.000)    (0.000)  (0.000)      (0.100)    (0.084)  (0.045)  Conduct t‐2 * For      ‐0.245***    ‐0.212**  ‐0.190**      ‐0.421***    ‐0.412***  ‐0.394***        (0.003)    (0.018)  (0.034)      (0.000)    (0.000)  (0.000)  FDI Overall t‐2        0.075    ‐0.069        ‐0.093    ‐0.171***          (0.120)    (0.133)        (0.114)    (0.000)  FDI Overall t‐2 * For        0.057*    ‐0.092*        0.059    ‐0.066          (0.067)    (0.099)        (0.257)    (0.394)    FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐                                         Observations  4983642  5431331  5064175  5848487  4983642  4983292  4966253  5413942  5046786  5818544  4966253  4965903  R2A  0.982  0.981  0.982  0.985  0.982  0.982  0.982  0.981  0.982  0.985  0.982  0.982  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.130  0.135  0.129  0.135  0.130  0.130  0.130  0.135  0.129  0.135  0.130  0.130  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01. The dependent variable is in log. Robust standard errors clustered at the country‐industry‐year level.    34    Table 7: Interaction results from baseline specification using technology gap     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)    ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Ackerberg et al. using country specific IO‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Ackerberg et al. using EU‐wide IO‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐                                         Overall t‐2  ‐0.252***            ‐0.161            (0.008)            (0.272)            Overall t‐2 * Gap  ‐0.455***            ‐0.321            (0.003)            (0.327)            Entry t‐2    0.112      0.151  0.161    ‐0.030      0.068  0.090      (0.165)      (0.125)  (0.108)    (0.852)      (0.668)  (0.566)  Entry t‐2 * Gap    ‐0.309**      ‐0.786***  ‐0.778***    ‐0.172      ‐0.831***  ‐0.763**      (0.022)      (0.000)  (0.001)    (0.458)      (0.005)  (0.011)  Conduct t‐2      ‐0.134***    ‐0.304***  ‐0.310***      ‐0.136    ‐0.297***  ‐0.302***        (0.006)    (0.000)  (0.000)      (0.122)    (0.003)  (0.003)  Conduct t‐2 * Gap      ‐0.305*    0.536*  0.553*      0.207    0.924**  0.886*        (0.063)    (0.072)  (0.068)      (0.587)    (0.049)  (0.059)  FDI Overall t‐2        0.190***    0.011        0.122    ‐0.029          (0.002)    (0.885)        (0.270)    (0.795)  FDI Overall t‐2 * Gap        ‐0.560**    ‐0.354        ‐0.841*    ‐0.535          (0.034)    (0.315)        (0.052)    (0.230)    FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐                                         Observations  4983642  5431331  5064175  5848487  4983642  4983292  4966253  5413942  5046786  5818544  4966253  4965903  R2A  0.982  0.981  0.982  0.985  0.982  0.982  0.982  0.981  0.982  0.985  0.982  0.982  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.130  0.135  0.129  0.135  0.130  0.130  0.130  0.135  0.129  0.135  0.130  0.130  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01. The dependent variable is in log. Robust standard errors clustered at the country‐industry‐year level. Technology gap is  constructed following Aghion et al. (2005) and is included as a separate control variable in the regressions.    35    Table 8: Regression results from baseline specification for post‐crisis year, i.e. post‐2008     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)     ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Ackerberg et al. using country specific IO‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Ackerberg et al. using EU‐wide IO‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Overall t‐2  ‐0.076            ‐0.021            (0.469)            (0.894)            Entry t‐2    0.080      0.051  0.057    0.173      0.078  0.135      (0.302)      (0.584)  (0.540)    (0.238)      (0.625)  (0.376)  Conduct t‐2      ‐0.082*    ‐0.069  ‐0.070      ‐0.046    ‐0.037  ‐0.056        (0.085)    (0.197)  (0.189)      (0.565)    (0.654)  (0.495)  FDI Overall t‐2        ‐0.050    ‐0.061        ‐0.196***    ‐0.209***          (0.401)    (0.247)        (0.003)    (0.000)    FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Observations  4209830  4548544  4290363  4947880  4209830  4209542  4192387  4531101  4272920  4923729  4192387  4192099  R2A  0.984  0.983  0.984  0.987  0.984  0.984  0.984  0.983  0.983  0.987  0.984  0.984  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.124  0.129  0.124  0.130  0.124  0.124  0.124  0.129  0.123  0.130  0.124  0.124  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01. The dependent variable is in log. Robust standard errors clustered at the country‐industry‐year level.              36    Table 8: Regression results from baseline specification for post‐crisis year, i.e. post‐2008 (continued)     (13)  (14)  (15)  (16)  (17)  (18)  (19)  (20)  (21)  (21)  (22)  (24)     ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ TFPQ Hsieh and Klenow using country specific IO‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ TFPQ Hsieh and Klenow using EU‐wide IO‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Overall t‐2  ‐1.855**            ‐3.575*            (0.025)            (0.060)            Entry t‐2    ‐0.039      ‐0.341  ‐0.392    1.057      1.165  1.037      (0.944)      (0.619)  (0.566)    (0.429)      (0.452)  (0.500)  Conduct t‐2      ‐1.125***    ‐1.219***  ‐1.192***      ‐2.463***    ‐2.393**  ‐2.351**        (0.001)    (0.002)  (0.003)      (0.006)    (0.012)  (0.014)  FDI Overall t‐2        0.708*    0.654*        0.631    0.456          (0.052)    (0.072)        (0.243)    (0.407)    FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Observations  4133795  4464783  4213758  4848904  4133795  4133511  4116776  4447758  4196738  4825498  4116776  4116492  R2A  0.816  0.808  0.817  0.819  0.816  0.816  0.867  0.862  0.868  0.872  0.867  0.867  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.410  0.420  0.409  0.423  0.410  0.410  0.561  0.573  0.560  0.579  0.561  0.561  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01. The dependent variable is in log. Robust standard errors clustered at the country‐industry‐year level.            37    Table 9: Regression results from baseline specification for manufacturing only     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)     ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Ackerberg et al. using country specific IO‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Ackerberg et al. using EU‐wide IO‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Overall t‐2  ‐0.377            ‐1.113            (0.440)            (0.128)            Entry t‐2    ‐0.349      ‐1.921***  ‐1.936***    ‐0.508      ‐1.403*  ‐1.379*      (0.418)      (0.000)  (0.000)    (0.449)      (0.064)  (0.067)  Conduct t‐2      0.222    0.335  0.323      ‐0.627    ‐0.378  ‐0.455        (0.473)    (0.284)  (0.303)      (0.236)    (0.457)  (0.372)  FDI Overall t‐2        ‐0.059    ‐0.675        ‐1.510**    ‐1.327**          (0.904)    (0.114)        (0.031)    (0.021)    FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Observations  1417951  1523104  1440022  1618931  1417951  1417951  1407773  1512926  1429844  1601608  1407773  1407773  R2A  0.985  0.985  0.985  0.987  0.985  0.985  0.984  0.984  0.984  0.987  0.984  0.984  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.128  0.131  0.127  0.132  0.128  0.128  0.128  0.131  0.127  0.131  0.128  0.128  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01. The dependent variable is in log. Robust standard errors clustered at the country‐industry‐year level.        38    Table 9: Regression results from baseline specification for manufacturing only (continued)     (13)  (14)  (15)  (16)  (17)  (18)  (19)  (20)  (21)  (21)  (22)  (24)     ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ TFPQ Hsieh and Klenow using country specific IO‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ TFPQ Hsieh and Klenow using EU‐wide IO‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Overall t‐2  7.123*            ‐6.482            (0.088)            (0.265)            Entry t‐2    ‐9.129***      ‐10.406***  ‐10.337***    ‐4.288      ‐4.195  ‐4.346      (0.006)      (0.009)  (0.010)    (0.247)      (0.472)  (0.455)  Conduct t‐2      7.208**    7.538**  7.597***      ‐6.396    ‐6.250  ‐5.770        (0.013)    (0.010)  (0.010)      (0.140)    (0.143)  (0.178)  FDI Overall t‐2        3.847    3.080        2.574    8.144          (0.290)    (0.513)        (0.674)    (0.190)    FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Observations  1392899  1495481  1414829  1587437  1392899  1392899  1382913  1485494  1404843  1570712  1382913  1382913  R2A  0.840  0.838  0.841  0.847  0.840  0.840  0.840  0.838  0.841  0.847  0.840  0.840  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.509  0.515  0.507  0.517  0.509  0.509  0.508  0.514  0.507  0.515  0.508  0.508  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01. The dependent variable is in log. Robust standard errors clustered at the country‐industry‐year level.        39    Table 10: Regression results from baseline specification using US BEA input‐output table coefficients       (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)     ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ TFP Ackerberg et al.‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFPQ Hsieh and Klenow‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Overall t‐2  ‐0.097            ‐4.065***            (0.117)            (0.000)            Entry t‐2    0.051      0.068  0.069    ‐1.539***      ‐1.422***  ‐1.404***      (0.260)      (0.146)  (0.145)    (0.001)      (0.005)  (0.005)  Conduct t‐2      ‐0.129***    ‐0.136***  ‐0.135***      ‐2.554***    ‐2.413***  ‐2.331***        (0.001)    (0.000)  (0.000)      (0.000)    (0.000)  (0.000)  FDI Overall t‐2        0.036    0.008        0.829***    0.657**          (0.326)    (0.810)        (0.003)    (0.018)    FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Observations  5598750  6046439  5679283  6486660  5598750  4983292  5598825  6046514  5679358  6486735  5598825  5598825  R2A  0.982  0.982  0.982  0.985  0.982  0.874  0.825  0.820  0.826  0.831  0.825  0.825  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.129  0.133  0.128  0.134  0.129  0.426  0.686  0.701  0.684  0.711  0.686  0.686  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01. The dependent variable is in log. Robust standard errors clustered at the country‐industry‐year level.  40    Table 11: Quantile regressions results from preferred baseline specification     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)    FE firm  FD  Q(0.10)  Q(0.25)  Q(0.50)  Q(0.75)  Q(0.90)     ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Ackerberg et al.‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Entry t‐2  ‐0.080  ‐0.057  ‐0.612***  ‐0.318***  ‐0.068**  0.207***  0.459***    (0.313)  (0.529)  (0.000)  (0.000)  (0.012)  (0.000)  (0.000)  Conduct t‐2  ‐0.221***  ‐0.221***  ‐0.486***  ‐0.316***  ‐0.116***  0.018  0.073    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.566)  (0.188)  FDI Overall t‐2  ‐0.074  ‐0.102  0.100**  ‐0.031  ‐0.133***  ‐0.197***  ‐0.113*    (0.102)  (0.126)  (0.023)  (0.179)  (0.000)  (0.000)  (0.097)    FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐                         Observations  4983292  2406496  2406496  2406496  2406496  2406496  2406496  PR2  0.985  0.030  0.015  0.024  0.029  0.018  0.008  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01. The dependent variable is in log. Robust standard errors are in parenthesis. First difference is taken over 3‐year period.      41    Annex   Table A1: Type of NMR regulatory barrier by sector  Regulatory barriers NMR  Sector  Type  Barrier    Electricity and Gas   Entry barriers  Entry barriers    Conduct barriers  Public ownership    Vertical integration    Market structure  Telecom and Post  Entry barriers  Entry barriers    Conduct barriers  Public ownership    Market structure  Rail, Airline and Road  Entry barriers  Entry barriers    Conduct barriers  Public ownership    Vertical integration    Market structure    Prices (Post)  Retail   Entry barriers  Licenses or permits      Regulation of large outlet    Conduct barriers  Protection of existing firms    Shop opening hours    Price controls    Promotion/ discount  Professional services:  Entry barriers  Exclusive or shared exclusive rights  Accounting, Engineering,    Education requirements  Legal and Architectural  Compulsory chamber membership  services   Quotas     Conduct barriers  Regulations on prices and fees  Regulations on advertising  Regulations on the form of business     Inter‐professional co‐operation  Source: OECD and authors own calculations. See Koske et al. (2014) for further details.    42    Table A2: Type of FDI regulatory barrier by sector  Regulatory barriers FDI  Sector  Type  Barrier    Electricity   Equity limits  No foreign equity allowed for start‐ups    or acquisitions    Screening and approval  Approval required for new  Construction  FDI/acquisitions below and above USD     100mn or corresponding to more or    below 50% of total equity  Distribution      Notification with discretionary element    Transport      Restrictions on key  Foreign key personnel not permitted    foreign  Economic needs test for employment of  Hotels & Restaurants   personnel/directors  foreign key personnel     Time bound limit on employment of    foreign key personnel  Media      Nationality/residence requirements for    board of directors  Communications   Other restrictions  Establishment of branches not     allowed/local incorporation required    Financial services   Reciprocity requirement      Restrictions on profit/capital    repatriation  Business services      Access to local finance     Acquisition of land for business purposes  Real estate     Land ownership not permitted but leases  possible  Source: OECD and authors own calculations. See Kalinova et al. (2010) for further details.  43    Table A3: Number of firms by year  Year  Manufacturing  Services  Total  Percent  2006  135006  363390  498396  6.53  2007  196055  544023  740078  9.70  2008  212129  601331  813460  10.66  2009  226785  667044  893829  11.72  2010  234427  706450  940877  12.33  2011  246435  747734  994169  13.03  2012  249866  728956  978822  12.83  2013  238010  684455  922465  12.09  2014  220849  624950  845799  11.09  Total  1959562  5668333  7627895  100  Source: Amadeus. Note: sample contains only firms that have at least 4 years of data.        44    Table A4: Sector division with frequency numbers of firms from Amadeus in TFP data set  NACE 2‐ Sector description  Frequency  Percent  digit  10  Food products  239853  3.14  11, 12  Beverages; Tobacco products  32794  0.43  13  Textiles  63221  0.83  14  Wearing apparel  82963  1.09  15  Leather and related products  45219  0.59  16  Wood and of products of wood and cork, expect furniture  112784  1.48  17  Paper and paper products  34547  0.45  18  Printing and reproduction of recorded media  99826  1.31  19, 20  Coke and refined petroleum products; Chemical and products  60181  0.79  21  Basic pharmaceuticals products and preparations  10335  0.14  22  Rubber and plastic products  100012  1.31  23  Other non‐metallic mineral products  103554  1.36  24  Basic metals  32740  0.43  25  Fabricated metal products, except machinery and equipment  370029  4.85  26  Computer, electronic and optical products  50662  0.66  27  Electrical equipment  57781  0.76  28  Machinery and equipment nec  149277  1.96  29  Motor vehicles, trailers and semi‐trailers  33624  0.44  30  Other transport equipment  15992  0.21  31  Furniture  95020  1.25  32  Other manufacturing  70815  0.93  33  Repair and installation of machinery and equipment  98333  1.29  Total  Manufacturing  1959562  25.7  Source: Amadeus. Note: for the production functions estimates, some countries are grouped together due to the unreported or insufficient data, as explained  in the main text. Malta is not included in the TFP estimates. For Greece, Cyprus and Lithuania no data on material are reported. The number of firms in the final  data set used for regression analysis is lower due to missing values as part of the policy variables.    45    Table A4: Sector division with frequency numbers of firms from Amadeus in TFP data set (continued), services  NACE   Sector description  Frequency  Percent  2‐digit  36  Waste collection, treatment and supply  12256  0.16  37, 38, 39  Sewerage, Waste collection, treatment and disposal activities  56546  0.74  45  Wholesale and retail trade of motor vehicles  458461  6.01  46  Wholesale trade (except motor vehicles)  1348350  17.68  47  Retail trade (except motor vehicles)  1278312  16.76  49  Land transport and transport via pipelines  463289  6.07  50  Water transport  12141  0.16  51  Air transport  3731  0.05  52  Warehousing and support activities for transportation  117129  1.54  53  Postal and courier services  9605  0.13  58  Publishing activities  61198  0.8  59  Motion picture, video, television and sound recording  38127  0.5  60  Programming and broadcasting activities  12103  0.16  61  Telecommunications  27984  0.37  62  Computer programming, consultancy and related  189334  2.48  63  Information services activities  50241  0.66  64  Financial services  40314  0.53  66  Activities auxiliary to finance and insurance services  70643  0.93  69  Legal and accounting activities  259225  3.4  70  Activities of head offices, management consultancy  193537  2.54  71  Architectural and engineering activities  289171  3.79  72  Scientific research and development  21769  0.29  73  Advertising and market research  115073  1.51  74, 75  Other professional, scientific, technical services, Veterinary act.  135283  1.77  77  Rental and leasing activities  63662  0.83  78  Employment activities  25977  0.34  79  Travel agency, tour operator reservation activities  61675  0.81  46    80  Security and investigation activities  27825  0.36  81  Services to buildings and landscape activities  107398  1.41  82  Office administrative, office support, other business  117974  1.55  Total  Services    5668333  74.30  Total  Manufacturing  1959562  25.70  Total  All   7627895  100.00  Source: Amadeus. Note: for the production functions estimates, some countries are grouped together due to the unreported or insufficient data, as explained in  the  main  text.  Malta  is  not  included  in  the  TFP  estimates.  For  Greece,  Cyprus  and  Lithuania  no  data  on  material  are  reported.  The  number  of  firms  in  the  final  data set used for regression analysis is lower due to missing values as part of the policy variables.          47    Table A5: Number of firms by country  Country  Manufacturing  Services  Total  Percent  BG  62128  197615  259743  3.41  CZ  80610  163894  244504  3.21  ES  460794  1347784  1808578  23.71  FI  27320  85780  113100  1.48  FR  138860  500065  638925  8.38  HR  46132  183036  229168  3.00  HU  55706  139593  195299  2.56  IT  409653  644458  1054111  13.82  PL  19544  36714  56258  0.74  PT  179950  600724  780674  10.23  RO  182108  766794  948902  12.44  SI  30907  74856  105763  1.39  SK  35083  111500  146583  1.92  AT, DE  20069  37096  57165  0.75  GB, IE  62117  163089  225206  2.95  EE, LV  18752  73046  91798  1.20  DK, SE  107387  473183  580570  7.61  BE, NL, LU  22442  69106  91548  1.20  Total  1959562  5668333  7627895  100.00  Source: Amadeus. Notes: Malta is not included in TFP estimates. For Greece, Cyprus and Lithuania there is no data on material inputs. Number of firms in final  data set are lower, because of missing values in policy variables.            48    Table A6: Correlation regressions between directly reported and indirectly computed material inputs for countries included firms     Manufacturing   Services    Indirect materials  1.040***  0.962***  1.056***  0.932***    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Constant  ‐1.061***    ‐1.623***    (0.000)    (0.000)    Observations  1751827  1751827  4492525  4492525  R‐2  0.916  0.997  0.714  0.986  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01.  49    Table A7: Summary statistics of variables used in production function  Variable  Obs  Mean  Std. Dev.  Min  Max  ln(Y)  6255513  12.61  1.91  ‐1.97  23.34  ln(Y) proxied  7627895  12.08  1.94  ‐11.02  24.21  ln(materials)   6244352  12.09  2.6  ‐2.65  24.68  ln(materials) proxied  7627895  12.87  2.2  ‐2.33  26.17  ln(K)  7627895  11.06  2.33  ‐1.87  24.82  ln(Inv) in O&P  5189905  9.96  2.41  ‐6.15  23.84  ln(L)  7627895  1.96  1.43  0  13.38  Foreign   3475131  0.26  0.44  0  1   Note: O&P refers to TFP methodology from Olley and Pakes (1996)        Table A8: Summary statistics of TFP estimates  Variable  Obs  Mean  Std. Dev.  Min  Max  ln(TFP) ACF  6244277  9.37  1.45  0.64  22.74  ln(TFP) ACF proxied  7627820  8.94  1.32  ‐0.35  22.84  ln(TFP) O&P  6255438  9.96  1.99  ‐8.5  28.97  ln(TFP) O&P proxied  7627820  9.43  1.7  ‐15.23  29.27  ln(TFP) L&P  6255438  7.31  2.65  ‐15.81  27.17  ln(TFP) L&P proxied  7627820  7.57  1.96  ‐18.78  20.74  ln(rel TFPQ)   6255513  ‐0.07  1.17  ‐15.22  9.12  ln(rel TFPQ) proxied  7627895  ‐0.65  1.17  ‐23.9  8.04   Note: ACF refers to TFP methodology from Ackerberg et al. (2006; 2015), O&P to Olley and Pakes (1996), L&P to Levinsohn and Petrin (2003) and rel TFPQ to  Hsieh and Klenow (2009; 2014)  50    Table A9: Pairwise correlation table between the TFP measures  ln(TFP)  ln(TFP)  ln(TFP)  ln(rel  ln(TFP)  ln(TFP)  ln(TFP)  ln(rel     ACF  L&P  O&P  TFPQ)  ACF  L&P  O&P  TFPQ)  proxied  proxied  proxied  proxied  ln(TFP) ACF  1                ln(TFP) ACF proxied  0.946  1              ln(TFP) L&P  0.769  0.792  1            ln(TFP) L&P proxied  0.711  0.768  0.899  1          ln(TFP) O&P  0.777  0.802  0.856  0.799  1        ln(TFP) O&P proxied  0.752  0.781  0.79  0.821  0.911  1      ln(rel TFPQ)   0.481  0.497  0.588  0.541  0.619  0.615  1    ln(rel TFPQ) proxied  0.446  0.458  0.554  0.622  0.585  0.672  0.876  1  Note: ACF refers to TFP methodology from Ackerberg et al. (2006; 2015), O&P to Olley and Pakes (1996), L&P to Levinsohn and Petrin (2003) and rel TFPQ to  Hsieh and Klenow (2009; 2014)            51    Table A10: Regression results from baseline specification (alternative TFP estimations)     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)     ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Olley and Pakes‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Overall t‐2  ‐1.657***            (0.003)            Entry t‐2    ‐1.400***      ‐1.616***  ‐1.614***      (0.001)      (0.004)  (0.004)  Conduct t‐2      ‐0.417*    ‐0.801***  ‐0.811***        (0.064)    (0.003)  (0.003)  FDI Overall t‐2        0.050    ‐0.099          (0.809)    (0.719)    FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Observations  4983642  5431331  5064175  5848487  4983642  4983292  R2A  0.910  0.912  0.910  0.926  0.910  0.910  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.452  0.466  0.451  0.473  0.452  0.452        52    Table A10: Regression results from baseline specification (continued)     (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)  (13)  (14)  (15)  (16)  (17)  (18)     ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Levinsohn and Petrin‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFPQ Hsieh and Klenow‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Overall t‐2  ‐1.463**            ‐3.168***            (0.011)            (0.001)            Entry t‐2    ‐1.384***      ‐1.544***  ‐1.554***    ‐0.756      ‐1.310  ‐1.342      (0.001)      (0.003)  (0.003)    (0.249)      (0.123)  (0.113)  Conduct t‐2      ‐0.306    ‐0.674**  ‐0.665**      ‐1.637***    ‐1.959***  ‐1.920***        (0.189)    (0.015)  (0.017)      (0.000)    (0.000)  (0.000)  FDI Overall t‐2        0.295    0.155        0.555    0.562          (0.165)    (0.568)        (0.108)    (0.204)    FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Observations  4983642  5431331  5064175  5848487  4983642  4983292  4895403  5332744  4975366  5734307  4895403  4895058  R2A  0.874  0.870  0.874  0.905  0.874  0.874  0.856  0.851  0.856  0.862  0.856  0.856  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.426  0.437  0.425  0.445  0.426  0.426  0.577  0.589  0.576  0.593  0.577  0.577  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01. The dependent variable is in log. Robust standard errors clustered at the country‐industry‐year level.        53    Table A11: Estimated impact of reduction in regulatory barriers on TFP    Service reform index  Coefficient estimates    Estimated impact on TFP  Input share    Average  Target  Average  Low  High    Average  Low  High  Overall  0.210  0.112  0.171  ‐1.661  ‐0.357  ‐3.168    2.80%  0.60%  5.34%  Entry  0.152  0.050  0.171  ‐0.792  0.000  ‐1.614    1.39%  0.00%  2.83%  Conduct  0.209  0.106  0.171  ‐0.902  ‐0.221  ‐1.920    1.59%  0.39%  3.38%                        FDI  0.039  0.005  0.337  0.000  0.000  0.000    0.00%  0.00%  0.00%  The average service reform index is average for all sector‐countries in 2013. The so‐called target level is defined as the average level of services regulation in three countries with  lowest  levels  in  2013,  which  are  GB,  IT,  NL  for  conduct  regulations;  SE,  FI,  DK  for  entry  barriers;  GB,  SE,  DK  for  overall  regulations;  and  LU,  NL,  CZ  for  FDI.  The  input  share  is  the  average of total services inputs from the sectors covered in NMR and FDI regulations respectively. The estimated coefficients are taken from Table 2 in which the “Low” columns  coefficients are from the Ackerberg TFP specification and the “High” columns represent the coefficients from the Hsieh and Klenow TFP specification. Non‐significant values of TFP  in either specification are represented with a 0. The estimated impact is calculated as the expected percentage increase in a firm’s TFP level, at discrete change in service reform  index from the average level to the target level. It is calculated as difference between average and target index, multiplied with input share and estimated coefficient.            54    Table A12: Estimated impact of reduction in regulatory barriers on TFP by country     Overall    Entry     Conduct  Country  Input share  Reform   Reform      Reform index  Average  Low  High     Average  Low  High  Average  Low  High  index     index  HR  0.151    0.339  5.71%  1.23%  10.89%    0.170  1.44%  0.00%  2.94%    0.383  3.79%  0.89%  8.06%  LU  0.093    0.413  4.67%  1.00%  8.91%    0.333  2.10%  0.00%  4.28%    0.429  2.72%  0.64%  5.79%  SK  0.187    0.254  4.42%  0.95%  8.43%    0.191  2.10%  0.00%  4.28%    0.223  1.97%  0.46%  4.20%  SI  0.160    0.276  4.36%  0.94%  8.32%    0.182  1.68%  0.00%  3.41%    0.281  2.53%  0.59%  5.39%  GR  0.165    0.262  4.12%  0.88%  7.85%    0.167  1.53%  0.00%  3.12%    0.266  2.37%  0.56%  5.05%  LT  0.200    0.216  3.47%  0.74%  6.61%    0.088  0.61%  0.00%  1.24%    0.246  2.53%  0.59%  5.39%  PL  0.159    0.234  3.22%  0.69%  6.14%    0.199  1.88%  0.00%  3.82%    0.211  1.50%  0.35%  3.19%  CZ  0.142    0.248  3.21%  0.69%  6.12%    0.150  1.13%  0.00%  2.30%    0.256  1.93%  0.45%  4.11%  EE  0.191    0.211  3.16%  0.68%  6.02%    0.095  0.68%  0.00%  1.39%    0.242  2.34%  0.55%  4.99%  FR  0.171    0.211  2.84%  0.61%  5.41%    0.130  1.09%  0.00%  2.22%    0.223  1.81%  0.42%  3.85%  IT  0.172    0.197  2.45%  0.53%  4.67%    0.246  2.68%  0.00%  5.46%    0.109  0.05%  0.01%  0.10%  PT  0.165    0.201  2.43%  0.52%  4.64%    0.178  1.68%  0.00%  3.42%    0.184  1.16%  0.27%  2.47%  HU  0.144    0.21  2.36%  0.51%  4.50%    0.178  1.46%  0.00%  2.98%    0.190  1.09%  0.25%  2.31%  DE  0.192    0.185  2.34%  0.50%  4.47%    0.134  1.28%  0.00%  2.60%    0.193  1.50%  0.35%  3.20%  ES  0.159    0.196  2.24%  0.48%  4.26%    0.210  2.02%  0.00%  4.11%    0.140  0.49%  0.12%  1.05%  IE  0.161    0.194  2.21%  0.47%  4.21%    0.097  0.61%  0.00%  1.24%    0.232  1.83%  0.43%  3.89%  AT  0.167    0.191  2.20%  0.47%  4.19%    0.182  1.75%  0.00%  3.57%    0.150  0.67%  0.16%  1.42%  BE  0.211    0.168  1.97%  0.42%  3.76%    0.139  1.49%  0.00%  3.03%    0.168  1.17%  0.27%  2.50%  NL  0.163    0.153  1.12%  0.24%  2.14%    0.140  1.16%  0.00%  2.37%    0.127  0.30%  0.07%  0.65%  FI  0.177    0.141  0.88%  0.19%  1.67%    0.051  0.01%  0.00%  0.03%    0.178  1.16%  0.27%  2.46%  DK  0.174    0.136  0.69%  0.15%  1.31%    0.057  0.10%  0.00%  0.21%    0.154  0.75%  0.18%  1.60%  SE  0.192    0.113  0.05%  0.01%  0.10%    0.041  ‐0.13%  0.00%  ‐0.26%    0.141  0.60%  0.14%  1.27%  GB  0.178     0.086  ‐0.75%  ‐0.16%  ‐1.44%     0.058  0.12%  0.00%  0.25%     0.082  ‐0.38%  ‐0.09%  ‐0.81%  See Table A11 for explanations. For entry barriers, the target level is 0.050, and estimated coefficients are 0, ‐0.792 and ‐1.614; for conduct regulations, the  target level is 0.106, and estimated coefficients are ‐0.211, ‐0.902 and ‐1.920; for overall regulations, the target level is 0.112, and estimated coefficients   are ‐0.357, ‐1.661 and ‐3.168.      55    Table A13: Regression results from baseline specification with EU‐wide input‐output coefficients      (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)     ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Oley and Pakes‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    ‐1.007            Overall t‐2  (0.238)              0.395      0.670  0.679  Entry t‐2    (0.535)      (0.371)  (0.361)        ‐0.809**    ‐0.745*  ‐0.772*  Conduct t‐2      (0.049)    (0.090)  (0.080)          0.070    ‐0.161  FDI Overall t‐2        (0.824)    (0.605)    FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐     Observations  4966253  5413942  5046786  5818544  4966253  4965903  R2A  0.909  0.912  0.909  0.926  0.909  0.909  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.452  0.466  0.451  0.472  0.452  0.452        56    Table A13: Regression results from baseline specification with EU‐wide input‐output coefficients (continued)     (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)  (13)  (14)  (15)  (16)  (17)  (18)     ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Levinsohn and Petrin‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFPQ Hsieh and Klenow‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Overall t‐2  ‐0.980            ‐3.249**            (0.291)            (0.036)            Entry t‐2    0.086      0.474  0.462    1.761      2.371*  2.352*      (0.894)      (0.535)  (0.545)    (0.106)      (0.057)  (0.058)  Conduct t‐2      ‐0.703    ‐0.663  ‐0.658      ‐2.691***    ‐2.443***  ‐2.437***        (0.119)    (0.170)  (0.176)      (0.000)    (0.002)  (0.002)  FDI Overall t‐2        0.328    0.064        0.576    0.091          (0.295)    (0.832)        (0.242)    (0.854)    FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    Observations  4966253  5413942  5046786  5818544  4966253  4965903  4878430  5315764  4958392  5705387  4878430  4878085  R2A  0.873  0.869  0.873  0.904  0.873  0.873  0.856  0.851  0.857  0.862  0.856  0.856  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.425  0.437  0.424  0.444  0.425  0.425  0.577  0.588  0.575  0.592  0.577  0.577  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01. The dependent variable is in log. Robust standard errors clustered at the country‐industry‐year level.      57    Table A14: Interaction results using institutions from baseline specification      (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)     ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Oley and Pakes‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐                      Overall t‐2  ‐1.505***            (0.008)            Overall t‐2 * Inst  ‐1.147***            (0.000)            Entry t‐2    ‐0.775      ‐1.004  ‐1.011      (0.107)      (0.106)  (0.104)  Entry t‐2 * Inst    ‐0.707***      ‐0.887***  ‐0.893***      (0.000)      (0.000)  (0.000)  Conduct t‐2      ‐0.409*    ‐1.098***  ‐1.099***        (0.069)    (0.000)  (0.000)  Conduct t‐2 * Inst      ‐1.157***    ‐0.000  ‐0.007        (0.000)    (0.999)  (0.985)  FDI Overall t‐2        0.062    0.006          (0.763)    (0.983)  FDI Overallt‐2* Inst        ‐0.315    0.061          (0.150)    (0.815)  FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐      Observations  4983642  5431331  5064175  5848487  4983642  4983292  R2A  0.910  0.912  0.910  0.926  0.910  0.910  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.452  0.466  0.451  0.473  0.452  0.452      58    Table A14: Interaction results using institutions from baseline specification (continued)     (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)  (13)  (14)  (15)  (16)  (17)  (18)     ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Levinsohn and Petrin‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFPQ Hsieh and Klenow‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐                                        Overall t‐2  ‐1.299**            ‐2.970***            (0.022)            (0.002)            Overall t‐2 * Inst  ‐1.242***            ‐1.435***            (0.000)            (0.000)            Entry t‐2    ‐0.644      ‐0.903  ‐0.932    0.241      ‐0.511  ‐0.589      (0.152)      (0.116)  (0.105)    (0.744)      (0.579)  (0.522)  Entry t‐2 * Inst    ‐0.837***      ‐1.075***  ‐1.117***    ‐1.125***      ‐1.791***  ‐1.907***      (0.000)      (0.000)  (0.000)    (0.000)      (0.000)  (0.000)  Conduct t‐2      ‐0.298    ‐1.059***  ‐1.039***      ‐1.624***    ‐2.670***  ‐2.614***        (0.186)    (0.001)  (0.001)      (0.000)    (0.000)  (0.000)  Conduct t‐2 * Inst      ‐1.155***    0.202  0.197      ‐1.227***    0.883  0.874        (0.000)    (0.549)  (0.552)      (0.000)    (0.124)  (0.118)  FDI Overall t‐2        0.299    0.318        0.553    0.886*          (0.156)    (0.271)        (0.109)    (0.067)  FDI Overallt‐2* Inst        ‐0.115    0.239        0.049    0.634          (0.601)    (0.357)        (0.888)    (0.134)    FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐                                        Observations  4983642  5431331  5064175  5848487  4983642  4983292  4895403  5332744  4975366  5734307  4895403  4895058  R2A  0.874  0.870  0.874  0.905  0.874  0.874  0.856  0.851  0.856  0.862  0.856  0.856  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.426  0.437  0.424  0.445  0.426  0.426  0.577  0.589  0.576  0.593  0.577  0.577  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01. The dependent variable is in log. Robust standard errors clustered at the country‐industry‐year level.  59    Table A15: Interaction results from baseline specification using institutions with EU‐wide input‐output coefficients     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)    ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Olley and Pakes‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐                       Overall t‐2  ‐0.620            (0.464)            Overall t‐2 * Inst  ‐1.865***            (0.000)            Entry t‐2    0.901      1.177  1.323*      (0.165)      (0.120)  (0.080)  Entry t‐2 * Inst    ‐1.303***      ‐1.373***  ‐1.317***      (0.000)      (0.000)  (0.000)  Conduct t‐2      ‐0.265    ‐0.994**  ‐0.997**        (0.510)    (0.041)  (0.041)  Conduct t‐2 * Inst      ‐1.501***    ‐0.446  ‐0.405        (0.000)    (0.332)  (0.379)  FDI Overall t‐2        0.136    ‐0.089          (0.655)    (0.762)  FDI Overall t‐2 * Inst        ‐0.454    ‐0.604          (0.202)    (0.106)  FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐      Observations  4966253  5413942  5046786  5818544  4966253  4965903  R2A  0.909  0.912  0.909  0.926  0.909  0.909  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.452  0.466  0.451  0.472  0.452  0.452      60    Table A15: Interaction results from baseline specification with EU‐wide input‐output coefficients (continued)     (7)  (8)  (9)  (10)  (11)  (12)  (13)  (14)  (15)  (16)  (17)  (18)    ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFP Levinsohn and Petrin‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐TFPQ Hsieh and Klenow‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐                                         Overall t‐2  ‐0.603            ‐2.733*            (0.511)            (0.077)            Overall t‐2 * Inst  ‐1.815***            ‐2.457***            (0.000)            (0.000)            Entry t‐2    0.631      0.891  1.017    2.529**      2.696**  2.813**      (0.333)      (0.250)  (0.190)    (0.024)      (0.035)  (0.028)  Entry t‐2 * Inst    ‐1.405***      ‐1.516***  ‐1.467***    ‐1.992***      ‐2.896***  ‐2.848***      (0.000)      (0.000)  (0.000)    (0.000)      (0.000)  (0.000)  Conduct t‐2      ‐0.216    ‐1.084**  ‐1.061**      ‐2.200***    ‐3.730***  ‐3.704***        (0.622)    (0.040)  (0.046)      (0.003)    (0.000)  (0.000)  Conduct t‐2 * Inst      ‐1.342***    ‐0.138  ‐0.080      ‐1.341**    0.900  0.966        (0.001)    (0.776)  (0.869)      (0.032)    (0.259)  (0.225)  FDI Overall t‐2        0.369    0.147        0.630    0.207          (0.232)    (0.612)        (0.196)    (0.663)  FDI Overall t‐2 * Inst        ‐0.281    ‐0.630*        ‐0.365    ‐0.641          (0.441)    (0.098)        (0.509)    (0.286)    FE firm  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE c‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐  FE s‐y  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐YES‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐                                         Observations  4966253  5413942  5046786  5818544  4966253  4965903  4878430  5315764  4958392  5705387  4878430  4878085  R2A  0.873  0.869  0.873  0.904  0.873  0.873  0.856  0.851  0.857  0.862  0.856  0.856  R2W  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  0.000  RMSE  0.425  0.437  0.424  0.444  0.425  0.425  0.577  0.588  0.575  0.592  0.577  0.577  Note: * p<0.10; ** p<0.05; *** p<0.01. The dependent variable is in log. Robust standard errors clustered at the country‐industry‐year level.    61    Table A16: Industry measure of Technology Gap across EU (2013‐14); neck‐and‐neck sectors  NACE   Type  Sector description  Gap  2‐digit  sector  12  Tobacco products  0.089  m  39  Remediation activities and other waste management  0.111  s  37  Sewerage  0.124  s  78  Employment activities  0.125  s  75  Veterinary activities  0.129  s  72  Scientific research and development  0.130  s  21  Basic pharmaceuticals products and preparations  0.136  m  80  Security and investigation activities  0.138  s  30  Other transport equipment  0.139  m  32  Other manufacturing  0.142  m  51  Air transport  0.143  s  62  Computer programming, consultancy and related  0.144  s  24  Basic metals  0.146  m  26  Computer, electronic and optical products  0.147  m  19  Coke and refined petroleum products  0.148  m  79  Travel agency, tour operator reservation activities  0.149  s  13  Textiles  0.149  m  27  Electrical equipment  0.150  m  17  Paper and paper products  0.152  m  53  Postal and courier services  0.155  s  63  Information services activities  0.158  s  38  Waste collection, treatment and disposal activities  0.162  s  18  Printing and reproduction of recorded media  0.162  m  15  Leather and related products  0.162  m  33  Repair and installation of machinery and equipment  0.162  m  36  Waste collection, treatment and supply  0.166  s  28  Machinery and equipment nec  0.166  m  31  Furniture  0.170  m  22  Rubber and plastic products  0.171  m  Source:  Amadeus;  authors’  calculations.  The  Gap  stands  for  Technology  gap  as  defined  in  Aghion  et  al.  (2005)  and  the  distinction  between  Neck‐and‐neck  industries  and  Unleveled  industries  is  based  on  the  median  value  of  the  industry outcomes across all EU countries taken up in the sample.         62    Table A16: Industry measure of Technology Gap across EU (2013‐14); unleveled sectors (continued)  NACE   Type  Sector description  Gap  2‐digit  sector  25  Fabricated metal products, except machinery and eq.  0.171  m  58  Publishing activities  0.172  s  70  Activities of head offices, management consultancy  0.172  s  81  Services to buildings and landscape activities  0.174  s  29  Motor vehicles, trailers and semi‐trailers  0.178  m  74  Other professional, scientific and technical services  0.180  s  69  Legal and accounting activities  0.181  s  11  Beverages  0.184  m  52  Warehousing and support activities for transformation  0.185  s  66  Activities auxiliary to finance and insurance services  0.191  s  20  Chemical and products  0.193  m  73  Advertising and market research  0.193  s  71  Architectural and engineering activities  0.195  s  16  Wood and of products of wood and cork, expt. furniture  0.196  m  14  Wearing apparel  0.198  m  23  Other non‐metallic mineral products  0.200  m  64  Financial services  0.204  s  50  Water transport  0.209  s  10  Food products  0.214  m  82  Office administrative, office support, other business  0.216  s  45  Wholesale and retail trade of motor vehicles  0.218  s  59  Motion picture, video, television and sound recording  0.224  s  61  Telecommunications  0.230  s  60  Programming and broadcasting activities  0.257  s  47  Retail trade   0.261  s  46  Wholesale trade (except motor vehicles)  0.263  s  49  Land transport and transport via pipelines  0.268  s  77  Rental and leasing activities  0.315  s  Source:  Amadeus;  authors’  calculations.  The  Gap  stands  for  Technology  gap  as  defined  in  Aghion  et  al.  (2005)  and  the  distinction  between  Neck‐and‐neck  industries  and  Unleveled  industries  is  based  on  the  median  value  of  the  industry outcomes across all EU countries taken up in the sample.             63    Figure A1: Cumulative Distribution Function (CDF) of Ackerman et al. TFP    Note: This graph represents the cumulative distribution function of the Ackerman et al. TFP specification for  both 4‐digit goods as well as services sectors.           64