WPS8406 Policy Research Working Paper 8406 Sharing the Benefits of Innovation-Digitization A Summary of Market Processes and Policy Suggestions Roumeen Islam Europe and Central Asia Region April 2018 Policy Research Working Paper 8406 Abstract Governments play a very important role in supporting endowment shifts. Developing countries may not follow innovation, managing the disruptive effects of innovation, the same structural route of the past, through manufactur- and ensuring that the benefits of innovation are broadly ing, to higher income, but with appropriate investments, shared in the long run. This paper reviews the literature they can develop high-productivity service sectors. The on market mechanisms that translate innovation into policies that are needed to harness the benefits of digiti- jobs and policies that are needed to improve outcomes. zation span a wide range of sectors: finance, competition Although many countries now recognize the importance policy, public support to innovation, fiscal and regulatory of modifying fiscal redistribution and insurance mecha- incentives for innovation, macroeconomic frameworks sup- nisms to deal with the challenges of the digitization age, porting demand growth, public support to education and no country has yet done so feasibly. Developing country reskilling, infrastructure provision for the digitization age, governments, having lower institutional capacity and usu- and sustainable fiscal insurance and redistribution systems. ally fewer resources, will likely find it even more difficult to Finally, a lot more research needs to be done to understand manage these changes. Global production patterns are likely how the gig economy affects the welfare of workers of dif- to continue shifting. These shifts will depend on a com- ferent types, its macro effects, and how digitization interacts bination of factors: the direction of technological change, with an aging or shrinking labor force in the growth process. trade agreements, global demand patterns, policies, and This paper is a product of Europe and Central Asia Region. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/research. The author may be contacted at rislam@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 Sharing the Benefits of Innovation‐Digitization  A Summary of Market Processes and Policy Suggestions1  Roumeen Islam  JEL classification codes: H44, H50, J20, J38, O30  Keywords: employment, technology, public policy  1  I am grateful for comments from those who read a previous draft, Arup Banerji, David Gould, Ivailo Izvorski,  Matija Laco, Rogier van den Brink. I also thank Gallina Vincelette for comments on the initial draft of slides  prepared for this paper.  Sharing the Benefits of Innovation‐Digitization  A Summary Introduction to Market Processes and Policy Suggestions   Roumeen Islam    What do Charlie Chaplin and Mahatma Gandhi share? Modern Times is a 1936 silent comedy film  written and directed by Charlie Chaplin in which his iconic Little Tramp character struggles to survive in  the modern, industrialized world. The film is a comment on the desperate employment and financial  conditions many people faced during the Great Depression, conditions created, in Chaplin's view, by the  efficiencies of modern industrialization.  Modern Times portrays Chaplin in his Tramp persona as a factory worker employed on an assembly line.  There, he is subjected to such indignities as being force‐fed by a malfunctioning "feeding machine" and  an accelerating assembly line where he screws nuts at an ever‐increasing rate onto pieces of machinery.  He finally suffers a nervous breakdown and runs amok, throwing the factory into chaos. He is sent to a  hospital. Following his recovery, the now unemployed factory worker is mistakenly arrested as an  instigator in a Communist demonstration. In jail, he accidentally ingests smuggled cocaine, mistaking it  for salt.  During a European tour promoting City Lights, Chaplin got the inspiration for Modern Times from both  the lamentable conditions of the continent through the Great Depression, along with a conversation  with Mahatma Gandhi in which they discussed modern technology. Chaplin did not understand why  Gandhi generally opposed it, though he granted that "machinery with only consideration of profit" had  put people out of work and ruined lives.2  The fear of job loss with automation has been around for a long time. Yet society prospered. Public  policy can soften the negative consequences of economic disruption while supporting the path to  greater prosperity.  2  https://en.wikipedia.org/wiki/Modern_Times_(film) (October 2017).  2    Sharing the Benefits of Innovation  Introduction  Societies around the world are concerned with the shock to jobs and income resulting from  automation, or more broadly, digitization. Policy measures to manage the employment disruption are  under discussion. This note presents a broad‐brush picture of the main policy options being discussed to  manage the disruptive effects of technological innovation on employment. It does so by exploring some  of the representative literature that covers the issues and policies.  While no country has a ready, self‐ financing package of solutions to simultaneously protect those who lose, while supporting technological  advancement, there are many policy possibilities. These possibilities and their implications are  presented after a brief summary of the research that examines the impact of technology on  employment.3   Labor‐saving innovation in human history: Technology at “work”    The ultimate value of innovation lies in its ability to improve peoples’ standard of living by  raising their income, allowing them more leisure and more services or goods to enjoy during their  leisure, or improving other aspects of life.  Through history, labor‐saving innovation has raised human  welfare: higher output and growth accompanying rising labor productivity has ensured new jobs to  replace old ones. The market distribution of gains or losses from innovation has varied across time as  new tasks were discovered. People first built mud houses with their own hands, then wooden and brick  ones, then they were replaced by machines4 that built them on a larger scale and faster, while some  concentrated on building and guiding the machines, others designing and making better bricks and                                                               3  The paper does not provide an in‐depth discussion of the large and increasing literature on digitization, skills and  education.  4  Though not in all countries‐ due to the large income and technology gap.  3    construction materials, and still others designing better buildings and doing other complementary (to  machines) and value‐adding activities.  Some did none of these things. Most people got better houses,  different work and new goods and services not related to houses as countries moved up the technology  ladder.  Society’s wealth increased, even while some were left behind temporarily. Historically, workers  have enjoyed a decline in the total number of hours worked to produce this varied and rising output.  The last two centuries have seen average yearly working time halving from about 3,200 to about 1,600  hours per year (Maddison (1991) and Sangheon, McCann and Messenger (2007)); see Figures 1 and 2  below. Of course, averages and totals do not disclose the distribution of benefits or the short‐run  disruptions in economic activity resulting in unemployment, nor does they give any idea of how the  transitions may be managed to minimize loss to society.  Figures 1 and 2   Hours worked per worker versus total hours worked and per capita hours worked  OECD Total OECD  Hours Worked per Worker vs. Total Hours  Hours Worked Per Worker vs. Per  Worked Capita 2,000 1,500 2,000 1,000 Hours per capita Hours per worker Hours per worker Hours, billions 1,000 1,800 1,500 0 500 1970 1977 1984 1991 1998 2005 2012 1,600 0 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 Hours worked per worker Hours worked per worker Total hours worked Hours worked per capita   EU Countries Total* Hours Worker Per Worker vs. Per Capita EU Countries Total* 1,720 750 Hours Worked Per Worker vs. Total Hours 1,700 740 1,750 Worked 350 1,680 730 Hours per worker Hours per capita 720 340 1,660 Hours per worker 1,700 710 Hours, billions 1,640 330 700 1,650 1,620 690 320 1,600 680 1,600 1,580 670 310 1,560 660 1,550 300 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Hours worked per worker Total hours worked Hours worked per worker Hours worked per capita   4    *: Only 23 EU countries (EU‐28 except Bulgaria, Croatia, Republic of Cyprus, Malta, and Romania) are covered due to data  availability.    This paper does not address the myriad (and vast) ways in which the digital revolution can  increase productivity and growth and enhance access to goods and services for the disadvantaged in  society.  The potential gains are large. They are potentially even larger for developing countries that  have yet to adopt the technology, digital and otherwise, of those at the frontier; and the digital  technology frontier is yet to be discovered. Whether it be in agriculture, health, manufacturing, mining,  or finance, human lives are being transformed as individuals, as members of society, and as participants  in factor and product markets. This paper only deals with one aspect of the ongoing transformation of  markets: managing the effects on employment and loss in income due to digitization‐led  unemployment.    Innovation by its nature is always “disruptive” as it changes economic profitability, market  structure, and substantial innovations can dramatically affect potential output.5 The Luddite revolution  period of the early 1800s resembles many other episodes where unemployment engendered by  innovation hurt groups of people by changing market profitability and structure, but automation  (mechanization) also changed growth and potential output. By affecting relative prices, innovations  change society’s norms and expectations. With access to clean, affordable, piped water, it was more  acceptable for girls (traditionally water‐carriers) to attend school. The “unemployment” of girls in water  collection was a good development. Historically, the former type of unemployment engendered by  innovation has varied in duration, scope, magnitude and distributional impacts.6                                                               5  The more substantial the innovation, the higher the gap between actual and potential output.  6  Analysis looking at historical developments has differentiated between the employment effects of labor‐ displacing process innovations versus product innovations, between innovations that could be used across a range  of industries (general‐purpose innovation like the steam engine), versus those that had value in only one  production sector (e.g. medicines in the health industry) in terms of their job impact.    5    Profit‐sharing between the innovators, those who commercialize the innovation (who may or  may not be the initial innovators), and others has been at the forefront of modern history and policy.  For example, countries have varied in terms of who owned the initial innovations (e.g. Thomas Edison  and other researchers for the light bulb), or who was able to capture associated profits by  commercializing upon the invention (e.g., the light bulb producers, including Edison and Swan,  consumers, other producers), who built upon it (e.g. Nikola Tesla, who developed AC transmission and  generation technology, consumers, factory owners, retailers etc.), how fast and widely it all spread  (depended on demand, infrastructure, etc.), and what type of market structure prevailed afterwards  (e.g. free entry, low entry costs, in the light‐bulb producing and retail industries, or in the general  electricity sector; Edison filed for a patent). Social unrest is more likely when technological change fails  to improve the lot of visible chunks of the population, takes away their jobs, or raises inequality for long  periods.    While cognizant of the role of employment‐displacing innovation in raising welfare, concerns  with digitization7 today are being fueled by: (a) a pace of change in markets that is perceived to be much  faster than it was for previous episodes of innovation (Figures 3‐5 show the diffusion rate of some  recent inventions); (b) fast movement of digital innovations across borders, faster global impact,  competition and feedback channels. For example, a Citi GPS study (2017) cites that it took on average  119 years for the spindle to diffuse outside Europe, while the internet spread across the globe in only 7  years (and now cross‐border hacking is common); and (c) the spread of AI is affecting a (hitherto  unexpectedly) wide range of human tasks across the population. With digital technology spreading so  fast, there are bound to be large intertemporal and spatial disruptions in employment. For example,  manufacturing using sophisticated technology and 3D printing may bring more U.S. companies home                                                               7  Digital technology has several facets ranging from information provision on the internet to replacing a variety of  services by AI (Citi, 2016, Autor 2017). The term digitization will be used to encompass all these effects.  6    from foreign countries offering cheap labor. Automation and AI are already making Indian IT workers  redundant in some services. The social consequences of very fast‐paced technological developments,  especially large and complex ones, are hard for policy makers to manage.   Figures 3‐5: Accelerating technical change  3: Trend in patent applications for the top five offices, 1980‐2015  1,200 Applications, thousands 1,000 800 600 400 200 0 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 Application year China European Patent Office Japan Republic of Korea United States of America   Note: The top five offices were selected based on their 2015 total.  Source: WIPO Statistics Database, February 2017.    4: Time to reach 50 million users    7    Source: Citi Digital Strategy Team (Benedikt Frey and Osborne 2015)  5: Accelerating consumption spreads    Source: Michael Felton, The New York Times  Theory: Economic processes by which innovation affects labor demand and employment  What will happen to employment? A burgeoning literature analyzing the effect of technological  innovation on labor markets has found demand for labor of different skill types shifting over time. More  recently, the literature refers to different types of tasks performed by labor, ranging from rote tasks and  tasks requiring physical strength to those requiring creativity, social skills, higher education and other  high‐level cognitive aptitudes. This paper does not repeat this literature, though the annex provides  some references to it. Rather the focus is on market mechanisms that have raised labor demand and  employment over time and policies that support this process, recognizing that on the one hand, demand  for labor is derived from the production of goods and services and on the other, that innovation by labor  (people) and changing tastes8  drive the production of (new) goods and services.                                                               8  For example, consumers may boycott goods produced by child‐labor or those with a large carbon footprint.  8    In fact, the importance of consumer preferences in shaping output demand, (and thus factor demand) is  demonstrated by examples such as the move towards organic foods, or a preference for synthetic fibers  away from silk. The WSJ reports recently (Oct 23rd, 2017): 9  Reckitt Benckiser Group PLC, one of the world’s biggest suppliers of retail brands, is splitting the  business into two divisions…. reasoning that tighter focus is more important than scale for products like  Lysol, Woolite, and Mead Johnson baby food. Splitting the business into home‐and‐hygiene products and  consumer‐health goods makes Reckitt the latest supplier to act amid stalling sales as consumer tastes in  many key markets change fast. Shoppers are gravitating toward smaller, local products and away from  mega‐brands.  Process (in lieu of labor) versus product innovations. An important distinction is usually made  between process innovations, where machines are replaced by humans in existing production processes  versus product innovations (new goods or services are produced requiring human intervention). Digital  technology affects both types. Not all process innovations displace labor, however, using drones to take  photos of agricultural crops may not displace any human labor being a new task, while using robots to  serve at tables in restaurants does. Product innovation has tended to be employment‐friendly. Most  process innovations have been in the form of embodied technical change (ETC) – technical change  embodied in new capital goods. Using European Community Innovation Surveys and other data, recent  micro‐econometric studies confirm that firms that spend more on R&D generally do more product  innovation while ETC is linked to process innovation (Conte and Vivarelli, 2005 and Parisi et al, 2006).  The literature discusses a number of “compensation” mechanisms (Vivarelli, 2014, Dobbs et al, Oxford  Economic Papers,1987) whereby the initial and direct negative impact of labor‐saving technology on                                                               9  Anecdotally, preferences among high income groups continue to shift in favor of organic food produced by local  farmers, in smaller scale, away from the mass‐produced, pesticide‐treated agricultural products of the post‐ industrial revolution age. Maybe one day, we will eschew all goods produced by robots in favor of those solely  produced by humans!  9    labor demand may be counteracted by a positive push to labor demand and employment via market  processes, helped by policy.  Economic mechanisms by which markets compensate employment losses due to labor‐saving  innovation. Vivarelli (2014) and Spiezia and Vivarelli (2000, in Pianta and Vivarelli ed., 2000) among  others, highlight “compensation” mechanisms that could counter the immediate labor‐saving impact of  innovations. Studies examining each of these compensation methods find that some are more relevant  than others in practice:  (a) Workers displaced by process innovations find jobs in the industry producing these same machines.  Rarely has mechanism (a) been a source of substantial compensation for labor (demand and  employment). Employment in the machine‐making industry will not make up for losses in employment  in the retail industry, for example.  (b) Productivity gains are passed on to consumers in the form of lower prices. Lower prices raise demand,  output and employment. Mechanism (b) relies on demand elasticities and factor substitution elasticities.  For example, a large factor substitution elasticity implies a larger relative decline in labor demand while  a large price elasticity for demand means higher demand for the now cheaper goods (assuming prices  fall to reflect lower costs of production). While there may be some compensation via this method, there  may also be factors working against compensation, such as, demand constraints, or consumers holding  more financial assets and hoarding extra cash,10 or inflexible prices.  (c) Part of the decrease in costs may be kept by firms as profits which would be reinvested. Investment  raises production and jobs. Mechanism (c) many not arise due to market structure (monopolies and  oligopolies are less likely to increase investment or output or lower prices in response to an increase in                                                               10  The link between investment in financial and “real” capital is not necessarily strong as recent evidence has borne  out. See also (Davidson, 2002).  10    demand) or other factors such as low confidence. Macroeconomic factors, such as expectations of lower  demand, overly restrictive fiscal or monetary policies or higher investor risk will constrain the output  response.  (d) Wages adjust so that labor demanded rises. Adjustments through wages are also problematic. A  lower wage to clear the market for unemployed workers is a limited remedy as these workers may not  be re‐hirable. Second, aggregate demand falls when there is unemployment and reduces  “compensation”.11   In addition, even if wage declines reduce unemployment, they may exacerbate  inequality.  (e) The increase in wages for those remaining employed means higher incomes, higher demand, higher  output and jobs. Increased demand by those remaining employed has not proved to be sufficient  compensation alone for the many that become unemployed.   (f) New products will lead to output and jobs increasing. Mechanism (f) is the most robust over the long‐ term and has been the source of much employment growth. The main issue with this mechanism is that  it is hard to predict what the new products will be and when markets will be developed for them.  The  potential to create new products differs across countries, depending on endowments and initial  conditions.12    A complicating factor is that the dynamic employment impacts of innovation are unpredictable,  even if the mechanisms are known: (a) firms differ in how fast they adopt innovations over time; (b) the  full potential of an innovation may not be realized immediately (whether it be electricity, or the  internet); (c) an initial innovation in one field may spur others (medical robots, military drones,                                                               11  Vivarelli (1995) discounted the compensation effect through wage lowering as it was not reasonable since  demand was expected to fall with a decline in wages. Moreover, just lowering wages does not induce firms to  divest of their new capital.    12  Vivarelli (2014) compares the labor‐intensive production effect of cars and durables in the 1950s and 1960s with  the relatively less labor‐intensive effect of home computers in the 1980s and 1990s.  11    driverless cars); and (d) policies and institutions supporting innovations evolve over time. Moreover,  extrapolating the effects from one country, where most of the innovation is conceived and tested, to  one where it may be adopted, is not straightforward. (e) Countries differ in terms of their market  specificities, policies or endowments.    Empirical findings: Summary13  The main findings, with the caveat that the future and past may be different, are that (1) R&D  tends to be associated with product innovations and employment growth; (2) higher consumption and  investment demand are both important in the process that raises employment; population growth and  changes in the composition of income are important determinants of the increase in demand; (c) the  location of demand spillovers influences the location of employment growth; (d) financing for all types  of firm sizes, and for innovators as well as those adopting innovations is key; (e) the pace of digitization  varies substantially between countries; (f) the welfare impacts of new technology differ across time and  space; and (g) the changing demand for skills is an old phenomenon.  Various types of studies are needed. Firm‐level analyses capture the reasons and modalities by  which firms undertake innovation, but they cannot capture spillover effects among firms and sectors.  For example, finding that innovation increases employment at the firm level and concluding that  innovation and employment are overall positively related could be wrong. Not all firms innovate and  those that do not can lose market share or exit and the effect of these overall dynamics would be  negative for employment.14 Firm‐level analyses also miss intersectoral linkages and they do not provide  insights into aggregate labor dynamics. Sectoral studies can capture cross‐firm spillovers, and more of                                                               13  This paper does not provide a comprehensive list of all the papers, but enough of a collection to illustrate the  main conclusions.   14  Note that at the level of the single firm, innovative firms tend to be characterized by better employment  performance as they gain market share and even with labor saving technology they can end up hiring more labor,  if they expand output sufficiently.  12    the aggregate dynamics. Macro‐econometric analysis accounts for all the direct and indirect effects of  innovation and therefore gives a fuller picture of aggregate dynamics and employment. However, in  macro‐econometric analysis it is difficult to find an appropriate proxy for technological change and these  analyses are affected to a larger extent by cyclical conditions, overall labor market dynamics, and other  factors that are hard to control for, such as, trends in variables over time (such as working hours) and  various institutional elements.   Product innovations tend to be more employment creating than process innovations. Harrison  et al (IJIO, 2014) do a firm‐level analysis of process and product innovations for France, Germany, Spain  and the United Kingdom during 1998‐2000 and find that while process innovations tend to reduce  employment requirements per level of output, the growth of demand for the old products (due to a  reduction in their price) and the growth of demand  for new products, together, more than  compensated for the reduction in employment. In a study of 16 industries in Germany, Zimmerman  (1991), using a long panel data set of German manufacturing firms, finds that  overall unemployment  was higher as a result of technical advance in the 1980s. Benavente and Lauterback (2008) using firm‐ level data for manufacturing firms in Chile during 1998‐2001 find that although improvements in  productivity diminish employment, the increase in total sales works as a compensation effect, rendering  the total effect on employment positive. They conclude that product innovations increase output and  employment, particularly if the new goods are not substitutes for existing goods. Alvarez et al (2011),  examining the relationship between employment growth and innovation in the manufacturing industry  in Chile during 1995‐2007, find that process innovation has statistically ambiguous effects on  employment growth, but product innovation is usually positively related to employment growth,  regardless of firm size, and in both low and high‐ tech industries. Antonucci and Pianta (2002) find an  overall negative impact of technological change on employment in manufacturing industries across four  European countries. Evangelista and Savona (2002) find a positive employment effect in the most  13    innovative and knowledge‐intensive service sectors and a negative one in the case of financial‐related  sectors and most traditional services like trade and transport.  Greenan and Guellec (2000) using French  manufacturing sector data over 1986‐90 find a positive relationship between innovation and  employment at the firm level, but at the sectoral level only product innovation was associated with job  creation. Simonetti et al, in Vivarelli and Pianta (2000), do a macroeconometric study comparing Italy,  Japan, the United States and France, specifically looking at the impact of process innovation15 during  1965‐93. They conclude that countries lagging behind technologically and therefore depending more on  innovation developed in other countries (Italy and Japan in their sample) see a strong negative  relationship between employment (and process) innovation, in the period that  productivity rises.  During the period of analysis, France and the United States did more basic research (R&D). Investment  was also more strongly related to innovation in Italy and Japan; innovation was embodied in gross  investment. However, the relationship of innovation and investment is negative in the United States and  France during that period.16    R&D fosters product innovation within firms and supports employment growth across sectors.  In sectoral analysis, Bogliacino and Vivarelli (2012) examine one of the compensation mechanisms by  which employment may grow after labor‐saving innovation is adopted. They study 25 manufacturing  and service sectors for 16 European countries over the period 1996‐2005 and find that R&D  expenditures fostering product innovation have a job‐creating effect. Mario Pianta (in Pianta and  Vivarelli ,ed.), find that at the firm level, R&D expenditures generally reflect product, rather than process  innovations and are associated with employment growth.17                                                                15  They use patent data from the U.S. Patents and Trademarks Office to distinguish between process and product  innovations.  16  Innovation was not embodied in new capital goods or was in sectors that were not physical capital ‐intensive.  17  Piva and Vivarelli (2004), studying a sample of 318 manufacturing firms in Italy over 1992‐97, find innovation  raises employment within the firm in Italy.  14    Market competition affects investment and consumption growth and therefore labor demand.  Tancioni and Simonetti (2002) develop a macro‐econometric model to examine the complex relationship  between technology and employment. Estimating relationships for Italy and the United Kingdom, they  find some strong differences in the “compensation” mechanisms at work in the two countries in  response to innovation/supply shocks, due to structural dissimilarities between the countries. For  example, the consumption response depends significantly on wages, employment and profits in Italy,  while in the United Kingdom, it is driven mostly by changes in prices. They conclude that a less  competitive market structure in Italy means that producers are more able to appropriate productivity  gains, rather than passing them on to consumers through lower prices, thereby muting compensation  effects through this channel. To the extent that labor unions are stronger in Italy, there may be a smaller  reduction in employment or a larger increase in wages (and therefore in consumption). 18 19 In Alvarez et  al (2011) excess bureaucracy and the state of bankruptcy law are additional obstacles to competition  preventing the creation of new business (and investment). They argue that legal restrictions on  immigration similarly limit competition. These factors will tend to hinder employment growth. However,  there are complicating effects. Firm profits are more important for investment in Italy than in the United  Kingdom. They interpret this to mean that firms are more dependent on internal finance in Italy, where  the financial sector is less developed than it is in the United Kingdom . Investment requires financing and  compensation through the investment channel will work better when firms have internal finance/profits  (and therefore, more market power), when the financial system is less developed. In comparing the                                                               18  These compensation channels are generally not strong.  19  However, the effects operating through wages and employment in the innovating firm are less likely to have  large effects on total demand. Similarly, the innovation could be small enough that price falls only affect a small  proportion of consumers.    15    United Kingdom and Italy, they contend that the differential development of the financial sector is  important in explaining the differences in responses.   Other papers also discuss how price elasticities and the degree of market competition or  concentration affect compensation mechanisms in practice. Dobbs et al (1987) contend that where  output demand is more price elastic, producers are more likely to reduce prices and raise output, so the  demand for labor is more likely to increase and more likely to swamp the labor substitution impact of  new technology. Industries facing international competition are more likely to face elastic demand  curves than those that do not.20 Barkai (2017) does an analysis of the U.S. nonfinancial corporate sector  in the period 1984‐2014 to explain the declining share of labor in output. He contends that when  technology reduces the labor share, the capital share in output must increase if markups are constant.  He finds that markups have increased dramatically in the United States. Sustained markups are  associated with lower competition in markets.21 Thus, the cost of capital has declined, yet firms have not  increased their investment rates commensurately. As a result, the capital share of output22 has declined  substantially too. He finds that industries that experienced larger increases in concentration also saw  larger declines in labor shares. His paper underscores the importance of higher investment and output  in playing an important “compensation” effect in determining the overall impact of innovation on  employment (and wages).   Dottling et al (2017) analyze private investment in Europe and the United States over the past  20 years. They find that investment has been weak in both places, but for different reasons. In Europe,  investment movements have been more cyclical with financial constraints playing a role during the                                                               20  Note that in industries facing foreign competition, if labor resists technical change, then they may be more likely  to suffer in terms of reduced labor demand.  21  He concludes that the model of competitive markets was more relevant in 1984 when profits were close to zero,  than it was in later years.  22  This is measured by the required rate of return to capital times the stock of capital used divided by value added.  16    financial crisis, especially in Spain and Italy. However, it is generally in line with Tobin’s Q for most  countries. In the United States, investment is lower than predicted by fundamentals, as there is low  investment despite high Tobin’s Q, starting around 2000. The gap is driven by industries where  competition has decreased over time, as evidenced by increased concentration and decreased anti‐trust  enforcement in these industries.  De Loecker  and Eeckhout find that U.S. firm market power—as  measured by the markup of prices over costs—was roughly stable between 1950 and 1980, but has  increased steadily since then, with markups increasing from 18% in 1980 to 67% in 2014. They find that  most of this rise is attributable to an increase in the markups of the firms that already had the highest  markups. They argue that this increase in market power may help explain several macroeconomic  trends, including the decline in the share of income attributed to labor, falling labor force participation,  and the slowdown in output growth.   Furman (2016) has similarly noted the decline in market competition and its relationship with  investment in the United States. In sum, if market competition is more likely to raise consumption  (through price or wage changes) rather than lower demand, then output (and employment) will tend to  rise. If it is more likely to reduce investment (by lowering profits), then output and employment will fall.  Network industries, first mover advantages, and superstars affect competition. Brynjolfsson  and McAfee (2014) expand on another dimension of this discussion by focusing on market power   captured by first movers. These firms and individuals become “superstars”, being rewarded substantially  more than others in the marketplace due to their domination. For example, superstars are the  owners/CEOs of companies such as Instagram, or Intuit (TurboTax automated tax preparation), or  individuals such as J.K. Rowling. Superstars arise because relative advantage can often lead to “absolute  domination” in a market if a company/individual suddenly captures a large market. Such “winner‐take‐ all” markets are more common now because of (a) declines in production and distribution costs due to  increasing digitization of goods, services, and information; (b) vastly reduced costs due to improvements  17    in telecommunications and transportation; and (c) increased importance of networks and standards.  Furman and Orszag (2015) document an increasing differentiation between firms in the same industry,  highlighting the importance of large firms in the economy. They contend that a substantial amount of  the income inequality in the United States is due to income inequality between firms and not between  individuals. For example, similarly educated individuals get much higher different salaries at more  productive/ large firms which are more profitable and are dominant in their fields. Labor will move to  these firms and overall employment impacts will be determined by how much these firms affect overall  output and labor demand or constrain new entry and alternative innovators.   The geography of demand spillovers influences the geography of output and employment  effects; flexibility in markets increases employment. Gregory et al (2016) examine the effects of routine  labor tasks being replaced due to technological change in Europe. The analysis is conducted for the  group as a whole and also separately for 238 European regions. Their methods aim to identify the net  effect of innovation on employment, through the direct substitution of capital for labor in tasks, but also  the compensating effects operating through product demand and local demand spillovers. They find net  positive labor demand across 27 countries over 1999‐2010 because sizable substitution effects have  been more than compensated by (a) product demand in local markets and (b) its associated spillovers.  However, the size of the product demand spillover depends critically on where the gains from the  increased productivity of technological capital accrue. RRTC is estimated to have raised labor demand by  up to 11.6 million jobs, accounting for half of the total observed employment increase during this  period, but this result depends critically on non‐wage income feeding back into local product demand. If  only wage income is considered, the value falls to 1.9 million jobs.23                                                               23  They build a model that incorporates both direct and indirect effects of innovation and then conduct an  empirical analysis. The model assumes, like Dorn and Autor, 2013, that ICT is used in the tradable sector and the  nontradable sector uses only labor.  18    Gregory et al find that the negative impact on labor rises, the more the substitutability between  tasks, and the positive impact rises, the more the substitutability in demand.24 Both effects are stronger  in regions with a stronger initial share of routine tasks. To the extent that additional income from wages  and profits is spent locally, demand for non‐tradables rises too. If firm owners are not located in the  region or do not spend in the region, the total compensation effect is smaller.  The authors caution that  even if the net effect on employment is positive in the long run, unemployment can rise in the short run  due to factors that constrain overall demand and factor redeployment. For example, there may not be  mobility across regions, or across jobs, income earned may not be spent, expectations may hold back  production and/or demand, or firms may have more market power, among other things.   In a very recent paper, Autor and Salomons (2017) examine the relationship between  productivity growth and employment using country and industry level data for 19 countries25  over  a  period spanning more than 35 years.26 They find that industry‐level employment robustly falls as  industry productivity rises, but country‐level employment rises with country‐level productivity. Both the  employment‐reducing (in the advancing sectors) and employment‐increasing effects of productivity  growth (in the spillover sectors) are sizable and the net effect on employment is modest. The size of the  employment effects depend on the relative weight of the sectors in the economy, product market  competition, demand saturation, and integration in international production chains. They conclude that  increases in final demand and inter‐industry linkages play an important role in “compensation”.27 They                                                               24 If the price of one good falls, there is more demand for it and production rises.  25  The countries are the developed‐ EU countries minus those in Eastern Europe, the Republic of Korea, among  others.  26  Their basic measure is labor productivity but using total factor productivity gives comparable results.  27  They note that the results support the neoclassical story in that both labor supply and final demand jointly  determine output and employment. The key driver of employment is the population of consumer‐workers.    19    note that population growth has been an important factor in demand increases, and that spillover  effects have fallen in the 2000s.   McKinsey (2017) describes the types of jobs that will change in countries over the world and the  impact on overall employment, estimating that China, India, Japan and the United States account for  almost two‐thirds of the employees whose jobs could be lost by using the full potential of existing  technology. World Bank estimates put jobs at risk at 69% in India and 77% in China. Other estimates of  job loss across countries abound. McKinsey (2017) also concedes that the rate of take‐up of digital  technology in each country will vary according to country circumstances (for example, regulation, cost of  deployment, complementary skills, finance). The report also concludes that despite these changes, the  long run impact on employment opportunities will not be negative: for example, workers will always be  needed to complement robots.   Finally, a large literature has found differentiated effects on labor demand by skill type in  developed countries. It finds that labor demand falls for tasks that machines can do; these tend to be  low and middle skill “rote” jobs. This type of change has been linked to what is referred to as  “polarization” or income/wage inequality (see annex).28 These issues are not discussed here, but the  Annex provides references to important studies.  More research and knowledge are needed on how the gig economy is affecting the welfare of  labor. On the positive side, the new technological revolution is opening up opportunities for  entrepreneurs of all ages. Often working part‐time, small entrepreneurs, in both developed and  developing countries, are proliferating. In many rich countries, the digital revolution has spawned a class                                                               28  To the extent that the demand for low‐skilled labor falls more than the demand for highly‐skilled labor rises,  overall employment will be affected until the market adjusts.     20    of entrepreneurs that are small in scale and produce highly customized goods and services. The “new”  job world is largely composed of artisans and small entrepreneurs producing differentiated and  customized goods rather than standardized goods at large scale that machines produce more efficiently.   It is also reflecting new tech innovators or would‐be innovators in search of their fortunes. Many of  these start‐ups are sold to (sometimes actively sought by) large, older, established companies rendering  the sector even more concentrated. In many poor countries, the digital age has also spawned a new  class of small entrepreneurs engaging with the online marketplace.  Investments in infrastructure:  transport, broadband, energy, logistics, and in education and health will be important if these  entrepreneurs are to reap the full benefits of the digital age. Such investments have the potential to  increase competition in the sector too. The pace at which this type of activity can replace traditional  jobs as well as the pace at which output of old and new products can be increased matter for  employment. It is important to better understand the factors that support this pattern of employment.  Globalization and Technology Transfer: Special Features of Developing Countries  In developing countries, technology is mostly transferred from abroad, rather than being  homegrown, and it takes the form of embodied technical change. Trade (in goods, services and  factors), foreign direct investment and other capital flows influence technology transfer across borders  and thus the rate of innovation in countries. Technological change in developing countries (firms), is still  mostly imported through trade/FDI/direct technology transfers, rather than the result of R&D (Vivarelli,  2014). Although emerging economies are increasingly becoming innovators in their own right, there is a  vast trove of technology that is already available but not adopted at all or by very few producers in  developing countries. Technology is transferred by various types of actions by firms and individuals.  Foreign firms/ multinationals through trade and FDI import technical know‐how; ideas and knowledge  flow through the internet; people migrating across borders have taken their know‐how with them to  host countries. Domestic firms competing with foreign producers adopt new technology to survive.   21    Country‐specific factors affect the type and rate of technology transfer. A host of country‐ specific elements affect the rate of such transfers and adoption. These are trade policies, the strength of  intellectual property protection in host countries, transport costs, the business climate (including  finance), finding complementary labor skills at the right price and anything else that affects firm  profitability. Policies influencing immigration and capital flows also affect the rate of technology  transfer. The final impact on the host country depends on the form in which technology or innovation  crosses borders (for example, licensing agreements) as well as the conditions inherent in the country  (e.g., on their economic structure, the business climate, how well markets work, human capital and  other endowments, or the macroeconomic framework).29 The paucity of R&D related innovation joined  with a high prevalence of institutional barriers preventing “compensation” mechanisms from working  effectively in developing and emerging economies (DMEs) means that the net effect of innovation tends  to be labor‐saving to a larger degree than it is in more developed countries.  Box 1 presents a possible  scenario for a garment exporting developing country.  So…new technology adoption by MICs today has similar effects on their economies as new  technology adoption historically has had on today’s advanced economies; lower income countries  respond differently. A number of studies examine the impact of innovation (generally in the form of  technological adaptation, often through trade) on labor markets in developing countries. These tend to  focus on the skill‐bias of technological adoption, rather than on overall employment. For example,  Almeida (2009) using a firm level data set spanning 8 countries (in the early 2000s) finds that greater  openness and technology adoption have increased the demand for skills in MICs. However, for  manufacturing firms in China and low‐income countries there had been greater specialization in low‐skill  intensive goods (such as garments in Bangladesh). This skill bias in MICs is consistent with their having                                                               29  Note that there is a two‐fold effect. What technology is transferred depends on host country conditions, but the  impact of technology is also determined by a variety of host‐country conditions.  22    better initial conditions allowing them to receive more advanced technological innovations than low  income countries. It is also consistent with low income countries exploiting their comparative advantage  in wages, which has, to date, been substantial enough to prevent displacement of labor in  manufacturing. With cheaper automation and digitization, these conditions and patterns may change as  discussed in Box 1.  Berman and Machin (2000) examine technology transfer in the manufacturing sectors of 37  high, middle and low‐income countries during the 1970s and 1980s. They find rapid skill upgrading in  many developing countries with technology diffusion across international borders altering the skill  structure of employment of similar industries in different countries. Developing countries were subject  to the same transformation in later decades as the U.S. economy was in the 1960s and 1970s (with  output and employment growing). There was a migration of technologies from developed to middle  income countries, but not to LICs. These past experiences provide support to the presumption that the  rate of adoption of technological innovation will vary across countries as will their impact.  Meschi et al (2015), examining the relationship between trade openness, technology adoption  and relative demand for skilled labor in the Turkish manufacturing sector during 1980‐2001 (using firm‐ level data in a dynamic panel setting) find that R&D expenditures are positively related to skill  upgrading. Moreover, foreign ownership and exporting status raised the demand for skills.30 Fajnzylber  and Fernandes (2009) find that Brazilian firms engaging in imports, exports or FDI exhibit a higher  demand for skilled labor, but that Chinese firms engaging in these activities have a lower skilled labor  demand than firms that do not. They conclude that international economic activities act as a channel for  skill‐biased technology diffusion in Brazil, which has a much higher per capita income, but have an effect                                                               30  This is contrary to the Hecksher‐Ohlin‐Stolper‐Samuelson theorem that would have predicted that Turkey export  goods more intensive in unskilled labor. Note that if the assumption of homogenous PFs is relaxed, then  international openness‐imports, exports, FDI‐ may facilitate technology diffusion.  23    of specialization according to comparative advantage in unskilled labor intensive goods in China.31 They  also find that R&D raises the demand for skilled labor. Feenstra and Hanson (2001) find that growth in  FDI in Mexico during 1975‐88 is positively related with the growth in skilled labor employment.32 These  studies indicate that not all countries will be affected similarly in the short run by the progress of  digitization.  What does the transformation in skill demand reveal about employment and income effects in  LDCs? Developing countries will fare differently depending on the state of their endowments,  specifically human capital. For example, countries where cheap labor was the source of comparative  advantage (whether skilled or unskilled) will see their comparative advantage disappearing to the extent  that the tasks performed by this labor, ceteris paribus, can be replaced and done more cheaply. Several  factors will determine the speed of displacement as discussed above, because the ability of firms to take  advantage of the existing new technology and the profitability of firms depend on a slew of factors. As  relative labor costs become higher than the alternative of producing with robots, because wages rise or  costs of automation fall, then developing countries benefitting in global markets because of cheap  wages will see these benefits fall. Trading patterns will change substantially and the benefits of trade  will increasingly depend on technological advantage (and there is a chance that those who are behind  now will fall further behind). Developing countries must respond to this challenge by maximizing  spillover effects.                                                               31  Though skilled labor demand may rise, unskilled labor demand rises more.    32  While international trade facilitates technology diffusion it may also lead to inequality and wage dispersion in  these countries. Recent literature finds SBTC through trade to be an important factor in affecting wage dispersion.     24    Not all manufacturing is equal: there is nothing magical about labor doing rote tasks in  factories. Employment in manufacturing has traditionally been regarded as an important next step for  developing countries diversifying out of agriculture. Higher labor productivity in manufacturing went  along with investment and rising labor productivity in agriculture. The concern is that digitization is  accelerating the movement towards employment in the services sector‐ bypassing manufacturing and  Box 1. Replacing Labor with Machines…what would happen if…  Suppose new robots are created that can take over all or most tasks of garment production.  Suppose that all tasks that humans now perform can be done at a much lower per unit cost by  investing in robots. Rich countries that import garments from poor countries with cheap labor will  now have comparative advantage in producing garments (I assume that firms have access to  finance, can invest in this new technology and have the capacity to use the technology) both for  domestic consumption and exports to third countries. Multinationals’ business models will change:  they will relocate in their home countries in order to export. (Changes in location will partly be  determined by transport costs and trade agreements/restrictions for garments and textiles.) The  low wage country will see unemployment and falling wages. If the industry is intensive in female  labor, it will see a disproportionate increase in female unemployment.  Suppose the market for garments in the low wage country has large and small domestic firms that  also produce for export. Now domestic firms may also find it profitable to invest in machines. The  larger firms are more likely to have capital to invest in the new technology, while many smaller ones  will not.  The largest firms will lay off workers and the smaller ones may exit. The larger firms may  become more productive, but in developing country markets, there are also less likely to be positive  spillovers. Alternatively, even the larger firms may lose their comparative advantage in garment  production. In the new scenario, the advantage they will have over rich country exporters will not  be lower labor costs or better infrastructure, but perhaps lower transport costs to some  destinations or preferential access to markets. The demand for labor, the skill composition of labor  employed, the global pattern of production and the global pattern of trade are all likely to change.  The social impact of these changes, if uncorrected, could be large. For example, suppose the  developing country is Bangladesh whose largest export industry is garments, an industry that  employs a large and increasing female labor force. Think of the strides they have made in pulling  their families out of poverty. Think of how empowered they felt in society having jobs and wages.    that this pattern of development will not lead to similar gains for developing countries. Moreover,  manufacturing itself requires fewer numbers of workers than previously.  As there is nothing magical  about doing “rote” tasks, it is incorrect to think of countries that have “missed” the low‐skill  manufacturing phase as having lost out in the development process. The challenge is to employ them in  25    different high productivity activities rather than solely low‐productivity (and thus low wage) service  sector activities and in the higher‐skilled manufacturing sectors. Supporting key investments will raise  labor productivity. In the short run (while citizens are being educated), reforms discussed in this paper  are critical in ensuring that some of the low‐skill dependent manufacturing goes to or remains in these  countries as they prepare for the future. At the same time, public policy should be supportive of  technology adoption. Constraints to such technology adoption in terms of human capital or other  capacity, the market constraints to maximizing spillover benefits, the institutions and policies to  maximize benefits and the sharing of the profits from such adoption (if not through labor income)33  should be areas of focus.    Policy Space: Sharing the benefits  Policy makers face a number of challenges in the digital age, because innovations34 cause  disruptions that may have substantially negative human impacts in the short run. As tasks are digitized,  people losing income or jobs (or unable to get income or jobs) will need one or both.  Being employed is  a “good” for many people that, beyond making leisure possible, also provides intrinsic “self‐worth”. Yet,  redistribution from winners to losers is politically complicated in the best of times; it is easier to give  free rein to individual capitalism than to come to a collective decision about what is fair/just and then  implementing policies to achieve fair and just outcomes.   Structural and macroeconomic policies will affect investments and reallocations needed for  output and job growth. The main distributional concern will be how to share the benefits among those  who adopt or produce innovations (e.g. researchers, business, farmers, consumers, people employed in  new sectors) and profit from their sale, and others whose lives are adversely affected by the innovation                                                               33  Note that the production technology used in different countries can vary and they can still export variants of the  “same” good.  34  Even substantially welfare enhancing ones.  26    (workers moving out of agriculture who may not get jobs). This section deals with two questions: what  can policy do to (1) minimize the pain of disruptions to employment, and (2) to increase the chances  that employment rises with technological advances. Several suggestions have been made in the  literature and these are presented below. Each needs further consideration and development for  specific country contexts.   In the first category are policies of the following types: (a) transfers and subsidies to those losing  work as a result of innovation; and (b) raising additional resources to finance redistribution to those  who have lost jobs. For (a), these are policies such as direct income support or income tax credits to  augment low wages, or a minimum income to compensate for unemployment,35 or provision of non‐ wage benefits that are not linked to employment (e.g. health and pensions). For (b), suggestions include  a greater use of Pigouvian taxes (e.g. congestion pricing), taxing rents, and taxing non‐labor assets  including robots, wealth and profits. For example, Brynjolfsson and McAfee (2014) coining the term the  “second machine age”, contend that the peer economy (Airbnb, TaskRabbit) will grow substantially, but  the returns to labor in these activities may remain well below what many were earning in previous jobs,  so people will need income support in order to have a decent standard of living. Among policies aimed  at redistribution, they advocate: (a) providing resources to support those without employment or with  low wages. They specifically advocate a negative income tax, a version of which exists in the United  States (the Earned Income Tax Credit). They also propose (b) raising resources by redistributive taxation,  for example by taxing rents, and using more Pigouvian taxes such as congestion pricing. West (2015)  advocates transfers/subsidies as well as some labor market initiatives (see below). Among his proposals  are (a) delinking benefits such as health care, disability and pensions from employment; (b) considering                                                               35  At time of writing, Finland has just begun an experiment using basic income support. Under this scheme, the  participants all receive a minimum guaranteed income regardless of employment or wealth/ income status.  27    a basic income guarantee, which could be tied to volunteer activities or work requirements; and (c)  revamping the EITC by raising the income limit and making cash/refunds available on a monthly basis.  In the second category are the following: (c) labor market adjustments;   (d) improving the  business and macroeconomic climates;  (e) government initiatives to support greater research and  development; and (f) public investments in infrastructure and education.36 Labor market adjustments  proposed are those such as lower working hours per person, better bargaining to share rents between  employers and the employed, training staff that are unemployed and education for those not yet in the  labor force, better search and match mechanisms or policies to change incentives at the firm level (such  as labor subsidies or capital taxes). Several years ago, Weiserbs et al (in Bosworth, 1983) discuss  mechanisms to improve market solutions. For example, they show that full employment can be  maintained by certain labor market initiatives such as distributing labor demand among the whole  workforce, cutting hours per worker, or augmenting the number of workers per machine. Though this  study was written decades ago, they recommend moving labor to what they termed “unproductive”  employment, but is more commonly  known as services (such as education for the young, caring for the  elderly, revitalizing cities, doing research, artistic endeavors, etc.). Brynjolfsson and McAfee (2014) argue  that people must be assisted in finding work to maintain their standard of living.37 Other policies they  support are those that change labor quality and institutions, for example, improving the quality of  education, and mechanisms that help match jobs and seekers.  Pfeiffer (1997) examines the relationship  between employment, skill structure and innovation in East and West German manufacturing firms  during 1993‐1995, and importantly, he advocates different policies for more poorly developed East                                                               36  A substantial literature is emerging on the human capital needs of the digital age and the role of public policy.  This paper does not discuss these initiatives in detail but refers the reader to the burgeoning literature.  37  They quote Voltaire: “Work saves a man from three great evils: boredom, vice and need.”  28    Germany to what he recommends for more advanced West Germany.38 He finds that labor demand  drops in response to modernization in both East and West Germany, the response being stronger in East  Germany which had a lower‐skill labor force. He believes that to support low‐skill employment in the  less sophisticated East German system, labor subsidies were a more effective instrument than was  subsidizing R&D and investment.39 Spiezia and Vivarelli (2000) also describe how technological  unemployment can be avoided through labor market regulations. These adjustments include a  progressive reduction of the per capita annual working time, as has occurred dramatically in Europe.40  Among labor market incentives, West (2015) advocates (a) providing activity accounts for lifetime  learning and job retraining (citing France as an example of a country that has individual activity accounts  for social purposes); (b) providing Incentives and work credits for volunteerism; (c) doing curricular  reform with more learning focused on communication, collaboration and teamwork, and ability to think  critically; and (d) expanding arts and culture for leisure time. He also advocates encouraging corporate  profit sharing. Citigroup (2016), includes suggestions such as retraining, adding income to wages,  reducing the cost of labor, and helping workers to find employment. Looking at previous episodes of  innovation induced unemployment, Perez (1983) and Pasinetti (1981) point to safety nets, a reduction in  working hours, or various union strategies as responses to process innovation. To support employment,  Mandel and Swanson (2017) note the importance of education.                                                               38  He finds complex patterns of substitution between capital and labor in the two parts of Germany, justifying his  choices on a number of factors, such as differences in wage setting behavior, initial skill levels, firm type and  economic environment.  39  He differentiates among three types of labor costs with varying degrees of flexibility and importance for workers  of different skill types : (a) those determined by government such as payments to the social transfer system, or  minimum wages; (b) those determined mainly by firms, such as pensions and fringe benefits (though there may be  mandated benefits) and (c) those determined by negotiation between unions and employers, such as wages,  holidays, and working times. The percentage of labor costs determined by each category varies by skill; high‐skilled  workers have more in category (b) relative to others and these are the categories that governments tend to have  more power to transform.  40  Keynes already mentioned this as a possibility.  29    Measures to improve the business climate and macroeconomic environment are critical in sharing  the benefits of innovation. Policy suggestions are aimed at fostering more competition in markets so  that the gains from innovation are not captured by a select few. Examples of such policies are: adapting  the strength of intellectual property regimes, using competition policy to ensure that innovation is  encouraged, and market liberalization to support competition, financial sector development to increase  funding of innovation/entrepreneurship, improving infrastructure to support private investment,  supporting aggregate demand through stimulatory macroeconomic policy, particularly if actual output is  lower than (the new) potential output resulting from innovation. Among these papers, Brnjolfsson and  AcAffee (2014) suggest a number of measures for startups such as reducing regulation for ease of entry,  growth and exit, facilitating immigration to ensure an increasing supply of highly skilled workers,  reducing IPR protection to reduce the share of profits captured by innovators and increase the share  accruing to consumers and (potentially) smaller/newer producers, and upgrading infrastructure to  support innovation, its commercialization, and access to services. Perez (1983) and Pasinetti (1981)  examining earlier decades of technological disruption, contend that the institutional setting of IPR  regimes substantially affected market responses after innovation. Strong IPR enforcement could change  the balance between R&D and ETC in order to induce more innovation; at the same time, overly strong  IPR systems could limit the forces of competition in markets and thus inhibit compensation effects from  fully playing out.41  Mandel and Swanson (2017) suggest a number of measures to maximize the employment  effects of innovation and technological adaptation.  Though their paper is focused on the U.S. economy,  the lessons are generally applicable. They find that even in the United States, the full benefits of                                                               41  There is a large literature on the impact of IPR regimes on growth and technology adoption. World Bank (2002),  World Development Report, and World Bank (2005) provide good summaries of the literature and evidence, along  with policy recommendations.  30    digitization have yet to be felt. Most sectors of economic activity will continue to benefit from  digitization for some time yet and the potential for output growth is huge over the medium term. For  the business climate, Mandel and Swanson (2017) support lower corporate tax rates to support  innovation and job creation and allowing immediate expensing of capital investment. They recommend  the use of trade policy to break down non‐tariff trade barriers to encourage competition but advocate  stronger IP protection for innovators, using the two policies together to manage competition while  supporting innovation. Finally, arguing that new technology requires a new regulatory framework, they  recommend a regulatory framework that encourages experimentation and promotes entrepreneurial  ventures, particularly in the health care industry. However, they are not specific as to the type of  regulation that needs to be replaced. They also make a case for publicly supported infrastructure  investment, particularly in 5G wireless, fiber optics, cloud computing, software and IoT sensor networks.  They contend that such investments, supported by the public sector, will allow the complex  technologies to spread in all sectors and demand for ‐properly trained‐ labor because ultimately, these  technologies will need to be guided by human labor.   Particular features of financial markets are found to support R&D. Mann (2017), studying U.S.  firms, finds that patents are used as collateral for significant debt financing. In 2013, 38% of U.S.  patenting firms had pledged their patents as collateral and these firms then subsequently raised their  R&D activities. They therefore advocate strengthening creditor rights to facilitate using patents as  collateral. Hochberg et al (2014) find that intensified patent trading increases the annual rate of startup  lending, particularly for firms with less firm‐specific patent assets.42 43 Governments should directly  support innovation funding by complementing the activities of private VC firms. If the new gig economy                                                               42  Kerr and Nanda (2014) have an excellent overview of this literature.   43  Samila and Sorenson (2011) examine the rise of VC firms and their impact on entrepreneurship in the United  States during 1993‐2002. They find that the local supply of VC firms positively affects the number of new firm  starts, employment and aggregate income.    31    is to prosper and create employment, funding for growth will be critical. A growing literature on  financing for innovation finds that mature and new innovators rely on different sources of finance, and  government can support entrepreneurship by providing innovation finance. Lerner (1999) examines the  effect of federal funding to small businesses in the high tech sector in the United States and finds that  even in the United States, which has the highest degree of VC funding, government funding matters.  Firms funded by government tended to do well if they were in areas where there was already significant  venture capital funding of firms. In fact, government funding was an effective complement to innovation  but did not provide additional encouragement when private VC activity was not substantial.44 Howell  (2014), examining similar subsidies to energy firms, finds that a government award increases patenting  activity and also doubles the probability of subsequent VC funding. She concludes that the financing is  important, but that the receipt of an award reveals relevant and otherwise unattainable information  about the firm, and thus encourages private funding.45  Macroeconomic and structural policies to support output growth are discussed in Piacentini and  Pini in Vivarelli and Pianta (2000). They point to demand growth as an important factor in influencing  the employment effect of innovation. If output growth falls short of the rate of increase in labor  productivity, aggregate unemployment can increase. They point out that innovation driven supply  shocks resulting in lower labor demand affect both average wages and their distribution. Both of these  changes affect individual demand and may result in lower private aggregate demand, at least in the  short run. The macroeconomic consequences of lower consumption (or investment) in the “transition”                                                               44  The author contends that government funding may help reduce the risk of funding and may help fill gaps for  entrepreneurs. VC activity also helps monitor firms.  45  Tsu, Tian and Xu (2014), examining data from 32 developed and emerging economies, find that there  is more innovation in high‐tech industries in countries that have more developed equity markets. The  development of credit markets does not have similar effects, as high‐tech firms tend to have intangible  assets and banks are inherently more risk averse and seek tangible collateral.     32    could have long term effects and would work against “compensation” bearing fruit. They argue that  sustainable employment growth will be possible when demand accompanies supply potential and that  public policy can play an important role in this regard. Another way to think of the period after an  economy‐wide, productivity‐enhancing innovation is as a period during which potential output  (traditionally defined as the level of full employment output) has increased. As current output depends  on the current state of aggregate demand, the situation prevailing after innovation resembles the  Keynesian problem of deficient demand. A period of Keynesian deficient demand can correct itself when  demand expands endogenously as a result of technical innovation and market adjustment (Hussain in  Bosworth 1983) or could need some policy support.  Note that while output is less than potential,  expansionary policy will not raise inflation. At the new level of potential output, labor intensity of output  will be lower, but overall employment can still be higher.   Pianta (in Vivarelli and Pianta (2000)) and Pianta (2004) contend that macroeconomic policy and  performance can support product innovation and employment growth and may offset labor reductions  resulting from process innovations. Together with appropriate regulation or competition policy, good  macroeconomic performance supports investment and strengthens “compensation” effects. The  conclusion is that conditions constraining demand growth vary across time and countries. If the shock to  employment and demand is considered a temporary negative shock, in some situations, fiscal policy  may be an appropriate tool to support transition to the new full employment level of output and  employment. Perez (1983) and Pasinetti (1981) recognize the importance of institutional changes in  supporting demand and market flexibility, contending that innovation will be more expansionary in the  right policy and institutional (e.g. regulatory and organizational) environment. In a downturn, these  settings are critical to maintaining consumption and therefore aggregate demand and output.   Direct support to innovation and innovators is an important policy. Mandel and Swanson (2017)  contend that direct public and private funding of R&D as well as providing incentives for R&D in the  33    private sector remain top priorities for policy. In a recent paper done for “Innovate UK”, the Technology  Strategy Board of the UK government, Mazzucato (2014) advocates an activist role for government in  supporting innovation in the economy. The paper argues that the government needs to forge strong  public‐private partnerships and play an active role (financial and otherwise) in research and innovation  in order to support inclusive growth. They argue that government should be proactive on the direction  of change, share funding, and share the risks and rewards of innovation.    Brynholfssen and McAfee  (2014) support federal funding of basic research to complement private sector R&D. Pfeiffer (1997) in  his study of unemployment in West and East Germany, contends that measures to support R&D  (including financing of it) and increased public investment were good policy choices for supporting  employment growth over the medium‐term in West Germany, which had well‐functioning markets and  institutions (though not in East Germany, where markets did not function well). In well‐functioning  markets, (where resource reallocation is easier, and financial sectors are developed), public investment  will complement private investment, public support to research will be more likely to spawn innovation  and both will support output growth to bolster labor demand.   These studies highlight a number of areas in which policy will need to come together to provide  a holistic response to digitization‐labor interactions. These policies and their impacts, for example a  universal basic income, labor subsidies, government financing of entrepreneurship, incentives to provide  for basic R&D, among others, remain to be further studied for application in specific country contexts.  Demographics and Technology: Aging and Shrinking Labor versus Labor‐Saving Technology  Finally, a word on demographics. Much of the developed world (and even some of the  emerging/developing world) faces aging and/or shrinking populations, a phenomenon that has raised  concern about how to maintain output growth in many countries.  For example, EU studies on  demographics and growth highlighted the need to find alternative ways to maintain output and growth  34    in the face of declining, as well as aging, populations. As a result, there is a drive to increase labor force  participation rates and retrain older workers to increase their productivity. Neither of these mechanisms  will raise labor supply indefinitely. Other countries are pointing to the exodus of workers. The  interaction of the challenges posed by demographic shifts and migration with those posed by the  adoption of labor‐saving digital technologies has not been fully explored. On the one hand, a simple  analysis would conclude that when the labor supply falls, income can grow when machines are found  that replace labor, capital or other resources. Thus, countries seeing large scale outmigration can  potentially preserve GDP per capita growth by substituting machines/AI for labor.46 In fact, recent  papers by Acemoglu and Restrepo (2017), using a sample of 49 countries, find that countries undergoing  rapid aging have not grown less than others that have not. The authors find more rapid adoption of  automation technologies (particularly industrial robots) in countries undergoing more rapid  demographic changes.47   The issue is more complex if the labor that is lost cannot be replaced by machines, and it is also  more complex if the labor that is left cannot work with machines.  In the former context, certain labor  types will be scarce and there will conceivably be a change in what the country produces (or migration  to remedy the scarcity). In the second case, education/training is a solution. For example, the older labor  force is less likely to be working in technology heavy contexts, and they may need “training” to do so; at  the same time, machines could be made that complement older peoples’ skills and raise productivity of                                                               46  This assumes that the conditions for replacing humans with machines, for example access to finance, IPRs etc.,  are in place.  47  Acemoglu (2010) and Acemoglu and Restrepo (2016) demonstrate that the scarcity of younger and middle‐aged  labor can trigger sufficient adoption of robots (and other automation technologies) so as to actually increase  aggregate output.     35    the existing workforce.48  In a recent study, McKinsey (2017) contends that the impact of aging and the  loss of labor in many economies will more than balance the increase in labor‐saving hours.   There are also countries where the labor force is not expected to decline in the near future, and  there is a large share of young unemployed people; neither is the population expected to age fast. These  are developing countries in the Middle East, Africa and parts of Asia, for example. Yet, to the extent that  younger populations are more educated and entrepreneurial with skills to complement machines, the  greater will be their advantages.49 In these countries, it will be critically important to ensure that  compensation mechanisms work and that the gig economy and entrepreneurial activity are supported.  Still, in all this, an important question remains unanswered: what are the actual employment and  earnings in the proliferating gig economy? For example, how much has net income/welfare increased  because of Uber or TaskRabbit, and what is the distribution of this income? What age or ethnic group is  benefitting most from these activities and which groups are left out? Are people who are engaging in  the gig economy mostly those who previously had no jobs and no (health and other) insurance, or are  they displaced workers who have lost “regular” jobs and associated benefits? Are these patterns  changing from year to year as the number of services grows? These are some of the important (for  policy) questions that need further research.  Conclusion  For some years now, researchers have been studying the effect of innovation, particularly  digitization (including automation), on employment and remuneration. This paper reviews the market  mechanisms that translate innovation into job growth or loss and policies under discussion to manage  these effects. What do these studies imply about the economic effects on developing countries as                                                               48  For the first time, there are reportedly a larger number of elderly workers employed in the Republic of Korea  than young ones. Also, an increasing number of entrepreneurs are over 50.  49  Education and workforce preparation is not discussed here.  36    technological innovation spreads? Using historical experience coupled with the fast spread of digital  technology across borders as guides, the compelling story is that there will be large changes on  production structures and labor markets in developing countries. The precise nature of these changes is  hard to imagine as the impact of digital technologies is fast transforming work in ways that could not  have been imagined.  The other part of the story is that developing countries are behind advanced  nations in the technological frontier and thus have much to gain in terms of productivity growth by  adopting existing technologies.  While they may no longer face the transition from agriculture to higher  productivity manufacturing, they will now face the transition to high productivity services. The  adjustment story, in terms of who adopts technology and how fast, and who faces more severe labor  market disruptions will vary substantially across nations. The gig economy is growing fast, yet much  more study is needed to understand the employment and income effects of the gig economy in various  sectors and countries. More study is also needed on the links between changes in population such as  aging or reductions in size and automation.     Moving towards a socially acceptable distribution of the gains from innovation or even  determining what this might be, is much harder in policy making than is facilitating efficiency in  decentralized, profit maximizing markets. The key distributional question is how much innovators should  keep and how much they should share with society, particularly when inequality rises.  The policy  maker’s role is more complex the more concentrated are the gains from innovation and the faster  changes are promulgated.   Policy has a significant role in managing the human costs of disruptions to economic activity,  even if the long‐term benefits are substantial for most people, in ensuring that compensation  mechanisms can play out fully and that society as a whole benefits from innovations. Macroeconomic,  social and structural policies can influence the growth and distributional impact of innovation. The  policies necessary to reap the full benefits of innovation at acceptable distributions of income/wealth  37    span a wide range of areas. The specific package most suited to a country will depend on its context,  including societal preferences. The policies discussed in the literature can be grouped broadly into  following categories, as presented in this paper: (a) transfers, insurance and subsidies to those losing  work as a result of innovation; (b) raising additional resources (and rationalizing expenditures) in order  to finance redistribution to those who have lost jobs; (c) labor market adjustments, including regulatory  ones;  (d) improving the business climate to support more effective resource reallocation and firm  growth, (e) supportive macroeconomic climates;  (f) developing financial markets to support innovation;  and (g) government initiatives to support greater research and development. Some general conclusions  regarding the direction that policy must take in order to minimize the disruptions to employment and  income as employment opportunities change follow.   Fiscal redistribution and insurance mechanisms are needed to support those who lose jobs as a  result of innovation. They are also needed to support entrepreneurs who have no income support. One  of the arguments for the universal basic income is that it provides a minimum survival wage for  everyone, which serves the dual purpose of encouraging entrepreneurship and ensuring basic needs.  Arguments for de‐linking social insurance (health and pensions) from formal employment hinge on the  benefits arising from the flexibility afforded labor, but also the provision of basic needs. As the nature of  employment and the nature of the firm itself change, existing fiscal systems may bear more pressure  from both the revenue and expenditure sides. For any country to deliver a feasible plan for the  digitization age, as outlined in this paper, fiscal restructuring and rationalization of systems are needed.   Changing relative prices resulting from digitization are already beginning to have an impact on  global production patterns and this trend is likely to continue. Developing economies will lose existing  sources of comparative advantage faster than previously envisaged. For example, low‐wage  manufacturing may be more expensive than automated production, once the initial investment in  automation is done.  In these cases, production taking advantage of low wages may relocate to where  38    the investment in technology is easier. Global value chains may be restructured significantly with  digitization.  The previous pattern of development, where emerging countries grew by expanding  manufacturing exports that used relatively lower wage labor, may no longer be a viable path; instead  developing countries will develop by replacing manufacturing by higher (than previous) productivity  services. The best option for public policy in developing countries is facilitating the adoption of relevant  technology (not just digital technology) by firms and enabling entrepreneurial activity. Unequal access to  technology (whether it be high yielding seeds, a modern tractor, pesticide application with drones, or  the use of the internet for market price information, to name a few) within countries will raise inequality  further. Developing countries, already suffering from high productivity dispersion between firms, but  poor resource reallocation abilities, will be hit particularly hard.   In the adoption of technology, and in facilitating entrepreneurship more generally, finance plays  a very important role. In the more traditional form of technology adoption (embodied technical change),  investment goods obtained with credit can serve as collateral‐if domestic systems are sufficiently  developed. However, obtaining credit can be particularly hard for creative ventures where there is high  risk and little in the way of collateral. In countries where patents can be enforced, patents can serve as  collateral. A number of countries are experimenting with equity financing by venture capitalists; these  types of initiatives are important. For all these types of financing sources to succeed, supportive public  policy, regulation and supervision are needed. Studies in the United States have shown that public seed  funding for innovative projects can also support entrepreneurship, though the success of these ventures  is more visible when they operate alongside private venture capital funds (so that the two inform each  other, rather than displace each other). Not all types of interventions will be suitable for all countries.  Policy makers need to be creative in thinking about how financial systems can be supported so that (a)  new technology can be adopted, and (b) innovation (creating) is supported.   39    Providing incentives for current and potential innovators to produce is a complex balancing act  for policy makers. Innovators‐ be they individuals or firms‐ aim to maximize the market profits of their  innovations. IPR’s granting (temporary) monopoly power to the innovator, is one form of protection  granted by government. The strength of IPRs determines how effective they are in preventing entry in  markets and thereby deterring competition. Stronger IPRs encourage others to innovate, knowing that  they can capture the benefits of their creations. However, there is a downside to overly stringent IPR  systems because competition in markets serves at least three additional purposes: (a) competition is  itself a force for innovation and excessive monopoly power may reduce innovation, and companies  competing against each other in markets regularly innovate in products and processes; (b) it increases  efficiency; and (c) it allows consumers a greater share of the benefits from innovation.  In addition,  restricting adoption of the new technology may serve to reduce growth. Policy has to balance these  competing influences. Eventually society gains when the productivity gains, low prices, or new goods are  passed on to consumers. Some innovations do not require patents for the innovator to capture gains,  but many first movers (particularly in large fixed cost or network industries) capture the gains by virtue  of the type of market in which they operate.  Policy makers need to support contestability in markets  (for the same reasons as above), but they need to avoid taxing the technology (e.g. use of robots),  instead simply taxing rents to pay for needed redistributions. Public policy needs to be carefully  designed and adapted to suit particular circumstances. Trade and FDI agreements are particularly  important for cross border transfer of technology.  As in the market for goods and services, both competition and collaboration have distinct roles  in the market for ideas. Large private corporations tend to have greater financial resources to support  research and the development of new ideas. Competition in the market for ideas is good. Public policy  should support research and development through other measures such as tax exemptions, and direct  provision or funding of R&D. The objective would be to invest directly in areas where the private sector  40    is unlikely to do so (or is likely to underinvest), to collaborate with the private sector, and to support  R&D in smaller or finance‐constrained private entities (see above) so they can compete in the market.     Demand growth is necessary if jobs are to accompany innovation that is labor‐saving. Thus, the  importance of supportive macroeconomic environments for investment, including new profit  reinvestment, sharing productivity gains through lower prices, and facilitating business entry and exit.  New products and services have been the most important factors offsetting the employment‐reducing  effects of labor‐saving technology at the macroeconomic level. If technology raises the potential level of  output, then a policy environment that supports movement to this higher output is desirable. Basic  infrastructure provision, and infrastructure supporting the development of digitization (broadband, 5G  wireless networks) are areas where government involvement, and public‐private ventures can bear fruit  and help move the gig economy towards being a sustainable source of income.  Finally, and very importantly, education/training, including re‐skilling of workers, is a core  ingredient of the labor adjustment process. Given the large literature that already exists and more that  is fast being produced, this paper has not reviewed the nature of educational changes that would be  required for the digitization age. Governments, companies and households around the world are aware  of the challenges they face in this regard. Public and private initiatives to support education of the  current and future workforce are needed. Human capital is indeed the key to a better life with higher  income.          41      Annex  The impact of innovation on labor by skill type: substantial evidence on skills and wages  Innovation in history has affected the types of labor demanded as well as the quantity. The early  stages of the industrial revolution in the United Kingdom and the United States, for example, were  accompanied by an increase in the relative demand for skilled labor. Gray et al (2013) discuss how the  electrification of factories ‐electricity being a general‐purpose technology, as is computerization‐ caused  a “hollowing out” of the skill distribution in manufacturing, similar to that of computerization in the  present day. Goldin and Katz (1996‐1998) find skill upgrading due to computerization during 1940‐1996  in the United States. Autor et al (1998) examine the effect of SBTC (as measured by computerization) on  the widening of U.S. educational wage differentials during 1940‐1996, indicating changes in labor  demand relative to labor supply. In Autor et al (2003), they explicitly model and empirically investigate  the impact of technology on the skill content of jobs. Translating task shifts into education demand,  their model explains 60% of the estimated relative demand shift favoring college labor during 1970‐ 1998. An analysis of the progress of machines and its impact on the skill composition of the U.S.  workforce (MacCrory et al, 2014) during 2006‐2014 finds a significant reduction in the demand for skills  that compete with machines‐mostly middle and low skill jobs‐ and an increase in labor demand where  machines are not used. They contend that these changes in labor demand have contributed to  increasing inequality. Looking at more recent years, Katz and Margo (2013) and Gray (2013) find that  rapid skill upgrading within detailed industries accounts for most of the growth in the relative demand  for college workers, particularly since 1970. They use this to explain wage inequality and educational  wage differentials.     42    Michaels et al (2010), using industry‐ level data for the United States, Japan, and nine European  countries during 1980‐2004, find that digitization has made labor markets more “polarized”, with  employment in the middle of the skill distribution falling relative to the top and, in recent years, relative  also to the bottom of the skill distribution. Industries with faster growth of ICT have greater increases in  relative demand for highly educated workers and bigger falls in relative demand for middle educated  workers.50 Wages are affected too. The United Kingdom had the highest increase in the high‐skilled  wage bill share (16.5 pp) and the largest increase in ICT intensity. The United States had the second  largest growth of ICT and the third largest increase in the high‐skilled wage bill share (13.9 pp).51 Goos et  al (2009) using data on 16 European countries for 1993‐2006 find job polarization (growth in  employment at the highest and lowest skills) for Europe as a whole (pooled data), but also for almost all  16 countries in their sample. Akcomak et al (2013), in a study of the United Kingdom and the  Netherlands during 1997‐2006, find job polarization due to both Skill‐Biased Technological Change  (SBTC) and offshoring, but conclude that the former is more important in both countries. Importantly,  they find that within job task content has changed too due to SBTC. Sabadash (2013) and EC (2012a) find  that favorable dynamics in labor productivity boosted by ICT innovations have not been associated with  similar adjustments in real wages. Wages, particularly of low‐skilled workers, lag behind. They contend  that institutional and distribution systems play an important role in shaping the causal links between  productivity, wages, demand for final goods, and employment.  Autor and Salomons (2017) show that despite the relative neutrality of productivity growth for  aggregate labor demand, productivity growth in primary and secondary industries has generated a                                                               50 Trade openness is also associated with polarization, but this is not robust to inclusion of technology. They do also  say that trade may increase technology adoption; see also Draca et al 2009, on this.  51  Note that wage inequality is not necessarily correlated with the share of low wage income. If a country for some reason has a  high share of employment in low‐wage occupations, then this may tend to raise inequality. The relationship may not run from  wage inequality to low‐wage employment.    43    substantial reallocation of workers into tertiary services. These services have a comparatively bimodal  skill distribution of employment, so labor demand has been “polarizing” with the effect on high skills  being much stronger than that on low skills though. Along with other studies, the authors also highlight  how digital technology is accelerating the movement of employment from manufacturing into tertiary  sectors.   References Acemoglu, D and P Restrepo (2016) “The Race Between Machine and Man: Implications of Technology for Growth, Factor Shares and Employment” NBER Working Paper No. 22252. Almeida, R. (2009). Openness and technological innovation in East Asia: Have they increased the demand for skills? IZA Discussion Papers, 4474, Bonn. Acemoglu, D and P Restrepo (2017), “Secular Stagnation? The Effect of Aging on Economic Growth in the Age of Automation” NBER Working Paper No. 23077 Alvarez, R., Benavente, J.M., Campusano, R., Cuevas, C. 2011. Employment Generation, Firm Size, and Innovation in Chile. Technical Notes, No. IDB-TN-319, Inter-American Development Bank, Washington, DC. Antonucci, Tommaso and Mario Pianta (2002), “Employment Effects of Product and Process Innovation in Europe”, International Review of Applied Economics, vol. 16, issue 3, 295- 307. Autor, David and Anna Salomon (2017), “Does Productivity Growth Threaten Employment”, Paper prepared for ECB Forum. Autor, David, David Dorn, Lawrence F. Katz, Christina Patterson, John van Reenen (2017), “The Fall of the Labor Share and the Rise of Superstar Firms”, NBER working paper, No. 23396. Barkai, Simcha. 2017. “Declining Labor and Capital Shares.” University of Chicago. Accessed May 30, 2017. http://home.uchicago.edu/~barkai/doc/BarkaiDecliningLaborCapital.pdf. Benavente, Jose Miguel and Rodolfo Lauterbach (2008), “Technological Innovation and Employment: complements or substitutes?”, The European Journal of Development Research,vol 20, issue 2, pg. 318-329. Benedikt Frey, Carl, and Michael Osborne. 2015. “Technology At Work: The Future of Innovation and Employment.” Citi GPS (Global Perspectives & Solutions), February 2015. Accessed June 29, 2017. http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/reports/Citi_GPS_Technology_Work.pdf. 44    Berman, Eli and Stephen Machin, 2000, “Skill-Based Technology Transfer around the World”,Oxford Review of Economic Policy, vol. 16, issue 3, 12-22. Brynjolfsson, Erik, and Andrew McAfee. 2014. The Second Machine Age. New York: W. W. Norton & Company. Citi GPS (2016), “Technology at Work v2. The future is not what it used to be”, Oxford Martin School and Citigroup, Citi GPD, Global Perspectives and Solutions.. Conte, A., and M. Vivarelli. 2005. “One or Many Knowledge Production Functions? Mapping Innovative Activity Using Microdata.” IZA Discussion Paper 1878. Bonn, Germany: IZA. Conte, A., Vivarelli, De Loecker, Jan and Jan Eeckhout, 2017, “The Rise of Market Power and the Macroeconomic Implications”, NBER Working Paper No. 23687. Dobbs, Ian M., Martyn B. Hill, and Michael Waterson. 1987 “Industrial Structure and the Employment Consequences of Technical Change.” Oxford Economic Papers 39(3): 552- 567. Döttling, R., Gutiérrez, G. and Philippon, T. (2017), “Is there an investment gap in advanced economies? If so, why?”, forthcoming in ECB, Investment and Growth in Advanced Economies, Frankfurt am Main Evangelista, Rinaldo. 2000. “Innovation and Employment in Services: Results from the Italian Innovation Survey.” In The Employment Impact of Innovation, edited by Marco Vivarelli and Mario Pianta, 121-148. London and New York: Routledge. Evangelista, Rinaldo and Maria Savona, 2002, The Impact of Innovation on Employment in Services: Evidence from Italy, International Review of Applied Economics, 16:3,309- 318, DOI: 10.1080/02692170210136136. Fajnzylber, Pablo and Ana Fernandes, 2009. “International Economic Activities and Skilled Labor Demand: Evidence from Brazil and China. Applied Economics, vol. 41, issue 5, 563-577. Feenstra, Robert and Gordon Hanson, 2001, “Global Production Sharing and Rising Inequality: A survey of Trade and Wages. NBER Working Paper, no. 8372. Furman, Jason, and Peter Orszag, 2015. “A Firm-Level Perspective on the Role of Rents in the Rise in Inequality.” Paper presented at Columbia University’s “A Just Society” Centennial Event in Honor of Joseph Stiglitz, New York, NY. Furman, Jason 2016, “Beyond Antitrust: The Role of Competition Policy in Promoting Inclusive Growth “Jason Furman Chairman, Council of Economic Advisers Searle Center Conference on Antitrust Economics and Competition Policy Chicago, IL September 16, 2016 Greenan, Nathalie and Dominique Guellac, 2000. “Technological Innovation and Employment Reallocation”, Review of Labor Economics and Industrial Relations, vol. 14, issue 4, 547-590. 45    Goos, Maarten, Alan Manning, and Anna Salomons. 2009. “Job Polarization in Europe.” American Economic Review 99(2): 58-63. Gray, Rowena. 2013. “Taking Technology to Task: The Skill Content of Technological Change in Early Twentieth Century United States.” Explorations in Economic History 50: 351- 367. Gregory, Terry, Anna Salomons, and Ulrich Zierahn. 2016. “Racing With or Against the Machine? Evidence from Europe.” ZEW Discussion Paper No. 16-053. Harrison, Rupert, Jordi Jaumandreu, Jacques Mairesse, and Bettina Peters. 2014. “Does Innovation Stimulate Employment? A Firm-Level Analysis Using Comparable Microdata from four European Countries.”International Journal of Industrial Organisation,35,pg. 29-43. Hesselman, Linda, and Ruth Spellman. 1983. “Responses to the Employment Consequences of Technological Change.” In The Employment Consequences of Technological Change, edited by Derek L. Bosworth, 189-207. New York: Holmes & Meier. Hochberg, Yael, Carlos Serrano and Rosemarie Ziedonis, 2017, “Patent Collateral, Investor Commitment and the Market for Venture Lending, http://yael- hochberg.com/assets/portfolio/HSZ.pdf Howell, S. (2014). Financing constraints as barriers to innovation: Evidence from R&D grants to energy startups. Working paper.   Hsu, P.H., Tian, X., & Xu, Y. (2014). Financial development and innovation: Cross-country evidence.Journal of Financial Economics, 112(1), 116-135. Hussain, Athar. 1983. “Theoretical Approaches to the Effects of Technical Change on Unemployment.” In The Employment Consequences of Technological Change, edited by Derek L. Bosworth, 13-24. New York: Holmes & Meier. James, Bernard. 1983. “The Trade Union Response to New Technology.” In The Employment Consequences of Technological Change, edited by Derek L. Bosworth, 174-188. New York: Holmes & Meier. Karaomerlioglu, Dilek Cetindamar, and Hacer K. Ansal. 2000. “Innovation and Employment in Developing Countries.” In The Employment Impact of Innovation, edited by Marco Vivarelli and Mario Pianta, 165-181. London and New York: Routledge. Katz, Lawrence F., and Robert A. Margo. 2013. “Technical Change and the Relative Demand for Skilled Labor: The United States in Historical Perspective.” NBER Working Paper No. 18752. Cambridge MA: NBER. Lee, Sangheon, Deirdre McCann and John C. Messenger,(2007), “Working Time Around the World”, Trends in working hours, laws and policies in a global comparative perspective. Routledge Studies in the Modern World Economy, ILO, Geneva. 46    Lerner, Josh, 1996, “The Government as Venture Capitalist: The Long-Run Effects of the SBIR Program,NBER working paper No. 5753. MacCrory, Frank, George Westerman, Yousef Alhammadi, and Erik Brynjolfsson. 2014. “Racing With and Against the Machine: Changes in Occupational Skill Composition in an Era of Rapid Technological Advance.” Research paper for Thirty Fifth International Conference on Information Systems, Auckland 2014. Maddison, Angus, 1991, Dynamic Forces in Capitalist Development, Oxford University Press, Oxford. Mandel, Michael and Bret Swanson, 2017. “The Coming Productivity Boom: Transforming the Physical Economy with Information”, techceocouncil.org. Mann, Willam, 2017, “Creditor Rights and Innovation:Evidence from Patent Collateral”, UCLA Anderson school of Management. McKinsey & Co. (2017), “Technology, Jobs and the Future of Work”, McKinsey. Meschi, Elena, Erol Taymaz and Marco Vivarelli, 2016. "Globalization, technological change and labor demand: a firm-level analysis for Turkey," Review of World Economics (Weltwirtschaftliches Archiv), Springer;Institut für Weltwirtschaft (Kiel Institute for the World Economy), vol. 152(4), pages 655-680, November. Michaels, Guy, Ashwini Natraj, and John Van Reenen. 2010. “Has ICT Polarized Skill Demand? Evidence from Eleven Countries Over 25 Years.” NBER Working Paper No. 16138. Cambridge MA: NBER. Parisi, M.L., Schiantarelli, F., Sembenelli, A. , 2006. ‘Productivity, innovation and R&D: Micro evidence for Italy,’ European Economic Review, 50, 2037-2061. Pasinetti, Luigi, (1981). “Structural Change and Economic Growth”. Cambridge University Press, Cambridge. Perez, Carlota (1983), ‘Structural Change and the Assimilation of New Technologies in the Economic and Social Systems’, Futures, Vol. 15, No. 5, pp. 357–75 Pianta, Mario. 2000. “The Employment Impact of Product and Process Innovations.” In The Employment Impact of Innovation, edited by Marco Vivarelli and Mario Pianta, 77-95. London and New York: Routledge. Pianta, M. 2004. Innovation and Employment, in Fagerberg, J., Mowery, D. and Nelson, R. (eds), The Oxford Handbook of Innovation, Oxford University Press, Oxford, chap. 21. Pfeiffer , Friedhelm ,1997, “Human Capital and Innovation in East and West-German Manufacturing Firms“, ZEW Discussion Paper No. 97-08, Mannheim. Placentini, Paolo, and Paolo Pini. 2000. “Growth and Employment: Productivity Gains versus Demand Constraints.” In The Employment Impact of Innovation, edited by Marco Vivarelli and Mario Pianta, 44-76. London and New York: Routledge. 47    Plümper, Thomas, and Vera E. Troeger. 2004. “The Estimation of Time-Invariant Variables in Panel Analysis with Unit Fixed Effects.” University of Essex. Sabadash, Anna. 2013. “ICT-induced Technological Progress and Employment: a Happy Marriage or a Dangerous Liaison? A Literature Review.” JRC Technical Reports, Institute for Prospective Technological Studies Digital Economy Working Paper 2013/07. Luxembourg: Publication Office of the European Union. Samila, Sampsa and Olav Sorenson, 2011, “Venture Capital, Entrepreneurship, and Economic Growth” Review of Economics and Statistics,Volume 93 | Issue 1 | February 2011 p.338-349 Simonetti, Roberto, Karl Taylor, and Marco Vivarelli. 2000. “Modelling the Employment Impact of Innovation: Do Compensation Mechanisms Work?” In The Employment Impact of Innovation, edited by Marco Vivarelli and Mario Pianta, 26-43. London and New York: Routledge. Spiezia, V., Vivarelli, M., 2000. The analysis of technological change and employment. Pg.12- 25 in Vivarelli, M., and M. Pianta, (Eds.), The Employment Impact of Innovation:Evidence and Policy, Routledge: London. Massimiliano Tancioni & Roberto Simonetti, 2002. "A Macroeconometric Model for the  Analysis of the Impact of Technological Change and Trade on Employment," Journal of  Interdisciplinary Economics, vol. 13(1-3), pages 185-221, January. Vivarelli, Marco. 2014. “Innovation, Employment and Skills in Advanced and Developing Countries: A Survey of Economic Literature.” Journal of Economic Issues 48(1): 123- 154. Weiserbs, Daniel, A. Kervyn, and Alan Ingham. 1983. “Employment Policy for Balanced Growth under an Input Constraint.” In The Employment Consequences of Technological Change, edited by Derek L. Bosworth, 66-81. New York: Holmes & Meier. Zimmermann, Klaus. 1991 “The Employment Consequences of Technological Advance: Demand and Labor Costs in 16 German Industries.” Empirical Economics 16(2): 253- 266. 48