66594 S P D I S C U S S I O N PA P E R NO. 1201 Micro-Determinants of Informal Employment in The Middle East and North Africa Region Diego F. Angel-Urdinola Kimie Tanabe January 2012 Micro�Determinants of Informal Employment   in The Middle East and North Africa Region      Diego F. Angel�Urdinola and Kimie Tanabe    January 20121      Abstract      This note assesses the main micro�determinants of informal employment in the Middle East and North  Africa  (MENA)  region  from  a  human  development  stand  point.  It’s  main  purpose  is  to  quantify  the  patterns of labor informality (defined as the share of all employment with no access to social security)  according to age, gender, education level, employment sector, profession, marital status, employment  status, and geographic area in a selected group of countries in the region. Results indicate that the size  of the public sector and the size of the agriculture sector are perhaps the main correlates of informality  in  the  region.  Countries  where  agricultural  employment  still  constitutes  a  large  share  of  overall  employment (such as Morocco and Yemen) are associated with higher levels of overall informality. On  the contrary, countries with larger public sectors and more urbanized such as Egypt, Syria, and Lebanon,  display  lower  levels  of  overall  informality.  The  existence  of  a  large  public  sector,  still  associated  with  generous benefits and better employment quality, creates an important segmentation between public  and private employment in many MENA countries. Informality rates are very high among youth between  ages fifteen and twenty�four. After age twenty�four, informality decreases rapidly until individuals reach  prime working age (forty to forty�five years). This rapid decrease in informality rates goes hand in hand  with  a  rapid  increase  in  public  sector  employment,  suggesting  that  informal  workers  enter  into  public  sector jobs as they move from youth into adulthood. Results also indicate that the average worker in the  informal sector is disadvantaged versus the average worker in the formal sector, as they are uncovered  against social risks and are generally employed in low�productivity/low pay jobs.     JEL Classification: J22, J24, J48, J64, L31, O17  Keywords:  informality,  informal  sector,  informal  employment,  labor  markets,  Middle  East  and  North  Africa, returns to education    Authors:  Diego F. Angel�Urdinola (dangelurdinola@worldbank.org)       Kimie Tanabe (ktanabe@worldbank.org)                                                                         1  This note was prepared as a Background paper for the regional study “Striving for Better Jobs: The Challenge of  Informality  in  the  Middle  East  and  North  Africa  Region�.  The  authors  thank  Roberta  Gatti  for  her  support,  guidance, and helpful insights during the preparation of the work; and Caroline Freund, Mohamad Allouche, Anne  Hilger, Norman Loayza, William Maloney, Jaime Saenz, Joana Silva, and May Wazzan and for their useful comments  and inputs.    1    I. Introduction    1. This  note  aims  to  understand  the  main  micro�determinants  of  informal  employment  in  the  Middle  East  and  North  Africa  (MENA)  region  from  a  human  development  stand  point.  The  main  purpose of this note is to quantify the patterns of labor informality according to age, gender, education  level, employment sector, profession, marital status, employment status, and strata in a selected group  of MENA countries. The study looks at informality through the human development angle and focuses  specifically on informal employment. In line with this approach, the working definition adopted by the  report  for  informality  is  “lack  of  social  security  coverage�  (usually  understood  as  a  pension,  or  if  a  pension  system  does  not  exist,  as  health  insurance),  which  captures  well  the  vulnerability  aspect  associated with informal employment.    2. Some  countries  in  the  MENA  region  are  among  the  most  informal  economies  in  the  world.  Informality  is  a  matter  of  concern  among  policymakers  and  the  business  community  throughout  the  world.  Impacts  on  productivity  and  growth,  losses  in  fiscal  revenues,  and  equity  issues  related  to  the  existence  of  unprotected  workers  lacking  health  insurance  and  pension  protection  are  important  concerns associated with a significant share of the labor force operating informally. A recent review of  informal labor markets in the MENA region (see Loayza and Wada, 2010) reveals that some countries in  the region are among the most informal economies in the world.  The typical country in MENA produces  about 27 percent of its GDP and employs 67 percent of its labor force informally (using the Schneider  Index  and  the  share  of  the  labor  force  with  pension  coverage,  respectively)  (Figure  1).  These  are  remarkable  statistics,  especially  from  a  human  development  perspective.  These  stylized  facts  indicate  that  more  than  two  thirds  of  all  the  workers  in  the  region  may  not  have  access  to  health  insurance  and/or  are  not  contributing  to  a  pension  system  that  would  provide  income  security  after  retirement  age.  At  the  same  time,  from  a  fiscal  perspective,  these  results  indicate  that  about  one  third  of  total  economic output in the region remains undeclared and therefore not registered for tax purposes. In this  context, it is important to study and understand what the main characteristics of informal employment  in MENA are and how these characteristics vary across countries in the region.     Figure 1: Informality in MENA vs. Other Regions.   MENA 67.0 MENA 27.2 GCC 6.4 GCC 20.2 non�GCC 67.2 non�GCC 34.8 Developed 8.9 Developed 16.4 ECA 39.4 EAP 32.7 61.3 LAC ECA 36.8 EAP 76.1 SA 37.6 SA 91.0 LAC 42.3 SSA 94.7 SSA 43.3 0 50 100 0 50 100 % of the Labor Force not Contributing to Social Security Undeclared Output as % of GDP (Schneider Index)    Source: Processed from Loayza and Wada (2010)    3. Despite its relevance, the phenomenon of informality in MENA has not been studied to a great  extent.  There  is  a  significant  knowledge  gap  when  it  comes  to  systematically  understanding  the  main  characteristics  of  the  labor  market  in  MENA  countries,  including  informal  employment.  This  occurs  among  others,  because  access  to  micro�survey  data  in  the  region  is  quite  constrained  due  to  strict  2    confidentiality guidelines enforced by most national statistics bureaus in the region. Therefore, the use  of  micro�surveys  (such  as  labor  force  surveys,  consumption  and  expenditure  surveys,  and  household  budget surveys) remains very limited among researchers, academics, NGOs, and even public institutions.  Indeed, MENA is the world region with the lowest number of publications in the field of labor markets  (Angel�Urdinola, Hilger, and Irvins, 2010). Nevertheless, there are some available studies in the topic of  informal employment in Egypt, Syria, Iraq, and Morocco. Most of these country�case studies concur in  documenting a rapid increase in labor informality since the early 1980s due to (i) a rapid increase in the  growth of the labor force, (ii) accelerated urbanization, (iii) a contraction in public sector employment,  and (iv) institutional constraints for establishing new businesses (see Wahba, 2009 and 2009a).      4. Recent  studies  have  focused  on  the  relationship  between  informal  employment  and  demographic transition, public sector employment, and regulation. The informal sector in many MENA  countries used to be seen as temporary employment for new entrants queuing for formal jobs. Wahba  (2009a) finds that informal employment in Egypt, for instance, constitutes an important entry point for  highly  educated  male  workers.  Nevertheless,  informal  employment  has  increasingly  become  (even  for  some  educated  individuals)  a  permanent  state  of  employment  associated  with  low  pay,  poor  working  condition, and limited mobility to formal sector jobs. Rodman (2007) argues that one of main reasons  for the raise of informal employment in MENA is the decline in public sector employment as a share of  total employment.  2 Rodman also argues that formal business in many MENA countries face important  challenges that restrain their capacity to grow, such as dealing with complex bureaucratic procedures;  access  to  poor  infrastructure,  credit,  technologies;  and  high  labor  taxes.  A  recent  private  sector  assessment  in  Morocco,  for  instance,  identifies  that  excessive  regulation  on  the  labor  market  has  pushed much of the economic activity into informal sector (World Bank, 1999).  Wahba (2009a) argues  that  declining  fertility  and  mortality  coupled  with  the  increasing  share  of  the  youth  population  who  attain  tertiary  education  (notably  among  women)  are  also  important  factors  contributing  to  the  expansion  of  informal  sector.  Moreover,  in  some  MENA  countries,  like  Iraq,  informality  has  been  increasing considerably due to the effect of the recent armed conflict (Looney 2006).     5. Analysis  in  this  note  focuses  on  non�GCC  countries,  where  informal  employment  is  widespread  and  associated  with  precarious  employment  quality.  It  is  important  to  note  that  the  behavior  of  labor  informality  in  the  MENA  differs  highly  between  Gulf  Corporation  Council  (GCC)  countries  and  non�GCC  countries.  Labor  informality  in  GCC  countries,  as  proxied  by  the  share  of  the  labor force not contributing to social security is rather low at 6.4 percent. At the same time, informal  employment in GCC countries produces about 20.2 percent of total GDP. This result indicates informal  workers  in  GCC  countries  (mainly  self  employed  workers)  display  high  levels  of  productivity  as  their  contribution  to total economic output  is larger than their share to overall employment. This generally  occurs when workers choose to operate in the informal sector in order to achieve greater profit margins  as they evade taxes, procedures, and are subject to less red tape in their operations. On the contrary,                                                               2  Labor markets in many MENA countries are still influenced by a legacy of a large public sector, which still accounts for about  29%  of  overall  employment  in  the  Arab  World  (Elbadawi  and  Loayza,  2008).  The  existence  of  a  large  public  sector,  still  associated  with  generous  benefits  and  better  employment  quality,  creates  an  important  segmentation  between  public  and  private employment (World Bank, 2010). At the same time, the private sector in many MENA countries is primarily composed of  small and medium enterprises (SMEs), which account for about 95% of all registered enterprises. The great majority of SMEs in  MENA has fewer than five workers and is characterized by high levels of informality; low involvement of women; concentration  in low�growth sectors; low use of modern technologies; and a low level of product quality, competitiveness, diversification, and  innovation  (Stevenson,  2010).  The  share  of  overall  private  formal  employment,  for  instance,  is  below  5  percent  of  overall  employment in countries like Syria, Yemen, and Morocco.    3    informal  employment  non�GCC  countries  is  large  (at  67.2  percent  of  the  overall  labor  force)  and  produces only little output relative to their employment share (at 35 percent of GDP), suggesting very  low levels of worker productivity in the informal sector. This generally occurs when informal workers are  constrained from access to credit, services (such as utilities), and technology. The note provides analysis  for  a  selected  group  of  non�GCC  countries,  where  informality  (although  a  fairly  heterogeneous  phenomenon)  is  likely  to  be  associated  with  an  important  prevalence  of  low�quality  low�pay  employment amongst a significant share of the overall labor force. 3         6. Non�GCC countries included in this note  are  quite  heterogeneous in  terms  of size, economic  development,  and  demographic  structure.  Analysis  in  this  note  uses  available  micro�data  from  Egypt,  Iraq, Lebanon, Morocco, Syria, Jordan, and Yemen (see Table 1).  Each of these countries has important  economic  and  demographic  factors  that  are  likely  to  affect  the  level  and  behavior  of  informal  employment.  As  presented  in  Table  1,  our  study  includes  lower  middle�income  countries,  like  Yemen,  Egypt,  Morocco,  and  Syria;  upper  middle�income  countries,  like  Lebanon  and  Jordan;  and  conflict  affected countries, like Iraq. There are important variation across these countries: some of them are still  very rural and agricultural employment still constitutes close to half of overall employment (Yemen and  Morocco); some countries have a more educated workers (Egypt, Lebanon, and Jordan); and in some of  the  public  sector  still  constitutes  a  significant  share  of  overall  employment  (Egypt,  Yemen,  Iraq,  and  Syria). We believe that the heterogeneity in the sample of which countries included in the analysis will  provide  a  broader  perspective  that  is  representative  of  the  challenges  of  informal  employment  in  the  region.     Table 1: Economic and Demographic Factors [countries included in the analysis]     GDP Per capita  %  %  %  %  %  (2000 US$  Employment  Employment  Employment  Employment  Unemployment  constant) (*)  in Rural Areas  age 15�24 (*)  in the Public  with University  (*)  Sector  education  Egypt  1785.83  �  23.1  30.0  16.8  8.7  Iraq  730.79  27.1  23.2  36.9  12.8  17.5  Jordan  2244.83  17.1  21.5  35.6  25.8  12.7  Lebanon  5858.76  �  28.7  13.5  17.2  9.0  Morocco  1718.14  43.5  34.7  19.2  8.7**  9.6  Syria  1329.85  49.6  32.3  26.8  7.4  8.4  Yemen  559.97  71.8  21.9  38.6  5.4  15.0  Source: Household surveys for available years.  Note: * World Development Indicators (WDI) dataset � last available year 1999�2008.** WDI for 2006.    7. Results in this note indicate the size of the public sector and the size of the agriculture Sector  are perhaps the strongest correlates of informality in the MENA region. Countries where agricultural  employment  still  constitutes  a  large  share  of  overall  employment  (such  as  Morocco  and  Yemen)  are  associated with higher levels of overall informality. On the contrary, countries with larger public sectors  and  more  urbanized  such  as  Egypt,  Syria,  and  Lebanon,  are  associated  with  lower  levels  of  overall                                                               3  As argued by Perry and others. (2007), there is considerable evidence suggesting that the informal sector is fairly  heterogeneous, with workers/firms that have been excluded from the formal economy coexisting with others that  have opted out on the basis of implicit cost benefit analysis.  This latter concept of “exit� posits that at least some  of those in the informal sector are there as a matter of choice.  Specifically, some workers and firms, upon making  some implicit or explicit assessment of the benefits and costs of formality, choose to opt out of the formal sector.   Given  existing  opportunities  and  constraints,  they  actually  prefer  informality.    Since  there  is  a  wide  range  of  degrees  to  which  exit  or  exclusion  holds  in  any  economy,  these  two  perspectives  are  complementary  characterizations rather than competing hypotheses.  4    informality. Age, gender, and education also constitute important determinants of formality. Informality  rates are generally highest among youngsters between ages 15 and 24 – a group that in most countries  in  the  sample  account  for  24  to  35  percent  of  total  employment.  After  age  twenty�four,  informality  decreases  rapidly  until  individuals  reach  prime  working  age  (forty  to  forty�five  years).  This  rapid  decrease  in  informality  rates  goes  hand  in  hand  with  a  rapid  increase  in  public  sector  employment,  suggesting that informal workers enter into public sector jobs as they move from youth into adulthood.    8. Returns  to  education  are  very  low  in  the  informal  sector.  Estimates  using  standard  wage  regressions indicate that returns to education among workers in the informal sector are generally very  low. As such, having to rely on informal sector jobs could constitute an important loss of human capital  for young educated entrants, especially under an environment where mobility between the formal and  informal  sector  is  restricted  and  slow.  For  instance,  a  worker  in  the  formal  sector  in  Egypt  who  has  completed 5 years of education (equivalent to primary education) earns similar wage�rates to those of a  worker  in  the  informal  sector  who  has  attained  12  to  14  years  of  education  (equivalent  to  complete  secondary and some post secondary education). On the contrary, returns to investments in secondary  and  tertiary  education  are  quite  significant  in  the  formal  sector.  A  typical  formal  worker  in  Egypt  and  Yemen with no experience but with 12 to 16 years of education (equivalent to complete secondary and  tertiary education respectively) would earn wages�rates that are twice to three times larger than those  earned by a formal worker with only 5 years of education (equivalent to primary education).     9. This note is structures as follows. Section 2 describes the data and the definitions used to proxy  for informal employment; section 3 presents a profile of informal employment and the determinants of  informality  using  a  simple  regression  model;  section  4  quantifies  differences  in  returns  to  education  between  formal  and  informal  workers  using  simple  Mincerian  wage  equations.  A  brief  conclusion  follows.       II. Data and Definitions    10. Although the term “the informal economy� has been very widely used, there is no consensus  on how to define it and/or measure it. In general terms, the informal sector is broadly defined as the  collection of firms, workers, and activities that operate outside the legal and regulatory frameworks. The  reality  is  that  different  types  of  informality  co�exist  and  not  a  single  definition  is  likely  to  be  a  self� contained characterization of the sector. Indeed, Informality is a heterogeneous concept, encompassing  different situations such as the unregistered small firm, the street vendor, and the large registered firm  that employs a share of its workers without a written contract. The term “informal sector� was first used  to refer to the “urban labor force working outside the formal labor market� in the context of developing  countries (see Gerxhani, 2004). The usage of the term was operationalized by focusing on “all categories  of  (small)  self�employed  individuals�.  In  subsequent  years,  ILO  enlarged  this  definition  in  which  informality was characterized by avoidance of government regulations and taxes (De Soto, 1989).     11. There  are  three  main  lenses  through  which  informality  can  be  studied:  firms,  workers,  and  untaxed activities:      Firms:  According  to  this  definition,  all  individuals  who  work  in  small  unregistered  enterprises,  both  employers  and  employees,  as  well  as  self�employed  persons  who  work  in  their  own  or  family  businesses,  belong  to  the  informal  sector.  A  generally  accepted  definition  of  firm  5    informality was proposed by the Delhi Group in 1997. According to their definition, the informal  sector  includes:  private  unincorporated  enterprises  (or  quasi  unincorporated)  that  produce  at  least some of their goods and services for sale or barter, have less than 5 paid employees, are  not  registered,  and  are  engaged  in  non�agricultural  activities  (ILO  2002).    Studies  generally  measure informality at the firm level through a direct (micro) measurement based on individual  surveys,  such  as  the  World  Bank’s  Enterprise  Surveys,  which  explicitly  ask  the  firm’s  owner  or  manager  the  year  when  the  firm  started  its  operations  and  the  year  the  firm  was  legally  registered.  A  discrepancy  between  the  two  is  typically  considered  as  the  time  when  the  firm  operated informally (Angel�Urdinola and others, 2009).      Workers: According to this definition, the informal sector is proxied by informal employment in  informal  enterprises  (small  unregistered  or  unincorporated)  including  employers,  employees,  own�account  workers,  and  unpaid  family  workers;  and  informal  employment  in  formal  enterprises  (domestic  workers,  casual  or  day  laborers,  temporary  or  part�time  workers,  industrial outworkers – including home workers – and unregistered or undeclared workers) (ILO  2002).4  The  17th  International  Conference  of  Labor  Statisticians  (ICLS)  defined  informal  employment  as  the  total  number  of  informal  jobs5,  whether  carried  out  in  formal  sector  enterprises, informal sector enterprises, or households.     Untaxed  Activities:  From  a  fiscal  point  of  view,  a  large  informal  sector  constitutes  a  set  of  activities  that  are  “hidden�  for  tax  purposes.  The  System  of  National  Accounts  distinguishes  between four types of such activities: (i) Informal activities, which are undertaken to meet basic  needs;  (ii)  underground  activities,  which  are  deliberately  concealed  from  public  authorities  to  avoid either the payment of taxes or compliance with certain regulations (e.g. most cases of tax  evasion and benefit fraud); (iii) illegal activities, which generate goods and services forbidden by  the law or which are unlawful when carried out by unauthorized producers; and (iv) household  activities,  which  produce  goods  and  services  for  own�consumption.  There  are  several  ways  to  measure the share of untaxed revenues: (i) tax audits to determine the percentage of the firms  audited that evaded taxes and quantifies the amount of tax underreporting as informal activity,  (ii)  estimating  the  size  of  the  informal  economy  as  the  difference  between  aggregate  income  and  aggregate  expenditure  from  the  National  Accounts,  (iii)  calculating  the  Multiple  Indicator� Multiple Cause (MIMIC) model, popularized by Schneider (2004) to estimate of the size of the  informal sector as a share of GDP.    Measuring Labor Informality    12. This note prioritizes on the relationship between informal employment and social protection.  The  social  protection  system  in  most  MENA  countries  has  historically  been  based  on  Bismarckian  principles,  whereby  pension,  health,  and  disability  benefits  are  linked  to  employment  in  the  formal  sector.  Nearly  all  MENA  countries  are  characterized  by  what  have  been  called  “truncated  welfare                                                               4  Own�account workers are those workers who, working on their own account or with one or more partners, hold  the  type of  job  defined  as  a  self�  employed  job,  and have  not  engaged  on  a continuous  basis  any  employees  to  work for them during the reference period. (ILO 1993)  5   Informal  jobs  are  characterized  by  an  employment  relationship  which  is  in  law  or  in  practice  not  subject  to  national  labor  legislation,  income  taxation,  social  protection  or  entitlement  to  certain  employment  benefits.  Informal jobs include domestic work, casual or temporary works, industrial outwork, and jobs at unregistered or  undeclared firms.  6    systems.� These are social protection systems in which formal sector actors employers and employees  contribute  to  social  security  programs  and  have,  in  return,  coverage  for  relatively  generous,  multidimensional  benefit  packages—often  including  health  insurance,  old�age  pensions,  disability  and  workers’ insurance, and, in some cases, housing, child care, and sports and recreation benefits. Those  outside the formal sector have had limited or no access to formal risk management instruments or other  government benefits. At the same time, the size of non�contributory antipoverty and social protection  programs, developed in more recent years, remains limited in scope and reaches, in most cases, a very  narrow  portion  of  society.  In  this  context,  informal  employment  could  be  used  as  a  proxy  to  quantify  workers’ access to social protection in the region.     13. As  such,  in  this  note  we  measure  informal  employment  is  the  share  of  overall  employment  that does not contribute to social security. There are many ways to measure informal employment such  as (i) the share of unpaid employment, (ii) the share of self�employed as a share of total employment,  (iii)  the  share  of  overall  employment  not  contributing  to  social  security  (see  Gasparini  and  Tornarolli,  2006  and  Loayza  and  Rigolini,  2006);  and  (iv)  the  share  of  employees  without  a  contract.    In  characterizing  informal  employment  from  the  social  protection  side,  a  core  definition  relates  to  the  absence of worker coverage by traditional social security programs—most notably health insurance and  pensions, but often also other benefits available to workers by virtue of their labor contract (Perry and  others, 2007). Figure 1 displays labor informality as percentage of total employment (urban and rural)  using different definitions for Yemen, Morocco, Syria, Egypt, Jordan, Lebanon, and Iraq (see Table A1 in  the annex for a detailed description of the data used for the analysis). Results indicate that the choice of  labor  informality  measure  matters  (see  Box  1  for  definitions).  If  labor  informality  is  measured  by  the  share  of  unpaid  workers  to  total  employment,  results  in  Figure  1  indicate  great  dispersion  across  countries. Since unpaid work is often associated with subsistence/family agricultural activities, the share  of unpaid workers to total employment is often correlated with the size of agricultural employment as it  is  the  case  of  Yemen  and  Morocco.    If  informal  employment  is  measured  by  the  share  of  self� employment  to  total  employment,  results  indicate  less  dispersion  across  countries  with  self� employment accounting from 20 to 30 percent of overall employment, with the exception of Egypt and  Jordan  where  self�employment  accounts  for  less  than  10  percent  of  overall  employment.  If  informal  employment  is  defined  as  the  share  of  overall  employment  not  contributing  to  social  security,   informality in MENA oscillates between 44 percent in Jordan and 91 percent in Morocco, suggesting that  the majority of all workers are uncovered from old�age and health risks.6                                                                       6  In all countries included in the analysis there is a positive correlation (oscillating between 0.17 in Yemen and 0.45  in  Iraq)  between  being  in  self�employment  and  no  contributing  in  social  security  and  a  positive  correlation  (oscillating  between  0.10  in  Lebanon  and  0.40  in  Yemen)  between  being  unpaid  worker  and  not  contributing  in  social security. At the same time, in all countries included in the sample, there is a negative correlation between  being  unpaid  worker  and  being  self�employed  (oscillating  between  �0.11  on  Lebanon  and  �0.51  in  Yemen).  This  indicates that not contributing in social security captures some of the aspects of informality faced by both unpaid  workers and self�employed, which are two very different groups. Correlations are available upon request.  7        Figure 1: Labor Informality as % of Total Employment [Alternative Definitions] Yemen 55.9 Morocco 15.2 Syria 13.8 Egypt 12.6 % unpaid workers Lebanon 10.5 Iraq 2.6 Jordan 1.1 Morocco 29.6 Syria 27.2 Iraq 24.0 Lebanon 20.4 % Self employment Yemen 20.3 Egypt 9.9 Jordan 9.9 Yemen 91.4 Morocco 81.9 Syria 71.0 Iraq 66.9 %  Egypt 58.3 Employed  with no   Lebanon 56.2 acces to  Jordan 44.2 S.S. 0.0 20.0 40.0 60.0 80.0 100.0   Source: Author’s own estimates     14. In  some  countries  such  as  Morocco  and  Yemen,  access  to  social  security  is  a  privilege  even  among  the  richest  segments  of  the  population.  Informality  is  a  fundamental  characteristic  of  underdevelopment. As such, informality generally decreases as wealth increases. Nevertheless, in some  MENA  countries,  informal  employment  is  substantial  even  among  the  wealthier  segments  of  the  population. In Yemen and Morocco, for instance, more than two�thirds of all workers who belong to the  richest  households  work  in  the  informal  sector.  In  Lebanon,  results  are  somehow  more  positive  as  expected,  given  that  Lebanon  is  a  wealthier  country.  In  Lebanon,  even  among  workers  living  in  poor  households,  formal  employment  oscillates  between  18  and  30  percent  (which  surpasses  that  of  the  richest workers in Yemen) (Figure 2).      8    Figure 2: Informality rates of per capita consumption for selected countries  99.2 100.0 95.9 90.0 86.1 82.8 82.5 80.0 73.1 70.0 Poorest 58.7 60.0 Q2 50.0 Q3 40.0 35.1 Q4 30.0 Richest 20.0 10.0 0.0 Yemen Morocco Syria Lebanon   Source: Author’s own elaboration.  Note:  Consumption  aggregate  was  not  available  for  Morocco  for  2010  at  the  time  of  completion  of  this  report.  Hence in this table, data for Morocco is from 2001 LSMS.      Box 1: Main Definitions and Labor Market Indicators   Working age population (WAP) is composed by individuals in the age group 15 to 64 years old    Employed are those individuals in the WAP who satisfy any of the following conditions: (1) the person did  any  work  for  at  least  one  hour  during  the  previous  week  (with  a  remuneration  that  could  have  been  monetary or in�kind); (2) the person was “temporarily absent� from work because of holidays, illness, paid  absence for education or training, maternity leave, strike, work dispute, seasonally work, etc.      Informal workers are those individuals in the WAP who are employed and do not make contributions to  social  security.  In  different  countries,  depending  on  data  availability,  different  questions  were  used  to  define informal workers: Iraq: Is this job included in retirement systems and social security? (SS includes  pension and medical benefits); Morocco: What is your status as regards the social and medical security?  1=member; 2=beneficiary; 3=not covered (social security and medical insurance comes together); Egypt  and  Jordan:  Do  you  have  social  security?  (Almost  all  people  who  have  social  security  are  covered  by  health insurance); Yemen: Benefit offered this job? (Pension) (Among those covered by pension system,  only  29%  have  health  insurance);  Syria:  Covered  by  social  security  or  insurance  and  salaries?  (Social  security includes pension and medical benefits); Lebanon: is worker benefiting from health insurance? Yes  (source: 1=National security fund; 2=Government employees; 3=army and security forces; 4=municipality;  5=private insurance at employer's expense;7=mutual fund; 8=private through an institution, syndicate, or  committee).     INDICATOR  Calculation Description Labor Force Part. Rate (%)  LF (U + E) ÷ WAP Share  of  working  age         population  in  the  labor  market  Employment Rate (%)  E  ÷ WAP Share  of  employed  in  the     working age population  Unemployment Rate (%)  U  ÷ LF  Share  of  unemployed  in  the     (U+E)  labor force  U  =  unemployed  population;  E  =  employed  population;  WAP:  population  between  15  and  64  years  old;  LF:  population in the labor force (employed or unemployed).      9    III. Profile and Determinants of Informality    15. This  section  presents  the  profile  of  informal  employment  for  the  countries  included  in  the  analysis. The profile consists in a set of statistics describing the share of workers in the informal sector  according to various characteristics, such as their level of education, age, gender, strata, marital status,  and occupation among others. Since the public sector is the main source of formal employment in many  of the countries included in the analysis, this note presents the informality profile for all workers in the  sample  (including  the  public  sector)  and  for  private  sector  workers  only.  Also,  the  analysis  includes  urban  and  rural  workers.  Many  informality  studies  (see  Perry  and  others,  2007)  exclude  rural  employment from the analysis since it is mainly informal. This is not necessarily the case in MENA since  there  is  an  important  presence  of  the  public  sector  (and  thus,  of  formal  employment)  in  rural  areas.  While rural employment remains more informal than urban employment, informality rates in both rural  and  urban  areas  are  somehow  comparable  and  the  relationship  of  informality  and  personal  characteristics  (such  as  age,  gender,  and  years  education)  behaves  rather  similarly  (Table  3)  (more  details of the profile for each country are included in the annex).     Table 3: Informality Rates for Selected Countries    Urban  Rural  All workers  workers  Workers  Egypt  58.3  42.6  70.0  Lebanon  56.2  48.3  66.7  Iraq  66.9  63.5  76.1  Syria  71.0  65.9  76.3  Yemen  91.4  84.7  94.0  Morocco  81.9  72.7  93.8  Jordan  44.2  47.5  28.3  Source: Author’s own elaboration.    16. Age, gender, and education constitute important correlates of informality. Figure 3 presents a  basic  set  of  correlations  between  informal  employment  and  individual  characteristics  such  as  age,  gender, and years of education. Not surprisingly, results indicate that age and education are negatively  associated with informality (i.e. more age and education are associated with less informality). The size of  the correlation between years of education and informality is large for all countries (oscillating between  �0.27  in  Jordan  and  �0.47  in  Syria),  suggesting  important  decreases  in  informal  employment  as  the  country’s level of education increases. On the contrary, the magnitude of the correlation between age  and  informality  varies  across  countries  and  strata.  For  instance,  the  negative  association between  age  and informality seems larger in Iraq, Yemen, Syria, and Morocco than in Egypt, Jordan, and Lebanon and  generally stronger in urban than in rural areas.             10      Figure 3: Basic Correlations by Strata [Informality and Individual’s Characteristics]  Age and Informality Being a Women and informality Years of Education and Informality �0.27 Jordan Jordan Yemen 0.31 �0.35 Lebanon �0.09 Morocco Jordan 0.00 �0.41 Egypt Total �0.10 Lebanon Egypt �0.05 Total �0.42 Morocco �0.13 Yemen Syria �0.08 �0.42 Iraq �0.15 Iraq Morocco �0.09 �0.43 Yemen �0.21 Syria Iraq �0.18 �0.47 Syria �0.32 Egypt Lebanon �0.22 �0.29 Lebanon Jordan Yemen 0.34 �0.30 Jordan �0.08 Lebanon Jordan 0.00 �0.36 Egypt Urban �0.13 Morocco Morocco �0.10 �0.41 Yemen �0.13 Iraq Egypt �0.11 Urba �0.42 Morocco �0.17 Yemen Lebanon �0.20 n �0.42 Iraq �0.24 Syria Iraq �0.31 Syria �0.46 Syria �0.35 Egypt �0.31 Yemen 0.28 �0.18 Morocco Morocco Syria 0.09 �0.25 Jordan Jordan Egypt 0.08 �0.36 Lebanon �0.04 Yemen Iraq 0.07 �0.36 Egypt Rural �0.10 Lebanon Rural Morocco 0.06 �0.38 Iraq �0.14 Iraq Jordan 0.00 �0.43 Yemen �0.18 Syria Lebanon �0.20 �0.46 Syria �0.25 Egypt �1.00 �0.50 0.00 0.50 �1.00 1.00 �0.50 0.00 �1.00 �0.50 0.00     Source: Author’s own elaboration.    17. Being a woman is associated with higher informality rates in some countries and with lower  informality  rates  in  others.  As  illustrated  in  Figure  3,  the  correlation  between  being  a  woman  and  working  in  the  informal  sector  varies  across  countries  and  strata.  In  countries  where  agricultural  employment  constitutes  an  important  share  of  overall  employment,  like  Yemen,  being  a  woman  is  associated  with  higher  levels  of  informality  since  women  are  often  employed  in  unpaid/subsistence  agriculture.    In  countries  where  public  employment  constitutes  a  significant  share  of  overall  employment  like  Egypt,  Iraq,  and  Syria,  being  a  woman  is  associated  with  lower  levels  of  informality.  Given low overall levels of female participation, women in these countries who participate in the labor  force  –  generally  those  with  higher  levels  of  education  –  tend  to  select  themselves  into  public  sector  jobs.     18. The relationship between education attainment and informal employment is less pronounced  for workers in the private sector. Informality rates among workers who attained primary and/or basic  education (which account for at least 50 percent of overall employment in most countries in the region)  are  generally  much  higher  than  among  workers  who  attained  secondary  vocational  and/or  tertiary  education.  Differences in informality rates by age and education are less pronounced for workers in the  private sector. Indeed, in some countries like Yemen and Iraq, differences in informality rates by age and  educational attainment for workers in the private sector are almost negligible (Figure 4).      11      Figure 4: Informality Rates by Highest Education Level Completed  All Workers Private Sector Workers 97.4 99.4 97.5 99.9 100.0 100.0 95.5 94.9 90.9 93.5 Primary or below 90.0 86.2 88.2 88.3 82.2 90.0 77.8 80.4 80.0 75.7 80.0 71.9 Preparatory/Sec.  70.0 70.0 61.9 General 60.0 60.0 50.5 50.7 50.0 50.0 Secondary  40.7 40.2 Vocational 40.0 36.5 40.0 34.3 28.4 30.0 25.4 23.7 24.3 30.0 22.0 Tertiary  20.0 20.0 Education 10.0 10.0 0.0 0.0 Iraq Jordan Egypt Lebanon Morocco Syria Yemen Iraq Jordan Egypt Lebanon Morocco Syria Yemen   Source: Author’s own elaboration    19. In  most  countries  in  the  region,  public  sector  employment  accounts  for  the  majority  of  all  formal employment. Civil service in many MENA countries is larger than in other countries with similar  levels  of  income  and  economic  structure.  Historically,  in  countries  like  Egypt,  the  growth  in  the  civil  service was the result of a social contract in the 1970s and 1980s whereby the government effectively  offered  employment  guarantees  to  university  graduates,  and  to  graduates  of  vocational  secondary  schools and training institutes. Despite the fact that employment growth in the public sector has slowed  dramatically in recent years, public sector employment still accounts for the majority of all formal sector  employment.7 In some countries, like Yemen and Iraq, formal employment is almost entirely associated  with  public  employment.  In  other  countries,  the  public  sector  remains  a  main  engine  of  formal  employment: in Egypt about 45 percent of all new formal jobs (about 260,000) created in the economy  between 1998 and 2006 were in the public sector (Angel�Urdinola and Semlali, 2010). Given the weight  of the public sector in overall formal employment, changes in the size of the public sector are likely to  affect  overall  informality  trends,  especially  given  that  formal  private  employment  growth  remains  limited.  In  particular,  the  creation  of  formal  private  sector  jobs  has  not  been  sufficient  to  offset  the  downsizing  of  the  public  sector  in  many  countries  (Rodman,  2007),  explaining  the  raising  trends  in  informality in some countries in the region.     20. There is an important transition from informal employment into public sector employment as  young  individuals  reach  prime  age  adulthood.  Figure  5  illustrates  employment  patterns  by  age  for  urban workers in a selected group of countries.  Informality rates are very high among youth between  ages fifteen and twenty�four. After age twenty�four, informality decreases rapidly to 20 to 30 percent as  individuals reach prime working age (forty to forty�five years). This rapid decrease in informality rates  goes hand in hand with a rapid increase in public sector employment, suggesting that informal workers  enter into public sector jobs as they move from youth into adulthood. Not surprisingly, many individuals  in the region queue in the informal sector until they find a job in the public administration. These trends  are very different from those observed in Latin America. In Mexico, for instance, while informality rates                                                               7   Results  using  available  household  surveys  indicate  that  the  public  sector  accounts  for  57.3%  of  all  formal  employment in Morocco, 63% in Jordan, 68.1% in Egypt, 70.4% in Lebanon, 83% in Syria, 97% in Yemen, and 98%  in Iraq.   12    also decrease by age, the observed transition occurs not between informality and public employment,  but between informality and self�employment (Perry et al., 2007).    Figure 5: Employment status by age for selected countries, urban areas only    Source: Authors’ own elaboration      21. Informality  rates  are  generally  higher  for  workers  in  the  primary  sector  and  among  self� employed workers. Results indicate that informality rates among self�employed workers (which account  between  5  and  35  percent  of  all  employment  for  most  countries  in  the  analysis)  are  quite  high,  oscillating between 80 percent in Lebanon to almost 100 percent in Iraq and Yemen (Table 4). Since the  promotion  of  self�employment/micro�entrepreneurship  continues  to  be  a  core  strategy  for  many  countries  in  the  region  to  boost  employment  creation,  new,  flexible,  and  innovative  mechanisms  to  assure  pension  and  social  security  coverage  for  the  self�employed  should  be  developed  and  implemented. Results also indicate that 40 to 80 percent of all wage earners (which account for 40 to 72  13    percent of overall employment in all countries, except in Yemen) work in the informal sector.8 In relation  to  sector  of  employment,  results  indicate  that  the  great  majority  of  workers  in  agriculture/mining  activities (which account for as little as 5 percent of all workers in Iraq and for as much as 50 percent in  Morocco)  work  in  the  informal  sector.  Among  workers  employed  in  public  administration/social  services;  which  in  countries  like  Egypt,  Iraq,  Syria  and  Yemen  account  for  as  much  as  one  third  of  all  employed workers; informality rates are below 20 percent. This is probably explained by the existence  of fix�term contracts in the public sector.      Table 4: Informality Rates by Employment Status and Sector of Employment    Iraq   Jordan  Egypt Lebanon Morocco   Syria  Yemen         Pop.  %Inf  Pop.  %Inf Pop.  %Inf Pop.  %Inf Pop.  %Inf Pop.  %Inf  Pop.  %Inf Share  Share  Share  Share  Share  Share  Share  Employment Status              Wage worker  68.9  51.7  71.7  56.5 64.3 42.6 65.4 43.1 51.4 67.1 55.6  52.2  23.9 63.7 Employer  �  �  11.2  94.6 13.2 78.4 4.8 84.0 3.9 98.4 6.7  89.4  � � Self�employed  20.5  100.0  15.4  98.5 9.9 82.1 27.2 80.1 29.6 98.1 24.0  93.4  20.3 100.0 Industry*              Primary sector   4.6  52.2  6.4  92.6 25.5 94.1 6.6 94.4 28.4 94.1 31.6  92.4  18.4 95.6 Secondary sector    30.7  78.7  32.7  63.1 21.3 65.8 24.5 75.3 12.6 78.9 6.1  75.5  3.4 86.0 Tertiary sector   27.5  71.8  49.0  75.1 28.0 62.7 68.9 46.0 54.5 82.2 37.7  87.2  40.0 93.3 Pub.Ad./Soc. svs   37.2  12.2  12.0  30.7 25.3 11.0 � � 4.5 18.5 24.6  17.6  38.2 11.7 Note: Primary sector (agriculture); Secondary sector (manufacturing and construction); Tertiary sector (wholesale,  transport, services), Public administration and social services (including education and` health)     Determinants of Informality    22. While a profile of informality is informative, the main drawback is that it cannot be used to  disentangle its determinants. For example, the fact that a group of workers (e.g., agricultural workers)  displays high rates of informality may be due in large part to other characteristics of the group (e.g., the  educational  level  of  the  group’s  members).  To  provide  more  insights  about  the  determinants  or  correlates  of  informality,  this  section  assesses  informality  through  regression  analysis  using  a  simple  probit regression model. The dependent variable of the regression model is a binary variable that takes  a value of one if the worker is employed in the informal sector (i.e., if the worker does not contribute to  social  security)  and  zero  otherwise.  Separate  regressions  are  provided  for  the  full  sample  and  for  workers  in  the  non�agricultural  sector.9  The  main  independent  variables  used  include:  (i)  strata  (an  urban dummy); (ii) demographic characteristics of the worker (a male dummy, a married dummy, and  the  worker’s  age  group);  (iii)  the  highest  educational  level  attained  by  the  worker;  (iv)  employment  status and sector of the worker; and (v) ownership of the firm where the worker is employed (using a  dummy  for  publicly  owned  firms).  As  these  are  cross�sectional  regressions,  results  should  not  be  interpreted causally.                                                                    8  In Yemen, 56 percent of all workers are employed in unpaid agriculture, 20 percent are self�employed, and the  remaining 24 percent are wage earners (the lowest share in the region).   9   Results  including  agricultural  employment are  very  similar  to  those  presented  in  the  chapter  and  are  available  upon request.   14      23. The main results are summarized as follows:     Strata: In many countries, especially in Latin America (see Perry et al., 2007) rural employment is  mainly associated with informal agricultural activities. In MENA countries, this is not necessarily  the case, since there is an important public sector presence (and thus, of formal employment) in  rural areas. Controlling for other factors, urban workers are only 3 to 12 percent less likely to be  employed informally than otherwise similar workers in rural areas in Egypt and Lebanon. In Iraq,  Morocco, and Yemen, the difference in the probability of workers’ formality between urban and  rural areas is small and/or not statistically significant (Table 5).     Gender:  the  effect  of  being  male  on  the  probability  of  working  in  a  formal  job  varies  across  countries (see Figure 6 and Table 5). In Egypt and Morocco, controlling for other factors, being a  male worker is associated with a 4 to 12 percent lower probability of being employed informally  as is generally the case in many developing countries (see Perry et al., 2007 for estimates from  Latin  America).  On  the  contrary,  in  Iraq,  Lebanon,  Jordan,  and  Syria,  being  male  is  actually  associated with a 6 to 17 percent higher probability of working in the informal sector. This result  is probably due to the fact that female workers (generally educated ones) who participate in the  labor force tend to queue for formal jobs in the public sector (Angel�Urdinola and Semlali, 2010).  In Yemen, gender does not seem to be an important determinant of informal employment.     Figure 6: Marginal increase in the probability of being informal   according to gender and marital status (in %)  Being Male and Informality Being Married and Informality Lebanon 16.0 0.0 Jordan Jordan 13.9 0.0 Iraq Syria 3.2 0.0 Yemen Private  Iraq 0.0 �0.9 Syria Sector Yemen 0.0 �1.1 Morocco Morocco �3.4 �10.1 Lebanon Egypt �9.7 �11.3 Egypt Iraq 17.1 0.0 Jordan Lebanon 13.3 0.0 Iraq Syria 11.9 �1.2 Morocco Jordan 3.8 All  �5.9 Syria Yemen Workers 0.0 �8 Yemen Morocco �3.7 �11.5 Lebanon Egypt �12.0 �13.9 Egypt �20 �10 0 10 20 �20 �15 �10 �5 0   Source: Author’s own elaboration.     Marital  status:  In  the  MENA  region,  there  are  important  associations  between  marriage  and  labor  outcomes.  Recent  literature  shows  that  having  good  and  stable  employment  is  an  important  social  requirement  for  individuals,  especially  young  men,  to  get  married.  These  results are consistent with the findings herein, as being married, controlling for other factors, is  associated with a 10 to 14 percent lower probability of working in the informal sector in Egypt  15    and Lebanon, and a 2 to 8 percent lower probability in Morocco, Yemen, and Syria (see Figure 6  and Table 5). In Jordan, marital status is not significantly associated with informal employment.     Age:  Controlling  for  other  factors,  younger  workers  are  more  likely  to  work  in  the  informal  sector (Table 5). Results from Egypt, Yemen, and Syria indicate that adults thirty�five and older  are 13 to 34 percent less likely to work in the informal sector than youth aged fifteen to twenty� four. In Iraq, Lebanon, Jordan, and Morocco, the association between age and informality is less  strong,  since  adults  twenty�five  and  older  are  only  2  to  8  percent  less  likely  to  work  in  the  informal sector than youth aged fifteen to twenty�four. It is worth noting that acquiring informal  jobs  is  a  way  for  young  individuals  to  enter  the  labor  market,  gain  experience,  and  eventually  move into formal employment, as informality decreases quickly with age. The effect of age on  informality is generally lower in magnitude for private sector workers. This is expected since the  private sector in MENA remains largely informal. To better illustrate this phenomenon, Figure 7  shows informality rates by age for men and women for Syria and Egypt. Results in the left panel  show  that  informality  rates  decrease  rapidly  as  age  increases  up  to  age  forty  to  forty�five  and  increases  again  thereafter  as  individuals  retire.  Results  also  indicate  that  early  retirement  is  quite  common,  especially  among  women.  In  the  private  sector  (shown  in  the  right  panel  of  Figure 7), informality rates by age are rather flat and high, especially for women, suggesting that  the  negative  slope  between  age  and  informality  is  driven  by  workers  entering  public  sector  employment as they reach prime working age, as discussed earlier.     Figure 7: Informality rates by age group (Egypt and Syria)    Syria  All  Private  100 100 90 Women  90 80 80 70 70 % Informal 60 60 50 Men 50 40 40 30 30 20 20 10 10 0 0 15�19 20�24 25�29 30�34 35�39 40�44 45�49 50�54 55�59 60�64 15�19 20�24 25�29 30�34 35�39 40�44 45�49 50�54 55�59 60�64 Age Age   Egypt  100 100 90 90 80 80 70 70 % Informal 60 60 50 50 40 40 30 30 20 20 10 10 0 0 15�19 20�24 25�29 30�34 35�39 40�44 45�49 50�54 55�59 60�64 15�19 20�24 25�29 30�34 35�39 40�44 45�49 50�54 55�59 60�64   Source: Author’s own elaboration.    16     Highest educational level attained: Controlling for other factors, more education is associated with a  lower  probability  of  being  employed  in  the  informal  sector.  The  negative  relationship  between  attaining  higher  education  and  having  a  lower  probability  of  being  employed  informally  is  much  lower  for  private  sector  workers  (confirming  the  results  presented  in  the  profile  of  informality).  Controlling for other characteristics, attaining middle school (high�school) is associated with a 5 to  18  (12  to  37)  percent  lower  probability  of  working  in  the  informal  sector  compared  to  otherwise  similar workers who attained at most primary school. Attaining tertiary education is associated with  up  to  a  47  percent  lower  probability  of  being  employed  informally  compared  to  otherwise  similar  workers  who  attained  at  most  primary  school.  In  some  countries  (e.g.,  Iraq,  Syria,  and  Yemen),  having  completed  high  school  decreases  the  probability  of  workers  being  employed  informally  as  much as (or even more than) having attained tertiary education, which is an interesting results.     Table 5: Marginal increase in the probability of being “informal� according   to the characteristics of the worker (non�agricultural employment only)  Dependent  Egypt  Iraq  Yemen  Lebanon  Syria  Morocco  Jordan  variable:  Informal   Employment    All  Priv.  All  Priv.  All  Priv.  All  Priv.  All  Priv.  All  Priv.  All  Priv.              Urban dummy  �9.5  �8.0  N.S.  N.S. N.S. �1.8 �13.5 �12.1 4.1 1.8  �2.3 �1.5 N.S. N.S. Male dummy  �12.0  �9.7  17.1  5.5 N.S. N.S. 13.3 16.0 11.9 3.2  �3.7 �3.4 3.8 13.9 Married  �13.9  �11.3  N.S.  N.S. �8.0 N.S. �11.5 �10.1 �5.9 �0.9  �1.2 �1.1 N.S. N.S. Age Group            25�34  �12.9  �10.3  �7.6  N.S. �16.1 �1.7 �5.7 �6.2 �26.9  �4.8  �2.6 �1.9 �4.7 N.S. 35�54  �29.2  �23.3  �12.7  �1.5 �26.2 �4.7 �12.4 �12.5 �33.8  �7.4  �3.3 �2.3 N.S. N.S. 55�64  �30.3  �35.9  �24.3  N.S. �20.2 N.S. �15.3 �15.4 �36.4  �9.6  �3.2 �2.1 N.S. 15.5 Education            Middle School  �11.0  �10.4  �8.8  N.S. �17.5 �2.5 �14.6 �12.2 �12.1  �4.5  N.S. N.S. �10.0 �16.7 High School  �17.1  �15.0  �22.7  �2.1 �26.7 N.S. �25.7 �25.4 �27.4  �7.9  �14.4 �11.5 �15.4 �36.9 Tertiary  �25.2  �33.7  �25.3  N.S. �19.9 �6.6 �33.2 �37.2 �31.8  �17.7  �21.6 �20.6 �17.9 �46.6 Sector            Tertiary sector*  �4.6  �3.8  N.S.  N.S. 25.1 3.7 �13.1 �10.7 23.9 11.8  4.7 4.0 12.4 18.2 Pub. Ad.& Soc.S  �11.1  �11.1  �14.2  �7.7 N.S. N.S. � � � �  �5.8 �6.4 �9.7 �11.7 versus**  Ownership            Public firm  �59.4  �  �82.4  � �80.7 � �52.8 � �74.6  �  �33.3 � �48.8 Observations  8752  5244  12362  4361 8500 3939 13373 11254 32461  20471  6500 6252 4441 2237 Source: Author’s own elaboration.  Notes: (All) All workers (Priv.) Private sector workers. All coefficients are multiplied by 100. Coefficients that are  not statistically significant are denoted by N.S. Underlined coefficients are significant at a 10 percent confidence  level.  Other  coefficients  are  significant  at  a  5  percent  confidence  level.  Omitted  categories:  Age  group:  15�25;  Education: Primary education or below. Employment Sector: Secondary sector (manufacturing and construction);  Ownership:  private  firms.  *Tertiary  sector  (wholesale,  transport,  services)  **Public  administration  and  social  services (including education and health).      Sector  of  employment:  Controlling  for  other  factors,  the  association  between  informality  and  sector  of  employment  varies  across  countries.  In  countries  where  the  tertiary  sector  is  more  developed towards high value�added services such as financial services, transport, tourism, and  communications (e.g., in Egypt and Lebanon), workers in the tertiary sector are associated with  a 4 to 13 percent lower probability of working informally compared to workers in the secondary  sector  (i.e.,  manufacturing  and  construction).  On  the  contrary,  in  countries  where  the  tertiary  sector is mainly geared towards low�value added personal services and wholesale/retail (e.g., in  17    Yemen  and  Syria)  workers  in  the  tertiary  sector  are  associated  with  a  4  to  25  percent  higher  probability  of  working  informally  compared  to  workers  in  the  secondary  sector.  Workers  in  public administration and social services are associated with 6 to 14 percent lower informality  rates than otherwise similar workers in the secondary sector.      Public  sector  employment:  Controlling  for  other  factors,  this  variable  is  perhaps  the  most  important determinant of informality. In all countries where information about firm ownership  is  available,  workers  in  the  public  sector  are  associated  with  a  30  to  85  percent  higher  probability  of  working  formally  compared  to  otherwise  similar  workers  in  the  private  sectors  (Table 5).      Firm size: Data on firm size were only available for a few countries in the region (namely Egypt,  Iraq, Jordan, and Morocco). For these countries, firm size dummy variables are included in the  regression analysis (small size firm dummy, fewer than ten workers; medium size firm dummy,  ten  to  fifty  workers;  and  large  size  firm  dummy,  more  than  fifty  workers).  Regression  coefficients  are  shown  in  Figure  8;  the  results  indicate  an  important  association  between  informality  and  firm  size.  Workers  in  medium  size  (large  size)  firms  are  16  to  21  (17  to  53)  percent less likely to work in the informal sector compared to workers in small size firms.     Figure 8: Marginal increase in the probability of being “informal� according to firm size (in %)  (Omitted category, small firms, 2�9 workers)    Source: Author’s own elaboration.  IV. Informality and Human Capital Formation     24. Data available in Egypt and Yemen provide useful information on net hourly wages. Of all the  data sources used in the study, data on wages were only available in Yemen and Egypt. These data are  useful  to  assess  returns  to  education  for  workers  in  the  informal  sector  vis  a  vis  those  in  the  formal  sector.  Doing  so  allows  estimating  the  impact  of  informality  in  human  capital  formation.  To  avoid  a  strong selection bias, the analysis that follows is restricted to those individuals living in urban areas that  are  wage  earners  and  work  full  time  (between  30  and  60  hours  a  week).  Table  6  provides  descriptive  statistics on average hourly wage rates (in local currency) by educational attainment, gender, age group,  and sector of employment for workers in the public, private formal, and private informal sectors.    18    25. Wages in the informal sector are generally lower than in the formal sector. Results in Table 6  show that average wages in the informal sector are generally lower than in the formal sector for most  age, education, and gender groups. Wages are highest in the formal private sector (composed mainly by  large  companies  and  multinationals).  Somehow  expected,  wages  are  generally  higher  for  more  educated/more  experienced  workers  and  lower  for  workers  in  the  agriculture  sector.  Also,  wages  for  male workers are significantly higher than for female workers. Wages can also be assessed by looking at  the  whole  distribution  using  Kernel  density  plots  (Figure  12).  In  Egypt,  the  distribution  of  wages  for  workers in the formal sector (public and private formal) stochastically dominates that of workers in the  informal sector (i.e. the distribution of wages for informal workers is to the left of that of formal workers  at all points in the wage distribution). In Yemen, this is not the case. Indeed, at the right tale of the wage  distribution, there is a small mass of informal�private workers earning higher wages than formal workers  in the public sector.10    Table 6: Average hourly wages in local currency [Yemen and Egypt]    Public  Private  Private  Public Private  Private  formal   informal  formal   informal    YEMEN EGYPT  Educational Attainment        Primary and below  104.48  111.12 148.35 3.31 2.95  2.32 Preparatory/Sec. Gen.  140.25  229.12 149.51 3.33 2.87  2.26 Sec. Vocational  129.22  142.14 114.34 3.52 3.20  2.19 University and above  198.46  296.52 222.62 5.22 8.27  3.13 Gender      Female  124.01  207.55 69.93 2.83 2.68  1.37 Male  158.42  219.80 164.45 3.03 3.25  2.08 Age Group      15�24  87.70  74.32 124.06 2.76 2.68  1.78 25�34  136.04  182.49 161.16 3.54 5.27  2.66 35�54  184.26  248.48 196.94 4.32 5.55  2.85 55�64  163.63  367.91 181.51 5.65 8.37  2.69 Sector of Employment      Primary  138.33  185.93 157.53 3.67 5.13  2.09 Secondary  182.95  174.68 105.85 4.60 5.15  2.42 Tertiary  161.47  237.40 170.24 5.08 5.88  2.41 Total Average  154.48  218.87 158.03 4.21 5.29  2.39 Source:  Author’s  own  elaboration.  Sample:  urban  wage  earners  working  between  30  and  60  hours  per  week.  Primary  sector  (agriculture);  Secondary  sector  (manufacturing  and  construction);  and  Tertiary  sector  (wholesale,  transport, services).    26. Differences in wage rates by age, education, and employment sector are less pronounced in  the informal sector. Descriptive statistics in Table 6 also indicate that male workers, workers with higher  levels of education, and more experienced workers (proxied by age), display higher average wage rates.  Also, workers in the secondary and tertiary sectors display on average higher wage rates than workers in  the primary sector. While these results are somehow expected, important differences arise in the trends  describing  on  whether  workers  are  employed  in  the  formal  or  in  the  informal  sector.  Results  indicate                                                               10  Since formal workers are required to pay taxes, some high�earning workers have the incentive to evade taxes  and get higher net wages, especially if they have access to health insurance (though a family member) and/or to  pension (as it is the case of some private consultants who have retired from the formal sector).    19    that  in  the  formal  sector,  wage  rates  among  university  graduates  are  2  to  3  times  higher  than  those  among  worker  who  have  attained  only  primary  education.  To  a  similar  extent,  more  experienced  workers in the formal sector (i.e. those in the oldest age group) earn wage rates that are 2 to 3 times  higher  than  those  of  the  least  experienced  workers  (i.e.  those  in  the  youngest  age  group).  In  the  informal sector, differences in wage rates by age and education attainment are less pronounced, which  provides  some  prima�facie  evidence  that  returns  to  education  and  experience  are  lower  for  workers  employed in the informal sector as compared to those working in the formal sector.     Figure 9: Kernel Density Plots of Hourly Wages by Employment Sector  Yemen 2006 Egypt 2006 .8 .8 .6 .6 Density Density .4 .4 .2 .2 0 0 0 2 4 6 8 -2 0 2 4 6 Log hourly wages Log hourly wages public public private informal private informal private formal private formal kernel = epanechnikov, bandwidth = 0.0872 kernel = epanechnikov, bandwidth = 0.1103   Source: Author’s own elaboration.    Human Capital Formation       27. Returns to education in the informal sector are very low.  Table 7 presents the coefficients of  Mincer  equations  using  OLS  regressions  for  the  sample  of  urban  wage  earners  working  full  time  (between 30 and 60 hours per week) using data from Yemen and Egypt.11 Specification (1) includes all  workers  in  the  sample  and  specifications  (2),  (3),  and  (4)  limits  the  sample  to  workers  in  the  public,  formal  private,  and  informal  private  sectors  respectively.    The  model  includes  variables  generally  included in a standard human capital accumulation model (years of education, education level dummies,  experience, experience squared, and a gender dummy). Since the dependent variable is in logarithms,  the size of the coefficients cannot be interpreted directly. To simplify the interpretation, Figure 10 plots  the  expected  wage  rates  of  an  average  worker  (with  no  experience)  according  to  his/her  years  of  education  attained  by  applying  the  exponential  function  to  the  coefficients  obtained  from  the  Mincer  model.12 Results indicate very clearly that returns to education (and especially of primary and secondary  education) are very low in the informal sector.                                                                11  The exclusion of part time workers from the estimates of the Mincer equation allows us to reduce the sample  selection problem due to differences in skills, gender, and labor supply patterns of part time workers.   12  There could be unobserved factors that determine the selection of workers into the formal/informal sectors. In  order to address this potential selection bias, results of the Mincer model were verified using a Heckman selection  model. Heckman’s estimation was carried out in two steps. In the first stage, we estimated a consistent estimator  of  the  probability  of  workers  to  be  employed  in  the  informal  sector  controlling  for  their  age,  gender,  and  education. In the second stage we corrected for self�selection by incorporating a transformation of these predicted  individual probabilities as an additional explanatory variable. Heckman coefficients did not vary much from those  obtained by the Mincer Model. Heckman estimates are available upon request.    20    Table 7: Mincer Model of Wage Determination     Egypt 2006 Yemen 2006     (1) (2)  (3) (4) (1) (2)  (3)  (4) Dependent variable =  All Public  Private  Private  All Public  Private  Private  log hourly wage  formal  informal  formal  informal             Years of education *  5.50  5.70  7.30 3.40 4.70 6.00  9.00  4.60 Experience *  3.80  3.70  N.S. 3.60 3.80 3.00  3.80  4.70 Experience squared *  0.00  0.00  N.S. 0.00 0.00 0.00  N.S.  �0.10 Male dummy *  26.10  18.80  40.20 51.70 39.40 15.60  N.S.  96.20 Constant  �0.46  �0.44  �0.42 �0.51 3.48 3.53  3.13  2.92 Observations  3238  2079  432 727 5065 2817  118  2126 R�squared  0.22  0.19  0.19 0.16 0.16 0.28  0.30  0.13 Source: Author’s estimates. N.S: Not Significant. Underlined coefficients are significant at a 10 percent confidence  level. All other coefficients are significant at 5 percent confidence level. * Coefficients x 100.    Figure 10: Expected Wages by Years of Education Attained [Based on Mincer Model]  Yemen Egypt 120.000 3.000 Public Sector Hourly wage (in Rials/hour) 100.000 2.500 Private formal 80.000 Hourly wage (in LE/hour) 2.000 Private formal Public sector 60.000 1.500 40.000 1.000 Private informal Private informal 20.000 0.500 0.000 0.000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Years of education attained Years of education attained   Source:  Author’s  estimates.  Expected  wages  are  calculated  using  the  following  equation:  E w|Yrs of edu exp  C β Yrs of Edu.  β Experience β Experience squared β Male Dummy     28. As  such,  having  to  rely  on  informal  sector  jobs  may  constitute  an  important  loss  of  human  capital for young entrants. Results in  Figure 10 suggest that informal jobs – generally associated with  low�wages – display low levels of productivity as compared to those in the formal sector. For instance, a  worker in the informal sector in Egypt who has completed 5 years of education (equivalent to primary  education) earns similar wage�rates to those of a worker in the informal who has attained 12 to 14 years  of education (equivalent to complete secondary and some post secondary education). On the contrary,  returns  to  investments  in  secondary  and  tertiary  education  are  quite  significant  in  the  formal�private  sector as well as in the public sector. For instance, a typical formal worker in Egypt and Yemen with no  experience  but  with  12  to  16  years  of  education  (equivalent  to  complete  secondary  and  tertiary  education respectively) would earn wages�rates that are twice to three times larger than those earned  by  a  formal  worker  with  5  years  of  education  (equivalent  to  primary  education).  There  is  a  possible  effect  of  unobserved  innate  ability  that  could  be  associated  with  a  selection  into  informal  sector;  however, this is beyond the scope of this analysis.                                                                                                                                                                                                          21    V. Conclusions    29. This  note  assesses  the  main  micro�determinants  of  informal  employment  from  a  human  development  stand  point.  Some  countries  in  the  Middle  East  and  North  Africa  (MENA)  region  are  among  the  most  informal  economies  in  the  world.  The  typical  country  in  MENA  produces  about  27  percent of its GDP and employs 67 percent of its labor force informally. These are remarkable statistics,  indicating  than  more  than  two  thirds  of  all  the  workers  in  the  region  may  not  have  access  to  health  insurance  and/or  are  not  contributing  to  a  pension  system  that  would  provide  income  security  after  retirement  age.  At  the  same  time,  about  one  third  of  total  economic  output  in  the  region  remains  undeclared and therefore not registered for tax purposes. Furthermore, it indicates that informal sector  workers are employed with jobs with the low productivity.    30. Contrary  to  other  developing  regions,  patterns  of  urban  and  rural  informality  in  MENA  are  somewhat similar, due to the presence of the public sector. Urban workers are only 5 to 12 percent less  likely to be employed in the informal sector than otherwise similar workers in rural areas. Controlling for  age  and  education,  in  some  countries  like  Iraq,  Morocco,  and  Yemen,  there  is  not  a  difference  in  the  probability of being employed in the informal sector does not vary across urban and rural workers.    31. The  size  of  the  public  sector  and  the  size  of  the  agriculture  Sector  are  perhaps  the  main  determinants  of  informality  in  the  MENA  region.  Countries  in  the  MENA  region  are  quite  heterogeneous  in  terms  of  size,  economic  development,  and  demographic  structure.  Countries  where  agricultural  employment  still  constitutes  a  large  share  of  overall  employment  (such  as  Morocco  and  Yemen)  are  associated  with  higher  levels  of  overall  informality.  On  the  contrary,  countries  with  larger  public sectors and more urbanized such as Egypt, Syria, and Lebanon, are associated with lower levels of  overall  informality.  The  existence  of  a  large  public  sector,  still  associated  with  generous  benefits  and  better  employment  quality,  creates  an  important  segmentation  between  public  and  private  employment in many MENA countries. At the same time, the private sector in many MENA countries is  primarily  composed  of  small  and  medium  enterprises  (SMEs),  which  account  for  about  95%  of  all  registered enterprises. In all countries where information about firm ownership is available, workers in  the  public  sector  are  associated  with  a  45  to  80  percent  lower  probability  to  work  informally  as  compared  to  otherwise  similar  workers  in  the  private  sectors.  Self�employed  workers  as  well  as  agricultural workers in most MENA countries are associated with a 10 to 20 percent higher likelihood of  being employed informally as compared to otherwise similar workers employed as wage earners.     32. Age,  gender,  and  education  also  constitute  important  determinants  of  formality.  Informality  rates are generally highest among youngsters between ages 15 and 24 – a group that in most countries  in the sample account for 24 to 35 percent of total employment. After age 25, informality rates decrease  rapidly  in  most  countries.  This  rapid  decrease  in  informality  rates  goes  hand  in  hand  with  a  rapid  increase in public sector employment, suggesting that informal workers enter into public sector jobs as  they move from youth into adulthood. Attaining secondary technical and tertiary education is associated  with a 40 percent higher probability to be employed formally as compared to otherwise similar workers  who  attained  at  most  primary  school.  The  relationship  between  gender  and  informality  varies  across  countries.  In  Egypt,  controlling  for  other  factors,  being  a  male  worker  is  associated  with  a  6  to  14  percent  higher  probability  of  being  employed  informally  as  women  generally  queue  for  formal  sector  jobs. On the contrary, In Iraq and Lebanon, being a male is actually associated with a lower probably of  working in the informal sector as it is generally the case in many developing countries.      22      33. Results  indicate  that  the  average  worker  in  the  informal  sector  is  somehow  disadvantaged  versus  the  average  worker  in  the  formal  sector,  as  they  are  uncovered  against  social  risks  and  are  generally employed in low�productivity/low pay jobs. Results indicate that returns to education are very  low in the informal sector. As such, having to rely on informal sector jobs constitutes an important loss  of  human  capital  for  young  entrants.  For  instance,  a  worker  in  the  informal  sector  in  Egypt  who  has  completed 5 years of education (equivalent to primary education) earns similar wage�rates to those of a  worker in the informal who has attained 12 to 14 years of education (equivalent to complete secondary  and some post secondary education). On the contrary, returns to investments in secondary and tertiary  education are quite significant in the formal sector. A typical formal worker in Egypt and Yemen with no  experience  but  with  12  to  16  years  of  education  (equivalent  to  complete  secondary  and  tertiary  education respectively) would earn wages�rates that are twice to three times larger than those earned  by a formal worker with only 5 years of education (equivalent to primary education).    References    Angel�Urdinola, D., Reis, J.G.,., and Quijada, C. (2009) Informality in Turkey: Size, Trends, Determinants  and Consequences. Mimeo. World Bank, Washington D.C.     Angel�Urdinola, D., Hilger, A, and Ivins,  I.(2010). Economic Incentives for Enhancing Data Access. Mimeo.  The World Bank, Washington D.C.     De  Soto,  H.  (1989).  The  Other  Path:  The  Invisible  Revolution  in  the  Third  World.  New  York,  NY:  HarperCollins.    Elbadawi,  I.,  and  Loayza,  N..  (2008)  Informality,  Employment  and  Economic  Development  in  the  Arab  World.    Paper  presented  at  International  Conference  on  “The  Unemployment  Crisis  in  the  Arab  Countries� in Cairo. Mimeo. Washington D.C.     Gasparini, L., and Tornarolli, L. (2006). Labor Informality in Latin America and Caribbean: Patterns and  Trends from Household Survey and Microdata.  Mimemo. World Bank, Washington D.C.     Gerxhani,  K.(1999).  The  Informal  Sector  in  Developed  and  Less  Developed  Countries:  A  Literature  Survey. Public Choice Vol. 120(3�4): 267�300.     ILO. (1993). Resolutions Concerning International Classification of Status in Employment Adopted by the  15th International Conference of Labour Statisticians, Geneva.    ILO  (2002).  Decent  Work  and  the  Informal  Economy:  Sixth  Item  on  the  Agenda.  International  Labour  Conference. Geneva.    ILO.  (2008).  The  Rights  of  Women  Migrant  Domestic  Workers  in  Arab  States:  Policy  and  Regulatory  Change in Lebanon, Gender Issue Brief 1, Beirut.    Loayza,  N.and  Rigolini,  J.  (2006).  Informality  Trends  and  Cycles.  World  Bank  Policy  Research  Working  Paper No. 4078. The World Bank, Washington D.C.    23    Loayza,  N..,  and  Wada,  T.  Informal  Labor  in  the  Middle  East  and  North  Africa:  Basic  Measures  and  Determinants. Mimeo.  World Bank, Washington D.C.    Looney, R.(2006). Economic Consequences of Conflict: The Rise of Iraq’s Informal Economy. Journal  of  Economic Issues, Vol. XL(4).     Perry, G., Maloney,W, Arias, O, Fajnzylber, P,  Mason, A., and Saavedra�Chanduvi, J.(2007)  Informality:  Exit and Exclusion. World Bank, Washington, D.C.    Rodman,  S.  God  Jobs,  Bad  Jobs,  and  Economic  Performance:  A  View  from  the  Middle  East  and  North  Africa Region, Employment and Shared Growth, edited by Pierella Pace and Pieter Serneels. World  Bank, Washington D.C.    Schneider, F. (2004). The Size of the Shadow Economies of 145 Countries all over the World: First Results  over the Period 1999 to 2003, IZA DP No. 1431. Bonn.     Stevenson, L. (2010). Understanding Entrepreneurship in MENA: Where to go next. A presentation notes  for ICSB Global Entrepreneurship Summit. Washington D.C.    Wahba, J. (2000). Formal Testing of Informalization of Labor in Egypt: Has Informalization Increased in  Egypt?  Conference  paper,  International  Centre  for  Economic  Growth,  Egypt  Policy  Institute  Consortium Program. Cairo    Wahba,  J.  (2009).  Labor  Markets  Performance  and  Migration  Flows  in  Egypt.  European  University  Institute, Firenze    Wahba, J.(2009a) The Impact of Labor Market Reforms on Informaltiy in Egypt. The Population Council,  Cairo.    World  Bank.(1999).  Kingdom  of  Morocco:  Private  Sector  Assessment  Update.  Report  No.  19975�MOR,  Washington D.C.     World Bank. (2004) Unlocking the Employment Potential in the Middle East and North Africa: Toward a  New Social Contract. MENA Development Report, Washington D.C.     World Bank. (2005). Women in Local Economic Development�Aden. Report No. 32259�YEM. Washington  D.C.    World Bank (2010). Doing Business 2010. Washington, DC.      24                                                                    ANNEX 1  Informality Profiles by Country 25        Egypt     Data Source: Egypt Labor Market Survey  2006      Informality Levels   Urban Rural 100.0 100.0 80.0 70.0 73.4 80.0 56.1 60.0 48.8 60.0 42.6 44.0 40.0 40.0 19.3 20.0 12.8 20.0 9.7 3.8 0.0 0.0 No contrib. to S.S. Self�employment No contract Firm with less than  Unpaid No contrib. to  Self�employment No contract Firm with less  Unpaid 5 workers S.S. than 5 workers Definitions:  No  contributing  to  SS  is  %  of  workers  who  do  not  contribute  to  social  security;  self�employment  is  %  of  self� employed in total employment; no contract is % of workers without a written contract; and unpaid is % of non�wage workers in  total employment.      Informality Profile   100.0 87.1 Age Group Educational Attainment 100.0 80.0 77.8 61.4 80.0 63.7 60.0 51.2 50.0 43.4 60.0 40.0 40.0 23.7 20.0 20.0 0.0 0.0 15�24 25�34 35�54 55�64 Prim. and  Prep./Sec.  Sec. Voc. Tertiary  below Gen. 100.0 Gender 100.0 94.1 Industry 80.0 80.0 65.8 57.9 59.3 62.7 60.0 60.0 40.0 40.0 20.0 20.0 11.0 0.0 0.0 Men Women primary secondary tertiary admn+soc.sv   Note: Informality is proxied as % of workers not contributing to social security. Sample: Working age population (15�64)     26      Informality Determinants    Marginal Increase in the Probability of being “informal� according to the characteristics of the worker.      All      Total Male Female   Urban dummy  �9.8 �8.4 �14.8   Male dummy  �14.7   Married  �11.4 �11.6 �11.6   Age Group (youth 15�24)    25�34  �13.0 �14.6 N.S.  35�54  �30.4 �31.0 �30.7   55�64  �37.5 �38.7 �33.2   Education (omitted: primary and below)   Preparatory/Sec. Gen.  �8.4 �6.4 �21.4   Sec. Vocational  �12.1 �11.2 �15.4   Tertiary  �14.3 �16.2 N.S.    Occupation (omitted: elementary occupations)   Legislators/Officials/managers �39.7 �37.9 �79.2   Professionals  �44.4 �41.3 �95.6   Technicians  �37.6 �36.6 �88.6 Clerks  �36.8 �37.0 �77.6 Service workers/salesmen  �24.4 �25.4 �82.1 Skilled agricultural/fishery worker N.S. 18.3 �97.9   Craft and related trade workers �11.8 �10.9 �71.4 Operators  �46.0 �45.8 N.S.  Activity (omitted: primary sector)   Secondary sector  �10.1 N.S. �41.9 Tertiary sector  N.S. N.S. �36.5 Public adm.&social service  �13.6 N.S. �31.0   Ownership if the firm (vs. private firms) Public firms  �62.8 �63.1 �58.1 Observations  11309 8699 2610   Note:  Informality  is  proxied  as  %  of  workers  not  contributing  to  social  security.  Coefficients  reported in the table are multiplied by 100. Underlined coefficients are significant at a 10 percent  confidence level. N.S is not significant. Other coefficients are significant at a 5 percent confidence  level.            27      Iraq     Data Source: Iraq Household Socio� Economic Survey 2007      Informality Levels   Urban  Rural 100.0 75.0 100.0 85.9 80.0 76.1 63.5 80.0 60.0 60.0 40.0 26.7 36.2 23.6 40.0 20.0 11.7 16.6 1.0 20.0 0.0 0.0 No contrib. to  Self�employment No work related  Unpaid Firm with less  No contrib. to S.S. Self�employment No work related  Unpaid Firm with less  S.S. health insurance than 5 workers health insurance than 5 workers Definitions:  No  contributing  to  SS  is  %  of  workers  who  do  not  contribute  to  social  security;  self�employment  is  %  of  self� employed in total employment; no work related health insurance is % of workers who are not covered by employment base  health insurance; and unpaid is % of non�wage workers in total employment.  Note: Information of S.S. contribution and work health insurance are only available for wage workers, and it is assumed that  unpaid workers are not covered by S.S. and work insurance for the purpose of this analysis.   Informality Profile  Age Group Educational Attainment 100.0 84.7 100.0 82.2 80.0 80.0 67.6 61.9 62.1 58.8 60.0 60.0 35.2 40.0 40.0 25.4 20.0 20.0 0.0 0.0 15�24 25�34 35�54 55�64 Prim. and  Prep./Sec.  Sec. Voc. Tertiary  below Gen. Gender Industry 100.0 100.0 78.7 80.0 70.5 80.0 71.8 60.0 60.0 52.2 35.3 40.0 40.0 20.0 20.0 12.2 0.0 0.0 Women Men secondary  tertiary  admin.+social svs primary Note: Informality is proxied as % of workers not contributing to social security. Sample: Working age population (15�64)     28    Informality Determinants    Marginal Increase in the Probability of being “informal� according to the characteristics of the worker.    All    Total Male Female   Urban dummy  N.S. N.S. N.S.  Male dummy  10.4 Married  N.S. N.S. N.S.    Age Group (youth 15�24)  25�34  �6.4 �7.3 N.S.  35�54  �10.9 �12.4 N.S.  55�64  �23.4 �26.4 N.S.    Education (omitted: primary and below) Preparatory/Sec. Gen.  �5.3 �4.4 �3.7  Sec. Vocational  �14.2 �13.9 �5.9    Tertiary  �11.9 �11.9 �4.4  Occupation (omitted: elementary occupations) Legislators/Officials/managers �17.8 �16.5 N.S.    Professionals  �30.9 �33.0 N.S.  Technicians  �23.9 �26.5 N.S.  Clerks  �23.0 �24.0 N.S.  Service workers/salesmen  N.S. N.S. N.S.    Skilled agricultural/fishery worker N.S. N.S. N.S.  Craft and related trade workers 11.3 11.7 N.S.  Operators  �15.3 �15.5 �3.4    Activity (omitted: primary sector) Secondary sector  N.S. N.S. N.S.  Tertiary sector  10.1 15.0 N.S.    Public adm.&social service  N.S. N.S. N.S.  Ownership if the firm (vs. private firms) Public firms  �80.0 �78.3 �67.2   Observations  11999 10343 1653 Note:  Informality  is  proxied  as  %  of  workers  not  contributing  to  social  security.  Coefficients  reported in the table are multiplied by 100. Underlined coefficients are significant at a 10 percent  confidence level. N.S. is not significant. Other coefficients are significant at a 5 percent confidence    level.            29      Lebanon     Data Source: Lebanon National Survey of  Household Living Conditions (LSMS) 2004      Informality Levels   Urban Rural 100.0 100.0 80.0 80.0 60.0 60.0 51.6 60.0 40.0 40.0 29.9 23.8 20.0 20.0 2.5 2.7 0.0 0.0 Self�employment No work related  Unpaid Self�employment No work related  Unpaid health insurance health insurance Definitions: self�employment is % of self�employed in total employment; no work related health insurance is % of workers who  are not covered by employment base health insurance; and unpaid is % of non�wage workers in total employment.   Note: Information of S.S. contribution is not available.    Informality Profile    Age Group Educational Attainment 100.0 100.0 75.7 80.0 69.1 80.0 55.8 56.6 52.3 53.3 60.0 45.1 60.0 40.0 40.0 28.4 20.0 20.0 0.0 0.0 15�24 25�34 35�54 55�64 Prim. and  Prep./Sec.  Sec. Voc. Tertiary  below Gen. 100.0 Gender Industry 94.4 80.0 100.0 62.5 75.3 80.0 60.0 36.1 60.0 46.0 40.0 40.0 20.0 20.0 0.0 0.0 Male Female Primary  Secondary  Tertiary    Note:  Informality is proxied as % of workers not contributing to social security. Sample: Working age population (15�64)     30      Informality Determinants    Marginal Increase in the Probability of being “informal� according to the characteristics of the worker.    All    Total Male Female   Urban dummy  �11.4 �11.8 �7.9  Male dummy  7.4 Married  �14.8 �12.4 �20.8   Age Group (youth 15�24)    25�34  �6.1 �6.7 �7.3  35�54  �15.9 �17.4 �16.4 55�64  �24.0 �25.8 �21.0   Education (omitted: primary and below)   Preparatory/Sec. Gen.  �14.1 �11.5 �26.1 Sec. Vocational  �24.8 �21.0 �32.5   Tertiary  �32.8 �30.6 �40.9 Occupation (omitted: elementary occupations) Legislators/Officials/managers n/a n/a n/a    Professionals  n/a n/a n/a  Technicians  n/a n/a n/a  Clerks  n/a n/a n/a  Service workers/salesmen  n/a n/a n/a    Skilled agricultural/fishery worker n/a n/a n/a  Craft and related trade workers n/a n/a n/a  Operators  n/a n/a n/a    Activity (omitted: primary sector)   Secondary sector  �19.5 �19.0 �12.9 Tertiary sector  �32.7  �32.3  �19.5    Public adm.&social service  n/a  n/a  n/a  Ownership if the firm (vs. private firms)   Public firms  �45.3 �52.2 �21.1   Observations  14533 11586 2947 Note:  Informality  is  proxied  as  %  of  workers  not  contributing  to  social  security.  Coefficients  reported in the table are multiplied by 100. Underlined coefficients are significant at a 10 percent    confidence level. N.S. is not significant. Other coefficients are significant at a 5 percent confidence  level.          31      Morocco     Data Source: Morocco Household  Consumption and Expenditure Survey  2001      Informality Levels   Urban Rural 98.6 97.3 100.0 84.7 100.0 81.0 80.0 80.0 60.0 60.0 49.9 40.0 27.9 40.0 27.8 20.0 20.0 6.1 0.0 0.0 No contrib. to S.S. Self�employment No work related  Unpaid No contrib. to S.S. Self�employment No work related  Unpaid health insurance health insurance   Definitions:  No  contributing  to  SS  is  %  of  workers  who  do  not  contribute  to  social  security;  self�employment  is  %  of  self� employed in total employment ; no work related health insurance is % of workers who are not covered by employment base  health insurance; and unpaid is % of non�wage workers in total employment.    Informality Profile  Age Group Educational Attainment 99.2 94.2 95.2 100.0 86.5 90.9 100.0 80.0 80.0 69.9 59.9 60.0 60.0 37.8 40.0 40.0 20.0 20.0 0.0 0.0 15�24 25�34 35�54 55�64 Prim. and  Prep./Sec.  Sec. Voc. Tertiary  below Gen. Gender Industry 95.8 99.3 95.9 100.0 91.1 100.0 92.3 80.0 80.0 60.0 60.0 40.0 40.0 20.0 20.0 0.0 0.0 Male Female Primary  Secondary  Tertiary  Note: Informality is proxied as % of workers not contributing to social security. Sample: Working age population (15�64)   32    Informality Determinants    Marginal Increase in the Probability of being “informal� according to the characteristics of the worker.    All    Total Male Female   Urban dummy  �1.3 �2.3 �0.2  Male dummy  �0.4 Married  �1.1 �2.5 �0.2    Age Group (youth 15�24)    25�34  �1.2 �2.4 �0.2  35�54  �2.7 �5.2 �0.5  55�64  �5.0 �8.6 �1.5    Education (omitted: primary and below)   Preparatory/Sec. Gen.  �0.9 �1.9 �0.2  Sec. Vocational  �2.9 �4.8 �0.9    Tertiary  �2.7 �7.5 �0.3  Occupation (omitted: elementary occupations) Legislators/Officials/managers �9.1 �12.9 �3.4    Professionals  �4.5 �7.4 �1.0  Technicians  Clerks  �6.2 �11.7 �0.7  Service workers/salesmen  N.S. N.S. N.S.    Skilled agricultural/fishery worker 0.4 N.S. N.S.  Craft and related trade workers 0.5 1.1 N.S.  Operators  �1.2 �2.1 N.S.    Activity (omitted: primary sector)   Secondary sector  �0.7 �1.0 �0.7  Tertiary sector  0.4 0.8 N.S.    Public adm.&social service  �2.7 �4.8 �1.4  Ownership if the firm (vs. private firms)   Public firms    Observations  24278 15417 8861 Note:  Informality  is  proxied  as  %  of  workers  not  contributing  to  social  security.  Coefficients  reported in the table are multiplied by 100. Underlined coefficients are significant at a 10 percent  confidence level. N.S. is not significant. Other coefficients are significant at a 5 percent confidence    level.            33      Syria     Data Source: Syria Income and  Expenditure Survey 2004      Informality Levels   Rural Urban 100.0 100.0 80.0 80.0 60.0 60.0 40.0 40.0 20.0 20.0 0.0 0.0 No contrib. to S.S.  Self�employment Unpaid No contrib. to  Self�employment Unpaid or insurance S.S. or insurance Definitions:  No  contributing  to  SS  is  %  of  workers  who  do  not  contribute  to  social  security;  self�employment  is  %  of  self� employed in total employment ; and unpaid is % of non�wage workers in total employment.     Informality Profile    100.0 89.0 Age Group Educational Attainment 100.0 86.2 80.0 69.1 73.2 58.0 80.0 60.6 60.0 60.0 40.0 40.0 24.3 19.1 20.0 20.0 0.0 0.0 15�24 25�34 35�54 55�64 Prim. and  Prep./Sec.  Sec. Voc. Tertiary  below Gen. 100.0 Gender Industry 72.8 100.0 92.4 87.2 80.0 63.0 75.5 80.0 60.0 60.0 40.0 40.0 20.0 20.0 0.0 0.0 Male Female Primary  Secondary Tertiary  Note: Informality is proxied as % of workers not contributing to social security. Sample: Working age population (15�64)     34    Informality Determinants     Marginal Increase in the Probability of being “informal� according to the characteristics of the worker.    All    Total Male Female   Urban dummy  2.9 3.9 �3.4  Male dummy  2.3 Married  �5.0 �6.2 N.S.    Age Group (youth 15�24)    25�34  �17.8 �18.2 �9.8  35�54  �22.8 �22.9 �15.4 55�64  �29.6 �28.7 �29.2   Education (omitted: primary and below)   Preparatory/Sec. Gen.  �08.7 �8.4 �6.4  Sec. Vocational  �18.4 �15.6 �21.9   Tertiary  6.1 �6.2 �30.2 Occupation (omitted: elementary occupations) Legislators/Officials/managers �43.0 �51.9 N.S.    Professionals  �28.0 �30.8 N.S.  Technicians  �22.4 �18.0 �29.8 Clerks  �4.3 �5.4 11.3  Service workers/salesmen  �18.1 �17.1 N.S.    Skilled agricultural/fishery worker 7.9 5.8 21.3  Craft and related trade workers �22.4 �23.8 N.S.  Operators  �18.2 �17.8 �21.8   Activity (omitted: primary sector)   Secondary sector  �11.7 �12.5 N.S.  Tertiary sector  1.4 N.S. N.S.    Public adm.&social service  n/a  n/a  n/a  Ownership if the firm (vs. private firms)   Public firms  �65.7 �68.2 �61.3   Observations  47468 38818 8650 Note:  Informality  is  proxied  as  %  of  workers  not  contributing  to  social  security.  Coefficients  reported in the table are multiplied by 100. Underlined coefficients are significant at a 10 percent  confidence level. N.S. is not significant. Other coefficients are significant at a 5 percent confidence    level.            35      Yemen     Data Source: Yemen Household Budget  Survey 2006      Informality Levels   Urban  Rural 94.4 94.0 98.4 100.0 100.0 84.7 80.0 80.0 52.7 57.1 60.0 60.0 40.0 40.0 22.7 20.0 14.2 20.0 0.0 0.0 No contrib. to S.S. Self�employment No work related  Unpaid No contrib. to S.S. Self�employment No work related  Unpaid health insurance health insurance Definitions:  No  contributing  to  SS  is  %  of  workers  who  do  not  contribute  to  social  security;  self�employment  is  %  of  self� employed in total employment ; no work related health insurance is % of workers who are not covered by employment base  health insurance; and unpaid is % of non�wage workers in total employment.   Note: Information of S.S. contribution and work health insurance are only available for wage workers, and it is assumed that  unpaid workers are not covered by S.S. and work insurance for the purpose of this analysis.   Informality Profile    Age Group Educational Attainment 97.4 100.0 97.3 100.0 95.2 83.9 95.0 80.0 56.1 90.0 87.8 60.0 85.8 40.7 85.0 40.0 80.0 20.0 75.0 0.0 15�24 25�34 35�54 55�64 Prim.and  Prep/Sec.  Sec. Voc. Tertiary  below Gen. Gender Industry 98.7 95.6 93.3 100.0 100.0 86.0 82.1 80.0 80.0 60.0 60.0 40.0 40.0 20.0 11.7 20.0 0.0 0.0 admn+social  primary secondary tertiary Men  Women sv Note: Informality is proxied as % of workers not contributing to social security. Sample: Working age population (15�64) 36    Informality Determinants    Marginal Increase in the Probability of being “informal� according to the characteristics of the worker.    All    Total Male Female   Urban dummy  �4.3 �4.4 N.S.  Male dummy  N.S.   Married  �4.3 N.S. �14.0   Age Group (youth 15�24)    25�34  �15.8 �15.7 �14.3 35�54  �25.6 �24.2 �26.3 55�64  �24.6 �22.7 �25.1   Education (omitted: primary and below)   Preparatory/Sec. Gen.  �10.4 �9.3 N.S.  Sec. Vocational  �24.8 �20.6 �24.7   Tertiary  �10.6 �9.6 N.S.  Occupation (omitted: elementary occupations) Legislators/Officials/managers �35.9 �33.5 �27.5   Professionals  �24.6 �24.7 �27.6 Technicians  �25.1 �25.0 �27.2 Clerks  �17.8 �14.3 �23.1 Service workers/salesmen  �24.0 �21.9 �22.0   Skilled agricultural/fishery worker 23.8 22.6 N.S.  Craft and related trade workers N.S. N.S. N.S.  Operators  �16.0 �15.4 N.S.    Activity (omitted: primary sector)   Secondary sector  �14.0 �14.8 N.S.  Tertiary sector  15.5 14.2 N.S.    Public adm.&social service  N.S. N.S. 21.7  Ownership if the firm (vs. private firms)   Public firms  �79.1 �78.0 �85.4   Observations  9801 8902 899  Note:  Informality  is  proxied  as  %  of  workers  not  contributing  to  social  security.  Coefficients  reported in the table are multiplied by 100. Underlined coefficients are significant at a 10 percent  confidence level. N.S. is not significant. Other coefficients are significant at a 5 percent confidence    level.            37    Table A1: Description of the data used for the analysis  Country  Survey  Year  Description Egypt  Labor Market  2006  ELMPS  was  conducted  by  the  Population  Council  and  CAPMAS  with  Panel Surveys  support  of  USAID  Egypt  and  Ford  Foundation.  The  ELMPS  06  is  (ELMPS)   designed  as  a  panel  survey  in  the  sense  that  it  follows  the  same  households and individuals that were interviewed in the Egypt Labor  Market Survey of 1998 and re�interviews them. Individuals who split  from the original 1998 households in the intervening period are also  tracked and interviewed together with their entire household. Of the  8,371  households  interviewed  in  2006,  3,701  were  households  that  were  interviewed  in  ELMS  1998,  2,167  were  splits  from  the  original  households, and 2,498 were part of an entirely new refresher sample.  Sample size is 17,364 individuals and 8,371 households.  The surveys  contain  rich  information  about  individuals'  education,  employment  status,  occupation,  economic  activity,  firm  size,  wage,  pension  contribution, etc.    Iraq  Household  2006/2007  In  an  effort  of  reducing  poverty  and  promoting  social  development,  Socio� the  Ministry  of  Planning  and  Development  Corporation  and  the  economic  Central  Organization  for  Statistics  and  Information  Technology  had  Survey (IHSES)  undertaken  IHSES  with  the  support  of  the  World  Bank.  Providing  essential  data  for  understanding  the  nature  and  causes  of  poverty  among  Iraqi  households,  IHSES  is  the  largest  household  social  and  economic  survey  ever  conducted  in  Iraq  that  reached  a  total  of  18,144 households.    IHSES  provides  information  of  education,  labor,  health,  income  and  expenditure  in  Iraq.    IHEES  has  a  sample  size  of  17,822 households and 127,189 individuals.    Jordan  Labor  Market  2010  The Jordan Labor Market Panel survey (JLMPS 2010) was carried out  Survey  by Economic Research Forum in cooperation with the National Center  for  Human  Resource  Development  (NCHRD)  and  the  Jordanian  Department of Statistics (DOS). For the first time in Jordan, detailed  information  about  labor  market  experiences  and  behaviors  is  available  in  JLMPS.    JLMPS  has  a  sample  size  of  25,969  individuals  containing rich information about individuals' education, employment  status,  occupation,  economic  activity,  firm  size,  wage,  pension  contribution, and decision making of labor force participation. JLMPS  allows for a much richer linking of individual characteristics with labor  market outcomes.   Lebanon  National Survey  2004  The  National  Survey  of  Household  Living  Conditions  is  the  of  Household  multipurpose survey conducted by the Ministry of Social Affairs, the  Living  Central  Administration  for  Statistics  and  the  UNDP  in  2004.  The  Conditions  purpose of this survey is to assess the economic and social conditions  (NHS)   of the households in Lebanon prior to the attacks. It provides varied  data  and  social  indicators  on  Lebanese  households’:  demographic  status,  educational  conditions,  employment  and  unemployment,  health  insurance,  chronic  diseases,  disability,  and  leisure  activities.  The  survey  also  provides  data  concerning  the  characteristics  of  residences  and  their  available  appliances.  Out  of  the  sample  size  14,948,  13,003  households  –  consisting  of  56,513  individuals  –  completed the data in the questionnaire. The response rate reached  87% of the households sampled.      38    Morocco  Household  2001  HCES was conducted in 2000/2001 by Ministry of Economic Forecasts  Consumption  and Planning. The purpose of this survey was to provide information  and  concerning  the  living  condition  of  households  and  the  structure  of  Expenditure  their  consumption  and  expenditure.    HCES  provides  demographic  Survey (HCES)  characteristics  of  the  family  members,  education,  employment,  household  consumption  and  expenditures,    and  income.    HCES  has  14,243 household and 85,509 individual observations.   Syria  Household  2004  Syria  Household  Income  and  Expenditure  Surveys  (HIES)  2003�2004  Income  and  was  conducted  by  the  Central  Bureau  for  Statistics  (CBS),  Syria’s  Expenditure  official  statistical  agency.  HIES  provides  information  on  education,  Survey (HIES)  employment,  household  expenditure  and  housing  condition.    HIEA  has a sample size of 29,790 households and 173,330 individuals.   Yemen   Household  2005/2006  The Household Budget Survey 2005�06 was conducted by the Central  Budget  Survey  Statistical Organization of Yemen. The HBS data contain information  (HBS)  on household roster, economic activities, dwelling conditions, health,  education,  anthropometrics,  income,  durable  goods  and  consumption.  One  of  the  main  objectives  of  the  HBS  2005/2006  is  producing  aggregates  of  the  statistical  indicators  at  the  level  of  the  urban  and  rural  communities  of  each  governorate  in  order  to  serve  the  purposes  of  economic  and  social  development�planning  on  the  central and local levels. HBS 2005 consists with 13,136 household and  98,941 individual observations.   Source: Author’s own elaboration.             39    Table A2: Informality Profile [All Workers]     Iraq  Egypt    Lebanon  Morocco  Syria  Yemen    Jordan      % Pop.  %Inf.  % Pop.  %Inf.  % Pop.  %Inf.  % Pop.  %Inf.  % Pop.  %Inf.  % Pop.  %Inf.  % Pop.  %Inf.  ALL WORKERS                              National level  100.0  66.9  100.0  58.3  100.0  56.2  100.0  81.9  100.0  71.0  100.0  91.4  100.0  44.2       Urban  72.9  63.5  43.0  42.7  50.1  48.3  56.5  72.7  50.4  65.9  28.2  84.7  82.9  47.5       Rural  27.1  76.1  57.0  70.0  49.9  66.7  43.5  93.8  49.6  76.3  71.8  94.0  17.1  28.3  Gender                              Male  89.8  70.5  76.9  57.9  76.2  62.5  84.0  83.5  81.8  72.8  44.0  82.1  83.0  47.8  Female  10.2  35.3  23.1  59.3  23.9  36.1  16.0  73.2  18.2  63.0  56.0  98.7  17.0  26.7  Marital Status                              Single  30.8  73.7  29.4  76.4  41.4  62.3  40.3  86.4  64.4  95.4  64.4  95.4  35.7  43.3  Married  69.2  63.85  70.7  50.7  58.6  53.4  59.7  78.8  57.9  63.3  35.6  89.2  64.4  44.7  Age group                              15�24  22.3  84.7  19.5  87.1  16.4  69.1  17.1  90.9  29.2  89.0  38.0  97.3  18.5  49.9  25�34  35.6  61.9  31.5  61.4  30.8  55.8  28.7  85.2  26.5  69.1  25.5  85.8  35.8  36.9  35�54  36.5  62.1  40.6  43.4  43.3  52.3  43.1  76.8  37.5  58.0  30.2  87.8  40.7  45.6  55�64  5.64  58.8  8.4  51.2  9.5  53.3  11.1  79.2  6.9  73.2  6.2  95.2  5.0  63.9  Education                              Primary or bellow  45.9  82.2  42.4  77.8  38.8  75.7  64.2  90.9  64.6  86.2  80.2  97.4  10.8  71.9  Preparatory/Sec. General  24.1  67.6  6.4  63.7  36.7  56.6  27.8  74.1  19.6  60.6  13.7  83.9  46.7  48.1  Secondary Vocational  17.2  35.2  34.4  50.0  7.4  45.1  N/A  N/A  8.4  19.1  0.7  56.1  16.7  34.2  Tertiary Education  12.8  25.4  16.8  23.7  17.2  28.4  8.0  36.5  7.4  24.3  5.4  40.7  25.8  22.0  Employment Status                              Wage worker  68.9  51.7  64.3  42.6  65.4  43.1  51.4  67.1  55.6  52.2  23.9  63.7  81.7  32.4  Employer  n/a  n/a  13.2  78.4  4.8  84.0  3.9  98.4  6.7  89.4  n/a  n/a  7.2  94.6  self�employed  20.5  100.0  9.9  82.1  27.2  80.1  29.6  98.1  24.0  93.4  20.3  100.0  9.9  98.5  Unpaid worker  10.6  100.0  12.6  98.3  2.6  86.0  15.2  99.0  13.8  99.2  55.9  100.0  1.1  100.0  Industry *                              Primary sector   4.6  52.2  25.5  94.1  6.6  94.4  28.4  94.1  31.6  92.4  18.4  95.6  4.4  82.3  Secondary sector   30.7  78.7  21.3  65.8  24.5  75.3  12.6  78.9  6.1  75.5  3.4  86.0  20.6  61.8  Tertiary sector   27.5  71.8  28.0  62.7  68.9  46.0  54.5  82.2  37.7  87.2  40.0  93.3  31.9  71.3  Public admin. an social svs  37.2  12.2  25.3  11.0  �  �  4.5  18.5  24.6  17.6  38.2  11.7  43.0  6.17  Ownership  (only  for  wage                              workers)  Public Enterprises  36.9  11.8  30.0  5.3  13.5  9.5  19.2  24.4  26.8  10.8  38.6  7.8  35.6  1.1  Private Enterprises  63.1  99.1  70.0  81.0  86.5  63.6  80.8  77.3  73.2  93.1  61.4  97.9  64.4  68.0  Source: Author’s own elaboration.  40    Table A3: Informality Profile [Private Sector Workers]    Iraq  Egypt    Lebanon  Morocco  Syria  Yemen    Jordan    % Pop.  %Inf.  % Pop.  %Inf.  % Pop.  %Inf.  % Pop.  %Inf.  % Pop.  %Inf.  % Pop.  %Inf.  % Pop.  %Inf.  PRIVATE SECTOR                              National level  100.0  99.1  100.0  81.0  100.0  63.5  100.0  88.7  100.0  93.1  100.0  99.7  100.0  68.0       Urban  68.7  99.0  37.4  67.3  58.1  53.8  53.5  83.0  47.7  90.4  26.0  99.0  89.7  67.7       Rural  31.3  99.4  62.6  89.2  41.9  76.9  46.5  95.2  52.3  95.6  74.0  99.9  10.4  70.8  Gender                              Men  94.6  99.2  79.7  78.2  76.4  70.7  84.5  89.8  84.0  92.7  39.4  99.2  85.1  71.9  Women  5.4  98.9  20.3  91.9  23.6  40.1  15.5  82.5  16.0  95.1  60.7  100.0  14.9  45.7  Marital Status                              Single  34.1  99.3  35.2  88.2  43.0  67.6  42.0  90.2  37.1  99.8  37.1  99.8  37.1  63.6  Married  65.9  99.1  64.8  77.1  57.0  62.2  58.0  87.6  53.9  91.1  62.9  99.6  62.9  70.6  Age group                              15�24  28.3  99.5  25.7  92.4  17.8  72.6  18.4  92.2  33.9  96.9  40.5  99.9  20.3  69.6  25�34  32.7  98.9  33.6  78.9  31.2  61.9  29.8  89.3  26.5  92.1  23.9  99.6  32.3  62.8  35�54  33.9  99.2  33.0  74.9  42.2  60.6  41.1  87.1  32.3  90.1  29.1  99.4  41.0  69.8  55�64  5.1  98.5  7.8  78.0  8.9  64.7  10.7  87.4  7.4  91.9  6.5  99.9  6.4  77.5  Education                              Primary or bellow  60.0  99.4  52.9  88.3  41.8  80.4  67.7  93.5  77.3  95.5  84.9  99.9  14.1  88.2  Preparatory/Sec. General  25.8  99.1  7.2  80.1  36.0  66.0  26.4  84.8  17.0  89.8  12.4  99.3  48.0  74.3  Secondary Vocational  9.2  98.4  30.4  77.8  7.3  51.5  N/A  N/A  2.3  82.8  0.4  97.1  16.3  55.6  Tertiary Education  4.9  97.5  9.5  50.5  14.9  34.3  5.9  50.7  3.5  61.9  2.3  94.9  21.5  40.2  Employment Status                              Wage worker  50.6  98.3  49.0  75.3  60.2  51.8  46.0  77.3  39.6  90.6  16.3  97.9  71.7  56.5  Employer  n/a  n/a  18.8  78.4  5.6  84.1  4.3  98.4  9.2  89.6  n/a  n/a  11.2  94.6  self�employed  32.6  100.0  14.1  82.1  31.3  80.2  32.8  98.1  32.6  93.5  22.3  100.0  15.4  98.5  Unpaid worker  16.8  100.0  18.1  98.3  3.0  85.7  16.9  99.0  18.7  99.3  61.4  100.0  1.7  100.0  Industry *                              Primary sector   4.3  98.6  35.1  97.3  7.7  94.4  30.8  95.2  41.1  96.7  29.6  98.0  6.4  92.6  Secondary sector   50.8  98.7  25.7  76.5  27.6  76.7  13.3  81.6  7.4  83.9  5.1  94.1  32.7  63.1  Tertiary sector   41.2  98.6  35.3  70.4  64.7  54.5  55.3  87.4  47.5  93.9  61.6  98.7  49.0  75.1  Public admin. an social svs  3.7  88.9  4.0  61.5  �  �  0.6  29.3  4.0  63.8  3.7  87.9  12.0  30.7  Source: Author’s own elaboration.    41    Social Protection Discussion Paper Series Titles No. Title 1201 Micro-Determinants of Informal Employment in The Middle East and North Africa Region by Diego F. Angel-Urdinola and Kimie Tanabe, January 2012 (online only) 1119 Measuring Governance and Service Delivery in Safety Net Programs by Gloria M. Rubio, September 2011 (online only) 1118 Assessing Safety Net Readiness in Response to Food Price Volatility by Margaret Grosh, Colin Andrews, Rodrigo Quintana, Claudia Rodriguez-Alas, September 2011 1117 Social Safety Nets in Fragile States: A Community-Based School Feeding Program in Togo, August 2011 (also available in French) 1116 Strengthening Governance of Social Safety Nets in East Asia by Sara Giannozzi and Asmeen Khan, August 2011 (online only) 1115 International Portability of Health-Cost Coverage: Concepts and Experience by Martin Werding and Stuart McLennan, July 2011 (online only) 1114 Liberia’s Cash For Work Temporary Employment Project: Responding to Crisis in Low Income, Fragile Countries by Colin Andrews, Prospère Backiny-Yetna, Emily Garin, Emily Weedon, Quentin Wodon and Giuseppe Zampaglione, July 2011 1113 Employability and Productivity among Older Workers: A Policy Framework and Evidence from Latin America by Edmundo Murrugarra, July 2011 (online only) 1112 Cash Transfers, Children and the Crisis: Protecting Current and Future Investments by Ariel Fiszbein, Dena Ringold, Santhosh Srinivasan, June 2011 (online only) 1111 Severance Pay Programs around the World: History, Rationale, Status, and Reforms by Robert Holzmann, Yann Pouget, Milan Vodopivec and Michael Weber, May 2011 (online only) 1110 Portability of Pension, Health, and other Social Benefits: Facts, Concepts, Issues by Robert Holzmann and Johannes Koettl, May 2011 (online only) 1109 Disability and Poverty in Developing Countries: A Snapshot from the World Health Survey by Sophie Mitra, Aleksandra Posarac and Brandon Vick, April 2011 1108 Advancing Adult Learning in Eastern Europe and Central Asia by Christian Bodewig and Sarojini Hirshleifer, April 2011 (online only) 1107 Results Readiness in Social Protection & Labor Operations by Laura Rawlings, Maddalena Honorati, Gloria Rubio and Julie Van Domelen, February 2011 1106 Results Readiness in Social Protection & Labor Operations: Technical Guidance Notes for Social Service Delivery Projects by Julie Van Domelen, February 2011 1105 Results Readiness in Social Protection & Labor Operations: Technical Guidance Notes for Social Safety Nets Task Teams by Gloria Rubio, February 2011 1104 Results Readiness in Social Protection & Labor Operations: Technical Guidance Notes for Social Funds Task Teams by Julie Van Domelen, February 2011 1103 Results Readiness in Social Protection & Labor Operations: Technical Guidance Notes for Labor Markets Task Teams by Maddalena Honorati, February 2011 1102 Natural Disasters: What is the Role for Social Safety Nets? by Larissa Pelham, Edward Clay and Tim Braunholz, February 2011 1101 North-South Knowledge Sharing on Incentive-based Conditional Cash Transfer Programs by Lawrence Aber and Laura B. Rawlings, January 2011 1008 Social Policy, Perceptions and the Press: An Analysis of the Media’s Treatment of Conditional Cash Transfers in Brazil by Kathy Lindert and Vanina Vincensini, December 2010 (online only) 1007 Bringing Financial Literacy and Education to Low and Middle Income Countries: The Need to Review, Adjust, and Extend Current Wisdom by Robert Holzmann, July 2010 (online only) 1006 Key Characteristics of Employment Regulation in the Middle East and North Africa by Diego F. Angel-Urdinola and Arvo Kuddo with support from Kimie Tanabe and May Wazzan, July 2010 (online only) 1005 Non-Public Provision of Active Labor Market Programs in Arab-Mediterranean Countries: An Inventory of Youth Programs by Diego F. Angel-Urdinola, Amina Semlali and Stefanie Brodmann, July 2010 (online only) 1004 The Investment in Job Training: Why Are SMEs Lagging So Much Behind? by Rita K. Almeida and Reyes Aterido, May 2010 (online only) 1003 Disability and International Cooperation and Development: A Review of Policies and Practices by Janet Lord, Aleksandra Posarac, Marco Nicoli, Karen Peffley, Charlotte McClain-Nhlapo and Mary Keogh, May 2010 1002 Toolkit on Tackling Error, Fraud and Corruption in Social Protection Programs by Christian van Stolk and Emil D. Tesliuc, March 2010 (online only) 1001 Labor Market Policy Research for Developing Countries: Recent Examples from the Literature - What do We Know and What should We Know? by Maria Laura Sanchez Puerta, January 2010 (online only) 0931 The Korean Case Study: Past Experience and New Trends in Training Policies by Young-Sun Ra and Kyung Woo Shim, December 2009 (online only) 0930 Migration Pressures and Immigration Policies: New Evidence on the Selection of Migrants by Johanna Avato, December 2009 (online only) 0929 Ex-Ante Methods to Assess the Impact of Social Insurance Policies on Labor Supply with an Application to Brazil by David A. Robalino, Eduardo Zylberstajn, Helio Zylberstajn and Luis Eduardo Afonso, December 2009 (online only) 0928 Rethinking Survivor Benefits by Estelle James, December 2009 (online only) 0927 How Much Do Latin American Pension Programs Promise to Pay Back? by Alvaro Forteza and Guzmán Ourens, December 2009 (online only) 0926 Work Histories and Pension Entitlements in Argentina, Chile and Uruguay by Alvaro Forteza, Ignacio Apella, Eduardo Fajnzylber, Carlos Grushka, Ianina Rossi and Graciela Sanroman, December 2009 (online only) 0925 Indexing Pensions by John Piggott and Renuka Sane, December 2009 (online only) 0924 Towards Comprehensive Training by Jean Fares and Olga Susana Puerto, November 2009 0923 Pre-Employment Skills Development Strategies in the OECD by Yoo Jeung Joy Nam, November 2009 0922 A Review of National Training Funds by Richard Johanson, November 2009 0921 Pre-Employment Vocational Education and Training in Korea by ChangKyun Chae and Jaeho Chung, November 2009 0920 Labor Laws in Eastern European and Central Asian Countries: Minimum Norms and Practices by Arvo Kuddo, November 2009 (online only) 0919 Openness and Technological Innovation in East Asia: Have They Increased the Demand for Skills? by Rita K. Almeida, October 2009 (online only) 0918 Employment Services and Active Labor Market Programs in Eastern European and Central Asian Countries by Arvo Kuddo, October 2009 (online only) 0917 Productivity Increases in SMEs: With Special Emphasis on In-Service Training of Workers in Korea by Kye Woo Lee, October 2009 (online only) 0916 Firing Cost and Firm Size: A Study of Sri Lanka's Severance Pay System by Babatunde Abidoye, Peter F. Orazem and Milan Vodopivec, September 2009 (online only) 0915 Personal Opinions about the Social Security System and Informal Employment: Evidence from Bulgaria by Valeria Perotti and Maria Laura Sánchez Puerta, September 2009 0914 Building a Targeting System for Bangladesh based on Proxy Means Testing by Iffath A. Sharif, August 2009 (online only) 0913 Savings for Unemployment in Good or Bad Times: Options for Developing Countries by David Robalino, Milan Vodopivec and András Bodor, August 2009 (online only) 0912 Social Protection for Migrants from the Pacific Islands in Australia and New Zealand by Geoff Woolford, May 2009 (online only) 0911 Human Trafficking, Modern Day Slavery, and Economic Exploitation by Johannes Koettl, May 2009 0910 Unemployment Insurance Savings Accounts in Latin America: Overview and Assessment by Ana M. Ferrer and W. Craig Riddell, June 2009 (online only) 0909 Definitions, Good Practices, and Global Estimates on the Status of Social Protection for International Migrants by Johanna Avato, Johannes Koettl, and Rachel Sabates-Wheeler, May 2009 (online only) 0908 Regional Overview of Social Protection for Non-Citizens in the Southern African Development Community (SADC) by Marius Olivier, May 2009 (online only) 0907 Introducing Unemployment Insurance to Developing Countries by Milan Vodopivec, May 2009 (online only) 0906 Social Protection for Refugees and Asylum Seekers in the Southern Africa Development Community (SADC) by Mpho Makhema, April 2009 (online only) 0905 How to Make Public Works Work: A Review of the Experiences by Carlo del Ninno, Kalanidhi Subbarao and Annamaria Milazzo, May 2009 (online only) 0904 Slavery and Human Trafficking: International Law and the Role of the World Bank by María Fernanda Perez Solla, April 2009 (online only) 0903 Pension Systems for the Informal Sector in Asia edited by Landis MacKellar, March 2009 (online only) 0902 Structural Educational Reform: Evidence from a Teacher’s Displacement Program in Armenia by Arvo Kuddo, January 2009 (online only) 0901 Non-performance of the Severance Pay Program in Slovenia by Milan Vodopivec, Lilijana Madzar, Primož Dolenc, January 2009 (online only) To view Social Protection Discussion papers published prior to 2009, please visit www.worldbank.org/sp. Summary Findings This note assesses the main micro-determinants of informal employment in the Middle East and North Africa (MENA) region from a human development stand point. It’s main purpose is to quantify the patterns of labor informality (defined as the share of all employment with no access to social security) according to age, gender, education level, employment sector, profession, marital status, employment status, and geographic area in a selected group of countries in the region. Results indicate that the size of the public sector and the size of the agriculture sector are perhaps the main correlates of informality in the region. Countries where agricultural employment still constitutes a large share of overall employment (such as Morocco and Yemen) are associated with higher levels of overall informality. On the contrary, countries with larger public sectors and more urbanized such as Egypt, Syria, and Lebanon, display lower levels of overall informality. The existence of a large public sector, still associated with generous benefits and better employment quality, creates an important segmentation between public and private employment in many MENA countries. Informality rates are very high among youth between ages fifteen and twenty-four. After age twenty-four, informality decreases rapidly until individuals reach prime working age (forty to forty-five years). This rapid decrease in informality rates goes hand in hand with a rapid increase in public sector employment, suggesting that informal workers enter into public sector jobs as they move from youth into adulthood. Results also indicate that the average worker in the informal sector is disadvantaged versus the average worker in the formal sector, as they are uncovered against social risks and are generally employed in low-productivity/low pay jobs. HUMAN DEVELOPMENT NETWORK About this series... Social Protection Discussion Papers are published to communicate the results of The World Bank’s work to the development community with the least possible delay. The typescript manuscript of this paper therefore has not been prepared in accordance with the procedures appropriate to formally edited texts. The findings, interpretations, and conclusions expressed herein are those of the author(s), and do not necessarily reflect the views of the International Bank for Reconstruction and Development / The World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of The World Bank or the governments they represent. The World Bank does not guarantee the accuracy of the data included in this work. For more, please contact the Social Protection Advisory Service, The World Bank, 1818 H Street, N.W., Room G7-703, Washington, D.C. 20433 USA. Telephone: (202) 458-5267, Fax: (202) 614-0471, E-mail: socialprotection@worldbank.org or visit the Social Protection website at www.worldbank.org/sp.