IIIS Discussion Paper

No.386/ November 2011

Developmental Entrepreneurship in Sub-Saharan Africa -Assessing Financial and Social Returns

Louis Brennan and Dale Fickett

IIIS Discussion Paper No. 386

Developmental Entrepreneurship in Sub-Saharan Africa -

Assessing Financial and Social Returns

Louis Brennan and Dale Fickett

Disclaimer Any opinions expressed here are those of the author(s) and not those of the IIIS. All works posted here are owned and copyrighted by the author(s). Papers may only be downloaded for personal use only.

 

Developmental Entrepreneurship in Sub‐Saharan Africa ‐ Assessing Financial and Social Returns  

 Louis Brennan* and Dale Fickett** 

 

ABSTRACT:  This paper focuses on Developmental Entrepreneurship in the context of Sub‐Saharan Africa (SSA). A model of Developmental Entrepreneurship Outcomes along the dimensions of financial and social returns is introduced. The model is applied at a national level to the forty six countries of SSA. Fifteen are found to be attractive environments for poverty alleviation from micro, small and medium enterprise activity with Mozambique, Rwanda and Zambia having the most attractive environments. The results from the model are found to correlate with data from the World Bank Group Entrepreneurship Survey and the Global Entrepreneurship Monitor.   

Keywords: Developmental Entrepreneurship, Sub‐Saharan Africa, Financial Returns, Social Returns, Evaluation Methodology.  

1. Introduction  

In 2005, 388 million people, or 51% of the population of sub‐Saharan Africa (SSA) were living below the international poverty line of $1.25 per day (measured in purchasing power parity).  This is the worst regional poverty rate in the world.1  Of the 1.374 billion people that live in this extreme state of poverty globally, almost a quarter of that global poor2 live in SSA.   In fact, despite having 12.4% of the world’s population, the region produces only 0.023% of global GDP.3  Moreover, the region has the second lowest average GDP per capita at only $1,233 (second to South Asia).4   

The UN has classified countries based on their level of economic development, and SSA is the largest collection of countries of ‘Low Human Development’; or those with the worst levels of health care, standards of education, and income levels.5  Globally, there are approximately 1.1 billion people living in 42 such countries, and 790.4 million of them, or 71.9%, live in SSA.6  As a region, SSA suffers the lowest development rankings on every primary measure – the lowest overall human 

                                                            * Corresponding Author. Institute for International Integration Studies and School of Business, Trinity College, Dublin 2, Ireland. Email: brennaml@tcd.ie ** Dale S. Fickett, Soquent, 16 Honey Locust Court, Blackwood, NJ 08012, USA. Email: dfickett@hotmail.com  1 See World Bank (2011a).  See also World Bank (2011b), pp. 63‐67 2 ibid 3 UNDP (2010a), pp. 187 and 210; GDP based on 2008 data and measured in PPP 4 UNDP (2010a), p. 201; GDP based on 2008 data and measured in PPP  5 See UNDP (2010a), p. 146.  SSA has an overall Human Development Index value of 0.389, the lowest of any region.  6 Calculations based on statistics drawn from the UNDP (2010a), pp. 184‐187. 

2  

development index, lowest life expectancy at birth, least number of years of expected schooling for the average child, and the worst measures of gender inequality.7  In sum, sub‐Saharan Africans, by most measures, suffer the world’s worst conditions of poverty and the poorest standards of living.   

The determinants of extreme poverty or the lack of development, are highly debated; and the prescribed solutions even more so.  Interventions have ranged in size and scope, and have involved both ‘top‐down’ and ‘bottom‐up’ efforts.  These efforts fall within an umbrella process that includes:  (1) Harnessing required inputs – human capital, financial capital, social networks, and intellectual capital; (2) Ensuring policy effectiveness in input utilisation (primarily at national level) in setting development priorities, in promoting and regulating markets conducive to inward foreign direct investment (FDI), and in setting domestic and international policy; and (3) Measuring and reporting the achievement of outcomes in the areas of poverty and hunger, health, education, economic growth, gender equality, environmental sustainability, and governance.   

Interventions occur within a complex and dynamic development environment (see figure 1).  There are a range of existing economic, demographic, geo‐political and socio‐cultural factors to consider.  These change over time, and vary across countries and regions.  To some extent, this change is driven by external ‘globalisation effects’.  Placed on the backdrop of the increasing pervasiveness of connective technologies, propagation of corporates’ expansive global operating models, and the increasing prevalence of open market policies, this set of effects impacts the country‐specific factors mentioned.  Furthermore, this dynamic has been recently impacted by the 2008‐09 financial markets crisis and resultant global economic recession (labelled ‘current economic disruption’).  While this dynamic context continues to shift, a range of stakeholders implement programs which are intended to assist in the achievement of the Millennium Development Goals (MDGs).  In 2000, the international community agreed to a set of specific targets for improvements to be achieved by 2015.8  To achieve these goals Africa must surmount significant challenges:  undiversified production structure, low human capital, weak governance, state fragility, women’s empowerment deficiencies, youth unemployment and climate change.9  Since the establishment of the MDGs, progress in SSA has been made in certain areas, but significant challenges remain.10  Between 2002 and 2007 SSA economic growth topped 6.5% ‐ the highest rate in 30 years11; however, recent progress has been slowed due to weaker employment incomes (including 1 million unemployed in South Africa), and the impact of the 2008 food and fuel price spikes.12  Economic growth does not necessarily translate into poverty reduction outcomes, but its positive currents can be advantageous.    

                                                            7 UNDP (2010a), p. 146 8 See United Nations (2011a) 9 World Bank (2011d), p. 1 10 See United Nations (2011a)  11 IMF (2009), pp. 1‐3 12 IMF (2011a), p. 1 

3

 

Figure 1:  Complexity of Development Challenges   

Globalisation EffectsIncreased Resources Constraints

Growth in Emerging Market 

ConsumersWar for Talent

New Pockets of Innovation

Multi‐directional Capital Flows• Capital constraints 

within donor country governments

• Commodity price volatility 

•Weakening global trade

• Credit Constraints and Banking Regulatory Change

• Asset Devaluations (e.g. Equities, Real Estate)

• USD Currency Devaluation and Monetary Implications

• Unemployment Growth

• Economic Stagnation  in  Developed Countries

Current EconomicDisruption

Complexity of Country‐Specific Development Factors

Econ

omic

Dem

o‐graphic

Geo

‐po

litical

Socio‐

cultural

History of Aid Dependency

Tribal and CommunityNorms

Pockets of Armed Conflict

Religious & Spiritual Beliefs

Population Profile & Growth Rate

Democracy & Human Rights Progress Levels

ODA Reductions

Rural to UrbanMigration

Constraints on New Inward FDI

Growth in outward FDI to Developed Countries

Diversification of Export Base

Climate Change Vulnerability

Wealth Distribution / Inequality

Degree of Commodity Dependency

Food Crises

Under‐Employment

Poverty Reduction Trends

Improvements in AgriculturalProductivity

Improvements in Macro‐economic 

Stability

Variability  in Fiscal Health and Current Accounts

Attitudes Shaped by  Disaster Survival

Health & Education Levels

Emigration / Immigration 

Trends

LifeExpectancy

National Identity

• Extreme Poverty & Hunger

• Primary Education

• Gender Equality

• Child Mortality

• Maternal Health

• HIV/AIDS, Malaria and other Diseases

• Environmental Sustainability

• Global Partnership for Development

ContinuingDevelopmentChallenges

4  

Discussions of efforts to alleviate poverty, and to achieve synergies in the achievement of the MDGs, increasingly include the role of private investment and private enterprise as a part of the solution.  In fact, one of the chief risks to MDG achievement would be a slowing of economic growth and protracted unemployment.13  Private enterprise can provide a direct route to income increases through employment options, entrepreneurial opportunities, or micro‐enterprise activities of necessity.   

2010‐2020 is likely to be the first time since the industrial revolution that developing countries contribute more global economic growth than developed countries. Africa will play a leading part in this growth. 14  Africa (including North Africa) has gross domestic product of $1.6 trillion, roughly the size of Brazil or Russia15; and according to the IMF, “Sub‐Saharan Africa has recovered well from the global financial crisis, and the region is now second only to developing Asia in its rate of expansion.”16  For 2011 and 2012 the IMF expects SSA growth to return to those levels achieved prior to the financial crisis of 2008‐09, with predictions of 5.5% GDP growth for 2011 and 6% for 2012.17  There is some variation by country, with most growth is expected to be experienced in low‐income countries and oil‐exporting countries; while the picture is “less favourable” for other middle‐income countries (notably South Africa).18   

Economic growth which assists in poverty alleviation for those with the lowest incomes has been termed ‘pro‐poor growth’ or the development of ‘inclusive markets.’  The UNDP describes inclusive business models as those which include the poor as producers, employees and customers; and declares that their use can make a significant contribution towards meeting the MDGs.”19  Aside from conducting normal operations and expecting ‘trickle down’ effects for the poor, businesses can pursue a range of opportunities which directly improve their livelihoods by:  (1) Adopting profitable and sustainable business models which purposefully include the poor as employees and suppliers; (2) Contributing knowledge and capabilities to create affordable products and services for the poor which meet basic needs; (3) Replicating proven models to increase productivity and to expand poverty alleviation impact into new markets; and (4) Advocating for pro‐poor policies which increase incomes, provide economic choice, and empower the disadvantaged. 20 

Multinational companies, large domestic companies, small and medium enterprises (SMEs), and non profit organisations interact with policymaking institutions, research and advocacy institutions, finance institutions, and others to form a network that enables the growth of inclusive markets.21  SMEs are uniquely positioned due to their close ties with employees, customers and business partners; and they often “go the last mile” to cater to, and source from, low‐income communities.22 The growth of this entrepreneurial activity is increasingly viewed as a priority in fostering economic 

                                                            13 OECD (2010), p. 8 14 McKinsey (2010), p. 4 15 McKinsey (2010), p. 11 16 IMF (2011b), p. 79 17 IMF (2011a), pp. 1‐4; See also World Bank (2011d), p. 2 18 IMF (2011a), pp. 1‐4 19 UNDP (2010b), p. 4 20 UNDP (2008) pp. 22‐23; UNDP (2010b), p. 4; See also Prahalad, C.K. (2004) 21 UNDP (2010b), pp. 7‐13 22 ibid, p. 7 

5  

growth, contributing to economic diversification, catalyzing innovation, providing employment and other income opportunities, and catalyzing the achievement of development goals.23    Global entrepreneurship is primarily measured through the Global Entrepreneurship Monitor (GEM) and the World Bank Group Entrepreneurship Survey (WBGES) dataset.  The former captures early‐stage entrepreneurial activity and entrepreneurial intent, especially in the informal sector; while the latter captures formal business registration.24  Despite the financial contraction in 2008‐09 and its effects on entrepreneurs,25 the 2010 GEM survey found that over 250 million people in 59 economies are engaged in early‐stage entrepreneurial activity, or are running a business that was started less than 3½ years prior.  Of these people, 63 million expect to hire at least five employees over the next five years, and 27 million expect to hire at least 25.26  The GEM also finds that in sub‐Saharan Africa survey respondents “exhibited high perceptions about the presence of opportunities in their area, their capabilities for entrepreneurship, and their intent to start a business.”  Moreover, sub‐Saharan African countries have the highest concentrations of Total Entrepreneurial Activity amongst those countries with ‘factor‐driven’ economies, or those economies dominated by subsistence agriculture and extractive industries.27  According to the findings of the WBGES:  (1) In developed countries four new firms register for every 1,000 people in the labor force, while there is less than one for countries of medium and low development; (2) Data show that dynamic business creation occurs in countries that provide entrepreneurs supportive policy and regulatory environments; (3) Almost all countries noticed a drop in new business registration as a result of the global economic downturn; and (4) Countries in which the financial services sector plays a larger role in the domestic economy, experienced sharper declines in new business formation.28  Since 2004 the WBGES has captured the creation of 2,690,818 new firms in SSA, or 14% of the 18.7 million started globally.29  As SSA’s portion of global economic output is much smaller at 1.52%30, arguably we are starting to see entrepreneurship as an important engine of economic activity in SSA.  Moreover, this does not account for the substantial portion of informal economic activity in SSA, which is not captured by the WBGES survey.  A 2007 study of Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) by the International Finance Corporation, included eight SSA countries, and captured 4.5 million such businesses, or 27.5 MSMEs per 1,000 Sub‐Saharan Africans.31  These MSMEs were shown to contribute 38% to 66% of their respective country’s employment.32  Indeed, McKinsey recently agreed with this assessment of the importance of the entrepreneurial sector in Africa’s growth, 

                                                            23 In IFC (2006) the term MSME, or ‘micro, small and medium enterprise’ is used to describe the broad segment of entrepreneurial activity of individuals and small businesses; and recently, the World Bank defined their study of entrepreneurship to include “the activities of an individual or a group aimed at initiating economic enterprise in the formal sector under a legal form of business.”  See World Bank (2010a), p. 7. Here we refer to ‘entrepreneurial activity’ in its broadest sense, to capture the activity of all MSMEs regardless of their growth trajectory, and to include those operating on an informal basis.  See also World Bank (2010b); IFC (2010); OECD (2010b); Klapper et. al. (2008); Jenkins et. al. (2007); UNIDO (2004)  24 Acs et. al (2007), p. 11 25 Global Entrepreneurship Monitor (2010), pp. 7‐11; World Bank (2010a), pp. 2‐6 26 Global Entrepreneurship Monitor (2010), p. 7‐11 27 ibid.  GEM classifications of economies are based on the World Economic Forum’s Global Competitiveness Report.  See Schwab (2010). 28 See World Bank (2010c),  and other WBGES resources at:  http://go.worldbank.org/C8Q8EGTTH0   29 ibid. 30 World Bank (2010d), p. 34 31 See IFC (2011) 32 ibid. 

6  

stating, “Entrepreneurship is seen as a significant component to private sector growth (in Africa).”33  The importance of entrepreneurship in Africa’s economic growth is apparent, as is the importance of inclusive growth for the alleviation of poverty.    The rest of the paper is structured as follows: In the next section we review the developmental entrepreneurship literature, covering the linkages between entrepreneurial activity and poverty alleviation.   We then develop a model for the assessment of developmental entrepreneurship outcomes in section three, and apply that model at a national model in section four of the paper. The following section analyses the results from the application of the model while the sixth and final section of the paper offers some conclusions and presents some considerations for future work.  

2. Literature Review 

2.1 Defining Developmental Entrepreneurship ‘Developmental entrepreneurship’ sits at the intersection of development economics theory and entrepreneurship theory, of the economics and management disciplines, respectively.  From the economics literature, Naude summarises that both fields have developed rapidly over the past fifty years, but did so in relative isolation from one another; and that it is now widely recognised that it is “of great practical importance to understand if and when entrepreneurship is a binding constraint on economic development...in developing countries.”34    Areas of particular interest in relation to entrepreneurship within the development economics community include:  structural change and economic growth, income and wealth inequalities, welfare, poverty traps, and market failures.35  From the management literature, Bruton et al summarise that although there have been tremendous strides in the entrepreneurship literature; it is largely based on evidence from developed country markets.36  With only 43 articles (of 7,482 published during 1990 – 2006 in the defined ‘leading management journals’) addressing entrepreneurship in emerging economies, it remains an area of great importance and “woefully under‐examined.”37  In sum, development entrepreneurship is the study of utilising the establishment and growth of small businesses as a lever to alleviate poverty in countries with low levels of economic development, and requires research attention. 

Broadly, the existing research from both disciplines can be viewed within two categories – ‘top‐down’ policy recommendations, such as those to foster environments more conducive to entrepreneurial activity; or ‘bottom‐up’ examinations seeking to describe various insights relating to the individual entrepreneur, which tend to emanate from the management discipline.  In the former, there have been an array of findings, in relation to: developing country strategies to promote enterprise development38, financial regulatory change to increase access to financial institution accounts (for the benefit of small African firms)39, the growth effects of government strategies for pursuing trade and investment liberalisation in Least Developed Countries (LDCs) and their 

                                                            33 McKinsey (2010), p. 69 34 Naude, W. (2010), p. 1 35 ibid. 36 Bruton, G., Ahlstrom, D. and Obloj, K. (2008), p. 1 37 ibid., p. 3 38 Adeoti, J. (2000), p. 57 39 Honohan, P. and Beck, T. (2007), pp. 141‐142 

7  

concomitant effects on small firms40, social entrepreneur development programmes to “attract back” developing country diaspora with entrepreneurial competencies41, and policy mobilisation to capacitate greater access to domestic, regional and global agro‐markets as a poverty alleviation mechanism.42  These findings have generally been promulgated by the development economists, as they fall near the core scope of the discipline – providing policy recommendations regarding governance, utilisation of aid, stimulation of trade and investment, and markets regulation.   

Conversely, the ‘bottom‐up’ research provides insights which are derived from examining the start‐up firm or the entrepreneur in a developing country context, including descriptive characteristics, success determinants, work outputs, and social contributions.  Examples of such work, include:   Kiggundu’s description of the African entrepreneur, typical start‐up models, and the external contexts of which they are a part43; Mbaku’s observations regarding corruption, and specifically entrepreneurs’ propensity for trading bribes for political favours44; Jackson’s construction of a firm‐level, rather than government‐ or donor‐level view of the market context (based on research of textile and garment entrepreneurs in Zimbabwe)45; and Valliere’s & Peterson’s extension of the economic growth model to reflect differences between developed and emerging markets as regards new venture impacts on Gross Domestic Product (GDP) growth.46   

In short, development entrepreneurship literature has shifted over the last two decades from specific, supply‐driven interventions for small enterprises, to broader market development methods; as microfinance and business development services (BDS) are increasingly demand‐led and treated holistically through a value chain approach.47  Jones and Miehlbradt provide a comprehensive timeline of the enterprise development literature (see Table 1).48 

 

Stage  DescriptionBeyond Credit (early to mid‐1990s) 

Support for small enterprise is understood to go beyond provision of finance and includes ‘market development facilitation’, requiring an understanding of the systems in which the enterprise exists 

Subsector analysis approach is developed and applied Commercial Service Delivery  (1995‐2002) 

Business Development Services (BDS) paradigm evolved to formalise a range of non‐financial inputs to support indigenous entrepreneurs – training, transportation, technology, market access and information 

Renewed focus on monitoring, evaluation and impact assessment Systems Approaches (2002 – present) 

Under a range of names (e.g. pro‐poor enterprise development, value chain development, market development, and making markets work for the poor49) focus began to shift to how community and government organisations can play a role in promoting 

                                                            40 Siddiqi, M. (2008), pp. 42‐43 41 Prieto, L., Osiri, J. and Gilmore, J. (2009), p. 53; Murphy, R. (1999), p. 661 42 Regnier, P. (2009), p. 121 43 Kiggundu, M. (2002), p. 239 44 Mbaku, J. (1999), p. 309 45 Jackson, P. (2004), p.769 46 Valliere, D. and Peterson, R. (2009), p. 459 47 Steel, W. (2009), pp. 286‐290 48 Jones, L. and Miehlbradt, A. (2009), pp.304‐314 49 “Making markets work for the poor” is often abbreviated “M4P.” 

8  

entrepreneurial activity  Subsector analysis and BDS are blended to achieve new insights on industry competitiveness, value chain development, programme design and market demand assessment 

Developing Inclusive Systems  (2004‐present) 

Practitioners are starting to focus on the poor as producers, consumers and workers 

Some agencies are focused on the enabling environment, or external market context; and have greater integration of multiple functions and multiple players – policy level, value chain / meso‐level, and micro‐enterprise level interventions 

Current analytical frameworks focus on various aspects of poor people’s lives, such as culture and economic incentives 

Table 1:  Four Stages of Enterprise Development Theory and Practice 

2.2 The Locus of Developmental Entrepreneurship  

2.2.1 Stakeholders Developmental entrepreneurship stakeholders are a subset of the broader global development community.  This community is comprised of:  (1) inter‐governmental organisations; (2) national and local public sector policy makers in developed and developing countries; (3) civil society; (4) the private sector; and (5) beneficiaries.   

The subset of these stakeholders that participate in the utilisation of developmental entrepreneurship for poverty alleviation is shown in Figure 2.  Each of the five stakeholder groups is represented within the map.  Within inter‐governmental organisations there are various efforts to develop economies by spurring the growth of inclusive markets through various market development programmes.50  In the public sector, government agencies sit on opposite sides of the Official Development Aid (ODA) flow – those that provide funding, and those that receive it.  In civil society there are a range of organisations that prioritise sustainable livelihoods approaches in their global poverty alleviation efforts, some of whom could also be classed as social entrepreneurs, based on the maturity level of the organisation and their use of a not‐for‐profit model.51  Other social entrepreneurs have grown their organisations to significant scale (as distinct from indigenous microenterprise beneficiaries) and are making a contribution to poverty alleviation – such as Grameen Bank and International Development Enterprises.52  These stakeholder groups have traditionally marshalled private donations and government funding to address developing country poverty through not‐for‐profit models, however new for‐profit models are also emerging.  

New for‐profit social entrepreneurs are harnessing competitive capital to scale their operations.  As these social entrepreneurs compete in private sector markets, so too are more traditional multi‐national corporates.  For example, microfinance institutions span both for profit and not‐for‐profit models; include start‐ups and mature corporates; have core businesses in banking, retailing, and mobile telecommunications; have local versus global footprints; centre on a double or triple bottom line versus sole commercial motive; and offer basic versus complex product ranges.53   

                                                            50 See Kinda, T. and Loening, J. (2008); UNDP (2008) 51 See Coates, B. and Saloner, S. (2009); Ewalt, D. (2009); and O’Brien, J. (2008) 52 See Yanus, M. (2007) and Polak, P. (2008) 53 See Annibale, R. (2009), p. 263 

9

Within the private sector, other for‐profit models have been introduced to fight global poverty.  As mentioned, microfinance institutions, and other social entrepreneurs are using for‐profit SME models that provide finance, training, or other inputs required by the micro‐entrepreneur.  SKS Microfinance stands as a good example of a microfinance provider, modelled as ‘for‐profit’ from inception.54  These social entrepreneurs are innovating ways to contribute to poverty alleviation, and there is increasingly a body of research on social entrepreneurship which is relevant to its utilisation as a tool to achieve global development outcomes.55  In the private sector, more mature multi‐national corporates have launched various Corporate Social Responsibility programmes which contribute to local entrepreneurship to varying degrees.  These programmes range from making traditional donations to the establishment of foundations to leveraging core capabilities that achieve social outcomes as a pillar of corporate strategy.56  These corporate philanthropic activities occur on an industry backdrop that includes competition, amongst Western and (increasingly) emerging market multinational organisations, to tap local pools of natural resources, talent and consumers.57 

 

 

Figure 2:  Map of Developmental Entrepreneurship Market Participants 

All of the participants may play a role in the process of developing indigenous entrepreneurs, and as such may be included in the beneficiaries category (hence the overlap depicted in the Venn diagram).  Of course, core to the beneficiaries category are the poor themselves, who play different roles along the value chain.  The ‘beneficiaries’ category can be split into three sub‐categories:  First,                                                             54 See Akula, V. (2008) 55 See Harris, J., Sapienza, H. and Bowie, N. (2009); Prieto, L., Osiri, J. and Gilmore, J. (2009); Zahra, S., Gedajlovic, E., Neubaum, D. and Shulman, J. (2009); Hockerts, K. and Wustenhagen, R. (2009); Dean, T. and McMullen, J. (2007); Maier, J. and Schoen, O. (2007); and Dorado, S. (2006) 56 Porter, M. and Kramer, M. (2008), pp. 451‐477 57 Accenture (2009), p. 7 

Inter‐governmental Organisations

National & LocalPublic Sector

Private Sector

Civil Society

Beneficiaries

Corporate SocialResponsibilityLeaders

Emerging MarketProgramme Owners

SustainableLivelihoodsAdvocatesDeveloping Country

Finance Ministries

DevelopedCountryODA Agencies

Microenterprise and Market Development ProgrammeDirectors 

Microfinance Institutions & Other Social Entrepreneurs

CustomersShareholdersCreditors

Suppliers

BDS ProvidersEmployees

Entrepreneurs

10  

those that provide required inputs include the providers of debt and equity financing, those providing capacity building training and other BDS services, employees that provide required labour, and goods suppliers.  Moving left to right, the entrepreneurs transform these inputs, through value‐creating activity, into outputs for indigenous populations or for export.  In so doing, these entrepreneurs improve their own livelihood and those of their family through increased income and thus expanded economic choices.  Lastly, on the right, the end‐users or customers, benefit through the availability of, and the direct purchases of, a good or service which improves standards‐of‐living. 

Clearly, there is a set of complex relationships amongst global development community, especially as various organisations play differing roles in various engagements.  This complexity also applies for the subset of stakeholders that participate in developmental entrepreneurship initiatives.  Whether viewed through the lens of the economist, management theorist, entrepreneur, corporate leader, policy‐maker, or global development practitioner – developmental entrepreneurship is a significant tool for generating organic and pro‐poor economic growth, building sustainable livelihoods, and alleviating conditions of poverty in these embryonic markets where the benefits are most needed. 

2.3 Developmental Entrepreneurship and SSA One of the key factors of developing countries’ economic growth, and creating an environment conducive to the developmental entrepreneurship, is the ability to attract FDI and deploy it for productive use within the private sector.58  Countries need a sound business environment in the form of good government regulations to benefit from FDI; however excessive regulation can discourage foreign investment.59  Necessary conditions to attract FDI also include infrastructure relevant to the proposed project, stability of property rights, and democracy insofar as it provides a deterrent to expropriation and corruption.60  There is also research indicating a correlation between good governance and economic performance.61  Furthermore, the OECD recommends that in order to attract increased investment, developing countries should foster a diversified financial sector, lower the costs of investment, reduce risks, improve competition, and develop capacity.62  In order that developing countries harness financial capital and other inputs as productive means towards economic growth ends, policies must focus on creating climates most conducive to inward investment.  “What ultimately count are the productivity gains that result from product and process innovations brought about through investments, as well as the extent to which jobs and capital flow from declining industries to expanding ...economic activities.”63 

Fox and Sekkel Gaal summarise that SSA growth was stimulated by policies in the 1980s and 1990s that provided macro‐economic stability and expansion of the domestic sector.64  Indeed, there is a range of factors that impacts the suitability of business activity:  macro‐economic conditions, corruption, infrastructure, workforce skills, security, strength of the financial system and regulation.65  On the basis of individual enterprise regulation (as opposed to market regulation), the World Bank’s Doing Business 2011 reveals that SSA has the least friendly business environment.  This is important because of its direct effect – each entrepreneur has to comply with local rules regarding 

                                                            58 OECD (2006a), pp. 11‐14 59 Busse, M. and Groizard, J. (2006), p. 1.  See also World Bank (2010b) 60 Khan, M. (2005), pp.77‐82 61 See Hall, R. and Jones, C. (1999) 62 OECD (2006a), pp. 15‐17 63 ibid 64 Fox, L. and Sekkel Gaal, M. (2008), pp. 1‐2 65 World Bank (2010b), p. 1‐4 

11  

starting a business, paying taxes, trading across borders, registering property and others.  More fundamentally, when the rules are based on transparency and efficiency, opportunities are less likely to be based on patronage and nepotism.66  Despite the regulatory challenges in SSA, there are signs of improvement.  SSA as a region has one of the lowest rates of reform, with 59% of countries instituting a regulatory change.  However, this is up substantively from 22% in 2005; and three countries made the 2011 short list of those economies improving the most – Rwanda, Cape Verde, and Zambia67  As the poorest region in the world, and despite relatively poor physical infrastructure, Sub Saharan Africa has made large progress in promoting economic growth, in large part, through macro‐economic stability, political reforms, and, increasingly, regulatory changes – all aimed at improving investment attractiveness.  Consequently, starting from a poor position and still amongst the worst business environments in the world, the environment for developmental entrepreneurship opportunities is improving. 

Economic growth does not equal economic development – alleviation of poverty, improvements in health services, or gains in educational standards.  Income is one of the primary metrics used in economic analysis.  Economists utilise several methods for measuring income distributions – size distribution of income, as measured by the Gini coefficient; functional distributions, or factor share distributions (i.e. returns to land, labour, capital); and measures of absolute poverty, as measured by the Human Poverty Index.68  These measures provide insight into the nature of economic growth, and specifically who is benefiting from that growth.  Economic growth may alleviate poverty and address income inequalities, but not necessarily.  For example, historic growth constrained within extractive industry segments in developing countries led to increased gross national incomes, and with a constant rate of population growth, per capita incomes naturally rose as a mathematical consequence; but this income was highly concentrated and relatively few people escaped poverty as a result, hence growth without development.69 

As described in the first section of the paper, the economic growth which does assist in poverty alleviation for broad portions of the population has been termed ‘pro‐poor growth’ or the development of ‘inclusive markets.’  There is a significant body of research supporting the assertion that entrepreneurial activity is critical to developing economies, and that it contributes to poverty alleviation.  The OECD promotes the “central role” of the private sector in poverty alleviation, and provides an analytical framework and set of policy recommendations to facilitate pro‐poor growth, including the provision of incentives for entrepreneurship and investment by fostering:  (1) low market entry and exit barriers; (2) predictable rules of exchange; (3) secure and transferrable property rights; (4) enforceability of contracts; and (5) low levels of corruption.70  Azmat and Samaratunge found that a range of factors brought about the prevalence of small‐scale individual entrepreneurs (i.e. microenterprises), which form a major part of the informal workforce and contribute significantly to economic growth in developing countries.71  Debrah concludes that SSA governments should promote the informal sector as a significant source of employment.72  

                                                            66 ibid 67 ibid 68 Todaro, M. and Smith, S. (2006), pp. 195‐207.  The UNDP metrics now include the Human Development Index (HDI) and newer innovations such as the Inequality Adjusted HDI (see section I). 69 ibid, pp. 15‐20 70 OECD (2006a), pp. 14‐15, 20 71 Azmat, F. and Samaratunge, R. (2009), p. 437 72 Debrah, Y. (2007), p. 1063 

12  

Furthermore, Lado & Vozikis posit, “That entrepreneurship is vitally important to economic development of a nation is indisputable”73; while Morris concludes that sustainable economic development does not occur without entrepreneurship, and higher levels of entrepreneurship are directly correlated with increases in GDP, societal wealth, and quality of life.74     

Fox and Sekkel Gaal observe that most poor households derive income through the sale of their labour to themselves or to others, and that earning more money faster is the key factor in increasing the impact of economic growth on poverty reduction.  Furthermore, to overcome existing challenges to job creation, African economies need to be more globally competitive, by focusing policy initiatives on creating climates attractive for investment.  Finally, they conclude that the high growth in the informal sector (or micro‐enterprises) is a supply‐side response to weak demand for labour amongst medium and large enterprises; and prospects for increasing productivity in small hold agribusiness provides a viable route for working out of poverty.75  According to the UNDP, “The poor harbour a potential for consumption, production, innovation, and entrepreneurial activity that is largely untapped.”76  They also site many examples of businesses that are creating “value for all” by buying from, and selling to, the poor.77  Benefits are significant, as businesses have enjoyed profits (microfinance institutions earning 23% return on equity, as an industry average), growth potential in new markets, innovation capability enhancements, and an expanded labour pool.  Likewise they reference a range of benefits for the poor – income increases, improved standards of living, higher productivity and increased empowerment.78  In short, development entrepreneurship in sub‐Saharan Africa is a key lever for poverty alleviation, as it helps develop inclusive markets by utilising land and labour in income‐generating activity whose production and consumption improves standards‐of‐living. 

2.4 Challenges at the Enterprise Level As described above, there are significant challenges associated with conducting business of any size in SSA:  lack of reliable infrastructure, capital shortfalls, poor regulation, armed conflict, and endemic corruption.  Importantly, these factors significantly vary by country.  The UNDP has identified five critical constraints for growing inclusive markets:  lack of market information, poor regulatory environment, weak infrastructure, insufficient access to capital, and difficulty garnering appropriate skills and knowledge.79 Similarly, Trulsson categorises these constraints as:  access to finance, financial management competencies, market orientation, human resources, physical infrastructure, policies & regulations, and information & networks.80  Duncombe & Heeks find that poor rural entrepreneurs also rely heavily on informal, social and local information systems, especially shared telephony services.   Nichter & Goldmark find small firm growth factors in four areas – the entrepreneur, the firm, relationships & networks, and context & environment.81  Lastly, Okpara concludes that an entrepreneur’s pro‐activity in engaging in export markets, and related financial commitments, cause higher firm profitability and growth.82  These entrepreneurs face significant 

                                                            73 Lado, A. & Vozakis, G. (1997), p. 55 74 See Morris, M. (2001) 75 Fox, L. and Sekkel Gaal, M. (2008), pp. 1‐2 76 UNDP (2008), pp. 1‐12 77 ibid 78 ibid 79 ibid 80 Turlsson, P. (2002), p. 331 81 Nichter, S. and Goldmark, L. (2009), p. 1453 82 Okpara, J. (2009), pp. 1281‐1282 

13  

contextual challenges, and below we discuss research which illuminates challenges related to financial access, the policy context, and social capital.  

Access to finance is a key obstacle for the development entrepreneur.  Overall trends indicate a significantly constrained flow of capital to emerging markets – decreasing from $890B in 2007 to $390B in 2008 and $140B projected for 2009.83  Despite recent contractions, capital inflows into Africa (including North Africa) have increased from $9 billion in 2000 to $62 billion in 2008 – comparable to China on a GDP basis. Development entrepreneurs find it difficult to access credit and equity financing to expand their ventures.  Mushinski & Pickering observe that microenterprises have virtually no access to formal credit markets84, although the microfinance industry is beginning to address this market gap (see next section).  Hossain and Knight argue in favour of microcredit due to its role in expanding micro‐enterprises and fighting rural poverty.85  However, there is a debate regarding microfinance’s effectiveness.  Smith & Thurman in A Billion Bootstraps argue for the expansion of micro‐credit; while Amsden & Ha Joon Chang argue against such expansion in some over‐supplied markets, as new entrants may displace existing enterprises and have net worsening effects. 86  Datar et al launch another attack on microfinance providers, concluding that in their push to alleviate poverty, they should focus on assisting their clients build sustainable enterprises, rather than on providing greater volumes, and ever larger loan amounts.87  Financial capital is a primary input for the microenterprise, and microfinance providers are well positioned to providing this crucial step out of poverty. 

Microenterprises are also dependent on the regulatory environment (as described above) ‐ the extent to which this factor creates a challenge or an advantage for a given entrepreneur is primarily country‐driven.  Facets of the regulatory environment include:  efficiency in acquiring business permits or in closing a business, property rights and contract enforcement protections, efficiency in taxation administration, and the regulations that are industry specific.  Other domestic regulatory supports are often more indirect, but of consequence – financial sector stability, domestic infrastructure88 and human capacity investments, fiscal sustainability, public sector governance, and stances on human rights.  Indirect international policy is often more remote to the entrepreneur, but still relevant based on the entrepreneur’s competitive market (e.g. extent of importing/exporting).  These factors include:  ODA expenditures, trade agreements, security, and monetary stability.  Some examples of related research, include:  Beck et al on financial market policy to broaden access89; the World Bank’s Doing Business series covering cross‐border comparisons of reforms related to improving efficiency in operating businesses90; Aubert on promoting developing world innovation91; Ayele on investment incentives and resultant market distortions92; the World Bank working paper on 

                                                            83 Cline, W. (2009), p. 2 84 Mushinski, D. and Pickering, K. (2007), p. 567 85 Hossain, F. and Knight, T. (2008), p. 155 86 See Smith, P. and Thurman, E. (2007); Amsden, A. (2007); Ha‐Joon Chang (2007) 87 Datar, S., Epstien, M. and Yuthas, K. (2008), pp.38‐45 88 See World Bank (2010e), p. 1.  The World Bank found that African infrastructure increasingly lags behind other developing countries, has been too costly to construct and maintain, and power is by far the most significant infrastructure challenge – characterized by a $31 billion a year funding gap. 89 Beck, T., Demirgüç‐Kunt, A. and Honohan, P. (2009), p. 119 90 See World Bank (2009b) and World Bank (2010b) 91 See Aubert, J. (2005)   92 See Ayele (2006) 

14  

regulatory conditions required to attract FDI93; Phillips et al on policy recommendations to foster entrepreneurial activity94; and Bennett’s argument for government support of informal firms.95 

Social capital, or relationship networks, is also a critical input for these entrepreneurs.  One of the most significant challenges for the SSA entrepreneur, and especially for women, is entry requirements for the formal economy, such as education and business networks.96  For many people, these barriers to more formal employment perpetuate entrepreneurship of necessity – typically at a subsistence level.  Wheeler observes that developing world entrepreneurs who build sustainable, successful enterprises rely upon informal networks that include other private sector players, non‐governmental organisations (NGOs), and other community groups, as developed with the Sustainable Local Enterprise Network Model.97  Networks can also facilitate the recruitment of the start‐up team, and Ibeh posits that these firms can overcome barriers to entry to international markets through this recruitment.98  Likewise, Zhu et al found that developing country SMEs can increase their internationalisation capabilities by leveraging embedded networks with local governments and business groups.99  Conversely, Bernard et al demonstrate the limitation of certain network nodes, as market‐oriented and community‐oriented organisations in rural settings are constrained by geographical remoteness, social conservatism, lack of access to resources, and limited management capacity.100   

These challenges also present entrepreneurs with new business opportunities.  Below we describe areas of market opportunity for development entrepreneurs, and typical strategies utilised to address them. Many factors bring about the rise of new business opportunities – a change in demographics or regulation, the introduction of a new technology, the weakening of a once dominant market leader, or a given enterprise’s recruitment of a new partner, to name a few.  For a given enterprise there are a number of useful frameworks and techniques for identifying and assessing new opportunities for both established market players and new ventures, albeit created primarily for developed market contexts.101  These frameworks necessitate an entrepreneur’s understanding of the underlying forces, as entrepreneurial opportunities typically grow out of these changes.  There are the primary macro‐factors, or the major trends, that characterize the landscape in which SSA entrepreneurs operate; and secondly there are several industry‐level areas of emerging opportunity.  Stemming from several significant macro‐trends and across several industry sectors, developmental entrepreneurship opportunities are arising which help alleviate poverty by providing the poor increased incomes or other improvements in standards‐of‐living. 

2.5 Social Return Dimension Developmental entrepreneurship opportunities provide social benefit.  It is believed that the extent of these outcomes for a given venture is based on a number of contributing factors.  First, there are                                                             93 See Busse, M. and Groizard, J. (2006) 94 See Phillips, C. and Bhatia‐Panthaki, S. (2007) 95 See Bennett, J. (2009) 96 Spring, A. (2009) 97 Wheeler et al (2005), pp. 36‐37 98 See Ibeh, K. (2004)  99 Zhu, H., Hitt, M. and Tihanyi, L. (2007), pp. 1‐2 100 Bernard et al (2008), pp. 2188‐2190 101 The management literature is rich in work covering innovation, entrepreneurship and new business opportunities.  We would particularly draw the reader’s attention to McGrath and MacMilllan (2008); Kim and Mauborgne (2005); Timmons and Spinelli (2004); Christensen, Roth and Anthony (2004); Christensen and Raynor (2003); and Bhide, Amar (2003). 

15  

a range of primary benefits that will result to varying degrees – income increases for the entrepreneurs that own a new business, standard‐of‐living improvements for customers that purchase goods or services, and increased employment or livelihood opportunities that empower greater economic choice.  Second, there are several secondary benefits, which are relevant based on the nature of the opportunity – purchases of locally procured goods and services from value chain partners, improvements in life expectancy and child or maternal mortality rates, increased educational enrolment, improved gender equality, improvements to food supplies, and new benefits related to environmental sustainability.  Third, the tertiary benefits include skills and knowledge spill‐over in target communities (or the building of human capacity); the growth in social capital, or local networks that attract future investment, trade, and mentorship; benefits associated with future uses of new intellectual property resulting from new technologies/innovations; and cultural benefits of producing models that can influence policy changes and attract people to entrepreneurial undertakings.    

A number of examples in the literature demonstrate the validity of the primary benefits.  Tamvada documents increases in income for micro‐entrepreneurs, and the route out of poverty that entrepreneurship provides.102  Similarly, Morris draws broader conclusions related to the importance of entrepreneurship to an economy and shows correlations in GDP increases, improvements to societal wealth, and quality of life enhancements. 103 Research by the UNDP provides evidence regarding standards of living improvements for those availing of the offerings micro‐entrepreneurs provide.104  Regarding labour utilisation associated with a given developmental entrepreneurship opportunity, Koo provides evidence regarding the upward social mobility entrepreneurship and related employment opportunities provide, Ahmed and Peerlings find that labour productivity, incomes and welfare are all positively correlated to improved working conditions in related SMEs, and Kellogg develops a scorecard to measure employee poverty rate improvements in the small business customers of a non‐profit microfinance provider.105   

Regarding the secondary benefits Milder provides evidence of the benefits related to value chain partnering.106  Broader economic development, encompassing effects related to improvements in health, education and hunger are also documented, such as those reported by Songco on household welfare related to rural infrastructure projects, Reardon on the impacts of the agribusiness on rural poverty alleviation for small hold farmers, and Mair & Marti on the poverty reduction impacts related to those entrepreneurs that work to fill “institutional voids”.107  de Mel, Benzing & Chu, and Prasad all separately address the role of gender in micro‐entrepreneurship and its impacts.108  Lastly, Tremblay & Neef, as well as Dean & McMullen, examined the role of micro‐entrepreneurship, and related opportunities for environmental sustainability improvements.109 

The tertiary benefits related to micro‐entrepreneurship are also covered in the literature.  Papagiandis et al discuss the role of innovation and technology, and social networks, as they relate 

                                                            102 Tamvada, J. (2010), p. 65 103 Morris, M. (2001), p. v 104 See UNDP (2008); and Milder, B. (2008), pp. 301, 316 105 See Koo H. (1976), Ahmed, N. and Peerlings, J. (2008); and Kellog, C. (2009) 106 Milder, B. (2008), pp. 301, 316 107 See Songco, J. (2002); Reardon, T. et al (2009); and Mair, J. & Marti, I. (2008) 108 See de Mel, S., McKenzie, D. and Woodruff, C. (2008); Benzing, C. and Chu, H. (2009); and Prasad, R. (2009) 109 See Tremblay, A. and Neef, A. (2009); Dean, T. and McMullen, J. (2007) 

16  

to spurring entrepreneurial activity.110  Endeavor, a U.S. based not‐for‐profit in the developmental entrepreneurship space, documents outcomes related to their engagements, including outputs related to knowledge capital transfer, cultural capital benefits, and social networks development.111  Regarding policy impacts, in 2007 the World Bank documented outcomes related to pro‐poor aquaculture in rural Asia, including policy influence, adaptive technologies and knowledge dissemination.112 

2.6 Financial Return Dimension In order to attract sufficient competitive capital through debt and equity sources, a venture must demonstrate its capacity to repay the debt, or the extent of returns on equity invested, including appropriate risk premiums.  For start‐up businesses in these markets, access to microfinance is vital, and lending criteria are typically based upon the size of the loan amount, collateral requirements, interest rates and other service fees, compulsory savings or group contribution requirements, and other terms and conditions.113  For the equity investor, the most holistic yardstick of firm performance is financial returns as measured by total return to shareholders (TRS) – a measurement inclusive of spread (return on invested capital less the weighted average cost of capital), and firm growth . 114  This measure of financial returns is a useful tool for understanding the projected ‘end result.’  However, a range of underlying factors contribute to the new venture’s ability to perform.  The due diligence process undertaken by an angel investor, venture capitalist or creditor in considering a potential investment would rely heavily upon the business plan, including a range of analyses and projections related to market size, ability to differentiate, risk mitigation, and others.  These analyses, although separate to, are also closely related to the financial performance projections.  In essence, these factors for screening opportunities are the generally accepted indicators of the financial performance, as measured by TRS.  The underlying factors related to a venture’s ability to generate these financial returns, and hence their attractiveness, have been considered by Timmons and Spinelli and by Cochrane.115  

There are several studies related to the financial feasibility of developmental entrepreneurship.  Ferh e al utilise corporate finance techniques to estimate the difference between market rates of returns and actual rates of return in determining the outcomes of microfinance initiatives.116  Finn provides a case study on Village Enterprise Funds, a provider with over 9,000 micro‐grants in developing countries, and shows the prevalence of micro‐entrepreneurs to repay loans and to start subsequent businesses.117 De Mel et al calculated the real (i.e. net of inflation) return to capital at 5.7% per month for micro‐enterprises in developing countries.118  In 2009, Raiz published a case study on a for‐profit incubator based in South Africa, which is profitably investing in local start‐ups.119  Similarly, Copeland provided a case study on a new venture providing lighting solutions in 

                                                            110 Papagianndis, S., Li, F., Etzkowitz, H. and Clouser, M. (2009), p. 215 111 Endeavor (2008), pp. 26‐31 112 See World Bank (2007) 113 Think Microfinance (2010) , p. 2 114 Taken, in part, from Higgins, R. (2007), pp. 53‐56, 294‐296 115 Timmons & Spinelli (2004), pp.91‐103; Cochrane (2004), p.1 116 Ferh, D. and Hishigsurren, G. (2005), p. 133 117 See Finn, B. (2005) 118 de Mel, S., McKenzie, D. and Woodruff, C. (2007), pp. 1‐2 119 Raiz, A. (2009), pp.61‐62 

17  

India and Africa, which recently received $6M in venture funding.120  Lastly, Masakure et al utilised the resource‐based theory of the firm to assess financial performance of Ghanaian SMEs.121 

A number of studies have been conducted which address specific industry sectors and geographic markets that are attractive due to their social benefits and investment returns.  The World Bank produced two relevant reports on opportunities in SSA – one on the opportunities associated with aquaculture, and another on agribusiness.122  In 2008, Milder described the opportunity presented by providing venture funding in the finance gap between microcredit and corporate finance.123  Likewise, Eid provides insights regarding the opportunities for private equity in developing countries.124  Masakure et al explore the financial performance of non‐farm enterprises in Ghana125; and  Ravallion stresses the importance of productivity in small hold farming, and their likelihoods of success in increasing food supplies and utilising labour.126  Kirubi et al provided an analysis of the opportunity presented by increasing village‐level community electricity improvements.127   In short, there is currently a body of research that supports the assertion that developmental entrepreneurship opportunities are commercially attractive.  In fact, Tambunan argues that “SMEs in LDCs can survive, and even grow in the long run, as they create a niche market for themselves, they act as a ‘last resort’ for the poor, and they will continue to grow alongside larger enterprises for whom they often supply required inputs.”128 

From the preceding, the following have salience: 

1. Sub‐Saharan Africa is the world’s worst region for extreme poverty; 2. The region is also home to significant economic growth and development improvements; 3. Inclusive markets approaches offer a proven method for harnessing private enterprise for 

poverty alleviation outcomes; 4. Developmental entrepreneurship is one such approach – the establishment and growth of 

micro‐, small and medium enterprises which engage the poor; 5. These entrepreneurs face significant challenges in operating within these markets, and have 

adopted innovative strategies in the pursuit of local business opportunities;  6. Frameworks and techniques for identifying and assessing new opportunities for both 

established market players and new ventures have been primarily created for developed market contexts; and 

7. There are social and financial returns accruing from development entrepreneurship.  

3.  A Model of Development Entrepreneurship Outcomes  

We now focus on the development of frameworks and techniques for identifying and assessing outcomes for developmental entrepreneurship.  In particular we consider how best to support                                                             120 See Copeland, M. (2009) 121 See Masakure et al (2009) 122 See World Bank (2007); Larsen, K., Kim, R. and Theus, F. (2009)  123 See Milder, B. (2008) 124 See Eid, F. (2006) 125 See Masakure et al (2009) 126 Ravallion, M. (2008), p. 303 127 See Kirubi, C. et al (2008) 128 Tambunan, T. (2008), p. 147 

18

development entrepreneurs – so that through their success, they may work to improve the livelihoods of people within their families, communities, and industries.  Support for the entrepreneurs of SSA has taken the form of programmes from the full range of stakeholders.  Naturally, it becomes necessary to allocate finite resources, and allocation decisions need to be based upon informed analysis. 

Two principles underpin the following model of developmental entrepreneurial outcomes:  (1) Valid prediction of a given entrepreneur’s propensity for financial return and social impact is possible (see figure 3); and (2) Precious resources should be allocated to those opportunities which maximize the achievement of both goals.129   

Clearly, difficulty arises in comparing enterprises and balancing trade‐offs.  Three types of trade‐offs are apparent.  First, there are ‘social‐social’ trade‐offs and value judgments to be made when comparing impact along the social dimension.  For example, is it preferable to invest in a start‐up with the potential to educate thousands of students, or in one which can employ hundreds?  Second, there are ‘social‐financial’ trade‐offs.  Is it wiser to invest within an enterprise with a proven potential to generate 18% internal rate of return (IRR) and a demonstrable ability to raise the income of 300 people; or is it wiser to invest in the enterprise with a proven ability to generate 22.5% IRR and a demonstrable ability to raise the income of 250 people?  Does the longer‐term potential of the second enterprise – given their presumed future ability to raise capital and expand impact through the replication of their model – warrant the investment over the first?  Third, the ‘financial‐financial’ trade‐offs have been within the remit of loan underwriters and early‐stage investors conducting due diligence.  Although judgment always plays a role, there are certainly better codified models for assessing the risk, returns, and a range of other factors which are likely to affect enterprise performance (see below).   

3.1 Financial and Social Returns – The Trade­offs  

                                                             129 In our model we include environmental benefits within the ‘social’ dimension.  As a public good, we consider benefits to the environment a social benefit, similar to income improvement for the poor or improved health or education standards.  

Financial Return Dimension

Not‐for‐Profit  and Public Sector Space

Most AttractiveOpportunities

Least AttractiveOpportunities

Private Sector Space

Social Return Dim

ension

Figure 3:  Dimensions of Developmental Entrepreneurship Outcomes 

19  

 

These trade‐offs can occur for the investor considering two or more early‐stage investment targets.   On the debt side this can occur, when commercial lenders are considering established small and medium enterprise loans, trade finance terms, or underwriting requirements for microcredit borrowers.  It also occurs for inter‐governmental, public sector, or non‐profit programmes to support entrepreneurs and small businesses through the provision of:  mentorships, assistance in business planning, action planning, training, access to social networks, or the provision of market information.    

These trade‐offs also occur within the operations of a given enterprise.  When making a range of decisions, mangers face situations in which these conflicts arise.  For example, is it preferable to delay the investment in a new warehouse and delay the expansion of a new agricultural supply company, in order for the manager to achieve the 17% return investors anticipated; if this also means that the food supply target and hunger alleviation impact that was also promised is sure to be missed?  We can imagine social‐social trade‐offs that could also occur at enterprise level.   

Investment decisions have always included value judgments.  Historically the ‘financial‐financial’ trade‐offs have been viewed through the lens of maximising total return to shareholders.  A range of tools enable decision‐makers to forecast anticipated returns ex ante, and to measure actual returns ex post.  Although the decision maker clearly must weigh options, risks, and all information at hand – the use of the models provides important insight.  Therefore, of the three types, the decision maker wrestling with a ‘financial‐financial’ trade‐off has the most complete toolset for weighing the options.   

Regarding the ‘social‐social’ trade‐off, tools are in their infancy.  Industry efforts, which commenced as disparate proprietary Social Return on Investment (SROI) measurements, have now began to coalesce around an industry standard for gauging impact.130  Early work in this area was undertaken by Jed Emerson, Melinda Tuan and Fay Twersky, as they developed the social return on investment framework.  Also, Kramer synthesized a number of evaluation techniques in “Measuring Innovation:  Evaluation in the Field of Social Entrepreneurship” to define practical and balanced measures of impact. 131 

These metrics crucially provide impact investors a way to compare enterprises along the social dimension, and establish a new tool for informing these decisions.132  These techniques have generally been applied for measuring impact ex post, but are not generally applied for predictions of social impact ex ante.   As is the case in the ‘financial‐financial’ trade‐off, the decision maker considering a ‘social‐social’ trade‐off will have to make value judgments.  The extent to which the value judgment plays a role is arguably greater for the ‘social‐social’ assessor.  Lastly, the ‘social‐financial’ trade‐off is fraught with difficulty regarding assessment, and oftentimes stimulates heated debate. These trade‐offs often require the greatest amount of value judgment.    

                                                            130 See GIIRS (2011) and SROI Network (2011) 131 Trelstad, B. (2008), pp. 116‐117 132 At their best, these metrics provide insights regarding incremental improvements.  In other words, an investment may have helped reduce poverty in a given geography; but it is desirable to calculate the extent to which the reduction is attributable to the investment, and not attributable to other investments or the result of pre‐existing growth trends.   

20  

A framework for the evaluation of performance along financial and social dimensions is proposed that can be applied at various levels – to compare the outcomes generated by entrepreneurs or enterprises; to gauge the impact between industries,  supply chains, market‐level or cluster interventions; or to gauge the country‐level conduciveness for generating developmental entrepreneurship opportunities and for supporting the enterprises that address them.  At enterprise level we can theoretically envision a mapping of (projected or actual) total return to shareholders (TRS) and SROI, and this looks to be especially useful when comparing enterprises using standardised data and measuring outcomes ex post.  Also, we can imagine conducting a similar analysis for a group of enterprises – a supply chain, a collaborative cluster, or an industry – where the values, along both dimensions, are calculated utilising the the sum of the enterprise values while reflecting network agglomerations with an appropriate multiplier.  The difficulty in utilising this approach is the collection of standardised data across the enterprise sample. Capital allocation decisions, lending decisions, or decisions regarding the allocation of ‘soft’ supports from accelerators or incubators necessitate a robust framework for projecting future performance along both dimensions.   

Below we identify and incorporate the factors related to the financial and social return dimensions applicable to an evaluative framework at a national level and we apply the framework to the countries of SSA.   

4. An Evaluation of Developmental Entrepreneurship Opportunities at National Level in SSA 

 

Sub‐Saharan Africa is a diverse collection of 46 countries, and each has a unique policy and regulatory environment, set of environmental resources, profile of economic activity, technology landscape and demographic profile.  As such, in consideration of the trade‐offs described above, it is useful for the decision‐maker to evaluate the national attributes of a developmental entrepreneurship opportunity along both financial and social dimensions.      

The WBGES demonstrates a range of considerations to utilize when comparing countries’ ability to provide an environment in which developmental entrepreneurs will thrive, and in so doing help alleviate poverty.  First, the quality and efficiency of the legal, regulatory and governance environments are the primary determinants of entrepreneurial activity.133  Interestingly, Ghana and South Africa have recently been found to be less corrupt than China, India and Brazil.134  Second, business density, or the number of registered business per member of the labor force, is another key indicator of entrepreneurial conduciveness.135  Third, the Doing Business136 rankings are strong indicators of business density and entry, or the number of new businesses registered relative to the size of the economy or population.137  Forth the cost of starting a business as a percentage of per capita Gross National Income (GNI) is also a key factor in entrepreneurial activity.  The business entry rate will increase by 1% for every 10 percentage point decrease in the cost of starting a 

                                                            133 Klapper, et al. (2007), p. 2‐3, 15 ‐ 18 134 See Transparency International (2010). 135 Ibid. 136 See World Bank (2010c). 137 Klapper, et. al. (200&), pp. 18 ‐ 21 

21  

business (as a percentage of per capita GNI).138  Fifth, the log Gross Domestic Product (GDP) per capita and domestic credit accessibility are both strongly correlated with business entry, however no causal relationship has been established.139  Concurring with these points, the IFC recently found that businesses are created at a faster rate in countries with good governance, a strong regulatory and legal system, low corporate taxes, and less administrative procedures when dealing with public‐sector agencies.140 

The extent to which the national environment is supportive of innovation is another important dynamic in relation to the attractiveness of a given country.  According to a recent report of the OECD, “the major function of SMEs and entrepreneurship in innovation is the introduction of advances in products, processes, organizational methods and marketing techniques into the economy.”141 Innovation drives the creation of jobs and economic growth; and innovation policy seeks to foster supportive environments. Innovation policy, in developed and developing countries alike, must take into account local conditions, economic inequalities, demographic challenges, and activity of the informal sector.142  The European Union Lisbon Treaty identified three factors in the uptake of new technology – R&D expenditure, structural reforms, and market de‐regulation; and subsequently, a 2007 African Union summit adopted a science and technology plan of action, with the New Economic Partnership for African Development (NEPAD) overseeing a science and technology program.143 Furthermore, innovation is at the heart of economic development, social welfare and protection of the environment – with the World Bank declaring, “Innovation is the main source of increased performance, of getting more out of limited resources, of finding new ways to use existing resources, and to mobilize people to produce better goods and services.”144 

The ability to capture an innovative idea, to translate that idea to a suitable offering, and to deliver it to market in a profitable fashion is dependent upon the dynamics of the specific market to which it will be introduced, and the capabilities of the firm related to meeting market requirements.  Differences in total factor productivity account for roughly half the differences in income across countries, and are generally associated with differences in technological progress.145  A country’s ability to harness innovation is therefore a key element in the determination of a country’s attractiveness for developmental entrepreneurship activities.  Simply put, the more innovation that is currently present in a given market, the more that there is likely to be in the future.   

There are several other factors which provide insight into a given country’s ability to support entrepreneurship and innovation.  One of the strongest determinants of entrepreneurial and innovation potential is the educational level achieved by the individual entrepreneur.146  It stands to reason that a country with a higher proportion of its population achieving tertiary education, is more conducive to innovation than one with a lower level of educational achievement.  Also, as one might 

                                                            138 Ibid. 139 Ibid. 140 IFC (2010), p. 1 141 OECD (2010b), p. 32 142 OECD (2010c), p. 9 ‐ 12 143 See OECD (2009), p. 81; OECD (2010c), p. 9 ‐ 12 144 World Bank (2010d), pp. 22 ‐ 24 145 de Mel, et. al (2009), p. 23 146 Ibid. 

22  

expect, the extent to which a country invests in research and development activities is also positively correlated to growth and innovation.147 

International relationships through trade and receipt of inward FDI are also strong indicators of innovation.  The amount of inward FDI a country attracts is a strong indicator of its ability to support private‐sector activity.  According to Gorodnichenko et. al. vertical transfer of capabilities from foreign to domestic firms and FDI spill‐over are significant.148  Two industries – infrastructure and natural resources – dominate as destinations for inward FDI, and along with activity in the informal sector, are strong loci of innovation.149   Pressure from foreign competition has a positive effect on innovation, as these firms are more likely to upgrade their product, acquire a new technology, and obtain a new accreditation.150  Furthermore, globally engaged firms are larger, more productive, more capital intensive, and pay higher wages than purely domestic firms.  In short, engaging in global supply chains, through either trade or receipt of investment, tends to spur innovation.  

Innovation, entrepreneurship and other small business activity occurs at varying levels across the 46 countries of SSA.  A range of factors will determine the extent to which a given country provides an environment in which MSMEs will thrive, and the extent to which their growth will capacitate improvements along the social dimension.   

Based on the foregoing considerations, we next describe the approach we employ to evaluate returns on both financial and social dimensions. We then employ that approach to the SSA countries to ascertain which are best positioned to impact poverty through MSME growth and hence which are most attractive to development entrepreneurs.  

4.1Financial Return Dimension Along the financial return dimension we have created a composite index which enables a comparative analysis across the 46 countries of SSA.  Readily available data allows the eight factors which collectively provide a comprehensive view of a given country’s environment for supporting MSMEs ability to generate returns to capital to be evaluated.  Table 2 describes these factors, which are captured in the financial returns index:  

Factor  Metric  Source Market Size  2011 GDP in billions of USD, measured in 

purchasing power parity IMF 

Market Growth  Post crisis real GDP growth is measured utilising a simple average of 2009 data, 2010 data, and the 2011 estimate 

IMF 

Global Competitiveness  Global Competitiveness Index, which captures assessments of institutions, infrastructure, macro‐economic environment, health and education, market efficiencies, financial market development, technological readiness, market size, business sophistication, and innovation 

World Economic Forum 

Attractiveness for Inward Foreign Direct 

FDI inflows as a percentage of GDP UN Conference on Trade and 

                                                            147 Ibid. 148 Şeker (2009), p. 2 149 OECD (2010c), p. 65 – 66, p. 83 150 Gorodnichenko et. al. (2009), p. 15, 28 

23  

Investment  Development and IMF 

Economic Diversification  2009 manufacturing and services output as a percentage of GDP 

World Bank 

Strength of Governance  2010 Worldwide governance indicators are averaged across the six dimensions captured – voice and accountability, political stability, absence of violence and terrorism, government effectiveness, regulatory quality, rule of law and control of corruption 

World Bank 

Ease of Doing Business  2011 global ranking of countries’ abilities to create a conducive regulatory environment, covering:  ease of starting a business, dealing with construction permits, registering a property, getting credit, paying taxes, trading across borders, enforcing contracts, and closing a business 

World Bank 

Corruption Perception  2010 country rankings covering perceptions regarding the abuse of entrusted power for private gain in both the public and private sectors. 

Transparency International 

Table 2:  Components of the Financial Returns Index  Each metric enables a country ranking, and for which we assign a value of 1 to 46 – with a value of 46 for the most attractive environment (e.g. lowest corruption percentage, highest market growth).  In those instances where no data is available for a country, we assign the group’s average value so as to not use a specific metric to bias the overall results against a particular country.  Finally, the financial return index is calculated by dividing the sum of these values by the highest possible value of 368 – resulting in an index which ranges from 0 to 1.  

4.2 Social Return Dimension In a similar manner, the social returns dimension is evaluated utilising those factors which collectively indicate those environments in which poverty alleviation is most needed.  Table 3 describes these factors, which are captured in the social returns index:  

Factor  Metric  Source Poverty Incidence  Percentage of people living below the 

international poverty line of $1.25 per day World Bank 

Level of Human Development 

2010 Human Development Index, which captures levels of health, income and education internationally 

United Nations Development Programme 

Inequality  Income Gini Coefficient 2000 – 2010, which is a comprehensive measure of income inequality across a population 

United Nations Development Programme 

Table 3 :  Components of the Social Returns Index  Mirroring the approach described in the financial returns dimension, each metric enables a country ranking, and again we assign a value of 1 to 46 – with a value of 46 for the environment in which conditions most necessitate poverty alleviation efforts.   In those instances where no data is 

24

available for a country, we assign the group’s average value so as to not use a specific metric to bias the overall results against a particular country.  Finally, the social return index is calculated by dividing the sum of these values by the highest possible value of 138 – resulting in an index which ranges from 0 to 1. 

4.3 Results  The metrics utilised in measuring each of the factors related to financial return propensity and the need for social returns contain some overlap.  For example, market size is captured within the market size factor, as well as within the global competitiveness rankings.  Also, the input metrics present some weaknesses which are illuminated within the source documents.  However, the outputs of our analysis provide a useful method for comparing multiple countries along these two dimensions, given the available input data; and for arriving at relevant conclusions regarding the country‐level environments most conducive to MSME growth, and where that growth is most needed to assist in the alleviation of poverty.  The calculation of the indices is given in the Appendix 1 and the resultant index values are plotted in Figure 4. 

The analysis demonstrates that across the group of 46 SSA countries, 15 are the most attractive environments for poverty alleviation through MSME activity (see figure 9):  Burkina Faso, Congo, The Gambia, Lesotho, Liberia, Madagascar, Malawi, Mozambique, Namibia, Nigeria, Rwanda, Sudan, Swaziland, Tanzania, and Zambia.  It is within these countries we posit that a given MSME would have the most likely opportunities to thrive, and importantly, that the venture’s growth would lead to beneficial poverty alleviation outcomes. 

 

Figure 4:  Scatter Plot of Index Values 

Financial Return Dimension

Social Return Dim

ension

0.5 1.0

0.5

0.25

0.75

1.0

0.25

Namibia

Botswana

Zambia

Tanzania

Mozambique

Malawi

Rwanda

Lesotho

Gambia

Swaziland

Nigeria

Madagascar

Liberia

AngolaSudan

Congo

Niger

Mali

Côte d’Ivorie

Zimbabwe

Burkina FasoEritrea

Dem. Rep. of Congo

Sierra Leone

ComorosGuinea

Central African Rep.

Guinea‐Bissau

Burundi

Uganda

São Tomé and PríncipeSouth Africa

Equatorial Guinea

EthiopiaSeychelles

Mauritius

Cape VerdeSenegalBenin

Kenya

Ghana

CameroonTogo

Mauritania

Gabon

0.75

High Human Development

Medium Human Development

Low Human Development

No Human Development Rank

25  

 

In the next section of the paper we consider these results in the light of the data available from the World Bank Group Entrepreneurship Survey (WBGES) and the Global Entrepreneurship Monitor (GEM). In particular, we explore whether the implications of the country rankings in terms of most attractive environments for poverty alleviation through MSME activity from our evaluation framework are reflected in the WBGES and GEM studies.  

5. Discussion  

The allocation of limited resources to support poverty alleviating MSME activity presents a selection challenge.  The Financial Returns Index (FRI) and the Social Returns Index (SRI), provide a method by which one may compare competing geographies, economic clusters, industries, value chains, or individual enterprises.  Recall, FRI is a measure of a country’s ability to provide an environment conducive to the generation of returns to capital by MSMEs; while SRI is a measure of a country’s need for poverty alleviation impact. 

The World Bank Group Entrepreneurship Survey (WBGES) covers only the formal business sector, and the primary variable of interest is the density of new business entry.151  ‘Entry Density’ is defined as the number of newly registered limited liability companies per 1,000 working age (15‐64) people.152  World Bank analysis has revealed that:  (1) Entry Density is significantly correlated with level of development – the higher the level of development, the higher the Entry Density; (2) Entry Density is highly correlated to the development of financial markets – countries with more developed financial markets experience greater levels of formal business registration; (3) Entry Density demonstrates a positive correlation with Doing Business rankings (the World Bank’s measures of the quality of the business environment); and (4) Entry Density has a negative correlation with measures of the informal economy as a percentage of GDP.153   

The WBGES Entry Density data covers 15 sub‐Saharan African countries; and we find a positive correlation of 0.36 between the 2004‐2009 average Entry Density level and FRI.154  As we would expect, in those countries where there are higher levels of Entry Density, we have found that the country’s environment is more conducive to MSME financial returns.  Conversely, there is a negative correlation (‐0.37) between Entry Density and SRI – meaning that in general the greater the country’s need for poverty alleviation impact, the fewer formal new businesses are registered (see Appendix 2 for calculation of the correlation coefficients).   

The other primary study of global entrepreneurial activity is the Global Entrepreneurship Monitor (GEM); which measures ‘Total Early‐Stage Entrepreneurial Activity’ (TEA).  GEM defines TEA as, “the prevalence rate of individuals in the working‐age population who are actively involved in business start‐ups, either in the phase preceding the birth of the firm, or the phase spanning 3 ½ years after 

                                                            151 World Bank (2010a), pp. 2‐3 152 Ibid. 153 Ibid, pp. 3‐9 154 We follow the WBGES approach to country comparisons by employing the 2004‐2009 average.  See appendix for all data.  

26

the firm.”155  TEA captures both informal and formal entrepreneurial activity; and it has been captured in the 2010 report across 59 countries.  A plot of TEA and GDP per capita shows the relationship whereby low income levels necessitate high levels of entrepreneurship, which then fall as countries’ development bring about employment alternatives.  Also, at the higher end of the GDP per capita spectrum, there is an upswing in entrepreneurial activity, as countries with higher development levels experience greater numbers of innovation‐ and opportunity‐driven start‐up activity (see Figure 5). 

Importantly, GEM also measures the motivation behind the entrepreneurial activity.  Necessity‐motivated entrepreneurship is undertaken at particularly high rates in countries with the lowest GDP per capita levels; and this is largely explained by the lack of other employment opportunities within these countries.156  This is contrasted against ‘Improvement‐driven opportunity’, which refers to those entering entrepreneurship because they seek independence or to improve their income.157  When comparing countries’ quality of the business environment, the distinction is critical.  The countries of SSA exhibit high levels of necessity‐motivated entrepreneurship where people within these countries create their own jobs to generate income.   

 

 

Figure 5:  Total Early‐Stage Entrepreneurial Activity Rates and Per Capita GDP 2010158  

 

                                                            155 Global Entrepreneurship Monitor (2010), p. 24.  Also, GEM defines the ‘birth event’ as the payment of any wages for more than three months to anybody, including the founders.  Nascent entrepreneurs are those involved in a start‐up prior to the ‘birth event’, and owner‐managers of new firms are those individuals actively involved in a start‐up after the ‘birth event’.  156 Global Entrepreneurship Monitor (2010), p. 27‐29 157 Ibid. 158 See Global Entrepreneurship Monitor (2010), p. 27; and IMF World Economic Outlook Database.  Bolivia and Vanuatu are not included because their TEA rates are outliers.  Trinidad & Tobago is not included due to a lack data on GDP per capita. 

y = 0.0212x2 ‐ 1.3525x + 25.812R² = 0.5408

0

5

10

15

20

25

30

35

0 10 20 30 40 50 60Percen

tage of 1

8‐64

 Pop

ulation 

Involved

 in Early‐Stage

 Entrepren

eurial 

Acivity

GDP per Capita in Purchasing Power Parity,in thousands of international $

27  

Global TEA motivated by an improvement opportunity is positively correlated to GDP per capita with a correlation coefficient of 0.455.  The line of best fit provides a useful method for estimating Opportunity‐driven TEA for the countries of SSA. Estimation of opportunity‐driven TEA rates for the countries of SSA, allows further analysis of FRI and SRI.  A positive correlation of 0.3306 exists between estimates of Opportunity‐driven TEA rates in SSA and FRI; and conversely a negative relationship of (‐0.43) exists between these estimates and SRI.159 

In those countries with environments most conducive to MSME financial returns, as measured through the Financial Returns Index (FRI), there is generally a higher rate of formal business registration and there are higher rates of opportunity‐driven entrepreneurial activity.  In countries with high Social Returns Index, or those countries in greatest need of poverty alleviation assistance, there are typically lower levels of formal business registration, lower levels of opportunity‐driven start‐up activity, and higher levels of entrepreneurship by necessity. 

6. Conclusions  

Along many dimensions, Sub‐Saharan Africa is the world’s worst region for poverty. However Africa is also experiencing a historically significant period of growth – which is also comparable to the more recognised BRICs.  Economic growth through micro‐ and SMEs has been linked to poverty alleviation. Poverty alleviation is most needed in countries with high incidences of international poverty, where standards of living are the poorest, and where inequality is worst. 

Across a vast array of development stakeholders, significant efforts are underway to promote poverty alleviating economic growth. Growth is most likely to occur in countries with sizeable markets, sustained growth, competitive infrastructure, an ability to attract inward FDI, which have a sound regulatory environment, and are able to stimulate economically diversified activity in manufacturing and services. 

From a development entrepreneurship perspective, enterprise level evaluation is required along financial and social dimensions. The model of Development Entrepreneurship Outcomes developed in this paper incorporates these two dimensions. Poverty alleviating impact is most likely when the firm provides income generation, improves standards of living, engages local supply chain partners, and provides an example of entrepreneurship which others are likely to follow. A given venture is most likely to provide financial returns when it operates in an attractive market, has favourable firm‐level economics, secures a competitive advantage, provides an attractive harvest option, is led by a robust management team, and is able to mitigate risk. 

A country level evaluation methodology was developed that incorporated both financial and social dimensions. The application of this evaluation methodology to the countries of SSA yielded a short list of 15 countries which provide the environments most conducive to MSME activity, and in which that activity is most likely to contribute to poverty alleviation impact. Mozambique, Rwanda and Zambia stand out as having the most attractive environments along both dimensions. The results from the country level evaluation were found to be correlated with the Entry Density measure from the WBGES and the “improvement driven” Total Early‐Stage Entrepreneurial Activity measure from 

                                                            159 See appendix for supporting data. 

28  

the GEM thus providing a level of corroboration for the outputs from the country level evaluation methodology developed and applied in this paper. 

Future research related to Developmental Entrepreneurship should be directed towards the development of a firm‐level causal framework that can be used for predicting a given venture’s propensity for financial and social returns. As demonstrated in this paper, the poverty alleviation outcomes are apparent and well documented. However in the development of such a causal framework, a major research challenge relates to the conduct of controlled field studies and the measurement of standardised data inputs from a range of sample firms and financial returns and social impact results measured over time.  

Measurement of social returns is notably difficult, but possible.  Kramer synthesized a number of evaluation techniques in “Measuring Innovation:  Evaluation in the Field of Social Entrepreneurship” to define practical and balanced measures of impact. 160 The key challenge for the financial returns dimension is not in developing the appropriate methodology for calculating financial returns, but in collecting the required inputs across a statistically significant number of microenterprises. 

The model of Development Entrepreneurship Outcomes developed in this paper can be applied to other regions of the world such as the countries of Central America and the Caribbean region. Evaluations of enterprise groupings (e.g. industries, markets, value chains, clusters) to determine those which present the greatest opportunities for poverty alleviation through MSMEs represents another avenue for researchers to explore. 

                                                            160 Trelstad, B. (2008), pp. 116‐117 

Appendix 1 – Index Calculations 

 

 

Mar

ket S

ize ‐ 2

011 E

stim

ated

 GDP

 ($ 

billio

ns PP

P)Su

staini

ng G

rowt

h ‐ Po

st Cr

isis R

eal 

GDP G

rowt

h Rat

e (20

09‐20

12)

Comp

etitiv

enes

s of E

cono

mic 

Infra

struc

ture

 ‐ 201

0 Glo

bal 

Comp

etitiv

enes

s Ran

k

Attra

ctive

ness

 for I

nves

tmen

t ‐ FD

I 

Inflow

s as a

 Perce

ntag

e of G

DP 

Econ

omic 

Dive

rsific

ation

 ‐ 

Man

ufac

turin

g and

 Serv

ices O

utpu

t as 

a Per

cent

age o

f GDP

Stre

ngth

 of G

over

nanc

eEa

se of

 Doin

g Bus

iness

 Rank

 for 2

011

Corru

ption

 Perce

ptio

nFin

ancia

l Ret

urns

 Inde

x ‐ En

viron

men

t 

cond

ucive

 to co

mpet

itive

 retu

rns t

o 

capit

alPe

rcent

age o

f Peo

ple L

iving

 Below

 

the I

nter

natio

nal P

over

ty Li

ne of

 

$1.25

 per d

ay

2010

 Hum

an D

evelo

pmen

t Ind

ex

Mea

surin

g Ine

quali

ty ‐ I

ncom

e Gini

 

Coef

ficien

t 200

0 ‐ 20

10

Socia

l Ret

urns

 Inde

x ‐ En

viron

ment

 in 

mos

t nee

d of p

over

ty all

eviat

ing 

impa

ct

Liberia 1.863 5.7 .. 14.55% 35.00% 20.47 155 3.3 0.556 83.70% 0.300 0.526 0.913

Zimbabwe 5.932 7.0 136 1.92% 70.00% 3.86 157 2.4 0.476 .. 0.140 0.501 0.785

Zambia 21.911 6.9 115 5.18% 54.00% 40.68 76 3 0.736 64.30% 0.395 0.507 0.768

Mozambique 23.908 6.8 131 3.61% 59.00% 45.2 126 2.7 0.693 60.00% 0.284 0.471 0.768

Congo, Dem. Rep. 25.229 5.5 .. 12.68% 38.00% 3.71 175 2 0.439 59.20% 0.239 0.444 0.761

Rwanda 13.459 6.2 80 0.34% 57.00% 38.76 58 4 0.655 76.80% 0.385 0.467 0.746

Central  African Republic 3.675 3.0 .. 2.08% 30.00% 11.79 182 2.1 0.311 62.40% 0.315 0.436 0.703

Burundi 3.628 3.8 137 0.41% .. 14.14 181 1.8 0.281 81.30% 0.282 0.333 0.688

Chad 19.704 4.8 139 4.15% 45.00% 6.48 183 1.7 0.313 61.90% 0.295 0.398 0.674

Niger  11.997 4.2 .. 8.51% .. 27.28 173 2.6 0.492 43.10% 0.261 0.439 0.667

Comoros 0.84 2.1 .. 1.12% .. 17.93 159 2.1 0.375 46.10% 0.428 0.643 0.659

Madagascar 20.61 ‐0.7 124 4.30% 69.00% 32.83 140 2.6 0.573 67.80% 0.435 0.472 0.638

Burkina Faso 21.899 5.3 134 0.18% .. 41.25 151 3.1 0.531 56.50% 0.305 0.396 0.630

Swaziland 6.088 0.4 126 1.53% 87.00% 33.43 118 3.2 0.595 62.90% 0.498 0.507 0.623

Malawi 13.784 6.7 125 1.09% 63.00% 39.98 133 3.4 0.668 73.90% 0.385 0.39 0.623

Sudan 97.367 3.6 .. 1.67% 51.00% 5.77 154 1.6 0.504 .. 0.379 .. 0.618

Lesotho 3.688 4.0 128 1.60% 75.00% 47.65 138 3.5 0.625 43.40% 0.427 0.525 0.616

Sierra Leone 5.081 4.4 .. 0.76% 27.00% 23.22 143 2.4 0.425 53.40% 0.317 0.425 0.616

Nigeria 415.132 7.5 127 1.60% 27.00% 14.71 137 2.4 0.579 64.40% 0.423 0.429 0.609

Angola 116.001 3.2 138 9.08% 37.00% 17.45 163 1.9 0.470 29.90% 0.403 0.586 0.601

Namibia 15.557 2.5 74 5.83% 73.00% 61.88 69 4.4 0.761 49.10% 0.606 0.743 0.587

Guinea  11.509 1.9 .. 2.80% 35.00% 6.8 179 2 0.330 43.80% 0.340 0.433 0.587

Mali 18.331 5.2 132 0.87% 3.00% 36.73 153 2.7 0.484 51.40% 0.309 0.39 0.587

Gambia, The 3.79 6.1 90 1.05% 62.00% 36.74 146 3.2 0.625 34.30% 0.390 0.473 0.580

Guinea‐Bissau 1.916 3.8 .. 0.50% 42.00% 16.66 176 2.1 0.311 48.80% 0.289 0.355 0.572

Eritrea 4.018 4.8 .. 1.54% 69.00% 13.99 180 2.6 0.450 .. .. .. 0.564

30  

 

Notes: a. Market Size ‐ 2011 Estimated Gross Domestic Product measured at purchasing‐power‐parity (PPP), using current international dollars, and as estimated by IMF staff.  

Data available at www.imf.org b. Post Crisis Real GDP Growth Rate (2009‐2011) is calculated using a simple average of the constant price data and estimates for 2009, 2010, and 2011.  Available at 

www.imf.org 

Mar

ket S

ize ‐ 2

011 E

stim

ated

 GDP

 ($ 

billio

ns PP

P)Su

staini

ng G

rowt

h ‐ Po

st Cr

isis R

eal 

GDP G

rowt

h Rat

e (20

09‐20

12)

Comp

etitiv

enes

s of E

cono

mic 

Infra

struc

ture

 ‐ 201

0 Glo

bal 

Comp

etitiv

enes

s Ran

k

Attra

ctive

ness

 for I

nves

tmen

t ‐ FD

I 

Inflow

s as a

 Perce

ntag

e of G

DP 

Econ

omic 

Dive

rsific

ation

 ‐ 

Man

ufac

turin

g and

 Serv

ices O

utpu

t as 

a Per

cent

age o

f GDP

Stre

ngth

 of G

over

nanc

eEa

se of

 Doin

g Bus

iness

 Rank

 for 2

011

Corru

ption

 Perce

ptio

nFin

ancia

l Ret

urns

 Inde

x ‐ En

viron

men

t 

cond

ucive

 to co

mpet

itive

 retu

rns t

o 

capit

alPe

rcent

age o

f Peo

ple L

iving

 Below

 

the I

nter

natio

nal P

over

ty Li

ne of

 

$1.25

 per d

ay

2010

 Hum

an D

evelo

pmen

t Ind

ex

Mea

surin

g Ine

quali

ty ‐ I

ncom

e Gini

 

Coef

ficien

t 200

0 ‐ 20

10

Socia

l Ret

urns

 Inde

x ‐ En

viron

ment

 in 

mos

t nee

d of p

over

ty all

eviat

ing 

impa

ct

Tanzania 63.504 6.4 113 1.19% 57.00% 41.41 128 2.7 0.704 67.90% 0.398 0.346 0.558

Congo, Rep. 18.345 7.1 .. 16.46% 28.00% 14.36 177 2.1 0.504 54.10% 0.489 0.473 0.536

Côte d’Ivorie  35.659 0.1 129 1.13% 68.00% 11.07 169 2.2 0.481 23.80% 0.397 0.484 0.529

Botswana 30.17 2.8 76 1.90% 61.00% 70.11 52 5.8 0.742 31.20% 0.633 0.61 0.478

São Tomé and Príncipe 0.335 4.5 .. 0.96% .. 38.63 178 3 0.473 28.60% 0.488 0.506 0.457

Uganda 45.95 6.3 118 2.00% 58.00% 31.71 122 2.5 0.682 37.70% 0.422 0.426 0.457

South Africa 555.34 1.5 54 0.30% 81.00% 59.86 34 4.5 0.742 26.20% 0.597 0.578 0.449

Ethiopia 94.888 8.5 119 0.21% 43.00% 21.05 104 2.7 0.614 39.00% 0.328 0.298 0.449

Equatorial  Guinea 26.15 4.0 .. 2.91% .. 10.78 164 1.9 0.511 .. 0.538 .. 0.444

Senegal 25.454 3.5 104 0.99% 75.00% 40.78 152 2.9 0.633 33.50% 0.411 0.392 0.413

Seychelles 2.208 4.0 .. 17.93% .. 55.39 95 4.8 0.663 1.99% .. .. 0.409

Mauritius 19.356 3.8 55 2.36% 86.00% 73.59 20 5.4 0.826 .. 0.701 .. 0.408

Cape Verde 2.066 4.9 117 5.79% .. 65.51 132 5.1 0.686 20.60% 0.534 0.504 0.399

Kenya 71.627 4.5 106 0.20% 71.00% 25.56 98 2.1 0.568 19.70% 0.470 0.477 0.399

Benin 14.786 3.0 103 0.80% .. 42.9 170 2.8 0.531 47.30% 0.435 0.386 0.391

Ghana 74.895 8.4 114 3.91% 56.00% 55.58 67 4.1 0.791 30.00% 0.467 0.428 0.370

Cameroon 47.234 3.0 111 0.95% 67.00% 22.37 168 2.2 0.503 9.60% 0.460 0.446 0.362

Togo 6.374 3.6 .. 0.68% .. 19.89 160 2.4 0.429 38.70% 0.428 0.344 0.348

Mauritania 7.202 3.0 135 0.21% 49.00% 22.15 165 2.3 0.318 21.20% 0.433 0.39 0.297

Gabon 24.326 3.3 .. 0.75% 45.00% 29.61 156 2.8 0.466 4.80% 0.648 0.415 0.210

Colour Coding: High Human DevelopmentMedium Human DevelopmentLow Human DevelopmentNo Human Development Value Provided

31  

c. Global Competitive Index ‐ 2010 Rank, Global Economic Forum The Global Competitiveness Report 2010‐11, pp.15.  Based on an index which measures: assessments of institutions, infrastructure, macro‐economic environment, health and primary education, higher education and training, goods market efficiency, labor market efficiency, financial market development, technological readiness, market size, business sophistication, and innovation.  

d. Attractiveness for Inward Investment ‐ FDI Inflows as a Percentage of GDP is calculated utlizing the UNCTAD 2010 FDI estimate divided by the IMF 2010 GDP estimate. See UNCTAD (2011), pp. 187‐190.  GDP measured at purchasing‐power‐parity (PPP), using current international dollars, and as estimated by IMF staff.  Data available at:  www.imf.org 

e. Economic Diversification ‐ Manufacturing and Services Output as a Percentage of GDP is the sum of the World Development Indicators 2011 data for manufacturing and services as a percentage of GDP.  See World Bank (2011b), pp. 198‐200. 

f. Strength of Governance ‐ Average of percentiles across the six dimensions of the Worldwide Governance Indicators Dataset.  Available at:   http://go.worldbank.org/EAAD9A0GA0.  See also World Bank (2010d).  Dimensions included within the ranking ‐ voice and accountability, political stability and abscence of violence and terrorism, government effectiveness, regulatory quality, rule of law, and control of corruption. 

g. Ease of Doing Business ‐ Captures the global ranking as measured by the World Bank's Doing Business methodology.  Data available at:  http://www.doingbusiness.org/rankings.  Rankings include measurements of the ease of starting a business, dealing with construction permits, registering a property, getting credit, paying taxes, trading across borders, enforcing contracts, and closing a business. 

h. Corruption Perception ‐ Data drawn from Transparency International's Corruption Perceptions Index 2010.  See Transparency International (2010), p. 12. i. Financial Returns Index ‐ Environment conducive to competitive returns to capital.  Here we allocate a rating of 46 to 1 with the higher values for the top performer in 

each input metric.  For those countries with no input data on a given metric, the group's mean value is used.  The index value is calculated by arriving at the sum of the ratings, and dividing that sum by the highest possible score of 368.    

j. Percentage of People Living Below the International Poverty Line of $1.25 per day is utilised to capture the extent of poverty.  Here we utilise the most recent survey year available.  See World Bank (2011b), pp. 62‐64. 

k. 2010 Human Development Index values represent the most comprehensive measurements of standards of living.  This covers three areas of human development ‐health, education and income.  See UNDP (2010a), pp.  143‐146. 

l. 2000 ‐ 2010 Gini Coefficient is a comprehensive measure of income inequality on a 0.00 to 1.00 scale.  The greater the value the higher the level of inequality.   See UNDP (2010a), pp.  152‐155. 

m. Social Returns Index ‐ Environment in which poverty alleviation impact is most needed.  Here we allocate a rating from 46 to 1, with the higher value for the country in most need of poverty alleviation impact.  For those countries with no input data on a given metric, the group's mean value is used. The index value is calculated by arriving at the sum of the ratings, and dividing that sum by the highest possible score of 138.    

 

   

Appendix 2 Calculation of Correlation Coefficients 

 World Bank Group Entrepreneurship Survey Analysis Financial Returns Index ‐ Environment conducive to competitive returns to capital 

Social Returns Index ‐ Environment in most need of poverty alleviating impact 

WBGES Entry Density 2004 ‐ 2008 Average 

Mauritius  0.826  0.408  8.203 

Gabon  0.466  0.210  3.775 

South Africa  0.742  0.449  1.135 

Zambia  0.736  0.768  0.762 

Uganda  0.682  0.457  0.615 

Ghana  0.791  0.370  0.593 

Kenya  0.568  0.399  0.560 

Nigeria  0.579  0.609  0.553 

Senegal  0.633  0.413  0.213 

Rwanda  0.655  0.746  0.188 

Malawi  0.668  0.623  0.075 

Burkina Faso  0.531  0.630  0.068 

Ethiopia  0.614  0.449  0.027 

Togo  0.429  0.348  0.023 

Niger   0.492  0.667  0.005 

Correlation Statistics            Correlation between Entry Density and Financial Returns Index 0.361395122         Correlation between Entry Density and Social Returns Index 

‐0.370764192         

Colour Coding: 

High Human Development       Medium Human Development       Low Human Development       No Human Development Value Provided 

   

 

33  

Global Entrepreneurship Monitor Analysis 

Country (a) 2010 GDP Per Capita in PPP, international $ 

(b) Total Entrepreneurship Activity ‐ 2010 Percentage of 18‐64 Population Involved in Early‐Stage Entrepreneurship Activity 

(c) Percentage of TEA that site Improvement Opportunity as their Motive 

Angola  5,632.20 32.4  30Argentina  15,854.37 14.2  43Australia  39,699.36 7.8  59Belgium  36,100.23 3.7  54Bosnia & Herzegovina  7,782.26 7.7  30Brazil  11,239.47 17.5  46Chile  15,001.95 16.8  53China  7,518.72 14.4  34Colombia  9,566.08 20.6  41Costa Rica  11,215.55 13.5  38Croatia  17,683.52 5.5  49Denmark  36,449.55 3.8  54Ecuador  7,775.82 21.3  45Egypt  6,354.44 7  25Finland  34,585.45 5.7  54France  34,077.04 5.8  56Germany  36,033.28 4.2  48Ghana  2,615.06 33.9  35Greece  28,433.86 5.5  39Guatemala  4,884.52 16.3  27Hungary  18,738.39 7.1  43Iceland  36,620.51 10.6  68Iran  10,864.73 12.4  39Ireland  38,549.80 6.8  33Israel  29,531.37 5  55Italy  29,392.40 2.3  55Jamaica  8,727.03 10.5  39Japan  33,804.76 3.3  47Korea (South)  29,835.92 6.6  49Latvia  14,460.49 9.7  51Macedonia  9,727.90 8  23Malaysia  14,669.77 5  41Mexico  14,429.85 10.5  41Montenegro  10,741.98 14.9  38Netherlands  40,764.55 7.2  64Norway  52,012.51 7.7  74Pakistan  2,790.86 9.1  39Peru  9,330.16 27.2  47Portugal  23,222.78 4.5  52

34  

Romania  11,860.13 4.3  47Russia  15,836.75 3.9  30Saudi Arabia  23,825.70 9.4  75Slovenia  28,030.40 4.7  54South Africa  10,497.58 8.9  31Spain  29,741.73 4.3  42Sweden  38,031.48 4.9  72Switzerland  41,663.05 5  60Taiwan  35,227.45 8.4  48Tunisia  9,483.44 6.1  48Turkey  13,463.66 8.6  47Uganda  1,240.64 31.3  33United Kingdom  34,919.51 6.4  43United States of America  47,283.63 6.1  50Uruguay  14,296.11 11.7  54Zambia  1,511.74 32.6  41 

a. The Gross domestic product based on purchasing‐power‐parity (PPP) per capita GDP  in current international dollar. Source:  IMF World Economic Outlook Database. b. Total Entrepreneurship Activity for 2010 by country, or the percentage of the 18‐64 population who are either a nascent entrepreneur or owner‐manager of a new business. c. Percentage of those involved in TEA who claim to be driven by opportunity as opposed to finding no other option for work; and who indicate the main driver for being involved in this opportunity is being independent or increasing their income, rather than just maintaining their income. Source:  GEM Consortium Database  

Financial Returns Index ‐ Environment conducive to competitive returns to capital 

Social Returns Index ‐ Environment in most need of poverty alleviating impact 

Estimated Percentage of Opportunity‐driven TEA 

Angola  0.470  0.601  37.01 

Benin  0.531  0.391  34.54 

Botswana  0.742  0.478  42.82 

Burkina Faso  0.531  0.630  34.49 

Burundi  0.281  0.688  33.93 

Cameroon  0.503  0.362  34.97 

Cape Verde  0.686  0.399  35.84 Central African Republic  0.311  0.703  34.13 

Chad  0.313  0.674  34.69 

Comoros  0.375  0.659  34.40 

35  

Congo, Dem. Rep.  0.439  0.761  33.88 

Congo, Rep.  0.504  0.536  36.30 

Côte d’Ivorie   0.481  0.529  34.68 

Equatorial Guinea  0.511  0.444  44.38 

Eritrea  0.450  0.564  34.09 

Ethiopia  0.614  0.449  34.29 

Gabon  0.466  0.210  42.54 

Gambia, The  0.625  0.580  34.88 

Ghana  0.791  0.370  35.23 

Guinea   0.330  0.587  34.31 

Guinea‐Bissau  0.311  0.572  34.33 

Kenya  0.568  0.399  34.67 

Lesotho  0.625  0.616  34.46 

Liberia  0.556  0.913  33.92 

Madagascar  0.573  0.638  34.23 

Malawi  0.668  0.623  34.18 

Mali  0.484  0.587  34.43 

Mauritania  0.318  0.297  34.92 

Mauritius  0.826  0.408  42.00 

Mozambique  0.693  0.768  34.28 

Namibia  0.761  0.587  37.79 

Niger   0.492  0.667  34.13 

Nigeria  0.579  0.609  35.12 

Rwanda  0.655  0.746  34.41 São Tomé and Príncipe  0.473  0.457  34.80 

Senegal  0.633  0.413  34.76 

Seychelles  0.663  0.409  47.50 

Sierra Leone  0.425  0.616  34.16 

South Africa  0.742  0.449  39.88 

Sudan  0.504  0.618  35.16 

Swaziland  0.595  0.623  36.77 

Tanzania  0.704  0.558  34.52 

Togo  0.429  0.348  34.19 

Uganda  0.682  0.457  34.42 

Zambia  0.736  0.768  34.58 

Zimbabwe  0.476  0.785  33.94 

Correlation Statistics                  Correlation between Estimated Opportunity‐driven TEA and Financial Returns Index 

0.331         Correlation between Estimated Opportunity‐driven TEA and Social Returns Index 

‐0.437             

36  

     

Colour Coding: High Human Development  Medium Human Development  Low Human Development          

No Human Development Value Provided       

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  

 

37  

Bibliography   

Accenture (2009), Strategies for Achieving High Performance in a Multi‐polar World – Global Choices for Global Challenges.  Available online at: http://www.accenture.com/Global/Research_and_Insights/Policy_And_Corporate_Affairs/Multi‐PolarWorld.htm  

Accenture (2010) Africa – The new frontier for growth, Available at:  www.accenture.com  

Acs, Z., Desai, S. and Klapper, L. (2008), “What Does ‘Entrepreneurship’ Data Really Show? A Comparison of the Global Entrepreneurship Monitor and World Bank Group Datasets”, World Bank Policy Research Working Paper Series, Working Paper 4667 

Adeoti, J. (2000), “Small Enterprise Promotion and Sustainable Development:  An Attempt at Integration”, Journal of Developmental Entrepreneurship, 5 (1), pp. 57‐71 

Africa Guide (2010) http://www.africaguide.com/culture/index.htm 

Ahmed, N. and Peerlings, J. (2008), “Addressing Workers’ Rights in the Textile and Apparel Industries:  Consequences for the Bangladesh Economy, World Development, 37 (3), pp. 661‐675 

Akula, V. (2008), “Business Basics at the Base of the Pyramid”, Harvard Business Review, 86 (6), pp. 53‐57 

Aldonas, G. (2008), “Enabling the Entrepreneurs”, International Trade Forum, Issue 1, pp. 7‐8.  Availalbe online at:  http://www.tradeforum.org/news/fullstory.php/aid/1320/Enabling_the_Entrepreneurs.html 

Amsden, A. (2007), Escape from Empire:  The Developing World’s Journey Through Heaven and Hell, Boston:  MIT Press 

Annibale, R. (2009), “Achieving Inclusive Growth”, Enterprise Development and Microfinance, 20 (4), pp. 263‐265 

Aubert, J. (2005), “Promoting Innovation in Developing Countries:  A Conceptual Framework”, World Bank Policy Research Working Paper Series, Working Paper 3554, pp. 1‐38   

Ayele, S. (2006), “The Industry and Location Impacts of Investment Incentives on SMEs Start‐up in Ethiopia”, Journal of International Development, Vol. 18, pp. 1‐13 

Ayers, S. and Harman, P. (2008), “Innovation and Entrepreneurship:  The Role of Business Incubation”, Enterprise Development and Microfinance, 20 (1), pp. 12‐26 

Azmat, F. and Samaratunge, R. (2009), “Responsible Entrepreneurship in Developing Countries:  Understanding the Realities and Complexities”, Journal of Business Ethics, Vol. 90, pp. 437‐452 

Bear, M. and Field, M. (2008), “Managing the Process of Change:  Useful Frameworks for Implementers of Making Markets Work for the Poor Programmes”, Enterprise Development and Microfinance, 19 (2), pp. 154‐169 

Beck, T., Demirgüç‐Kunt, A. and Honohan, P. (2009), “Access to Financial Services:  Measurement, Impact and Policies”, The World Bank Research Observer, 24 (1), pp. 119‐145 

Bekkers, H., Miehlbradt, A. and Roggekamp, P. (2008), “How to Assess if Markets Work Better for the Poor:  Experiences from the Katalyst Project in Bangladesh”, Enterprise Development and Microfinance, 19 (2), pp. 120‐136 

38  

Bennett, J. (2009), “Informal Firms in Developing Countries:  Entrepreneurial Stepping Stone or Consolation Prize?”, Small Business Economics, Vol. 34, pp. 53‐63 

Benzing, C. and Chu, H. (2009), “A Comparison of the Motivations of Small Business Owners in Africa”, Journal of Small Business and Enterprise Development, 16 (1), pp. 60‐77 

Bernard et al (2008), “Do Village Organisations Make a Difference in African Rural Development?”, World Development, 36 (11), pp. 2188‐2204 

Bhide, Amar (2003) The Origin of New Businesses, Oxford University Press 

Brettel, M., Engelen, A. and Heinemann, F. (2008), “New Entrepreneurial Ventures in a Globalised World:  The Role of Market Orientation”, Journal of International Entrepreneurship, Vol. 7, pp. 88‐110 

Bruton, G., Ahlstrom, D. and Obloj, K. (2008), “Entrepreneurship in Emerging Economies:  Where Are We Today and Where Should the Research Go in the Future”, Entrepreneurship Theory and Practice, 32 (1), pp. 1‐14 

Busse, M. and Groizard, J. (2006), World Bank Working Paper ‐ Foreign Direct Investment, Regulations and Growth, Washington, D.C.:  World Bank Publishing. Available online at:  http://go.worldbank.org/JQ2QIGIFP0 

Christensen, Clayton and Raynor, Michael (2003) The Innovator’s Solution:  Creating and Sustaining Successful Growth, Harvard University Press 

Christensen, Clayton, Roth, Eric A., and Anthony, Scott D. (2004) Seeing What’s Next:  Using Theories of Innovation to Predict Industry Change, Harvard University Press 

Cline, W. (2009), “The Global Financial Crisis and Development Strategy for Emerging Market Economies”, Washington, D.C.:  Peterson Institute for International Economics 

Coates, B. and Saloner, S. (2009), “The Profit in Nonprofit”, Stanford Social Innovation Review, 7 (3), pp. 68‐71 

Cochrane. S. (2004), “The Risk and Return of Venture Capital” on ssrn.com.  Website accessed on February 28, 2010 at:  http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1501570  

Copeland, M. (2009), “Products for the Other Three Billion”, Fortune, 159 (7) 

Datar, S., Epstien, M. and Yuthas, K. (2008), “In Microfinance, Clients Must Come First”, Stanford Social Innovation Review, 6 (1), pp. 38‐45 

de Mel, S., McKenzie, D. and Woodruff, C. (2007), “Returns to Capital in Microenterprises:  Evidence from a Field Experiment”, World Bank Policy Research Working Paper Series, Working Paper 4230.   

de Mel, S., McKenzie, D. and Woodruff, C. (2008), “Are Women More Credit Constrained?  Experimental Evidence on Gender and Microenterprise Returns”, World Bank Policy Research Working Paper Series, Working Paper 4746.   

Dean, T. and McMullen, J. (2007), “Toward a Theory of Sustainable Entrepreneurship:  Reducing Environmental Degradation through Entrepreneurial Action”, Journal of Business Venturing, Volume 22, pp. 50‐76  

Debrah, Y. (2007), “Promoting the Informal Sector as a Source of Gainful Employment in Developing Countries:  Insights from Ghana”, The International Journal of Human Resource Management, 18 (6), p. 1063 

Dorado, S. (2006), “Social Entrepreneurial Ventures:  Different Values So Different Processes of Creation, No?”, Journal of International Development, 11 (4), pp. 319‐343 

39  

Eid. F. (2006), “Private Equity Finance as a Growth Engine:  What it Means for Emerging Markets”, Business Economics, July 2006, pp. 7‐22 

Endeavor (2008), Impact Report 2007‐08.  Available online at:  http://www.endeavor.cl/wp‐content/uploads/2009/04/prensa‐endeavor‐impact‐report‐20081.pdf  

Ewalt, D. (2009), “Low‐Dose Capitalism”, Forbes, 184 (8) 

Ferh, D. and Hishigsurren, G. (2005), “Raising Capital for Microfinance:  Sources of Funding and Opportunities for Equity Financing”, Journal of Developmental Entrepreneurship, 11 (2), pp. 133‐143 

Finn, B. (2005), “A Real Angel Investor – Silicon Valley’s Village Enterprise Fund Backs Start‐ups $100 at a Time”, Business 2.0, 6 (7), p. 44 

Fox, L. and Sekkel Gaal, M. (2008), Working Out of Poverty:  Job Creation and the Quality of Growth in Africa, Washington, D.C.:  World Bank Publishing 

Frishammar, J. and Anderssen, S. (2009), “The Overestimated Role of Strategic Orientations for International Performance in Smaller Firms”, Journal of International Entrepreneurship, Volume  7, pp. 57‐77 

Global Post (2010) http://www.globalpost.com/webblog/commerce/top‐6‐african‐business‐and‐culture‐trends‐watch‐2010 

Global Entrepreneurship Monitor (2010) Global Entrepreneurship Monitor 2010 Global Report.  Babson Park, MA:  Donna Kelley, Niels Bosma, José Ernesto Amorós and Global Entrepreneurship Research Association (GERA). 

Ha‐Joon Chang (2007), Bad Samaritans:  Rich Nations, Poor Policies and the Threat to the Developing World, Business Books 

Hall, R. and Jones, C. (1999), “Why Do Some Countries Produce So Much More Output per Worker Than Others?”, The Quarterly Journal of Economics, 114 (1), pp. 83‐116 

Harris, J., Sapienza, H. and Bowie N. (2009), “Ethics and Entrepreneurship”, Journal of Business Venturing, Vol. 24, pp. 407‐418 

 Higgins, R. (2007), Analysis for Financial Management – Eighth Edition, Boston:  McGraw Hill Irwin 

Hockerts, K. and Wustenhagen, R. (2009), “Greening Goliaths versus Emerging Davids:  Theorizing About the Role of Incumbents and New Entrants in Sustainable Entrepreneurship”, CSR & Business in Society Working Paper Series, Working Paper 01‐2009, pp. 1‐40.  Available online at:  https://openarchive.cbs.dk/handle/10398/7122   

Honohan, P. and Beck, T. (2007), Making Finance Work for Africa, Washington, D.C.:  World Bank and MacMillan Publishing Solutions 

Hossain, F. and Knight, T. (2008), “Can Micro‐credit Improve the Livelihoods of the Poor and Disadvantaged?”, International Development and Planning Review, 30 (2), pp. 155‐175 

Hung Manh Chu, Benzing, C. and McGee, C. (2007), “Ghanaian and Kenyan Entrepreneurs:  A Comparative Analysis of Their Motivations, Success Characteristics and Problems”, Journal of Developmental Entrepreneurship, 12 (3), pp. 295‐322 

 Ibeh, K. (2004), “Further Export Participation in Less Performing Developing Countries”, International Journal 

of Social Economics, 31 (1/2), pp. 94‐110  

40  

IFC (2006) Small and Medium Enterprise Department Background Note on Micro, Small & Medium Enterprise Database.  Washington, D.C.:  World Bank Group. 

IFC (2010), “IFC’s SME Banking Knowledge Guide”, Access Finance, January 2010, Issue 30. 

IFC (2011) IFC SME Resources – MSME Data.  Website accessed December 2010 at:  http://www.ifc.org/ifcext/sme.nsf/Content/Resources  

IMF (2009) Regional Economic Outlook – Sub Saharan Africa Weathering the Storm Oct 09, Washington, D.C.:  International Monetary Fund Publishing Services.  Available at:  http://www.imf.org/external/pubind.htm 

IMF (2010)  Regional Economic Outlook – Sub‐Saharan Africa Resilience and Risks Oct 2010, Washington, D.C.:  International Monetary Fund Publishing Services.  Available at:  http://www.imf.org/external/pubind.htm 

 IMF (2011a) Regional Economic Outlook – Sub Saharan Africa Recovery and New Risks April 2011, Washington, 

D.C.:  International Monetary Fund Publication Services.  Available at:  http://www.imf.org/external/pubind.htm  

  IMF (2011b) World Economic Outlook April 2011.  Tensions from the two speed recovery – Unemployment, 

Commodities and Capital Flows, Washington, D.C.:  International Monetary Fund Publication Services.  Available at:  http://www.imf.org/external/pubind.htm 

Jackson, P. (2004), “What is the Enabling State?  The Views of Textiles and Garments Entrepreneurs in Zimbabwe”, Journal of International Development, Vol. 16, pp. 769‐783 

Jenkins, Beth, Anna Akhalkatsi, Brad Roberts, and Amanda Gardiner (2007) Business Linkages: Lessons,  Opportunities, and Challenges. IFC, International Business Leaders Forum, and the Kennedy School of Government, Harvard University. 

Jones, L. and Miehlbradt, A. (2009), “A 20‐20 Retrospective on Enterprise Development:  In Search of Impact, Scale and Sustainability”, Enterprise Development and Microfinance, 20 (4), pp. 304‐322 

Kellogg, C. (2009), “Evaluating Poverty Outreach of Small Business Lending:  A Study of BRAC Bank, Bangladesh”, Enterprise Development and Microfinance, 20 (3), pp. 188‐204 

Khan, M. (2005), “What Is a ‘Good Investment Climate’?”, Investment Climate, Growth and Poverty, Washington, D.C.:  World Bank Publishing 

Kiggundu, M. (2002), “Entrepreneurs and Entrepreneurship in Africa:  What is Known and What Needs to be Done”, Journal of Developmental Entrepreneurship, 7 (3),   pp. 239‐258 

Kim, W. Chan and Mauborgne, Renée (2005) Blue Ocean Strategy  Harvard University Press 

Kim, Ronald, Kurt Larsen and Florian Theus (2009) Agribusiness and Innovation Systems in Africa,  Washington, D.C.:  The World Bank Group.   

Kinda, T. and Loening, J. (2008), Small Enterprise Growth and Rural Investment Climate:  Evidence from Tanzania, Working Paper 4675.  Available online at: http://go.worldbank.org/GDD7KJVF50 

Karamchandani, A., Kubzansky, M. and Frandano, P. (2009),  Emerging Markets, Emerging Models:  Market‐based Solutions to the Challenges of Global Poverty, Cambridge, Massachusetts:  Monitor Company Group, L.P.  Available online at: http://www.monitor.com/Portals/0/MonitorContent/documents/Monitor_Emerging_Markets_NEDS_03_25_09.pdf     

41  

Kirubi. C., Jacobson, A., Kammen, D. and Mills, A. (2009), “Community‐Based Electric Micro‐Grids Can Contribute to Rural Development:  Evidence from Kenya”, World Development, 37 (7), pp. 1208‐1221  

Klapper, Leora, Amit, Raphael, and Guillén, Maro F. (2008) Entrepreneurship and Firm Formation Across Countries.  World Bank and the Wharton School of the University of Pennsylvania.  Available at:  http://go.worldbank.org/C8Q8EGTTH0  

Kochendörfer‐Lucius, Gudrun and Plescovik, Boris (2005) Investment Climate, Growth and Poverty.  Washington, D.C.:  The World Bank Group.  Berlin Workshop Series 2005.     

Kodithuwakku, S. and Rosa, P. (2002), “The Entrepreneurial Process and Economic Success in a Constrained Environment”, Journal of Business Venturing, Vol. 17, pp. 431‐465 

Koo, H. (1976), “Small Entrepreneurship in a Developing Society:  Patterns of Labor Absorption and Social Mobility”, Social Forces, 54 (4), pp. 775‐787 

Lado, A. & Vozakis, G. (1997), “Transfer of Technology to Promote Entrepreneurship in Developing Countries:  An Integration and Proposed Framework, Entrepreneurship Theory and Practice, Winter 1996, pp. 55‐75 

Larsen, K., Kim, R. and Theus, F. (2009) Agribusiness and Innovation Systems in Africa, Washington, D.C.:  World Bank Publishing 

Liedholm, C. (2002), “Small Firm Dynamics:  Evidence from Africa and Latin America”, Small Business Economics, 18 (1‐3), p. 227 

Mai Thi Thanh Thai and Li Choy Chong (2008), “Born Global:  The Case of Four Vietnamese SMEs”, Journal of International Entrepreneurship, Vol. 6, pp. 72‐100 

Mair, J. and Marti, I. (2009), “Entrepreneurship In and Around Institutional Voids:  A Case Study from Bangladesh”, Journal of Business Venturing, Vol. 24, pp. 419‐435 

Mair, J. and Schoen, O. (2007), “Successful Social Entrepreneurial Business Models in the Context of Developing Economies”, International Journal of Emerging Markets, 2  (1), pp. 54‐68  

Masakure, O., Henson, S. and Cranfield, J. (2009), “Performance of Microenterprises in Ghana:  A Resource‐based View”, Journal of Small Business and Enterprise Development, pp.466‐484 

Mbaku, J. (1999), “Corruption Cleanups in Developing Societies:  The Public Choice Perspective”, International Journal of Public Administration, 22 (2), p. 309 

McGrath, Rita and MacMillan, Ian (2008) Discovery Driven Growth.  Cambridge, MA:  Harvard University Press.  Available at:  http://discoverydrivengrowth.com/  

McKinsey (2010) McKinsey on Africa – A continent on the move June 2010,  McKinsey Publishing.  Available at:  http://www.mckinsey.com/clientservice/Social_Sector/our_practices/Economic_Development/Knowledge_Highlights/McKinsey_on_Africa.aspx 

McKinsey (2011)  “Four Lessons for Transforming African Agriculture”, McKinsey Quarterly, April 2011. 

Milder, B. (2008), “Closing the Gap:  Reaching the Missing Middle and Rural Poor through Value Chain Finance”, Enterprise Development and Microfinance, 19 (4), p. 301‐316 

Monitor (2009) Emerging Markets, Emerging Models:  Market‐based solutions to the challenges of global poverty.  March 2009.   

Monitor (2011) Promise and Progress:  Market‐based solutions to Poverty in Africa.  May 2011.   

42  

Morris, M. (2001), “Entrepreneurship is Economic Development is Entrepreneurship”, Journal of Developmental Entrepreneurship, 6 (3), pp. v‐vi 

Mushinski, D. and Pickering, K. (2007), “Heterogeneity in Informal Sector Mitigation of Micro‐enterprise Credit Rationing”, Journal of International Development, Vol. 19, pp. 567‐581 

Naude, W. (2010), “Entrepreneurship, Developing Countries and Development Economics:  New Approaches and Insights”, Small Business Economics, 34 (1), pp.  1‐12 

Nichter, S. and Goldmark, L. (2009), “Small Firm Growth in Developing Countries”, World Development, 37 (9), pp. 1453‐1464 

O’Brien, J. (2008), “The Only Non‐Profit that Matters”, Fortune.  Available online at:  http://money.cnn.com/magazines/fortune/fortune_archive/2008/03/03/103796533/index.htm 

OECD (2006a), Promoting Private Investment for Development:  The Role of ODA, Paris:  OECD Publications.  Available online at:  http://www.oecd.org/dataoecd/23/40/36566902.pdf    

OECD (2009), “Private Sector Development” on oecd.org.  Website accessed on November 28, 2009 at: http://www.oecd.org/department/0,3355,en_2649_40340912_1_1_1_1_1,00.html 

OECD (2010a) African Economic Outlook 2010, Paris:  OECD Publications.  Available at:  http://www.africaneconomicoutlook.org/en/  

OECD (2010b)  OECD Studies on SMEs and Entrepreneurship – SMEs, Entrepreneurship and Innovation.  Paris:  OECD Publications.  Available at:  http://www.oecd.org/department/0,3355,en_2649_33956792_1_1_1_1_1,00.html  

Okpara, John (2009)  “Strategic Choices, Export Orientation and Export Performance of SMEs in Nigeria, Management Decision, 47 (8), 2009, pp. 1281‐1299 

Papagianndis, S., Li, F., Etzkowitz, H. and Clouser, M. (2009), “Entrepreneurial Networks:  A Triple Helix Approach for Brokering Human and Social Capital”, Journal of International Entrepreneurship, Volume 7, pp. 215‐235 

Phillips, C. and Bhatia‐Panthaki, S. (2007), “Enterprise Development in Zambia:  Reflections on the Missing Middle”, Journal of International Development, Vol. 19, pp. 793‐804 

Polak, P. (2008), Out of Poverty:  What Works When Traditional Approaches Fail, San Francisco:  Berrett‐Koehler 

Porteous, D. (2008), “Applying the Access Frontier”, Enterprise Development and Microfinance, 19 (2), pp. 137‐153 

Porter, M. and Kramer, M. (2008), “Chapter 13 – The Competitive Advantage of Corporate Philanthropy”, Michael E. Porter On Competition, Boston:  Harvard Business School Publishing 

Prahalad, C.K. (2004) The Fortune at the Bottom of the Pyramid: Eradicating Poverty through Profits. Upper Saddle River, N.J.: Wharton School Publishing. 

Prieto, L., Osiri, J. and Gilmore, J. (2009), “Developing Social Entrepreneurs for Developing Pan‐African 

Nations”, Business Renaissance Quarterly, 4 (2), p. 41‐57  

Raiz, A. (2009), “Business Incubation in the Private Sector, South Africa”, Enterprise Development and Microfinance, 20 (1), pp. 61‐70 

43  

Ravallion, M. (2008), “Are There Lessons for Africa from China’s Success Against Poverty?”, World Development, 37 (2), pp. 303‐313 

Reardon, T., Barrett, C., Berdegué, J. and Swinnen, J. (2009), “Agrifood Industry Transformation and Small Farmers in Developing Countries”, World Development, 37 (11), pp. 1717‐1727 

Regnier, P. (2009), “South‐South Trade and Appropriate Technology Transfers Among Agro‐Food SMEs:  The Case of Southeast Asia and Western Africa”, Journal of Developmental Entrepreneurship, 14 (2), pp. 121‐142 

Schwab, Klaus ed. (2010)  The Global Competitiveness Report 2010‐2011.  Geneva:  World Economic Forum. 

Siddiqi, M. (2008), “Developing Capabilities and Capacities in African LDCs”, African Business, Aug/Sep 2008, pp. 42‐43 

Smith, P. and Thurman, E. (2007), A Billion Bootstraps – Micro‐credit, Barefoot Banking and the Business Solution for Ending Poverty, New York:  McGraw‐Hill 

Songco, J. (2002), Do Rural Infrastructure Investments Benefit the Poor?, Washington, D.C.:  World Bank Publishing 

Spring, Anita (2009) “African Women in the Entrepreneurial Landscape:  Reconsidering the Formal and Informal Sectors”, Journal of African Business, 10 (1), p. 11‐20. 

Steel, W. (2009), “Two Decades of Enterprise Development and Microfinance”, Enterprise Development and Microfinance, 20 (4), p. 286‐290 

Tambunan, T. (2008), “SME Development, Economic Growth, and Government Intervention in a Developing Country:  The Indonesian Story”, Journal of International Entrepreneurship, Volume 6, pp. 147‐167 

Tamvada, J. (2010), “Entrepreneurship and Welfare”, Small Business Economics, Vol. 34, pp. 65‐79 

Thassanabanjong, K., Miller, P. and Marchant, T. (2009), “Training in Thai SMEs”, Journal of Small Business and Enterprise Development, 16 (4), pp. 678‐693 

Think Microfinance (2010), “Microfinance Lending Methodology” on thinkmicrofinance.org.  Website accessed Februrary 28, 2010 at:  http://www.thinkmicrofinance.org/wp‐content/uploads/2006/10/lending_methodology.ppt  

Timmons, J. & Spinelli, S. (2004), New Venture Creation:  Entrepreneurship for the 21st Century, Sixth Edition,  Boston:  McGraw Hill Irwin. 

Todaro, M. and Smith, S. (2006), Economic Development, Ninth Edition, London:  Pearson Education 

Transparency International (2010), Corruptions Perceptions Index 2010, Berlin:  Transparency International.  Available at:  http://www.transparency.org/  

Tremblay, A. and Neef, A. (2009), “Collaborative Market Development as a Pro‐poor and Pro‐environmental Strategy”, Enterprise Development and Microfinance, 20 (3), pp. 220‐234 

Trulsson, P. (2002), “Constraints of Growth‐Oriented Enterprises in the Southern and Eastern African Regions”, Journal of Developmental Entrepreneurship, 7 (3), pp. 331‐339 

Tulchin, D. and Jones, L. (2009), “Incubators are Unnecessary Interventions That Do Not Support Business Service Markets”, Enterprise Development & Microfinance, 20 (1), pp. 5‐11 

44  

UNCTAD (2011) World Investment Report 2011 – Non‐equity modes of international production and development, Blue Ridge Summit, Pennsylvania:  United Nations Publications Customer Service.  Available at:  https://unp.un.org/  

UNDP (2008) Creating Value for All:  Strategies for Doing Business with the Poor, New York:  Suazion, Inc.  Available at:  http://www.undp.org/publications/Report_growing_inclusive_markets.pdf  

UNDP (2010a)  Human Development Report 2010 – The Real Wealth of Nations, New York:  Palgrave Macmillan.  Available at: http://hdr.undp.org/en/reports/  

UNDP (2010b)  The MDGs:  Everyone’s Business How Inclusive business models contribute to development and who supports them, New York:  United Nations Development Program.  Available at:  www.undp.org  

UNIDO (2004)  Partnerships for Small Enterprise Development.  UNIDO, UNDP, Unilever and Deloitte. 

United Nations (2011a)  The Millennium Development Goals Report 2011.  New York:  United Nations Department of Economic and Social Affairs (DESA).  Available at:  http://www.beta.undp.org/undp/en/home/librarypage/mdg/MDG_Report_2011.html  

Valliere, D. and Peterson, R. (2009), “Entrepreneurship and Economic Growth:  Evidence from Emerging and Developed Countries”, Entrepreneurship and Regional Development, 21 (5), pp. 459‐480 

Wheeler, D. et al (2005), “Creating Sustainable Local Enterprise Enterprise Networks”, MIT Sloan Management Review, 47 (1), pp. 33‐40 

Williams, D. (2008), “Export Stimulation of Micro‐ and Small Locally Owned Firms from Emerging Environments:  New Evidence”, Journal of International Entrepreneurship, Volume 6, pp. 101‐122 

World Bank (2007)  Changing the Face of the Waters:  The promise and challenge of sustainable aquaculture.  Washington, D.C.:  The World Bank Group. 

World Bank (2009a) The World Bank Annual Report 2009 – Year in Review, Washington, D.C.:  MacMillan Publishing Solutions.  Available online at: http://go.worldbank.org/VLWFADE5O0  

World Bank (2009b) Doing Business 2010 – Reforming Through Difficult Times, Washington, D.C.:  World Bank Publishing and Palgrave MacMillan.  Available online at:  http://publications.worldbank.org/ecommerce/catalog/product?item_id=9305853 

World Bank (2009c) Agribusiness and Innovation Systems in Africa, Washington, D.C.:  The World Bank Group. 

World Bank (2009d), Awakening Africa’s Sleeping Giant – Prospects for Commercial Agriculture in the Guinea Savannah Zone and Beyond, Washington, D.C.:  World Bank Publishing.  Available at:  http://go.worldbank.org/R1XQSRNTA0 

World Bank (2010a) Entrepreneur Snapshots – Measuring the impact of the financial crisis on new business registration.  Washington, D.C.:  The World Bank Group.  

World Bank (2010b) Doing Business 2011‐ Making a difference for entrepreneurs.  Washington, D.C.:  The World Bank and the International Finance Corporation.  WGI data available at:  www.govindicators.org  

World Bank (2010c) “New Firm Creation”.  Viewpoint – Public policy for the private sector.  Washington, D.C.:  The World Bank Group and the International Finance Corporation.  Note 324, September 2010. 

World Bank (2010d) The Worldwide Governance Indicators – Methodology and Analytical Issues.  Washington, D.C.:  The World Bank Group.  Policy Research Working Paper 5430.  September 2010. 

45  

World Bank (2010e)  Africa’s Infrastructure:  A time for transformation.  Washington, D.C.:  The World Bank Group.   

World Bank (2011a) PovcalNet: the on‐line tool for poverty measurement developed by the Development Research Group of the World Bank.  Website accessed on Sept. 5, 20011 at: http://go.worldbank.org/GONYTMNWM0     

World Bank (2011b) 2011 World Development Indicators, Washington, D.C.  Available at:  http://data.worldbank.org/data‐catalog/world‐development‐indicators 

World Bank (2011c)  Africa’s Future and the World Bank’s Support to It.  Washington, D.C.:  MacMillan Publishing Solutions.  Available online at: http://siteresources.worldbank.org/INTAFRICA/Resources/Africa_s_Future_and_the_World_Bank_s_Role_in_it.pdf  

World Bank (2011d)  Africa’s Pulse – An analysis of issues shaping Africa’s economic future.  April 2011, Vol. 3.  Washington, D.C.:  Office of the Chief Economist for the Africa Region.  Available at:  http://siteresources.worldbank.org/AFRICAEXT/Resources/Africas‐Pulse‐brochure.pdf 

World Bank (2011e)  Study on Competitive Commercial Agriculture in Africa of the World Bank Group.  Website available at:  http://go.worldbank.org/XSRUM2ZXM0  

Yanus, M. (2007), Creating a World Without Poverty:  Social Business and the Future of Capitalism, New York:  PublicAffairs 

Zahra, S., Gedajlovic, E., Neubaum, D. and Shulman J. (2009), “A Typology of Social Entrepreneurs:  Motives, Search Processes and Challenges”, Journal of Business Venturing, 24 (2009), pp. 519‐532 

Zhu, H., Hitt, M. and Tihanyi, L. (2007), “The Internationalization of SMEs in Emerging Economies:  Institutional Embeddedness and Absorptive Capacities”, Journal of Small Business Strategy, 17 (2), pp. 1‐26 

 

Institute for International Integration StudiesThe Sutherland Centre, Trinity College Dublin, Dublin 2, Ireland