WPS7479 Policy Research Working Paper 7479 Shock Waves: Managing the Impacts of Climate Change on Poverty Background Paper Households and Heat Stress Estimating the Distributional Consequences of Climate Change Jisung Park Stephane Hallegatte Mook Bangalore Evan Sandhoefner Development Economics Climate Change Cross-Cutting Solutions Area November 2015 Policy Research Working Paper 7479 Abstract Recent economic research documents a range of adverse located in hotter locations across and within countries, and welfare consequences from extreme heat stress, including poorer individuals are more likely to work in occupations health, labor productivity, and direct consumption disu- with greater exposure to the elements not only across but tility impacts. Without rapid adaptation, climate change also within countries. These findings—combined with will increase the burden of heat stress experienced by the fact that current social cost of carbon estimates do much of the world’s population in the coming decades. not include climate damages arising from the productiv- What will the distributional consequences of this added ity impacts of heat stress—suggest that optimal climate heat stress be, and how might this affect optimal climate policy, especially when allowing for declining marginal policy? Using detailed survey data of household wealth in utility of consumption, involves more stringent abatement 690,745 households across 52 countries, this paper finds than currently suggested, and that redistributive adapta- evidence suggesting that the welfare impacts of added heat tion policies may be required to reduce the mechanical stress caused by climate change may be regressive. Specifi- inequities in welfare impacts arising from climate change. cally, the analysis finds that poorer households tend to be This paper was commissioned by the World Bank Group’s Climate Change Cross-Cutting Solutions Area and is a background paper for the World Bank Group’s flagship report: “Shock Waves: Managing the Impacts of Climate Change on Poverty.” It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank. org. The authors may be contacted at jisungpark@fas.harvard.edu. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Households and Heat Stress: Estimating the Distributional Consequences of Climate  Change  By: Jisung Park*, Stephane Hallegatte**, Mook Bangalore**, Evan Sandhoefner†                            Keywords: heat stress, labor productivity, climate change, poverty, exposure  JEL: E24, Q54, Q50, I32               *Economics Department, Harvard University: jisungpark@fas.harvard.edu  ** Climate Change Group, The World Bank Group, shallegatte@worldbank.org  mbangalore@worldbank.org   †Harvard College: evansandhoefner@college.harvard.edu     Authors would like to thank Geoffrey Heal, Marianne Fay, Laura Bonzanigo, and Samuel Stolper,  Tom Pullum, Ruilin Ren, and Clara Burgert as well as participants of the World Bank Poverty and  Climate Change conference for valuable comments and feedback. A portion of this research was  funded by the Harvard Environmental Economics Program, the National Science Foundation  (GRFP), and the Faculty of Arts and Sciences at Harvard University, as well as by the Office of the  Chief Economist of the Climate Change Group of the World Bank Group.      I. Introduction  What will the distributional welfare impacts of climate change be? Despite its importance for  climate policy, this is a question for which there is as yet relatively little empirical evidence.   Recent work documenting significant welfare impacts of temperature stress on the human body  – operating through health, productivity, and consumption disamenities – raises the question of  whether and to what extent the increased heat stress from a warmer world will occur in such a  way that systematically biases certain socioeconomic groups over others.   The distributional consequences of climate damages informs at least two policy decisions. First,  the within‐ and across‐country distribution of climate damages will affect the decisions regarding  climate mitigation, informing in particular the question of how much mitigation is desirable.  Second, irrespective of future mitigation decisions, understanding the ways in which climate  change may affect the world’s most vulnerable populations will be crucial in enabling policy  makers to target adaptation investments toward the right geographies and technologies.   Previous research has indicated substantial heterogeneity in climate‐related economic impacts,  with a suggestion of poorer regions such as South Asia and Sub‐Saharan Africa bearing outsized  impacts proportional to their respective national income levels (Nordhaus 2011; Hsiang and Jina,  2014). However, much of this work focuses on impacts as they operate through agriculture or  storms.   A wave of recent research explores the climate‐welfare impact as they operate through thermal  stress of human beings, and suggests that temperature‐productivity relationships may comprise  a substantial share of the overall welfare burden (Heal and Park, 2015). The focus of this  literature so far has been on establishing causal inference and average effect magnitudes. There  is very little work on the distributional dimensions of added extreme heat stress arising from  climate change.1   This study attempts a first pass at addressing this question, by using detailed data on household  wealth in developing countries. Combining household wealth data from the Demographic and  Health Surveys (DHS) for 52 developing countries with weather data from the Climatic Research  Unit (CRU), this paper provides a provisional distributional breakdown of heat‐related climate  impacts both across and within countries in the present, as an informative proxy for what we  might expect from climate change in the future.   We find that, 1) poorer households are more likely to be engaged in occupations with greater  potential heat exposure (e.g. agriculture, unskilled manual labor), and that, 2) for the vast                                                                 1 Hsiang (2011), Dell, Jones, and Olken (2013; 2014), and Heal and Park (2014) show that hotter‐than‐average years tend to  reduce per capita income in hot and poor countries, and go on to suggest that, without convergence in adaptation levels, poorer  countries would suffer larger impacts from extreme heat stress due to climate change.   2      majority of hot countries – those with average annual temperatures above 25˚C – poorer  households tend to be located in hotter (more marginal) areas within each country. While, on  the whole, the aggregate relationship between heat and household wealth is negative and  suggestive of highly regressive impacts, there is substantial heterogeneity in this relationship by  local climate, suggesting that, in some cold countries, moderate warming may have a progressive  welfare impact due to the fact that poorer households are located in places subject to more  extreme cold stress. Further research regarding both the expected changes in exposure – for  instance, projected changes in extreme heat and extreme cold days at the local level – as well as  the extent and evolution of adaptive capacity is sorely needed.  The paper is organized as follows. Section 2 provides background information and a brief review  of the literature on temperature stress and human welfare. Section 3 provides a conceptual  framework motivating the empirical analysis. Section 4 describes the data. Section 5 provides a  descriptive analysis. Section 6 provides the empirical strategy. Section 7 discusses primary  results. Section 8 concludes.   II. Background  An emerging empirical literature suggests significant causal impacts of thermal stress on welfare‐ relevant outcomes in a variety of contexts.2 Whereas previous studies linking environmental  conditions like climate (temperature) to economic output have been unable to attribute  causality due to omitted variables problems (or, when experiments have been conducted in lab‐ settings that are of limited welfare‐relevance) a key methodological innovation in recent years  has been the use of panel data to identify the causal impacts of temperature stress, controlling  for important correlates such as institutions or human capital (Dell, Jones, Olken, 2014).  These quasi‐experimental analyses find impacts of extreme heat events – for instance, days with  temperatures above 25°C – on economic outcomes such as labor productivity or local output  (Hsiang, 2011; Sudarshan et al, 2014; Dell, Jones, Olken, 2014). By leveraging high‐frequency  variation in weather (e.g. annual or daily average temperature and precipitation) these studies  allow researchers to estimate the causal impact of extreme temperature on economic output,3  controlling for location‐specific unobservables such as institutional features or baseline firm  productivity.  The recent literature emphasizes three damage channels in particular: (1) health impacts; (2)  consumption impacts; and (3) production impacts of extreme temperature stress.                                                                 2 See Heal and Park (2015) for a review of the recent literature documenting the micro‐ and macro‐economic impacts of  temperature stress.  3 There are also a growing number of studies that identify causal impacts of weather variation on other economic outcomes such  as agricultural output, energy demand, exports, conflict, and migration. For an excellent review of this burgeoning literature, see  Dell, Jones, Olken (2014).   3      Health impacts  Building on a longstanding epidemiological case‐study literature,4 recent empirical work using  panel methods find that heat waves can trigger large‐scale mortality responses even in rich  countries with high levels of electrification. In the US, for example, an additional day with mean  temperature above 32°C (90°F) leads to an increase in annual age‐adjusted mortality of about  0.11 percent (Deschenes and Greenstone, 2014).5 Not surprisingly, the impact of temperature  stress on health seems to vary across the age distribution, with infants and the elderly  experiencing generally higher risk (Graff Zivin and Schrader, 2015).   Consumption Impacts  Moderate climates can be a consumption amenity which affect individual’s utility directly as well  as the marginal utility associated with forms of consumption that are affected by climatic  conditions (e.g. dining outdoors, going to the park). A longstanding hedonic pricing literature  documents substantial willingness to pay (WTP) for milder climates (Hoch and Drake, 1987;  Maddison, 2003). There is a well‐established pattern of residential sorting by WTP for climate  amenity which suggests that mild climates (for instance, having fewer extreme heat and cold  days) are a normal consumption good (Sinha and Cropper, 2013). In effect, individuals are willing  to accept lower wages for any given job‐locational amenity bundle in areas that have more  temperate climates.   Valuations of climate amenities have placed projected welfare losses due to climate change in  the range of 2‐5% of total income (Albouy et al, 2011; Sinha and Cropper, 2013). For the most  part, the hedonic valuation of climate as a consumption amenity has focused on developed  economy contexts, due primarily to data availability.  Production Impacts  Emerging evidence across a range of experimental and quasi‐experimental studies suggests that  heat events have an adverse causal impact on economic production, at least in the short run.  Such impacts are relatively novel to the climate and development economics literature, but  seem to be of non‐trivial welfare significance.6                                                                  4 Health impacts from extreme heat stress are well‐documented in the epidemiological case study literature (Kovats and Hajat,  2008). Hotter regions are also associated with grater heat‐related mortality and morbidly burdens, and even lower rates of  physical exercise (Center for Disease Control and Prevention, 2010).   5 A day with mean temperature below 20° F is associated with an increase in annual mortality of roughly 0.07 to 0.08 percent.  While mortality impacts arise from both hot and cold days, there seems to be greater non‐linearity in response for heat than for  cold.  6  For the most part, current social cost of carbon estimates do not incorporate these channels in damage estimates  (Tol, 2009).  4      There is now strong evidence of reductions in labor supply, firm‐ and individual‐level production,  and macroeconomic output at the regional and national level in response to extreme heat  events (Heal and Park, 2015).  For instance, Zivin and Neidell (2014) find that, in industries with high exposure to climate,  workers report lower time spent at work as well as lower time spent on outdoor leisure activities  on hot and cold days.7 At temperatures over 100˚F, labor supply in outdoor industries drops by  as much as one hour per day compared to temperatures in the 76‐80°F range.   Similarly, firm‐ and individual‐level studies have documented significant output and labor  productivity declines due to heat stress. Sudarshan et al (2014) find plant‐level productivity  declines among Indian manufacturers, even when controlling for region, firm, and individual‐ specific factors.8 Hot days above 25˚C cause lower productivity in manufacturing plants, with a  magnitude of roughly minus 2.8% per ˚C.9   Even in relatively capital‐intensive industries in developed economies such as the US, extreme  heat seems to affect production non‐trivially. In a study of automobile manufacturing plants in  the US over the period 1994‐2010, Cachon, Gallino et al. (2012), find that hot days are  associated with lower output across the board. At the extreme, a week with six or more days  above 90°C reduces that week’s production by about 8%.10   Finally, extreme heat has been shown to reduce macroeconomic output indicators as well.  Hsiang and Deryugina (2014) and Park (2015), find that years with more hot days are associated  with lower local income and payroll per capita, controlling for location‐specific unobservables  and time‐trends. Hsiang and Deryugina (2014) suggest that, in the average US county, a day with  temperatures above 29˚C (84˚F) lowers annual income by roughly 0.065%, which amounts to ‐ 23.6% lower productivity on a hot day versus an optimal day (15˚C or 59˚F). Average productivity  of individual days declines roughly linearly by 1.5% for each 1˚C (1.8˚F) increase in daily average  temperature beyond 15˚C (59˚F). Park (2015) finds similar results using US annual payroll data,                                                                 7 While Zivin and Neidell do not show this, intuitively one might think that extreme temperature and weather events lead to a  reduced average flow intensity of economic activity if measured at a high enough level of aggregation.  8 Sudarshan et al (2014) are able to show that the effect is driven mostly through reduced worker productivity while working, as  opposed to missed days of work due, for instance, to disrupted sleep during warm nights.   9 Similarly, Adhvaryu et al (2013) show that manufacturing worker efficiency at the plant level declines substantially on hotter  days, an effect that is driven primarily by on‐the‐job task productivity decline as opposed to increased absenteeism. Even earlier  work by Niemelä et al. (2002) examines the productivity of call center workers in different ambient temperatures and finds that,  above 22 degrees C, each additional degree C is associated with a reduction of 1.8 percent in labor productivity.  10 While their study design is unable to fully disentangle the contributions of task productivity decline and missed days of work, or  to test for the extent of air conditioning by plant, the results suggest that, even in relatively capital intensive industries of  relatively well‐adapted economies, the productivity impacts of extreme temperature may be non‐trivial.  5      and finds that highly exposed industries such as construction, mining, or transportation  experience impacts that are roughly twice as large as those that occur primarily indoors.11   On average, these studies suggest a per‐degree‐C point impact magnitude of around minus 1%  to 3%, although there is some evidence that the impacts are smaller in developed economies  such as the United States and firms or regions with higher levels of air conditioning.12 While  there is as yet limited research regarding the heterogeneity in temperature driven impacts  across different levels of occupational exposure to heat stress (e.g. indoor/outdoor), intuition  and anecdotal evidence (for instance, from agriculture, or in the realm of time use decisions13)  suggests that there may be important differences in impact magnitudes by occupation.  Interestingly, those studies that are able to use daily temperature data find significant impacts  from extreme heat days, much like the impact of killing degree days in the agricultural literature  (Schlenker and Roberts, 2006; Butler and Huybers, 2013; Burke and Emerick, 2014). This may  suggest that the heat‐related welfare impacts from climate change primarily from the incidence  of extreme heat day events, rather than from the mean‐shift of average annual temperatures  per se. This is relevant in the context of distributional implications, specifically in projecting the  incidence of effective extreme heat stress due to climate change across different regions (e.g.  already hot places vs temperate or cold places), as discussed in more detail below.  To summarize the literature to date:  Building on the longstanding cross‐sectional fact that hotter countries tend to be poorer (Sachs  et al, 2001; Horowitz, 2001), and that hotter municipalities within some countries tend to be  poorer (Acemoglu and Dell, 2012), recent quasi‐experimental research suggests that  temperature stress exerts a causal impact on economic outcomes. While it is as yet unclear how  much of the impact can be attributed to institutional correlates (Acemoglu, Johnson, and  Robinson, 2001), or other geographically correlated factors such as agricultural productivity  (Gallup et al, 2001), the emerging picture is one of non‐trivial welfare impacts, arising from a  combination of health effects, consumption disamenities, and production impacts.  But some important puzzles remain. It is still unclear whether the primary impacts (along all  three channels) are from heat, or whether both heat and cold matter. For instance, is there an                                                                 11 Park suggests furthermore that the magnitude of these extreme heat day impacts vary by level of average heat exposure,  which may suggest scope for adaptive investments that could offset some of these impacts in the medium to long run.   12 As noted above, these point estimates may be biased predictors of the labor productivity impacts of future climate change,  due to the possibility of long‐run adaptation. Adaptations may be as simple as reductions in labor effort or hours (especially  during particular times of the day) or investment in air conditioning equipment. Of course, such seemingly simple adaptations  may be prohibitively costly or effectively unavailable in many developing country contexts. An air conditioner is of no use if  electric infrastructure fails at precisely the times of day when its cooling services are most in need.   13 Graff Zivin and Neidell (2013, 2014)  6      optimal temperature zone for human economic activity? How will the geographic and economic  distribution of such zones evolve with future climate change?   It is also unclear whether the within‐country gradients in WTP for the climate amenity by income  levels holds true across countries as well. Greenstone and Jack (2013) point out that WTP for  environmental quality in the form of lower pollution certainly seems to track income. It is as yet  unclear whether the same can be said for environmental quality in the form of thermal comfort  – from both a consumption and production standpoint.   Perhaps most importantly from a policy perspective, the literature has so far focused primarily  on establishing the existence and magnitude of a causal effect. It has devoted decidedly less  attention to the distributional dimensions of policy measures designed to reduce current or  future heat stress – by means of global climate mitigation or local climate adaptation. This is the  puzzle we seek to address in this paper.   III. Conceptual Framework  It is well known that policy decisions about climate change cannot ignore distributional equity  issues (Arrow, Cropper et al. 2014). This is especially true given the fact that climate change is a  global public goods problem whose effects span the entire globe, and affect multiple  generations.   The primary objective of this analysis is to assess the possible distributional consequences of  climate change through temperature impacts, to inform climate policies (e.g., how much and  how to reduce emissions?) and development and poverty‐reduction policies (e.g., can climate  change represent a significant obstacle to poverty reduction? Can it threaten the long‐term  prospects of some economic activities?). Of course, by focusing on the impacts of extreme heat  stress, we are limiting the scope of analysis to one particular set of mechanisms through which  climate damages could manifest. As such, the implications should be interpreted in the broader  context of damage heterogeneity along other dimensions such as sea‐level rise, storm intensity,  or agricultural yield decline.  We abstract away also from the choice of policy mechanism – whether it comprises a price  mechanisms such as a carbon tax, a quantity mechanism such as cap‐and‐trade, or direct  mandates.14 The relevant dimension of the policy problem is that, from a global social planner’s  perspective, there exists some optimal level of mitigation that balances the costs of mitigation  with the benefits, in terms of damages avoided, of doing so.   This section provides a simple conceptual framework to fix ideas, and to serve as a guide to  empirical analysis.                                                                  14 For a detailed account of the economics of instrument choice, see Goulder and Parry (2008).   7      Distributional Equity and Climate Policy  Distributional equity both across and within generations has been an important and contentious  feature of climate policy design (Nordhaus, 1996; Stern, 2006; Weitzman, 2009).  Debates surrounding the correct discount rate focus primarily on the issue of inter‐generational  equity:15 the realized distribution of costs and benefits between current and future  generations.16 We will abstract away from this issue of inter‐temporal discounting for the  purposes of this analysis.   Another important issue is that of intra‐generational equity, which involves the ways in which  costs and benefits of climate policy are distributed across individuals in any given generation, for  instance, between developed and developing countries, or between wealthy and impoverished  individuals within countries.   From the perspective of development economics, an emphasis on poverty alleviation implies  some form of theoretical preference for intra‐generational equity, whether it is made explicit or  not. Within a public economics framework, this often assumes either a) a social welfare function  that puts additional emphasis on the consumption of poorer individuals (e.g. log utility, which  features diminishing marginal returns to consumption, an input to utility); and/or b) favored  weighting of the realized utility of poorer individuals in aggregating individual welfare to the  societal level (e.g. progressive welfare weighting on part of a global or national social planner).  From a normative ethics standpoint, there may be a wide range of ethical paradigms that justify  such social preferences a priori, such as Rawlsian Utilitarianism.   Thus, regardless of specific philosophical positions, and abstracting from specific country  contexts, a wide range of considerations makes the distributional dimensions of the climate  damage function important for policy analysis.  From a policy perspective, it is useful to ask the following questions:    For a given amount of global warming, how much of the welfare impacts of temperature  stress – operating through health, consumption disamenities, and/or production impacts  – can we expect to accrue on rich and poor households respectively?    Are there reasons to expect that the impacts of warming will be regressive, exacting  disproportionately large damages on poorer households and individuals?                                                                  15 There are at least three relevant components of the discount rate in the climate change context: (1) the pure rate of time  preference, (2) the consumption discount rate (a measure of diminishing marginal utility of consumption), and (3) the assumed  future growth rate of consumption.    16 For a review of recent research on the issue of intertemporal discounting in the context of climate change, see Arrow et al  (2014).  8       Or, conversely, are there reasons to expect the impacts to be progressive, reducing the  welfare of richer households and individuals disproportionately?  To fix ideas let us assume that household utility is a function of c, a vector of household  consumption of goods and services, which depends on household’s wealth. Over time,  households generate wealth through a number of channels, the aggregation of which comprises  total income for household i in any given period t:  , , ,   Here, J denotes the full set of possible livelihood‐generating activities available to household i,  and   is a vector of assets, which may include human capital (education, health, labor hours) or  physical capital (equipment, land, livestock). The term   represents the productivity of any given  asset, j.   A subset   ⊂  of these production activities involves human labor, which may be subject to  temperature‐related productivity or health shocks. Specifically, labor productivity depends on T,  the ambient temperature (specifically, the wet‐bulb globe temperature, which is inclusive of  humidity), human and health capital, H, and  ∈  the level of adaptive capital (e.g. air  conditioning, clothing, and electric infrastructure):  , ,   Depending on the social planner’s preferences for equity (e.g. Rawlsian, Utilitarian), the welfare  weights  …  will place greater or lesser emphasis on the utility of those individuals toward  the bottom of the consumption/income distribution.   The specification of the utility function itself   will also affect the progressivity or regressivity  of any climate‐policy decision, to the extent that it may or may not put a higher emphasis on  consumption by poorer individuals. This suggests that optimal mitigation stringency would be  increasing in the progressivity of climate damages (i.e. the impacts of mitigation policy  sufficiently regressive). In other words, if poorer households and individuals suffer equal or  proportionally larger damages than richer households and individuals, then optimal climate  mitigation would entail more abatement, ceteris paribus.17                                                                  17 Note that even if the consumption impacts from warming are distributed perfectly homogenously across income groups, if  we assume that marginal utility of consumption declines with level of income or wealth, then the social planner would want to  choose a level of total mitigation stringency that is stronger than would otherwise be the case.  9      The distributional impacts of an increase in global average surface temperatures  , and, as  corollary, of a policy aimed at mitigating global temperature rises, will then depend on a few  important factors.   First, it will depend on the covariance between the realized incidence of additional temperature  stress in the locality of household i due to global warming,  Δ , and household i’s income or  wealth levels; that is, (1) the covariance between the mapping from global climate change  Δ   to the incidence of local temperature shocks  Δ  and the level of household wealth  Y :  Δ cov , . Let us call this geographic exposure bias.  ΔT Second, it will depend on the degree to which income generating activities for household i are  subject to productivity and health impacts of temperature stress: that is, the covariance between  occupation‐specific temperature sensitivities and the total income or assets of those households  with individuals engaged in temperature‐sensitive occupations,  , . Let us call this  occupational exposure bias.  1) Geographic Exposure Bias   Will areas with poorer households experience greater increased heat exposure from climate  change?   The answer seems ambiguous a priori.   On the one hand, climate models suggest that a given amount of average global warming will  lead to greater annual average temperature increases at higher latitudes, which tend to be more  sparsely populated, and often are home to richer economies. For instance, +2˚C global mean  surface temperature increase will likely lead to substantially more than +2˚C annual mean  surface temperature increase in high‐latitude countries like Canada or New Zealand, and less  than +2˚C in low latitude countries such as Ghana or Indonesia (Stocker et al, 2013).  On the other hand, to the extent that tropical climates often feature high humidity levels, a  smaller incremental increase in temperatures may translate into larger increases in realized  extreme temperature exposure for individuals in lower latitudes. Moreover, it is possible that  average warming at the climatic level masks substantial heterogeneity in the manifestation of  such warming at the level of local weather events.   If, as the literature suggests, the bulk of the damages from heat stress arise from extreme heat  days – the increased incidence of tail events in the local weather distribution as opposed to  mean‐shifts in the overall climate distribution – then lower latitudes may experience greater  overall increases in realized heat exposure for any given level of average warming (Heal and Park,  2015).   10      Indeed, the literature suggests non‐linearity in temperature impacts per degree of added heat  stress, and that the most noticeable labor productivity impacts occur beyond some heat  threshold (between 25°C and 32°C). Most studies using daily weather variation suggest that the  majority of damages occur on extreme heat days (days with temperatures above 25°C). This is  true in the context of mortality responses (Deschenes and Greenstone, 2013), labor supply  responses (Graff‐Zivin and Neidell, 2013), and individual‐ and regional output responses  (Cachone et al, 2012; Sudarshan et al, 2013; Park, 2015).  Δ Given the likelihood that any variation in  will depend on the initial climate – that is,  ΔT whether a household is situated in hot or cold average climates – it may thus be useful to  understand the covariance structure between household wealth and average climates. Thus, we  seek to understand the covariance structure between household wealth and average (current)  exposure to temperature stress  : that is,  , , where we use household wealth as a  proxy measure for income.   2) Occupational Exposure Bias  Poorer households may be more likely to engage in work that is more exposed to the elements,  | |, 0, in which case we would expect even uniform warming to result in outsized  welfare losses for poorer households due to the higher likelihood of heat‐related health and  productivity impacts. Conversely, it may be the case in some countries that relatively affluent  households are employed in sectors more susceptible to heat exposure:  | |, 0.  Exposed sectors may include outdoor work intensive sectors such as agriculture or construction,  as well as transportation (e.g. rickshaw drivers) and manual labor intensive industries where air  conditioning is missing or inadequate. And workers in these sectors are not only economically  vulnerable but often experience the highest mortality rates after a heatwave. For instance, after  the May 2015 heatwave in India, in the state of Andhra Pradesh, which experienced the most  severe impacts, a majority of 900 reported victims were elderly or low‐income workers (Al  Jazeera, 2015; Vice News, 2015).   Understanding the covariance structure between household wealth and occupational exposure  to temperature stress is thus an additional factor that may determine the distributional impacts  of heat stress arising from climate change.18                                                                  18 Note that it is also possible that manual labor and outdoor work intensive occupations pay lower wages on average. According  to the US Bureau of Labor Statistics, the average construction laborer makes 25 percent less than the median US worker, and  laborers in Farming, Fishing, and Forestry occupations make 48 percent less.   11      In addition to these two dimensions, the distributional welfare consequences of global warming  may depend on many other factors which are important but beyond the scope of this study.   They include the covariance between the realized incidence of additional extreme heat events in  the locality of household i   and household i’s endowment of physical capital – especially  forms of capital that can help households adapt to increased heat stress (e.g. electricity and air  conditioning). Other possible covariates of interest may include the age and health status of  individuals in poorer and richer households; the covariance between expected temperature  stress and changes in prices of particular necessity goods; the covariance between expected  temperature stress and other climate stressors that may affect non‐labor outcomes, including  agricultural productivity; the covariance between expected temperature stress and institutional  settings (in settings where work hours are more flexible, the impacts of temperature‐related  productivity shocks may be reduced relative to settings with rigid wage contracts).   Given the data available, we focus on geographic and occupational exposure bias. Exploration of  the other dimensions listed above are left for future research.    The specific empirical questions we take to the DHS data may be summarized as follows:  1) Geographic Exposure Bias:   What is the cross‐sectional relationship between household wealth and extreme heat  exposure within countries?  2) Occupational Exposure Bias:   What is the cross‐section relationship between household wealth and occupational  exposure to heat stress within countries?   IV. Data   Household‐level Wealth and Occupation Data and Cluster‐level Geographic Identifiers (DHS)  The DHS is a household survey that provides nationally representative and standardized data on  health, population, and a limited number of socioeconomic variables in developing countries,  administered by ICF International and hosted by the United States Agency for International  Development (USAID). One of these socioeconomic variables is a household‐level “wealth index”,  which is computed based on each household’s ownership of a standard set of assets, housing  construction materials, and quality of water access and sanitation facilities.19 DHS also includes a  limited set of household characteristics including size of household (number of occupants),  whether or not the household is located in an urban or rural setting, which we use as a vector of  household specific controls.                                                                  19  DHS wealth scores are especially valuable in this context because many of the poorest countries lack reliable  government‐collected income data.  12      Also included in more recent waves of DHS surveys is a geographic identifier. This identifier  provides the coordinate location of the survey cluster. There are typically 500‐1000 survey  clusters in a country, with each cluster containing around 25 households. To guarantee  anonymity of the interviewed households, the geographical locations of the clusters have been  randomly allocated by DHS within a radius from the real location of maximum 2 km for urban  areas, and 5 km for rural areas.   DHS data is available for over 90 countries from over 300 surveys (numerous rounds are  conducted within the same country). Of this, surveys in 52 countries contain both a geographic  identifier at the survey cluster level and a wealth index at the household level, conditions  necessary to estimate where poorer households and richer households live within a country (this  is an estimate since the survey clusters are offset, for full details and limitations of the method,  see Appendix A). Thus, our sample contains DHS household survey data from 52 countries, with  the most recent survey in each country selected.  The year in which the survey data was  collected varies somewhat by country (between 1994 and 2013), but the vast majority (75%) in  our sample are surveys conducted after 2008. Our final sample consists of household wealth  scores from 690,745 households (which also contain coordinates of the survey cluster) in 52  countries covered by the DHS.  We extract household wealth scores for the universe of survey respondents. DHS provides each  household with a wealth score, with the distribution of scores within a country ranging from  about ‐200,000 (asset poorest households) to +200,000 (asset richest households), with a  median of zero. We express this score as percentiles of the country‐specific wealth distribution  (for ease of interpretation), and use wealth quintiles – defining the poor as the bottom 20  percent in terms of wealth index.   The wealth index provided by the DHS has been used previously to represent poverty (Barros et  al., 2012; Fox, 2012; Ward and Kaczan, 2014). However, it should be considered as an estimate  of “structural” poverty, since asset indices take a long time to change, as opposed to measures  like income or consumption, which are more “stochastic” measures of poverty. Additionally, due  to the relative nature of the index, defensible comparisons between countries are challenging,  and understanding within‐country results in terms of real variables (dollars, for example) can be  difficult.20 Wealth scores are thus reported as percentiles of the country‐specific wealth  distribution, and the results we show below compare poor and non‐poor households within the  52 countries.   Occupational Exposure Data                                                                 20 Adjusting income data, which is a flow variable that is often a derivative of recorded market activities, for cross‐country  differences in purchasing power is hard enough (Deaton and Heston, 2010). Creating purchasing power‐corrected wealth indices  for poor households in developing countries is a tall order that we do not attempt here.  13      A subset of 47 of the 52 countries in our sample, which represent roughly 74% of the households  in the full sample, contain occupational information. We use this information to examine the  relationship between household wealth and likelihood of climatic exposure at work.21 DHS  occupational information includes occupation codes for the survey respondent as well as for the  partner for married households, sometimes down to very specific categories: e.g. “Okada rider”,  “Poultry farmer”, or “Dock Worker”.   While the degree of specificity in occupations varies by country, DHS provides 9 aggregated  parent categories for all 47 countries in this subsample. The aggregated occupation categories  are: “professional/technical/managerial”, “clerical”, “sales”, “agricultural”, “household and  domestic”, “services”, “skilled manual”, “unskilled manual”, and “army”.   This leaves us with 510,600 households for whom we have information on temperature, wealth,  and occupational characteristics, as well as the demographic controls listed above.   Temperature Data (CRU)  We match households to local weather variables by using the cluster level geographic  coordinates provided in the DHS surveys (all households within each cluster have the same  coordinates; there are about 25 households per cluster). Average monthly temperature and  precipitation data is taken from the Climatic Research Unit (CRU) at the University of East Anglia.  CRU provides time‐series reanalysis data on month‐to‐month weather at a high spatial resolution  (0.5 degree x 0.5 degree grid cells), which is averaged over the period 1950‐2013 at the grid cell  level. For each coordinate location, we extract the climate data from CRU on temperature and  precipitation.   For the econometric analysis, we use climate data for the year 2013, the year in which most of  the DHS surveys were conducted. For the poverty exposure bias analysis, we use the range of  climate data from 1960‐2013.   Our preferred measure of heat exposure is average temperature of the hottest month. The  primary results reported here – namely a strong negative correlation between household wealth  and warmer temperature in hot countries, as well as a strong positive correlation between  household wealth and warmer temperatures in cold countries – are robust to alternative  classifications of temperature, including monthly high temperatures, coldest month  temperatures, as well as average annual temperatures. Our preferred specification controls for  average monthly precipitation and elevation.                                                                  21 We were unable to obtain complete occupational data for Cambodia, Angola, Uganda, Mali, or Bangladesh.  14      V. Descriptive Analysis – Poverty exposure bias for temperatures  To investigate the exposure of poor and non‐poor households to high temperatures within the  52 countries we define a “poverty exposure bias” (PEB) that measures the fraction of poor  people exposed, compared to the fraction of all people exposed per country. When estimating  the number of people exposed (and not exposed), we incorporate DHS data on household size  and also use household weights to ensure the representativeness of our results. We compute  the PEB as follows:   Share of poorest quintile exposed Poverty Exposure Bias 1  Share of all quintiles exposed If the PEB is greater than 0, poor people are more exposed to high temperature stress than  average; if the PEB is less than zero, poor people are less exposed. For instance, if within a  country 25% of the population in quintile 1 are exposed to high temperatures and 20% of the  entire population is exposed, the PEB would be 0.25. Since the wealth index is comparable only  within and not between countries, the PEB we calculate in this paper is an estimate of whether  poor people are more or less exposed compared to the entire population within a specific  country.   This PEB metric has recently been applied to floods and droughts (Winsemius et al., 2015). While  for floods defining exposure is fairly straightforward (either a household is in a flood zone or  not), for droughts and temperatures, defining exposure is not as direct. Here we define the  exposure to heat waves in a way that is comparable with the approach followed for floods and  droughts in Winsemius et al. (2015).  First, we obtain the maximum monthly temperature from CRU from 1960‐2013 for each  household in the sample (all of the 690,000+ households). This provides us a distribution of  extreme monthly temperatures for each household, which is used to assess the risk of high  temperature. With this distribution, we then calculate the number of months a household  experienced a temperature above the 98th percentile of country‐month temperatures in its  countries. For instance, if the 98th percentile of temperature in Nigeria over the considered  period (1960‐2013) is 30 degrees C, and household in Nigeria experiences a temperature of 31  degrees C, we mark that household as experiencing a “hot” month. Across the sample of 1960 to  2013, we calculate the number of “hot” months each household experiences.   If the total number of “hot” months a household experiences is more than 2% of all months from  1960‐2013 (that is, if the household experiences more “hot” months than the average in the  country), then that household is classified as being over‐exposed to high temperatures. If the  household experiences less “hot” months than is expected, that household is classified as under‐ exposed.   15      This provides us with each household as being (over‐)exposed or not. Within each country, we  also know whether the household is poor (if the household is in Quintile 1 of the wealth index).  Based on this information, we calculate the PEB to high temperatures in each of the 52  countries. We find that 37 out of 51 countries exhibit a positive PEB (that is, poor people are  more over‐exposed to high temperature than the average). In population terms, this represents  56% of the analyzed population (the fraction is small because large countries such as  Bangladesh, the Philippines and Indonesia have a negative PEB). These results can be found in  Map 1 and the full estimates of the PEB are provided in Appendix B.   The results suggest that in three‐fourths of the countries analyzed, poor people reside in areas  that are more exposed to extreme temperature stress. In Africa in particular, 28 out of 34  countries exhibit a positive PEB to high temperatures, including most countries in western and  southern Africa. In Latin America the results are more mixed, with half of the analyzed countries  exhibiting a positive PEB. In Asia, five out of eight countries exhibit a negative PEB, suggesting  poor people are less exposed than non‐poor people to high temperatures.     16        Map 1. Among the 52 countries we analyze, poor people in most countries are more exposed to  higher temperatures than the average population.   The literature reviewed earlier in this paper suggests that there is an “optimal zone” for  temperature, and as a result in some cold countries it may be desirable to settle in areas which  are hotter. For this reason, in countries with cooler climates, we may find an over‐exposure of  non‐poor people in hotter areas.   Indeed, we find that many of the 37 countries that exhibit a poverty exposure bias for  temperature are already hot. If we plot the PEB against a country’s average annual temperature  from 1961 to 1999 (to represent average climate), we find that hotter countries have a higher  exposure bias (Figure 1). At the same time, cooler countries exhibit a smaller bias, and in some  cool countries, a negative bias. This occurs because, in these cool countries, nonpoor people  tend to settle in areas with higher temperatures because they are climatically more desirable.  17        Figure 1: Poor people in hotter countries live in hotter areas, but less so in cooler countries.  These descriptive analyses suggest the sorting of poor and non‐poor households within a country  to be non‐random, but based at least in part on sub‐national trends in temperature within a  country. This dynamic between poverty, occupation, and high temperatures is explored further  using econometric analysis below.   VI. Empirical Strategy   Here, we do not try to isolate the impact of temperature on output or welfare or to establish a  causal relationship between climate and wealth. Instead, we start from the assumption that  higher temperatures will be detrimental, especially where temperatures are high already, and  we assess the distribution of impacts by investigating whether poor people will be more exposed  to these impacts because of their localization or occupation.   Household Wealth and Temperature   We estimate possible heterogeneity in climate‐induced heat stress first by estimating the cross‐ sectional relationship between household wealth and today’s temperature stress. For the cross‐ section analysis, we use temperature data for 2013, the year in which most of the surveys have  been conducted. We use a multiple OLS regression framework in which household wealth scores  are regressed on temperature as well as a vector of demographic and climatic controls.   We begin by fitting a global pooled OLS of household wealth percentiles on average  temperature:  18      Y                   (1)  Here,  Y  denotes  household  i’s  wealth  score,  expressed  as  percentiles  of  the  sample  wealth  distribution  of  that  household’s  home  country;  denotes  the  hottest  month  temperature  experienced  in  2013  of  household  i;   denotes  a  vector  of  household‐specific  controls  for  urban/rural status, household size, elevation, humidity, and average monthly precipitation; and    denotes a household‐specific error term.  Because wealth scores are not comparable across countries, our preferred specification is to run  52 parallel regressions for each of the countries in our sample. The average number of  households is approximately 13,313 per country.   Specifically, we run the following linear model for each country:  Y                 (2)  Y  denotes household i’s wealth score, expressed as percentiles of the sample wealth  distribution of country j;  denotes the hottest month temperature experienced in 2013 of  household i in country j;   denotes a vector of household‐by‐country‐specific controls for  urban/rural status, household size, elevation, humidity, and average monthly precipitation; and   denotes a household‐, country‐specific error term. This results in 52 separate   coefficients,  which summarize the geographic exposure bias within any given country.   To the extent that poorer households tend to be located in hotter environments – that is,  0 – this would suggest that the (negative) labor productivity impacts from future climate change  might fall along regressive lines.22   Alternatively,  0 would suggest possible progressivity in heat‐related impacts (assuming  these impacts are negative).   Optimal Temperature Zones for Economic Activity?  The recent literature on temperature and human physiology, productivity, and WTP for climate  amenities, (documented above) provides additional informative priors for this analysis. If it is the  case that extreme temperatures per se are what affect human welfare – that is, not only heat  stress but cold stress as well – then one would expect heterogeneity in this relationship by  average climate zone, similar to the effects observed by Park and Heal (2013).   In countries with relatively warm average climates, warmer regions would correspond to areas  subject to greater extreme heat stress and its attendant negative impacts on labor productivity,                                                                 22 Once again, this assumes additionally that already hot places will experience more hot days per degree C of overall global  warming. Of course, if cold places turn out to experience a greater increase in hot days per degree C of overall global warming,  the reverse may be true.  19      labor supply, health, and climate as consumption amenity. Conversely, in relatively cold  countries, warmer places would correspond to milder places – that is, areas that are subject to  less extreme cold stress and the negative impacts that it may entail.23   In countries that span hot and cold climates (e.g. Chile) or feature large seasonal temperature  swings (e.g. countries with large desert or tundra environments) the relationship between  warmer summer temperatures and welfare would be less straightforward, possibly non‐linear.  Regions within these countries may be subject to both extreme heat stress and cold stress, and  thus moving to an incrementally warmer climate would have an ambiguous effect on overall  temperature exposure, since it may reduce cold stress but increase heat stress, and vice versa  for moving to a marginally colder climate.   Thus, we stratify our analyses by average climate (“hot” vs “cold”) to assess whether, in a linear  model, the sign of   depends on whether increasing temperature corresponds to a movement  away from or toward the optimal temperature zone. As can be seen in the tables below, the  primary result – of poorer households being located in more “marginal” climates – is robust to  various cutoff classifications and temperature criteria (e.g. hottest month temperature, coldest  month temperature, average annual temperature).  Finally, we run a quadratic specification in temperature, in particular for countries that have  wide intra‐annual temperature ranges (e.g. countries with minimum and maximum average  monthly temperatures that vary by more than 10˚C) to assess the possibility of an optimal  temperature zone. The quadratic specification takes the following form:  Y               (2)  A positive coefficient on   and a negative coefficient on   in this instance would correspond  to a concave (single‐peaked) relationship between temperature (hottest month, average month,  and coldest month) and wealth; a positive coefficient on both  and   would suggest a  convex relationship.   To summarize the empirical predictions:   For hot countries,  0 would suggest that poorer households tend to be located in  hotter climates, and that, as such, the health, production, and amenity impacts of future  warming may fall along regressive lines. Conversely,  0 in hot countries would  suggest that poorer households tend to be located in milder climates, and that the                                                                 23 In this framework, one can think of the stock of household wealth as representing the accumulation of many years of flow  income, which in turn may be influenced by climatic factors such as temperature. Of course, the lack of panel data at the  household level prevents causal identification, which means that the relationships that we find are almost certainly confounded  by omitted variable bias. However, the consistency of the temperature‐wealth relationship is remarkable, as illustrated below. 20      health, production, and amenity impacts of future warming may fall along progressive  lines.    For cold countries, the reverse would be true. That is,  0 would suggest that  poorer households are located in milder climates, implying regressive impacts.  0 would imply the opposite: that poorer households are located in colder/more marginal  climates, implying progressive impacts given the assumptions above.   For temperate countries with wide intra‐annual temperature ranges or a wide range of  hot and cold climate regions within the country,  0 would suggest that the  relationship between household wealth and temperature is single‐peaked: i.e. that  poorer households tend to live in more marginal climates and are subject to more heat  and/or cold stress. Conversely,  0 would suggest the opposite: that richer  households tend to be located in more extreme climates.    Household Wealth and Occupational Exposure  As an additional method of assessing the extent to which poorer households may suffer outsized  welfare losses from climate‐induced heat exposure, we estimate the exposure‐bias of poorer  households arising from occupational choice.  Specifically, we construct an indicator variable denoting whether or not a household has at least  one member engaged in an “exposed occupation”. We define “exposed occupation” to include  agriculture, unskilled manual labor, and military occupations. We also run a specification in  which the “exposed occupation” variable does not include agricultural occupations. The  interpretation of the analysis depends non‐trivially on how this variable is defined, something we  discuss in further detail in the following section.   We fit a logistical regression for the subset of countries (described above) which contain  information on household occupations:  Prob 1 Φ             (3)  Where Prob 1  denotes the probability that the indicator variable for exposed occupation  is equal to one, and Φ …  is the cumulative standard logistic distribution function.  denotes  the wealth percentile of household i in country j;   denotes a vector of household‐by‐country‐ specific controls for urban/rural status, household size, elevation, humidity, and average monthly  precipitation; and   denotes a household‐, country‐specific error term.  The empirical predictions from this model can be summarized as:  ‐ For all countries,  0 would imply that poorer households tend to be more likely to  engage in occupations that are more exposed to the elements, and that any given  amount of warming would, ceteris paribus, exact a greater welfare loss on the poor  21      within any given country. This would suggest regressive impacts of climate change‐ induced warming.   ‐ Conversely,  0 would suggest the opposite: progressive impacts of climate change‐ induced warming.     VII. Results  Household Wealth and Temperature   We find that, on average, poorer households tend to be located in more marginal climates,  controlling for rural/urban status, size of household, as well as elevation, humidity, and average  precipitation. This relationship is most striking in countries that are situated in hot climates with  average annual temperatures above 20˚C.   Interestingly, there is a positive association between warmer temperatures and household  wealth percentiles in countries that occupy relatively cold climates, which is consistent with  models of optimal temperature for human activity (production and consumption amenities).  Pooled Sample Estimates  Pooling all 690,745 households in our sample, the baseline regression (equation 1) yields a  positive relationship between hottest month temperature and household wealth. On average, a  one degree Celsius increase in hottest month temperature is associated with a +0.13 percentile  increase in household wealth within any given country, significant at a p‐value of 0.01 (Table 1).  This raw estimator is likely mechanically biased, however, by the fact that, while the pooled  sample contains both very hot and very cold countries, the vast majority of the countries and  households in our sample are hot tropical nations.                     22      Table 1  Household Wealth Percentiles and Hottest Month Temperature  All Households and countries     Household Wealth  Coef.  Std. Err.  t  P>t  [95% Conf.  Interval]  Percentile  (within country)    Avg Temp of Hottest  .1335793  .0081037  16.48  0.000  .1176963  .1494623  Month (˚C)  Household Size  .1801929  .0103446  17.42  0.000  .1599179  .2004679  Urban dummy  34.04134  .058225  584.65  0.000  33.92722  34.15546  Altitude  .0007082  .0000323  21.91  0.000  .0006448  .0007716  Cloud cover  .0823544  .002364  34.84  0.000  .077721  .0869878  Average annual  ‐.0001654  .0004729  ‐0.35  0.727  ‐.0010922  .0007614  precipitation  Constant  24.73837  .3166964  78.11  0.000  24.11765  25.35908    Number of obs   =   690,745  R‐squared       =    0.3350    Restricting to households in hot climates – those with average annual temperatures above 20C –  yields a rather different result. Households in hotter (more marginal) environments tend to be  significantly poorer on average – measured in terms of their relative location within the country‐ specific wealth distribution (Table 2; Figure 2, below). On average, households in places that  feature +1˚C warmer summer temperatures (hottest month average temperature) are ‐0.56  percentiles lower on the own‐country wealth distribution.24 Urban households are richer on  average, as would be expected, as are those with larger families. Average monthly precipitation  is positively correlated with household wealth, consistent with the notion that in primarily  agricultural environments, more rainfall is associated with higher yields.                                                                     24 Restricting further to hot countries that have significant within‐country temperature variation (greater than 5C across all  regions within the country), we see a sharper relationship.     23      55 Household Wealth Percentile 45 40 50 20 25 30 35 Avg Temp of Hottest Month   Figure 2: Household wealth percentile and average hottest month temperature, hot countries  only (avg temp>20˚C). Controls for precipitation, elevation, household size, temperature range  and urban/rural included.    Table 2  Household Wealth Percentiles and Hottest Month Temperature  Households in Hot Climates (avg annual temperature >20˚C)    Household Wealth  Coef.  Std. Err.  t  P>t  [95% Conf.  Interval]  Percentile   (within country)    Avg Temp of Hottest  ‐.5618505  .0158178  ‐35.52  0.000  ‐.5928529  ‐.5308481  Month (˚C)  Household Size  .2748562  .0113446  24.23  0.000  .2526212  .2970912  Urban dummy  33.29254  .0677116  491.68  0.000  33.15983  33.42526  Altitude  ‐.0016699  .0000902  ‐18.52  0.000  ‐.0018466  ‐.0014932  Cloud cover  .0947017  .0026809  35.33  0.000  .0894472  .0999561  Average annual  ‐.0176307  .0005912  ‐29.82  0.000  ‐.0187895  ‐.0164719  precipitation  Constant  46.1357  .5285159  87.29  0.000  45.09982  47.17157    Number of obs   =   532,693  R‐squared       =    0.3247  24      Similarly, restricting to households in colder climates – average annual temperatures below 15˚C  – yields a strong positive association between temperature and wealth (Table 3). A +1˚C increase  in summer temperatures (hottest month average temperature) is associated with +0.68  percentiles higher position on the own‐country wealth distribution. This is consistent with the  notion that the role of warmer temperature may depend on climatic context. Running the same  linear specification with coldest month temperature as the independent variable yields an even  steeper slope (Figure 3 below). This may suggest that, for colder countries, the level of cold  stress is a more relevant margin of welfare impact.     60 55 Household Wealth Percentile 40 45 3550 -10 -5 0 5 10 Avg Temp of Coldest Month   Figure 3: Household wealth percentile and average coldest month temperature, cold countries  only (avg temp<15˚C). Controls for precipitation, elevation, household size, temperature range  and urban/rural included.                            25      Table 3  Household Wealth Percentiles and Hottest Month Temperature  Households in Cold Climates (avg annual temperature <15˚C)    Household Wealth  Coef.  Std. Err.  t  P>t  [95% Conf.  Interval]  Percentile  (within country)    Avg Temp of Hottest  .682565  .0172055  39.67  0.000  .6488422  .7162879  Month (˚C)  Household Size  ‐.2898152  .0368943  ‐7.86  0.000  ‐.3621281  ‐.2175022  Urban dummy  41.54639  .1640677  253.23  0.000  41.22482  41.86796  Altitude  ‐.0004443  .0000482  ‐9.22  0.000  ‐.0005388  ‐.0003499  Cloud cover  ‐.3453785  .0087651  ‐39.40  0.000  ‐.362558  ‐.3281989  Average annual  .0280246  .0028037  10.00  0.000  .0225293  .0335199  precipitation  Constant  44.54621  .8686438  51.28  0.000  42.84367  46.24875  Number of obs   =    62,671  R‐squared       =    0.5224    Looking at households located in highly variable climates – average intra‐annual monthly average  temperature variation of more than 10˚C – we find a single‐peaked relationship between wealth  percentile and hottest month temperature:  0 &  0 (Table 4). This pattern persists with  various cutoffs for temperature variability. This calculation suggests that the wealth level starts  to decrease when the average temperature of the hottest month exceeds 30˚C.     As mentioned previously, the fact that wealth scores are defined in relative terms specific to  each country makes meaningful cross‐country comparisons of magnitudes challenging. Thus, our  preferred specification estimates country‐specific coefficients for the relationship between  household wealth percentile and temperature.                              26      Table 4  Household Wealth Percentiles and Hottest Month Temperature  Households in Temperate/Variable Climates (seasonal variation in monthly avg temp>10˚C)      Household Wealth  Coef.  Std. Err.  t  P>t  [95% Conf.  Interval]  Percentile  (within country)    Avg Temp of  2.203624  .1091334  20.19  0.000  1.989725  2.417524  Hottest Month  (˚C)  Avg Temp of  ‐.0365271  .0021138  ‐17.28  0.000  ‐.0406701  ‐.0323841  Hottest Month  (˚C) – Squared  Household Size  ‐.5164057  .0261461  ‐19.75  0.000  ‐.5676516  ‐.4651598  Urban dummy  32.73719  .1377886  237.59  0.000  32.46713  33.00725  Altitude  .0011107  .0000403  27.55  0.000  .0010317  .0011897  Cloud cover  ‐.0185756  .0057596  ‐3.23  0.001  ‐.0298644  ‐.0072868  Average annual  .0434736  .0015622  27.83  0.000  .0404118  .0465355  precipitation  Constant  3.251478  1.511665  2.15  0.031  .2886407  6.214315  Number of obs   =   130,413  R‐squared       =    0.3267      Country‐Specific Estimates  Running the baseline regression for each of the 52 country sub‐samples yields a pattern that is  consistent with the idea of an optimal temperature zone (Table A, Appendix). Out of the 52  countries surveyed, 22 exhibit a significant negative relationship between temperature and  household wealth, 12 exhibit a statistically insignificant relationship, and 18 show a significant  positive relationship.   The vast majority of those countries exhibiting negative relationships are tropical countries with  hot average climates such as Ghana, Zimbabwe, or the Arab Republic of Egypt. For the majority  of countries in our data set with average annual temperatures above 20˚C,  0 (significant  at p<0.01), which suggest that poorer households tend to be located in hotter, more marginal  climates. A similar result is obtained if one uses average hottest month temperature as the  “climate” variable.   To focus on the impact of very extreme heat arising from global warming, one may wish to  isolate the subsample of unambiguously hot countries, for whom relatively high temperatures  27      within the country will almost certainly be associated with greater heat exposure, as opposed to  possibly being correlated with reduced cold exposure. Looking at the 22 hottest countries in our  sample with average temperatures above 25C, we note that 13 have significant negative  relationships.25 As a matter of comparison, the United States has an average annual temperature  of about 11°C, and an average hottest monthly temperature of 21°C. The fact that some notable  hot and poor countries like Bangladesh or Indonesia feature positive relationships between  household wealth and heat exposure, however, suggests there might be important dimensions  of heterogeneity across omitted characteristics, calling for further investigation.  For the majority of cold countries in the data set – countries with average annual temperatures  below 20˚C, or coldest monthly average temperatures below 15 degrees C – the opposite is true.  That is,  0 for 8 of the 12 countries in our data set with average annual temperatures  26 below 20˚C.  For cold countries with average annual average temperatures below 15˚C, all 6 of  6 feature  0.27    This might suggest that, in cold countries, wealthier households self‐select into warmer regions  due to a higher WTP for milder climates, or that households in more marginal (colder) regions  have lower wealth due to greater cold stress. It could, of course, also be a function of other  correlates such as institutions. We discuss these possibilities in more detail below.   The magnitudes of   vary considerably across countries and climates, but are in some cases  very large and in general are consistent with previous work documenting across‐ and within‐ country gradients in income by temperature. For countries with average temperatures below  15˚C, the average significant regression coefficient is 0.68 percentiles per degree C. For countries  with average temperatures above 20˚C, the average significant regression coefficient is ‐0.9  percentiles per degree C. For extremely hot countries – say, those with average temperatures  above 25˚C – the average significant regression coefficient is approximately ‐2.1 percentiles per  degree C.  Country Case Study: Nigeria (Hot)                                                                 25 Notable exceptions include Indonesia, Bangladesh, Cote D’Ivoire, Gabon, Liberia, and Haiti. These countries, however, on  average feature very compressed average temperature distributions, with hottest month temperatures within each country  exhibiting very little variation. For instance, the standard deviation in average hottest month temperatures for Indonesia and  Bangladesh are 0.78 C and 0.98 C respectively. One possible explanation may involve landlockedness and distance to coasts or  ocean‐navigable ports, which is a variable that is not included in our regressions but have been shown to be important predictors  of economic productivity (Sachs and Warner, 2001).  26 Running the linear specification for these countries with coldest month temperature as the independent variable yields  consistently stronger relationships.  27 It is worth noting that there are relatively few cold countries in general, in part because the poor countries of interest are  predominantly hot, in part because there are simply not that many nation states that are located exclusively in cold areas of the  world.  28      Taking Nigeria as a representative case study, we see a strong negative relationship between  heat stress and household wealth in the following scatterplot (with data points binned by  percentile of the temperature distribution, Figure 4).  Temperature and Household Wealth - Nigeria Percentile of Household Wealth Distribution 30 40 50 60 70 28 30 32 34 Average Daily Temperature of Hottest Month (C)   Figure 4: Average hottest month temperature and Nigerian household wealth by temperature  bin. Controls for precipitation, elevation, household size, and urban/rural included.  Among the 38,144 households surveyed, households located in places that are exposed to  greater degrees of heat stress within the country have systematically lower levels of aggregate  wealth, once again, controlling for size of household, whether or not the household is located in  an urban or rural setting, and other climatic factors such as average precipitation.28 Households  located in a grid cell with 1 degree Celsius warmer summer temperature tend to be 6.2  percentiles poorer on average. Nigeria is a hot country with an average temperature of 27.3  degrees C (81.2 degrees F), and as such, one would expect that future climate change would  increase heat stress for most if not all households, since most households already reside in areas  that are subject to more heat stress than cold stress.  Country Case Study: Lesotho (Cold)  Lesotho illustrates the opposite effect: a positive relationship between temperature and wealth.  Among the 9,226 households surveyed, a one degree Celsius warmer hottest month  temperature is associated with a 4.3 percentile higher household wealth score. Lesotho is a  relatively cold country, with average annual temperatures in the low teens (14.4 degrees Celsius,                                                                 28 Similar scatterplots for various other countries are presented in the Appendix.  29      or roughly 60 degrees Fahrenheit), and winter month temperatures dropping well below  freezing. So one would expect the relatively warmer households to be closer to the human  thermoregulatory optimum, and as such suffer fewer cold‐related diminutions to labor supply  and labor productivity. On average, households in a 1C warmer climate have 4 percentile higher  wealth score (Figure 5).   Temperature and Household Wealth - Lesotho 70 Percentile of Household Wealth Distribution 30 40 50 20 60 16 18 20 22 24 Average Daily Temperature of Hottest Month (C)   Figure 5: Average hottest month temperature and household wealth by temperature bin for  Lesotho. Controls for precipitation, elevation, household size, and urban/rural included.  Household Wealth and Occupational Exposure  Turning to occupations, we find that, on average, workers in poorer households tend to be  engaged in occupations that are more likely to be exposed to temperature stress, controlling for  rural/urban status, size of household, as well as elevation and average precipitation. This is  driven primarily by the prevalence of agricultural occupations in poorer households.   We find a clear negative relationship between exposure likelihood and household wealth in all  47 countries for which occupational data are available. In a simple logit regression of an  exposure dummy on household wealth percentile, all resulting coefficients are negative and  significant at p<0.01. Detailed regression results are presented in the Appendix, Table B. As  shown in Table C of the same Appendix, there is no clear relationship between the likelihood of  occupational exposure and temperature stress; that is, no clear evidence suggesting that  households in hotter climates are more or less likely to work in occupations with greater  exposure to the elements.   30      Agricultural occupations account for the vast majority of highly exposed occupations, comprising  approximately 38.2% of total respondent’s occupations in the 47 countries for which  occupational data are available. Unskilled manual labor accounts for 7.77%, and the army makes  up 0.22% of responses.    Limiting to Non‐Agricultural Occupations  Rural‐urban migration and transition out of agriculture are key features of economic  development and demographic transition, trends that are likely to continue in many developing  economies. As such, one might want to know how occupational exposure bias operates in  contexts in which agriculture is not the primary source of employment for the economy. To do  this, we redefine the “exposed occupation” dummy to exclude agricultural occupations, focusing  primarily on unskilled manual labor occupations.   In a logit regression of this non‐agricultural exposure dummy on household wealth percentile,  we find that 16 of the total 47 countries to exhibit a significant negative relationship; whereas 23  exhibit a significant positive relationship. This suggests that in just over half of the sampled  countries, there is a positive relationship between wealth and likelihood of working in unskilled  manual labor.29 Detailed regression results are presented in the Appendix, Table D.  There are ex ante reasons to suspect that these results may exhibit heterogeneity based on a  country’s development level. In very poor countries, unskilled manual labor may be a desirable  alternative to agriculture, suggesting a positive relationship. In relatively more developed  countries, unskilled manual labor is less desirable compared to skilled work, suggesting a  negative relationship.  As a first pass at exploring this intuition, we group countries by their World Bank income level  classifications: low, lower‐middle, and upper‐middle.30 Out of the 39 countries in our sample  which feature some statistically meaningful relationship between wealth and (non‐agricultural)  occupational exposure, 17 are classified as low‐income, 17 as lower‐middle‐income, and 5 as  upper‐middle‐income.   Among the low‐income countries, 82% feature a positive relationship between household wealth  and non‐agricultural occupational exposure, whereas only 41% and 40% of lower‐middle‐income  and upper‐middle‐income countries exhibit positive relationships respectively. This suggests that  structural factors may be important to consider in future work that seeks to model the  distributional welfare impacts of heat stress over the long term.                                                                   29 Only a handful of countries made use of the “army” category in their occupational reporting, so non‐agricultural exposure is accounted for almost entirely by unskilled manual labor.  30 The World Bank also provides a high‐income category, but no such countries are present in our data set.  31      Country Case Study: Nigeria  Nigeria illustrates the typical relationship between household wealth and occupational exposure  for a relatively low income country. With a per capita income of roughly $3,203 USD (2014) in  market exchange rate, Nigeria is a lower middle‐income country, with the majority of households  engaged in agriculture or manual labor (>51%). Even within Nigeria, it is the poorest households  that are more likely to be engaged in manual work that occurs primarily outdoors. Households in  Nigeria exhibit a negative relationship between household wealth and occupational temperature  exposure, with a logistical regression coefficient of ‐0.04, significant at the 99% confidence level.  This yields the following regression equation:  1 . .   , 1 Where E represents probability of occupational exposure from 0 to 1, and  ,  represents  household wealth in percentile units.   Thus, a household in the 40th percentile of the wealth distribution has a 48.5% chance of being  occupationally exposed, whereas a household in the 60th percentile has a 29.2% chance (Figure  6).31                                                                 31 A more detailed look at the subcategories making up unskilled manual labor in Nigeria reveals that okada riders (commercial  motorcycles for hire) account for about 78%, with butchers adding about 19% and 9 other categories comprising the remainder.  Detailed tables for these occupational breakdowns are included in the Appendix, Section E.  32      Figure 6: Occupational extreme temperature exposure and household wealth in Nigeria, values  fitted by logistical regression. Dummy is 1 if either parent is exposed, 0 if neither.  Limitations  However, it must be noted that the temperature and occupational analyses presented above  have a number of limitations, which we point out below. As a result, our analyses should only be  seen as a first attempt at examining the dynamics between high temperatures and poverty at  the household‐level, with more research to follow.   The first limitation is that in the econometric analysis, we only use temperature data from 2013.  As a single point in time, it is therefore possible that the temperatures experienced for 2013 may  be different from longer‐term trends. Future work should focus towards using a longer time  series data.   Importantly, we considered only the temperature, while the effect of climate conditions on  productivity and amenities work through multiple interacting metrics. For instance, the same  temperature level has very different health and performance implication depending on the  humidity level (Pal and Eltahir, 2015). Future work using higher resolution data and multiple  variables to measure temperature stress would be an improvement.  Further, the lack of more robust set of controls means policy‐relevant heterogeneity analyses are  left on the table. This includes the role of built infrastructure, electricity access, and access to  33      healthcare facilities which may reduce acute health impacts, but cannot be gleaned from this  analysis (see below). Other useful controls include data on human capital.   Additionally, the interaction with other environmental stressors may be important to  differentiate, especially if climate change and air quality vectors are not completely correlated in  the future. Productivity impacts in hot areas may arise from ozone or carbon‐monoxide as well  as temperature. Future analyses that can control for average ozone or carbon monoxide levels  would help researchers understand the ways in which exposure to climate extremes and low air  quality interact.  And finally, because the wealth scores are relative within countries, it is difficult to derive  meaningful, policy‐relevant parameter estimates of the extent of exposure bias that is  generalizable across countries. It is also impossible to ascertain the relative contribution of  climate change to increasing heat stress in hot places versus reducing cold stress in cold places.     Other factors that may be important in ascertaining distributional welfare burdens  Access to Physical Capital   Poorer households are likely to have lower adaptive capacity for a variety of reasons. Even if they  are aware of means to mitigate heat‐related impacts, they may be constrained from employing  them on various margins. They are less likely to have regular access to electricity, which is vital  when it comes to mitigating heat stress. Poorer individuals may also tend to live in more  vulnerable housing (lower housing quality); and for example, in developed countries, live on the  top floor of houses without centralized air conditioning. More generally, poorer households will  be less able to smooth consumption in the face of income shocks that may arise from unusually  hot summers.   Income and electricity rates have been documented as being the primary drivers of AC adoption  (Biddle, 2008). This is a statement about the rate of change in adaptive technology uptake. The  implication, then, is that poorer areas – which often also have low rates of electrification – will  likely adapt more slowly to the onset of climate change‐related heat stress, exacerbating  underlying inequalities in adaptive capacity. Given the geographic distribution of low‐income  individuals (i.e. the fact that, on average, populations in already hot regions tend to be poorer), a  further implication is that climate change may endogenously make lower‐income areas relatively  less likely to adopt AC technology, exacerbating the rate of income inequality growth.   Demographic factors  It is possible that demographic factors matter. Elderly and very young populations are on  average more severely affected by temperature stress, which means that a given degree of  warming may result in greater realized exposure for these individuals (Kovats and Hajat 2008;  34      Graff Zivin and Shrader, 2015). In terms of direct health consequences of thermal stress, it is well  established that the very young and the very old will bear an outsized share of the burden.  In general, demographic trends suggest that poorer countries will likely have a lower proportion  of elderly individuals in the immediate future, but perhaps have higher densities of children and  infants. However, there is significant uncertainty in the timing of climate‐change‐induced heat  impacts, which means that it is difficult to assess even to a rough approximation which way the  exposure bias may run ex ante. More research is clearly needed on this topic.  VIII. Conclusion  This paper examines empirically the geographical and occupational exposure of poor and non‐ poor households to heat stress, using data from household surveys and climate measurements  at the sub‐national level. We find that poorer households tend to be located in hotter locations  across and within countries, and poorer individuals are more likely to work in occupations with  greater exposure to the elements not only across but also within countries. This suggests the  impacts arising from global warming – at least as they pertain to direct thermal stress of human  beings – may be regressive.  However, we also find some evidence to suggest that part of the negative (and regressive)  impacts of climate change may be offset by the fact that, in cold parts of the world, poorer  populations tend to live in the more marginal (colder) environments, and that these populations  may benefit from moderate warming.  There is, of course, a difference between mean‐shifts in the climate distribution and changes in  the incidence of extreme heat and cold days, which seem to be more relevant for welfare. These  results are also of course limited only to the context of thermal stress of human agents, so  abstracts away from damages to crops, and damages arising from flooding, storms, disease  vectors, etc. Our results also have a number of limitations (including the low resolution of the  climate data, the fact that our survey coordinates are offset, the use of only a limited set of  controls, and that we only use 2013 for the econometric analysis). More research is needed  including these aspects.     35      References  Acemoglu, Daron, and Melissa Dell. "Productivity Differences Between and Within Countries." American  Economic Journal: Macroeconomics (2010): 169‐188.    Acemoglu, D., et al. (2001). The colonial origins of comparative development: an empirical investigation,  National bureau of economic research.  Albouy, David, et al. Climate amenities, climate change, and American quality of life. No. w18925.  National Bureau of Economic Research, 2013.  Al Jazeera (2015). Poor bear brunt as India heatwave death toll tops 1,000.  http://www.aljazeera.com/news/2015/05/poor‐bear‐brunt‐india‐heatwave‐death‐toll‐tops‐1000‐ 150527092228109.html.   Arrow, K. J., et al. (2014). "Should Governments Use a Declining Discount Rate in Project Analysis?"  Review of Environmental Economics and Policy: reu008.  Attanasio, O. and M. Székely (1999). "An asset‐based approach to the analysis of poverty in Latin  America."  Barros, A. J. D., Ronsmans, C., Axelson, H., Loaiza, E., Bertoldi, A. D., França, G. V. A., Bryce, J., Boerma, J.  T. and Victora, C. G.: Equity in maternal, newborn, and child health interventions in Countdown to  2015: a retrospective review of survey data from 54 countries., Lancet, 379(9822), 1225–33,  doi:10.1016/S0140‐6736(12)60113‐5, 2012.  Bi, P., et al. (2011). "The effects of extreme heat on human mortality and morbidity in Australia:  implications for public health." Asia‐Pacific journal of public health: 1010539510391644.  Burke, M. and K. Emerick (2013). "Adaptation to climate change: Evidence from US agriculture."  University of California, Berkeley. http://www. ocf. berkeley. edu/~  kemerick/burke_emerick_2013. pdf  Butler, Ethan E., and Peter Huybers. "Adaptation of US maize to temperature variations." Nature Climate  Change 3.1 (2013): 68‐72.  Cachon, G., et al. (2012). "Severe weather and automobile assembly productivity." The Wharton School,  University of Pennsylvania. http://opim. wharton. upenn. edu/~ cachon/pdf/weather_1015. pdf.  Carter, M. R. and C. B. Barrett (2006). "The economics of poverty traps and persistent poverty: An asset‐ based approach." The Journal of Development Studies 42(2): 178‐199  Centers for Disease Control and Prevention (CDC). "State indicator report on physical activity, 2010."  Atlanta, GA: US Department of Health and Human Services (2010).  Deaton, Angus, and Alan Heston. "Understanding PPPs and PPP‐based National Accounts." American  Economic Journal: Macroeconomics (2010): 1‐35.  Dell, M., et al. (2009). Temperature and income: reconciling new cross‐sectional and panel estimates,  National Bureau of Economic Research.  Dell, M., et al. (2012). "Temperature shocks and economic growth: Evidence from the last half century."  American Economic Journal: Macroeconomics 4(3): 66‐95.  Deryugina, T. and S. M. Hsiang (2014). Does the Environment Still Matter? Daily Temperature and Income  in the United States, National Bureau of Economic Research.  Deschênes, O. and M. Greenstone (2007). Climate change, mortality, and adaptation: Evidence from  annual fluctuations in weather in the US, National Bureau of Economic Research Cambridge,  Mass., USA.  Fisk, W. J., Price, P., Faulkner, D., Sullivan, D., Dibartolomeo, D., Federspiel, C., ... & Lahiff, M. (2002).  Worker productivity and ventilation rate in a call center: Analyses of time‐series data for a group  of workers. Lawrence Berkeley National Laboratory.  36      Fox, A. M.: The HIV‐poverty thesis re‐examined: poverty, wealth or inequality as a social determinant of  HIV infection in sub‐Saharan Africa?, J. Biosoc. Sci., 44(4), 459–80,  doi:10.1017/S0021932011000745, 2012.  Gallup, J. L., et al. (1999). "Geography and economic development." International regional science review  22(2): 179‐232.  Goulder, Lawrence H., and Ian WH Parry. "Instrument choice in environmental policy." Review of  Environmental Economics and Policy 2.2 (2008): 152‐174.  Greenstone, M. and B. K. Jack (2013). Envirodevonomics: A research agenda for a young field, National  Bureau of Economic Research.  Grether, W. (1973). "Human performance at elevated environmental temperatures." Aerospace Medicine  44(7): 747‐755.  Hallegatte, Stéphane. "Strategies to adapt to an uncertain climate change." Global Environmental Change  19, no. 2 (2009): 240‐247.  Heal, G. and J. Park (2013). Feeling the heat: Temperature, physiology & the wealth of nations, National  Bureau of Economic Research.  Hoch, Irving, and Judith Drake. "Wages, climate, and the quality of life." Journal of Environmental  Economics and Management 1.4 (1974): 268‐295.  Horowitz, J. K. (2009). "The income–temperature relationship in a cross‐section of countries and its  implications for predicting the effects of global warming." Environmental and resource economics  44(4): 475‐493.  Kovats, R. S. and S. Hajat (2008). "Heat stress and public health: a critical review." Annu. Rev. Public  Health 29: 41‐55.  Maddison, David. "The amenity value of the climate: the household production function approach."  Resource and Energy Economics 25.2 (2003): 155‐175.  Mankiw, N. G. and M. Weinzierl (2009). The optimal taxation of height: A case study of utilitarian income  redistribution, National Bureau of Economic Research.  Mendelsohn, R., et al. (1994). "The impact of global warming on agriculture: a Ricardian analysis." The  American Economic Review: 753‐771  Nordhaus, William D., and Zili Yang. "A regional dynamic general‐equilibrium model of alternative climate‐ change strategies." The American Economic Review (1996): 741‐765.  Nordhaus, William D. "Geography and macroeconomics: New data and new findings." Proceedings of the  National Academy of Sciences of the United States of America 103.10 (2006): 3510‐3517.  Nordhaus, William D. Estimates of the social cost of carbon: background and results from the RICE‐2011  model. No. w17540. National Bureau of Economic Research, 2011.  Pal, Jeremy S., and Elfatih A. B. Eltahir. 2015. “Future Temperature in Southwest Asia Projected to Exceed  a Threshold for Human Adaptability.” Nature Climate Change advance online publication  (October). doi:10.1038/nclimate2833.  Park, J. (2015). "Will We Adapt? Temperature Shocks, Labor Productivity, and Adaptation to Climate  Change in the United States 1986‐2012."    Park, J. and G. Heal (2015). "Temperature Shocks and Labor Productivity: Evidence from the United  States."  Sachs, Jeffrey D., and Andrew M. Warner. "Fundamental sources of long‐run growth." The American  Economic Review (1997): 184‐188.  Schlenker, W., et al. (2005). "Will US agriculture really benefit from global warming? Accounting for  irrigation in the hedonic approach." American Economic Review: 395‐406.  Seppanen, O., et al. (2006). "Effect of temperature on task performance in office environment." Lawrence  Berkeley National Laboratory.  37      Sherwood, S. C. and M. Huber (2010). "An adaptability limit to climate change due to heat stress."  Proceedings of the National Academy of Sciences 107(21): 9552‐9555.  Sinha, Paramita, and Maureen L. Cropper. The value of climate amenities: Evidence from us migration  decisions. No. w18756. National Bureau of Economic Research, 2013  Solow, R. M. (1956). "A contribution to the theory of economic growth." The quarterly journal of  economics: 65‐94.  Stern, Nicholas Herbert. Stern Review: The economics of climate change. Vol. 30. London: HM treasury,  2006.  Stocker, T. F., et al. (2013). Climate Change 2013. The Physical Science Basis. Working Group I  Contribution to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change‐ Abstract for decision‐makers, Groupe d'experts intergouvernemental sur l'evolution du  climat/Intergovernmental Panel on Climate Change‐IPCC, C/O World Meteorological  Organization, 7bis Avenue de la Paix, CP 2300 CH‐1211 Geneva 2 (Switzerland).  Tol, R. S. (2009). "The economic effects of climate change." The Journal of Economic Perspectives: 29‐51.  Vice News (2015). Poor People Are Most Affected as Hundreds Die in Blistering Indian Heatwave.  https://news.vice.com/article/poor‐people‐are‐most‐affected‐as‐hundreds‐die‐in‐blistering‐ indian‐heatwave.   Ward, J. and Kaczan, D.: Challenging Hydrological Panaceas: Water poverty governance accounting for  spatial scale in the Niger River Basin, J. Hydrol., 519, 2501–2514,  doi:10.1016/j.jhydrol.2014.05.068, 2014.  Weitzman, Martin L. "On modeling and interpreting the economics of catastrophic climate change." The  Review of Economics and Statistics 91.1 (2009): 1‐19.  Winsemius, H., B. Jongman, T. Veldkamp, S. Hallegatte, M. Bangalore, and P. J. Ward. 2015. “Disaster Risk,  Climate Change, and Poverty: Assessing the Global Exposure of Poor People to Floods and  Droughts.” Background paper prepared for World Bank Report "Shock Waves: Managing the  Impacts of Climate Change on Poverty".   World Bank (2015). Climate Data (Climate 4 Development). Washington, DC: World Bank  Zivin, J. G. and M. Neidell (2014). "Temperature and the allocation of time: Implications for climate  change." Journal of Labor Economics 32(1): 1‐26.      38      Appendix    Appendix A: Spatial wealth data sets and DHS surveys  DHS surveys cover a wide range of developing countries, and contain geographic points at the  cluster level. There are 52 surveys in the DHS program that contain both GPS information at the  cluster level and poverty indicators; these are the countries for which we overlay the  temperature data.   For each household, the DHS provides the wealth index factor score (typically from ‐200,000 for  the poorest households to +200,000 for the richest, with the median at 0). For the econometric  analysis, we normalize this factor score to include only positive numbers (for ease of  interpretation), without changing each household’s relative position with regarding to the factor  score. For the poverty exposure bias analysis, quintiles have been calculated taking into account  household weights, and have been provided in the raw DHS data. We employ this quintile  classification for our analysis at the national‐level.   One issue with DHS surveys – and almost all other household surveys – is that they have not  been designed to be representative at small spatial scales. At best, they are representative at the  spatial scale of a large province or area. Furthermore the process used to select the surveyed  households is not always reported explicitly, and often has to account for cost‐ considerations  that can bias the sample. We are well aware of this limit, and it implies that results should be  interpreted with caution. The fact that we are working on a large sample of 52 countries  compensates for the limit of the analysis at the country level.  Another major limitation is that the geographic information is not as precise as the household  wealth data. First, the coordinates provided by DHS are only at the cluster level, and thus all  households in the same cluster are represented spatially with the same set of coordinates.  Second, these coordinates have been offset (to guarantee anonymity of the interviewed  households), by 2km in urban areas and 5km in rural areas, creating a bias in our matching of  household to temperature.   Appendix B: Full results for the poverty exposure bias to high temperatures.   Country name  Poverty exposure bias for temperature  Albania  ‐0.333  Angola  1.251793  Bangladesh  ‐0.07701  Benin  0.988184  Bolivia  ‐0.45717  Burkina Faso  0.668089  Burundi  ‐0.42028  39      Cambodia  0.239931  Cameroon  1.396431  Central African  0.803523  Republic  Colombia  0.696162  Comoros  1.215704  Congo (Kinshasa)  0.133276  Cote d'Ivoire  0.091555  Dominican Republic  ‐0.18336  Egypt  0.198946  Ethiopia  1.391134  Gabon  1.109011  Ghana  1.546153  Guinea  1.625395  Guyana  0.158178  Haiti  ‐0.09212  Honduras  0.046851  Indonesia  ‐0.36818  Jordan  0.122819  Kenya  2.264893  Kyrgyzstan  ‐0.61815  Lesotho  ‐0.79582  Liberia  0.081452  Madagascar  0.440403  Malawi  0.112495  Mali  0.421567  Moldova  0.109866  Morocco  ‐0.01598  Mozambique  0.418412  Namibia  0.77016  Nepal  ‐0.37713  Niger  ‐0.08275  Nigeria  0.81481  Peru  0.31108  Philippines  ‐0.62428  Rwanda  ‐0.37742  Senegal  0.970137  Sierra Leone  0.057704  Swaziland  0.708064  Tajikistan  0.115736  40      Tanzania  ‐0.59295  Timor‐Leste  0.332469  Togo  0.660964  Uganda  0.957571  Zambia  0.763263  Zimbabwe  0.871651      41         Table A: Summary of Main Results  Household Wealth Percentile and Hottest Month Temperature   By Climate Region    Country     P‐value  Avg Annual  Avg Hottest  Avg Coldest  Development  (percentiles per  Temperature  Month  Month  Group  degree C)  (˚C)  Temperature  Temperature  Classification   [SE]  (˚C)  (˚C)                Niger  ‐0.58062775  0.60458  29.3  34  24  Low  [1.1198932]  Burkina Faso  ‐2.0106396  0.00417  28.8  33  25  Low  [0.69863937]  Mali  0.21126458  0.82721  28.4  33  24  Low  [0.96721856]  Cambodia  ‐4.8617459  0.00309  28  30  24  Low  [1.636353]  Benin  ‐6.5054552  4.06E‐27  27.9  30  26  Low  [0.57889932]  Ghana  ‐6.5128295  8.16E‐20  27.5  30  25  Lower‐Middle  [0.67608657]  Togo  ‐3.5405888  3.64E‐09  27.3  30  25  Low  [0.58073089]  Senegal  ‐4.1714673  3.58E‐26  27.3  30  24  Lower‐Middle  [0.36340022]  Nigeria  ‐6.2331911  1.33E‐24  27.3  31  24  Lower‐Middle  [0.59049823]  Cote d'Ivoire  2.4138272  0.00038  26.6  29  25  Lower‐Middle  [0.67177564]  Philippines  2.0976112  4.03E‐08  26.6  28  25  Lower‐Middle  [0.37809252]  Indonesia  2.2627246  0.0001  26.5  27  26  Lower‐Middle  [0.58108183]  Sierra Leone  ‐5.871334  4.91E‐06  26.5  29  25  Low  [1.2680002]  Gabon  8.947171  3.99E‐20  26.1  28  24  Upper‐Middle  [0.90808164]  Guinea  ‐3.542454  5.22E‐07  26.1  29  24  Low  [0.69010222]  Liberia  19.29442  2.55E‐16  26  28  24  Low  [2.2276259]  Guyana  9.3444326  5.88E‐07  25.9  28  25  Lower‐Middle  [1.8301401]  Central African  ‐4.3704593  1.08E‐06  25.5  28  23  Low  Republic  [0.87091193]  Comoros  ‐14.770104  4.69E‐08  25.3  27  23  Low  [2.61593]  42      Cameroon  ‐0.90331903  2.88E‐08  25.2  28  23  Lower‐Middle  [0.16047154]  Timor‐Leste  ‐8.5372101  4E‐05  25.1  26  24  Lower‐Middle  [2.0562427]  Dominican  1.0241545  0.07216  24.9  27  23  Upper‐Middle  Republic  [0.56838777]  Bangladesh  4.8173452  1.34E‐06  24.9  29  17  Lower‐Middle  [0.98622937]  Haiti  5.5383516  8.27E‐11  24.8  27  23  Low  [0.83052343]  Mozambique  0.29501742  0.53497  24.2  27  20  Low  [0.47521627]  Congo (Kinshasa)  ‐2.052182  0.00021  23.9  25  22  Low  [0.54903613]  Honduras  0.69436635  0.01379  23  25  21  Lower‐Middle  [0.2814719]  Tanzania  ‐0.21843565  0.65846  23  25  20  Low  [0.49381811]  Uganda  ‐2.6570787  3.74E‐09  23  25  21  Low  [0.44017472]  Egypt  ‐2.5078512  9.73E‐15  22.4  29  14  Lower‐Middle  [0.31992168]  Angola  1.812745  0.00743  22.4  25  19  Upper‐Middle  [0.67091265]  Malawi  0.16359438  0.73151  22.3  26  18  Low  [0.47660903]  Zambia  ‐1.2433808  0.05373  21.7  25  17  Lower‐Middle  [0.64204155]  Madagascar  ‐2.7611615  5.00E‐15  21.7  24  18  Low  [0.34269114]  Namibia  1.0346204  0.02408  21.2  25  16  Upper‐Middle  [0.45712779]  Kenya  ‐1.8865034  0.00033  21  24  19  Lower‐Middle  [0.52049087]  Colombia  ‐1.2073289  4.80E‐80  20.9  22  20  Upper‐Middle  [0.0625475]  Burundi  1.3502724  0.02782  20.8  23  19  Low  [0.6113885]  Zimbabwe  ‐3.2243243  2.45E‐13  20.6  24  15  Low  [0.42443163]  Swaziland  ‐1.0508171  0.08727  20.5  25  16  Lower‐Middle  [0.6122296]  Nepal  0.95396568  0.00013  20  26  11  Low  [0.24575053]  Ethiopia  ‐1.0409564  3.1E‐05  19.5  22  17  Low  [0.24797496]  Rwanda  2.8716341  0.00017  19.3  21  17  Low  [0.75597578]  Jordan  6.3264029  1.60E‐07  18.5  26  10  Upper‐Middle  [1.1963511]  43      Morocco  ‐0.7556784  0.06262  17.8  26  11  Lower‐Middle  [0.4048611]  Peru  0.38618239  2.47E‐06  16  19  14  Upper‐Middle  [0.08156083]  Albania  0.86707462  0.06632  14.6  25  6  Upper‐Middle  [0.47103403]  Lesotho  4.27286  3.68E‐11  14.4  20  8  Lower‐Middle  [0.62661087]  Bolivia  0.10595015  0.16519  14.1  17  10  Lower‐Middle  [0.07628625]  Tajikistan  ‐0.83329432  0.01185  11.8  24  ‐2  Lower‐Middle  [0.32930191]  Moldova  ‐1.3669285  0.36292  10.9  22  ‐3  Lower‐Middle  [1.500654]  Kyrgyzstan  1.1468391  1.1E‐05  7.11  20  ‐8  Lower‐Middle  [0.25611554]  OLS linear regression of household wealth percentile on hottest monthly temperature, controlling for household  size, urban/rural status, altitude, and precipitation (equation 1).   Sorted by average annual temperature. Green denotes statistically significant; Red denotes statistically insignificant.      44      Temperature and Household Wealth in Representative Hot Countries  Temperature and Household Wealth in Ghana 60 Household Wealth Percentile 30 40 20 50 28 30 32 34 Average Daily Temperature of Hottest Month (C)   Controls: household size, urban/rural status, altitude, and precipitation.  Temperature and Household Wealth in Uganda 70 Household Wealth Percentile 30 40 50 20 60 20 22 24 26 28 30 Average Daily Temperature of Hottest Month (C)   Controls: household size, urban/rural status, and precipitation.      45      Temperature and Household Wealth in Representative Cold Countries  Temperature and Household Wealth in Kyrgyzstan 60 Household Wealth Percentile 40 30 50 10 15 20 25 30 Average Daily Temperature of Hottest Month (C)   Controls: household size, urban/rural status, and precipitation.  Temperature and Household Wealth in Peru 55 Household Wealth Percentile 40 4535 50 5 10 15 20 25 30 Average Daily Temperature of Hottest Month (C)   Controls: household size, urban/rural status, and precipitation.  46      Temperature and Household Wealth: Notable Exceptions  Temperature and Household Wealth in Indonesia 60 55 Household Wealth Percentile 40 45 3550 22 24 26 28 30 Average Daily Temperature of Hottest Month (C)   Controls: household size, urban/rural status, altitude, and precipitation.  Temperature and Household Wealth in the Philippines 70 Household Wealth Percentile 40 50 30 60 24 26 28 30 32 Average Daily Temperature of Hottest Month (C)   Controls: household size, urban/rural status, altitude, and precipitation.  47      Temperature and Household Wealth in Bangladesh 70 Household Wealth Percentile 40 50 30 60 26 27 28 29 30 Average Daily Temperature of Hottest Month (C)   Controls: household size, urban/rural status, altitude, and precipitation.            48      Table B: Temperature and Household Wealth: OLS Regression Coefficients by Country  Rows are sorted by coefficient and shaded by significance level (green for p<0.05, yellow for p<0.1, and red for  p>0.1).  Out of the 938 strata in our data set, we encountered 4 with singleton PSUs. Variances for those strata are centered  at the grand mean using Stata’s singleunit(centered) command. While this procedure is imperfect, it seems to be  the best available way of dealing with singleton PSUs in this case. The affected strata have very few observations, so  it is unlikely that the “true” standard errors would differ substantially from our estimations.  OLS linear regression of household wealth percentile on hottest monthly temperature, controlling for household  size, urban/rural status, altitude, and precipitation.  Country  Average  βHottest month temp  Standard Error  T‐statistic  P‐value  Temperature  (percentiles per  (˚C)  degree C)  Comoros  25.33  ‐14.770104  2.61593  ‐5.6462152  4.69E‐08  Timor‐Leste  25.06  ‐8.5372101  2.0562427  ‐4.1518493  0.0000399  Ghana  27.48  ‐6.5128295  0.67608657  ‐9.6331295  8.16E‐20  Benin  27.88  ‐6.5054552  0.57889932  ‐11.237628  4.06E‐27  Nigeria  27.29  ‐6.2331911  0.59049823  ‐10.555817  1.33E‐24  Sierra Leone  26.49  ‐5.871334  1.2680002  ‐4.630389  4.91E‐06  Cambodia  27.99  ‐4.8617459  1.636353  ‐2.9710862  0.0030928  Central African Republic  25.45  ‐4.3704593  0.87091193  ‐5.0182564  1.08E‐06  Senegal  27.3  ‐4.1714673  0.36340022  ‐11.478989  3.58E‐26  Guinea  26.06  ‐3.542454  0.69010222  ‐5.1332308  5.22E‐07  Togo  27.34  ‐3.5405888  0.58073089  ‐6.0967805  3.64E‐09  Zimbabwe  20.56  ‐3.2243243  0.42443163  ‐7.596805  2.45E‐13  Madagascar  21.65  ‐2.7611615  0.34269114  ‐8.0572889  5.00E‐15  Uganda  22.99  ‐2.6570787  0.44017472  ‐6.0364183  3.74E‐09  Egypt  22.39  ‐2.5078512  0.31992168  ‐7.8389536  9.73E‐15  Congo (Kinshasa)  23.91  ‐2.052182  0.54903613  ‐3.7377906  0.00020845  Burkina Faso  28.79  ‐2.0106396  0.69863937  ‐2.8779362  0.0041691  Kenya  21.01  ‐1.8865034  0.52049087  ‐3.6244696  0.00032874  Moldova  10.92  ‐1.3669285  1.500654  ‐0.91088854  0.36291531  Zambia  21.73  ‐1.2433808  0.64204155  ‐1.9366048  0.05372943  Colombia  20.89  ‐1.2073289  0.0625475  ‐19.302593  4.80E‐80  Swaziland  20.45  ‐1.0508171  0.6122296  ‐1.7163774  0.08727495  Ethiopia  19.46  ‐1.0409564  0.24797496  ‐4.1978287  0.00003142  Cameroon  25.2  ‐0.90331903  0.16047154  ‐5.629154  2.88E‐08  Tajikistan  11.77  ‐0.83329432  0.32930191  ‐2.5304874  0.01184926  Morocco  17.79  ‐0.7556784  0.4048611  ‐1.8665127  0.0626184  Niger  29.25  ‐0.58062775  1.1198932  ‐0.51846707  0.60457852  Tanzania  23.02  ‐0.21843565  0.49381811  ‐0.4423403  0.65846282  Bolivia  14.07  0.10595015  0.07628625  1.3888499  0.16519393  49      Malawi  22.29  0.16359438  0.47660903  0.3432465  0.73150623  Mali  28.42  0.21126458  0.96721856  0.21842487  0.82720893  Mozambique  24.24  0.29501742  0.47521627  0.62080666  0.5349674  Peru  16.04  0.38618239  0.08156083  4.7349002  2.47E‐06  Honduras  23.04  0.69436635  0.2814719  2.4669118  0.01378504  Albania  14.55  0.86707462  0.47103403  1.8407898  0.06632094  Nepal  19.98  0.95396568  0.24575053  3.8818459  0.00012906  Dominican Republic  24.91  1.0241545  0.56838777  1.8018588  0.0721627  Namibia  21.18  1.0346204  0.45712779  2.2633068  0.024077  Kyrgyzstan  7.112  1.1468391  0.25611554  4.4778194  0.00001078  Burundi  20.78  1.3502724  0.6113885  2.2085342  0.02782456  Angola  22.38  1.812745  0.67091265  2.7019091  0.00742679  Philippines  26.59  2.0976112  0.37809252  5.5478781  4.03E‐08  Indonesia  26.54  2.2627246  0.58108183  3.8939862  0.00010381  Cote d'Ivoire  26.63  2.4138272  0.67177564  3.5932045  0.00037803  Rwanda  19.33  2.8716341  0.75597578  3.7985795  0.00016561  Lesotho  14.39  4.27286  0.62661087  6.8190007  3.68E‐11  Bangladesh  24.85  4.8173452  0.98622937  4.8846094  1.34E‐06  Haiti  24.8  5.5383516  0.83052343  6.6685073  8.27E‐11  Jordan  18.52  6.3264029  1.1963511  5.2880823  1.60E‐07  Gabon  26.12  8.947171  0.90808164  9.8528266  3.99E‐20  Guyana  25.88  9.3444326  1.8301401  5.1058564  5.88E‐07  Liberia  25.96  19.29442  2.2276259  8.6614272  2.55E‐16        50      Table C: Occupational Exposure and Household Wealth: Logistical regression results by country  Survey logit regression of an exposure dummy on household wealth percentile, with no controls.  Country  Coefficient  Standard  T‐statistic  P‐value  Error  Burundi  ‐0.1455  0.011874  ‐12.2541  3.85E‐29  Rwanda  ‐0.11149  0.007991  ‐13.9517  5.41E‐37  Madagascar  ‐0.09444  0.004581  ‐20.617  3.7E‐70  Ethiopia  ‐0.08694  0.003878  ‐22.4221  9.09E‐79  Bolivia  ‐0.08392  0.002424  ‐34.6156  1E‐171  Tanzania  ‐0.08137  0.005277  ‐15.4218  3.3E‐43  Morocco  ‐0.07929  0.004267  ‐18.5813  3.75E‐54  Central African Republic  ‐0.07864  0.004728  ‐16.633  9.04E‐41  Egypt  ‐0.07651  0.00337  ‐22.7066  7.29E‐91  Mozambique  ‐0.07448  0.002564  ‐29.0524  5.9E‐115  Guinea  ‐0.07196  0.003079  ‐23.3705  9.73E‐69  Peru  ‐0.07107  0.001601  ‐44.3889  2.4E‐249  Nepal  ‐0.07051  0.003538  ‐19.9284  8.06E‐56  Zambia  ‐0.07027  0.003494  ‐20.1135  1.68E‐57  Niger  ‐0.06962  0.00263  ‐26.4667  2.32E‐75  Ghana  ‐0.06842  0.002509  ‐27.274  1.1E‐91  Sierra Leone  ‐0.06707  0.004745  ‐14.1362  3.3E‐37  Moldova  ‐0.06549  0.002554  ‐25.6426  8.96E‐86  Burkina Faso  ‐0.06512  0.002812  ‐23.1599  1.56E‐81  Albania  ‐0.0629  0.002728  ‐23.0559  3.25E‐77  Indonesia  ‐0.06225  0.001371  ‐45.3902  3.2E‐267  Cote d'Ivoire  ‐0.06178  0.00247  ‐25.0172  3.33E‐77  Liberia  ‐0.06036  0.003011  ‐20.0444  1.01E‐57  Benin  ‐0.0594  0.001745  ‐34.0339  2.7E‐152  Tajikistan  ‐0.05785  0.003383  ‐17.1012  1.6E‐46  Cameroon  ‐0.05779  0.001871  ‐30.8904  1.2E‐122  Timor‐Leste  ‐0.057  0.003077  ‐18.5271  1.79E‐56  Togo  ‐0.05699  0.002395  ‐23.7943  8.07E‐69  Congo (Kinshasa)  ‐0.05453  0.002623  ‐20.7918  1.45E‐68  Senegal  ‐0.04877  0.002392  ‐20.3864  2.11E‐61  Philippines  ‐0.04798  0.001495  ‐32.0856  6.5E‐142  Honduras  ‐0.04504  0.00138  ‐32.6475  1.9E‐163  Colombia  ‐0.04342  0.000833  ‐52.1063  0  Haiti  ‐0.04106  0.001478  ‐27.7718  1.09E‐96  Jordan  ‐0.04102  0.004548  ‐9.01935  2.11E‐18  Guyana  ‐0.041  0.00273  ‐15.0154  5.23E‐38  Nigeria  ‐0.03868  0.001229  ‐31.4665  4.6E‐146  51      Lesotho  ‐0.03829  0.00216  ‐17.73  6.75E‐51  Namibia  ‐0.03733  0.002309  ‐16.1658  3.01E‐46  Comoros  ‐0.03693  0.002809  ‐13.1482  1.72E‐29  Kenya  ‐0.03683  0.002081  ‐17.7004  2.5E‐51  Gabon  ‐0.03647  0.002405  ‐15.1668  2.99E‐39  Malawi  ‐0.03517  0.001229  ‐28.6202  1.9E‐123  Zimbabwe  ‐0.034  0.002134  ‐15.9285  1.47E‐43  Swaziland  ‐0.03181  0.002894  ‐10.9889  3.19E‐23  Dominican Republic  ‐0.03046  0.001514  ‐20.1205  1.83E‐66  Kyrgyzstan  ‐0.02859  0.002616  ‐10.9287  1.73E‐23        52      Table D: Occupational Exposure and Temperature: Logistical regression results by country   Survey logit regression of an exposure dummy on average temperature, controlling for urban/rural status.  Country  Coefficient  Standard  T‐statistic  P‐value  Error  Liberia  ‐1.70353  0.229483  ‐7.42336  1.13E‐12  Gabon  ‐0.39196  0.099083  ‐3.95587  9.46E‐05  Haiti  ‐0.29799  0.066306  ‐4.49425  9.07E‐06  Cote d'Ivoire  ‐0.24805  0.151657  ‐1.63561  0.102908  Egypt  ‐0.21737  0.090527  ‐2.40116  0.016542  Lesotho  ‐0.21241  0.039398  ‐5.39145  1.27E‐07  Philippines  ‐0.20912  0.039714  ‐5.2657  1.85E‐07  Burkina Faso  ‐0.17491  0.142998  ‐1.22316  0.221837  Burundi  ‐0.1734  0.112192  ‐1.54556  0.123079  Jordan  ‐0.16503  0.243091  ‐0.67888  0.497457  Indonesia  ‐0.1526  0.071513  ‐2.13391  0.033046  Zambia  ‐0.13616  0.088017  ‐1.54692  0.12294  Namibia  ‐0.10119  0.051115  ‐1.97971  0.048375  Dominican Republic  ‐0.06793  0.039961  ‐1.6999  0.08977  Malawi  ‐0.06064  0.044944  ‐1.34927  0.177644  Tanzania  ‐0.04988  0.045241  ‐1.10259  0.270818  Albania  ‐0.04951  0.034361  ‐1.44094  0.150328  Nepal  ‐0.0373  0.01753  ‐2.12771  0.034225  Morocco  ‐0.03319  0.061865  ‐0.53654  0.591923  Nigeria  ‐0.03292  0.040358  ‐0.81574  0.41487  Zimbabwe  ‐0.02879  0.059815  ‐0.48135  0.630565  Honduras  ‐0.0278  0.01962  ‐1.41707  0.156757  Kenya  ‐0.02598  0.021481  ‐1.20946  0.227252  Congo (Kinshasa)  ‐0.00918  0.05882  ‐0.15606  0.876051  Cameroon  0.001544  0.027556  0.056049  0.955323  Central African Republic  0.00237  0.119959  0.019755  0.984256  Bolivia  0.005957  0.008991  0.662531  0.507788  Peru  0.007278  0.009533  0.763484  0.445335  Ethiopia  0.009565  0.028822  0.331877  0.740114  Colombia  0.028399  0.005593  5.077404  3.97E‐07  Tajikistan  0.05974  0.024838  2.405179  0.016756  Kyrgyzstan  0.060814  0.028043  2.168589  0.030932  Togo  0.080907  0.099747  0.81112  0.417996  Rwanda  0.082242  0.075475  1.089648  0.276454  Guyana  0.097817  0.184466  0.53027  0.596335  Madagascar  0.104082  0.029947  3.47555  0.000551  Moldova  0.138084  0.190361  0.72538  0.468653  53      Guinea  0.146896  0.142633  1.029887  0.303918  Senegal  0.26666  0.061857  4.310891  2.12E‐05  Swaziland  0.283432  0.06453  4.392255  1.65E‐05  Ghana  0.283708  0.113134  2.507708  0.012566  Niger  0.319605  0.107741  2.966429  0.003297  Mozambique  0.33727  0.070032  4.815953  1.88E‐06  Timor‐Leste  0.415684  0.168723  2.46371  0.014154  Benin  0.444863  0.196749  2.261063  0.024052  Sierra Leone  0.465954  0.265776  1.75318  0.080322  Comoros  0.539392  0.13266  4.065967  6.67E‐05        54      Table E: Occupational Exposure and Household Wealth: Logistical Regression results by country  and development group  Rows are sorted by ascending coefficient, within the three World Bank development groups.  Survey logit regression of a non‐agricultural exposure dummy on household wealth percentile, with no controls.  Country  Dev. Group  Coefficient  Standard  T‐statistic  P‐value  Error  Nepal  Low  ‐0.01838  0.001943  ‐9.45812  1.30E‐18  Malawi  Low  ‐0.00828  0.001116  ‐7.42316  3.00E‐13  Zimbabwe  Low  ‐0.00388  0.001899  ‐2.0414  0.041944  Liberia  Low  ‐0.00314  0.002067  ‐1.52057  0.129398  Burundi  Low  0.003811  0.008691  0.438474  0.661303  Rwanda  Low  0.004397  0.002789  1.57666  0.11558  Comoros  Low  0.008123  0.003585  2.26576  0.024444  Benin  Low  0.012638  0.003664  3.44885  0.000596  Guinea  Low  0.012675  0.003798  3.33695  0.000957  Haiti  Low  0.015693  0.001363  11.5149  8.20E‐27  Mozambique  Low  0.017451  0.002682  6.50715  1.70E‐10  Central African Republic  Low  0.02238  0.003375  6.63078  2.50E‐10  Ethiopia  Low  0.027421  0.005705  4.80637  2.00E‐06  Burkina Faso  Low  0.027693  0.00353  7.84527  2.60E‐14  Tanzania  Low  0.029462  0.001759  16.7527  0  Congo (Kinshasa)  Low  0.030696  0.002734  11.2294  4.40E‐26  Sierra Leone  Low  0.032122  0.002066  15.5476  0  Togo  Low  0.03357  0.002727  12.3123  4.60E‐28  Niger  Low  0.034874  0.0121  2.88222  0.004283  Madagascar  Low  0.043009  0.002108  20.4011  0  Tajikistan  Lower‐ ‐0.04289  0.003318  ‐12.924  8.30E‐31  Middle  Egypt  Lower‐ ‐0.03723  0.002933  ‐12.6964  3.90E‐34  Middle  Swaziland  Lower‐ ‐0.02177  0.003946  ‐5.51736  8.50E‐08  Middle  Guyana  Lower‐ ‐0.01564  0.002905  ‐5.38288  1.50E‐07  Middle  Moldova  Lower‐ ‐0.01534  0.002996  ‐5.11917  4.80E‐07  Middle  Morocco  Lower‐ ‐0.01408  0.002403  ‐5.86016  1.10E‐08  Middle  Philippines  Lower‐ ‐0.0138  0.001566  ‐8.81383  8.70E‐18  Middle  Kyrgyzstan  Lower‐ ‐0.01258  0.003636  ‐3.46038  0.000621  Middle  55      Bolivia  Lower‐ ‐0.01016  0.002374  ‐4.28085  0.00002  Middle  Nigeria  Lower‐ ‐0.00548  0.001447  ‐3.78348  0.000165  Middle  Cote d'Ivoire  Lower‐ 0.001184  0.003334  0.355081  0.722763  Middle  Kenya  Lower‐ 0.001393  0.002016  0.69061  0.49024  Middle  Honduras  Lower‐ 0.00546  0.00109  5.0098  6.40E‐07  Middle  Lesotho  Lower‐ 0.005633  0.001955  2.88089  0.004205  Middle  Senegal  Lower‐ 0.009934  0.002957  3.35907  0.000868  Middle  Indonesia  Lower‐ 0.010019  0.00109  9.19207  1.50E‐19  Middle  Cameroon  Lower‐ 0.014668  0.002685  5.46277  7.10E‐08  Middle  Ghana  Lower‐ 0.020291  0.010854  1.86949  0.06232  Middle  Timor‐Leste  Lower‐ 0.021997  0.002929  7.50952  3.60E‐13  Middle  Zambia  Lower‐ 0.026081  0.007878  3.31072  0.001045  Middle  Jordan  Upper‐ ‐0.03124  0.006787  ‐4.60305  5.00E‐06  Middle  Dominican Republic  Upper‐ ‐0.02381  0.001489  ‐15.9903  0  Middle  Albania  Upper‐ ‐0.00902  0.002163  ‐4.17171  0.000037  Middle  Peru  Upper‐ ‐3.8E‐05  0.001296  ‐0.0293  0.976634  Middle  Namibia  Upper‐ 0.001412  0.002887  0.489095  0.625025  Middle  Colombia  Upper‐ 0.00469  0.001016  4.61459  4.00E‐06  Middle  Gabon  Upper‐ 0.008161  0.002703  3.01967  0.002741  Middle      56