Public Disclosure Authorized WPS8152 Policy Research Working Paper 8152 Public Disclosure Authorized Rental Regulation and Its Consequences on Measures of Well-Being in the Arab Republic of Egypt Gabriel Lara Ibarra Public Disclosure Authorized Vibhuti Mendiratta Tara Vishwanath Public Disclosure Authorized Poverty and Equity Global Practice Group July 2017 Policy Research Working Paper 8152 Abstract The paper delves into the implications of a failure to account and overestimated urban poverty. National poverty rates for rental regulation in the measurement of households’ show smaller corrections, as poverty is mainly a rural phe- welfare, poverty, and inequality when using household sur- nomenon in the Arab Republic of Egypt. An appropriate veys. Exploiting previously unavailable data for the Egyptian measure of welfare also led to downward corrections in case, the paper illustrates the long-lasting distortions in the inequality in urban Egypt, while increasing the inequality rental market that the 1977 rental law has created. The across regions. These effects counterbalance each other and paper finds evidence that earlier studies may have substan- nationwide inequality estimates are affected only slightly. tially underestimated households’ welfare in urban areas This paper is a product of the Poverty and Equity Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at glaraibarra@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Rental Regulation and Its Consequences on Measures of Well‐Being in the Arab  Republic of Egypt    Gabriel Lara Ibarra1  Vibhuti Mendiratta  Tara Vishwanath                          JEL: I32, D63, G18    Keywords  Welfare measurement, rental regulation, inequality, Egypt                                                                   1  We are very grateful to the Central Agency for Public Mobilization and Statistics (CAPMAS) for their kind support,  comments and suggestions, and for providing access to the necessary data to produce this study. We also thank  participants in the World Bank Poverty SAR/MENA Seminar, Dean Joliffe, Sergio Olivieri, and Benu Bidani for very  helpful comments and suggestions.    1    Rental Regulation and Its Consequences on Measures of Well‐Being in the Arab  Republic of Egypt    1. Introduction    For more than 20 years, households’ welfare and poverty levels have been at the center of countries’  development policies and safety net strategies. International organizations have also relied on poverty  and related indicators to draw and design their global strategies. The World Bank’s goal to end extreme  poverty by 2030, the United Nations Millennium Development Goal of cutting poverty in half in 2015, and  the renewed Sustainable Development Goal of “No poverty” by 2030 are but a few examples of how a  money  metric  approach  has  been  used  to  monitor  households’  living  standards  and  progress  towards  global objectives. Accurately tracking of these goals thus becomes crucial and cannot be implemented  without a clear understanding of the underlying methodologies and data that are used to inform these  global strategies.    Among the components of a welfare measure, the housing services are a key element. For instance, the  share of housing as a percentage of household’s net disposable income ranged from 13 percent in the  Republic of Korea to 25 percent in Greece.2 When consumption is used as a yardstick of welfare, as it is  done in many developing countries, housing services should adequately capture the utility generated by  consumption of the dwelling’s amenities (Deaton and Grosh, 2000 and Gaerner and Short 2009). This  estimate of the flow of services received by the households must be comparable across households. If  two  households  with  the  same  number  of  members  and  age  structure  reside  in  a  home  of  similar  characteristics, both should be measured as having the same flow of housing services.    The literature has pointed out several considerations that need to be accounted for in the estimation of  housing services. A natural choice to capture the market value of the services of any dwelling could be the  rent paid by its tenant. In the cases of owners, or households that received their dwelling free of charge  (such as a fringe benefit) the rent is unknown. An approximation of the rental value is sometimes obtained  by asking a self‐reported guess of a rental price of the dwelling if the household were to rent it. Finally, to  correct for misreporting, missing information or to correct potential survey coding errors, analysts rely on  the use of hedonic models to derive an imputed rental value (Freeman 1993, Sirmans et al. 2005, and  Balcazar et al., 2014).    A much less explored aspect of the estimation of housing services is the implication of rental regulations,  such  as  rent  control.  Most  studies  analyzing  rent  control,  a  form  of  rental  regulation,  focus  on  its  distortionary effects on the housing market. These include price distortions in uncontrolled housing (Fallis  and Smith, 1984, Frankena, 1975 and Hubert, 1993) as well as a misallocation of renters (Glaeser, 1996  and Glaeser and Luttmer, 2003). On the supply side, rent control results in the deterioration of building  units as maintenance costs exceed the rent paid, which lead to landlords deciding not to invest (Albon                                                               2  Source: Own calculations based on European Union Statistics on Income and Living Conditions (EUSILC), 2011.  2    and Stafford, 1990 and Frankena, 1975). Others have shown an impact on tenant mobility,3 and tenancy  duration  (Munch  and  Svarer,  2002  and  Nagy,  1995).  Finally,  some  literature  has  assessed  whether  regulation  ends  up  benefiting  the  intended  recipients  and  if  the  benefits  outweigh  the  allocative  distortions  (Gyourko  and  Linneman,  1989,  Ejarque  and  Kristensen,  2015,  Arnott  and  Igarashi,  2000,  Arnott, 2003).    In this paper, we focus on exploring the implications of rent control in the estimation of welfare, poverty  and inequality. We analyze the case of the Arab Republic of Egypt, where rental regulation has a very long  history that permeates to this day. The country’s rental regulation started after World War I and continues  to affect a large share of the housing market (mainly) in Egypt’s urban areas. The most recent version of  the rental regulation, the law of 1977, has not only frozen rents for all dwellings under its jurisdiction, but  allows  that  any  rental  contract  for  an  apartment  or  house  regulated  under  it  can  be  passed  down  in  generations. The 1977 law still applies to an estimated 11 percent of dwellings in the country, and 33  percent  in  Metropolitan  Egypt.  By  effectively  creating  a  gap  between  the  rent  that  can  be  charged  to  different  dwellings,  regulation  raises  the  important  question  on  how  to  correctly  measure  housing  services and welfare across all households in Egypt.    Using previously unavailable detailed data of Egypt’s Household Income, Consumption and Expenditure  Survey (HIECS) for the year 2012/13, we apply a version of the hedonic model based on the log of rental  values (Malpezzi, 2003) to correctly estimate the housing services of 1977‐law renters. We find evidence  that  previous  studies  significantly  underestimated  the  welfare  levels  of  certain  Egyptian  households,  especially in urban areas. We also find evidence of overestimation in overall inequality, especially that of  within  region  inequality  but  underestimation  of  between‐region  inequality.  Other  indicators,  such  as  poverty  levels  are  also  found  to  decline  in  metropolitan  areas  once  the  value  of  rents  among  tenants  under rent control is adjusted. Given the renewed global interest in tracking the elimination of poverty  and the recent discussions of the role of inequality in social movements, this paper fills an important gap  in the literature. Heavily regulated markets are still commonplace in many regions in the world. The results  found in this paper highlight the potential misrepresentation of the evolution of welfare in the presence  of  housing  regulation  and  call  for  a  clearer  understanding  and  transparency  of  the  underlying  methodologies used in such publications.     This paper is organized as follows: Sections 2 and 3 detail the context of housing market regulation in  Egypt and the literature on the use of hedonic models in rent imputation literature respectively. It also  outlines  the  data  we  use  and  presents  the  descriptive  statistics  to  bolster  the  case  for  considering  adjustments in reported rent by households living in regulated dwellings. We propose a hedonic model to  account  for  these  adjustments  and  section  4  reports  its  consequences  for  measurement  of  welfare.  Section 5 concludes.                                                                     3  For example, Ault, Jackson and Saba (1994) find that New York City’s rent control reduces mobility and that  around 80 percent of the difference in mean expected tenure between controlled and uncontrolled units is  attributable to efficiency losses from controls. Gyourko and Linneman (1989) find that the size of the tenant's  subsidy has an inverse relationship such that the larger the subsidy, the less likely a tenant will move.  3      2. Rental Regulation in the Egyptian Context    Rent  control  policy  has  been  active  for  more  than  60  years  in  Egypt  and  has  taken  a  variety  of  forms  including freezing rents to certain nominal levels or fixing rent as a percentage of the cost of the building.4  The regulation was first introduced after World War I and then revamped after World War II to counter  the inflationary pressures arising from war. They key feature of the original legislation entailed that the  landlord  could no  longer terminate the lease  by the end of  the  specified  period, except under  certain  conditions where the decision could be passed on to the court. In addition, the landlord could not change  the rental value stated in the lease (McCall, 1988).     Many more regulations followed. In 1944, dwellings’ rents were frozen at their corresponding values in  1941 for all units constructed before that year. In 1952, law no.199 was passed, which brought tenancy  agreements signed between 1944 and 1952 under rent control, and further slashed down the rents by 15  percent.  Law  no.55  of  1958  further  decreased  the  rental  payments  by  20  percent  for  all  tenancy  agreements signed between 1952 and 1958.  Subsequently, law no. 168 of 1961 set rents at 20 percent  below for all tenancy agreements signed between 1958 and 1961. In 1965, law no.7 was passed which  induced  a  reduction  in  rents  for  units  constructed  between  1944  and  1961  by  20  percent.  All  rental  contracts signed after 1961, through the enacting of law no. 46 of 1962, set the rent at an additional 35  percent lower than the original amount signed for in them.    Generally speaking, an amendment to the rental law passed in 1977 is the basis of the current rent control  regulation in Egypt.5 The law 49/1977 enforced, over and above the frozen rent, an additional rule that  any rental contract for an apartment or house that was regulated under this law could be passed down to  generations (i.e. a tenant’s son could be entitled to enjoy the same rental agreement through his life).  This set of regulations is what constitute the “Old Law” (Mansour, 2009).     The Egyptian government, under the Mubarak administration, attempted to relax rent control legislations  and passed rent law No. 4 of 1996, which exempted all housing units constructed from that point onwards,  from rent controls. This law, usually referred to as the “New Law,” effectively created the coexistence of  the dual rental market that is observed in Egypt today. In this study, we follow the Old law (regulated  dwellings) and New law (unregulated dwellings) naming convention to describe our analyses and results.    In many other countries, rent controls were introduced during or after World War II in order to better  cope with war‐related inflationary pressures. For example, the U.S. Emergency Price Act of 1942 froze  rents in New York City in November 1943 at their March 1943 levels. In 2011, about 68 percent of housing  units were rented, among which a third lived in regulated dwellings.6 Similarly, in Kumasi, one of Ghana’s  largest  cities,  about  65.2  percent  of  households  lived  in  rented  accommodation  in  1986  (Willis  et  al.,                                                               4  For a detailed review of rent control in Egypt, please refer to McCall (1988).  5  This amendment was to an original law passed in 1969. Other amendments to the law were approved in 1976  and 1981.  6  Regulated dwellings comprised units subject to rent control and units subject to rent stabilization; both of which  fell under strict rules governing rent increases. Regulations also described obligations to provide services and the  circumstances under which tenants can be evicted ("Rent Stabilization in New York City" by the Furman Center for  Real Estate & Urban Policy, New York University).  4    1990).  The  rents  paid  in  the  city  are  well  below  the  cost  of  construction  as  well  as  comprise  a  small  percentage of household expenditures. In India, some form of rental regulation was in in place in all states  by 1975 (Tewari and Kumar, 1986). Even though some attempt was made to reform the rent regulation  by  the  central  government  through  the  Model  Rent  Bill  of  1992,  no  changes  have  been  made  in  implementation  (Dev,  2006).  Countries  like  the  United  Kingdom,  Sweden,  and  Israel  have  also  implemented their own versions of rent controls over extended periods of time (Arnott, 1995).     Over time, some countries have abolished or modified rental regulation to better address the needs of  the current housing market and to erase the distortionary effects of rent controls, among other reasons.  The  case  of  Egypt  is  unique,  in  that  a  large  share  of  households  continues  to  live  in  rent  controlled  dwellings until today and pay rents that have been set before 1996. For example, almost a third of all  households lived in regulated housing units in 2012/13. It, thus, provides an interesting case to study the  potential effect regulation might have in the way poverty and other measures of welfare are calculated.      3. Accounting for Regulation in the Egyptian Context    Estimates of housing services should be obtained in a way that is fully comparable across households. In  the Egyptian context, two important characterizations that determine the value assigned to the flow of  housing  services  are  the  living  situation  of  the  household  (tenant,  owner  or  rent‐free  tenant)  and  the  existence  of  regulated  housing.  Recognizing  that  the  dwelling  occupied  by  the  households  is  a  major  durable good, it is not the purchase price that is relevant as an estimate of the services the household  receives at any point in time. On the other hand, the rent paid by tenants arguably provides a value to the  flow  of  housing  services.  For  owner‐occupied  dwellings  and  rent‐free  tenants,  on  the  other  hand,  literature has relied on the use of hedonic models to impute rents.    The Hedonic Theory of Consumption establishes that in equilibrium, hedonic prices are defined as the  implicit prices of the goods’ attributes.  Rosen (1974) highlights the hedonic hypothesis that goods are  valued for their utility‐bearing characteristics. In this specific case, the characteristics of housing (such as  roof  type,  floor  type  etc.)  occupied  by  tenants  that  report  rental  payment  in  a  survey  can  be  used  to  estimate the coefficients of a hedonic index, which can then be applied to corresponding characteristics  of individual owner‐occupied units to impute rent.7     Frick et al. (2010)  impute rent for owner‐occupied and subsidized dwellings in five European countries  (Belgium,  Germany,  Greece,  Italy  and  the  UK)  and  show  that  the  inclusion  of  imputed  rents  has  consequences  for  measurement  of  welfare.  In  particular,  they  find  a  decline  in  measured  levels  of  inequality and poverty as a result of using imputed rents derived from a hedonic model. Similarly, using  data  from  EUSILC  2004,  D’Ambrosio  and  Gigliarano  (2007)  find  that  using  imputed  rent  to  adjust  for  income, leads to a decline in relative inequality and relative poverty in Italy. Others also find a reduction  in inequality in Madagascar (Guenard and Mesple‐Somps, 2010), the Russian Federation (Buckley and  Gurenko,  1997),  Australia  (Saunders  and  Siminski,  2005),  Canada  (Crossley  and  Curtis,  2006)  and  Argentina (Gasparini and Escudero, 2004).                                                                 7  Malpezzi (2003) notes that a certain level of dynamism is necessary to obtain reliable information from a hedonic  model. For instance, to apply econometric methods for imputation, the share of free‐market tenants should be  about 10 percent.  5    Regulation is the second characterization to consider when estimating welfare. The presence of regulated  housing in a market creates a set of tenants who benefit from housing at a subsidized price. This price is  not reflective of the market price or price that would have been paid for the same housing in the absence  of regulation. Imputation of rent for subsidized tenants in such a market, thus, becomes important to  ensure comparability of welfare across households living in regulated and unregulated housing.     Data and Descriptive Statistics    To better understand the Egyptian context, we exploit very detailed data from the Household Income,  Expenditure, and Consumption Survey (HIECS) 2012/13. The HIECS provides very detailed information on  the ownership status of dwellings including:   a)  Ownership  status  across  different  living  situations:  owners;  tenants  under  the  Old  Rent  Law,  tenants under the New Rent law and tenants that enjoy the dwelling “in‐kind”, and  b) For each type of ownership status, a question on actual or self‐reported value of rent is recorded.8    In  addition,  the  survey  includes  information  on  the  characteristics  of  the  dwellings  such  as  type  of  structure, type of floor, ceiling, materials in walls, dwelling size in square meters, access to water, access  to  the  sanitation  network  and  so  on.  The  survey  also  has  detailed  information  on  consumption  expenditures undertaken by households, thus enabling us to look at the impact of adjusted rents on the  measures of welfare.     We find evidence  that rental regulation still affects a significant share of households in Egypt.  Table  1  shows the distribution of households by type of dwelling occupation for each region. About a third of  households in metropolitan areas of Egypt live in dwellings governed by the old law.  The share of renters  under the old law is not as high as in other urban areas but more prevalent as compared to rural areas, as  expected. The share of households who own the dwellings they inhabit is significantly higher in rural areas  as compared to urban areas. It also seems that rented dwellings under the old law are more prevalent in  metropolitan areas.    The share of households living in regulated dwellings in different urban regions has decreased somewhat  in the last ten years, with  New law  dwellings becoming increasing prevalent.9 Nonetheless the share of  Old  law  tenants  remains  significantly  higher  in  Metropolitan  and  Upper  Urban  regions.  It  is,  thus,  fathomable that with time, even though more housing units are being constructed, an important share of  households  are  reluctant  to  rent  because  the  associated  market  rent  is  high,  leading  to  vacant  properties.10                                                                        8  Information on secondary dwellings is available, however, very few households have anything to report.  9  Based on HIECS data. In 2005, the shares of Old law and New law tenants were as follows: Metropolitan (51% and  4%), Lower Urban (27.5% and 5.5%) and Upper Urban (28.9% and 4.7%), respectively. In 2015, the shares of Old law  and New law tenants were: Metropolitan (28% and 13.5%), Lower Urban (13% and 11%) and Upper Urban (17% and  9.8%), respectively.  10  For instance, the National Statistics Office found that approximately 7.5 million housing units were vacant.  6      Table 1. Ownership status in percentage by region (share within regions) in Egypt 2012/13  Region  Ownership status  Lower  Lower  Upper  Upper  Metropolitan  Urban  Rural  Urban  Rural  Rent ‐ OLD  31.7  13.9  0.6  18.7  1.7  Rent ‐ NEW  9.6  14.4  2.1  9.8  1.0  Owner  51.7  56.9  79.4  57.1  82.7  In‐kind/donation  7.0  14.8  17.9  14.5  14.7  Source: HIECS, 2012/13  Note: Rent‐OLD refers to subsidized tenants and Rent‐NEW refers to tenants.    The effects of rental regulation are clear when we look at the values of rents declared by households in  regulated  units  and  compared  these  to  the  declared  rent  for  “new  law”  tenants.  Looking  at  the  distributions of rent paid (Figure 1), it is clear rents paid by households living in unregulated dwellings is  higher, on average. Moreover, the distribution of rents paid by households living in regulated dwellings is  almost entirely to the left of the distribution of the rents among unregulated units across all urban regions  in Egypt.11 For instance, in the Metropolitan area, the average rent in the 85‐90th percentile among rent  control units is very similar (1725 LE) to the average in the 5th‐10th percentile among the unregulated units  (1709 LE). Units under “new law” show lower variation than those under rent control.     Figure 1. Distribution of log of self‐reported rent across regions and living situations    Source: HIECS, 2012/13  Note: Rent‐OLD refers to subsidized tenants and Rent‐NEW refers to tenants                                                               11  Refer to Figure A1 in Appendix for a more detailed graph.  7      There could be various explanations possible for the observed differences in rental values across tenant  types.  A  natural  explanation  could  be  that  the  dwellings  occupied  by  households  in  different  living  situations have different characteristics or that the access to amenities and the areas in which they live  are different. The data does not show evidence sustaining either explanation, however. Table 2 illustrates  that  dwellings  under  regulated  and  unregulated  schemes  have  similar  characteristics,  and  in  very  few  instances there are statistical differences. Rural areas have only a handful of dwellings under the “old law”  and are not shown.     Besides the small differences in dwelling characteristics between  Old law tenants and New law tenants,  we also explore whether both have access to the same amenities. To do this, we use the data on location  available from the HIECS 2012/13. First, when we look at households by governorates and location type  (urban/rural) we find that there is a high correlation (0.93) between the numbers of Old‐ and New‐law  tenants found in the data. Secondly, for each urban region (Metropolitan, Lower Urban and Upper Urban)  we run a regression using the observed Primary Sampling Units (PSU) as observations and test for the  correlation  between  the  number  of  Old‐  and  New‐law  tenants.  We  find  evidence  of  a  positive  and  statistically significant correlation between them. This evidence suggests that the two types of tenants  are likely to be found in the same location (i.e. same PSU) and are very likely to benefit from the same  amenities  (transportation,  entertainment,  etc.).  Thus,  it  is  not  this  difference  in  access  that  drives  the  difference in rents paid. Taking these results together, households living under the old rent law end up  living in dwellings with similar characteristics and close to those under the New law, but paying much less  rents just because the rental regulation affords them the opportunity to do so.    Table 2. Dwelling characteristics (% of households)    Metropolitan  Lower Urban  Upper Urban  Rent ‐  Rent ‐  Rent ‐  Rent –  Rent ‐  Rent ‐    OLD  NEW  OLD  NEW  OLD  NEW  Housing:    apartment, villa  92.6  92.3  96.8  99.1*  96.2  95.7                      country house  0.1  0.7  0.6  0.5  1.1  2.8  Number of rooms  3.4  3.2**  3.4  3.4  3.4  3.4  Area in m2  69.3  70.1  74.0  75.0  68.8  78.2***  Has tap water in the house  96.6  97.1  99.1  99.2  98.5  98.9  Sewage:   connected to public network  99.1  98.4  98.3  99.2  96.4  88.5***                    connected to local network  0  0  0.6  0.4  0  0                    connected to trench/private network  0.9  1.6  1.1  0.3  2.3  6.5**  Dwelling has brick/cement walls  98.5  98.6  98.4  99.2  97.3  94.8  Dwelling has cement ceiling  96.4  97.2  96.6  98.3  98  94.3*  Flooring:   Dwelling has ordinary tile floor  68.9  62.8*  71.2  63.2*  70.9  72.2                     Dwelling has ceramic‐tiles floor  28.4  32.6  24.9  34.8**  27.5  24.2                     Dwelling has concrete floor  1.3  3.6*  2.2  1.7  0.7  3.6*                     Dwelling has soil floor  0.1  0  0.6  0  0  0  Note: Rent‐OLD refers to subsidized tenants and Rent‐NEW refers to free‐market tenants; ***1%, ** %%, * 10% significance  levels of statistical tests across tenant status. Source: HIECS, 2012/13.    8      Hedonic model    In  order  to  create  a  comparable  valuation  of  the  housing  services  across  regulated  and  unregulated  dwellings, we propose to use a hedonic model. To do so, we use information on rents paid by a subset of  the  population  namely  owners,  renters  under  the  new  law  and  households  that  have  been  given  the  dwelling in kind.     We argue that the rent paid out by a household (yh) can be expressed as a function of its characteristics  (Xh), neighborhood characteristics (Nh) and its location (Lh) (Freeman, 1993).    yh =  y (Xh, Nh, Lh  )  (1)    However, there is no consensus about the specific explicit form the hedonic price function might take (see  Ekeland et al., 2004 and Lisi, 2013). Thus, we assume the following functional form:    log yh= βXh + Lh + ε    (2)    The outcome variable is the log of rent paid by households living in dwellings under the new law as well  as the log of self‐reported rent that would have been paid out by owners and households living in gifted  dwelling, had they rented it. We control for dwelling characteristics such as type of housing unit (villa,  apartment, country house), type of floor, type of sewage, type of wall, type of ceiling, tap in household,  number of rooms and area. We also control for household size, region fixed effects and interaction of  region and type of living situation.12 The full results of the hedonic model are presented in table A1.    The adjustments made to rental payment, after using the hedonic model, are presented in  Table 3. It is  starkly evident that the adjusted rent, i.e. a more accurate welfare valuation based on the market, among  households living in dwellings under Old law is much higher than the one that is actually paid by them. In  metropolitan areas, the adjusted rent is nearly 7 times as compared to the reported rent for regulated  units.  Thus,  the  use  of  reported  rent  for  these  households  in  the  calculation  of  the  housing  services  component is likely to grossly undervalue their welfare aggregate estimate.                                                                       12  It might be possible that the price paid by tenants in unregulated housing is actually not the market price but that  it has been driven up because of rent control. Had the rental regulation under the old law not existed, the rent would  be determined by the interaction of demand and supply. However, in the case of Egypt, there are two separate  rental markets‐ one under the new law and one under the old law. The equilibrium price in the old rental market is  higher than the rent ceiling, thus creating excess demand. This excess demand in the old market shifts the demand  curve of the new rental market upwards thus raising the equilibrium rental price. In other words, it could be argued  that using the rental price of housing units under the new law to impute rents for units under the old law, could be  misleading. However, we are interested in making sure that rent paid by tenants under the new law and the old law  is comparable—to the extent that the consumption aggregate is comparable. The hedonic model does exactly that— it imputes rent for tenants living in dwellings governed by the old law to make these rental prices comparable to  those living in dwellings under the new law. Thus, we can rule this problem out for the purposes of this paper.  9    Table 3. Rents paid after adjustment using a hedonic model (in Egyptian pounds)    Rent ‐ OLD  Rent – OLD*  Rent ‐ NEW  Metropolitan  624.00  4143.12  4807    (844.98)  (975.67)  (2716.04)  Lower Urban  805.00  3732.22  4316    (914.72)  (743.37)  (1813.84)  Lower Rural  1419.00  3041.15  2958    (848.53)  (636.10)  (1133)  Upper Urban  944.00  3727.43  4236    (936.10)  (731.26)  (2115.07)  Upper Rural  1328.00  2471.74  2633    (1056.70)  (647.27)  (1040.17)  Source: HIECS, 2012/13  Note: Rent‐OLD shows rents paid for subsidized tenants, Rent‐OLD* shows rent adjusted rents paid for subsidized tenants and  Rent‐NEW rents paid for unregulated tenants. Predictions using the hedonic model include the Duan’s (1983) correction.    We  also  find  that  the  adjusted  rental  payments  form  a  significant  share  of  the  total  consumption  expenditure  in  Egyptian  households.  Moreover,  the  corrected  values  are  in  line  with  other  empirical  estimates observed in other countries. Table 4 reports these relative shares for Egyptian households living  in  dwellings  under  different  rental  regulations.  We  further  disaggregate  the  relative  shares  based  on  quintiles  of  consumption  expenditure  to  show  that  underestimation  is  a  phenomenon  that  affected  households across the entire distribution. As expected, for households living in regulated dwellings, rental  payment is a lower share of the consumption expenditure for richer households as compared to poorer  households. Most importantly, we find that using imputed rent changes the shares for subsidized tenants  dramatically, by more than three times for most quintiles.13       Table 4. Share of self‐reported rent in total consumption expenditure—by quintile  Per capita expenditure quintile  Rent ‐ OLD  Rent‐OLD* Rent ‐ NEW  Owner  In‐kind/donation  Lowest  5.9  18.6  17.8  14.4  14.3  2  4.5  17.3  17.1  14.6  15.3  3  4.0  16.8  16.1  15.0  16.3  4  3.4  15.8  17.0  15.6  15.8  Highest  2.6  15.7  18.0  18.4  16.9   Source: HIECS, 2012/13. Notes: For Rent‐OLD*, we used the rent adjusted welfare aggregate to calculate quintiles. For the rest,  quintiles are based on the CAPMAS’s official welfare aggregate. Rent‐OLD shows shares for subsidized tenants, Rent‐OLD*  shows rent adjusted shares for subsidized tenants and Rent‐NEW shows shares for unregulated tenants.                                                                       13  The hedonic model can also be used to correct for misreporting or over‐reporting of rents. In our data, we observe  that reported rent values for 355 tenants under the new law, owners and in‐kind dwellers were exceptionally high.  These outlier households were assigned an imputed rent using the hedonic model, along with households living in  regulated dwellings.  10    4. Impact on Measures of Well‐Being    A comprehensive measure of welfare is aimed at accurately and adequately capturing the well‐being of  individuals. It is thus imperative that all the components of the welfare aggregate reflect the true valuation  of  the  good  or  service.  In  the  case  of  Egypt,  we  have  shown  that  the  market  valuation  of  the  rent  is  significantly higher than the rent actually paid out by households living in regulated dwellings. In order to  ensure comparability of the measure of well‐being across households or individuals, it is important to use  the imputed rent for regulated dwellings, in the calculation of the welfare aggregate. To illustrate this  point,  Figure  2  shows  the  distribution  of  annual  consumption  expenditure  per  capita  for  households  residing in regulated dwellings before and after the adjustment for rent. Among this group, there is an  unambiguous  difference  in  the  distribution  of  the  welfare  aggregate  once  imputed  rent  for  regulated  dwellings is used for calculation.     Figure 2. Distribution of log of annual consumption expenditure per capita for regulated dwellings –  with and without adjustment for rent    Source: Own calculations using HIECS, 2012/13     The impacts of the rent adjustments from the hedonic model are concentrated in the urban areas, but  affect households across the entire distribution. Table 5 shows the median consumption per capita for  both scenarios: before and after the correction for Old law rents. Results are shown by the corresponding  consumption per capita quintile.    Table 5. Median consumption per capita before and after the rent adjustment, by region and quintile  of consumption distribution   Quintile of consumption  Metropolitan  Lower  Lower Urban  Upper  Upper Urban  Metropolitan  per capita  – adjusted  Urban  – adjusted  Urban  ‐ adjusted  1   3,036    3,135    3,175    3,193    3,028    3,050   2   4,040    4,055    4,034    4,064    3,952    3,992   3   5,000    5,034    4,924    4,971    4,897    4,939   4   6,387    6,473    6,303    6,395    6,281    6,376   5   11,300    11,592    9,810    9,970    9,928    10,181   Source: Own calculations using HIECS 2012/13. Notes: Consumption per annum in current LE. Notes: * refers to the welfare  aggregate once the adjustments for rents are done.    As a direct consequence of the adjustment of consumption levels, we might expect that other indicators  that rely on this information will also be affected. We focus here on changes on poverty and inequality.  First, we estimate poverty rates using the adjusted and unadjusted welfare aggregate. In doing so, we find  11    that  using  imputed  rent  for  subsidized  tenants  reduces  the  percentage  of  population  living  below  the  poverty line in all the predominantly urban regions  of Egypt. In the  Metropolitan region,  the adjusted  poverty rate is 12.1 (1.2 percentage points lower than the original rate), whereas the Lower Urban and  Upper Urban regions experience only minor changes (Table 6). Naturally, the decreases in the incidence  of poverty are starker if we only look at the Old‐law tenants group. Comparing columns [3] and [4] in Table  6 the poverty rate is 6 percentage points lower in the Metropolitan area among Old‐law renters once the  adjustment is incorporated into the poverty estimation methodology. Put another way, there appears to  be  an  overestimation  of  poverty  among  this  group.  In  the  Lower  Urban  region  poverty  rate  was  overestimated by 7.7 percentage points and in Upper Urban by 6.7 percentage points.    Table 6. Poverty rates (% population living below the poverty line)  Poverty among  Poverty among OLD‐ Poverty  Poverty rate  Region OLD‐law tenants  law tenants (adjusted)  rate  (adjusted)  Metropolitan  16.5  10.5  13.3  12.1  Lower Urban  17.4  9.7  10.6  9.9  Lower Rural  15.6  12.0  16.1  16.3  Upper Urban  22.6  15.9  24.8  23.9  Upper Rural  46.5  46.7  46.7  46.9  National  19.3  13.3  24.4  24.1  Source: Own calculations using HIECS, 2012/13 Notes: National rate includes Border regions.    Another aspect of welfare that will be affected by the adjustments described will be the level of inequality  in  Egypt.  Previous  studies  have  discussed  the  issue  of  inequality  in  Egypt.  In  short,  given  its  level  of  development, Egypt’s inequality indexes are typically lower than expected. The HIECS 2012/13 showed a  Gini coefficient of 29.7. This level is the second  lowest in a  selection of countries in the MENA region  (Figure 3). Tests have been carried out to ex‐post correct for potential issues of unit non‐response, or by  modeling the effects of the missing top incomes by using Pareto distributions (Hlasny and Verme, 2013).  There is no suggestive evidence of significant differences once these corrections were implemented. In  contrast, one study (van der Weide et al. 2016) used data on housing prices to simulate the top tail of the  income distribution and obtain a corrected inequality measure for the country’s urban areas.14 Using data  from 2008/09, the authors find that the Gini is substantially underestimated. The Gini index for Urban  Egypt is found to be 47 instead of 36.4 when no correction is made. These studies, as many others that  use the total consumption expenditure as obtained from the Household Survey HIECS have overlooked  the potential effects of the regulatory framework of Egypt. The differences in valuation of rents and non‐ comparability across households may have important implications on the distribution of welfare as used  and the estimated impact of the studies’ corrections.                                                                            14  Other studies have used administrative or tax data to correct for the top incomes that are typically missing in  household surveys (see Diaz‐Basan 2014 or Morelli et al 2015 for instance). In Egypt, tax records are unavailable.  12    Figure 3. Gini Coefficient for selected Middle East and North African countries (circa 2012)  50 44.1 45 40.7 40 37.4 35.8 34.5 35 29.7 27.6 30 25 20 15 10 5 0 Djibouti Iran (2013) Morocco Tunisia West Bank Algeria Egypt (2012) (2013) (2006) (2010) and Gaza (2011) (2009)   Source: All countries but Egypt: World Bank Global Monitoring Database (2017); Egypt own calculations using HIECS  2012/13.    Table 7 summarizes the implications of the adjustment for Old‐law tenants in the measurement of a series  of inequality measures for Egypt.  There is a small decline in inequality after the adjustment as measured  by  the  Gini  coefficient  and  other  whole‐distribution  indexes.  In  contrast,  the  ratio  of  the  90th  to  10th  percentile indicates an increase in inequality after the adjustment. Moreover, the increase seems to be  concentrated in the top half with the ratio of the 90th to 50th percentile increasing, while the ratio 10th to  50th  remaining  basically  constant.  These  results  may  hint  at  some  compositional  changes  in  inequality  going in different directions. Table 8 explores this possibility and presents the estimates for the Atkinson  (1) inequality measure by regions. For all the urban regions, we observe a decline in inequality when the  welfare aggregate is adjusted for imputed rent. The decline is slightly more pronounced for metropolitan  area as compared to other regions, where the estimate drops by 0.017. In fact, it appears that due to the  adjustment for rents, within‐group (region) inequality drops from 0.114 to 0.108, while inequality across  regions is now higher (from 0.024 to 0.027). The combination of these two forces cancel each other and  the changes in overall inequality are small as we saw in Table 7. These results are in line with the estimated  changes in poverty above: households living in urban areas are  now richer on average as a significant  share of them are now reflecting higher housing services, whereas households in rural areas remain at  (relatively) the same levels of deprivation.     Table 7. Estimates of inequality measures for Egypt 2012/13, with and without adjustment for the  regulatory framework    No adjustment  With adjustment  Gini  29.7  29.5  GE(0)  .1464  .1427  A(1)  .1362  .133  A(2)  .2276  .2247  P90/p10  3.251  3.262  P90/p50  1.953  1.957  P10/p50  .601  .6  Source: Own calculations using HIECS 2012/13.      13    Table 8.  Atkinson (1) measure before and after adjusting for OLD‐law tenants, by region  A(1) with  Region  A(1)  adjusted rent  Metropolitan  .179  .162  Lower Urban  .108  .105  Lower Rural  .072  .072  Upper Urban  .145  .134  Upper Rural  .08  .08  Total  .136  .133  Source: HIECS, 2012/13. Note: Based on annual consumption expenditure per capita    In contrast to what had been suggested before, these results point to an  overestimation  of inequality in  Egypt.  Overall,  however,  the  inequality  estimates  at  the  national‐level  seem  to  be  only  slightly  overestimated. These results show, to some extent, that using reported rents instead of imputed rents,  in  the  presence  of  a  strong  regulatory  rental  market  leads  to  an  underestimation  of  welfare  and  an  overestimation of inequality in urban Egypt especially the metropolitan areas. This is to be expected as a  third of the households in this region live in regulated dwellings.    Testing other hedonic models    We estimated several specifications of the hedonic model as a robustness check on the results presented  so  far.  Besides  the  model  used  to  estimate  the  results  shown  above,  we  estimate  three  different  specifications.  The  results  are  reproduced  in  Table  9.  The  table  shows  different  indicators  obtained  directly from the survey data, as well as those obtained by using different hedonic models to correct for  the  rental  regulation.  The  results  include  the  estimate  of  housing  services  (i.e.  the  component  that  is  incorporated  into  the  welfare  aggregate),  the  poverty  rate  among  Old  Law  renters  and  across  entire  population, and inequality estimates based on the Atkinson Index A(1). Model 1 in the table reproduces  the  results  previously  described.  Model  2  estimates  are  obtained  from  a  hedonic  model  that  uses  information  exclusively from the  urban regions of  the country  (Metropolitan, Lower  Urban and  Upper  Urban) to conduct the adjustments for Old Law tenants. This specification is run to address the potential  concern that New Law renters are just a small fraction of dwelling ownership in Rural regions and may  affect the quality of the results (Malpezzi, 2003). Under model 3, we run three separate regressions for  each of the urban regions to allow the returns to dwelling characteristics to vary. Model 4 replicates the  same  specification  as  model  1,  but  performs  an  additional  correction  for  ‘owner’s  pride’.  There  is  a  possibility  that owners might overestimate the  market value of  rent for their dwelling due to “pride”,  which refers to the affinity that owners might have to their own home (Frick et al. 2010). Similarly, in‐kind  dwellers may not have a good grasp of the market value of rental units and may over‐ or underestimate  the value of the dwellings they inhabit. Under model 4, we use the regression estimates to correct (i.e.  we adjust downward) for the average premium found for owners’ and in‐kind dwellers. The corrections  are based on the interaction variables of region and ownership status.15 As shown in Table 9, the results  are qualitatively the same across all specifications: i) housing services are underestimated among Old Law  tenants if data from  the survey is used as face value to  calculate the household welfare aggregate; ii)                                                               15  Results of all regressions are available upon request.  14    poverty rates for this group of households are overestimated and consequently are overestimated in all  urban areas; and iii) inequality was  overestimated when the unadjusted welfare aggregate is used, but  the national‐level inequality is adjusted downwards only slightly due to the counteracting effects of lower  within‐region inequality and higher between‐region inequality.     5. Conclusions    In this paper, we aim to shed light on the implications of rental regulation in the measurement of welfare  and related indicators. The case of Egypt is well‐suited to study this phenomenon. Having started their  rental regulation since World War I, a third of all dwellings in Egypt are estimated to be under a strict form  of rent control. This control has led to a dual rental market where tenants of the Old‐law and the new‐law  coexist and many times actually end up living very close to each other. Nonetheless, tenants with rental  contracts under the 1977 law pay substantially lower rents than those under the New‐law. The differences  in rents paid are not explained by dwelling characteristics, and there is no strong evidence of important  differences in location either.    Failure  to  account  properly  for  the  differential  in  rental  prices  of  different  households  creates  an  inconsistency in the approach to measure welfare. If two households (of the same size) are enjoying the  same type of dwelling with similar amenities, the valuation of housing services should be the same. Thus,  using the rent paid as collected by the household survey at face value for welfare valuation is incorrect.  The study uses a hedonic model approach and illustrates how not correcting for the implications of the  rental regulation leads to an underestimation of welfare for a sector of the population, the overestimation  of the overall poverty rate and inequality (as measured by the Gini coefficient). This last finding becomes  of particular significance at a time when understanding inequality and its role in recent social movements  and political shifts is ever important. Further research is warranted to understand how the interplay of  rental regulation and other better‐known factors affects inequality estimates.                15    Table 9. Compendium of results by different hedonic model specifications  Original  Adjusted Estimates/2  Indicator Region estimates  Model 1  Model 2  Model 3  Model 4  Metropolitan  624  4194.6  3374.8  3590.5  4194.6    (844.98)  (949.65)  (962.73)  (1265.11)  (949.65)  Lower Urban  805  3759.1  2998.0  3613.0  3759.1    (914.72)  (715.03)  (763.22)  (712.83)  (715.03)  /1 Lower Rural  1419  3154.2  1371.0  1371.0  3154.2  Housing services     (849)  (680)  (695)  (695)  (680)  Upper Urban  944  3783.4  3035.9  3711.9  3783.4    (936.1)  (687.85)  (743.12)  (761.)  (687.85)  Upper Rural  1328  2508.6  1197.2  1197.2  2508.6    (1056.7)  (627.35)  (964.12)  (964.12)  (627.35)  Metropolitan  16.5  10.5  11.4  11.4  9.6  Lower Urban  17.4  9.7  12.4  10.1  9.3  Poverty rates among  Lower Rural  15.6  12.0  15.6  15.6  12.0  OLD law tenants  Upper Urban  22.6  15.9  19.4  16.5  15.9  Upper Rural  46.5  46.7  46.5  46.5  46.7  Total  19.3  13.3  15.0  14.0  12.7  Metropolitan  13.3  12.1  12.4  12.4  13.3  Lower Urban  10.6  9.9  10.3  9.9  10.0  Poverty rates across  Lower Rural  16.1  16.3  15.6  15.6  16.4  all households  Upper Urban  24.8  23.9  24.4  24.0  24.0  Upper Rural  46.7  46.9  46.0  46.0  47.7  National  24.4  24.1  23.8  23.7  24.6  Metropolitan  0.179  0.162  0.165  0.165  0.161  Lower Urban  0.108  0.105  0.106  0.105  0.106  Lower Rural  0.072  0.072  0.071  0.071  0.072  Upper Urban  0.145  0.134  0.135  0.135  0.135  Atkinson Index (1)  Upper Rural  0.080  0.080  0.078  0.078  0.080  National  0.136  0.133  0.132  0.133  0.131  Within  0.114  0.108  0.109  0.109  0.108  Between  0.024  0.027  0.027  0.027  0.026  Source: Own calculations using the HIECS 2013.   /1: Housing services are the interviewee’s declared rent as collected in the survey. Estimates from different models  are  based  on  predictions  of  hedonic  models  under  different  specifications.  Averages  are  shown,  and  standard  deviations are in parenthesis. /2: Model 1 results are based on one multi‐region regression as described in Table A1.  Fixed  effects  for  region,  owners,  owner*  region,  in‐kind  dweller,  in‐kind  dwellers*  region  are  included  in  the  regression. Model 2 uses the same multi‐region specification but is estimated only with Metropolitan, Lower Urban  and  Upper  Urban  regions.  Model  3  estimates  three  region‐specific  hedonic  models  for  the  urban  regions.  No  corrections are done for rural regions. Model 4 uses the estimates from Model 1 and further adjusts the housing  services estimates to account for “owner’s pride”. All models include dwelling type fixed effects.  16    References    Albon, Robert P., and David C. Stafford. "Rent control and housing maintenance." Urban Studies 27, no. 2  (1990): 233‐240.  Arnott, Richard. "Time for Revisionism on Rent Control?" The Journal of Economic Perspectives 9, no. 1  (1995): 99‐120.   Arnott, Richard. "Com Tenancy rent control." Swedish economic policy review 10, no. 1 (2003): 89‐134.  Arnott, Richard, and Masahiro Igarashi. "Rent control, mismatch costs and search efficiency." Regional  Science and Urban Economics 30, no. 3 (2000): 249‐288.  Ault, Richard W., John D. Jackson, and Richard P. Saba. "The effect of long‐term rent control on tenant  mobility." Journal of Urban Economics 35, no. 2 (1994): 140‐158.   Balcazar,  Carlos  Felipe,  Lidia  Ceriani,  Sergio  Olivieri,  and  Marco  Ranzani.  "Rent  imputation  for  welfare  measurement: A review of methodologies and empirical findings." World Bank Poverty Global Practice  Group Policy Research Working Paper 7103 (2014).   Buckley,  Robert  M.,  and  Eugene  N.  Gurenko.  "Housing  and  income  distribution  in  Russia:  Zhivago's  legacy." The World Bank Research Observer 12, no. 1 (1997): 19‐32.  Crossley, Thomas F., and Lori J. Curtis. "Child poverty in Canada." Review of Income and Wealth 52, no. 2  (2006): 237‐260.  D’Ambrosio, Conchita, and Chiara Gigliarano. "The distributional impact of imputed rent in Italy." Accurate  Income  Measurement  for  the  Assessment  of  Public  Policies  working  paper  (Colchester:  University  of  Essex) (2007).   Deaton,  Angus  and  Margaret  Grosh.  “Consumption.”  in  M.  Grosh  and  P.  Glewwe  (eds.),  Designing  Household Survey Questionnaires for Developing Countries: Lessons from Ten Years of LSMS Experience,  ch.17, pp. 91‐133, Washington, DC: World Bank (2000)..  Dev, Satvik. "Rent Control Laws in India: A Critical Analysis." (2006).  Diaz Bazan, Tania Valeria. "Measuring inequality from top to bottom." Mimeograph, 2015.  Ejarque, João Miguel, and Joachim Borg Kristensen. "Rent control and the housing expenditure share."  (2015).   El‐Laithy, Heba, Lokshin, Michael and Banerji, Arup (2003) “Poverty and Economic Growth in Egypt, 1995‐ 2000” World Bank Policy Research Working Paper 3068, June.  Fallis,  George,  and  Lawrence  B.  Smith.  "Uncontrolled  prices  in  a  controlled  market:  the  case  of  rent  controls." The American Economic Review 74, no. 1 (1984): 193‐200.  Frankena, Mark. "Alternative models of rent control." Urban Studies 12, no. 3 (1975): 303‐308.   Frick, Joachim R., Markus M. Grabka, Timothy M. Smeeding, and Panos Tsakloglou. "Distributional effects  of imputed rents in five European countries." Journal of Housing Economics 19, no. 3 (2010): 167‐179.  Freeman,  A.  Myrick.  "The  measurement  of  environmental  and  resource  values  resources  for  the  future." Washington, DC (1993).   17    Garner,  Thesia  I.,  Patricia  Rozaklis,  and  Steve  Malpezzi.  "Owner‐Occupied  Housing:  An  Input  for  Experimental Poverty Thresholds." In session organized by the Society of Government Economists at the  annual meeting of the Allied Social Sciences Associations. 2001.  Gasparini,  Leonardo,  and  Walter  Sosa  Escudero.  "Implicit  rents  from  own‐housing  and  income  distribution: econometric estimates for Greater Buenos Aires." Documentos de Trabajo del CEDLAS (2004).  Glaeser, Edward Ludwig. The social cost of rent control revisited. National Bureau of Economic Research,  1996.   Glaeser, Edward L., and Erzo FP Luttmer. "The misallocation of housing under rent control." The American  Economic Review 93, no. 4 (2003): 1027‐1046.  Guénard, Charlotte, and Sandrine Mesplé‐Somps. "Measuring inequalities: do household surveys paint a  realistic picture?." Review of Income and Wealth 56, no. 3 (2010): 519‐538.  Gyourko, Joseph, and Peter Linneman. "Equity and efficiency aspects of rent control: An empirical study  of New York City." Journal of urban Economics 26, no. 1 (1989): 54‐74.   Hlasny, Vladimir, and Paolo Verme. "Top incomes and the measurement of inequality in Egypt." The World  Bank Economic Review (2016): lhw031.   Hubert,  Franz.  "German's  housing  policy  at  the  crossroads."  In  Freie  Universität  Berlin,  Economics  Department, Working paper. 1993.   Malpezzi,  Stephen.  "Hedonic  pricing  models:  a  selective  and  applied  review."  Housing  economics  and  public policy (2003): 67‐89.    Mansour, Salma. "New law, old problems: The egyptian rent control dilemma." The Chronicles 40 (2009).  McCall, Betsy Birns. "The Effects of Rent Control in Egypt: Part I." Arab Law Quarterly (1988): 151‐166.   Morelli, Salvatore, Timothy M. Smeeding, and Jeffrey P. Thompson. "Post‐1970 trends in within‐country  inequality and poverty: Rich and middle income countries." (2014).   Munch,  Jakob  Roland,  and  Michael  Svarer.  "Rent  control  and  tenancy  duration."  Journal  of  Urban  Economics 52, no. 3 (2002): 542‐560.  Nagy, John. "Increased Duration and Sample Attrition in New York City′ s Rent Controlled Sector." Journal  of Urban Economics 38, no. 2 (1995): 127‐137.  Rosen,  Sherwin.  "Hedonic  prices  and  implicit  markets:  product  differentiation  in  pure  competition."  Journal of political economy 82, no. 1 (1974): 34‐55.   Saunders,  Peter,  and  Peter  Siminski.  "Home  ownership  and  inequality:  Imputed  rent  and  income  distribution in Australia." Economic Papers: A journal of applied economics and policy 24, no. 4 (2005):  346‐367.  Sirmans, Stacy, David Macpherson, and Emily Zietz. "The composition of hedonic pricing models." Journal  of real estate literature 13, no. 1 (2005): 1‐44.   Tewari, Vinod K., and T. Krishna Kumar. Rent control in India: its economic effects and implementation in  Bangalore. No. 91. Water Supply and Urban Development Department, Operations Policy Staff, the World  Bank, 1986.  18    Van Der Weide, Roy, Christoph Lakner, and Elena Ianchovichina. "Is inequality underestimated in Egypt?  Evidence from house prices." World Bank Policy Research Working Paper No. 7727 (2016).   Willis, Kenneth G., Stephen Malpezzi, and A. Graham Tipple. "An econometric and cultural analysis of rent  control in Kumasi, Ghana." Urban Studies 27, no. 2 (1990): 241‐257.  World Bank (2007a) “Arab Republic of Egypt. Poverty Assessment Update Vol. I: Main Report” Report No.  39885‐EG. September 16.  World Bank (2007b) “Arab Republic of Egypt. Poverty Assessment Update Vol. II: Annexes” Report No.  39885‐EG. September 16.  World Bank (2002) “Arab Republic of Egypt. Poverty Reduction in Egypt, Diagnosis and Strategy Vol. I”  June 29.          19    Appendix I. Brief description of the poverty measurement in Egypt16    The methodology to measure poverty uses the cost of basic needs (CBN) approach and draws largely from  the current methodology applied by CAPMAS. This approach defined a poverty line for each household,  taking into account each household’s location, size, age and gender composition. The implementation of  this approach followed these steps:  Step 1. Create a household‐ and region‐specific food poverty line  a) Using tables from the World Health Organization (WHO), caloric needs were separately specified  for urban and rural individuals, by gender and 13 age categories. For example, for men over 18  years of age an average weight of 70kg and for women, 60 kg were assumed. Urban individuals  were assumed to need 1.8 times the average basal metabolic rate (BMR) and rural individuals  were  assumed  to  need  twice  the  average  BMR.  By  adding  the  caloric  requirements  of  all  individuals in the household, a household‐specific caloric requirement was obtained (called kh).  b) Using the nominal consumption expenditure per capita distribution, households in the bottom 40  percent  were  identified  and  labeled  as  the  reference  group.  For  households  in  the  reference  group,  total  quantities  consumed  of  all  food  items  (vector  Zr)  were  calculated  to  define  the  reference  poverty  food  bundle.  Next,  using  calories‐per‐food‐item  information,  the  associated  total calories of the reference bundle Zr were calculated (called kr).  c) The  value  of  the  reference  bundle  Zr  was  determined  by  the  cost  of  purchasing  the  items  belonging to the bundle in each region. That is, for each region, unit values were calculated for  each food item and each household. The regional average unit value would then be applied to  each item to obtain its representative value in the region. Adding the representative value of each  item in the bundle within each region provided the value of the reference bundle.  d) The  region‐specific  cost  per  calorie  of  the  consumption  bundle  Zr  is  obtained  by  dividing  the  region‐specific value of the reference bundle by the total calories in the bundle (kr).  e) The  final  household‐specific  food  poverty  line  ( )  is  obtained  by  multiplying  each  household’s caloric requirements by the region‐specific per‐calorie cost.  Step 2. Estimate the non‐food poverty line using an application of Engel’s law  a) A region‐specific Engel regression is run with all households in the region as observations. The  dependent variable of the regression is the households’ food shares of expenditures,17 while the  independent variables included the logarithm of the ratio of total household expenditures and  the food poverty line, the square of this logarithm, the logarithm of household size and its square,  the share of children, adult males and adult females.  b) For  each  household,  the  share  of  food  expenditure  for  households  whose  total  expenditure  is  equivalent to the food poverty line was estimated. That is, using the Engel regression’s estimates                                                               16  These steps are a compilation from information obtained in El‐Laithy et al. (2003), World Bank (2002, 2007a  2007b, 2010).  17  Food expenditures include both food to consume at home as well as food purchased away from home.  20    (i.e. coefficients), a prediction was obtained (call it  ) for each household under the assumption  that total expenditure was equal to the food poverty line.  c) Finally,  the  total  poverty  line  associated  with  each  household  was  obtained  by  applying  the  following formula:  2 .    This  approach  yields  household‐  and  region‐specific  poverty  lines,  also  called  lower  poverty  lines.  Households were classified as poor whenever the household’s total consumption expenditure was below  the  estimated  poverty  line.  Finally,  the  national  poverty  rates  were  estimated  as  the  share  of  the  population  living  in  households  whose  total  consumption  expenditure  was  below  its  corresponding  poverty line.       21    Appendix II. Additional tables and graphs  Table A1. Ordinary Least Squares regression of Hedonic Model    Log of rent paid  Household size  0.008    (4.18)**  Housing: apartment, villa  0.175    (8.19)**  Housing: country house  0.112    (5.15)**  Number of rooms  0.126    (9.14)**  Number of rooms sq.  ‐0.006    (4.84)**  Area in m2  0.006    (15.17)**  Area in m2 sq.  ‐0.000    (9.57)**  Has tap water in the house  0.068    (5.80)**  Sewage‐ connected to public network  0.123    (8.60)**  Sewage‐ connected to local network  0.030    (1.84)  Sewage‐ connected to trench/private network  ‐0.013    (1.04)  Dwelling has brick/cement walls  0.100    (6.70)**  Dwelling has cement ceiling  0.126    (10.06)**  Dwelling has ordinary tile floor  ‐0.217    (4.20)**  Dwelling has ceramic‐tiles floor  ‐0.034    (0.65)  Dwelling has concrete floor  ‐0.329    (6.37)**  Dwelling has soil floor  ‐0.370    (6.98)**  Constant  7.221    (111.64)**  R2  0.54  N  12,945  Source: Own calculations using the HEICS 2012/13 data. ** 1% level of significance * 5% level of significance.  Notes: The Border Rural region is not included in the regression as there are very few observations on Old law  renters. Regression include New Law tenants, owners and in‐kind recipients. T‐statistic in parentheses; Fixed  effects for region, owners, owner* region, in‐kind dweller, in‐kind dwellers* region included.  22      Figure A1: Distribution of log of self‐reported rent across regions and ownership status    Source: HIECS, 2012/13  23