WPS7374 Policy Research Working Paper 7374 Unconditional Cash Transfers in China An Analysis of the Rural Minimum Living Standard Guarantee Program Jennifer Golan Terry Sicular Nithin Umapathi Social Protection and Labor Global Practice Group July 2015 Policy Research Working Paper 7374 Abstract This paper examines China’s rural minimum living standard number of poor. Conventional targeting analysis reveals guarantee (dibao) program, one of the largest minimum rather large inclusionary and exclusionary targeting errors; income cash transfer schemes in the world. Using house- propensity score targeting analysis yields smaller but still hold survey data matched with published administrative large targeting errors. Simulations of possible reforms to data, the paper describes the dibao program, estimates the dibao program indicate that expanding coverage can the program’s impact on poverty, and carries out target- potentially yield greater poverty reduction than increas- ing analysis. The analysis finds that the program provides ing transfer amounts. In addition, replacing locally diverse sufficient income to poor beneficiaries but does not dibao lines with a nationally uniform dibao threshold could substantially reduce the overall level of poverty, in part in theory reduce poverty. The potential gains in poverty because the number of beneficiaries is small relative to the reduction, however, depend on the effectiveness of targeting. This paper is a product of the Social Protection and Labor 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 numapathi@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 Unconditional Cash Transfers in China:  An Analysis of the Rural Minimum Living  Standard Guarantee Program1           Jennifer Golan      Terry Sicular       Nithin Umapathi  The University of Manchester  The University of Western Ontario  The World Bank                              JEL classifications:  I38, O15  Keywords:  Rural poverty, cash transfers, targeting, China                                                                   1 We are grateful to Luo Chuliang, Wang Dewen, Philip O’Keefe, Song Jin, and Reena Badiani for their suggestions  and input.     I. Introduction    Recent decades have seen a substantial expansion in the use of targeted cash transfer programs  in  developing  countries.    Some  of  these  programs  have  been  conditional,  for  example,  the  Progresa program in Mexico, and others have been unconditional, such as the Bantuan Langsung  Tunai  (BLT)  program  in  Indonesia.   A  common  characteristic  of  the  programs  is  means  testing,  with  eligibility  determined  in  reference  to  a  maximum  income  threshold.   Such  programs  have  received considerable attention from policy makers and researchers, and the body  of literature  examining their design, implementation and impact continues to grow.   The  focus  of  this  study  is  a  large  unconditional  cash  transfer  program  in  China,  the  rural  minimum living standard guarantee or “dibao” program.  China’s rural dibao program is part of a  multipronged  effort  since  the  late  1990s  to  rebuild  rural  social  programs,  as  well  as  to  address  the  changing  structure  of  rural  poverty  (Lin  and  Wong  2012,  World  Bank  2009).    Following  substantial  poverty  reduction  in  the  1980s  and  1990s,  poverty  in  rural  China  became  more  dispersed  geographically,  and  transitory  poverty  became  increasingly  important  (Lin  and  Wong  2012,  World  Bank  2009,  2010).  In  contrast  to  China’s  earlier  “poor  area”  poverty  alleviation  programs, the dibao program targets households wherever they reside and, in principle, provides  transfers based on income shortfalls.  Thus it is suited to China’s evolving poverty landscape.  Local  experiments  with  the  rural  dibao  program  began  in  the  1990s  and  were  gradually  expanded until 2007, when the program was adopted nationwide.  Coverage of the program has  since  grown  to  reach  more  than  50  million  individuals,  comparable  in  size  to  large‐scale  cash  transfer  programs  like  India’s  National  Rural  Employment  Guarantee  and  Brazil’s  Bolsa  Familia  program.  Thus its potential impact on poverty within China, if not worldwide, is sizable.  Although  a  national  program,  implementation  remains  decentralized:  eligibility  thresholds,  beneficiary  selection,  and  transfer  payments  are  determined  locally.   The  program’s  decentralized  nature  and  considerable  variation  in  thresholds  and  transfer  amounts  raises  questions  regarding  the  advantages and disadvantages of decentralization of public transfer programs, an issue raised in  Ravallion’s  (2009)  analysis  of  China’s  urban  dibao  program  and  more  generally  in  the  literature  on public finance in developing countries (e.g., Gadenne and Singhal 2013).               2    Despite its importance, little is known about the rural dibao program’s performance and  poverty impact.  Several reports provide descriptive analyses and preliminary evaluations of the  program’s successes and challenges, but they are based on older data (World Bank 2011; Luo and  Sicular  2013).    Studies  have  been  done  on  China’s  urban  dibao  program  (e.g.,  Chen,  Ravallion  and Wang 2006; Gao, Garfinkel and Zhai 2009; Wang 2007; Ravallion 2008, 2009); however, the  urban  and  rural  programs  are  distinct,  address  different  levels  and  types  of  poverty,  and  face  somewhat different challenges.      For our analysis we use nationwide household‐ and village‐level survey data matched with  county‐level administrative data on the dibao program from the Ministry of Civil Affairs (MOCA).   The  data  are  for  2007‐2009,  the  years  during  which  the  rural  dibao  program  was  expanded  to  reach  full  nationwide  coverage.   Using  these  data,  we  outline  major  features  of  the  program,  estimate its poverty impact, and carry out targeting analysis.  We find that although the program  provided  substantial  income  benefits  to  beneficiaries,  its  overall  poverty  impact  was  limited.   Moreover, targeting analysis reveals that the exclusionary and inclusionary targeting errors were  quite large.    In  settings  such  as  rural  China  where  measurement  of  household  income  is  difficult,  administrators of conditional transfer programs often rely on observable correlates of income to  determine  eligibility  (Chen,  Ravallion  and  Wang  2006).   We  therefore  estimate  the  relationship  between  household  characteristics  and  dibao  participation,  which  provides  insights  into  the  correlates of dibao selection, and carry out propensity score targeting analysis.  Propensity score  targeting  analysis,  which  evaluates  the  program’s  targeting  performance  based  on  observed  selection  in  relation  to  correlates  of  income,  should  yield  better  targeting  performance  than  conventional  targeting  analysis.    We  find  that  although  propensity  score  analysis  reduces  the  magnitude of exclusion and inclusion errors, the targeting errors remain large.    How can the rural dibao program’s poverty impact be improved?  In recent years spending  on  the  program  has  grown  substantially,  which  raises  the  question  of  whether  and  how  expansion  of  the  program  can  increase  its  impact.    We  therefore  carry  out  simulations  of  increases  in  the  dibao  budget  to  analyze  the  consequences  of  increased  program  spending  on  the  poverty  headcount,  gap  and  squared  gap.    Specifically,  we  simulate  the  impact  of  (a)  3    expanding the number of beneficiaries without changing the transfer amounts, and (b) increasing  the  transfer  amounts  without  changing  the  number  of  beneficiaries.   In  these  simulations  we  assume  that,  aside  from  changes  in  the  transfer  amounts  and  numbers  of  beneficiaries,  other  aspects  of  the  program  are  unchanged.  The  results  suggest  that  expanding  coverage  has  the  potential to yield greater reductions in poverty than increasing transfer amounts.     Our data reveal substantial local variation in the dibao eligibility thresholds and transfer  amounts.   This  variation  is  correlated  with  local  fiscal  capacity,  and  poor  counties  tend  to  have  lower  dibao  thresholds  and  transfers  than  do  rich  counties,  with  obvious  implications  for  targeting and the poverty impact.  We construct simulations to investigate the impact of adopting  a  uniform  nationwide  dibao  threshold  and  a  uniform  nationwide  transfer  amount.  The  results  indicate  that  such  standardization  measures,  whether  adopted  separately  or  jointly,  have  the  potential to reduce poverty substantially.  The gains from standardization, however, are likely to  be minimal without improvements in the program’s targeting performance.          We  begin  in  the  next  section  with  some  background  on  the  rural  dibao  program  and  discussion of relevant literature. Section III describes the data. Section IV shows patterns of dibao  participation,  thresholds,  and  transfers  in  the  data,  and  also  documents  the  extent  of  local  variation.    Section  V  examines  whether  dibao  transfers  bring  recipient  households  above  the  dibao  thresholds  and  out  of  poverty.    Section  VI  analyzes  the  targeting  effectiveness  of  the  program using conventional targeting analysis.  Section VII examines the characteristics of dibao  and non‐dibao households, reports the results of probit analyses that identify the characteristics  associated with program participation, and presents the results of the propensity‐score targeting  analysis.   Sections  VIII  and  IX  contain  the  policy  simulations.  We  conclude  with  a  discussion  of  main lessons and implications.   II. Background on China’s rural dibao program    Experiments with the rural dibao program began in the 1990s, mainly in more developed rural  areas.  By the early 2000s rural dibao programs  were fairly widespread, but they relied on local  funding and, due to differences in local fiscal capacity, varied across counties in terms of the level  of  support  and  criteria  for  eligibility.  In  2004  the  central  government  called  for  the  rural  dibao  4    program  to  expand  and  began  to  provide  funding  for  the  program  in  poor  areas;  by  the  end  of  2006 roughly 80 percent of the provinces and counties in China had adopted some form of rural  dibao program (Ministry of Civil Affairs 2007,  World Bank Social Protection Group  2010, Xu and  Zhang 2010).      In early 2007 the central government announced that the rural dibao program was to be  implemented nationwide in all counties and with central subsidies (Xinhua 2007a, 2007b; World  Bank  Social  Protection  Group  2010;  Xu  and  Zhang  2010).  Under  this  new  national  initiative,  the  program  would  become  more  standardized  and  would  absorb  or  complement  several  pre‐ existing  programs  that  had  provided  subsidies  for  poor  households,  such  as  the  five‐guarantee  (wubao)  program  and  the  subsidy  program  for  destitute  households  (tekun  jiuzhu).   Although  central funding of the program increased, the program was to be co‐funded by local governments  based  on  their  fiscal  capacity,  and  the  minimum  income  thresholds  and  subsidy  amounts  continued to be set locally at the county level in light of local fiscal capacity (World Bank 2010).    Official  statistics  indicate  that  the  rural  dibao  program  grew  quickly  after  2006  (Table  1).   In  2007, the first year of nationwide implementation, the rural dibao program provided transfers to  36 million rural individuals (4.9% of the rural population) and accounted for three‐quarters of the  rural  recipients  of  social  relief,  followed  in  a  far  second  place  by  the  five‐guarantee  program,  which  covered  5  million  recipients  (Department  of  Social,  Science  and  Technology  Statistics  of  the  National  Bureau  of  Statistics  2008,  p.  330;  National  Bureau  of  Statistics  2009,  pp.  89,  939).   By  2010‐11  program  participation  had  leveled  off  at  about  53  million  individuals,  equivalent  to  8%  of  the  rural  population.   This  is  more  than  double  the  size  of  the  urban  dibao  program  (23  million) and far outnumbers the sum total of participants in all other rural poverty relief programs  (17.9  million  in  2010;  does  not  include  disaster  relief)  (Ministry  of  Civil  Affairs  2011;  National  Bureau of Statistics 2011).      Spending  on  the  program  also  grew.   According  to  official  statistics  shown  in  Table  1,  in  2007  government  spending  on  the  rural  dibao  program  was  11  billion  yuan,  with  an  average  transfer amount of 466 yuan per recipient.  In 2009 spending on the program was 36 billion yuan  or, with an average transfer of 816 yuan per recipient.  Although the number of recipients leveled  off after 2010‐11, program spending continued to expand, implying further increases in transfers  5    per  recipient.   As  of  2013,  total  spending  reached  87  billion  yuan,  with  an  average  transfer  of  1,609 yuan per recipient.        Due to the diversity of China’s rural economy and the difficulty of measuring income for  rural households, the dibao program’s implementation has varied among localities and evolved  over  time.    Local  variation  and  flexibility  was  explicitly  built  into  the  central  dibao  policy  regulations (Poverty Alleviation Office of the State Council 2010).   According  to  reports  based  on fieldwork (World Bank Social Protection Group 2010, World Bank 2011), variation exists in the  extent  to  which  applications  are  open  versus  by  invitation  of  local  officials.   In  practice  village  leaders often identify potential beneficiaries and invite them to apply.  Village committees, which  include  village  leaders  and  other  community  members,  play  a  central  role  in  identifying  and  screening  potential  beneficiaries.  Members  of  village  committees  live  in  close  proximity  to  and  have local knowledge of potential beneficiary households.  Applications or nominations for dibao  benefits are submitted to the township government and forwarded to the county Department of  Civil Affairs. Decisions are made by township and county officials, who review the documentary  evidence  submitted  by  households  and  villages,  and  who  sometimes  visit  the  households  to  check  on,  or  to  collect  additional,  information.   The  names  of  applicants  are,  in  principle,  made  public in the villages and are subject to community review and feedback.      National policy permits, and local officials in practice make use of, a range of information  to  evaluate  eligibility.  This  might  include  information  about  household  income,  assets,  and  housing  conditions,  as  well  as  the  presence  of  household  members  who  are  able  or  unable  to  work, or of illness or disability (Poverty Alleviation Office of the State Council 2010; World Bank  Social Protection Group 2010; World Bank 2011).      In  principle  the  dibao  program  tops  up  the  income  of  recipients  to  the  level  of  the  local  dibao threshold. The amount of the dibao benefit, then, should depend on the level of the dibao  threshold  and  the  level  of  household  per  capita  income.   Table  1  shows  the  national  average  dibao  threshold,  which  has  increased  over  time.    Dibao  thresholds  vary  substantially  among  provinces  and  counties.   Practices  regarding  how  to  determine  the  amount  of  the  transfer  also  vary.   In  some  areas  local  officials  estimate  the  gap  between  the  household’s  income  and  the  local  dibao  threshold  and  decide  on  the  transfer  accordingly.    Due  to  difficulties  accurately  6    measuring income, most localities use other approaches.  The 2007 national policy allowed local  officials to classify households in tiers according to their apparent level of poverty and to set fixed  benefit amounts associated with each tier. This tier‐classification approach appears to have been  widely used (World Bank Social Protection Group 2010).      Several  reports  have  noted  that  although  such  flexibility  has  advantages,  it  gives  local  officials  and  village  leaders  considerable  discretionary  power.   The  program  does  not  appear  to  have well‐functioning checks and balances, in part because of limited resources at the local level  for  administration  of  the  program.    These  features  of  the  program  create  the  potential  for  irregularities  (World  Bank  2011).    In  the  Chinese‐language  media  reports  of  rural  dibao  irregularities are numerous, so much so that they have been classified into standard categories:   giving  dibao  on  the  basis  of  connections  or  personal  relationships  (guanxi  bao,  renqing  bao),  cheating (pian bao), and mistakes (cuo bao).  An internet search using Baidu yielded many reports  of irregularities in multiple localities, including a widely discussed case of dibao corruption in Fang  County, Hubei, as well as cases in Shaanxi, Shandong and Guangxi.       Problems with the dibao program are of concern to China’s central leadership and policy  circles.   In  2012  Guoqiang  He,  a  member  of  the  Politburo  Standing  Committee  and Secretary  of  the Central Commission for Discipline Inspection, gave a speech about the problem of corruption  in  China  that  explicitly  mentioned  corruption  in  the  dibao  program,  which  he  referred  to  using  the  phrase  “a  tide  of  unhealthy  practices  in  urban  and  rural  dibao  (chengxiang  dibao  zhongde  buzheng zhi feng)” (Zhu 2012).  He outlined major reasons for these problems:   “first, local village  and  township  cadres  don’t  do  their  jobs,  they  don’t  go  out  to  the  villages  and  meet  with  the  people, don’t really understand and grasp which are the households in  difficulty; second, dibao  work  is  not  sufficiently  transparent  and  open;  and  third,  a  few  village  and  township  cadres  are  selfish and looking out for their own benefit, and they give dibao benefits to relatives, friends, or  even themselves.”    The Ministry of Civil Affairs has openly acknowledged the existence of such irregularities  and  called  for  improvements  in  dibao  work.   A  recent  news  report  published  comments  by  the  Minister  of  Civil  Affairs  regarding  the  findings  of  an  internal  review  of  the  dibao  program.   The  Minister  reported  that  the  review  found  cases  of  cheating,  mistakes,  and  awards  based  on  7    connections,  but  concluded  that  the  overall  incidence  of  such  problems  is  relatively  small.   The  internal review estimated that the rate of incorrect/mistaken dibao benefits was 4% (Xinhuanet  2013).  The basis of this estimate is not explained.        To  address  problems  in  dibao  implementation,  in  early  2013  the  Ministry  of  Civil  Affairs  announced some new policies that were to be adopted nationwide.  The new policies include (1)  allowing households to apply for dibao benefits directly to the county Department of Civil Affairs  rather than having to go through the village and township levels, (2) requiring that county‐level  officials visit and check at least 30% of applications, (3) instituting a filing and auditing system for  close  relatives  of  local  officials  and  village  leaders  involved  in  dibao  implementation,  (4)  establishing  and  improving  systems  for  community  feedback,  and  (5)  establishing  a  systematic  mechanism  for  checking  information  on  dibao  applications  against  information  in  other  departments, e.g., vehicle registration data and savings account information (Xinhuanet 2013).    These sorts of reports reveal divergence between policies and implementation.  Although  it is difficult to know exactly the extent of such divergence, the reports raise questions about the  rural dibao program’s performance, targeting, and impact on poverty.    III. Data     For our analysis we use two types of data.  First, we use rural household survey data for the  years  2007,  2008  and  2009  collected  by  the  China  Household  Income  Project  (CHIP)  in  conjunction with the Rural Urban Migration in China (RUMiC) project.  Hereafter we will refer to  these  as  the  CHIP  data.    During  the  years  covered  by  the  CHIP  data,  the  rural  dibao  program  expanded rapidly nationwide. As of 2009, coverage was about 90% of the program’s level at full  implementation,  which  was  attained  after  2010  (Table  1).   Second,  we  use  administrative  data  published  by  the  MOCA  on  rural  dibao  thresholds,  transfers  and  expenditures.  The  MOCA  data  are available at the county level.  We use the MOCA data for counties covered in the CHIP survey  to  create  a matched  dataset  for  the  same years.   The  CHIP  rural  survey covers  82  counties,  and  for 77 we are able to match county‐level information from MOCA.    The CHIP rural survey sample is covers about 8000 rural households containing more than  30,000 individuals in nine provinces (Hebei, Jiangsu, Zhejiang, Anhui, Henan, Hubei, Guangdong,  8    Chongqing and Sichuan).  These nine provinces cover nearly half of China’s total population and  span China’s eastern, central and western regions.  Table 2 shows the sample size for each year.    A detailed description of the CHIP dataset can be found in Li, Sato and Sicular (2013).  Here  we  highlight  key  features  relevant  to  our  analysis.    The  CHIP  rural  sample  is  a  subset  of  the  National  Bureau  of  Statistics  (NBS)  annual  rural  household  survey  sample,  which  covers  68,000  households in all 31 provinces. Like the larger NBS rural sample from which it is drawn, the CHIP  sample  is  representative  at  the  provincial  level.  CHIP’s  provincial  sample  sizes  are  not  proportional  to  the  provincial  populations.   For  this  reason,  and  also  because  of  the  deliberate  selection  of  provinces  covered  by  CHIP  so  as  to  represent  China’s  three  major  regions  (eastern,  central,  western),  for  most  analyses  we  use  two‐level  weights  reflecting  the  provincial  and  regional  populations.   Weights  are  constructed  using  population  statistics  from  China’s  annual  1% population sample surveys (NBS, various years).    The  nine  provinces  in  the  2007‐09  CHIP  sample  exclude  the  Northeast  and  China’s  autonomous  regions  in  the  Northwest  and  Southwest.  These  autonomous  regions  contain  relatively  high  concentrations  of  the  poor,  which  may  explain  in  part  why  the  CHIP  dataset  has  lower poverty rates than the full NBS sample.  Based on the 2009 official poverty line and the full  NBS national rural household survey data for 2009, China’s poverty rate was 4.7%; using the same  poverty threshold and (weighted) CHIP rural data, the poverty rate is 3.2%.    The  nine  provinces  covered  in  the  CHIP  sample  also  have  lower  concentrations  of  dibao  participants than is the case nationwide according to the official data. In 2009 the nine provinces  covered  by  the  CHIP  rural  sample  contained  47%  of  China’s  rural  population  but  only  38%  of  China’s  rural  dibao  recipients.2   Nevertheless,  the  mean  values  of  key  variables  such  as  income  are not dissimilar to those in the full NBS sample (Table 2; Li, Sato and Sicular 2013).  Thus, with                                                               2  Population data from NBS (various years).  Provincial and national rural dibao data are for the month of  December, 2009, and are published on the Ministry of Civil Affairs website.  Note that in December 2008 the nine  provinces contained 36% of rural dibao recipients in China.  See  http://files.mca.gov.cn/cws/201001/20100128094132409.htm and  http://cws.mca.gov.cn/accessory/200905/1243323064255.htm, accessed December 31, 2012.        9    careful  interpretation  in  light  of  sample  coverage,  the  CHIP  data  provide  a  reasonable  approximation of the situation in much of China.  The  CHIP  dataset  contains  detailed  information  on  household  incomes,  consumption,  composition  and  demographics,  and  many  other  (but  not  all)  variables  collected  by  the  NBS  as  part  of  its  annual  rural  household  survey.  Additional  variables  were  collected  using  an  independent  questionnaire  designed  by  the  CHIP  and  RUMiC  project  participants.    The  CHIP  dataset  also  contains  matching  community‐level  data  gathered  through  a  village  survey.    The  availability  of  rich  information  at  the  individual,  household  and  village  levels  provides  a  unique  resource for our analysis.  The  CHIP  datasets  also  contain  information  on  household  participation  in  the  dibao  and  wubao  programs.    Participation  is  self‐reported.    In  our  analyses  we  treat  households  that  indicated  participation  in  either  the  dibao  or  wubao  programs  as  dibao  households  and  their  members as dibao participants because the distinction between the two programs is not always  clear at the local level and because during the time frame of our analysis the wubao program was  to some extent being absorbed by the dibao program (World Bank Social Protection Group 2010).    Table 2 shows the number of dibao (including wubao) households and individuals in the  CHIP  datasets.  The  numbers  of  dibao  households  and  individuals  increase  markedly  over  the  three  years,  reflecting  the  expansion  of  the  program  during  this  time  frame.   The  numbers  of  dibao  households  and  individuals  are  adequate  for  analysis  at  the  national  level,  but  with  disaggregation the numbers quickly become too small.  Consequently, our analysis is carried out  primarily at the national level.    In order to evaluate the dibao program’s targeting performance and poverty impacts, we  need  to  estimate  the  “ex  ante”  or  counterfactual  level  of  income  that  households  would  have  had in the absence of the dibao transfers.  Here we estimate ex ante income as equal to reported  or  “ex  post”  income  minus  the  amount  of  dibao  transfers  received  by  the  household.    This  approach  assumes  that  receiving  a  dibao  transfer  does  not  change  household  behavior.    It  is  widely  recognized  in  the  literature  on  cash  transfers  that  households  that  receive  transfers  are  likely  to  alter  their  behavior,  for  example,  by  reducing  effort  to  earn  income.   If  this  is  the  case  for  rural  dibao  recipient  households,  our  estimates  of  ex  ante  income  will  understate  the  true  10    counterfactual  income  that  households  would  have  had  in  the  absence  of  the  transfer.  Consequently,  our  estimates  of  ex  ante  income  are  likely  to  be  too  low,  thus  exaggerating  the  difference between ex post and ex ante incomes and leading to overstatement of the impact of  the dibao program on incomes and on poverty.  Despite this possible overstatement, we find that  the  impact  of  the  dibao  program  on  poverty  rates  is  relatively  small.    In  view  of  the  small  measured  impact  of  the  program  even  with  possible  overstatement,  use  of  more  complicated  methodology that incorporates household responses is not warranted.    The  CHIP  household  survey  data  contain  ex  post  incomes,  but  not  information  on  the  amounts  of  dibao  transfers  received  by  the  households.3   Information  about  dibao  transfers  is,  however,  available  at  the  village  and  county  levels.    The  CHIP  village‐level  data  contain  information for 2008 and 2009 on the number of dibao and wubao households within the village  and on the average dibao transfer per recipient within the village.  Also, MOCA publishes county‐ level  data  on  rural  dibao  participation  and  expenditures,  which  can  be used  to  calculate  county  average dibao expenditures per recipient.4  It is possible that county expenditures include some  categories  of  government  spending  on  the  dibao  program  other  than  the  dibao  transfers  to  households; as discussed later, however, the county average dibao expenditures are quite similar  to the village average transfers.    We  use  the  village  average  dibao  transfers  and  county  average  dibao  expenditure  amounts as proxies for household level dibao transfers.  In this way we obtain two estimates of  ex ante income for dibao households:  one is equal to ex post household income per capita minus  the village average dibao transfer, and the other is equal to ex post income per capita minus the                                                               3  The data contain information on the total transfer income received by the households, including both private and  public transfers, but without any breakdown by source or type of transfer.  We found no correlation between total  transfers received by households and their dibao participation.  4  MOCA publishes county‐level dibao data on a monthly basis.  In our analyses for 2008 and 2009, we use year‐end  (December) values of the MOCA county‐level dibao participation and expenditure levels to calculate monthly dibao  expenditures per recipient.  To obtain annual dibao expenditures, we multiply the December amounts by twelve.   These estimates therefore capture the level of transfers per capita attained by the end of the calendar year.  Since  the MOCA county‐level data are not available for 2007, for 2007 we use the January 2008 county‐level data,  multiplied by twelve.  We compared the January versus December values of the MOCA dibao variables for later  years (December 2008 versus January 2009, and December 2009 versus January 2010) and did not find systematic  differences.  11    county average dibao expenditure.5  This approach effectively assumes an egalitarian distribution  within villages or within counties of dibao benefits among dibao recipients.     The dibao participation rates in the CHIP rural survey are lower than the aggregate rates  implied  by  official  data. 6    To  some  extent  this  reflects  the  selection  of  provinces  in  the  CHIP  sample, but the discrepancy remains even for the nine CHIP provinces (to be discussed in more  detail  below).    The  reason  why  the  CHIP  sample  has  lower  dibao  participation  rates  than  the  official  data  is  not  clear.    It  is  possible  that  dibao  households  are  under‐sampled  in  the  CHIP  survey.    Under‐sampling  of  poor  households—which  are  presumably  more  likely  to  be  dibao  recipients—is  a  known  feature  of  the  NBS  household  survey  samples  from  which  the  CHIP  samples  are  drawn.    It  is  also  possible  that  some  dibao  households  do  not  report  their  dibao  participation.    Households  may  not  be  aware  that  the  transfers  they  received  were  from  the  dibao  program,  or  they  may  not  want  to  disclose  their  participation  in  the  program.    A  third  possibility  is  that  the  official  numbers  overstate  true  participation  rates.   It  is  widely  accepted  that  local‐level  governments  in  China  massage  their  statistics  so  as  to  appear  to  comply  with  central  government  policy  targets  and  in  order  to  obscure  local  irregularities  in  program  implementation (Hvistendahl 2013).    IV. Patterns of dibao participation, thresholds and transfers      Consistent  with  the  official  data  in  Table  1,  our  data  show  substantial  expansion  of  the  dibao program since 2007 (Table 3).  The mean dibao threshold, calculated using MOCA county‐ level data for all provinces, increased from 1,064 yuan per capita in 2007 to 1,428 yuan per capita  in 2009; changes were similar for the nine sample provinces.  The mean dibao transfer per capita  also increased.  Dibao thresholds were, on average, higher than, and dibao transfers lower than,  China’s official poverty lines at the time (785 yuan in 2007, 1,067 yuan in  2008, and  1,196 yuan  in 2009).                                                                 5  In the few cases of missing village‐level (county‐level) data we use county‐level (village‐level) information to  impute missing values.  6  Gao, Garfinkel and Zhai (2009) find that in the CHIP urban data (for 2002) the rate of dibao participation is also  lower than the officially reported rate.    12    The  MOCA  county‐level  data  show  substantial  variation  in  dibao  eligibility  thresholds.   Figure 1 is a graph of the distribution of county dibao thresholds for the CHIP sample counties in  each of the three sample years.  In 2007 and 2008 the county dibao thresholds ranged from less  than 500 yuan per capita per year to more than 3,000 yuan.  In 2009 the lowest thresholds had  risen above 500 yuan, and the highest to more than 4,000 yuan.    Figures  2a  and  2b  show  the  distributions  of  dibao  transfers  in  the  CHIP  sample  counties  for  2008  and  2009.   The  distributions  based  on  the  county‐level  averages  from  MOCA  data  and  on the village‐level averages from CHIP are similar, although variation is wider at the village level  (because  averaging  at  the  county  level  eliminates  variation  within  counties).   As  is  the  case  for  the  thresholds,  variation  in  the  dibao  transfers  is  substantial.    In  2009,  for  example,  county  average dibao transfers ranged from less than 500 to more than 3,000 yuan per capita.  Dibao  participation  increased  along  with  dibao  thresholds  and  transfer  amounts.   Calculated  using  the  CHIP  data,  the  rate  of  participation  in  the  rural  dibao  program  increased  from 1.9% in 2007 to 3.0% in 2009 (Table 4).  Dibao participation rates in the CHIP data are lower  than  national  participation  rates  implied  by  the  MOCA  statistics,  which  increased  from  5.0%  of  the  rural  population  in  2007  to  6.9%  in  2009.  Possible  reasons  for  discrepancies  between  the  CHIP and official dibao statistics include those discussed earlier.     Table 4 reports dibao participation rates by province calculated using the CHIP data and  also the official data.  Based on the CHIP data, dibao participation rates in 2009 ranged from less  than 1% in Hebei and Zhejiang provinces to 5‐6% in Guangdong and Chongqing.  Similar variation  is  evident  in  the  official  data.    Such  variation  reflects  differences  across  locations  in  dibao  thresholds, financing and implementation, as well as in household incomes and thus eligibility.  Is  dibao  participation  higher  for  lower  income  households?    Using  the  CHIP  data,  we  calculate  dibao  participation  rates  by  deciles  of  ex  ante  income  (Figure  3).    In  general,  dibao  participation rates are higher for poorer income groups.  In all three years the participation rates  are  highest  for  individuals  in  the  poorest  decile  of  the  income  distribution.   Dibao  participation  drops sharply for the second poorest decile, and thereafter tends to decline further as one moves  to higher income groups. In all years, however, less than 10% of individuals in the poorest decile  13    are dibao participants.  Moreover, in all years dibao participation is evident in all income deciles,  including the very richest.    With expansion of the dibao program over time, the pattern of  participation has shifted  more towards poorer income groups.  As shown in Figure 3, between 2007 and 2009 participation  rates  increased  for  most  income  groups,  with  relatively  large  increases  for  the  bottom  deciles.   Participation  rates,  however,  also  rose  for  middle  deciles.    For  the  richest  four  deciles,  participation  rates  remained  below  2%  in  all  three  years.    Figure  3  reveals  that  even  though  poorer  groups  are  more  likely  to  participate  in  the  dibao  program,  participation  by  middle‐ income and richer deciles is nontrivial.         V. Impact of dibao transfers on incomes and poverty    Do  dibao  transfers  provide  a  minimum  income  guarantee,  that  is,  do  they  bring  household  incomes up to the level of local dibao thresholds? In order to answer this question, we compare  ex ante and ex post incomes for individuals whose incomes were below the local (county) dibao  threshold.   Table  5  gives  the  percentages  of  individuals  in  the  CHIP  sample  with  ex  ante  and  ex  post  incomes  below  the  local  dibao  thresholds  in  each  of  the  three  years.   The  first  three  rows  classify  individuals  using  ex  post  incomes;  the  second  three  rows  using  ex  ante  incomes  calculated  using  village  average  transfers;  and  the  bottom  three  rows  using  ex  ante  incomes  calculated using county average transfers.  The  first  column  shows  the  percentages  of  all  individuals  in  the  CHIP  sample,  including  both beneficiaries and non‐beneficiaries, whose incomes were below the dibao thresholds.  The  percentage of individuals whose ex post income was below the dibao thresholds increased over  time from 2.4% in 2007 to 2.6% in 2008 and further to 3.8% in 2009.  This increase is somewhat  surprising given the dramatic expansion of dibao participation and transfers during these years;  however,  dibao  thresholds  were  also  raised.  Examination  of  ex  ante  incomes  reveals  that  eligibility  rates  also  increased:   from  2007  to  2009  the  share  of  individuals  in  the  CHIP  sample  with  ex  ante  incomes  (calculated  using  county  average  transfers)  below  the  local  dibao  thresholds rose from 2.5% to 4.1%.    14    Did  the  dibao  program  provide  a  minimum  income  guarantee?    In  all  three  years  the  percentage  of  dibao  recipients  with  ex  ante  incomes  below  the  dibao  thresholds  exceeded  the  percentage with ex post incomes below the thresholds (last column of Table 5).  For example, in  2009  12  to  15%  of  dibao  recipients  had  ex  ante  income  below  the  dibao  thresholds,  and  only  5.7% had ex post income below the dibao thresholds.  In other words, the dibao transfers raised  more  than  half  of  dibao  recipients  who  started  out  below  the  local  dibao  threshold  above  the  local threshold. We conclude that the rural dibao program was reasonably successful in providing  an income guarantee for dibao recipients who started out below the local dibao threshold.  Of  course,  these  numbers  ignore  non‐recipients  whose  incomes  were  below  the  dibao  thresholds.  About 90% of individuals with income below the local threshold did not receive dibao  transfers. For these individuals, the dibao program did not provide a minimum income guarantee.  The  lack  of  guarantee  to  this  group  reflects  a  substantial  exclusionary  error  in  targeting,  which  we discuss in the next section.    Did  the  dibao  program  reduce  rural  poverty,  and  if  so,  to  what  extent?   We  answer  this  question by comparing poverty incidence and the poverty gap calculated using ex ante versus ex  post  incomes.   Table  6  reports  estimates  of  poverty  incidence  calculated  using  three  absolute  poverty  lines.7   In  all  cases  poverty  incidence  was  higher  for  ex  ante  incomes  than  for  ex  post  incomes.  This  is  consistent  with  a  poverty‐reducing  impact  of  the  dibao  program.   In  all  cases,  however,  the  difference  in  ex  ante  versus  ex  post  poverty  incidence  is  smaller  than  half  a  percentage point.  In other words, the dibao program’s impact on poverty incidence was small.    Table 7 shows estimates of the poverty gap calculated using ex ante incomes and ex post  incomes.  As  expected,  the  poverty  gap  calculated  using  ex  ante  incomes  is  larger  than  that  calculated using ex post incomes.  In 2007 and 2008 the ex ante poverty gap was 2‐3% larger than  the  ex  post  poverty  gap,  and  in  2009  it  was  6.5%  larger.   Again,  the  difference  is  fairly  modest,  especially when compared to total dibao expenditures.                                                                 7  For estimates of absolute poverty, we use China’s official poverty line as of 2011 (adjusted back to 2007, 2008  and 2009 using the national rural consumer price index).  We also use the $1.25 and $2 per person per day  international poverty thresholds based on purchasing power parity (PPP) income. See notes to Table 6 and Golan,  Sicular and Umapathi (2014) for further details.     15    According to the official data, in 2007 total dibao expenditures were equivalent to 18% of  the ex ante poverty gap; by 2009 total dibao expenditures had risen to 64% of the ex ante poverty  gap (Table 7).  The reduction in the poverty gap per yuan dibao expenditure was therefore fairly  small.   In 2007 each yuan of dibao expenditures was associated with a reduction in the poverty  gap  of  0.13  yuan.   In  2009  each  yuan  of  dibao  expenditures  was  associated  with  a  reduction  in  the poverty gap of 0.10 yuan.     Dibao participation in the CHIP sample is lower than that reported in official statistics, and  it  may  be  appropriate  to  evaluate  the  program’s  poverty  impact  using  the  level  of  dibao  expenditures  implied  by  the  CHIP  data.   We  calculate  total  dibao  expenditures  implied  by  the  CHIP  data  as  equal  to  the  weighted  sum  of  county  level  transfers  times  the  number  of  dibao  recipients within each county (see note to Table 7).8  By this calculation, total dibao expenditures  are substantially lower than the official numbers.  In 2009, for example, they are only 36% of the  official total.    Even using these lower estimates of total dibao expenditures, the poverty impact of the  dibao  program  remains  modest.  In  2009,  for  example,  dibao  expenditures  implied  by  the  CHIP  data were equivalent to 26% of the ex ante poverty gap, but the poverty gap calculated using ex  post  incomes  was  only  6.5%  lower  than  that  calculated  using  ex  ante  incomes.   Each  yuan  of  dibao expenditures was associated with a reduction in the poverty gap of only 0.24 yuan. These  discrepancies between dibao expenditures and poverty reduction suggest leakages in targeting.      VI. Conventional analysis of dibao targeting     The dibao program’s stated goal is to assist households with incomes below the dibao thresholds,  so inclusionary targeting error—the proportion  of program beneficiaries with higher incomes— is a relevant criterion for evaluation of the program.  The dibao program does not claim to cover  all  individuals  with  incomes  below  the  dibao  threshold,  so  exclusionary  error  may  not  be  a  measure  of  the  success  of  the  program  in  meeting  its  own  objectives.  Nevertheless,  analysis  of  the program’s exclusionary targeting error is informative.                                                                8  For dibao recipients who live in counties for which MOCA county‐level transfer data are missing, we use the  village average transfers from CHIP.  16    Table  8  contains  estimates  of  inclusionary  and  exclusionary  targeting  error  of  the  dibao  program calculated using local dibao thresholds as the targeting criterion. Targeting errors have  declined over the three years.  For example, based on estimates using the county average dibao  expenditures, from 2007 to 2009 inclusionary error declined from 94% to 86%, and exclusionary  error  from  94%  to  89%.  Despite  these  improvements,  the  overwhelming  majority  of  dibao  beneficiaries  had  ex  ante  incomes  higher  than  the  local  dibao  thresholds.   Moreover,  the  dibao  program reached only a small proportion (11% or less) of individuals with ex ante incomes below  the dibao thresholds. In all years, then, it appears that the vast majority of eligible individuals did  not benefit from the program.  By comparison, for China’s urban dibao program Chen, Ravallion and Wang (2006) report  an inclusionary error of 43% and an exclusionary error of 71%.  Although based on data for earlier  years, their estimates suggest that the targeting performance of China’s urban dibao program is  markedly  better  than  that  of  the  rural  dibao  program.   Weaker  performance  of  the  rural  dibao  program is not surprising given the uneven capacity and resources of local governments in rural  China, as well as the difficulty of measuring rural incomes.      The  targeting  performance  of  the  rural  dibao  program  can  also  be  evaluated  relative  to  the  poverty  line  so  as  to  ascertain  the  extent  to  which  the  program  benefited  the  poor  versus  nonpoor. Table 9 shows the shares of the poor and nonpoor who received dibao benefits.  These  shares  are  calculated  using  the  three  poverty  lines  and  ex  ante  incomes.   In  all  cases,  less  than  10%  of  the  poor  received  dibao  transfers.    A  higher  proportion  of  the  poor  than  nonpoor,  however,  were  dibao  recipients.  For  example,  based  on  the  2011  official  poverty  line,  the  percentage  of  the  poor  receiving  dibao  benefits  in  2009  was  8%,  versus  less  than  3%  of  the  nonpoor.  Also, the proportion of the poor who received dibao benefits increased over time.  For  example,  based  on  the  official  poverty  line,  the  share  of  the  poor  receiving  dibao  benefits  increased from 4.7% in 2007 to 8.0% in 2009.  How well does the dibao program target poor households? Table 10 shows the inclusion  and exclusion errors calculated using ex ante incomes in relation to the official poverty line.  The  inclusion error is between 64 and 75%, depending on the estimate and year. That is, between 64  17    and 75% of dibao recipients were not poor.  The exclusion error is between 92 and 95%, indicating  that the overwhelming majority of the poor did not benefit from the dibao program.  VII. Correlates of dibao participation and propensity score analysis of dibao targeting     The  conventional  analysis  of  dibao  targeting  implicitly  assumes  that  selection  of  program  beneficiaries is based  on current year household incomes as collected by the NBS and reported  in  the  CHIP  data.   As  discussed  by Chen,  Ravallion  and  Wang  (2006),  such  assumptions  may  not  be  correct.    Local  officials  who  implement  the  dibao  program  do  not  have  access  to  the  NBS  income data, and even if they did, the NBS data contain some unknown degree of measurement  error. 9    In  practice,  local  officials  are  likely  to  select  beneficiaries  based  on  some  observable  correlates  of  income.   China’s  national  rural  dibao  policies  in  fact  endorse  such  practices,  and  local regulations explicitly mention alternative criteria for identifying recipients.    In view of these considerations, Chen, Ravallion and Wang (2006) propose an alternative  approach,  propensity  score  targeting  analysis,  based  on  the  idea  that  local  officials  select  beneficiaries with reference to a latent income variable that is correlated with ex ante income as  measured  in  the  survey  data  as  well  as  with  other  observed  characteristics  plus  an  error  term.   Targeting analysis can then be carried out based on latent household incomes (Ravallion 2008).    The first step of propensity score targeting analysis is to estimate a probit regression with  dibao  participation  as  the  dependent  variable  and  with  ex  ante  income  and  other  relevant  observed household characteristics as the independent variables. These other characteristics are  chosen  to  reflect  local  implementation  practices  and  include  variables  such  as  household  demographic  composition,  health  of  household  members,  and  human  and  physical  capital  or  assets.   Second,  the  results  of  the  probit  model  are  used  to  predict  a  conditional  probability  of  program  assignment  (the  propensity  score).  The  estimated  coefficients  from  the  probit  regression correspond to the implicit weights assigned by program administrators when deciding                                                               9  The income data were collected using a diary method.  Although the diary method reduces recall error,  measurement error could arise due to difficulties keeping track of the complex and diverse income sources in rural  China, which include farming, nonagricultural self‐employment, formal wage employment, and informal or casual  jobs, and which generate incomes both in cash and in kind.  Error could also arise due differences in the ability and  willingness of respondents to record accurate data in the diaries.      18    on beneficiaries.  Third, a cutoff is determined based on the observed coverage rate. Beneficiaries  are selected by counting off households ranked from highest to lowest propensity score until the  cutoff is reached.  The selected households are then used to calculate the targeting errors.  Here  we carry out such an analysis using the CHIP survey data, with households as the unit of analysis.    Tables  11,  12  and  13  contain  descriptive  statistics  for  dibao  and  non‐dibao  households.   Both ex post and ex ante incomes of dibao households are, on average, lower than those of non‐ dibao households.  A smaller share of the income of dibao households is from wage employment,  and in 2007 and 2008 (but not 2009) dibao households are less likely to have a member engaged  in migrant work than non‐dibao households.    Household size is smaller for dibao households, and they contain markedly higher shares  of  members  who  are  elderly,  in  bad  health,  or  with  a  disability.   In  2007,  for  example,  20%  of  dibao  households  contained  a  family  member  over  the  age  of  60,  41%  contained  a  member  in  bad health, and 35% contained a member with a disability, as compared to 10%, 14% and  12%,  respectively,  for  non‐dibao  households.  Differences  also  exist  in  ownership  of  physical  assets.   Housing conditions, as  measured by whether housing is multi‐storey and the presence of piped  water  and  flush  toilets,  are  poorer  for  dibao  households.   Ownership  of  durable  goods  such  as  household appliances and motorized vehicles is lower.    Tables  11‐13  show  that  the  communities  in  which  dibao  households  live  are  somewhat  different  from  those  of  non‐dibao  households.   In  general,  a  higher  share  of  dibao  households  live in villages that experienced a natural disaster, do not have a paved road, and are distant from  the nearest township government.    Probit regressions reveal that many of the characteristics in Tables 11‐13 are statistically  significant  predictors  of  dibao  status.  Table  14  reports  the  estimated  marginal  effects  of  the  probit  regressions.   Specification  1  uses  ex  ante  income  calculated  using  village  average  dibao  transfers,  and  specification  2  uses  ex  ante  income  calculated  using  county  average  dibao  expenditures, as the income variable.10                                                                   10  We also estimated the probits using ex post income because of concerns about measurement error in  calculation of ex ante income using village and county average dibao transfers.  We found that the estimated  coefficients on ex post income were in fact smaller and the standard errors relatively bigger than those on our  estimates of ex ante income.  We concluded that our estimates of ex ante income, despite their possible  weakness, are useful for this analysis.  19    In  all  years  the  probability  of  receiving  dibao  benefits  has  a  significant,  negative  association  with  household  income.   The  marginal  effects  imply  that  a  1%  increase  in  ex  ante  income  reduces  the  probability  of  receiving  dibao  by  0.7  to  1.0  percentage  points.    Other  characteristics  that  are  consistently  significant  in  most  years  and  specifications  are:   household  size (negative), bad health (positive), disability (positive), the share of wages in income (negative),  share  of  income  from  non‐agricultural  business  (negative),  and  absence  of  a  major  appliance  (positive).    The  estimated  coefficients  change  somewhat  across  the  years.   Notably,  more  variables  are  significant  in  2009  than  in  the  earlier  two  years.    For  example,  the  share  of  elderly  becomes  significant  (positive)  in  2009,  indicating  that  selection  criteria  may  have  changed  to  emphasize  households with elderly family members.  The presence of a migrant worker (positive), marriages  (negative), deaths (positive), and cultivated land area (negative) also become significant in 2009.    These  changes  may  reflect  the  refinement  of,  or  adaptation  in,  the  criteria  used  by  local  officials to decide on eligibility for the program, or perhaps more coefficients become significant  because  of  smaller  standard  errors  due  to  the  larger  number  of  dibao  households  in  the  2009  sample than in 2007 and 2008.  It is also possible that the expansion of the dibao program during  this  time  period  may  have  allowed  the  widening  of  eligibility  criteria  to  include  more  characteristics.   Dibao  coverage  for  households  classified  as  eligible  using  latent  income  as  the  selection  criterion  is  higher—and  thus  exclusionary  targeting  error  is  lower—than  that  implied  by  conventional targeting analysis (Tables 15 and 16).  In 2007 17% of households selected as eligible  based  on  propensity  scores  received  dibao  benefits,  as  compared  to  6%  for  the  conventional  targeting analysis based on the dibao thresholds (calculated from Table 8). In 2008 20% of eligible  households  and  in  2009  17%  of  eligible  households  received  dibao  benefits  according  to  the  propensity  score  approach,  as  compared  to  7%  and  11%  using  the  conventional  approach.   In  other words, the exclusionary targeting error is lower using the propensity score approach.     The inclusionary targeting error is also lower than for conventional targeting analysis. 83% of  dibao recipients were not eligible based on the propensity score in 2007, as compared to 94% in  the  conventional  analysis;  in  2008  and  2009  the  propensity  score  inclusion  errors  are  80%  and  20    83%,  as  compared  to  92%  and  86%,  respectively,  for  the  conventional  approach  (Tables  8  and  16). Thus dibao leakage to households classified as ineligible using latent income as the selection  criterion is lower than that implied by conventional targeting analysis.    All  in  all,  the  propensity  score  targeting  analysis  yields  smaller  targeting  errors  than  conventional  targeting  analysis.  These  findings  are  consistent  with  a  situation  in  which  local  officials rely on observable characteristics of the households to determine dibao eligibility, or in  which local officials’ perceptions of household income differ from the CHIP income estimates.   VIII. Policy simulations:  Expand Coverage versus Increase Transfer Amounts    In  order  to  examine  options  for  improving  the  impact  of  the  rural  dibao  program,  we  conduct  simulations  using  the  2009  CHIP  data.   A  first  set  of  simulations  investigates  how  expansion  of  the  rural  dibao  program  would  affect  the  level  of  poverty.  The  rural  dibao  program  has  in  fact  expanded  substantially  since  2009:    in  2013  the  total  rural  dibao  budget  was  2.4  times  that  in  2009  (Table  1).    Most  of  this  increase  was  due  to  larger  transfer  amounts  rather  than  wider  coverage:  the  average  dibao  transfer  per  recipient  doubled,  while  the  number  of  recipients  increased only 13%.    Our simulations provide some insights into the potential consequences of such a program  expansion.  We  explore  the  impact  of  expanding  the  program  in  two  ways:    by  increasing  the  amount of dibao transfers going to existing dibao recipients, and by expanding coverage to more  recipients  while  keeping  the  transfer  amounts  unchanged.    The  first  approach  should  reduce  poverty if most dibao beneficiaries are poor and if their transfer amounts are insufficient to bring  them above the poverty line. The second should reduce poverty if exclusionary targeting error is  substantial and transfer amounts are adequate.       This first set of simulations retains local variation in dibao eligibility thresholds and dibao  transfer  amounts  as  observed  in  the  2009  CHIP  data.    We  use  the  average  transfer  in  the  household’s village of residence, as reported in the CHIP village‐level survey, as the local transfer  21    amount. 11    We  calculate  poverty  measures  in  relation  to  the  (2011)  official  poverty  line  and  report weighted statistics.      We  begin  by  constructing  a  baseline  case  that  reflects  observed  incomes  and  dibao  participation  in  the  2009  data.   Baseline  poverty  levels  are equal  to  those  observed  in  the  2009  CHIP  data,  that  is,  they  are  the  levels  of  poverty  implied  by  ex  post  incomes  in  the  data.   The  dibao  budget  for  the  baseline  case  is  equal  to  the  sum  of  local  dibao  transfer  amounts  for  all  dibao recipients (weighted) observed in the data.12   We refer to this as the “observed” baseline.   As shown in Table 17, for the “observed” baseline the poverty rate is 11.2% and the poverty gap  index is 3.9%.  The  simulations  require  a  decision  about  how  much  to  expand  the  program.    For  simplicity,  we  use  a  target  budget  equal  to  the  amount  of  money  that  would  be  spent  if  the  program  were  expanded  to  cover  all  eligible  individuals  in  2009  who  were  not  yet  dibao  beneficiaries.  In other words, we calculate the cost of providing local dibao transfers to all non‐ recipients whose per capita incomes were below the local dibao thresholds, and we add this cost  to the baseline dibao budget.  This yields a target budget equal to 2.54 times the baseline budget.   Simulations of the impact of expanding the dibao program are shown in Table 17.  For the  simulation  with  expanded  coverage,  we  present  two  scenarios.   Simulation  (a)  assumes  perfect  targeting:   all  added  dibao  recipients  have  income  below  the  dibao  eligibility  threshold  in  their  locations  of  residence,  in  other  words,  inclusionary  targeting  error  among  added  recipients  is  zero.    By  construction,  the  target  budget  in  the  simulation  is  just  sufficient  to  ensure  that  all  eligible individuals receive dibao transfers, so exclusionary targeting error is also zero.  Simulation  (b) assumes no targeting:  additional recipients are selected through random lottery from among  all non‐recipients.  Thus, the added recipients in simulation (b) include individuals whose incomes  are  above  the  dibao  thresholds.  These  two  simulations  can  be  interpreted  as  optimistic  and  pessimistic targeting scenarios for expansion of coverage.                                                                 11  In cases where data for the village average dibao transfer are missing, we use the county average transfer.  12  Note that the dibao budget here does not equal the official number reported by MOCA, reflecting in part the  lower dibao participation rate in the CHIP sample than in the official statistics (see Table 7 and related text).  Also,  the dibao budget here differs a bit from the CHIP total dibao expenditures in Table 7, which is calculated using  county average dibao expenditures.  Here we use village average dibao transfers.  22    The  poverty  results  for  simulations  (a)  and  (b)  reveal  that  expanding  coverage  has  the  potential to substantially reduce poverty relative to the “observed” baseline, depending on how  the  additional  recipients  are  selected.   If  we  assume  optimistically  that  the  new  recipients  are  selected  using  perfect  targeting  (simulation  a),  then  the  expansion  reduces  the  poverty  headcount  by  more  than  5%,  the  poverty  gap  by  24%,  and  the  squared  poverty  gap  by  17%.   If  we assume random selection (simulation b), the expansion reduces poverty by at 3% or less.        Would  increasing  the  transfer  amount  to  baseline  recipients  be  more  effective  than  expanding  coverage?   Simulation  (c)  shows  the  results  of  increasing  transfers  without  changing  coverage.   The  poverty  impact  is  modest:   relative  to  the  baseline,  poverty  reduction  is  at  best  3%.    This  impact  is  considerably  smaller  than  that  achieved  if  coverage  is  expanded  and  new  recipients  are  well  targeted  (simulation  a),  and  it  is  similar  to  that  if  coverage  is  expanded  and  new recipients are selected randomly (simulation b).    We  conclude  that  even  if  targeting  is  imperfect,  so  long  as  it  does  a  better  job  than  random  selection,  expanding  coverage  should  yield  greater  poverty  reduction  than  increasing  transfer amounts. These simulations suggest that the large increase in the dibao budget observed  between 2009 and 2013 would have had greater poverty impact if the additional funds had been  used mainly to expand coverage rather than increase transfers.     IX. Policy simulation:  Nationally uniform transfer and threshold     As  shown  in  earlier  sections,  dibao  thresholds,  transfers  and  rates  of  coverage  vary  locally.  Studies  have  found  that  richer  areas  with  greater  fiscal  capacity  tend  to  have  more  generous  dibao  programs  (Ravallion,  2009).   Consequently,  households  above  the  official  poverty  line  in  richer areas may be selected for dibao, while households below the poverty line in poorer areas  may  be  left  out;  moreover,  households  in  richer  areas  may  receive  larger  dibao  transfers  than  those  in  poorer  areas.  For  these  reasons,  some  studies  have  recommended  that  China  adopt  a  nationally uniform threshold and more equal transfer amounts (World Bank 2009).      We investigate the impacts of adopting a uniform transfer and uniform threshold with a  second set of simulations.  For simulations of a uniform transfer, we set the transfer equal to the  23    average  transfer  amount  in  the  relevant  baseline  simulation.    For  simulations  of  a  uniform  threshold,  we  set  the  threshold  equal  to  the  official  poverty  line.   Individuals  are  classified  as  eligible for dibao if their ex ante household income per capita is below the official poverty line.13    Our first simulation replaces the locally diverse transfers in the “observed” baseline with  a  uniform  transfer  equal  to  the  average  observed  transfer,  which  was  666  yuan.    The  dibao  thresholds,  recipients, and budget are identical to the “observed” baseline case.    The outcome  of  this  policy  is  shown  in  Table  17  as  simulation  (d).   Compared  to  the  “observed”  baseline,  the  poverty  headcount  decreases  very  slightly,  the  poverty  gap  increases  very  slightly,  and  the  squared poverty gap is unchanged. These results suggest that, in the absence of any other policy  changes, adopting a uniform national transfer would yield minimal poverty gains.    One reason why simulation (d) has such a small impact on poverty is that dibao transfers  will  only  reduce  poverty  if  the  recipients  are  poor,  but  in  this  simulation  the  recipients  are  the  “observed”  ones,  most  of  whom  are  above  the  poverty  line.    According  to  our  conventional  targeting analysis, three quarters of dibao recipients already had incomes above the poverty line  before receiving transfers.        How  would  adopting  a  uniform  transfer  affect  poverty  if  targeting  were  improved?   To  answer this question, we ask how shifting to a uniform transfer would affect poverty under the  assumption of perfect targeting.  We construct a new baseline case with perfect targeting relative  to  the  observed  local  dibao  thresholds.   For  this  “perfect  dibao  targeting”  baseline  we  assume  that individuals receive dibao transfers if and only if their ex ante incomes are below their local  dibao thresholds.  In other words, all individuals who are dibao eligible, and no one else, receive  transfers.  In this baseline the transfers are equal to the local transfer amounts. The dibao budget  implied  by  this  “perfect  dibao  targeting”  baseline  is  23.7  billion  yuan.    The  baseline  poverty  outcomes are shown in Table 18.    We  now  replace  the  locally  varying  dibao  transfers  in  the  “perfect  dibao  targeting”  baseline with a uniform transfer.  The transfer is equal to the average transfer (887 yuan) in the  “perfect dibao targeting” baseline. The results of this simulation (e) are shown in the second line                                                               13  At 2,098 yuan, the official poverty line is higher than the average dibao threshold; however, in some counties  the threshold exceeds this level.  See Figure 1 and Table 3.  24    of Table 18.  Now the impact of adopting a uniform transfer is more substantial.  All three poverty  measures  decline,  especially  the  poverty  gap,  which  is  reduced  by  12%.  This  simulation  demonstrates that if there were no inclusionary targeting error, then adopting a uniform transfer  would substantially reduce poverty.      What about adopting a uniform threshold?  For the uniform threshold we use the poverty  line,  which  implies  that  everyone  who  is  poor  is  eligible.    Since  the  poverty  line  is  higher  on  average than the local dibao thresholds, the number of eligible will be larger than the number of  dibao eligible.  Consequently, our baseline target budget based on dibao targeting is insufficient  to cover all eligible individuals. We must therefore make some assumption about how recipients  are selected from among the poor.     We  use  two  alternative  assumptions.   The  first  is  that  recipients  are  selected  based  on  distance  from  the  poverty  line,  starting  with  the  poorest  (simulation  f).    The  second  is  that  recipients  are  selected  randomly  from  among  the  poor  (simulation  g).   Both  selection  methods  yield zero inclusionary and zero exclusionary targeting error; however, selection in simulation (g)  ignores depth of poverty.   In  these  simulations  the  target  budget  is  that  in  the  “perfect  dibao  targeting”  baseline,  and  recipients  receive  the  local  varying  transfers.  Comparing  the  poverty  outcomes  of  simulations  (f)  and  (g)  to  the  “perfect  dibao  targeting”  baseline  tells  us  whether,  in  a  world  of  perfect targeting, replacing local thresholds with a uniform threshold would reduce poverty.   As reported in Table 18, simulation (f) reduces the poverty gap and squared poverty gap  compared  to  the  baseline,  but  the  poverty  headcount  increases.    Simulation  (g)  reduces  the  poverty  headcount  and  poverty  gap,  but  the  squared  poverty  gap  increases.   This  difference  in  outcomes between simulations (f) and (g) is not surprising, because the dibao recipients in (f) are  on  average  in  deeper  poverty  than  the  recipients  in  (g).   We  conclude  that  adopting  a  uniform  national  eligibility  threshold  has  the  potential  to  reduce  poverty  substantially  compared  to  retaining local dibao thresholds, although the nature of the poverty impact will depend on how  recipients are selected among the poor.  Finally, what would be the impact of adopting both a uniform dibao transfer amount and  a  uniform  threshold?   Simulations  (h)  and  (i)  explore  this  policy  option.   In  both  (h)  and  (i)  the  25    uniform  transfer  is  set  equal  to  the  average  transfer  in  the  “perfect  dibao  targeting”  baseline.   Simulation (h) selects recipients based on depth of poverty, while simulation (i) selects recipients  randomly among the poor.    Both  these  simulations  yield  substantial  reductions  in  some,  but  not  all,  of  the  poverty  measures.   Simulation  (h)  yields  the  largest  reductions  in  the  poverty  gap  and  squared  gap.   In  these  regards  it  is  superior  to  only  adopting  a  uniform  transfer  (e).   The  poverty  headcount  is  higher,  however,  than  in  both  the  baseline  and  simulation  (e).   If  dibao  recipients  are  selected  randomly  among  the  poor  (simulation  i),  then  adopting  both  a  uniform  transfer  and  threshold  can substantially reduce the poverty headcount and poverty gap compared to the baseline, and  also compared to adopting a uniform transfer (e).  The squared poverty gap, however, is higher.     Overall,  the  simulations  in  Table  18  indicate  that  uniform  transfer  and/or  uniform  threshold policies have the potential to increase the dibao program’s effectiveness, and so they  provide  support  for  a  more  centralized,  standardized  approach.    This  conclusion,  however,  is  predicated on the assumption of perfect targeting in both the baseline and policy simulations.  In  fact, the dibao program has substantial inclusionary targeting error. Simulation (d) demonstrates  that in the presence of targeting error at observed levels, the impact of a uniform transfer policy  will be minimal.    Unfortunately, constructing simulations of adopting a uniform threshold in the presence  of targeting error is difficult, because the results will ultimately depend on assumptions regarding  how  recipients  are  selected.   We  speculate,  however,  that  a  uniform  threshold  would  be  more  effective  than  a  uniform  transfer,  because  it  would  increase  the  share  of  dibao  recipients  from  counties  with  lower  dibao  thresholds,  which  tend  to  have  more  poor  households.    A  uniform  threshold policy would require fiscal measures to increase dibao funding to poorer counties.      X. Conclusions  China’s rural dibao program, which was adopted nationwide starting in 2007, is now among the  largest  unconditional  cash  transfer  schemes  in  the  world.   The  program’s  implementation  and  expansion in recent years have coincided with reductions in rural poverty in China. This raises the  question of whether, or to what extent, the program has contributed to poverty reduction.  26      Using  household  survey  data  matched  with  administrative  data  for  2007‐2009,  we  have  examined the relationship between China’s rural dibao program and rural poverty and conducted  targeting  analysis  using  conventional  and  propensity  score  approaches.    We  find  that  during  these  years  the  rural  dibao  program  provided  sufficient  income  to  poor  beneficiaries,  but  the  poverty  impact  of  the  program  overall  was  small.   Although  total  dibao  expenditures  are  fairly  large relative to the poverty gap, the program did not substantially reduce the poverty gap.      Conventional  targeting  analysis  reveals  large  inclusionary  and  exclusionary  targeting  errors.   Propensity  score  analysis  of  targeting  reduces  the  targeting  errors,  which  suggests  that  the  program  has  been  implemented  in  reference  to  an  unobserved  latent  income  variable  and  observable  correlates  of  income.    Nevertheless,  even  using  the  propensity  score  targeting  approach, the targeting errors remain quite large.    These  findings  are  subject  to  some  limitations  of  our  data.  One  limitation  is  the  lack  of  household‐level  information  on  dibao  transfers.   Another  is  potential  understatement  of  dibao  participation.   Dibao  participation  in  the  CHIP  sample  is  considerably  lower  than  in  the  official  statistics.    This  discrepancy  could  be  because  the  official  statistics  are  biased;  however,  if  it  reflects bias in the CHIP survey sample, then our findings could understate the dibao program’s  effectiveness.  Our analysis indicates that during these years a central reason for the program’s modest  poverty impact was that the proportion of the population covered by the program as measured  by both the CHIP and official data was relatively small.   Since 2009 government spending on the  rural dibao program has expanded rapidly.  Most of the budget increase, however, has been used  to increase transfer amounts.  The number of recipients has changed relatively little.      Using simulations, we investigate whether expanding the dibao program would increase  its  impact  on  poverty.   Our  findings  indicate  that  expanding  the  program  could  be  beneficial  if  the  expansion  mainly  takes  the  form  of  expanding  coverage  rather  than  increasing  transfer  amounts per recipient.  We also use simulations to explore whether adopting a uniform transfer  and uniform threshold will improve the program’s poverty impact.  We find that standardization  of  transfers  and  thresholds  has  the  potential  to  substantially  reduce  poverty,  but  the  extent  to  which that potential is realized depends critically on targeting.  For example, a uniform transfer  27    to the dibao recipients observed in the 2009 data would yield minimal improvement in poverty  by any measure.          The  simulations  yield  several  broad  lessons  for  cash  transfer  programs.  First,  they  highlight  potential  tradeoffs  between  program  coverage  and  the  generosity  of  transfers  per  recipient.   Program  coverage  and  generosity  can  have  different  impacts  on  poverty,  and  those  impacts  depend  on  targeting  performance.    Our  simulations  illustrate  how  the  impacts  of  coverage versus generosity change under alternative targeting scenarios.  We treat targeting as  exogenous,  but  we  acknowledge  that  targeting  could  be  influenced  by  the  parameters  of  the  program  and  thus  be  endogenous.   For  example,  small  transfers  may  promote  self‐selection  by  poorer households into the program, thus improving targeting as evidenced by the Brazilian Bolsa  Familia  program  (Bastagli,  2008).  This  sort  of  interaction  between  program  parameters  and  targeting  performance  strengthens  the  case  for  expanding  coverage  versus  increasing  transfer  amounts.   Second, the simulations shed some insights about local variation versus uniformity of cash  transfer  programs.   The  argument  for  standardization  in  China  is  that  under  the  decentralized  fiscal system, local budgets for transfer programs are positively correlated with local income.  Our  simulations  suggest that in the presence of weak targeting, the gains from standardization may  in practice be limited.  Moreover, we speculate that under these conditions adopting a uniform  eligibility criterion may be more effective in reducing poverty than adopting a uniform transfer,  because  a  uniform  threshold  would  tend  to  increase  the  proportion  of  recipients  located  in  poorer locations.  Standardization of thresholds (or, for that matter, transfers) would, however,  probably require fiscal subsidies to poorer locations in order to support their increased program  costs.          28    References    Bastagli, Francesca, 2008, “The design, implementation and impact of conditional cash transfers:  An evaluation of Brazil’s Bolsa Familia”, Ph.D. thesis, London School of Economics.  Chen,  Shaohua,  Martin  Ravallion,  and  Youjuan  Wang,  2006,  “Di  Bao:  A  Guaranteed  Minimum  Income in China’s Cities?” World Bank Policy Research Working Paper WPS 3805.  Deaton,  Angus,  2010,  “Instruments,  Randomization  and  Learning  about  Development,”  Journal  of Economic Literature 48(2): 424‐455.  Department of Social, Science and Technology Statistics of the National Bureau of Statistics (NBS)  (2008),  Zhongguo  shehui  tongji  nianjian  2008  (China  Social  Statistical  Yearbook  2008),  Beijing:  Zhongguo tongji chubanshe.  Gadenne,  Lucie,  and  Monica  Singhal,  2013,  “Decentralization  in  Developing  Economies,”  NBER  Working Paper no. 19402.   Gao,  Qin,  Irwin  Garfinkel  and  Fuhua  Zhai,  2009,  “Anti‐poverty  Effectiveness  of  the  Minimum  Living  Standard  Assistance  Program  in  Urban  China,”  Review  of  Income  and  Wealth  55  (special  issue 1): 630‐655.  Hvistendahl, Mara, 2013, “The Numbers Game,” Science 340(6136):  1037‐1039, May.  Li,  Shi,  Hiroshi  Sato  and  Terry  Sicular,  eds.,  2013,  Rising  Inequality  in  China:    Challenges  to  a  Harmonious Society, New York:  Cambridge University Press.  Lin,  Wanlong  and  Christine  Wong,  2012,  “Are  Beijing’s  Equalization  Policies  Reaching  the  Poor?  An Analysis of Direct Subsidies under the “Three Rurals” (sannong),” The China Journal 67: 23‐45.  Luo, Chuliang and Terry Sicular, 2013, “Inequality and Poverty in Rural China,” chapter 5 in Li, Shi,  Hiroshi Sato and Terry Sicular, eds., 2013, Rising Inequality in China:  Challenges to a Harmonious  Society, New York:  Cambridge University Press.  Ministry  of  Civil  Affairs,  2012,  2011  nian  shehui  fuwu  fazhan  tongji  nianjian  (2011  Statistical  Report  on  the  Development  of  Social  Services),  http://cws.mca.gov.cn/article/tjbg/.   Accessed  April 8, 2013.  Ministry  of  Civil  Affairs,  2011,  2010  nian  shehui  fuwu  fazhan  tongji  nianjian  (2010  Statistical  Report  on  the  Development  of  Social  Services),  http://cws.mca.gov.cn/article/tjbg/.   Accessed  April 8, 2013.  29    Ministry  of  Civil  Affairs,  2010,  2009  nian  shehui  fuwu  fazhan  tongji  nianjian  (2009  Statistical  Report  on  the  Development  of  Social  Services),  http://cws.mca.gov.cn/article/tjbg/.   Accessed  April 8, 2013.  Ministry  of  Civil  Affairs,  2009,  2008  nian  shehui  fuwu  fazhan  tongji  nianjian  (2008  Statistical  Report  on  the  Development  of  Social  Services),  http://cws.mca.gov.cn/article/tjbg/.   Accessed  April 8, 2013.  Ministry  of  Civil  Affairs,  2008,  2007  nian  shehui  fuwu  fazhan  tongji  nianjian  (2007  Statistical  Report  on  the  Development  of  Social  Services),  http://cws.mca.gov.cn/article/tjbg/.   Accessed  April 8, 2013.  Ministry  of  Civil  Affairs,  2007,  2006  nian  shehui  fuwu  fazhan  tongji  nianjian  (2006  Statistical  Report  on  the  Development  of  Social  Services),  http://cws.mca.gov.cn/article/tjbg/.   Accessed  April 8, 2013.  National Bureau of Statistics Rural Socioeconomic Survey Department (various years), Zhongguo  nongcun zhuhu diaocha nianjian (China Yearbook of Rural Household Survey), Beijing: Zhongguo  tongji chubanshe.  National  Bureau  of  Statistics  (NBS)  (various  years),  Zhongguo  tongji  nianjian  (China  Statistical  Yearbook), Beijing: Zhongguo tongji chubanshe.  O’Keefe,  Philip,  2004,  “Social  Assistance  in  China:  An  Evolving  System,”  mimeo,  World  Bank,  Washington, D.C.    Poverty  Alleviation  Office  of  the  State  Council,  2010,  “‘Zhongguo  nongcun  fupin  kaifa  gangyao  (2001‐2010)’ shishi xiaoguode pinggu baogao (China Rural Poverty Alleviation and Development  Program (2000‐2010) Implementation Evaluation Report),” Beijing.    Ravallion, Martin, 2008, “Miss‐targeted or miss‐measured?” Economics Letters 100: 9‐12.   Ravallion, Martin, 2009, “Decentralized Eligibility for a Federal Antipoverty Program: A Case Study  for China,” The World Bank Economic Review 23: 1‐30  Wang, Meiyan, 2007, “Emerging Urban Poverty and Effects of the Dibao Program on Alleviating  Poverty in China,” China and the World Economy 15(2): 74‐88.  World Bank, 2009, “From Poor Areas to Poor People:  China's Evolving Poverty Reduction Agenda  ‐ an Assessment of Poverty and inequality in China:  Main Report,” Washington D.C.:  The World  Bank, http://documents.worldbank.org/curated/en/2009/03/10444409/china‐poor‐areas‐poor‐ people‐chinas‐evolving‐poverty‐reduction‐agenda‐assessment‐poverty‐inequality‐china‐vol‐1‐ 2‐main‐report.  Accessed December 8, 2014.   30    World Bank, 2011, “Reducing Inequality for Shared Growth in China:  Strategy and Policy Options  for  Guangdong  Province,”  Washington  D.C.:    The  World  Bank,   https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/2251.  Accessed April 8, 2013.  World Bank Social Protection Group, Human Development Unit, EASHD, 2010, “Social Assistance  in Rural China:  Tackling Poverty through Rural Dibao,” World Bank, Washington, D.C.  Xinhuanet,  2013,  “Mingzheng  bu:  Dibao  gongzuo  chengxiao  xianzhuo  quanguo  dibao  cuobaolu  yuewei  4%  (Ministry  of Civil  Affairs:   The  Effectiveness  of  Dibao  Work  is  Notable,  National  Error  Rate is 4%), February 25, http://www.chinanews.com/gn/2013/03‐13/4638980.shtml.  Accessed  April 8, 2013.  Xinhua,  2007a,  “77%  of  Rural  Poor  Covered  by  Allowance  System,”  May  8.  http://www.china.org.cn/english/government/212112.htm.  Accessed August 13, 2013.   Xinhua, 2007b, “Chinese Government Decides to Subsidize All Rural Poor,” People’s Daily Online,  May  24.    http://english.peopledaily.com.cn/200705/24/eng20070524_377380.html.    Accessed  August 13, 2013.  Xu, Yuebin and Xiulan Zhang, 2010, “Rural Social Protection in China:  Reform, Performance and  Problems,” chapter 6 in James Midgley and Kwong‐leung Tang, ed.s, Social Policy and Poverty in  East Asia:  The Role of Social Security, New York:  Routledge, pp. 116‐128.  Zhu,  Wurong,  2012,  “Yanfang  chengxiang  dibaozhongde  buzheng  zhi  feng  (Strictly  Oppose  Unhealthy  Practices  in  Urban  and  Rural  Dibao),”  Renminwang,  May  29,  http://news.xinmin.cn/rollnews/2012/05/29/14933396.html.  Accessed April 8, 2013.                                                               31    Figure 1: The Distribution of County‐level Dibao Thresholds, by Year (yuan per person per year)  .0008 .0006 Density .0004 .0002 834 10681200 0 0 1000 2000 3000 4000 Yuan Dibao threshold, 2007 Dibao threshold, 2008 Dibao threshold, 2009   Note:  This figure shows the distribution of dibao thresholds for counties covered in the CHIP  rural sample.  For the year 2007, the January 2008 dibao threshold values were used. For 2008  and 2009, the December 2008 and 2009 threshold values were used.  Vertical lines represent  the yearly median threshold values, which were 834, 1,068 and 1,200 yuan for 2007, 2008 and  2009, respectively.   Source: MOCA (various years).  32    Figure 2a: County and Village Average Dibao Transfers, 2008 (yuan per recipient)  .002 .0015 .001 .0005 0 0 1000 2000 3000 4000 Yuan County Village   Figure 2b: County and Village Average Dibao transfers, 2009 (yuan per recipient)  .002 .0015 .001 .0005 0 0 1000 2000 3000 4000 Yuan County Village     Note:  County transfers shown in Figures 2a and 2b are restricted to counties covered in the  CHIP survey.  Village transfers are for villages covered in the CHIP survey.  Outliers (higher than  4000 yuan) have been removed.  The dashed vertical lines represent the average village  transfer for CHIP villages; the dotted vertical lines represent the average county transfer for  CHIP counties.   Source:  Authors’ calculation based on data from CHIP and MOCA (various years).   33    Figure 3:  Dibao Participation Rates by Ex Ante Income Decile (%)  9% 8% 7% 6% Percent 5% 4% 3% 2% 1% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Deciles ex ante income (minus county transfer), 2007 ex ante income (minus county transfer), 2008 ex ante income (minus county transfer), 2009     Notes:  Weighted.  This shows dibao participation rates for individuals by decile groups, from  poorest (1st decile) to richest (10th decile), based on ex ante income per capita.  Estimates of ex  ante income are calculated using the CHIP income data and average transfers at the county  level (MOCA).  Using average transfers at the village level (CHIP) gives very similar results. 34    Table 1:  Official Statistics for China’s Rural Dibao Program    2006  2007  2008  2009  2010  2011  2012  2013  rural dibao recipients (millions)  15.93  35.66  43.06  47.60  52.14  53.06  53.45  53.88  rural dibao transfers (million yuan)  na  10910  22873  36300  44500  66770  71820  86690  national average rural dibao  na  840  988  1210  1404  1718  2003  2434  threshold (yuan per person per year)  national average rural dibao transfer  na  466  605  816  888  1273  1344  1609  (yuan per recipient per year)    Note:  The Ministry of Civil Affairs only started publishing data on transfers and thresholds for the rural dibao program after 2007, so  data for transfers and thresholds for earlier years are missing or incomplete.  Dibao transfers are the sum of dibao transfers from all  levels of government.  The average transfer is calculated as total rural dibao transfers divided by the number of recipients.  Sources:  NBS (2012); Ministry of Civil Affairs (various years).   35    Table 2:  The CHIP Rural Survey:  Sample Sizes, Dibao Participation and Mean Incomes    2007  2008  2009  Sample size  Number of individuals  31791  31506  31317  Number of households  8000  7994  7955  Dibao participation        Number of individuals  531  662  910  Number of households  145  176  240  Mean income per capita (yuan, current prices)  CHIP sample  4429  5096  5629  NBS survey sample  4140  4761  5153  Annual growth in mean income per capita (%, constant prices)  CHIP sample  na  8.0  10.8  NBS survey sample  9.5  7.9  8.6    Notes:  Here and elsewhere, income is household net income per capita as measured by the  NBS income definition.  Constant‐price growth rates are calculated using the NBS rural  consumer price index (1.054 in 2007, 1.065 in 2008, and 0.997 in 2009). Sample sizes and the  numbers of dibao participants are not weighted.  CHIP sample mean incomes are weighted  using two‐level (province x region) weights.    Sources:  NBS income statistics are from NBS (various years).  CHIP sample sizes and income per  capita are calculated by the authors using the CHIP dataset.        36        Table 3:  Rural Dibao Thresholds and Transfers (yuan per capita per year)    2007  2008  2009  Dibao thresholds        Average, all provinces  1064  1166  1428  Average, 9 provinces  1051  1151  1395  Dibao transfers        Average county transfer, all provinces  580  707  979  Average county transfer, 9 provinces  569  697  974  Average village transfer, CHIP sample  ‐‐  732  845    Notes:  Not weighted. Dibao thresholds and county‐level transfers are calculated using official  monthly county‐level data and cover all counties, not just the CHIP counties.  MOCA county‐ level data are monthly data.  In this table, for the year 2007, we report the averages across  counties for January 2008, multiplied by 12.  For 2008 and 2009 we report the averages for  December 2008 and December 2009, multiplied by 12.  Sources:  Thresholds and county transfers are from MOCA (various years); village transfers are  calculated using the CHIP village‐level data.                    37        Table 4:  Rural Dibao Participation Rates, 2007‐2009 (%)    2007  2008  2009  Dibao participation rates, CHIP data        Full sample  1.91  2.03  3.01  Hebei  0.493  0.337  0.869  Jiangsu  0.969  0.653  1.114  Zhejiang  0.934  0.894  0.667  Anhui  2.036  2.815  3.593  Henan  2.568  3.965  3.738  Hubei  1.366  1.298  1.509  Guangdong  1.259  3.476  4.847  Chongqing  2.020  3.473  6.483  Sichuan  2.859  1.223  3.184  Dibao participation rates, official  data        National  4.99  6.12  6.90  9 provinces in CHIP sample  ‐‐  4.60  5.57  Hebei   ‐‐  4.22  4.39  Jiangsu  ‐‐  3.59  4.03  Zhejiang  ‐‐  2.57  2.63  Anhui  ‐‐  5.10  5.96  Henan  ‐‐  4.48  6.16  Hubei  ‐‐  4.77  5.78  Guangdong  ‐‐  4.59  4.85  Chongqing  ‐‐  5.49  8.43  Sichuan  ‐‐  6.59  7.92    Notes:  Calculated over individuals.  The national CHIP participation rates are calculated using  weights; the provincial CHIP rates are unweighted. CHIP dibao participation rates are self‐ reported by households; members of households that report participation in either the dibao or  wubao program are counted as dibao participants. The NBS publishes statistics on the national  number of rural dibao participants; we divide these by the rural population to obtain the official  national participation rates.  MOCA issues the provincial numbers of rural dibao participants by  month.  We use the December numbers divided by NBS provincial rural population statistics to  calculate the official provincial and 9‐province participation rates. As a check, we calculated the  national participation rates using the MOCA December numbers, which gives participation rates  of 5.94 in 2008 and 6.68 in 2009; these are consistent with the participation rates based on the  NBS annual participation numbers shown in the table.  38    Sources:  NBS (various years); MOCA (various years), available only since 2007; authors’  calculations using the CHIP dataset.                                               Table 5:  Proportion of Individuals with Income below the Local Dibao Threshold (%)  % of all  % of dibao    Year  individuals  recipients  2007  2.42  4.52  Ex post income < dibao threshold  (includes dibao transfer)  2008  2.64  2.42  2009  3.77  5.71  2007  ‐‐  ‐‐  Ex ante income < dibao threshold  (net of village average dibao transfer)  2008  2.79  9.82  2009  3.97  12.53  2007  2.49  9.23  Ex ante income < dibao threshold  (net of county average dibao expenditure)  2008  2.79  9.82  2009  4.05  15.27  Notes:  Not weighted.  For dibao lines we use the county‐level December dibao thresholds from  MOCA, which are available for 2008 and 2009; for 2007 we use the county‐level dibao  thresholds for January, 2008.   Ex ante incomes net of village‐level dibao transfers cannot be  calculated for 2007 as village dibao transfer data are not available for that year.   Sources:  Authors’ calculations using data from CHIP and MOCA (various years).    39      Table 6:  Poverty Incidence Calculated Using Ex Post and Ex Ante Incomes (%)     2007  2008  2009  Official poverty line  Ex post income per capita  14.77  12.52  11.23  Ex ante income per capita (net of village avg. dibao transfer)  ‐‐  12.75  11.44   Ex ante income per capita (net of county avg. dibao expenditure)  14.92  12.68  11.62    $1.25 poverty line  Ex post income per capita (including dibao transfer)  15.01  12.83  11.40  Ex ante income per capita (net of village avg. dibao transfer)  ‐‐  13.05  11.64   Ex ante income per capita (net of county avg. dibao expenditure)  15.16  13.01  11.79  $2.00 poverty line  Ex post income per capita (including dibao transfer)  40.91  36.64  32.57  Ex ante income per capita (net of village avg. dibao transfer)  ‐‐  36.94  32.78  Ex ante income per capita (net of county avg. dibao expenditure)  41.07  36.90  33.04    Notes:  Weighted. The official poverty line is the new official poverty line of 2300 yuan  announced in 2011.  We adjust this back to 2007, 2008 and 2009 using the rural consumer price  index published by the NBS (various years).  The $1.25 and $2 international poverty lines are  converted to yuan using the 2005 PPP exchange rate of 4.09 (LCU per international dollar,  World Development Indicators 2013, http://data.worldbank.org/data‐catalog/world‐ development‐indicators), and then adjusted forward to 2007, 2008 and 2009 using the rural  consumer price index.   Sources:  Authors’ calculations using the CHIP dataset and MOCA (various years) data on county  average dibao transfers.      40      Table 7:  The Poverty Gap and Dibao Expenditures    2007  2008  2009  Poverty gap (million yuan)  Ex post income per capita  60506  58504  55633  Ex ante income per capita (net of county avg.  dibao transfer)  61923  60222  59273  difference (%)  2.34%  2.94%  6.54%  Total dibao expenditures  MOCA total dibao expenditures (million yuan)  10910  22873  36300  as a % of ex ante poverty gap  17.6%  38.0%  61.2%  CHIP total dibao expenditures (million yuan)  4950  6299  15261  as a % of ex ante poverty gap  8.0%  10.5%  25.7%  Average reduction in the poverty gap per yuan dibao expenditure (yuan)  Calculated using MOCA total expenditures  0.13  0.04  0.06  Calculated using CHIP total expenditures  0.29  0.27  0.24    Notes:  Weighted.  The poverty gap is calculated using the 2011 official poverty line.  Ex ante  incomes are calculated by subtracting county average dibao expenditures from incomes  reported in the CHIP data.  MOCA total dibao expenditures are the official national totals (Table  1).  CHIP total dibao expenditures are calculated as the (weighted) sum over all individuals  receiving dibao in the CHIP sample of the county average transfer in the location of residence.   Note that for dibao recipients who live in counties for which MOCA county average transfer  data are not available, we use the village average transfers from CHIP (which are available only  in 2008 and 2009).     41    Table 8:  Targeting Errors (%)  Measure of income per capita  Error  2007  2008  2009  Inclusion  97.3  97.8  94.4  Ex post  Exclusion  97.3  98.0  95.4  Ex ante, net of village avg. dibao  Inclusion  ‐‐  92.1  89.4  transfer  Exclusion  ‐‐  93.2  91.6  Ex ante, net of county avg. dibao  Inclusion  93.6  92.3  85.7  expenditure  Exclusion  93.7  93.3  89.1    Note:  Weighted.  Inclusion error equals the percent of dibao recipients who are not eligible  (whose incomes are above the dibao thresholds); exclusion error equals the percent of eligible  individuals (with incomes below the dibao thresholds) who do not receive dibao transfers.   42    Table 9:  Shares of Poor and Nonpoor Individuals Who Receive Dibao (%)  Ex ante income estimated using village average dibao transfers    2007  2008  2009    Nonpoor  Poor  Nonpoor  Poor  Nonpoor  Poor  Official poverty line  ‐‐  ‐‐  1.58  5.16  2.55  6.57  $1.25 Poverty line  ‐‐  ‐‐  1.59  5.05  2.53  6.67  $2 Poverty line  ‐‐  ‐‐  1.24  3.40  2.35  4.36  Ex ante income estimated using county average dibao expenditures    2007  2008  2009    Nonpoor  Poor  Nonpoor  Poor  Nonpoor  Poor  Official poverty line  1.43  4.65  1.66  4.64  2.36  7.98  $1.25 Poverty line  1.43  4.58  1.63  4.76  2.36  7.86  $2 Poverty line  1.03  3.17  1.31  3.29  1.97  5.12  Notes:  Weighted.  Poverty classifications are based on ex ante incomes.  See notes to Table 6  for the poverty lines.     Sources:  Authors’ calculations using the CHIP dataset and MOCA (various years) data on county  average dibao transfers.      43    Table 10:  Targeting Errors Relative to the Official Poverty Line (%)    Measure of income per capita  Error  2007  2008  2009  Ex ante, net of village avg. dibao  Inclusion  ‐‐  67.7  75.0  transfer  Exclusion  ‐‐  94.8  93.4  Ex ante, net of county avg. dibao  Inclusion  63.6  71.1  69.2  expenditure  Exclusion  95.3  95.4  92.0  Notes:  Weighted.  In this table inclusion and exclusion errors measure whether or not poor  households receive dibao transfers.  In other words, the inclusion error is the % of dibao  recipients who had income above the poverty line, and the exclusion error is the % of  individuals with income below the poverty line who were not dibao recipients.  Poverty  classifications are carried out using ex ante incomes.        Sources:  Authors’ calculations using the CHIP dataset and MOCA (various years) data on county  average dibao transfers.    44    Table 11:  Characteristics of Dibao and Non‐dibao Households, 2007  Dibao mean  Non‐ as a  dibao  Dibao  % of    mean  SD  mean  SD  non‐dibao  Household characteristics            Per capita income  5263  4347  3789  2859  72%  Ex ante per capita income (village correction)  .  .  .  .    Ex ante per capita income (county correction)  5263  4347  3369  2821  64%  Household size  3.980  1.359  3.662  1.464  92%  Average age of adult household members  41.71  9.568  45.79  11.661  110%  Years of schooling of household head   7.487  2.337  6.752  2.503  90%  Share of male household members  0.523  0.146  0.504  0.181  96%  Share of household members age > 60  0.102  0.222  0.195  0.300  191%  Share of household members age < 16  0.150  0.172  0.161  0.183  107%  Existence of bad health household member  (dummy)  0.137  0.344  0.407  0.493  297%  Existence of disabled household member (dummy)  0.116  0.321  0.352  0.479  303%  Existence of household member with migrant job  (dummy)  0.408  0.491  0.352  0.479  86%  Share net income from wages  0.426  0.414  0.315  0.293  74%  Share net income from non‐agricultural business  0.094  0.399  0.025  0.099  27%  Household has no major appliance (refrigerators,  etc.) (dummy)  0.370  0.483  0.641  0.481  173%  Household has motorized transport means  (dummy)  0.475  0.499  0.193  0.396  41%  Marriage in household (dummy)  0.046  0.21  0.062  0.242  135%  Death in household (dummy)  0.036  0.185  0.034  0.183  94%  Log housing area  4.798  0.518  4.476  0.532  93%  Share of housing area that is multi‐story  0.492  0.47  0.303  0.447  62%  Household cultivated land area  .  .  .  .    Water flush toilet (dummy)  0.271  0.444  0.131  0.339  48%  Existence of piped water (dummy)  0.416  0.493  0.234  0.425  56%  Village characteristics            Natural disaster occurrence (dummy)  0.551  0.497  0.683  0.467  124%  Revolutionary area (dummy)  0.028  0.164  0.048  0.215  171%  Mountainous area (dummy)  0.015  0.123  0.014  0.117  93%  Road covered by asphalt/cement (dummy)  0.437  0.496  0.297  0.458  68%  Distance to township gov't > 10 km  0.012  0.108  0.007  0.083  58%  Distance to county seat > 20 km  0.052  0.222  0.083  0.276  160%  45    Table 12:  Characteristics of Dibao and Non‐dibao Households, 2008  Dibao mean  Non‐ as a  dibao  Dibao  % of    mean  SD  mean  SD  non‐dibao  Household characteristics            Per capita income  6030  4893  4253  2778  71%  Ex ante per capita income (village correction)  6030  4893  3608  2737  60%  Ex ante per capita income (county correction)  6030  4893  3694  2745  61%  Household size  3.945  1.39  3.761  1.481  95%  Average age of adult household members  42.46  9.836  46.18  11.988  109%  Years of schooling of household head   7.501  2.312  6.519  2.409  87%  Share of male household members  0.522  0.148  0.527  0.199  101%  Share of household members age > 60  0.116  0.239  0.213  0.312  184%  Share of household members age < 16  0.139  0.166  0.133  0.174  96%  Existence of bad health household member (dummy)  0.153  0.360  0.455  0.499  297%  Existence of disabled household member (dummy)  0.120  0.325  0.358  0.481  298%  Existence of household member with migrant job  (dummy)  0.374  0.484  0.330  0.471  88%  Share net income from wages  0.472  2.000  0.330  0.285  70%  Share net income from non‐agricultural business  0.065  1.899  0.030  0.125  46%  Household has no major appliance (refrigerators,  etc.) (dummy)  0.331  0.471  0.585  0.494  177%  Household has motorized transport means (dummy)  0.490  0.500  0.358  0.481  73%  Marriage in household (dummy)  0.043  0.204  0.040  0.196  93%  Death in household (dummy)  0.022  0.146  0.023  0.149  105%  Log housing area  4.812  0.534  4.597  0.590  96%  Share of housing area that is multi‐story  0.511  0.465  0.335  0.456  66%  Household cultivated land area  4.452  5.302  4.357  3.805  98%  Water flush toilet (dummy)  0.293  0.455  0.119  0.325  41%  Existence of piped water (dummy)  0.428  0.495  0.273  0.447  64%  Village characteristics            Natural disaster occurrence (dummy)  0.377  0.485  0.369  0.484  98%  Revolutionary area (dummy)  0.028  0.165  0.051  0.221  182%  Mountainous area (dummy)  0.015  0.121  0.028  0.167  187%  Road covered by asphalt/cement (dummy)  0.468  0.499  0.415  0.494  89%  Distance to township gov't > 10 km  0.012  0.107  0.023  0.149  192%  Distance to county seat > 20 km  0.052  0.223  0.074  0.262  142%    46    Table 13:  Characteristics of Dibao and Non‐dibao Households, 2009  Dibao mean  Non‐ as a  dibao  Dibao  % of    mean  SD  mean  SD  non‐dibao  Household characteristics            Per capita income  6652  6033  4725  3282  71%  Ex ante per capita income (village correction)  6652  6033  4130  3241  62%  Ex ante per capita income (county correction)  6652  6033  3856  3146  58%  Household size  3.94  1.42  3.79  1.555  96%  Average age of adult household members  43.05  9.976  47.15  12.652  110%  Years of schooling of household head   7.467  2.336  6.725  2.526  90%  Share of male household members  0.522  0.149  0.511  0.179  98%  Share of household members age > 60  0.128  0.252  0.251  0.333  196%  Share of household members age < 16  0.129  0.162  0.123  0.161  95%  Existence of bad health household member  (dummy)  0.139  0.346  0.346  0.477  249%  Existence of disabled household member (dummy)  0.089  0.285  0.267  0.443  300%  Existence of household member with migrant job  (dummy)  0.169  0.375  0.242  0.429  143%  Share net income from wages  0.462  0.399  0.362  0.311  78%  Share net income from non‐agricultural business  0.067  0.269  0.015  0.072  22%  Household has no major appliance (refrigerators,  etc.) (dummy)  0.259  0.438  0.486  0.501  188%  Household has motorized transport means (dummy)  0.517  0.500  0.329  0.471  64%  Marriage in household (dummy)  0.050  0.218  0.021  0.143  42%  Death in household (dummy)  0.018  0.132  0.046  0.210  256%  Log housing area  4.852  0.526  4.596  0.547  95%  Share of housing area that is multi‐story  0.511  0.465  0.361  0.456  71%  Household cultivated land area  4.551  4.290  3.708  3.012  81%  Water flush toilet (dummy)  0.364  0.481  0.231  0.422  63%  Existence of piped water (dummy)  0.542  0.498  0.430  0.496  79%  Village characteristics            Natural disaster occurrence (dummy)  0.326  0.469  0.412  0.493  126%  Revolutionary area (dummy)  0.036  0.187  0.045  0.207  125%  Mountainous area (dummy)  0.021  0.144  0.039  0.193  186%  Road covered by asphalt/cement (dummy)  0.506  0.500  0.408  0.493  81%  Distance to township gov't > 10 km  0.014  0.119  0.033  0.18  236%  Distance to county seat > 20 km  0.066  0.249  0.104  0.306  158%  Notes to Tables 11, 12 and 13:  Unweighted.  2007 values are calculated over 7855 non‐dibao and 145  dibao households; 2008 and 2009 values are calculated over 7818 and 176, and 7715 and 240, non‐ dibao and dibao households, respectively. For some variables the number of observations is lower due  to some missing values. 47    Table 14:  Results of probit regressions (dependent variable =1 if the household receives dibao,  =0 otherwise)    2007  2008  2009     (2)  (1)  (2)  (1)  (2)  Log ex ante per capita income     ‐0.0096***    ‐0.0086***    (village correction)    (0.001)    (0.002)    Log ex ante per capita income   ‐0.0068***    ‐0.0093***    ‐0.0108***  (county correction)  (0.001)    (0.002)    (0.002)  Household size  ‐0.0027***  ‐0.0030***  ‐0.0031***  ‐0.0021**  ‐0.0025**     (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  Average age of adult household  ‐0.0001  ‐0.0002  ‐0.0002  ‐0.0002  ‐0.0002  Members  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Share of male household members  ‐0.0130**  ‐0.0007  ‐0.0005  ‐0.0080  ‐0.0080     (0.006)  (0.005)  (0.005)  (0.007)  (0.007)  Share of household members age > 60  ‐0.0001  0.0017  0.0019  0.0129**  0.0110*     (0.005)  (0.005)  (0.005)  (0.006)  (0.006)  Share of household members age < 16  0.0078  ‐0.0007  ‐0.0002  0.0058  0.0046     (0.005)  (0.006)  (0.006)  (0.008)  (0.007)  Existence of bad health household  0.0113***  0.0162***  0.0171***  0.0101**  0.0108**  member  (0.004)  (0.004)  (0.004)  (0.004)  (0.004)  Existence of disabled household  0.0159***  0.0144***  0.0146***  0.0333***  0.0319***  member  (0.005)  (0.005)  (0.005)  (0.009)  (0.009)  Household member with migrant job   ‐0.0010  ‐0.0011  ‐0.0009  0.0105**  0.0101**    (0.002)  (0.002)  (0.002)  (0.005)  (0.005)  Share net income from wages  ‐0.0075**  ‐0.0084***  ‐0.0090***  ‐0.0169***  ‐0.0157***     (0.003)  (0.003)  (0.003)  (0.004)  (0.004)  Share net income from non‐agricultural  ‐0.0124***  ‐0.0079***  ‐0.0085***  ‐0.0180***  ‐0.0158***  business   (0.005)  (0.003)  (0.003)  (0.005)  (0.005)  Household has no major appliance  0.0039*  0.0041*  0.0041*  0.0036  0.0033    (0.002)  (0.002)  (0.002)  (0.003)  (0.003)  Household has motorized transport  ‐0.0067***  ‐0.0014  ‐0.0015  ‐0.0044  ‐0.0038    (0.002)  (0.002)  (0.002)  (0.003)  (0.003)  Natural disaster occurrence  0.0027  ‐0.0012  ‐0.0011  0.0009  0.0014    (0.002)  (0.002)  (0.002)  (0.002)  (0.002)  Marriage in household   0.0005  0.0046  0.0048  ‐0.0090***  ‐0.0076**    (0.004)  (0.006)  (0.006)  (0.003)  (0.003)  Death in household  0.0029  0.0003  ‐0.0008  0.0397**  0.0381**    (0.006)  (0.006)  (0.005)  (0.018)  (0.018)  Log housing area  ‐0.0040*  0.0012  0.0011  ‐0.0030  ‐0.0027     (0.002)  (0.002)  (0.002)  (0.003)  (0.003)  Share multi‐story area  ‐0.0013  ‐0.0032  ‐0.0030  0.0014  0.0013     (0.002)  (0.002)  (0.002)  (0.003)  (0.003)  Household cultivated land area (mu)    ‐0.0000  ‐0.0000  ‐0.0012***  ‐0.0011***       (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Water flush toilet  0.0027  ‐0.0070***  ‐0.0071***  ‐0.0023  ‐0.0018    (0.003)  (0.002)  (0.002)  (0.003)  (0.003)  Piped water  ‐0.0018  ‐0.0012  ‐0.0013  ‐0.0026  ‐0.0024    (0.002)  (0.002)  (0.002)  (0.003)  (0.002)  Revolutionary area  0.0101  0.0148  0.0152  ‐0.0033  ‐0.0034    (0.010)  (0.012)  (0.012)  (0.006)  (0.005)  Mountainous area  ‐0.0063**  ‐0.0011  ‐0.0012  0.0004  ‐0.0008    (0.003)  (0.006)  (0.006)  (0.009)  (0.008)  Road covered by asphalt/cement  0.0002  0.0032*  0.0034*  0.0003  0.0007    (0.002)  (0.002)  (0.002)  (0.003)  (0.002)  Distance to township gov't > 10 km  ‐0.0054  0.0029  0.0029  0.0108  0.0108    (0.004)  (0.009)  (0.009)  (0.013)  (0.013)  Distance to county seat > 20 km  0.0066  ‐0.0002  ‐0.0003  0.0093  0.0099    (0.006)  (0.004)  (0.004)  (0.007)  (0.007)  Log likelihood  ‐601.07  ‐673.97  ‐679.95  ‐778.72  ‐775.27  Likelihood ratio test  χ2(33)  239.19  333.91  321.97  321.91  335.96  Pseudo R2  .166  .199  .191  .171  .178  Observations  7,971  7,952  7,952  7,358  7,359  48    Notes:  Estimated over households, without weights.  Estimation was also done using the  household‐size as weights; the coefficients were very similar and equality could not be rejected  using a Hausman test.  The table reports marginal effects, evaluated at the mean of the data.   Standard errors are in parentheses. The regressions also included controls for province fixed  effects (not reported).  Anhui, Henan, Chongqing and Guangdong had significant, positive  coefficients with Hebei as reference province.  The regressions were estimated including some  additional explanatory variables such as years of schooling, but since the coefficients were  uniformly not significant, these variables were dropped.  Statistically significant coefficients are  shown in red.  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.      49    Table 15:  Targeting Performance Based on Propensity Scores (%)  All  Receiving dibao  Not receiving dibao  Year  Ineligible  Eligible  Total  Ineligible  Eligible  Total  Ineligible  Eligible  Total  2007  98.09  1.91  100.00  1.59  0.32  1.91  96.50  1.59  98.09  2008  97.97  2.03  100.00  1.63  0.40  2.03  96.34  1.63  97.97  2009  96.99  3.01  100.00  2.51  0.50  3.01  94.48  2.51  96.99  Notes:  Percentages of CHIP sample individuals in each year, calculated using weights.  Eligibility is  determined using the propensity score method.  Propensity scores are calculated from the probit  estimates in Table 14 (specification 2). The propensity score threshold for each year is created by  counting off individuals ranked from highest to lowest propensity score, starting from the highest  propensity score, until reaching the number of dibao individuals in the survey that year. By construction,  in the propensity score approach the number of eligible individuals is exactly equal to the number of  recipient individuals.  Consequently, column 2 (all ineligible) is identical to the last column (total not  receiving dibao), and column 3 (all eligible) is identical to column 6 (eligible receiving dibao).  In reality,  the number of eligible individuals exceeds the number of recipients.        50    Table 16:  Targeting Errors Using Propensity Scores (%)  Error  2007  2008  2009  Inclusion  83.2  80.3  83.4  Exclusion  83.2  80.3  83.4    Note:  Weighted.  Calculated from the numbers in Table 15.  Inclusion error is the percent of  dibao recipients who are not eligible according to the propensity score method; exclusion error  equals the percent of eligible individuals (according to the propensity score method) who did  not receive dibao transfers.  By construction, in the propensity score approach inclusion and  exclusion errors are the same because the number of eligible individuals is exactly equal to the  number of recipient individuals.  In reality, the number of eligible individuals exceeds the  number of recipients, so in that in the conventional targeting analysis the exclusion errors are  larger than the inclusion errors (Table 8).  51    Table 17: Simulations:  Expanding Coverage versus Increasing Transfers or a Uniform Transfer     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  Change in poverty   Pove Squa relative to baseline  Numb Transf rty  red  (%)  Budget       er of  er  gap  Pove Squa (mill.  recipi amou Povert inde rty  Ga red     yuan)  ents  nts  y rate  x  gap  Rate  p  gap  20398 Baseline (“observed”)  13580  820  Local  11.23  3.91  7.67           ‐ a)  Expand coverage (to  2.54 x  44211 24. ‐ all eligible)  base  569  Local  10.64  2.97  6.33  ‐5.25  04  17.47  ‐ b)  Expand coverage  2.54 x  52322 3.0 (lottery)  base  970  Local  10.88  3.79  7.58  ‐3.12  7  ‐1.17  ‐ 2.54 x  20398 2.54 x  c)  Increase transfer  10.89  3.78  7.59  ‐3.03  3.3 ‐1.04  base  820  local  2  20398 666  0.5 d) Uniform transfer  base  11.17  3.93  7.67  ‐0.53  0.00  820  yuan  1    Notes:  The baseline case is calculated using rural population weights and observed dibao  participation in the 2009 CHIP data.  Dibao transfer amounts are assumed to equal the local  average in the village of residence (where village data are missing, we use the county average  from MOCA).  Poverty is calculated using the official poverty line.  Simulations (a) – (d) assume  that dibao transfers continue to go to all recipients in the baseline case.  The expanded budget  used in these simulations is 2.54 times the base budget, which is the amount of funding  required by simulation (a) in which transfers continue to go to original recipients as well as to  any other individuals who were not original recipients but who are eligible, i.e., whose incomes  are below their local dibao thresholds.  Simulation (b) assumes that the program is expanded by  adding additional recipients who are selected randomly from among all non‐recipients until the  budget is exhausted.  Simulations (c) and (d) do not add any new dibao recipients, but explore  changing the amount of the dibao transfers.  Simulation (c) increases the transfer received by  each dibao recipient in the baseline by 2.54 times.  Simulation (d) replaces the transfer received  by each dibao recipient in the baseline case with a uniform transfer equal to the average  baseline transfer of 666 yuan.     Table 18: Simulations:  Uniform Transfer versus a Uniform Eligibility Threshold     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  Change in poverty  relative to baseline (%)  Budget     Poverty  Squared  (mill.  Number of  Transfer  Poverty  gap  Poverty  Squared     yuan)  recipients  amount  rate  index  gap  Rate  Gap  gap  Baseline (perfect dibao  237 267176 targeting)  10  66  Local  10.85  3.04  6.35        ‐ 267176 887  11.8 e) Uniform transfer  Base  66  yuan  10.75  2.68  6.19  ‐0.92  4  ‐2.52  ‐ f)  Uniform threshold  324053 10.5 (distance to poverty line)  Base  57  Local  10.90  2.72  6.19  0.46  3  ‐2.52  g) Uniform threshold  343029 ‐ (lottery among the poor)  Base  84  Local  9.94  2.81  6.53  ‐8.39  7.57  2.83  h) Uniform threshold and  ‐ 267059 887  uniform transfer (distance  Base  10.96  2.49  6.07  1.01  18.0 ‐4.41  57  yuan  to poverty line)  9  i) Uniform threshold and  ‐ 266998 887  uniform transfer (lottery  Base  10.00  2.61  6.43  ‐7.83  14.1 1.26  89  yuan  among the poor)  4  Notes:   The baseline in this table is a simulation in which there is perfect targeting based on the  dibao thresholds:  all individuals with income below their local dibao thresholds receive the  local dibao transfers, and no individuals with income above their local dibao thresholds receive  dibao transfers.  Simulation (e) is the same as the baseline except local transfer amounts are  replaced with a uniform transfer equal to the average transfer in the baseline (887 yuan).   Simulation (f) assumes a uniform threshold equal to the official poverty line, with perfect  targeting based on depth of poverty.  Recipients are selected starting with the poorest (those  furthest below the official poverty line) and given the local transfer until the baseline budget is  used up.  Simulation (g) also assumes a uniform threshold equal to the official poverty line, but  here dibao recipients are randomly selected from among the poor and given the local transfer  until the baseline budget is used up.  Simulation (h) is the same as simulation (f) but transfers  are now uniform and equal to the average transfer in the baseline.  Simulation (i) is the same as  simulation (g) but transfers are now uniform and equal to the average transfer in the baseline.   In all cases poverty levels are calculated using the official poverty line.          1