This paper is a product of the Poverty and Equity Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and contribute to development policy discussions around the world. The authors may be contacted at upape@worldbank.org. The Poverty & Equity Global Practice 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. ‒ Poverty & Equity Global Practice Knowledge Management & Learning Team This paper is co-published with the World Bank Policy Research Working Papers. Impact of Drought on Poverty in Somalia  Utz Pape and Philip Wollburg1  Keywords: Impact, Poverty, Disaster, Drought, Climate Change  JEL: C80, D12, D63 1  Authors in alphabetically order. Corresponding author: Utz Pape (upape@worldbank.org). The findings,  interpretations and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors, and do not necessarily  represent the views of the World Bank, its Executive Directors, or the governments of the countries they  represent. The authors would like to thank Ruth Vargas Hill, Wendy Karamba, and Gonzalo Nunez for discussions.   1. Introduction  The  impact  of  adverse  climatic,  and  other,  income  shocks  on  household  and  individual  welfare  in  developing  countries  is  an  issue  of  considerable  policy  interest.  Understanding  the  magnitude  and  importance of income shocks in causing and perpetuating poverty is critical to designing measures aimed  at  building  resilience,  contributing  towards  the  goal  of  ending  poverty.  A  growing  body  of  literature  provides empirical evidence of the micro‐level impacts of adverse shocks in developing countries. Dercon  and Krishnan (2000), Dercon (2004), and Porter (2012) find that weather shocks have a negative and long‐ lasting effect on consumption outcomes in rural Ethiopia. Hill and Porter (2016) and Makoka (2008) show  that  drought  and  price  shocks  reduce  consumption  and  especially  farm  income,  while  increasing  vulnerability to poverty in rural Ethiopia and Malawi, respectively. Similarly, Alem and Soderbom (2012)  conclude that high food prices adversely affect households in urban Ethiopia, especially those relying on  casual  work  and  with  low  asset  levels.  Hill  and  Mejia‐Mantilla  (2017)  find  negative  effects  of  drought,  conflict, and prices on poverty levels in Uganda, and Pape and Parisotto (forthcoming) find a large and  significant impact of conflict on poverty in South Sudan. Hoddinott and Kinsey (2001) and Alderman et al.  (2006) show the causal relation between rainfall shocks and reduced human capital formation.  This  paper  contributes  to  the  existing  literature,  by  focusing  on  the  impact  of  drought  on  poverty  in  Somalia. Four consecutive seasons of poor rains between April 2016 and December 2017 resulted in a  severe drought across Somalia (FEWSNET, 2018). The drought exacerbated preexisting food insecurity, as  half  of  the  population  faced  acute  food  insecurity  in  mid‐2017  (FEWSNET,  2016;  FSNAU,  2017).  The  drought threatened the livelihoods of many Somalis. Lack of water and pasture led to high livestock deaths  and low birth rates, and induced distress selling caused the 26 percent of Somalis relying on livestock for  their livelihoods to lose between 25 and 75 percent of their herds in the first half of 2017 (FEWSNET,  2018). Households depleted productive assets and food stocks to cope with the rising food and water  prices, while weak demand for labor in the agricultural sector led to lower wage levels (FEWSNET, 2017a).  As  a  result,  the  drought  displaced  close  to  one  million  people  between  2016  and  2017.  Large‐scale  humanitarian interventions provided critical relief to up to 3 million people to reduce the risk of famine  (FEWSNET, 2017b).  Using data from two waves of the Somali High Frequency Survey (SHFS), this analysis employs a regression  framework  to  measure  the  micro‐level  impact  of  the  2016/17  drought  on  poverty.  It  exploits  spatial  variation in the intensity of drought that different households experienced and compares consumption  before and after the drought.  Households’ level of drought exposure is measured by using the Normalized  Difference Vegetation Index (NDVI). The temporal difference is provided by the timing of the first two  waves of the SHFS. The first wave took place before the onset of the drought in early 2016, while the  second wave surveyed households in late 2017, when the drought had surpassed its peak.   The remainder of this paper is structured as follows. Section 2 describes the data used to measure the  impact  of  drought  on  poverty.  Section  3  outlines  the  identification  and  estimation  strategy.  Section  4  presents the results, and section Error! Reference source not found. tests the robustness of these results.  Section 6 concludes with a discussion of the results and discusses policy recommendations.   2. Data  This analysis uses cross‐sectional household‐level data from two waves of the SHFS. Wave 1 interviewed  4,117 urban, rural, and IDP households in February and March of 2016, representative of 9 of 18 Somali  pre‐war  regions,  excluding  inaccessible  areas  in  the  south.  Wave  2  expanded  coverage  to  all  but  one,  2    inaccessible  pre‐war  region,  and  included  the  nomadic  population,  interviewing  a  total  of  6,092  households in December 2017 (Table 1).  Table 1: Number of interviews by population type, Somali High Frequency Survey  Population type  Wave 1 households  Wave 2 households  Urban  2,864  4,011  Rural  822  1,106  IDP  431  468  Nomadic  0  507  Total  4,117  6,092  Source: Authors’ calculations.        The analysis excludes nomadic households and IDPs within and outside IDP settlements to avoid invalid  comparisons  between  wave  1  and  wave  2.  Large‐scale  drought‐related  displacement  implies  that  IDP  populations  before  the  drought  in  wave  1  were  different  from  IDP  populations  surveyed  during  the  drought  in  wave  2.  Nomadic  households  do  not  have  a  permanent  place  of  residence,  so  that  a  geographical exposure measure cannot be assigned in a meaningful way. The final data set contains 5,852  urban and 1,594 rural households. The data include information on consumption and key household and  individual characteristics and perceptions, as well as information on shocks and vulnerabilities. Poverty is  measured against the international poverty line of US$ 1.90 per capita per day, derived from the spatially  and intertemporally deflated consumption aggregate (Pape and Wollburg, forthcoming).   The Normalized Deviation Vegetation Index (NDVI) is used to determine the exposure of households to  the drought. The NDVI is derived from satellite images measuring the health of vegetation. Below‐average  NDVI  values  imply  drier‐than‐usual  conditions,  indicating  the  vegetation  health  is  also  below‐average.  NASA’s MODIS Terra and Aqua platform provides the daily global NDVI data at 500m resolution, which  serve as the source of data for this analysis (Schaaf, 2015). While four consecutive rainy seasons delivered  poor rains in 2016 and 2017, the severe rainfall deficits in the second rainy season of 2016 and first rainy  season of 2017 were the key drivers of the 2016/17 drought in Somalia (FEWSNET, 2018).2 Hence, each  household’s level of drought exposure is defined in this analysis as the percentage deviation of the NDVI  during these two seasons from the pre‐drought 2012 to 2015 average,3 within a 25km radius around each  household.  The  levels  of  drought  exposure  range  from  NDVI  values  of  6  percent  above  average  to  20  percent below average in wave 1, and from 4 percent above average to 36 percent below average in wave  2, reflecting the overall spectrum of drought severity (Figure 1).                                                               2  Somalia has two main rainy seasons: the main Gu rains from April to June and the short Deyr rains from October  to December. Significantly below‐average rainfall started with the 2016 Gu rains and extended to the 2017 Deyr  rains.  3  In 2010‐11, there was a severe drought in Somalia. The reference period was chosen to start after the 2010‐11  drought to preclude this unusual event from interfering with the series average, following World Bank (2018).   3    Figure 1: Distribution of NDVI distribution, all Somalia, wave 1 and wave 2 households  ‐51 ‐48 ‐45 ‐43 ‐40 ‐37 ‐34 ‐32 ‐29 ‐26 ‐24 ‐21 ‐18 ‐15 ‐13 ‐10 ‐7 ‐5 ‐2 1 3 6 9 12 14 NDVI (% deviation) All Somalia Wave 2 Households Wave 1 Households   Figure 2: NDVI deviation, 2016 Deyr season    Figure 3: NDVI deviation, 2017 Gu season        Source: Authors’ calculations based on MODIS NDVI data.    In controlling for potential confounding factors, we rely on geo‐coded conflict fatality data provided by  the Armed Conflict Location Event Dataset (ACLED) and on data on the percentage of target beneficiaries  reached with aid by pre‐war region coming from the Food Security Cluster Somalia (Table A.1).   3. Methodological approach  This analysis uses a regression framework similar to Hill and Porter (2016) to estimate the effect of the  drought  on  poverty  and  consumption.  To  isolate  the  drought  effect,  the  analysis  exploits  two  characteristics of the SHFS data set. First, fieldwork timing was such that data were collected before the  drought shock (wave 1) and during the drought  (wave 2), allowing for a before‐and‐after  comparison.  Second, there was spatial variation in households’ exposure to drought, with some in highly and others in  less drought‐affected areas (Figure 1; Figure 2; Figure 3). The analysis compares how much poverty and  consumption  changed  between  wave  1  and  wave  2  for  households  in  highly  drought‐exposed  areas  relative to households in less drought‐exposed areas, which can be written as  4    ℎ ∗ ℎ   (1)  Here,   denotes outcomes of interest for household  i  at time  t, primarily the poverty headcount rate.  postt is a binary variable indicating time period t (wave 1, wave 2) and DroughtIntensityi is the continuous  treatment variable, indicating the level of drought exposure of household i in standard deviations of NDVI  anomaly from the 2012 to 2015 average.   denotes the error term. β0 is the intercept, β1 is the expected  mean change in outcome from wave 1 to wave 2. The coefficient of the drought exposure variable, β2, is  the  estimated  mean  difference  in  outcomes  prior  to  the  drought:  it  represents  whatever  baseline  differences existed between households before exposure to the drought. The coefficient of interest is β3,  which estimates the drought effect.  In  (1),  if  households  in  highly  drought‐exposed  areas  experienced  a  larger  increase  in  poverty  than  households  in  less  drought‐exposed  areas,  the  interpretation  is  that  drought  increased  poverty.  The  validity of this conclusion rests on the assumption that households in wave 1 and wave 2 and in highly and  less  drought‐affected  areas  make  for  good  comparison  groups,  so  that  exposure  to  drought  can  be  thought of as exogenous.   This assumption may be violated for several reasons. First, there may be factors that affect the outcome  variables at the same time as the drought, such as conflict or humanitarian assistance. Second, the use of  repeated cross‐sectional data does not allow for household‐level fixed effects to control for all baseline  differences.  Critically,  some  regions  may  be  inherently  more  likely  than  others  to  experience  drought.  Therefore, a vector of control variables   is introduced, such that equation (1) becomes   ℎ ∗ ℎ   (2)  As a proxy for the region’s propensity to experience drought,   includes a measure of the medium‐term  (2002 to 2013) deviation from the NDVI average for each region surveyed (Hill and Mejia‐Mantilla, 2017).  Price levels are a further potential confounding factor and are therefore included in  . Further control  variables  fall  into  five  categories:  regional  and  population‐type  controls,  household  characteristics,  dwelling characteristics, exposure to conflict, and humanitarian assistance (see Table A.1).  Equation  Error! Reference source not found. is implemented with OLS, Probit, or quantile regressions,  depending on the objective at hand: when the dependent variable is binary, as is the case with poverty  and hunger, Probit is used. When the depending variable is continuous, as with consumption, OLS is more  appropriate.  Quantile  regressions  are  used  to  understand  the  drought  impact  along  the  entire  consumption distribution, to gauge whether the drought affected households at different welfare levels  differentially.  The drought impact is estimated from the full set of urban and rural households surveyed in wave 1 and  wave  2  of  the  SHFS.  Geographical  coverage  across  waves  was  different,  as  additional  regions  were  surveyed in wave 2 (Figure A.1; Figure A.2). The lack of complete geographical overlap impedes controlling  for regional idiosyncrasies of regions covered in wave 2 only at baseline. As a robustness check, we present  a specification of only overlapping wave 1 and wave 2 areas, allowing for a genuine region fixed effect.  The additional specification restricts the analysis to urban households in Mogadishu and the north‐west  and  to  rural  households  only  in  the  north‐west.  This  limits  the  appeal  of  the  additional  specification  because it reduces the analysis to estimating a localized rather than global drought‐effect.  5      4. Results  We  find  that,  in  rural  areas,  more  drought‐exposed  households  experienced  a  significant  reduction  in  consumption and increase in poverty. An increase of one standard deviation in drought exposure during  the 2016/17 drought led to a decline in household consumption of 26 percent, based on the preferred  regression specification with the full set of controls. One standard deviation increase in drought exposure  corresponds to a seven percentage‐point negative anomaly in NDVI, relative to the pre‐drought average.  This reduction in consumption corresponds to an increase of 15 percent in the probability of being poor  (Table 2, column III). The drought had no significant effect on poverty in consumption in urban areas, nor  in the combined sample of urban and rural households (Table 2, column I and II; Table A.2).  Table 2: Drought impact on poverty and consumption.  (I)  (II)  (III)  Sample  Full urban + rural sample  Full urban sample  Full rural sample  Outcome variable (Yit)  Poverty Status    Drought Impact  ‐0.00535  ‐0.0201  0.264***  S.E.  (0.0508)  (0.0568)  (0.0812)  Outcome variable  ln(Core Consumption)    Drought Impact  1.59e‐05  0.0286  ‐0.146**  S.E.  (0.0386)  (0.0345)  (0.0665)  Controls (Xit)  Yes  Yes  Yes  Observations  7,214  5,678  1,536  R‐squared  0.352  0.345  0.522  Source: Authors’ own calculations.  Note: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1. Poverty status results estimated using Probit, Consumption results  estimated using OLS. Drought effect expressed in standard deviations of NDVI loss.    Implementing  equation  (2)  with  controls  through  quantile  regressions  allows  assessing  the  drought’s  impact on consumption at different points along its distribution. In rural areas, the drought’s impact on  consumption was smaller for the poorest households. Higher drought exposure had no significant impact  on consumption for the poorest 10 percent of rural households, reduced consumption by 17 percent for  rural households at the twentieth percentile, and between 20 and 25 percent for the top 80 percent of  rural  households  (Figure  4).  In  urban  areas,  the  impact  is  around  zero  across  the  income  distribution  (Figure A.3).  6    Figure 4: Drought effect along the consumption expenditure distribution, rural areas.  10% Drought impact on consumption 0% ‐10% ‐20% ‐30% ‐40% ‐50% ‐60% 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Income percentile Drought effect Smoothed Drought Effect 95% Confidence Interval   Source: Authors’ calculations.  Varying levels of drought exposure along the consumption distribution do not explain these differences,  as the median drought intensity among the poorest  10 percent of households is similar to  the overall  average drought exposure. With an average poverty gap of 72  percent, this  group is very poor. These  households may have relied on humanitarian assistance already before the onset of the drought, thus  being isolated from the impact of the drought on consumption.   More drought exposed households were also more likely to experience hunger. As levels of hunger rose  across all Somali regions, rural households in highly drought‐exposed areas were most severely affected.  Higher  drought  exposure  led  to  an  11  percent  decrease  in  food  consumption,  accompanied  by  a  19  percent  increase  in  the  probability  of  experiencing  hunger  in  December  2017.  The  effect  is  much  less  pronounced among urban households (Table A.3; Table A.4).   Figure 5: Drought effect on hunger and food consumption.  40% 30% Percentage change 20% 10% 0% ‐10% ‐20% ‐30% Urban Rural Hunger Food consumption   Source: Authors’ calculations.  7    5. Robustness  The robustness of this analysis’ main findings on the drought impact on rural poverty is verified in several  ways. First, the results’ sensitivities to the inclusion and exclusion of various groups of control variables  are tested. The results are robust across all tested specifications, and do not depend on the inclusion of  certain  groups  of  control  variables.  With  the  inclusion  of  subsequent  groups  of  control  variables,  the  drought impact point estimates vary between 19 and 30 percent increase in the probability of being poor.  Table 3: Robustness of results across various specifications.  (I)  (II)  (III)  (IV)  (V)  (VI)  Sample  Full rural sample  Outcome variable  PoorPPP       Drought Impact  0.192***  0.256***  0.222***  0.230***  0.301***  0.264***  S.E.  (0.0629)  (0.0733)  (0.0679)  (0.0739)  (0.0769)  (0.0812)  Outcome variable  ln(Core Consumption)    Drought Impact  ‐0.107**  ‐0.189***  ‐0.146***  ‐0.152***  ‐0.169**  ‐0.146**  S.E.  (0.0428)  (0.0598)  (0.0555)  (0.0551)  (0.0668)  (0.0665)  Controls                    Regional  No  Yes  Yes  Yes  Yes  Yes  Household  No  No  Yes  Yes  Yes  Yes  Dwelling  No  No  No  Yes  Yes  Yes  Conflict  No  No  No  No  Yes  Yes  Assistance  No  No  No  No  No  Yes  Observations  1,591  1,591  1,563  1,536  1,536  1,536  R‐squared  0.032  0.226  0.359  0.487  0.501  0.522  Source: Authors’ calculations.  Note: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1. Poverty status results estimated using Probit, Consumption results estimated  using OLS. Drought effect expressed in standard deviations of NDVI loss.    Second, the analysis is replicated on households only in regions overlapping between wave 1 and wave 2  of the SHFS. This reduces the geographical scope of the analysis to rural areas in the north‐west of Somalia  and to urban areas in the north‐west and Mogadishu. The results from this subsample are in line with the  main  findings  from  the  full  sample  of  households  (Table  A.5).  In  rural  areas,  more  drought‐exposed  households are 36 percent more likely to be poor, experiencing a 15 percent reduction in consumption,  slightly higher than the 26 and 15 percent, respectively, in the full sample. No significant effect was found  in urban areas.   Third, the sample is restricted by iteratively removing from the analysis households from north‐eastern  regions (Table 4, columns I and II), central regions (Table 4, columns III and IV), and south‐western regions  (Table 4, columns V and VI). The main results are largely unchanged when removing north‐eastern regions,  while a larger drought effect is found when removing south‐western households. In contrast, the results  are  weaker  when  excluding  central  regions,  though  point  estimates  are  still  in  a  similar  range.  This  indicates that the drought effect was weaker in south‐west and particularly strong in central regions.   Table 4: Regression results with restricted samples.  Sample  Rural, NE excluded  Rural, Central excluded  Rural, SW excluded  8    Outcome variable  Poverty                       Drought Impact  0.197***  0.251***  0.137**  0.201***  0.224***  0.424***  S.E.  (0.066)  (0.082)  (0.038)  (0.051)  (0.059)  (0.074)  Outcome variable   ln(Core Consumption            Drought Impact  ‐0.129***  ‐0.149**  ‐0.051  ‐0.071  ‐0.128***  ‐0.195***  S.E.  (0.048)  (0.075)  (0.038)  (0.051)  (0.043)  (0.057)               Controls  No  Yes  No  Yes  No  Yes  Observations  1,511  1,456  1,087  1,035  1,319  1,277  R‐squared  0.054  0.508  0.029  0.507  0.065  0.561  Source: Authors’ calculations.  Note: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1. Poverty status results estimated using Probit, Consumption results estimated  using OLS. Drought effect expressed in standard deviations of NDVI loss.     6. Discussion and conclusions  The  results  show  that  the  2016/17  drought  severely  affected  consumption  in  rural  households.  The  magnitude of the drought impact is generally in line with findings in the literature, but on the upper end  of the reported effects. For example, Hill and Porter (2016) find that a moderate drought shock leads to a  9 percent reduction in consumption in Uganda, while this analysis finds an effect almost double that size.  However, given the severity of the 2016/17 drought in Somalia,  the results appear consistent.   Droughts are cyclical events in Somalia and the Horn of Africa region in general. Recently, severe droughts  affected Somalia in 2011 and 1991. A renewed drought shock is therefore likely very to occur at some  point in the future. The detailed results from the regression analysis allow to simulate how a renewed  income shock of the same magnitude as the 2016/17 drought would affect rural households. To model  another  income  shock,  the  quantile  regression  estimates  of  the  drought’s  effect  on  household  consumption  at  different  points  along  its  distribution  are  applied  to  the  SHFS  data.  Based  on  this  simulation, a renewed income shock could increase rural poverty by nine percentage points, from 65 to  76 percent (Figure 6).  9    Figure 6: Simulation of income shock among rural households.  100 90 80 76 % of population 70 60 65 50 40 30 20 10 0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 Daily core consumption expenditure per capita (US$) Poverty change Core consumption (2017) Income shock   Source: Authors’ calculations.  The  simulation  results  emphasize  that  a  sustainable  poverty  reduction  strategy  should  involve  making  rural households more resilient to climatic income shocks. To guide such efforts, it is instructive to analyze  the characteristics of the most affected rural households. To do this, we focus on which households self‐ reported having been affected by the 2016/17 drought, regressing it on household characteristics while  controlling for location, income, and households’ exogenous level of drought exposure as measured with  NDVI. First, households relying on agricultural income are 20 percent more likely to report being affected  by the drought. In contrast, households relying on salaried labor are significantly less likely to report being  affected by the drought (Figure 7). The fact that households relying on agricultural income are mainly in  rural areas is likely part of the reason why no drought effect was found in urban areas. The particular  vulnerability to drought shocks of agricultural households is also well‐documented in the literature (e.g.  Hill and Mejia‐Mantilla, 2017). This set of findings suggests that agricultural households may benefit from  insurance products, such as agricultural index insurance (see Berhane et al., 2012; Dercon et al., 2014).  Further, measures facilitating the diversification of income sources, especially the shifting of household  members towards wage jobs, could help cushion the effect of climatic shocks (Alem and Soderbom, 2012).    10    Figure 7: Correlates of drought‐impacted rural households.  40% 36% Probability of being impacted by  30% 20% 20% 13% 10% 0% drought ‐10% ‐20% ‐30% ‐29% ‐40% ‐37% ‐50% Agriculture Salaried labor Difficult to Far away from Water acess in borrow money market household Main source of income Access   Source: Authors’ calculation.  Note: Coefficients from Probit regression with self‐reporting to be impacted by the drought as dependent variable.  Regression with controls for drought‐exposure measured by NDVI, household income, and region. All reported  results significant at the 5%‐level.    Second, rural households without access to water in the dwelling, agricultural households more than an  hour away from the nearest food market, and households who struggle to borrow money in an emergency  were also more likely to be impacted by the drought (Figure 7). While the latter is another indication of  the  usefulness  of  agricultural  insurance,  these  results  show  that  households  lacking  access  to  infrastructure  and  services  are  also  particularly  vulnerable.  Investments  in  infrastructure  and  basic  services could thus improve rural households’ resilience.      11    References  Alderman, H., Hoddinott, J., Kinsey, B., 2006. Long term consequences of early childhood malnutrition.  Oxf Econ Pap 58, 450–474. https://doi.org/10.1093/oep/gpl008  Alem, Y., Soderbom, M., 2012. Household‐Level Consumption in Urban Ethiopia: The Effects of a Large  Food Price Shock. World Development 40, 146–162.  Berhane, G., Clarke, D., Dercon, S., Hill, R.V., Taffesse, A.S., 2012. Financial innovations for social and  climate resilience: Ethiopia case study. Research report.  Dercon, S., 2004. Growth and shocks: evidence from rural Ethiopia. Journal of Development Economics  74, 309–329.  Dercon, S., Hill, R.V., Clarke, D., Outes‐Leon, I., Taffesse, A.S., 2014. Offering rainfall insurance to  informal insurance groups: Evidence from a field experiment in Ethiopia. Journal of  Development Economics 106, 132–143.  Dercon, S., Krishnan, P., 2000. Vulnerability, seasonality and poverty in Ethiopia. The Journal of  Development Studies 36, 25–53.  FEWSNET, F., 2018. Somalia Food Security Outlook. Despite improvements, 2.7 million people need  emergency assistance through the lean season. Food Security and Nutrition Analysis Unit –  Somalia and Famine Early Warning Systems Network.  FEWSNET, F., 2017a. Somalia Food Security Outlook. Risk of Famine (IPC Phase 5) persists in Somalia.  Food Security and Nutrition Analysis Unit – Somalia and Famine Early Warning Systems  Network.  FEWSNET, F., 2017b. Somalia Food Security Alert. Severe drought, rising prices, continued access  limitations, and dry forecasts suggest Famine is possible in 2017. Food Security and Nutrition  Analysis Unit – Somalia and Famine Early Warning Systems Network.  FEWSNET, F., 2016. Technical Release. More than 1.1 million people in Somalia face acute food security  crisis. Food Security and Nutrition Analysis Unit – Somalia and Famine Early Warning Systems  Network.  FSNAU, 2017. Special Brief: Focus on Post Gu 2017 Early Warning. Food Security and Nutrition Analysis  Unit – Somalia.  Hill, R., Mejia‐Mantilla, C., 2017. With a little help: shocks, agricultural income, and welfare in Uganda.  Policy Research Working Paper, World Bank.  Hill, R., Porter, C., 2016. Vulnerability to Drought and Food Price Shocks. Policy Research Working Paper,  World Bank.  Hoddinott, J., Kinsey, B., 2001. Child growth in the time of drought. Oxford Bulletin of Economics and  statistics 63, 409–436.  Makoka, D., 2008. The impact of drought on household vulnerability: The case of rural Malawi. MPRA,  MPRA Paper.  Pape, U., Parisotto, L., forthcoming. The Impact of Conflict on Poverty in South Sudan.  Pape, U., Wollburg, P., forthcoming. Estimation of Poverty in Somalia Using Innovative Methodologies.  Porter, C., 2012. Shocks, Consumption and Income Diversification in Rural Ethiopia. Journal of  Development Studies 48, 1209–1222. https://doi.org/10.1080/00220388.2011.646990  Schaaf, Z., 2015. MCD43A3 MODIS/Terra+ Aqua BRDF/Albedo Daily L3 Global–500m V006. NASA EOSDIS  Land Processes DAAC.  World Bank, 2018. Somalia drought impact and needs assessment: synthesis report (English). World  Bank Group, Washington, D.C.        12    Appendix  Figure A.1: Coverage wave 1  Figure A.2: Coverage wave 2          Table A.1: List of control variables for the regression analysis.  Variable  Description  Source  Average NDVI  Average value of NDVI at the district‐level, 2002‐2013.  MODIS NDVI data from WFP  VAM  Price level  Price level at the disaggregation of analytical strata.  SHFS data  Regional and population type controls    Region x type  Interaction takes the following values: Mogadishu‐urban, NE‐urban,  NE‐rural, NW‐urban, NW‐rural, Central regions ‐ urban, Central  regions ‐ rural, Jubbaland‐urban, SW‐urban, SW‐rural.  Type  Urban, rural indicator.  Household characteristics  Household size  Number of members in the household.  Remittances  Household remittances receipt status (Yes/No).  Household head  Age of the household head (years).  age  Household head  Literacy of the household head (Yes/No)  literacy  Gender  Gender composition of the household (Share of males).  composition  Dwelling characteristics  Tenure  Tenure status of household (own, rent, other).  Dwelling type  Type of the dwelling (Shared, separate, other).  Roof material  Roof material of the dwelling (Metal sheets, Tiles, Harar, Wood,  Plastic, Other).  Floor material  Floor material of the dwelling (Concrete, Tiles or Mud, Other).  Improved  Access to improved sanitation.  sanitation  Conflict controls    Conflict fatalities  Conflict fatalities in district in past 12 month according to ACLED.  ACLED  Conflict x drought  Interaction of drought intensity and conflict fatalities.   ACLED; MODIS NDVI  Assistance controls    13    Assistance in region  Percentage of beneficiaries reached through food aid and livelihood  Food Security Cluster  inputs in 2017 in region.     Table A.2: Regression results, consumption and poverty, full sample.  Outcome variable  Consumption  Poverty  Population  urban + rural  urban  Rural  urban + rural  urban  rural               Post  ‐0.155***  ‐0.174***  ‐0.202***  0.272***  0.357***  0.425***    (0.036)  (0.036)  (0.051)  (0.051)  (0.063)  (0.076)  Drought Intensity  ‐0.050**  ‐0.066***  0.100***  0.068*  0.084*  ‐0.132***    (0.024)  (0.024)  (0.029)  (0.040)  (0.045)  (0.050)  Drought Effect  0.000  0.029  ‐0.146**  ‐0.005  ‐0.020  0.264***    (0.039)  (0.035)  (0.066)  (0.051)  (0.057)  (0.081)  Average NDVI  0.413***  0.170**  0.814**  ‐0.450***  ‐0.255*  ‐0.049    (0.136)  (0.082)  (0.381)  (0.157)  (0.134)  (0.407)  Price level  ‐0.192  ‐0.410**  0.375  0.572***  0.475*  0.411     (0.165)  (0.164)  (0.399)  (0.167)  (0.245)  (0.386)  Regional controls             NE‐urban  0.051  0.200***       ‐0.469***    (0.077)  (0.072)       (0.101)    NW‐urban  ‐0.117*  0.001       ‐0.115    (0.069)  (0.055)       (0.082)    NE‐rural  ‐0.244***          (0.067)          NW‐rural  ‐0.210***     0.124***    0.367***  (0.076)     (0.042)  (0.076)  Central‐urban  0.153**  0.201***     ‐0.466***  (0.066)  (0.072)     (0.112)  Central‐rural  0.205     0.793***    ‐0.198    (0.184)     (0.224)    (0.190)  Jubbaland‐urban  0.589***  0.484***       ‐1.127***    (0.119)  (0.079)       (0.152)    SW‐urban  0.372***  0.199***       ‐0.386***    (0.101)  (0.070)       (0.127)    SW‐rural  0.282**     1.283***    ‐0.459    (0.124)     (0.346)    (0.298)  Household controls                    HH head literacy  0.047***  0.066***  0.011  ‐0.051*  ‐0.062*  ‐0.040    (0.016)  (0.015)  (0.028)  (0.030)  (0.033)  (0.056)  HH head age  0.001**  0.001  0.002**  ‐0.001  ‐0.000  ‐0.003**    (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.002)  Received  remittances  0.065***  0.073***  0.039  ‐0.136***  ‐0.143***  ‐0.118    (0.014)  (0.015)  (0.031)  (0.022)  (0.021)  (0.079)  Household size  ‐0.058***  ‐0.056***  ‐0.057***  0.081***  0.084***  0.068***    (0.003)  (0.003)  (0.008)  (0.005)  (0.005)  (0.017)  Gender composition  0.030  ‐0.005  0.112*  ‐0.072  ‐0.028  ‐0.195*    (0.031)  (0.032)  (0.057)  (0.057)  (0.062)  (0.101)  Dwelling controls                    Dwelling tenure:  Rent  0.010  0.008  0.023  ‐0.027  ‐0.042  0.038     (0.014)  (0.016)  (0.027)  (0.026)  (0.028)  (0.051)  Dwelling tenure:  Other  ‐0.051*  ‐0.075**  0.029  0.107**  0.162***  ‐0.011     (0.027)  (0.029)  (0.053)  (0.045)  (0.053)  (0.078)  14    Dwelling floor: Tiles  or mud  ‐0.005  0.025*  ‐0.192***  ‐0.018  ‐0.055*  0.205***     (0.016)  (0.015)  (0.049)  (0.027)  (0.029)  (0.062)  Dwelling floor:  Other  ‐0.064***  ‐0.061**  ‐0.193***  0.044  0.064  0.202***     (0.023)  (0.024)  (0.043)  (0.037)  (0.040)  (0.075)  Dwelling type:  Separate  0.020  0.029  ‐0.058  ‐0.034  ‐0.043  ‐0.009     (0.025)  (0.021)  (0.044)  (0.039)  (0.039)  (0.083)  Dwelling type: Other  0.022  0.002  0.069  ‐0.040  ‐0.030  ‐0.083     (0.021)  (0.018)  (0.042)  (0.031)  (0.030)  (0.087)  Dwelling roof: Tiles  0.015  ‐0.057  0.529***  0.093  0.155*  ‐0.227**     (0.061)  (0.048)  (0.128)  (0.067)  (0.080)  (0.087)  Dwelling roof: Harar  ‐0.051*  ‐0.127***  0.035  0.070  0.228***  ‐0.048     (0.031)  (0.029)  (0.057)  (0.052)  (0.058)  (0.077)  Dwelling roof: Raar  ‐0.206***  ‐0.291***  ‐0.169  0.160  0.421**  0.083     (0.079)  (0.082)  (0.122)  (0.142)  (0.190)  (0.184)  Dwelling roof: Wood  ‐0.038  ‐0.068**  ‐0.015  0.100*  0.096  0.201*     (0.031)  (0.030)  (0.059)  (0.052)  (0.062)  (0.108)  Dwelling roof:  Plastic  ‐0.083**  ‐0.166***  ‐0.046  0.038  0.304***  ‐0.075     (0.035)  (0.042)  (0.068)  (0.074)  (0.076)  (0.073)  Dwelling roof:  Concrete  0.020  0.051  ‐0.021  0.068  0.072  0.130     (0.055)  (0.067)  (0.058)  (0.081)  (0.102)  (0.091)  Dwelling roof: Other  ‐0.133*  ‐0.106  ‐0.248*  0.127*  0.072  0.328**     (0.078)  (0.093)  (0.130)  (0.071)  (0.093)  (0.158)  Improved sanitation  0.019  0.026  0.054  ‐0.054  ‐0.085***  ‐0.033     (0.025)  (0.030)  (0.036)  (0.037)  (0.033)  (0.074)  Conflict Controls           Conflict fatalities in  district  0.000  ‐0.000  ‐0.000  ‐0.000  ‐0.000*  0.001***    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Conflict x drought  0.000  0.000*  ‐0.001**  ‐0.000  ‐0.000  0.001**    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Assistance                    Asisstance (% of  beneficiaries  reached)  ‐0.347***  ‐0.337***  ‐0.307***  0.570***  0.581***  0.472***     (0.050)  (0.040)  (0.062)  (0.078)  (0.075)  (0.107)  Observations  7,214  5,678  1,536  7,214  5,678  1,536  R‐squared  0.348  0.347  0.520           Source: Authors’ calculations.  Note: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1. Standard errors in parentheses. Poverty status results estimated using Probit,  Consumption results estimated using OLS. Drought effect expressed in standard deviations of NDVI loss.     15    Figure A.3: Drought effect along the consumption distribution, urban areas.  25% Drought Impact on consumption 20% 15% 10% 5% 0% ‐5% ‐10% ‐15% 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 Income percentile Drought effect Smoothed Drought Effect 95% Confidence Interval   Source: Authors’ calculations.    Table A.3: Regression results, hunger.     All regions  Overlapping regions  Outcome variable  Hunger  Sample  urban + rural  urban  rural  urban + rural  urban  rural                       Post  0.087  0.130**  0.114  0.117***  0.123***  ‐0.005     (0.058)  (0.060)  (0.123)  (0.033)  (0.034)  (0.059)  Drought Intensity  ‐0.050  ‐0.084*  ‐0.034  ‐0.084***  ‐0.118***  ‐0.037     (0.039)  (0.048)  (0.060)  (0.032)  (0.044)  (0.031)  Drought Effect  0.092**  0.096*  0.190**  0.161***  0.116***  0.588***     (0.045)  (0.055)  (0.079)  (0.038)  (0.038)  (0.134)  Average NDVI  0.034  ‐0.092  0.964**  ‐0.573*  ‐0.680**  ‐0.286     (0.144)  (0.153)  (0.446)  (0.318)  (0.302)  (0.309)  Regional controls                    NE‐urban     ‐0.030                    (0.083)              NW‐urban     ‐0.225***        ‐0.098           (0.067)        (0.084)     NE‐rural                                         NW‐rural        ‐0.336**                    (0.135)           Central‐urban     ‐0.015                    (0.095)              Central‐rural        0.329                    (0.233)           Jubbaland‐urban     ‐0.127                    (0.176)              SW‐urban     ‐0.149                    (0.128)              SW‐rural        0.213                    (0.352)           Household controls                    HH head literacy  ‐0.051**  ‐0.032  ‐0.119**  ‐0.027  ‐0.017  ‐0.137***     (0.024)  (0.026)  (0.058)  (0.026)  (0.027)  (0.038)  16    HH head age  ‐0.001  ‐0.001*  0.002  ‐0.001  ‐0.001  0.000     (0.001)  (0.001)  (0.002)  (0.001)  (0.001)  (0.002)  Received remittances  ‐0.002  ‐0.033  0.170***  ‐0.020  ‐0.033  ‐0.015     (0.024)  (0.025)  (0.044)  (0.024)  (0.025)  (0.021)  Household size  ‐0.006  ‐0.001  ‐0.021  ‐0.012**  ‐0.009  ‐0.007     (0.006)  (0.005)  (0.017)  (0.005)  (0.005)  (0.009)  Gender composition  ‐0.003  0.024  ‐0.019  ‐0.007  0.012  0.010     (0.051)  (0.051)  (0.130)  (0.048)  (0.054)  (0.033)  Dwelling controls                    Dwelling tenure: Rent  0.029  0.018  0.074  0.004  0.013  ‐0.101***     (0.022)  (0.020)  (0.065)  (0.020)  (0.019)  (0.028)  Dwelling tenure:  Other  0.212***  0.116*  0.246**  0.153*  0.109*  0.024     (0.070)  (0.060)  (0.112)  (0.079)  (0.063)  (0.079)  Dwelling floor: Tiles or  mud  ‐0.010  ‐0.016  0.036  ‐0.010  ‐0.006  0.106**     (0.031)  (0.030)  (0.082)  (0.028)  (0.030)  (0.042)  Dwelling floor: Other  0.003  0.051  ‐0.027  0.058  0.053  0.124**     (0.041)  (0.038)  (0.087)  (0.042)  (0.043)  (0.051)  Dwelling type:  Separate  ‐0.068  ‐0.087*  ‐0.063  ‐0.056  ‐0.085**  0.156**     (0.054)  (0.050)  (0.100)  (0.034)  (0.036)  (0.066)  Dwelling type: Other  ‐0.036  ‐0.026  ‐0.130*  ‐0.036  ‐0.030  0.065     (0.044)  (0.037)  (0.071)  (0.031)  (0.028)  (0.054)  Dwelling roof: Tiles  0.036  ‐0.001  0.296**  ‐0.143***  ‐0.216**        (0.126)  (0.125)  (0.114)  (0.034)  (0.089)     Dwelling roof: Harar  0.130**  0.174***  0.140*  0.065  0.093  0.047     (0.058)  (0.060)  (0.076)  (0.057)  (0.061)  (0.049)  Dwelling roof: Raar  0.070  0.099  0.120*  ‐0.052  0.006  0.056     (0.068)  (0.077)  (0.067)  (0.046)  (0.072)  (0.064)  Dwelling roof: Wood  ‐0.059  ‐0.042  ‐0.109  ‐0.077*  ‐0.097  ‐0.007     (0.064)  (0.079)  (0.146)  (0.046)  (0.072)  (0.055)  Dwelling roof: Plastic  0.091  0.076  0.124  ‐0.004  0.048  ‐0.052     (0.063)  (0.092)  (0.075)  (0.065)  (0.086)  (0.058)  Dwelling roof:  Concrete  ‐0.053  ‐0.033  ‐0.228              (0.104)  (0.119)  (0.148)           Dwelling roof: Other  0.075  ‐0.000  0.161  ‐0.010  ‐0.019  ‐0.020     (0.077)  (0.083)  (0.109)  (0.060)  (0.074)  (0.078)  Improved sanitation  ‐0.002  0.015  ‐0.043  ‐0.031  ‐0.045  0.013     (0.039)  (0.043)  (0.052)  (0.030)  (0.031)  (0.035)                       Conflict fatalities in  district  0.000  0.000  0.001***              (0.000)  (0.000)  (0.000)           Conflict x drought  ‐0.000  ‐0.000  ‐0.000              (0.000)  (0.000)  (0.000)                                Assistance (% of  ‐0.052  ‐0.191**  0.198  0.078  ‐0.010  0.039  beneficiaries reached)  (0.094)  (0.094)  (0.122)  (0.068)  (0.099)  (0.055)  Observations  7,153  5,637  1,516  3,962  3,292  663  Source: Authors’ calculations.  Note: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1. Standard errors in parentheses. Results estimated with Probit. Drought  effect expressed in standard deviations of NDVI loss.     17    Table A.4: Regression results, food consumption.  All regions  Overlapping regions  Outcome variable  Food Consumption  Sample  urban + rural  urban  rural  urban + rural  urban  rural                Post  ‐0.069**  ‐0.080**  ‐0.182***  ‐0.049  ‐0.020  ‐0.230***    (0.033)  (0.036)  (0.051)  (0.033)  (0.044)  (0.053)  Drought Intensity  ‐0.013  ‐0.017  0.091***  0.000  ‐0.016  0.068    (0.018)  (0.020)  (0.030)  (0.017)  (0.020)  (0.042)  Drought Effect  ‐0.026  ‐0.024  ‐0.110**  0.006  0.033  ‐0.105**    (0.031)  (0.033)  (0.054)  (0.028)  (0.039)  (0.043)  Average NDVI  0.362***  0.179**  0.737**  0.145  0.153  ‐0.338     (0.120)  (0.087)  (0.342)  (0.163)  (0.168)  (0.313)  Price level  0.034  ‐0.293  0.501  0.164  0.394**  0.113     (0.160)  (0.265)  (0.326)  (0.160)  (0.181)  (0.224)  Regional controls                NE‐urban  ‐0.003  0.155*                (0.080)  (0.089)              NW‐urban  ‐0.036  0.125*     0.071  ‐0.032       (0.062)  (0.075)     (0.055)  (0.060)     NE‐rural  ‐0.440***                  (0.055)                NW‐rural  ‐0.074    0.345***  0.066          (0.065)    (0.058)  (0.065)        Central‐urban  0.201***  0.311***                (0.075)  (0.104)              Central‐rural  0.210  0.918***           (0.147)  (0.177)           Jubbaland‐urban  0.393***  0.375***                (0.099)  (0.101)              SW‐urban  0.293***  0.260**                (0.092)  (0.108)              SW‐rural  0.240**    1.204***             (0.102)    (0.331)           Household controls                    HH head literacy  0.032**  0.054***  ‐0.001  0.054***  0.058***  0.031    (0.013)  (0.011)  (0.024)  (0.013)  (0.014)  (0.042)  HH head age  0.001  0.000  0.002**  0.001  0.000  0.003**    (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  Received  remittances  0.038***  0.046***  0.002  0.049***  0.056***  ‐0.047*    (0.014)  (0.016)  (0.026)  (0.016)  (0.017)  (0.028)  Household size  ‐0.048***  ‐0.046***  ‐0.049***  ‐0.047***  ‐0.044***  ‐0.071***    (0.002)  (0.003)  (0.007)  (0.003)  (0.002)  (0.009)  Gender  composition  0.006  ‐0.035  0.110*  ‐0.014  ‐0.031  0.051    (0.032)  (0.028)  (0.058)  (0.029)  (0.032)  (0.062)  Dwelling controls                 Dwelling tenure:  Rent  0.010  0.004  0.015  0.010  0.009  0.009     (0.012)  (0.013)  (0.023)  (0.015)  (0.016)  (0.028)  Dwelling tenure:  Other  ‐0.043*  ‐0.060**  0.023  ‐0.022  ‐0.038  0.187***     (0.024)  (0.028)  (0.041)  (0.031)  (0.030)  (0.068)  Dwelling floor: Tiles  or mud  ‐0.003  0.019  ‐0.114***  ‐0.001  0.018  ‐0.223***  18       (0.016)  (0.016)  (0.042)  (0.018)  (0.018)  (0.057)  Dwelling floor:  Other  ‐0.033*  ‐0.017  ‐0.128***  ‐0.048**  ‐0.054**  ‐0.218***     (0.020)  (0.023)  (0.038)  (0.023)  (0.026)  (0.060)  Dwelling type:  Separate  0.015  0.015  ‐0.091**  ‐0.011  ‐0.002  ‐0.055     (0.019)  (0.017)  (0.037)  (0.018)  (0.018)  (0.060)  Dwelling type:  Other  0.019  0.002  0.019  ‐0.012  ‐0.012  ‐0.010     (0.018)  (0.016)  (0.030)  (0.017)  (0.017)  (0.060)  Dwelling roof: Tiles  0.045  ‐0.006  0.295***  ‐0.018  ‐0.035  0.364***     (0.046)  (0.037)  (0.073)  (0.043)  (0.043)  (0.094)  Dwelling roof: Harar  ‐0.033  ‐0.077***  0.015  ‐0.026  ‐0.081***  0.144*     (0.026)  (0.028)  (0.055)  (0.033)  (0.029)  (0.080)  Dwelling roof: Raar  ‐0.168***  ‐0.204***  ‐0.126  ‐0.158  ‐0.268***  0.038     (0.064)  (0.054)  (0.093)  (0.106)  (0.044)  (0.130)  Dwelling roof:  Wood  0.026  0.011  0.024  ‐0.008  0.004  ‐0.003     (0.028)  (0.031)  (0.050)  (0.033)  (0.033)  (0.090)  Dwelling roof:  Plastic  ‐0.027  ‐0.097**  ‐0.016  ‐0.082*  ‐0.116***  0.090     (0.030)  (0.038)  (0.052)  (0.043)  (0.038)  (0.077)  Dwelling roof:  Concrete  0.064**  0.097***  ‐0.062  0.046  0.090***  ‐0.065     (0.027)  (0.035)  (0.075)  (0.041)  (0.028)  (0.095)  Dwelling roof:  Other  ‐0.068  ‐0.063  ‐0.161  ‐0.053  ‐0.047  0.028     (0.073)  (0.090)  (0.111)  (0.072)  (0.087)  (0.107)  Improved sanitation  0.003  ‐0.000  0.039  ‐0.022  ‐0.025  0.013     (0.027)  (0.036)  (0.032)  (0.033)  (0.040)  (0.046)                Conflict fatalities in  district  ‐0.000**  ‐0.000**  ‐0.000**  ‐0.000**  ‐0.000***  ‐0.013    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.008)  Conflict x drought  0.000  0.000  ‐0.000*  0.000***  0.000***  ‐0.002    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.007)                       Asisstance (% of  beneficiaries  reached)  ‐0.197***  ‐0.232***  ‐0.240***  ‐0.186***  ‐0.174***  ‐0.078     (0.035)  (0.041)  (0.081)  (0.035)  (0.034)  (0.081)  Observations  7,214  5,678  1,536  4,044  3,348  696  R‐squared  0.347  0.304  0.591  0.297  0.312  0.461  Source: Authors’ calculations.  Note: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1. Standard errors in parentheses. Results estimated with OLS. Drought effect  expressed in standard deviations of NDVI loss.     Table A.5: Regression results, consumption and poverty, overlapping sample.  Outcome variable  Consumption  Poverty  Sample  urban + rural  urban  Rural  urban + rural  urban  rural               Post  ‐0.223***  ‐0.241***  ‐0.237***  0.454***  0.386***  0.570***    (0.040)  (0.047)  (0.064)  (0.093)  (0.116)  (0.080)  Drought Intensity  ‐0.045**  ‐0.079***  0.047  0.046  0.111***  ‐0.046    (0.020)  (0.022)  (0.041)  (0.033)  (0.040)  (0.076)  19    Drought Effect  ‐0.045  ‐0.033  ‐0.137**  0.141*  0.021  0.356***    (0.039)  (0.041)  (0.055)  (0.081)  (0.101)  (0.090)  Average NDVI  ‐0.055  ‐0.064  ‐0.490  ‐0.247  ‐0.383  1.040     (0.163)  (0.157)  (0.426)  (0.373)  (0.369)  (0.778)  Regional controls             NW‐urban  0.155*  0.124       ‐0.049    (0.079)  (0.083)       (0.187)    NE‐rural                        NW‐rural  0.090          (0.097)          Household controls                    HH head literacy  0.078***  0.081***  0.044  ‐0.092***  ‐0.078**  ‐0.145***    (0.014)  (0.014)  (0.050)  (0.030)  (0.032)  (0.044)  HH head age  0.001  0.000  0.003*  ‐0.001  0.000  ‐0.005***    (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  Received  remittances  0.073***  0.076***  ‐0.029  ‐0.138***  ‐0.145***  ‐0.091    (0.015)  (0.016)  (0.042)  (0.024)  (0.026)  (0.056)  Household size  ‐0.058***  ‐0.056***  ‐0.078***  0.084***  0.080***  0.136***    (0.003)  (0.003)  (0.010)  (0.005)  (0.005)  (0.012)  Gender  composition  0.012  0.000  0.040  ‐0.057  ‐0.023  ‐0.198***    (0.033)  (0.036)  (0.075)  (0.067)  (0.069)  (0.071)  Dwelling controls                    Dwelling tenure:  Rent  ‐0.001  0.000  0.035  ‐0.005  ‐0.022  0.063     (0.016)  (0.015)  (0.028)  (0.024)  (0.023)  (0.048)  Dwelling tenure:  Other  ‐0.051  ‐0.065*  0.198***  0.076  0.114**  ‐0.246**     (0.034)  (0.036)  (0.069)  (0.050)  (0.053)  (0.119)  Dwelling floor: Tiles  or mud  0.012  0.044**  ‐0.283***  ‐0.024  ‐0.057*  0.259***     (0.020)  (0.018)  (0.070)  (0.032)  (0.033)  (0.061)  Dwelling floor:  Other  ‐0.064***  ‐0.082***  ‐0.223***  0.081**  0.145***  0.141     (0.024)  (0.026)  (0.073)  (0.039)  (0.043)  (0.085)  Dwelling type:  Separate  0.009  0.016  ‐0.025  ‐0.017  ‐0.028  ‐0.000     (0.020)  (0.020)  (0.070)  (0.041)  (0.042)  (0.069)  Dwelling type:  Other  ‐0.007  ‐0.010  0.058  ‐0.030  ‐0.033  0.005     (0.019)  (0.019)  (0.079)  (0.029)  (0.029)  (0.072)  Dwelling roof: Tiles  ‐0.061  ‐0.079  0.377***  0.159**  0.196**  ‐0.206     (0.049)  (0.051)  (0.104)  (0.068)  (0.080)  (0.157)  Dwelling roof:  Harar  ‐0.044  ‐0.117***  0.160  0.107**  0.194***  ‐0.063     (0.036)  (0.033)  (0.098)  (0.052)  (0.061)  (0.062)  Dwelling roof: Raar  ‐0.213*  ‐0.364***  0.035  0.245  0.730***  ‐0.007     (0.117)  (0.066)  (0.176)  (0.170)  (0.091)  (0.161)  Dwelling roof:  Wood  ‐0.084**  ‐0.074**  ‐0.041  0.152***  0.124*  0.297**     (0.034)  (0.031)  (0.104)  (0.052)  (0.064)  (0.116)  Dwelling roof:  Plastic  ‐0.132***  ‐0.179***  0.103  0.203***  0.292***  ‐0.089     (0.049)  (0.044)  (0.096)  (0.061)  (0.079)  (0.089)  Dwelling roof:  Concrete  0.036  0.091  ‐0.033  0.082  0.044  0.075  20       (0.064)  (0.061)  (0.121)  (0.072)  (0.081)  (0.157)  Dwelling roof:  Other  ‐0.115  ‐0.091  ‐0.041  0.127*  0.062  0.100     (0.078)  (0.092)  (0.118)  (0.075)  (0.094)  (0.122)  Improved  sanitation  0.025  0.017  0.059  ‐0.058  ‐0.055  ‐0.064     (0.027)  (0.034)  (0.050)  (0.039)  (0.035)  (0.070)               Conflict fatalities in  district  0.000  0.000  ‐0.012  ‐0.000***  ‐0.000*  0.003    (0.000)  (0.000)  (0.009)  (0.000)  (0.000)  (0.009)  Conflict x drought  0.000*  0.000*  ‐0.001  ‐0.000  ‐0.000  0.000    (0.000)  (0.000)  (0.007)  (0.000)  (0.000)  (0.011)                       Asisstance (% of  ‐0.207***  ‐0.219***  ‐0.125  0.371***  0.407***  0.076  beneficiaries  reached)  (0.046)  (0.036)  (0.091)  (0.093)  (0.086)  (0.122)  Observations  4,044  3,348  696  4,044  3,348  696  R‐squared  0.332  0.349  0.474           Source: Authors’ calculations.  Note: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1. Standard errors in parentheses. Poverty status results estimated using  Probit, Consumption results estimated using OLS. Drought effect expressed in standard deviations of NDVI  loss.    21    To access full collection, visit the World Bank Documents & Report in the Poverty & Equity Global Practice Working Paper series list. www.worldbank.org/poverty