Poverty & Equity Global Practice Working Paper 220 POVERTY, VULNERABILITY, AND HOUSEHOLD COPING STRATEGIES DURING THE 2015–16 RECESSION IN BELARUS Kateryna Bornukova Alexandru Cojocaru Mikhail Matytsin Gleb Shymanovich September 2019 Poverty & Equity Global Practice Working Paper 220 ABSTRACT This paper examines the impact of the recent recession in Belarus on poverty and broader measures of household welfare and compares the recent recession episode to previous economic crises in Belarus. The paper constructs a measure of vulnerability to poverty, based on an estimated probability of falling below the national poverty threshold not exceeding 10 percent, which is estimated for each year of the household survey data between 2014 and 2017. The analysis finds that the recession of 2014–16 was qualitatively different from earlier recent crisis episodes (2008–09 and 2010–11) in that it affected low-income households to a much greater extent, and the negative welfare effects lingered. The paper also documents that although the recession did not result in a substantial increase in absolute poverty by the official definition, it led to a considerable increase in the share of households that are vulnerable to poverty. The greater degree of vulnerability is also evident from the growing share of the population that faced a risk of poverty within a year (going in and out of poverty). Household types for which the impact of the recession was most pronounced are households with multiple children, single-parent households, residents of rural areas, as well as those who were not employed, partly employed, or low-skilled employees. Coping strategies that were employed by the population were largely related to reducing expenditures and, among vulnerable households, food expenditures in particular, as well as drawing down on their savings. 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 bornukova@beroc.by, acojocaru@worldbank.org, mmatytsin@worldbank.org, and shymanovich@research.by. 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.         Poverty, Vulnerability, and Household Coping Strategies during the 2015–16  Recession in Belarus  Kateryna Bornukova, Alexandru Cojocaru, Mikhail Matytsin and Gleb Shymanovich*,†                                   JEL: D6, D14, H53, I32.   Keywords: poverty, vulnerability, crisis, welfare, Belarus.                                                                    *  Kateryna  Bornukova  is  academic  director  of  BEROC  Center  for  Economic  Research,  e‐mail:  bornukova@beroc.by;  Alexandru Cojocaru is a senior economist with the World Bank, email: acojocaru@worldbank.org; Mikhail Matytsin is a  research analyst with the World Bank, email: mmatytsin@worldbank.org; Gleb Shymanovich is economist at the IPM  Research Center, e‐mail: shymanovich@research.by.  †  The authors are grateful to Ivan Torre, Kiryl Haiduk, Carlos Silva‐Jauregui, Alexander Kremer and Alexander Chubrik for  useful comments and suggestions. All remaining errors are our own. The views expressed in this paper are those of the  authors and should not be attributed to the World Bank Group or any affiliated organization.   1. Introduction  Belarus  experienced  three  major  crises  recently:  an  echo  of  the  Great  Recession  in  2009,  an  extensive  currency  crisis  in  2011  and  a  deep  recession  in  2015‐2016  triggered  by  the  recession  in  its  major  trade  partner, the Russian Federation. Those crises affected the Belarusian population differently. In 2009 and 2011  the  declines  in  real  income  were  negligible  (Bornukova,  2012),  and  affected  mostly  the  richer  deciles  (Cojocaru and Matytsin, 2017). In 2015‐2016 the situation changed: real incomes dropped significantly, and  the low‐income deciles were affected as much as (and  in the early part of the recession, more than)  the  higher  income  households  (Figure  1).  As  a  result,  the  distribution  of  the  population  substantially  shifted  towards lower income cohorts, implying the population’s increased vulnerability to poverty.  Figure 1: Changes in real disposable income during the recent crises, by decile  8.0%   6.0% 4.0% 2.0% 0.0% -2.0% -4.0% -6.0% -8.0% 2009/2008 2011/2010 2015/2014 2016/2015 (a)  Growth  incidence  curves  by  deciles  for  crisis  (b) Income distribution by BYN in prices of 2014  years  Note: Disposable income is defined as total expenditure + in‐kind income + privileges. Vertical lines are average  poverty lines for 2014–2017: dash line – official poverty, solid line – moderate poverty.  Source: Authors’ calculations based on annual HBS.  Meanwhile, social policy in Belarus lacks automatic stabilizers as there are few measures designed to support  the population during an economic crisis. Most of the social support is transferred to the population through  the system of pensions and child‐related benefits, that are pro‐cyclical in nature, being directly or indirectly  linked to the wage level. As the system of social support to the unemployed is rudimentary, only provisions  of the targeted social assistance are available for households affected by negative economic shocks as a direct  means of support from the state. As a result, a deep long‐term recession is linked with a high risk of increasing  poverty. Notably, the official poverty rate increased only marginally throughout the crisis. However, as this  paper will document, the degree of vulnerability of households did increase considerably.   The purpose of this paper is to provide a detailed account of the welfare effect of the most recent recession,  which appears to have affected households differently, and to a much greater degree than the previous three  economic crises. The rationale for undertaking this analysis is to aid our understanding of how future negative  shocks  may  affect  household  welfare  in  Belarus,  and  which  coping  strategies  households  have  at  their  disposal, as the reform agenda remains unfinished and the economy remains vulnerable to external shocks.  We start by documenting the fact that real incomes during the crisis declined more for those socio‐economic  groups which had lower incomes before the crisis. Households in rural areas and small cities, people without  higher education, and households with multiple children are among the most affected by the crisis. Since the  official poverty measure does not capture this fact well, we construct the vulnerability measure defined as  over 10 percent  risk of getting into poverty. We show that during the crisis the share of the vulnerable almost  doubled from 16.1 percent to 29.4 percent.   2    We go on to analyze the dynamics of subjective financial well‐being and coping strategies as reported by the  households. People mostly cite inflation, decrease in salaries and loss of employment as major reasons for  the  well‐being  deterioration  during  the  crisis.  Cutting  expenditure  is  the  most  popular  reported  coping  strategy, and only few are relying on government or attempting to find new sources of income. We explore  the  expenditure  data  to  verify  that  cutting  expenditure  was  an  almost  universal  response  to  crisis.  The  bottom income deciles mostly cut expenditure on food (possibly replacing it in part with in‐kind income);  while the top deciles were able to cut down expenses on purchase of durable goods. Other households relied  to a large extent on cutting their consumption of utility services. Finally, we show that many households not  only reduced their expenditure on savings during the crisis but also consumed their previously accumulated  savings.  However,  savings  as  a  coping  mechanism  are  available  for  the  middle‐class,  not  for  the  mostly  affected bottom income deciles.   The rest of the paper is organized as follows: section 2 presents a brief overview of the recent macroeconomic  environment,  while  section  3  looks  at  how  the  macroeconomic  developments  translate  into  household  income dynamics and composition during the recession. Section 4 reviews the poverty dynamics in Belarus  and develops a concept of poverty vulnerability, based on the probability of falling into poverty. Section 5  analyzes household self‐reported well‐being changes and coping strategies, as well as presenting an analysis  of expenditure and saving changes during the crisis. Some concluding remarks are outlined in section 6.   2. Macro‐Economic Environment  Belarus suffered a series of economic crises during the last decade. Triggered by external shocks, they were  rooted  in  overheated  domestic  demand,  while  the  absence  of  adjustment  of  economic  policy  led  to  the  recurrence of crises. However, the crisis of 2015‐2016 differed in this regard from the previous ones. This  time economic authorities pursued a policy of macroeconomic stabilization, which allowed them to balance  external  demand  and  curb  inflation.  This  revision  of  economic  policy  also  implied  a  sluggish  economic  recovery as long‐term economic growth rates are undermined by structural weaknesses of the Belarusian  economy.  As  a  result,  the  effect  of  the  2015‐2016  crisis  and  post‐crisis  recovery  on  the  welfare  of  the  population differed significantly from the previous crisis events.  The  recession  of  2015–2016  resulted  in  the  contraction  of  domestic  demand.  The  macroeconomic  adjustment  to  the  new  environment  took  place  largely  via  a  reduction  in  investments.  Falling  economic  activity, however, also caused a decrease in household consumption. The main driver of economic growth  during the post‐recession period was the external sector. On the one hand, falling domestic demand led to a  reduction of imports. On the other hand, the real devaluation of national currency and improved external  environment  stimulated  export  growth.  As  a  result,  it  was  export‐oriented  businesses  that  supported  economic recovery in the beginning of 2017. Later, in the second part of 2017, recovery was also supported  by domestic demand. There was an increase in investments, on the back of local budget expenditure, and  household consumption (Figure 2).  3    Figure 2: Decomposition of economic growth (Q12014 – Q42017)  20 15 household consumption 10 public consumption 5 gross fixed capital formation 0 export -5 import -10 -15 other, incl. statistical discrepancy -20 GDP 2014Q1 2014Q2 2014Q3 2014Q4 2015Q1 2015Q2 2015Q3 2015Q4 2016Q1 2016Q2 2016Q3 2016Q4 2017Q1 2017Q2 2017Q3 2017Q4   Source: Shymanovich, Shcherbina, Chubrik (2018).  The fall in household consumption in 2015–2016 was related to the developments in the labor market. One  characteristic of the recession was falling wages – a dynamic that was observed for more than two years  starting  with  the  second  half  of  2014.  In  addition,  the  economic  crisis  was  accompanied  by  falling  employment, which was related, in part, to demographics, as the share of working age population in Belarus  was shrinking. Prior to the crisis this trend was offset by the growing economic activity of the population of  pensionable age. The economic recession revised this trend and accelerated the employment contraction  over and above the demographic factors. In particular, a sharp contraction of employment occurred in 2016,  as the influence of demographic factors was exacerbated by the reduced employment rate of the working‐ age population. In 2017, the demographic factor was offset by the pension age increase. The flipside of the  pension age increase was a fall in economic activity of the pension age population. At the same time, the  employment  rate  of  the  working‐age  population  remained  rather  stable  during  the  recent  crisis.  As  a  consequence, the unemployment rate was only 5.8 percent3 at the peak of the crisis in 2016, and it declined  to 5.6 percent in 2017.  Figure 3: Employment dynamics of the working age and above working age population  100 thsd pers. 78.0 % 19.0 77.5 18.5 77.0 18.0 0 76.5 17.5 76.0 17.0 75.5 16.5 -100 75.0 16.0 74.5 15.5 74.0 15.0 -200 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 73.5 14.5 73.0 14.0 change in employment, working age population 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 change in employment, above working age population change in the working-age population (employable) working-age population (employable) total change in employment population above working age (right axis) (a) Change in employment, thsd pers.  (b) employment rate, %                                                               3  Unemployment estimates from the labor force survey according to ILO methodology are only available  since 2016 in Belarus, and as such we are not able to compare with the pre‐crisis levels.  4    These trends of wages and employment reduction were not uniform across the territory of Belarus. In Minsk,  the  crisis‐adjustment  occurred  through  employment more  than  in  other parts of  the country,  while  local  labor markets outside Minsk relied more on wage cuts (Chubrik, 2019).    The negative effect of labor market trends on cash incomes (Figure 4) of households was partly offset by  public transfers that are less subject to the volatility of the business cycle. Real pensions as well as social  benefits were falling at much lower rates than wages. The flipside of this rigidity was a much lower pace of  recovery of pensions in 2017 in comparison with the wages. In general, wages grew very rapidly in the second  half of 2017, and it was only partly related to the economic recovery. Another factor determining the rapid  increase in wages was a short‐term stimulation of the economy that targeted average wage levels of BYN  1,000 by the end of the year (Kruk, 2018).   Figure 4: Employment and cash income of households  20 %, yoy % 49.0 48.5 15 48.0 share of employed 10 47.5 population, right axis 5 47.0 wages 46.5 0 46.0 45.5 pension -5 45.0 -10 money income of 44.5 households -15 44.0 2014m1 2014m3 2014m5 2014m7 2014m9 2014m11 2015m01 2015m03 2015m05 2015m07 2015m09 2015m11 2016m01 2016m03 2016m05 2016m07 2016m09 2016m11 2017m01 2017m03 2017m05 2017m07 2017m09 2017m11   Source: Shymanovich, Shcherbina, Chubrik (2018)  However,  the  dynamics  of  household  incomes  do  not  correspond  fully  to  the  dynamics  of  household  consumption (Figure 5). The scale of consumption reduction during the crisis years was much lower than the  scale of income reduction, and it started with a half‐year delay. This difference can be attributed to savings  behavior. The volume of bank deposits stopped growing in the second half of 2015 and steadily diminished  afterwards if measured in relation to the cash income of the households. The spike at the beginning of 2016  is explained by currency exchange rate movements: as most of the deposits were denominated in US dollars,  the depreciation of the national currency was reflected in their growth if measured in relation to incomes in  Belarusian rubles.   An additional piece of evidence suggesting that households used up their savings during the crisis comes  from the currency market data. In 2015, households became net sellers of foreign currency, selling US$130  million (for comparison, households bought US$1,385 million in 2014). This tendency continued in 2016 and  2017, when households sold US$1,895 million and US$1,759 million, respectively, according to the National  Bank of Belarus. The currency sold may have come from cash and deposit savings as well as from remittances.  Since the majority of remittances to Belarus come from Russia, and Russia also experienced an economic  crisis  following  a  major  devaluation  in  2014,  remittance  inflows  to  Belarus  in  2015  and  2016  dropped  to  US$932 million and US$937 million in 2015 and 2016 compared to US$1,231 million in 2014 (World Bank,  2019).   Furthermore, the faster recovery of consumption in comparison to income is believed to be supported by  consumer lending. Chubrik (2018) argues that consumer lending accounted for 1.2–1.5 percentage points  5    increase of household consumption in the second to fourth quarters of 2017. Consumer lending in 2017 was  supported by simplified procedures of applications for consumer loans, as well as falling interest rates.  Figure 5: Difference in dynamics of consumption and income: role of savings and loans  30 50 20 25 20 40 15 15 30 10 10 5 20 0 5 -5 10 -10 0 0 -15 2014m1 2014m4 2014m7 2014m10 2015m01 2015m04 2015m07 2015m10 2016m01 2016m04 2016m07 2016m10 2017m01 2017m04 2017m07 2017m10 2013Q1 2013Q3 2014Q1 2014Q3 2015Q1 2015Q3 2016Q1 2016Q3 2017Q1 2017Q3 real households consumption deposits of households, % of cash income real cash income credit to households, % of cash income (right axis) (a) consumption and income, growth rates, % yoy  (b) households savings and credit  Source: Belstat, NBB, own estimates.  The reduction of interest rates in 2017 was a result of the balanced macroeconomic policy that was run by  economic authorities during the period of stagnation. It resulted in inflation rates that were unprecedentedly  low for Belarus (Figure 6). Moreover, overall growth of consumer prices in Belarus in 2015–2017 was to a  large extent determined by the increase in the state regulated utility tariffs – part of the policy aimed  at  increasing cost coverage by tariffs, which was implemented very gradually due to potential negative effects  on vulnerable groups of the population (Bornukova, Chubrik, Shymanovich, 2017).  Figure 6: Inflation rates, % yoy  80 60 40 20 0 2014m1 2014m4 2014m7 2017m1 2017m4 2017m7 2014m10 2015m01 2015m04 2015m07 2015m10 2016m01 2016m04 2016m07 2016m10 2017m10 CPI food non-food utilities other services   Source: Own estimates based on Belstat data.  3. Cash Income and Poverty Dynamics  3.1. Cash income  As we noted in the previous section, the 2015‐2016 crisis was different from the previous 2009 and 2011  episodes. Inter alia, one of the key differences manifested itself in the fact that the latest recession affected  the poorest deciles the most, while higher income households suffered welfare losses to a smaller degree,  and later into the crisis. Figure 7 illustrates this point in more detail. It shows the evolution of real cash income  (which includes all types of cash incomes like earnings, dividends, government transfers and other sources)  6    relative to the starting point of 2014, which is normalized to 100. As we can see, the poorest decile indeed  experienced the sharpest drop in real cash income, which also came at the very beginning of the crisis. The  poorest decile was also the first to recover from the crisis, and the recovery appears to be quite rapid. Deciles  2‐9 were also heavily affected by the crisis, and did not manage to recover fully by the end of 2017. The  richest decile, by contrast, experienced the least income decline during the crisis, and still no recovery in the  second part of 2017.  Figure 7: Cash income by deciles of disposable income, in real terms, 2014 set to 100  100 98 96 94 92 90 88 86 84 82 80 2014 2015 2016 2017 Poorest decile Deciles 2-3 Deciles 4-7 Deciles 8-9 Richest decile   Note: Cash income measured in real 2014 roubles per capita, with the 2014 level set to 100.  Source: Authors’ calculations based on quarterly HBS.  Consider  Figure  8,  where  each  circle  represents  a  socio‐economic  group  as  defined  through  residence,  education, age, labor market status and household composition.  As we can see, income changes differed  significantly for different socio‐economic population groups. There is also a positive relationship between  income growth rates and pre‐crisis income levels ‐‐ groups with the highest income level in 2014 experienced  milder income declines during 2015‐2016. For example, the residents of Minsk, one of the highest‐income  groups, only experienced 5.4 percent income decline. On the other hand, people residing in small cities and  rural areas experienced 16.4 and 14.6 percent declines in incomes correspondingly. While people with higher  education faced an income decline in the magnitude of 7.7 percent, for people with secondary specialized  education the decline was 16.1 percent.  Figure 8: Real income change during crisis (2014‐2016) for major socio‐economic groups positively depends on initial level of income  0.0% 150 200 250 300 350 400 450 -2.0% Minsk -4.0% Real cash income change, -6.0% 2014-2016 Retiree hh -8.0% Hh with 3 and more ch -10.0% Higher education -12.0% -14.0% Rural Secondary spec edu -16.0% -18.0% Small cities Cash income in 2014   Note: Cash income and change in cash income are measured in real 2014 roubles per capita.   7    Source: Authors’ calculations based on quarterly HBS.  The recovery in 2017 had a different dynamic: incomes of the lower‐income groups were recovering faster.  There is a negative relationship between real income growth rates in 2017 and real income level in 2016  (Figure 9). The higher‐income groups like those with high education levels or residents of Minsk continued  to experience income declines in 2017. The lower‐income groups, like households with 2 children, single‐ adult households with children, or residents of rural areas and small cities enjoyed recovering incomes in  2017.  The  only  exception  here  is  households  with  three  and  more  children  that  continued  to  experience  income declines even in 2017.   Figure 9: Real income change during recovery in 2017 for major socio‐economic groups negatively depends on initial level of income  16.0% 14.0% Real cash income change 2016-2017 Single-adult hh with 12.0% Hh with 2 ch children 10.0% Small cities 8.0% Rural 6.0% Secondary spec edu 4.0% 2.0% Minsk 0.0% -2.0% 150 200 250 300 350 400 -4.0% Hh with 3 and more ch Retiree hh Higher education -6.0% Cash income in 2016   Note: Cash income and change in cash income are measured in real 2014 roubles per capita.   Source: Authors’ calculations based on quarterly HBS.  3.2. Absolute and moderate poverty  The crisis of 2015‐2016 had a substantial effect on the well‐being of the low‐income population, but it was  not accompanied by a corresponding increase in the poverty headcount. The official absolute poverty rate  increased  slightly  only  up  to  5.9  percent  in  2017  from  4.8  percent  in  2014.  Our  calculations  based  on  individual budgets of subsistence minimum (MSB) show that the poverty increase started in the 1st quarter  of 2015 (from 5.3 percent in 2014), and culminated in the 4th quarter of 2016 (7.4 percent). The scale of the  poverty increase was rather similar for all social groups vulnerable to poverty risk: households with children,  citizens residing in rural areas, the non‐employed, the partly employed, as well as individuals with relatively  low  levels  of  education  (see  Annexes,  Table  A2).  In  addition,  a  substantial  poverty  risk  increase  occurred  among those who were employed, reflecting the deterioration of the labor market. Social groups that were  not affected by the crisis in terms of official poverty rates were the residents of Minsk, persons with high  educational attainment, and retirees.  A more notable increase in poverty risk was observed if one considers those who were affected by poverty  for at least one quarter within a year. The share of the poverty‐affected population grew from 10.5 percent  in 2014 to 13.3 percent in 2017 (Figure 10), as there was a substantial increase in the number of those who  went in and out of poverty within a year.   In contrast to official poverty measured by the line set at the level of subsistence minimum, moderate poverty  rates, which are based on the line equal to minimum consumption budget (MCB), increased substantially  during  the  same  period.  The  minimum  consumption  budget,  unlike  the  official  poverty  line,  takes  into  account not only the physical needs, but also the socio‐economic needs of the population. In the last quarter  of 2017, the MCB was 68 percent higher than the effective official poverty rate (329 BYN versus 196 BYN).  8    The  MCB  is  used  as  a  criterion  of  access    to  certain  privileges,  in  particular  privileges  on  real  estate  construction or purchase for young families.  In 2017, one‐third of the population had disposable incomes below the MCB, compared to 18.7 percent  of  the population in 2014. The scale of this poverty increase corresponds with the results of the poverty analysis  based on the cost of basic needs approach, presented in Mazol (2017). An increase in the risk of moderate  poverty was observed for every social group, irrespective of the initial level of poverty.4 Nevertheless, the  magnitude of the increase of the poverty risk was lower than average for residents of Minsk, for the working  age population with high educational attainment, and for households without children (see Annexes, Table  A3). On the contrary, residents of small cities (defined as cities with a population not exceeding 100,000)  faced the highest moderate poverty risk increase. As a result, the level of moderate poverty in small cities  caught up with the one of rural areas in 2017.   Figure 10: Official and moderate poverty rates, 2014‐2017  40% 8% 35% 7% 30% 6% 25% 5% 20% 4% 15% 3% 10% 2% 5% 1% 0% 0% 2014q1 2014q2 2014q3 2014q4 2015q1 2015q2 2015q3 2015q4 2016q1 2016q2 2016q3 2016q4 2017q1 2017q2 2017q3 2017q4 Moderate poverty Official poverty   Note. See methodological notes on definition of poverty concepts.  Source: Authors’ estimates based on quarterly HBS data.    3.3. Vulnerability  While official poverty did not change substantially during the crisis, this need not indicate that the degree of  vulnerability  to  poverty  risk  or  financial  distress  of  the  population  throughout  the  recession  remained  unchanged. For instance, as discussed in the section above, moderate poverty increased significantly during  the 2015‐2017 crisis. Hence, the share of people whose income is above the official poverty line, but very  close to it, is increasing. Second, many households go in and out of official poverty during the year. In 2017,  13.4 percent of the population lived below the official poverty line during at least one quarter, while the  official poverty rate for the year was 6.8 percent. In other words, official poverty numbers do not fully reflect  poverty risks and income insecurity.  To assess the population poverty risks better, we construct the measure of vulnerability following Lopez‐ Calva and Ortiz‐Juarez (2013). We model the probability of being poor (by the official definition) as a function  of certain socio‐economic characteristics such as age, residence, socio‐economic status, household type, and                                                               4  The profile of the population below the moderate poverty risk threshold is broadly similar to that  associated with the official poverty threshold and corresponds to the poverty profile revealed in Mazol  (2017).  9    education (see summary statistics in Table A15). Particularly, we estimate the following probit model for each  quarter in the 2014q1‐2017q4 sample (see Table A16 for the full regression output):   1 , , , ℎℎ ,   where  f  is  the  cumulative  distribution  function  of  the  standard  normal  distribution.  Estimation  of  the  equation for each period separately allows certain factors to affect the probability of being (officially) poor  differently  each  period.  For  example,  if  the  crisis  affected  the  population  in  rural  areas  more,  the  rural  residence status would have a greater impact on the risk of poverty in crisis periods. After the probability  function is estimated, we define vulnerability as having a probability of being poor in excess of 10 percent.   Figure 11: Official poverty and vulnerability, by quarter, 2014‐2017.  35% 29.4% 29.2% 30% 25% 20% 16.1% 15% Official poverty 10% Vulnerability 5% 0% 2014q1 2014q2 2014q3 2014q4 2015q1 2015q2 2015q3 2015q4 2016q1 2016q2 2016q3 2016q4 2017q1 2017q2 2017q3 2017q4   Note: Cash income is measured in real 2014 roubles per capita and converted into an index with the 2014 level set to  100.  Source: Authors’ calculations based on quarterly HBS.  The average vulnerability level, as defined above, during the period 2014q1‐2017q4 is 21.7 percent (Figure  11). Unlike the official poverty measure, vulnerability grows substantially during the crisis. Vulnerability starts  growing at the onset of the crisis from 16.1 percent in the beginning of 2014, and it almost doubles to the  peak  29.4  percent  in  the  fourth  quarter  of  2016.  By  the  end  of  2017  the  vulnerability  level  still  has  not  recovered to the pre‐crisis levels, suggesting that the crisis has a long‐lasting impact on the well‐being risks  for the population.   The vulnerability measure does not take income levels into account directly, but it is still highly correlated  with income. As we can see from Figure 12, vulnerability levels decline monotonically from poorest to richest  decile. For the poorest decile the vulnerability level is 51.8 percent, meaning that more than half of those in  the bottom decile have a probability of falling into poverty in excess of 10 percent. For the second decile the  share of vulnerable population declines to 35.9 percent, and in the top decile it is only 2.7 percent of the  total.  10    Figure 12: Vulnerability rate by decile  60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% poorest 2 3 4 5 6 7 8 9 richest    Source: Authors’ calculations based on quarterly HBS.  The vulnerability measure allows identifying the most vulnerable groups of population (see Annex, Table A4  for details). Those residing in small cities and rural areas have average vulnerability levels of 27.0 and 37.5  percent correspondingly. During the crisis vulnerability levels in those areas surpassed 40 percent. Despite  low  pre‐crisis  vulnerability  levels,  residents  of  large  cities  also  saw  their  vulnerability  increase  to  over  30  percent of that group. Vulnerability is naturally high for those partially employed or non‐employed, and it  increased to the 50 percent level during the peak of the crisis. Similar vulnerability levels and dynamics can  be observed among individuals with low levels of education. Across the age distribution, children are the  most vulnerable group, with average vulnerability of 51.3 percent; and going as high as 74.3 percent at the  peak  of  the  crisis.  Accordingly,  households  with  children,  especially  households  with  two  children,  households with three and more children, and households with children and a single adult also have high  vulnerability levels – 42.3, 89.7 and 65.1 percent, going up to 60.7, 90.6 and 72.7 percent correspondingly  during the  crisis.  Retirees  and  retiree households do not  fall  into the vulnerable  category as the  minimal  pension is above the official poverty line.   Following  Lopez‐Calva  and  Ortiz‐Juarez  (2013),  we  also  estimate  the  vulnerability  threshold  in  disposable  income. We estimate the following regression (see Table A17 for full regression output):  log , , , ℎℎ ,   where the set of the explanatory variables is the same as in the probit regression above, and the functional  form is linear. We use the average values of the explanatory variables in case the probability of poverty is  equal  to  10  percent  and  the  coefficients  from  the  second  regression  to  estimate  the  corresponding  vulnerability threshold in the disposable income. The vulnerability threshold can be seen to track, roughly,  the evolution of the minimum consumption basket threshold throughout the 2014‐2017 period, and, while  being a bit higher at the beginning of 2014, by the end of 2017 the monetary values of the MCB and the  vulnerability threshold are roughly the same (Figure 13). This can be seen to suggest that the MCB threshold  is not just a threshold corresponding to a broader measure of welfare, vis‐à‐vis the official poverty line; it is  also  congruent  with  an  empirical  concept  of  vulnerability  of  falling  below  the  official  poverty  line,  as  measured by the probability of falling below the official poverty threshold of above 10 percent.  11    Figure 13: Vulnerability threshold and the official and moderate poverty lines, current prices BYN  350 300 250 Vulnerability threshold 200 Official poverty line Moderate poverty line 150 100 2014q1 2014q2 2014q3 2014q4 2015q1 2015q2 2015q3 2015q4 2016q1 2016q2 2016q3 2016q4 2017q1 2017q2 2017q3 2017q4   Note.  Vulnerability  threshold  is  estimated  as  an  average  predicted  income  for  the  probability  of  being  poor  in  the  interval between 0.09 and 0.11.  Official poverty line varies with the individual’s age, the figure represents the average  for the HBS quarterly samples.  Source: Authors’ calculations based on quarterly HBS 2014q1‐2017q4  There is some, but not complete overlap between vulnerable and moderately poor groups. We find that 6.7  percent of the population are both vulnerable and moderately poor; these people reside predominantly in  rural areas; have low education and typically live in households with children. At the same time, 8 percent of  the population are vulnerable but not moderately poor; these are mostly the people with low socio‐economic  standing  (rural  area  residents;  low‐educated;  partially  employed  or  non‐employed)  and  relatively  high  incomes (most of them come from the 4th‐7th disposable income deciles). Also, 12.6 percent of the population  are moderately poor, but not vulnerable; these are mostly employed, working‐age people from large cities,  who are not predicted to be vulnerable based on their socio‐economic characteristics, but fall into moderate  poverty due to low wages.  4. Main Reasons for Well‐Being Deterioration and Coping Strategies  Reported by Households  4.1. Change in the well‐being of households and reasons for its deterioration  Households are asked on an annual basis about changes in their well‐being over the past year and reasons  behind its improvement or worsening. The households’ assessment of their financial well‐being changes is  consistent with the recession‐induced increase in the vulnerability discussed in the previous section. Pre‐ recession, in 2014, 22 percent of households reported that their well‐being deteriorated compared to the  previous year, but the size of this group increased sharply to 34 percent in 2015 and to 38 percent in 2016.  Consistent with these trends, the share of households who report that their well‐being improved vis‐à‐vis  the past year fell from 16 percent pre‐crisis to only 8 percent in 2016 (Figure 14).  12    Figure 14: Self‐reported well‐being changes of the households (share of households, %)  40 35 30 25 20 15 10 5 0 2014 2015 2016 2017 Well-being worsened Well-being improved   Source: Authors’ estimates based on HSS data.   The main factor determining the reduction of the well‐being of the population is inflation, which exceeded  the  growth  rate  of  nominal  income  and  thus  led  to  a  reduction  in  real  incomes.  However,  in  2015–2016  significant  contributors  to  the  deterioration  of  well‐being  were  loss  of  employment  and  falling  nominal  wages, the latter registering a particularly sharp reduction. Post‐recession, in 2017, these trends were less  pronounced and the inflation‐related reduction in real incomes became again the dominant reason of well‐ being loss for the population. Note, in particular, that this is against the background of relatively low inflation  rates in 2017, but wages did not start registering increases until the second half of 2017.   Individuals vulnerable to the risk of poverty appear to be more affected by nominal cuts in wages than the  population on  average – a tendency that was exacerbated during the crisis, especially in  2016. They  also  faced  a  higher  risk  of  losing  their  job  compared  to  other  population  groups,  although  by  2017  these  differences leveled off (Figure 15). In other words, the crisis resulted in the increased share of those who lost  jobs or suffered a deterioration of terms of employment among vulnerable groups of the population. The  effect of the crisis on the poor (based on the official definition) through loss of labor income is even more  pronounced. Those below the poverty threshold had a substantially higher than average risk of losing their  jobs and of falling nominal wages (see Annex, Table A6). Moreover, the risk of losing one’s job among the  poor in 2016 was higher than  the nominal wages reduction risk, stressing the severity of possible well‐being  losses for poor households.  13    Figure 15: Factors of well‐being worsening by vulnerable and non‐vulnerable groups, % of respondents  40% 35% other 30% inflation 25% loan servicing 20% health change of HH composition 15% loss of additional income 10% retirement 5% lower salary 0% job loss vulnerable average vulnerable average vulnerable average vulnerable average 2014 2015 2016 2017   Source: Authors’ estimates based on HSS data.  There were differences in the way the crisis affected labor income of different social groups:   Job losses were more commonly reported as a factor of well‐being deterioration by individuals with  high  education  levels  rather  than  those  with  secondary  specialized  education  or  lower  education  levels. On the contrary, the latter faced a higher risk of falling nominal wages.   Those identified as partly employed faced a higher risk of well‐being reduction due to loss of job or  nominal wages reduction than other social groups. On the contrary, retirees were mostly affected by  real decreases in their income (pensions) that took place in 2016 and 2017.   Households with children appeared to be more exposed to the risk of nominal wages reductions, on  average,  while  single  parent  households  were  also  vulnerable  to  inflation,  as  they  have  fewer  possibilities  to  optimize  their  consumption  structure  compared  to  larger  households  with  more  diversified income sources and larger scale effect.  The economic recovery of 2017 allowed to moderate some of the losses for affected households. Well‐being  improvements were reported by 11.8 percent of households ‐‐ significantly higher than in 2016 (Figure 16).  In particular, a larger share of the population reported well‐being gains from improved terms of employment  and higher wages. Still, the share of those benefiting from wage increases in 2017 was lower than in the pre‐ crisis  period.  Moreover,  the  difference  between  the  share  of  the  population  enjoying  well‐being  improvements in 2014 and 2017 is related pensions ‐‐ given a slower pace of pensions recovery compared to  wages, fewer opportunities for continued employment in retirement age during the crisis, and the increasing  pension age, only a small share of the population indicated pension as a key factor behind their well‐being  improvements.  In  general,  a  higher  share  of  vulnerable  households  report  well‐being  improvements  compared  to  non‐ vulnerable households (Figure 16). Most of the difference is related to employment (including better terms  of  employment).  This tendency was observed  both pre‐crisis  and  during the crisis years. However, in  the  post‐crisis 2017 year there are also differences related to wages ‐‐ 5.5 percent of respondents vulnerable to  the  risk  of  poverty  reported  well‐being  gains  due  to  wages  increase  in  2017  (3.4  percent  among  non‐ vulnerable households).   14    Figure 16: Factors behind well‐being improvement, vulnerable and non‐vulnerable groups, % of respondents  20% 18% 16% other 14% loan 12% change in hh composition 10% additional income 8% pension 6% 4% addittional work 2% higher salary 0% employment vulnerable average vulnerable average vulnerable average vulnerable average 2014 2015 2016 2017   Source: Authors’ estimates based on HSS data.  If we aggregate the responses on well‐being improvement and worsening related to employment and wages,  we can see that the effect of employment during the crisis was quite small, while wage dynamics contributed  much to the deterioration of well‐being of the population (Figure 17). Furthermore, it appears that those  below the poverty threshold, as well as those who are vulnerable to poverty,  suffered from falling nominal  wages more than the population on average. Among the poor, according to the official definition, there was  also a shift towards a more negative assessment of changes in the employment status.   The  majority  of  the  differences  highlighted  above  are  related  to  the  specifics  of  regional  economic  development, and the way the crisis affected different sectors. Industrial and construction sectors suffered  most from the crisis, leading to the fall in in economic activities in large cities. While labor market in Minsk is  more  flexible  and  reacted  through  employment  reduction,  in  other  cities  employers,  often  state  owned  enterprises, tended to reduce wages more. In small cities and rural area labor demand was weak prior to  crisis therefore it did not affect employment income in these areas that much (Figure 18).  Figure 17: Balance of responses on the positive and negative role of employment and wages in well‐being changes  8 6 4 2 0 ‐2 ‐4 ‐6 ‐8 ‐10 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 average vulnerable official poverty moderate poverty employment wage dynamics   Note.  Balance  of  responses  is  a  difference  between  the  share  of  population  which  marked  change  in  wages  (employment status) as a key factor of the well‐being improvement and the share of population that named change in  wages (employment status) a factor of well‐being deterioration.  Source: Authors’ estimates based on HSS data.  15    Figure 18: Balance of responses on the positive and negative role of employment and wages in well‐being changes by place of  residence  6 4 2 0 -2 -4 -6 -8 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 average Minsk Large cities Small cities Rural area employment wage dynamics   Source: Authors’ estimates based on HSS data.  4.2. Reported coping strategies  Respondents who were faced with a reduction in their well‐being, were asked what coping strategies they  used in order to adapt to the new circumstances. The most common strategy is reducing expenditures. During  the crisis, 79 percent of those experiencing a reduction in well‐being (29 percent of the population overall)  had  to  cut  expenditures. 5  Strategies,  related  to  the  search  of  possibilities  of  increasing  income  were  employed  by  only  8.6  percent  of  those  who  faced  a  well‐being  reduction  in  2016  (3.2  percent  of  total  population).  They  were  more  common  at  the  beginning  of  the  crisis  (employed  by  4.2  percent  of  the  population and 12.4 percent of those suffering a worsening of well‐being), as employment possibilities were  not that scarce, and again became more common with the onset of the economic recovery in 2017. Other  strategies, including reliance on help from relatives or the state, are generally not common, and households  did not increase their reliance on these coping strategies during the crisis.  Households vulnerable to the risk of poverty appear to rely to a greater extent on coping strategies related  to the search of opportunities for additional earnings than the average household (Figure 19). Pre‐crisis, in  2014, 19.7 percent of those in the vulnerable group tried to increase their income from employment or self‐ employment to compensate their worsened well‐being. The narrowing labor market opportunities during  the recession meant that they had to rely more on expenditure reduction than on active coping strategies,  which for low income households can affect their ability to satisfy basic needs and may aggravate their living  conditions. Households vulnerable to poverty had to rely also on help from relatives much more often than  the average household.                                                                5  For comparison, 71 percent of those experiencing a reduction in well‐being in 2014, and 15 percent of the  population overall reported a reduction in expenditures before the recession.  16    Figure 19: Coping strategies applied by vulnerable and non‐vulnerable population, % of the respondents  40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% vulnerable non vulnerable non vulnerable non vulnerable non vulnerable vulnerable vulnerable vulnerable 2014 2015 2016 2017 income increase expenditure reduction nothing help from relatives help from the state other   Note. Only those respondents who reported deterioration of their well‐being where interviewed about coping  strategies.  Source: Authors’ estimates based on HSS data.  There  are  some  differences  in  the  choice  of  the  coping  strategies  by  type  of  residence  or  household  composition (see Annex, Table A8). For instance, active search for additional income was typical for residents  of  large  cities  in  2015  that  were  affected  more  than  other  territories  at  the  onset  of  the  crisis.  Another  consequence of the negative effects of the crisis in large cities early on was the rapid increase in the share of  urban  population  in  large  cities cutting  expenditures  (in small  cities this  is more pronounced  in  2016).  In  contrast with the urban population, rural households report less well‐being deterioration during the crisis  and therefore cut expenditures less often.  Across  household  types,  presence  of  children  in  the  household  increases  the  likelihood  of  searching  for  additional income, especially among households with 3 or more children, while at the same time reducing  the frequency of relying on cutting expenditures. This could be due to the fact that poverty and vulnerability  rates  among  households  with  three  and  more  children  leave  them  with  only  limited  possibilities  for  expenditure reduction and pushes adults towards a more active search for additional employment income.  Single  parent  households  are  another  vulnerable  group  that  tend  to  rely  more  on  search  for  additional  earnings,  and  on  help  from  relatives,  compared  to  other  households.  Retirees,  on  the  other  hand,  predominantly rely on cutting expenditures, as other strategies are often not available for them. In the next  section  we  explore  self‐reported  coping  strategies  in  detail,  exploiting  micro  data  on  incomes  and  expenditures.  5. Effects of Separate Coping Strategies  5.1. Non‐labor income: Role of public transfers and in‐kind income  As we have noted before, the vulnerable and the lower‐income population groups were among the most  hurt by the crisis. By default these groups are the target for social policy. However, they do not report that  they can rely on the state when their financial well‐being deteriorates and data on households’ income in the  form of government transfers supports this thesis. It appears that government transfers did not help mitigate  the effects of the crisis.  Over  95  percent  of  the  average  decline  in  cash  income  in  2014‐2016  can  be  explained  by  the  decline  in  earnings – wages, entrepreneurial income and other earned income. Government transfers and other types  of  income  (including  capital  income  like  rent  income  and  dividends)  account  for  less  than  5  percent  on  average, although they may be more important for certain groups. For those vulnerable to poverty, the drop  17    in earnings explains only 70 percent of the decline in cash incomes, while falling government transfers in real  terms and declines in other income are also quite important (Figure 20). For the non‐vulnerable, government  transfers and other types of income actually grew during the crisis times. The positive dynamic of other types  of income is mainly driven by top income deciles that enjoyed higher dividends during the crisis due to higher  interest rates.   Figure 20: Decomposition of real cash income change during the crisis (2014‐2016) and the recovery (2017)  30 20 10 0 -10 -20 Other income -30 Transfers -40 Earnings Vulnerable Vulnerable Average Non-vulnerable Average Non-vulnerable 2014-2016 2016-2017   Note: Absolute income change is measured in real 2014 roubles per capita. The income change could be explained by  both the income dynamics for the vulnerable and non‐vulnerable groups and by the change in the composition of those  groups from one period to the next – during the crisis poverty risks and the vulnerable group expanded, and it could be  the influencing factor for the change in income structure of the vulnerable population.  Source: Authors’ calculations based on quarterly HBS.  Government  transfers  did  not  help  vulnerable  households  to  smooth  declining  incomes  during  the  crisis;  moreover, the decline in transfers exacerbated the decline in earnings and other types of income. During the  recovery,  transfers  also  did  not  play  a  positive  role  for  the  vulnerable  –  the  restoration  of  incomes  was  predominantly  led  by  earnings  and,  to  a  much  smaller  extent,  by  other  types  of  income.  For  the  non‐ vulnerable, on the contrary, other income sources were declining in 2017, reflecting lower interest rates in  the aftermath of the crisis.   The reason why government transfers were not able to help smooth declining incomes among vulnerable  households  is  due to the  fact  that  the  design of  government transfers  is  mainly age‐based,  with the two  largest programs being age pensions and benefits for children. While these programs contribute significantly  to  poverty  and  inequality  reduction  (Bornukova  et  al.  2017),  they  are  not  designed  to  react  to  the  crisis  efficiently, as they are not needs‐based. Moreover, their size depends on the average wage, making them  pro‐cyclical. The automatic stabilizer programs like the unemployment benefit or the needs‐based assistance  to the poor exist, but they are small in size and in coverage, hence have very little effect on income smoothing  during the crisis. Those below the official poverty line can apply for the needs‐based, targeted assistance to  the  poor.  But  it  is  available  for  a  limited  time  only  (often  it  is  in  the  form  of  one‐time  assistance,  or  at  maximum could last for six months during a given year), and the size of the assistance is quite modest. For  example, in 2016 only 3 percent of the population were covered by the needs‐based assistance to the poor,  and the average monthly size of the assistance was roughly 20 percent of the minimal consumption budget.   Given the deficiencies in the safety net’s ability to provide counter‐cyclical support, households were actively  relying on in‐kind income as a mechanism of income and consumption smoothing during the crisis (Figure  21). In‐kind income can be quite substantial, averaging around 5 percent of cash income. Without in‐kind  18    income,  official  poverty  would  be  on  average  2.8  percentage  points  higher,  and  for  rural  residents  –  5.9  percentage points higher.   Figure 21: In‐kind income, in real terms, 2014 set to 100  140 135 130 125 120 Minsk 115 Large cities 110 Small cities 105 Rural 100 95 90 2014 2015 2016 2017   Note: In‐kind income is measured in real 2014 roubles per capita and converted into the index with the 2014 level set  to 100   Source: Authors’ calculations based on quarterly HBS.  In‐kind income was particularly important for the vulnerable groups during the crisis: residents of small cities  and rural areas, non‐employed and retirees increased their in‐kind income by more than 20 percent during  the crisis. Only Minsk residents did not increase their in‐kind income during the recession, while other socio‐ economic  groups,  including  the  residents  of  large  cities,  relied  on  in‐kind  incomes  to  smooth  income  fluctuations during the crisis. Households with children increased their in‐kind income to a limited extent (the  increase  is  lower  than  average);  this  might  have  to  do  with  lower  availability  of  spare  time  among  these  households.   5.2. Consumption  Households reported reducing expenditures as the main instrument of adjustment to the crisis environment.  There  are  differences  across  social  groups  in  what  types  of  expenditures  households  cut.  Better  off  households  adjust  through  reducing  their  savings  and  purchases  of  durable  goods,  while  less  wealthy  households have to cut their consumption. Household micro data support this view.  The structure of household expenditure does not differ significantly across the population, highlighting the  low level of inequality in Belarus (Figure 22). Only the richest 10th decile stands out, as it spends a significantly  lower  share  than  the  population  on  average  on  food  and  much  more  on  savings,  investments  and  the  purchase of personal cars (Shymanovich, Chubrik, 2019). The bottom decile spends a higher share of income  on  food,  as  well  as  basic  services  such  as  utilities,  public  transportation  and  communication  services.  Differences between the 2nd and 9th deciles are not very large, but they increase with disposable income. The  main difference is related to the falling share of food in households’ expenditures with growing household  incomes. We focus our analysis of the consumption behavior during the crisis on the expenditures of the 1st  and 10th deciles. Other deciles we will aggregate into three groups, representing 2nd and 3rd deciles, from 4th  to 7th deciles, and 8th and 9th deciles.  19    Figure 22: Structure of household expenditure by decile  100% taxes, insurance, debt servicing 90% alimony, help to relatives 80% construction and purchase of real estate deposits and savings 70% other goods and services 60% healthcare 50% sports, leasure, hotels, restaurants 40% transport and communcations 30% purchase of a car 20% durables 10% utilities 0% clothes, footwear 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 food products   Source: Authors’ estimates based on HSS data.  As food is a main line of households’ expenditures and their share in total expenditures depends on the well‐ being of the household, food consumption was most affected by the crisis, with households either cutting  their  expenditures  on  food  items,  or  switching  to  cheaper  items.  In  relative  terms,  the  downward  adjustments in food expenditures were the largest for the bottom decile, and become progressively smaller  (although still negative) as we move up the income distribution (Figure 23).   In  addition  to  cutting  food  expenditures,  the  recession  years  are  also  characterized  by  reductions  in  expenditures on utilities across the whole distribution, but with higher income households adjusting their  utilities  expenditures  to  a  greater  extent,  as  many  households  in  the  bottom  decile  are  either  already  consuming  the  minimum  necessary  energy  amounts  for  basic  needs,  or  lack  the  ability  to  make  energy  efficiency increasing alterations.   The population vulnerable to the risk of absolute poverty reduced mainly food expenditures, not adjusting  expenditures on utilities, public transportation, communication and other basic services in contrast to other  population  groups.  Households  from  the  richest  decile,  for  the  most  part,  did  not  have  to  reduce  their  expenditure on food. They adjusted their consumption largely through reducing in 2015‐2016 expenditures  on durable goods and services (communication, culture, leisure), which are more salient in the consumption  of households in the top decile relative to lower income households.    20    Figure 23: Decomposition of consumption change in real terms compared to the level of 2014, %  6 3 inkind 4 2 2 1 other food 0 0 -2 -1 fruits and -4 vegetables -6 -2 diary -8 -3 products 2015 2016 2017 2015 2016 2017 2015 2016 2017 2015 2016 2017 2015 2016 2017 2015 2016 2017 -4 meat and fish average Poorest Deciles 2-3 Deciles 4-7 Deciles 8-9 Richest decile decile -5 2015 2016 2017 staples food other consumables durables Poorest decile utilities other services total  Total consumption by deciles  (b) Food consumption by the 1st  decile  Note. See Methodological notes for description of the procedure applied to estimate real consumption.  Source: Authors’ estimates based on HSS data.  Across different types of households, the most severe cuts in food expenditures during the recession were  observed among households with two or more children (Figure 24). It should be noted, that these households  have the lowest level of per capita expenditures on food among the analyzed social groups, in part because  of the economies of scale in these households and the significant role of in‐kind income from subsistence  farming.  This  is  worrisome,  as  it  may  be  indicative  of  worsening  nutrition  in  households  with  children,  although we cannot confirm this with the data at hand. A significant reduction of expenditures on food was  also observed among the working age population with a low level of education, i.e., the low paid labor force,  and  in  the  rural  population,  who  have  a  very  high  probability  of  being  poor.  In  contrast,  such  groups  as  residents  of  Minsk,  retirees,  households  without  children,  working  age  population  with  a  high  level  of  education, that have a very low risk of poverty, spend on food much more than the average household and  did not cut these expenses substantially during the crisis.  Figure 24: Real change in food consumption during crisis (2014‐2016) for major socio‐economic groups depending on initial level of  food consumption, %  2 food expenditure per capita in 2014, in BYN in prices of 2014 0 partly_employed 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 minsk -2 retiree_hh small_cities retiree -4 hh_single_parent high_edu hh_no_kids average child large_cities nonemployed working_ageemployed -6 hh_1child sec_specialized_edu hh_2kids rural -8 other_edu hh_3more_kids -10 -12   Source: Authors’ estimates based on HBS data.  21    In the case of utilities expenditures, the situation is reversed. Population groups with a low vulnerability to  poverty cut the consumption of utility services the most. Residents of Minsk, well‐paid employees with high  education, and households without children spend more on utilities than the population on average, so they  have more room for optimizing the use of utility services. They are also better off, on average, and can afford  investments in energy, heating and water saving technologies. Residents of rural areas and small cities also  registered a significant reduction in utilities expenditures, which could be due to their greater ability to adjust  consumption of utilities in individual houses, relative to apartment blocks in large cities. Households with  two  or  more  children  were  among  those  who  adjusted  their  consumption  of  utility  services  to  a  smaller  extent than the average household (Figure 25).   Figure 25: Real change in utilities consumption during crisis (2014‐2017) for major socio‐economic groups depending on initial level  of food consumption, %  2 expenditure on utilities per capita in 2014, in BYN in prices of 2014 0 hh_3more_kids 10 15 20 25 30 35 -2 -4 hh_single_parent -6 -8 hh_2kids child -10 nonemployed minsk -12 average large_cities other_edu retiree -14 hh_1child working_age employed hh_no_kids -16 sec_specialized_edu rural small_cities -18 partly_employed high_edu -20   Source: Authors’ estimates based on HSS data.  Among the relatively well‐off population groups, another line of expenditures that underwent adjustments  during the crisis was communication services, as well as culture, sports and recreation services, as in these  households the consumption of these services is higher (Figure 26). Those who are employed, those with  high  or  secondary  specialized education,  and  residents  of  Minsk  recorded the largest  reductions  in these  expenditure  categories.  Households  with  children,  retirees  as  well  as  non‐employed  spend  much  less  on  these  services,  and  adjusted  them  during  the  crisis  years  to  a  much  smaller  extent  compared  to  the  population on average, despite significant price increases.   22    Figure 26: Real change in services consumption during crisis (2014‐2016) for major socio‐economic groups depending on initial level  of food consumption, %  2 expenditure on services per capita in 2014, in BYN in prices of 2014 hh_single_parent 0 15 20 25 30 35 40 45 50 55 -2 retiree hh_3more_kids nonemployed -4 hh_2kids child rural large_cities other_edu -6 average small_cities hh_no_kids hh_1child -8 working_age employed -10 sec_specialized_edu minsk high_edu -12 partly_employed -14   Note. Services exclude utilities, education and healthcare.  Source: Authors’ estimates based on HSS data.  5.3. Savings  Precautionary  savings  could  be  an  important  consumption  smoothing  mechanism  for  households,  and  as  such, the evolution of saving (and dissaving) during the crisis is of interest to this inquiry. Unfortunately, the  HBS data do not have data on the savings stock or loans taken, but do have data on saving, dissaving and  loans  paid.  In  2014,  42  percent  of  the  population  reported  positive  net  savings,  while  19  percent  of  the  population  dissaved  (negative  net  savings).    In  2016,  at  the  height  of  the  crisis,  only  35  percent  of  the  population  saved  a  portion  of  their  incomes,  while  the  number  of  those  who  dissaved  increased  to  24  percent. Those with relatively higher incomes also had the highest dissaving rates in 2016 (32 and 38 percent  for 8‐9th and 10th decile correspondingly).   In other words, while savings are an important insurance mechanism, they are available mostly for the well‐ off households that were able to accumulate significant funds in the pre‐crisis period. Indeed, in the pre‐crisis  year 2014 only 23 percent of the poorest decile reported savings, and they amounted only to 2.5 percent of  their disposable income, while 49 percent of the top decile had savings amounting to 4.3 percent of their  disposable income on average. While many households engaged in dissaving before the onset of the crisis,  and even more so during the economic recession, average net savings rates and shares of saving in disposable  income remained positive for almost all socio‐economic groups.   23    Figure 27: Saving share for different groups of population  10.0% 10.0% 9.0% 8.0% 8.0% 7.0% 6.0% 6.0% 5.0% 4.0% 4.0% 3.0% 2.0% 2.0% 1.0% 0.0% 0.0% 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 Average Vulnerable Average Well-being improved Non-vulnerable Well-being worsened Note: Net saving share in disposable income  Source: Authors’ calculations based on quarterly HBS.  The vulnerable population had slightly lower saving shares on average, and experienced a somewhat sharper  savings  decline  during  the  crisis  (Figure  27).  In  2016,  those  in  the  vulnerable  group  were  saving  only  3.8  percent  of  their  disposable  income,  while  the  non‐vulnerable  saved  4.6  percent.  Differences  are  more  pronounced if we compare those who reported experiencing either improving or worsening material well‐ being. Those reporting worsened well‐being also have lower saving shares, but the decline in the savings  share  in  this  group  was  not  very  pronounced  during  the  crisis.  Those  who  experienced  job  losses  had  particularly  low  saving  shares,  dropping  to  mere  0.8  percent  in  2016.  Those  who  were  coping  with  the  worsened well‐being through the decrease in expenditure or through the help from the relatives also had  very low or even negative saving shares (1.9 and ‐3.3 percent correspondingly in 2016). Those who report  improvements  in  well‐being  have  a  significantly  higher  savings  share  (7.2  percent  in  2014),  but  also  experienced a very sharp decline in savings during the crisis (to only 3.7 percent in 2016).   Dissaving was also a significant mechanism in alleviating poverty. The official poverty headcount would be  0.6 percentage points higher, and moderate poverty would be 2.6 percentage points higher in 2016 if people  did not have access to the previously accumulated funds. The effects on moderate poverty were especially  pronounced for the partially employed (4.4. p.p.), non‐employed (3.3 p.p.) and households with children and  a single adult (3.9 p.p.).   6. Conclusions  The  recent  two‐year  recession  in  Belarus  had  several  salient  features  related  to  its  welfare  impact  on  households across Belarus, which are worth considering when thinking about mitigating  negative income  shocks on low‐income households in the future. First, in contrast to the previous crisis events, the economic  recession of 2015–2016 affected material well‐being of the whole population including that of low income  households; indeed, its impact was much more regressive than that of the previous two crisis episodes, when  disposable  incomes  contracted  more  among  higher  income  households.  If  we  define  a  number  of  socio‐ economic groups based on characteristics such as residence, household composition, education and labor  market status, those groups that had lower cash income before the recession in 2014 (i.e. groups that can be  thought  of  as  having  a  lower  socio‐economic  status)  experienced  a  more  negative  change  in  their  cash  incomes, on average, throughout the crisis.   Second, the notable welfare impact of the recession was not captured in the dynamics of the poverty rate.  While it increased slightly by one percentage point between 2014 and 2017, the share of households with  incomes below the minimum consumption basket, as well as the share of households vulnerable to poverty,  24    defined in this paper as households whose probability of falling below the national poverty threshold is in  excess of 10 percent, nearly doubled.   Third, reliable strategies for households to cope with negative income shocks, barring reducing expenditures,  appear to be few. Households rely on in‐kind income, which can be substantial, at 5 percent of cash income  on average, and it does have an impact on the poverty headcount. However, there do not appear to be many  opportunities for employing active coping strategies such as searching for additional income or employment,  while  government  transfers  also  do  not  appear  to  be  providing  the  necessary  counter‐cyclical  mitigating  effects to households that are vulnerable to the risk of poverty.   The most immediate policy considerations should focus on the design of the overall safety net, to ensure that  it  provides  an  adequate  coverage  and  targeting.  The  recently  completed  Commitment  to  Equity  analysis  (Bornukova  et  al.,  2017)  finds  that  while  government  transfers  contribute  significantly  to  poverty  and  inequality reduction, they are not designed to react to the crisis efficiently, as they are (i) not needs‐based  and  (ii)  linked  to  average  wages,  and  hence  pro‐cyclical.  The  automatic  stabilizer  programs  like  the  unemployment  benefit  or  the  needs‐based  assistance to the  poor  exist,  but  they  are  small  in  size  and  in  coverage; hence, they had very little effect on income smoothing during the crisis (in 2016 only 3 percent of  the population were covered by the needs‐based assistance to the poor). Ongoing work on commitment to  equity for children (Bornukova et al., 2019) highlights important omissions and drawbacks in coverage of  some  of  the  vulnerable  groups  such  as  households  with  three  or  more  children,  and  single‐parent  households. This analysis shows that categories such as households with 3 or more children and single‐parent  households  were  among  the  ones  that  suffered  the  most  acute  reductions  in  cash  incomes  during  the  recession years, despite already low income levels, on average, prior to the recession. Making changes to the  design of the safety net to ensure that groups such as these do not fall through the cracks is important for  their ability to cope with future income shocks.   The fact that much of the adjustment to negative income shocks happens through reductions in expenditure,  and that active coping strategies such as searching for additional jobs or employment are not common, partly  because of deteriorating labor market conditions during a recession, reinforce the importance of improving  the design of safety nets. However, the ongoing long‐term shedding of labor by firms, particularly in the SOE  sector, reinforces the need to strengthen the  income support to the unemployed as part of the structural  reforms agenda in Belarus. Unemployment benefits have been shown by the CEQ to be a very cost‐efficient  program  in  reducing  poverty,  relative  to  other  fiscal  interventions,  but  the  program  (and  the  size  of  the  benefit, relative to the average wage) is very small and serves a small share of the unemployed. Policy options  such as unemployment insurance, perhaps in combination with an unlimited duration means‐tested social  assistance component, could potentially offer improved possibilities of consumption smoothing for laid‐off  workers, as well as better coverage of vulnerable households upon the expiration of UI benefits.   The analysis of adjustments of expenditure patterns during the recession revealed also the limited ability of  lower income households to reduce expenditures on utilities, relative to higher‐income households. While  the  data  do  not  allow  the  possibility  to  examine  explicitly  the  reasons  behind  changes  in  utilities  expenditures,  it  is  plausible,  that  this  is  in  part  due  to  the  fact  that  energy  consumption  in  households  vulnerable to poverty is already close to the minimum amount for basic needs; similarly, these households  may have limited ability to introduce energy efficiency improvements. As energy tariffs continue increasing  toward cost recovery, having an effective system for mitigating the effects of higher tariffs for low income  households will thus be critical, as simulations suggest that the budget share that low income households  spend on utilities could increase notably as tariffs rise, unless adequate mitigation measures, ideally targeted  to low‐income households, are in place.     25    7. References  Bornukova, K. (2012). Effect of Devaluation on Real Incomes in Belarus, BEROC Policy Paper Series, No. 09  Bornukova.  K.,  Shymanovich,  G.,  Chubrik,  A.  (2017).  Fiscal  Incidence  in  Belarus:  A  Commitment  to  Equity  Analysis, Policy Research working paper WPS 8216, World Bank Group.  Chubrik,  A.  (2018).  Return  of  the  domestic  demand:  Too  early  to  panic,  too  soon  to  be  delighted,  IPM  Research Center Discussion Paper DP/18/02.  Bornukova,  K.,  Cuesta  J.,  Shymanovich  G.,  and  Valetka  U.  (2019).  “Commitment  to  equity  for  children:  redistributive  effects  and  efficiency  of  social  assistance  to  households  with  children  in  Belarus.”  Mimeo.  UNICEF.   Chubrik, A. (2019). Analysis of the dynamics of spatial disparities in Belarus (forthcoming).  Cojocaru, A., Matytsin, M. (2017).  Poverty and shared prosperity in Belarus over the past decade : trends,  drivers, and challenges, Washington, D.C.: World Bank Group.  Kruk, D. (2018). Belarus economy in 2017: Growth recovery under the load of unsolved structural problems,  BEROC Policy Paper Series, No. 53.  Lopez‐Calva, L., Ortiz‐Juarez, E. (2013). A Vulnerability Approach to the Definition of the Middle Class, World  Bank Policy Research working paper, WPS 5902.  Mazol, A. (2017). Determinants of poverty with and without economic growth. Explaining Belarus's poverty  dynamics during 2009‐2016, BEROC Working Paper Series, No. 47.  Shymanovich, G. (2017). Poverty and social vulnerable groups in Belarus. Consequences of the recession of  2015–2016, IPM Research Center yearbook.  Shymanovich, G., Chubrik, A. (2019). Park of non‐zero taxes. Estimating contribution of the Hi‐Tech Park to  the budget of Belarus, IPM Research Center Sectoral Report 19/01.  Shymanovich, G., Shcherbina, N., Chubrik, A. (2018). Poverty and social vulnerable groups in Belarus. Effects  of public support to the families with children, IPM Research Center yearbook.  World Bank. 2018. Belarus – Systematic Country Diagnostic: toward a competitive, inclusive and dynamic  Belarus. Report No. 123887, Washington, DC: The World Bank.   World Bank. 2019. Migration and Development Brief no. 31, Washington, DC: The World Bank.       26    Annexes  Annex 1: Methodological notes  Poverty indicators  Official absolute poverty is estimated based on comparison of disposable income of the household with its  budget of subsistence minimum. Disposable income is calculated based on consumption of the households,  privileges, and in‐kind income. Budget of subsistence minimum of a household is estimated based on the  composition of the household and budgets defined for specific age groups: children age 0‐3, children aged 3‐ 6, children aged 6‐18, working‐age population, retirees.  Moderate poverty is estimated based on the comparison of per capita disposable income with the minimum  consumer budget for a family consisting of 4 persons (2 working‐age adults and 2 children).  Social groups definition  We define working‐age individuals who reported income in the form of wages or from self‐employment as  employed. We define the fully employed to be those who reported employment related income exceeding  BYN  100  for  three  months  in  a  quarter.  Other  individuals  who  reported  employment  related  income  are  considered  partly  employed.  Non‐employed  are  those  working  age  individuals  who  did  not  report  any  employment  or  self‐employment  related  income.  Hence,  this  group  includes  the  unemployed,  inactive  population, students, housekeepers, individuals on parental leave.  Consumption in real terms  Consumption of separate goods and services is reported in HBS files in monetary terms, and we convert it  into real terms using the consumer price indices of related goods. Subsequently, all goods and services were  aggregated into several groups:   Consumable goods   o Food   o Other consumable goods   Food related goods and services (alcohol and tobacco, eating out, cultivation of land  plot and animal breeding)   Non‐food goods (clothes, footwear, textile, maintenance of private vehicles)   Durable goods (household goods and appliances, furniture, purchase of private vehicles)   Services  o Education and health  o Utilities and public transport  o Other services (communication, culture, recreation and sports, personal care)      27    Annex 2: Additional tables and figures    Table A1: Cash income, in real terms (2014q1 set to 100)     2014  2015  2016  2017     1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  Place of residence  Minsk  100.0 110.2 117.1  108.8 111.3 110.9 114.7 114.3 103.0 108.4 101.6 102.5 97.0 102.3 99.1 103.9 Large cities  100.0 104.5 106.1  107.0 96.7 98.4 99.4 99.3 93.3 97.1 95.4 93.1 89.6 94.7 95.7 96.9 Small cities  100.0 105.1 106.6  105.0 92.3 96.4 96.9 97.3 87.0 89.9 90.4 88.9 85.7 88.7 91.9 93.8 Rural area  100.0 105.1 107.8  106.0 95.3 99.9 101.7 98.7 89.3 94.2 94.0 91.0 88.2 94.5 97.3 95.4 Age  Child  100 106.6 109.0  106.6 100.1 103.8 108.0 104.3 93.5 98.4 98.2 95.7 91.3 100.0 100.0 102.6 working age  100 107.5 110.1  108.2 98.3 101.7 103.2 102.4 93.9 97.9 96.0 94.8 89.7 95.5 97.0 97.6 Retiree  100 103.2 107.2  104.0 100.2 100.2 100.1 100.8 93.6 97.8 94.0 92.0 91.0 93.1 93.1 95.6 Employment status for working age population  Employed  100 106.5 108.8  106.5 97.4 100.0 100.6 100.8 92.7 96.5 93.6 93.5 89.6 94.5 94.9 96.5 Partly employed  100 107.5 103.2  103.3 89.2 94.7 116.8 96.8 89.0 109.3 99.6 94.1 77.1 83.1 98.2 89.4 Nonemployed  100 105.8 111.5  108.3 103.3 107.7 107.8 107.4 94.8 98.4 98.1 93.8 90.6 97.3 98.7 99.2 Education level for working age population  high education  100 106.3 109.2  107.4 96.6 100.8 103.6 101.6 97.5 100.4 95.4 97.8 90.6 97.4 92.8 96.7 secondary  specialized  100 108.2 110.4  109.5 99.7 101.0 101.5 101.0 89.5 94.5 93.9 91.7 87.1 91.5 96.1 95.0 Other  100 107.7 110.5  107.6 96.8 101.1 102.5 101.5 91.6 96.3 96.1 92.6 87.5 93.7 98.7 98.0 Type of household (HH)  HH without  children  100 105.3 109.5  105.7 98.1 100.4 100.1 100.5 94.2 97.9 94.0 93.0 90.3 92.8 94.2 95.9 Retiree HH  100 100.5 104.1  102.0 98.5 97.4 97.1 97.2 92.8 92.5 91.0 89.7 89.1 90.7 90.2 93.4 HH with children  100 107.0 108.1  107.6 100.2 103.6 106.8 104.3 93.1 97.8 97.5 95.2 90.9 99.4 99.2 101.2 1 child  100 107.2 106.6  109.5 98.1 101.1 106.9 103.7 91.9 96.5 94.8 93.5 88.3 97.5 96.4 97.7 2 children  100 108.6 111.1  108.5 103.7 108.2 104.4 102.8 92.7 97.7 101.0 96.2 95.2 102.4 103.7 107.0 3 and more  children  100 116.5 129.5  112.7 97.6 103.8 109.8 109.5 101.7 105.3 104.6 103.6 91.5 97.3 102.7 103.6 single parent  100 101.8 109.1  101.8 97.6 100.7 130.1 106.7 89.7 96.4 94.6 91.5 90.5 107.0 99.1 114.3 Source: Authors’ estimates based on HBS data.      28    Table A2: Official poverty    2014  2015  2016  2017    1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  Place of residence  Minsk  1.2  0.6  1.4  0.9  0.8  1.2  1.0  0.7  0.9  1.9  1.6  1.8  1.5  1.4  1.5  1.2  Large cities  5.9  4.9  5.3  4.3  4.9  5.8  5.4  5.6  5.0  5.4  6.3  7.0  6.5  7.1  7.5  5.7  Small cities  5.1  6.4  5.4  5.6  4.5  5.2  7.2  5.2  7.1  6.7  8.1  8.7  7.7  6.6  6.8  6.5  Rural area  8.3  8.4  8.6  8.1  10.8  10.2  9.9  9.3  10.2  10.9  11.1  11.1  11.1  11.3  11.5  9.6  Age  Child  10.9  10.6  10.3  9.9  10.5  11.2  11.7  10.4  11.4  12.9  13.1  14.3  12.9  13.4  13.5  11.3  working age  5.3  5.4  5.7  5.2  6.1  6.5  6.5  6.1  6.5  7.0  7.8  8.1  7.8  8.0  8.4  6.8  Retiree  1.6  1.2  1.3  0.8  0.9  1.0  1.2  1.1  1.1  0.8  1.2  1.3  1.5  1.1  1.3  1.2  Employment status for working age population  Employed  2.9  3.3  3.6  3.4  3.7  4.1  4.1  3.7  4.2  4.9  5.3  5.4  5.4  5.5  5.9  4.7  Partly employed  11.1  11.4  8.6  7.3  9.5  14.0  7.5  9.6  13.8  10.3  8.4  13.8  12.9  16.1  11.8  12.5  Nonemployed  10.2  9.7  10.1  9.7  11.5  11.5  12.3  11.8  10.8  11.3  14.5  14.4  12.6  13.2  13.7  10.9  Education level for working age population  high education  2.0  1.4  2.0  1.2  2.0  2.3  2.6  1.8  1.3  1.4  1.5  2.2  1.8  1.9  2.9  1.9  secondary  specialized  4.8  4.2  4.3  4.3 5.3  6.5  6.6  6.0  6.2  7.2  7.5  7.3  8.8  8.2  9.4  7.2  other  7.9  8.9  9.2  8.6 9.7  9.9  9.4  9.5  10.4  10.7  12.5  13.0  11.6  12.4  11.7  9.9  Type of household (HH)  HH without children  1.7  1.6  1.9  1.6  2.1  2.2  2.0  2.2  2.3  1.7  2.6  2.5  2.8  2.6  2.5  2.3  Retiree HH  0.3  0.0  0.1  0.1  0.1  0.2  0.3  0.2  0.3  0.2  0.2  0.3  0.2  0.2  0.3  0.1  HH with children  9.1  9.0  9.0  8.3  9.1  9.6  10.2  9.1  9.6  11.1  11.5  12.5  11.1  11.5  12.1  9.5  1 child  5.4  5.2  5.7  4.5  5.8  5.5  6.1  5.9  5.6  6.4  7.3  7.6  7.2  7.2  8.3  6.2  2 children  10.8  11.0  11.0  10.3  11.4  13.2  13.9  11.4  12.7  15.4  15.0  17.5  14.5  13.8  14.8  11.1  3 and more  children  28.9  23.6  20.0  21.0  25.5  25.8  26.1  24.4  27.6  30.0  29.4  29.0  27.6  34.8  30.7  29.8  single parent  13.3  14.4  15.1  14.7  13.4  12.8  12.7  12.0  15.9  15.1  15.2  18.7  15.9  14.3  15.0  14.1  Source: Authors’ estimates based on HSS data.      29    Table A3: Moderate poverty    2014  2015  2016  2017    1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  Place of residence  Minsk  10.7 7.5 5.7 5.3 5.5 8.7 9.3 8.7 11.8 11.0 14.8 12.3 15.5 14.9 18.2 16.9 Large cities  19.9 17.8 20.1 19.2 21.0 23.9 23.9 23.7 28.0 30.4 33.2 35.8 35.5 33.9 34.8 35.7 Small cities  19.6 20.9 19.1 18.8 25.5 25.4 26.7 26.3 32.4 33.2 36.3 39.4 40.1 38.1 41.1 39.4 Rural area  24.8 25.2 26.3 26.4 34.7 35.3 32.7 33.8 38.0 40.1 41.0 41.9 44.0 39.8 40.0 41.7 Age  Child  33.0 32.3 31.1 31.8 38.0 37.5 37.8 38.1 46.6 47.0 48.9 51.6 54.0 50.1 49.8 50.3 working age  19.1 17.3 18.2 17.7 22.4 24.6 23.5 24.1 28.7 29.5 32.2 33.2 35.2 32.9 33.8 34.0 Retiree  9.5 10.1 10.7 9.8 11.3 13.6 15.1 13.9 14.6 18.2 21.0 22.2 21.1 20.4 24.3 24.5 Employment status for working age population  Employed  12.6 12.1 12.6 12.1 16.0 18.2 17.1 17.5 21.5 22.3 24.9 25.4 26.2 24.9 26.7 26.8 Partly employed  27.1 22.8 23.4 23.7 30.0 36.9 24.3 37.4 39.2 40.1 31.5 42.7 55.7 49.1 37.4 42.6 Nonemployed  32.0 28.7 30.7 31.1 35.3 36.2 37.6 37.1 43.0 44.7 49.6 49.3 51.8 48.0 47.6 47.5 Education level for working age population  high education  9.9 7.1 8.0 7.8 10.2 11.3 11.2 11.9 14.0 13.8 17.3 18.0 19.4 16.9 19.1 18.4 secondary  specialized  17.5 16.3 17.3 16.9 21.8 24.8 23.7 24.3 31.0 31.6 33.3 34.0 37.8 35.1 35.1 36.7 other  26.1 24.6 25.4 24.6 31.6 33.6 32.3 33.1 37.3 38.7 42.0 43.1 45.0 43.0 43.7 42.9 Type of household (HH)  HH without children  9.2 8.5 9.4 8.5 10.5 13.6 13.6 13.0 13.5 15.5 19.1 19.1 18.4 19.0 21.2 21.0 Retiree HH  4.4 6.3 7.2 6.0 6.0 9.2 11.9 10.6 10.7 14.1 17.7 19.0 16.2 16.9 21.1 19.4 HH with children  29.4 28.2 28.2 28.3 34.6 34.4 34.5 35.2 43.1 44.2 46.0 48.5 50.9 46.1 47.1 47.2 1 child  18.2 16.8 19.0 18.1 23.9 25.5 24.3 26.5 32.7 34.6 37.6 39.3 41.7 35.7 38.3 38.2 2 children  41.8 35.7 35.4 35.5 48.0 43.8 46.1 44.2 54.6 56.1 54.6 58.6 61.5 58.7 56.9 57.6 3 and more  children  59.5 65.9 53.2 56.5 64.5 64.1 66.3 65.9 77.0 69.8 76.8 77.4 79.7 76.1 74.6 76.8 single parent  34.5 32.9 36.1 36.8 36.0 36.7 36.9 39.2 46.0 43.9 47.1 52.7 51.0 50.3 45.9 47.0 Source: Authors’ estimates based on HSS data.          30    Table A4: Vulnerability    2014  2015  2016  2017    1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  Place of residence  Minsk  1.4 0.2 0.6 0.1 0.3 0.4 0.8 0.1 0.6 2.4 1.2 1.7 0.6 1.8 0.6 1.9 Large cities  16.1 12.2 12.9 11.4 10.5 16.2 15.9 18.3 12.1 18.6 25.7 30.2 20.1 33.8 28.2 16.3 Small cities  16.0 26.8 20.0 25.7 18.0 22.5 25.2 23.8 34.4 31.5 27.9 40.2 33.3 28.7 28.5 29.7 Rural area  28.2 29.2 29.4 28.8 43.1 36.7 39.5 39.2 42.4 37.6 42.1 41.1 42.2 42.8 42.6 40.2 Age  Child  40.2 43.5 37.0 42.5 40.2 45.9 50.4 51.7 48.4 50.1 63.8 74.3 54.6 69.7 62.2 50.6 working age  15.3 16.1 16.7 15.8 19.6 19.4 20.6 21.2 23.0 24.5 25.4 28.8 26.8 30.7 28.8 23.9 Retiree  0.8 0.5 0.4 0.1 0.2 0.3 0.2 0.2 0.2 0.2 0.1 0.3 0.2 0.1 0.1 0.1 Employment status for working age population  Employed  5.8 7.9 8.1 7.6 9.3 10.3 10.7 12.4 13.8 16.6 15.9 19.1 19.0 22.0 21.3 16.0 Partly employed  34.7 39.6 33.2 27.6 39.7 43.6 23.4 43.2 50.8 37.4 28.2 51.0 46.1 47.2 42.2 46.9 Nonemployed  37.2 35.6 36.8 39.1 43.6 40.0 46.5 41.4 42.6 41.3 51.1 50.4 39.6 47.3 41.1 40.3 Education level for working age population  high education  2.7 1.2 1.7 0.9 2.2 2.5 3.2 1.6 1.8 1.3 1.6 2.4 1.6 2.0 4.3 1.7 secondary  specialized  12.7 12.2 11.5 11.6 16.8 18.9 19.4 18.4 23.5 21.4 21.1 25.6 31.6 33.5 36.6 24.6 Other  25.4 28.6 30.5 29.0 33.9 32.8 34.0 37.9 37.8 43.7 45.7 50.2 41.6 49.8 40.7 39.1 Type of household (HH)  HH without children  1.3 1.2 2.0 1.7 3.2 2.2 2.5 1.8 2.8 1.9 3.5 3.4 1.1 3.2 1.8 1.6 Retiree HH  1.0 0.9 1.0 0.7 0.8 0.9 1.1 0.8 0.7 0.6 0.8 0.9 1.1 0.8 0.9 0.7 HH with children  31.4 33.6 30.8 32.2 33.8 36.3 39.4 41.2 40.5 43.9 48.8 56.2 47.4 55.4 52.1 41.7 1 child  23.4 24.4 22.9 23.8 25.7 28.7 31.8 34.0 32.4 36.6 41.4 49.4 41.3 48.6 46.9 35.9 2 children  28.7 32.3 26.7 30.1 36.5 37.9 41.7 43.7 44.1 44.9 53.3 60.7 48.9 58.4 52.5 40.1 3 and more  children  97.7 88.4 86.4 80.8 86.1 86.3 88.3 86.5 88.9 96.3 88.3 90.6 89.1 96.0 89.8 95.8 single parent  60.2 62.2 64.9 60.6 60.9 64.4 68.0 64.7 67.1 66.5 68.1 72.7 67.0 65.0 67.8 64.3 Source: Authors’ estimates based on HSS data.      31    Table A5: Change of material well‐being of respondents: average score, share of those reported  improvement and deterioration of the well‐being    average score  improved  worsened    2014  2015  2016  2017  2014  2015  2016  2017  2014  2015  2016  2017  Average  3.07  3.26  3.33  3.29  16.4  11.6  9.3  11.6  21.6  34.0  36.8  36.0  Poor and vulnerable population  Vulnerable  3.05  3.23  3.30  3.23  18.6  13.4  10.7  14.5  21.3  31.9  36.5  33.5  Official poverty  3.14  3.29  3.29  3.28  14.4  12.0  13.2  13.0  24.7  34.5  33.0  33.7  Moderate poverty  3.14  3.29  3.30  3.29  12.6  9.7  10.3  11.7  24.2  34.1  35.1  35.3  Place of residence  Minsk  3.10  3.29  3.33  3.34  14.2  13.7  10.4  12.1  22.1  37.7  38.6  39.4  Large cities  3.07  3.32  3.37  3.31  17.9  10.0  9.7  12.6  22.6  37.5  39.3  37.5  Small cities  3.06  3.26  3.40  3.34  17.1  11.2  8.8  9.6  23.4  33.8  43.9  39.1  Rural area  3.04  3.17  3.22  3.20  15.6  12.6  8.4  11.1  18.5  26.1  27.2  29.2  Age  Child  3.05  3.27  3.31  3.25  18.3  13.1  11.7  14.9  21.9  35.7  36.9  35.6  Working age  3.05  3.27  3.34  3.25  17.6  12.5  10.0  14.1  21.3  35.1  37.6  34.8  Retiree  3.11  3.24  3.33  3.38  12.6  8.8  6.4  5.2  22.1  30.6  35.4  38.3  Employment status for working age population  Employed  3.02  3.24  3.31  3.24  18.3  13.0  10.1  13.6  20.2  33.6  36.6  33.9  Partly employed  3.07  3.32  3.38  3.27  19.4  14.4  11.8  17.9  24.2  38.9  40.1  38.9  Nonemployed  3.12  3.32  3.34  3.29  14.8  11.3  10.8  12.8  23.7  36.6  37.0  36.2  Education level for working age population  High education  3.05  3.28  3.31  3.24  18.9  13.1  11.8  14.8  22.6  36.2  36.7  34.9  Secondary specialized  3.05  3.25  3.34  3.29  16.8  13.0  8.9  13.2  21.0  33.4  37.5  37.4  Other  3.05  3.27  3.35  3.23  17.4  11.5  9.6  14.3  20.9  34.5  38.3  32.5  Type of household (HH)  HH without children  3.09  3.27  3.34  3.32  15.2  10.1  7.4  8.8  22.2  33.4  36.6  36.1  Retiree HH  3.11  3.24  3.33  3.41  12.0  8.1  4.9  3.1  21.1  29.9  34.0  38.3  HH with children  3.05  3.25  3.31  3.26  17.6  13.1  11.3  14.4  21.1  34.6  37.1  35.8  1 child  3.05  3.25  3.35  3.27  16.9  13.0  10.4  13.5  20.2  33.9  39.3  36.2  2 children  3.05  3.28  3.25  3.24  17.2  12.2  12.7  16.0  21.9  36.3  33.7  35.8  3 and more children  3.03  3.17  3.28  3.20  23.1  17.5  12.5  15.1  23.1  32.8  33.5  32.9  single parent  3.11  3.37  3.36  3.43  14.9  11.6  13.0  9.2  24.1  41.6  39.8  42.3  Source: Authors’ estimates based on HSS data.          32    Table A6: Reasons of well‐being worsening    Job loss  Salary reduction  Inflation    2014  2015  2016  2017  2014  2015  2016  2017  2014  2015  2016  2017  Average  2.74  3.55  4.71  3.93  3.19  7.16  7.83  4.49  10.13  15.87  17.68  20.83  Poor and vulnerable population  Vulnerable  2.76  4.04  5.47  3.75  5.03  8.16  9.99  5.37  8.86  13.17  13.92  18.47  Official poverty  6.67  10.35  6.13  4.78  3.07  6.31  10.37  5.44  11.73  10.69  11.17  15.04  Moderate poverty  4.35  5.16  6.12  4.57  3.49  7.39  9.15  4.67  10.60  14.03  14.95  19.35  Place of residence  Minsk  2.04  4.10  6.25  6.28  1.91  8.08  7.46  5.41  11.88  17.96  19.92  22.77  Large cities  3.16  4.09  5.01  4.08  3.79  9.00  9.36  4.91  10.35  17.84  18.29  22.13  Small cities  3.35  2.38  4.30  3.11  3.74  4.81  7.39  4.91  10.57  18.82  24.04  24.84  Rural area  2.20  3.11  3.40  2.51  2.90  5.34  6.15  2.92  8.18  9.50  10.86  14.89  Age  Child  2.93  3.66  5.18  4.30  4.53  8.87  9.74  5.92  8.94  16.26  16.75  19.50  Working age  3.11  4.39  5.53  4.37  3.59  9.19  9.85  5.54  9.64  15.39  16.50  19.50  Retiree  1.83  1.79  2.80  2.93  1.39  1.94  2.60  1.74  11.98  16.56  20.60  23.99  Employment status for working age population  Employed  2.45  3.65  4.70  3.70  3.85  8.69  9.46  5.65  9.39  15.47  17.14  19.27  Partly employed  4.96  7.60  13.49  10.18  3.00  9.33  13.78  5.16  10.65  14.52  7.60  18.63  Nonemployed  4.61  5.70  7.08  6.38  2.22  8.53  7.66  3.77  10.11  14.23  13.73  18.57  Education level for working age population  High education  2.04  4.26  5.61  6.09  3.54  7.59  7.43  5.65  11.65  18.95  18.40  17.84  Secondary specialized  3.49  4.52  5.39  4.37  3.60  9.08  10.20  6.27  9.07  14.77  16.13  21.21  Other  3.48  4.41  5.60  3.09  3.65  10.30  11.29  4.86  8.97  13.20  15.45  19.26  Type of household (HH)  HH without children  2.42  3.67  4.51  2.82  2.16  5.71  4.87  3.13  11.89  15.75  19.02  22.27  Retiree HH  1.32  0.97  1.78  0.71  0.39  0.89  0.57  1.00  12.70  16.80  21.94  26.41  HH with children  3.05  3.42  4.91  5.04  4.22  8.63  10.81  5.84  8.36  16.00  16.33  19.40  1 child  3.12  3.50  5.37  6.34  3.64  8.34  12.23  5.15  8.24  17.19  16.45  19.85  2 children  3.21  3.05  3.75  2.99  3.81  8.97  8.93  7.40  8.50  14.64  16.55  18.56  3 and more children  2.12  4.31  6.06  3.21  8.89  9.44  7.50  4.78  8.60  12.41  14.53  19.33  single parent  2.22  4.71  8.00  2.18  2.31  8.43  5.64  6.18  14.42  21.15  17.75  23.15  Source: Authors’ estimates based on HSS data.                              33    Table A7: Reasons of well‐being improvement    Job loss  Salary reduction    2014  2015  2016  2017  2014  2015  2016  2017  Average  5.88  4.56  3.41  5.20  5.94  2.99  1.91  3.97                    Vulnerable  8.42  5.68  4.24  5.87  5.58  3.56  1.78  5.59  Official poverty  5.43  6.39  7.67  8.10  5.84  1.53  2.33  2.39  Moderate poverty  4.57  4.21  4.63  6.24  4.77  2.19  1.89  3.33                    Minsk  5.28  5.28  3.10  5.89  6.59  3.81  1.61  3.65  Large cities  5.33  3.74  4.10  6.49  6.86  3.06  2.76  4.22  Small cities  6.71  5.40  3.10  4.66  5.24  2.30  1.21  2.96  Rural area  6.35  4.68  2.85  3.14  4.84  2.77  1.36  4.50                    Child  7.87  5.24  4.56  6.62  6.72  3.76  2.57  5.34  Working age  6.97  5.59  4.09  6.42  7.34  3.69  2.12  5.15  Retiree  2.19  2.04  1.31  2.17  2.52  1.07  1.04  1.05                    Employed  7.06  5.36  3.48  5.88  7.51  3.71  2.28  5.09  Partly employed  9.84  8.56  7.04  12.39  5.99  2.29  1.47  3.70  Nonemployed  4.99  4.56  4.60  6.21  5.88  3.30  1.55  3.89                    High education  6.73  5.76  3.93  6.60  8.39  4.33  3.07  5.71  Secondary specialized  6.48  5.47  3.28  5.59  7.39  4.34  2.04  5.26  Other  7.45  5.25  4.92  6.87  6.69  2.88  1.51  4.66                    HH without children  4.10  3.59  2.46  3.44  5.44  1.98  1.30  2.80  Retiree HH  1.61  0.90  0.81  0.87  1.54  0.83  0.64  0.36  HH with children  7.65  5.53  4.38  6.95  6.43  4.02  2.52  5.14  1 child  7.50  5.81  3.90  7.54  6.11  4.37  2.55  4.75  2 children  6.48  4.92  5.40  6.60  7.17  3.77  2.58  5.73  3 and more children  12.55  5.84  3.89  3.66  5.73  2.35  2.12  5.74  single parent  3.27  3.00  4.71  2.48  6.82  3.18  2.19  3.12  Source: Authors’ estimates based on HSS data.                              34    Table A8: Household coping strategies    Increasing income  Cutting expenditure  Relying on help from relatives    2014  2015  2016  2017  2014  2015  2016  2017  2014  2015  2016  2017  Average  2.81  4.21  3.18  3.88  15.25  25.63  29.15  28.04  1.29  1.64  1.66  1.42  Poor and vulnerable population  Vulnerable  4.04  5.48  4.18  5.16  13.43  24.69  26.38  24.00  2.10  1.31  2.89  2.22  Official poverty  1.79  6.54  1.36  6.14  18.98  25.21  25.37  24.12  1.94  1.83  3.90  2.65  Moderate poverty  2.97  5.37  3.71  4.32  16.76  25.71  27.02  26.91  1.88  1.48  2.16  1.87  Place of residence  Minsk  2.81  3.50  3.94  3.45  15.58  27.72  30.96  31.14  1.08  3.29  1.23  0.99  Large cities  1.88  4.86  2.94  3.17  17.81  29.41  31.31  30.03  1.35  1.09  1.50  1.46  Small cities  3.77  4.36  2.63  5.75  15.00  24.38  34.17  28.49  2.01  1.92  3.65  2.39  Rural area  3.21  3.66  3.35  4.04  11.93  19.36  21.26  22.53  0.78  1.05  0.88  1.06  Age  Child  3.61  5.41  3.99  4.79  14.24  26.56  28.21  26.41  2.12  1.83  2.37  2.09  Working age  3.24  4.77  3.58  4.20  14.84  26.55  29.63  26.89  1.26  1.70  1.76  1.29  Retiree  1.33  2.25  1.86  2.73  16.85  23.15  28.87  31.10  0.73  1.38  0.97  1.21  Employment status for working age population  Employed  3.06  4.30  3.33  4.13  14.10  25.48  29.45  26.41  0.88  1.35  1.25  0.96  Partly employed  3.76  4.83  7.09  7.15  17.54  30.65  28.77  28.50  1.41  1.58  2.08  0.88  Non‐employed  3.15  5.23  3.30  4.07  16.62  26.90  27.59  27.35  2.20  2.65  2.88  2.21  Education level for working age population  High education  3.61  4.28  4.30  4.11  15.23  27.52  27.63  27.12  1.44  1.81  1.20  1.00  Secondary specialized  2.90  4.82  2.80  4.12  14.77  25.70  30.99  29.20  1.46  1.16  1.73  1.18  Other  3.30  4.85  3.75  4.34  14.82  26.25  29.86  24.74  0.99  1.49  2.18  1.59  Type of household (HH)  HH without children  2.29  3.25  2.70  2.98  16.45  25.36  29.52  29.12  0.65  1.49  1.20  0.94  Retiree HH  1.19  1.55  1.18  1.63  15.51  22.80  27.87  31.58  1.02  1.58  1.32  1.55  HH with children  3.32  5.17  3.67  4.78  14.06  25.91  28.77  26.97  1.93  1.79  2.12  1.90  1 child  2.87  4.62  3.30  4.74  14.23  25.78  30.82  27.79  1.70  2.00  2.06  1.79  2 children  3.99  5.87  3.75  4.59  13.16  26.89  25.64  25.95  2.23  1.84  2.34  2.42  3 and more children  3.58  6.60  6.21  5.83  16.21  22.99  25.67  24.69  2.23  0.00  1.62  0.60  single parent  2.57  6.50  4.13  5.46  15.59  29.87  28.86  29.83  3.49  3.03  3.71  4.54  Source: Authors’ estimates based on HSS data.                              35    Table A9: Real expenditure on consumption (goods), % yoy    Food  Other consumable goods  Durable goods    2015  2016  2017  2015  2016  2017  2015  2016  2017  Average  ‐1.7  ‐2.5  1.0  ‐0.4  ‐0.6  2.2  ‐10.6  ‐5.5  9.8  Poor and vulnerable population  Vulnerable  ‐1.0  ‐1.2  2.2  5.6  1.7  8.9  ‐14.1  ‐0.4  14.7  Official poverty  ‐5.2  0.8  4.3  10.9  1.8  5.5  1.6  12.3  18.1  Moderate poverty  2.1  3.4  3.4  8.4  11.2  2.9  ‐2.8  10.3  17.7  Place of residence  Minsk  ‐0.1  ‐1.9  1.0  3.2  ‐2.0  ‐0.4  ‐9.2  ‐7.7  12.1  Large cities  ‐0.7  ‐4.0  0.4  ‐3.3  0.3  4.0  ‐6.3  2.0  0.1  Small cities  ‐1.7  ‐1.5  1.7  ‐2.7  4.4  0.0  ‐11.9  ‐17.9  15.8  Rural area  ‐6.2  ‐1.3  1.5  0.7  ‐3.8  3.6  ‐17.6  ‐6.2  21.7  Age  Child  ‐0.6  ‐4.7  1.7  1.6  ‐0.4  5.7  ‐12.8  ‐3.7  7.1  Working age  ‐2.7  ‐3.4  0.4  ‐1.7  ‐0.6  3.5  ‐13.3  ‐5.2  11.7  Retiree  ‐1.4  ‐0.9  0.5  2.1  0.4  ‐1.5  ‐2.1  ‐6.9  8.5  Employment status for working age population  Employed  ‐2.6  ‐3.1  0.3  ‐1.2  ‐1.2  3.0  ‐11.8  ‐7.0  12.2  Partly employed  ‐1.4  1.7  ‐5.9  ‐8.0  2.4  ‐0.3  13.5  ‐39.8  34.1  Non‐employed  ‐1.7  ‐3.6  2.9  1.6  ‐4.1  6.6  ‐17.9  5.3  8.3  Education level for working age population  High education  ‐3.4  ‐0.3  ‐0.6  ‐4.4  1.8  5.1  ‐10.5  ‐10.7  7.2  Secondary specialized  ‐1.2  ‐5.0  0.7  ‐1.4  ‐3.6  0.9  ‐16.2  ‐3.2  11.8  Other  ‐4.5  ‐4.4  0.5  ‐1.9  ‐0.7  2.5  ‐15.7  ‐1.9  15.4  Type of household (HH)  HH without children  ‐2.9  ‐1.0  1.0  ‐1.3  ‐1.2  ‐0.1  ‐8.2  ‐9.4  16.4  Retiree HH  ‐2.0  ‐0.4  1.0  0.3  3.1  ‐4.2  ‐5.2  ‐4.3  10.8  HH with children  ‐0.2  ‐5.1  1.8  0.7  0.1  5.0  ‐13.5  ‐0.6  2.7  1 child  0.0  ‐5.6  1.1  ‐1.8  ‐0.1  3.5  ‐16.1  0.4  0.8  2 children  ‐4.6  ‐3.2  2.6  0.3  ‐0.2  7.9  ‐9.5  ‐1.5  4.3  3 and more children  ‐2.7  ‐7.1  4.4  2.4  3.6  7.5  ‐17.5  ‐6.3  15.2  single parent  ‐1.9  ‐2.4  2.8  ‐0.3  ‐3.3  6.2  ‐4.1  ‐18.4  24.9  Source: Authors’ estimates based on HSS data.                              36    Table A10: Real expenditure on consumption (services), % yoy    Education and healthcare  Utilities and transport  Other services    2015  2016  2017  2015  2016  2017  2015  2016  2017  Average  5.5  ‐1.2  5.0  ‐4.4  ‐7.3  ‐1.4  ‐3.2  ‐3.1  8.6  Poor and vulnerable population  Vulnerable  12.4  1.3  6.8  ‐0.8  ‐4.6  2.3  ‐3.2  3.7  8.6  Official poverty  9.0  10.0  ‐0.2  ‐1.7  ‐3.4  6.2  5.7  15.2  ‐2.0  Moderate poverty  11.3  14.4  13.4  0.7  ‐0.9  6.5  6.3  11.2  6.9  Place of residence  Minsk  4.9  ‐1.6  7.4  0.0  ‐5.8  ‐5.4  0.4  ‐10.9  7.1  Large cities  7.2  0.5  3.1  ‐4.4  ‐5.5  ‐3.2  ‐2.8  ‐2.4  8.8  Small cities  0.7  0.7  5.9  ‐6.4  ‐10.2  ‐0.5  ‐9.7  3.4  6.4  Rural area  2.9  ‐6.2  3.8  ‐11.7  ‐10.6  6.2  ‐8.4  3.7  11.4  Age  Child  9.0  ‐0.3  6.7  0.0  ‐6.4  ‐2.9  ‐1.9  ‐2.1  6.4  Working age  1.5  ‐1.6  4.8  ‐4.2  ‐8.4  ‐2.5  ‐4.8  ‐3.2  8.3  Retiree  9.3  ‐2.0  3.0  ‐7.5  ‐6.2  0.1  0.6  ‐2.6  12.9  Employment status for working age population  Employed  3.1  ‐2.4  5.4  ‐6.1  ‐7.6  ‐2.3  ‐4.4  ‐5.1  9.6  Partly employed  ‐10.8  12.8  6.4  ‐4.6  ‐6.8  ‐7.6  ‐17.6  5.5  1.4  Non‐employed  6.1  ‐2.8  2.5  ‐0.2  ‐9.0  ‐1.0  ‐1.7  ‐1.9  6.8  Education level for working age population  High education  2.7  6.1  3.7  ‐4.1  ‐4.6  ‐10.0  ‐7.9  ‐3.2  10.0  Secondary specialized  ‐5.7  ‐6.3  4.0  ‐3.5  ‐13.9  2.4  ‐4.3  ‐6.1  6.3  Other  4.8  ‐6.8  4.7  ‐6.8  ‐7.1  0.1  ‐4.0  ‐2.0  6.4  Type of household (HH)  HH without children  4.1  ‐1.0  2.4  ‐7.0  ‐7.8  0.3  ‐3.6  ‐4.2  10.1  Retiree HH  11.8  ‐5.1  5.0  ‐8.3  ‐6.6  0.7  ‐3.3  2.3  15.9  HH with children  7.1  ‐1.6  8.8  ‐0.6  ‐6.8  ‐3.4  ‐2.8  ‐2.0  7.0  1 child  4.3  ‐7.3  12.0  ‐2.0  ‐6.5  ‐6.3  ‐5.2  ‐2.3  7.4  2 children  7.2  8.7  2.0  ‐3.0  ‐7.6  2.2  ‐1.2  ‐2.7  7.0  3 and more children  10.9  14.1  13.3  0.9  ‐5.5  5.0  ‐8.3  6.0  0.7  single parent  12.8  ‐12.0  6.9  0.8  ‐3.2  ‐2.1  2.9  ‐2.4  1.9  Source: Authors’ estimates based on HSS data.      37    Table A11. Net savings (savings‐dissavings) as share of disposable income     2014  2015  2016  2017     1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  Place of residence  Minsk  18 20 19 28  29 27 10 22  17 23 22  22 17 21 20 19 Large cities  13 18 16 19  12 19 12 16  8 14 14  13 9 16 13 16 Small cities  14 21 17 18  12 18 12 14  5 12 9  8 9 15 12 12 Rural area  7 14 14 12  3 13 15 13  9 13 13  14 11 14 15 18 Age  Child  11 20 19 19  11 19 12 16  10 17 14  14 10 17 15 17 working age  13 21 18 21  14 22 12 18  11 18 16  16 13 19 16 18 Retiree  12 11 13 14  12 13 11 14  6 9 11  10 9 12 12 13 Employment status for working age population  Employed  17 23 20 22  17 23 16 20  13 20 19  19 16 20 18 20 Partly employed  9 27 5 1  3 19 9 13  1 20 10  11 9 20 6 21 Nonemployed  8 15 17 20  11 18 7 11  7 10 13  11 5 16 15 13 Education level for working age population  high education  17 18 16 23  17 22 7 21  15 22 16  19 17 19 13 17 secondary  specialized  14 25 18 20  14 23 10 17  9 17 17  15 10 17 16 16 Other  11 19 18 20  12 21 17 15  10 15 16  16 12 20 18 20 Type of household (HH)  HH without  children  12 14 12 16  11 16 9 14  9 13 13  13 11 14 12 14 Retiree HH  9 6 10 10  5 7 8 9  3 4 7  7 3 6 7 8 HH with children  13 22 21 21  15 22 15 19  10 17 16  16 12 19 17 19 1 child  15 25 23 22  18 23 20 21  8 16 17  17 13 20 18 21 2 children  13 20 19 21  16 20 5 15  14 18 14  14 12 20 15 17 3 and more  children  3 16 14 15  ‐15 17 19 13  9 23 17  13 5 12 17 11 single parent  0 8 4 3  ‐1 2 8 6  ‐5 2 ‐2  3 0 4 ‐1 7 Source: Authors’ estimates based on HBS data.      38    Table A12. Earnings, in real terms  (2014q1 set to 100)     2014  2015  2016  2017     1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  Place of residence  Minsk  100 107.1 103.7 108.3 109.8 110.6 108.3 113.0 97.8 100.6 98.3 99.3 92.8  98.6 96.5 100.2 Large cities  100 105.1 104.5 105.8 92.6 96.7 94.9 94.9 85.3 89.7 90.3 89.6 82.9  89.9 90.5 94.2 Small cities  100 107.3 106.6 104.8 85.3 90.3 88.9 87.4 78.0 84.3 82.9 82.5 76.5  82.3 83.2 87.2 Rural area  100 107.7 109.8 107.0 93.4 100.4 102.0 96.3 85.6 92.7 92.9 88.8 84.6  94.3 96.1 95.8 Age  Child  100 105.8 106.5 107.3 97.1 102.7 102.3 102.7 87.8 94.5 95.7 94.9 86.1  95.2 97.2 100.7 working age  100 108.0 108.3 109.5 96.5 100.8 100.3 100.4 89.3 94.3 94.6 94.1 87.4  94.8 95.6 97.7 Retiree  100 103.6 98.9 98.9 97.3 98.7 95.5 93.2 86.2 90.3 85.1 85.0 86.9  93.2 89.7 96.1 Employment status for working age population  Employed  100 107.0 106.9 107.0 95.5 99.4 99.1 98.6 88.5 92.9 92.4 91.9 87.5  94.0 93.9 96.5 Partly employed  100 104.3 106.6 100.3 85.0 94.5 100.2 88.9 79.1 86.9 88.5 87.4 69.8  79.1 99.8 87.0 Nonemployed  100 103.3 104.8 106.9 101.1 104.7 103.3 103.8 82.5 87.8 90.3 87.8 80.2  90.1 89.7 91.9 Education level for working age population  high education  100 106.5 103.2 109.5 93.9 99.1 95.3 98.6 91.9 96.4 93.8 96.4 88.2  95.4 91.7 95.7 secondary  specialized  100 108.6 110.9 110.2 99.0 101.5 102.1 100.9 85.1 91.7 92.8 90.1 83.3  89.7 93.2 94.4 Other  100 108.8 110.5 108.7 94.8 99.3 101.1 98.7 87.8 91.9 94.3 93.2 86.3  95.0 98.3 99.9 Type of household (HH)  HH without  children  100 105.9 104.3 104.3 94.3 97.4 95.5 94.2 87.2 90.7 87.9 86.8 83.7  89.1 87.8 90.8 Retiree HH  100 103.3 98.9 100.8 90.3 92.7 90.2 90.4 87.4 92.0 84.4 83.0 84.4  92.5 88.3 88.8 HH with children  100 106.8 107.0 108.2 97.9 103.1 102.5 103.1 87.7 94.1 95.9 95.2 86.1  95.1 97.0 100.0 1 child  100 109.3 108.2 110.7 96.9 101.9 100.9 101.8 86.8 92.4 93.9 94.8 84.6  93.4 95.3 97.1 2 children  100 105.9 108.6 109.8 99.1 104.4 105.6 105.4 87.3 95.2 98.5 94.3 87.8  98.2 99.3 104.3 3 and more  children  100 110.8 118.6 113.3 89.0 100.4 95.2 93.2 91.9 99.8 96.9 94.5 83.7  89.2 95.1 100.0 single parent  100 99.9 98.0 102.4 93.4 97.4 93.8 100.9 83.9 92.3 84.6 86.4 83.7  93.1 95.2 98.1 Source: Authors’ estimates based on HSS data.      39    Table A13. Government transfers, in real terms (2014q1 set to 100)     2014  2015  2016  2017     1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  Place of residence  Minsk  100.0 103.7 105.4 109.4 105.9 102.9 103.9 106.5 104.6 105.6 98.7 104.0 111.1 108.2 108.5 111.3 Large cities  100.0 103.5 102.4 107.8 108.0 104.6 107.1 106.7 103.3 101.6 100.3 102.6 102.6 99.9 99.4 102.2 Small cities  100.0 100.8 102.0 106.0 105.9 104.5 106.7 110.1 101.7 100.3 98.3 100.2 105.3 103.6 104.4 104.4 Rural area  100.0 99.5 102.9 104.6 99.2 98.4 100.9 102.4 95.6 94.9 93.8 93.9 96.0 95.3 95.3 96.4 Age  Child  100.0 108.1 105.5 105.3 104.9 102.1 106.1 103.5 104.3 103.1 94.1 99.5 106.9 105.0 103.4 106.4 working age  100.0 99.7 96.7 99.8 106.3 102.8 103.1 103.4 99.3 97.8 91.2 93.8 101.1 95.5 93.5 96.9 Retiree  100.0 100.6 102.6 105.9 100.6 100.1 100.2 101.7 96.3 95.0 94.5 94.1 93.1 91.9 92.5 93.6 Employment status for working age population  Employed  100.0 99.4 98.9 102.5 104.6 101.4 100.1 102.4 100.1 96.8 91.4 95.1 98.7 93.9 90.6 94.0 Partly employed  100.0 112.7 75.3 97.2 113.6 91.6 97.4 126.7 75.1 129.5 98.6 113.5 98.1 94.8 81.9 93.3 Nonemployed  100.0 104.5 105.0 109.7 107.0 106.3 109.6 109.4 109.1 106.4 103.2 106.3 112.8 109.0 109.5 112.4 Education level for working age population  high education  100.0 96.5 91.8 94.2 105.8 107.7 109.2 108.2 99.4 100.4 90.4 91.7 104.7 100.1 94.6 101.6 secondary  specialized  100.0 101.0 98.1 100.4 102.6 95.6 96.3 97.5 106.0 102.1 95.0 101.6 101.2 95.9 97.1 97.1 Other  100.0 100.8 98.6 103.1 108.4 104.2 104.1 102.9 94.3 92.6 88.7 89.3 98.2 91.7 89.8 92.7 Type of household (HH)  HH without  children  100.0 101.0 103.5 107.7 103.7 103.7 103.8 106.3 100.5 99.5 98.5 100.1 101.9 99.9 100.6 103.2 Retiree HH  100.0 97.5 99.1 102.3 99.3 98.0 97.4 98.1 93.2 91.6 90.2 90.3 90.4 88.7 88.5 91.3 HH with  children  100.0 105.3 101.3 103.1 103.5 102.0 103.3 101.5 101.5 99.7 90.5 95.3 105.3 102.2 99.4 103.7 1 child  100.0 94.6 91.5 94.9 99.7 99.7 97.8 96.5 94.1 94.1 84.6 86.4 100.3 93.9 87.9 95.0 2 children  100.0 117.0 109.6 110.5 105.7 101.1 102.7 102.5 110.9 102.6 92.2 102.5 111.3 113.0 116.4 116.3 3 and more  children  100.0 132.4 132.2 126.3 123.3 120.2 147.1 135.2 123.6 131.8 128.6 136.9 121.4 126.4 125.1 125.0 single parent  100.0 106.7 103.9 96.9 106.3 103.8 108.9 102.2 105.8 106.6 99.4 98.5 111.1 105.5 98.4 100.6 Source: Authors’ estimates based on HSS data.      40    Table A14. In kind, in real terms (2014q1 set to 100)     2014  2015  2016  2017     1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  1  2  3  4  Place of residence  Minsk  100.0 66.4 112.1 105.5 85.2 73.0 109.9 103.6 96.3 82.5 128.0 131.2 118.4 87.1 145.9 125.5 Large cities  100.0 95.2 109.1 97.4 101.7 97.5 118.1 119.9 114.5 99.7 126.7 132.7 133.6 121.1 151.3 142.8 Small cities  100.0 86.6 99.9 94.6 113.4 93.6 110.3 122.6 123.2 112.4 118.6 137.5 128.1 117.9 127.2 140.9 Rural area  100.0 82.9 87.1 98.6 98.4 81.9 92.8 109.2 119.1 95.8 105.5 125.4 123.6 111.6 114.4 121.5 Age  Child  100.0 82.0 99.1 96.2 96.8 82.0 95.4 104.6 110.8 91.5 106.3 115.2 115.8 102.4 111.0 114.2 working age  100.0 86.4 96.3 96.4 99.5 83.9 99.7 108.0 112.7 94.0 109.3 124.5 121.4 106.1 120.6 121.1 Retiree  100.0 84.9 99.0 103.4 98.6 90.2 109.9 122.1 118.6 104.5 124.2 139.0 130.6 119.8 143.0 144.2 Employment status for working age population  Employed  100.0 84.1 92.9 93.1 98.0 82.1 101.6 108.4 106.9 92.5 107.5 121.4 118.1 102.0 119.1 118.6 Partly employed  100.0 74.4 87.5 103.4 83.7 81.0 94.0 99.5 120.3 83.3 98.5 108.0 103.7 107.2 99.6 92.5 Nonemployed  100.0 89.9 108.3 109.4 104.0 91.3 106.8 117.3 125.5 100.8 121.3 139.7 130.3 114.1 132.2 133.7 Education level for working age population  high education  100.0 86.8 102.6 94.7 101.3 87.3 110.6 108.2 109.1 92.0 115.1 123.3 119.8 105.8 134.2 130.5 secondary  specialized  100.0 79.2 90.0 94.0 96.4 83.2 92.9 102.2 111.9 93.6 107.8 121.7 122.3 108.5 116.7 118.9 Other  100.0 92.3 98.8 99.2 103.1 83.6 100.6 113.5 116.8 96.6 108.6 128.8 124.0 105.8 117.2 118.9 Type of household (HH)  HH without  children  100.0 88.3 96.7 100.0 101.6 90.2 107.2 116.9 116.4 102.3 119.1 136.8 129.4 116.4 137.6 138.3 Retiree HH  100.0 83.6 93.1 99.4 95.9 88.7 106.8 117.3 113.2 103.1 118.6 132.6 128.8 117.0 138.0 144.1 HH with  children  100.0 81.0 98.8 96.3 94.7 79.7 94.8 104.5 111.5 89.3 105.2 114.8 116.7 102.2 111.9 115.3 1 child  100.0 81.7 97.4 95.3 92.0 79.7 96.0 103.2 111.9 88.4 103.9 112.9 117.6 101.2 113.1 116.5 2 children  100.0 79.5 95.7 93.3 93.0 75.7 89.1 103.5 108.8 89.0 105.3 119.2 115.2 104.4 109.5 117.2 3 and more  children  100.0 81.8 115.3 110.7 120.4 93.3 107.5 118.3 119.2 97.4 114.6 111.7 115.2 101.3 111.2 98.0 single parent  100.0 90.7 90.1 79.4 101.6 91.3 99.0 104.0 104.6 111.8 117.0 118.2 108.2 104.4 110.4 114.9 Source: Authors’ estimates based on HSS data.                                41    Table A15: Summary statistics          (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  VARIABLES  N  mean  sd  min  max                      Absolute poverty  pov_abs  219,792  0.0559  0.230  0  1  Child  child  219,792  0.195  0.397  0  1  Household with children  hh_ch  219,792  0.499  0.500  0  1  Household with 3+ children  hh_3more_ch  219,792  0.0441  0.205  0  1  Household with a single adult  and children  hh_single  219,792  0.0428  0.202  0  1  Retired individual  retiree  219,792  0.270  0.444  0  1  Higher education  high_edu  219,792  0.137  0.344  0  1  Secondary specialized  ss_edu  219,792  0.179  0.383  0  1  Vocational education  voc_edu  219,792  0.0898  0.286  0  1  Secondary education  sec_edu  219,792  0.107  0.309  0  1  Basic, primary or don't have  education  low_edu  219,792  0.0115  0.107  0  1  Large city  large_cities  219,792  0.360  0.480  0  1  Small city  small_cities  219,792  0.190  0.393  0  1  Rural  rural  219,792  0.259  0.438  0  1  Brest oblast  1.region  219,792  0.150  0.357  0  1  Vitebsk oblast  2.region  219,792  0.128  0.335  0  1  Gomel oblast  3.region  219,792  0.153  0.360  0  1  Grodno oblast  4.region  219,792  0.114  0.318  0  1  Minsk city  5.region  219,792  0.190  0.392  0  1  Minsk oblast  6.region  219,792  0.150  0.357  0  1  Mogilev oblast  7.region  219,792  0.115  0.319  0  1  Employed  empl  219,792  0.451  0.498  0  1  Partly employed  part_empl  219,792  0.0222  0.147  0  1  Non‐employed  nonempl  219,792  0.121  0.326  0  1  Logarithm of income  log_income  219,792  14.91  0.930  3.916  19.60                           42    Table A16: Poverty regressions       (2014q1)  (2014q2)  (2014q3)  (2014q4)  (2015q1)  (2015q2)  (2015q3)  (2015q4)  VARIABLES  pov_abs  pov_abs  pov_abs  pov_abs  pov_abs  pov_abs  pov_abs  pov_abs                             empl  ‐4.270  ‐0.962**  ‐0.502*  ‐0.378  ‐0.709**  ‐0.359  ‐0.326  ‐0.612**    (169.3)  (0.448)  (0.261)  (0.245)  (0.336)  (0.227)  (0.202)  (0.264)  part_empl  ‐3.757  ‐0.346  ‐0.0174  0.0613  ‐0.270  0.251  ‐0.0636  ‐0.213    (169.3)  (0.463)  (0.280)  (0.282)  (0.351)  (0.249)  (0.226)  (0.287)  nonempl  ‐3.667  ‐0.464  ‐0.0492  0.0771  ‐0.178  0.0957  0.163  ‐0.107    (169.3)  (0.451)  (0.267)  (0.253)  (0.341)  (0.234)  (0.209)  (0.270)  child  ‐4.604  ‐1.051**  ‐0.143  0.381  ‐0.634  0.198  ‐0.0818  ‐0.344    (169.3)  (0.519)  (0.393)  (0.477)  (0.467)  (0.284)  (0.235)  (0.290)  retiree  ‐4.784  ‐1.504***  ‐0.624  ‐0.0807  ‐1.236***  ‐0.438  ‐0.622***  ‐0.818***    (169.3)  (0.515)  (0.389)  (0.471)  (0.461)  (0.275)  (0.225)  (0.280)  hh_ch  0.658***  0.642***  0.590***  0.615***  0.559***  0.568***  0.591***  0.633***    (0.0568)  (0.0591)  (0.0582)  (0.0611)  (0.0534)  (0.0529)  (0.0517)  (0.0534)  hh_3more_ch  0.854***  0.636***  0.625***  0.599***  0.593***  0.626***  0.573***  0.558***    (0.0544)  (0.0558)  (0.0568)  (0.0574)  (0.0549)  (0.0530)  (0.0519)  (0.0531)  hh_single  0.321***  0.441***  0.519***  0.527***  0.385***  0.383***  0.381***  0.374***    (0.0660)  (0.0652)  (0.0662)  (0.0678)  (0.0661)  (0.0649)  (0.0638)  (0.0661)  high_edu  ‐1.062***  ‐0.892***  ‐0.395  ‐0.0637  ‐0.623*  ‐0.0992  ‐0.356***  ‐0.441***    (0.142)  (0.272)  (0.301)  (0.418)  (0.329)  (0.181)  (0.132)  (0.135)  ss_edu  ‐0.647***  ‐0.409  0.0664  0.498  ‐0.213  0.348**  0.0529  0.0521    (0.128)  (0.263)  (0.294)  (0.410)  (0.324)  (0.172)  (0.121)  (0.121)  voc_edu  ‐0.343***  ‐0.00952  0.370  0.875**  0.105  0.580***  0.249**  0.271**    (0.130)  (0.264)  (0.296)  (0.411)  (0.325)  (0.175)  (0.126)  (0.126)  sec_edu  ‐0.424***  ‐0.0985  0.450  0.809**  0.0693  0.509***  0.203*  0.315***    (0.130)  (0.264)  (0.295)  (0.411)  (0.324)  (0.173)  (0.123)  (0.122)  o.low_edu      ‐                2.region  ‐0.188***  ‐0.0944  0.0964  0.0321  ‐0.0567  ‐0.0235  ‐0.152**  ‐0.0370  (0.0657)  (0.0660)  (0.0669)  (0.0681)  (0.0647)  (0.0628)  (0.0623)  (0.0632)  3.region  ‐0.123**  ‐0.143**  0.0418  0.00785  0.0274  0.0762  ‐0.0656  0.0117  (0.0595)  (0.0616)  (0.0629)  (0.0637)  (0.0594)  (0.0575)  (0.0563)  (0.0578)  4.region  ‐0.330***  ‐0.394***  ‐0.387***  ‐0.356***  ‐0.231***  ‐0.292***  ‐0.265***  ‐0.265***    (0.0731)  (0.0766)  (0.0820)  (0.0802)  (0.0692)  (0.0689)  (0.0650)  (0.0684)  5.region  ‐0.909***  ‐1.260***  ‐0.899***  ‐0.959***  ‐1.212***  ‐1.057***  ‐1.215***  ‐1.227***    (0.0875)  (0.116)  (0.0983)  (0.103)  (0.100)  (0.0920)  (0.0971)  (0.106)  6.region  ‐0.357***  ‐0.361***  ‐0.299***  ‐0.469***  ‐0.345***  ‐0.404***  ‐0.412***  ‐0.305***    (0.0647)  (0.0665)  (0.0698)  (0.0749)  (0.0660)  (0.0664)  (0.0637)  (0.0645)  7.region  ‐0.115*  ‐0.0547  0.152**  0.0294  0.0170  ‐0.105  ‐0.0883  ‐0.00758    (0.0664)  (0.0668)  (0.0672)  (0.0695)  (0.0654)  (0.0656)  (0.0627)  (0.0642)  2.resid  ‐0.200***  ‐0.267***  ‐0.276***  ‐0.308***  ‐0.558***  ‐0.443***  ‐0.371***  ‐0.334***    (0.0467)  (0.0488)  (0.0488)  (0.0508)  (0.0452)  (0.0445)  (0.0433)  (0.0437)  3.resid  ‐0.189***  ‐0.0496  ‐0.151***  ‐0.0931*  ‐0.417***  ‐0.277***  ‐0.236***  ‐0.286***    (0.0511)  (0.0504)  (0.0519)  (0.0525)  (0.0538)  (0.0522)  (0.0510)  (0.0529)  4o.resid     ‐  ‐    ‐   ‐   ‐   ‐   ‐    ‐    low_edu    0.0846  0.741**  1.138***  0.289  0.697***  0.585***  0.468***      (0.291)  (0.313)  (0.423)  (0.350)  (0.219)  (0.175)  (0.171)  Constant  2.876  ‐0.657  ‐1.622***  ‐2.159***  ‐0.799*  ‐1.673***  ‐1.376***  ‐1.237***      (169.3)  (0.523)    (0.398)    (0.481)    (0.469)    (0.286)    (0.237)    (0.291)    Observations  14,195  13,646  13,310  13,122  13,831  13,939  13,944  13,901  Standard errors in parentheses          *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1              continued on next page            43           (2016q1)  (2016q2)  (2016q3)  (2016q4)  (2017q1)  (2017q2)  (2017q3)  (2017q4)  VARIABLES  pov_abs  pov_abs  pov_abs  pov_abs  pov_abs  pov_abs  pov_abs  pov_abs                             empl  ‐0.426*  ‐0.439*  ‐0.343*  ‐0.662**  ‐0.605**  ‐0.443*  ‐0.325  ‐0.447**    (0.222)  (0.255)  (0.198)  (0.263)  (0.251)  (0.247)  (0.203)  (0.221)  part_empl  0.106  ‐0.126  ‐0.0694  ‐0.227  ‐0.312  0.00359  0.151  0.0271    (0.248)  (0.279)  (0.222)  (0.286)  (0.274)  (0.270)  (0.227)  (0.253)  nonempl  ‐0.0360  ‐0.111  0.115  ‐0.284  ‐0.256  ‐0.0440  0.0378  ‐0.0620    (0.229)  (0.261)  (0.206)  (0.269)  (0.257)  (0.253)  (0.211)  (0.229)  child  ‐0.757***  3.316  ‐0.543  3.429  ‐1.593*  ‐1.572**  2.739  2.715    (0.266)  (159.3)  (0.610)  (112.7)  (0.880)  (0.630)  (160.7)  (192.7)  retiree  ‐1.318***  2.716  ‐1.074*  2.909  ‐2.092**  ‐2.217***  2.185  2.218    (0.255)  (159.3)  (0.605)  (112.7)  (0.876)  (0.623)  (160.7)  (192.7)  hh_ch  0.557***  0.706***  0.639***  0.673***  0.654***  0.658***  0.658***  0.656***    (0.0520)  (0.0536)  (0.0507)  (0.0504)  (0.0527)  (0.0525)  (0.0526)  (0.0541)  hh_3more_ch  0.665***  0.699***  0.550***  0.532***  0.606***  0.787***  0.649***  0.699***    (0.0534)  (0.0519)  (0.0518)  (0.0503)  (0.0511)  (0.0492)  (0.0497)  (0.0504)  hh_single  0.406***  0.367***  0.322***  0.417***  0.306***  0.176***  0.310***  0.291***    (0.0599)  (0.0586)  (0.0583)  (0.0565)  (0.0601)  (0.0625)  (0.0608)  (0.0628)  high_edu  ‐1.063***  2.995  ‐1.005*  3.374  ‐1.695**  ‐1.897***  2.440  2.443    (0.159)  (159.3)  (0.579)  (112.7)  (0.845)  (0.582)  (160.7)  (192.7)  ss_edu  ‐0.528***  3.595  ‐0.398  3.909  ‐1.054  ‐1.222**  3.043  3.110    (0.146)  (159.3)  (0.576)  (112.7)  (0.843)  (0.579)  (160.7)  (192.7)  voc_edu  ‐0.304**  3.844  ‐0.0697  4.123  ‐0.991  ‐1.069*  3.046  3.180    (0.150)  (159.3)  (0.577)  (112.7)  (0.843)  (0.580)  (160.7)  (192.7)  sec_edu  ‐0.238  3.885  ‐0.0915  4.276  ‐0.828  ‐0.965*  3.191  3.349    (0.147)  (159.3)  (0.577)  (112.7)  (0.843)  (0.579)  (160.7)  (192.7)  o.low_edu      ‐                2.region  ‐0.0213  0.0681  ‐0.0751  ‐0.0136  0.0398  ‐0.0266  0.149**  0.0757  (0.0605)  (0.0622)  (0.0603)  (0.0580)  (0.0638)  (0.0635)  (0.0626)  (0.0631)  3.region  ‐0.148**  0.0250  ‐0.00345  ‐0.0629  0.146**  0.0700  0.109*  ‐0.00428    (0.0581)  (0.0581)  (0.0549)  (0.0544)  (0.0571)  (0.0564)  (0.0575)  (0.0582)  4.region  ‐0.187***  ‐0.0594  ‐0.250***  ‐0.245***  0.0369  ‐0.153**  ‐0.165**  ‐0.268***    (0.0651)  (0.0661)  (0.0657)  (0.0640)  (0.0662)  (0.0679)  (0.0700)  (0.0716)  5.region  ‐1.202***  ‐0.924***  ‐1.183***  ‐1.048***  ‐0.942***  ‐1.050***  ‐0.951***  ‐0.909***    (0.0993)  (0.0880)  (0.0955)  (0.0874)  (0.0937)  (0.0959)  (0.0916)  (0.0895)  6.region  ‐0.380***  ‐0.362***  ‐0.319***  ‐0.309***  ‐0.135**  ‐0.189***  ‐0.218***  ‐0.237***    (0.0621)  (0.0648)  (0.0602)  (0.0587)  (0.0630)  (0.0623)  (0.0642)  (0.0642)  7.region  ‐0.108*  0.143**  0.0114  ‐0.131**  0.0342  0.0846  0.201***  0.0140    (0.0639)  (0.0624)  (0.0610)  (0.0617)  (0.0660)  (0.0632)  (0.0631)  (0.0655)  2.resid  ‐0.437***  ‐0.438***  ‐0.392***  ‐0.291***  ‐0.313***  ‐0.218***  ‐0.311***  ‐0.324***    (0.0438)  (0.0435)  (0.0418)  (0.0413)  (0.0426)  (0.0419)  (0.0422)  (0.0439)  3.resid  ‐0.175***  ‐0.254***  ‐0.271***  ‐0.122**  ‐0.205***  ‐0.204***  ‐0.238***  ‐0.157***    (0.0493)  (0.0504)  (0.0495)  (0.0479)  (0.0506)  (0.0514)  (0.0511)  (0.0515)  4o.resid     ‐  ‐   ‐   ‐   ‐    ‐    ‐   ‐   low_edu    4.266  0.115  4.389  ‐0.781  ‐0.806  3.352  3.351      (159.3)  (0.589)  (112.7)  (0.856)  (0.594)  (160.7)  (192.7)  Constant  ‐0.683**  ‐4.948  ‐0.921  ‐4.935  ‐0.0774  ‐0.0557  ‐4.408  ‐4.368      (0.267)  (159.3)    (0.610)    (112.7)    (0.880)    (0.629)    (160.7)    (192.7)    Observations  13,802  13,904  13,839  13,840  13,624  13,679  13,643  13,573  Standard errors in parentheses          *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                          44    Table A17:. Income regressions       (2014q1)  (2014q2)  (2014q3)  (2014q4)  (2015q1)  (2015q2)  (2015q3)  (2015q4)  VARIABLES  log_income  log_income  log_income  log_income  log_income  log_income  log_income  log_income                             empl  0.394***  0.407***  0.398***  0.415***  0.364***  0.395***  0.393***  0.390***    (0.0165)  (0.0167)  (0.0174)  (0.0167)  (0.0156)  (0.0162)  (0.0171)  (0.0159)  part_empl  0.257***  0.292***  0.276***  0.239***  0.211***  0.195***  0.308***  0.260***    (0.0318)  (0.0310)  (0.0278)  (0.0339)  (0.0271)  (0.0293)  (0.0274)  (0.0304)  nonempl  0.141***  0.183***  0.184***  0.204***  0.156***  0.195***  0.183***  0.190***    (0.0201)  (0.0207)  (0.0216)  (0.0210)  (0.0194)  (0.0202)  (0.0213)  (0.0201)  child  0.584***  0.456***  0.374***  0.329***  0.300***  0.352***  0.307***  0.297***    (0.0372)  (0.0604)  (0.0555)  (0.0534)  (0.0648)  (0.0320)  (0.0299)  (0.0275)  retiree  0.461***  0.297***  0.222***  0.185***  0.199***  0.234***  0.181***  0.180***    (0.0353)  (0.0594)  (0.0544)  (0.0522)  (0.0639)  (0.0299)  (0.0275)  (0.0251)  hh_ch  ‐0.352***  ‐0.339***  ‐0.332***  ‐0.332***  ‐0.354***  ‐0.346***  ‐0.337***  ‐0.341***    (0.00898)  (0.00934)  (0.00972)  (0.00958)  (0.00893)  (0.00927)  (0.00970)  (0.00932)  hh_3more_ch  ‐0.317***  ‐0.311***  ‐0.254***  ‐0.279***  ‐0.231***  ‐0.276***  ‐0.235***  ‐0.234***    (0.0153)  (0.0150)  (0.0155)  (0.0150)  (0.0146)  (0.0148)  (0.0152)  (0.0147)  hh_single  ‐0.0690***  ‐0.103***  ‐0.118***  ‐0.140***  ‐0.0955***  ‐0.0952***  ‐0.0836***  ‐0.0797***    (0.0161)  (0.0161)  (0.0171)  (0.0169)  (0.0158)  (0.0165)  (0.0171)  (0.0166)  high_edu  0.474***  0.338***  0.245***  0.197***  0.192***  0.227***  0.188***  0.165***    (0.0331)  (0.0580)  (0.0527)  (0.0508)  (0.0628)  (0.0277)  (0.0245)  (0.0226)  ss_edu  0.282***  0.131**  0.0620  ‐0.00977  0.0107  0.0182  ‐0.0304  ‐0.0320    (0.0326)  (0.0578)  (0.0525)  (0.0505)  (0.0627)  (0.0273)  (0.0240)  (0.0221)  voc_edu  0.184***  0.0345  ‐0.0396  ‐0.113**  ‐0.0916  ‐0.0588**  ‐0.102***  ‐0.124***    (0.0334)  (0.0584)  (0.0531)  (0.0511)  (0.0631)  (0.0286)  (0.0257)  (0.0238)  sec_edu  0.189***  0.0138  ‐0.0542  ‐0.115**  ‐0.0846  ‐0.0670**  ‐0.111***  ‐0.119***    (0.0331)  (0.0583)  (0.0530)  (0.0510)  (0.0629)  (0.0281)  (0.0250)  (0.0231)  o.low_edu      ‐                2.region  0.0378***  0.0433***  ‐0.00526  0.0133  0.0464***  0.0282**  0.0469***  0.0478***  (0.0127)  (0.0130)  (0.0134)  (0.0132)  (0.0124)  (0.0128)  (0.0134)  (0.0128)  3.region  0.0404***  0.0202  ‐0.0345***  0.0128  0.0452***  0.0192  0.0250**  0.0261**  (0.0121)  (0.0124)  (0.0128)  (0.0126)  (0.0118)  (0.0122)  (0.0127)  (0.0122)  4.region  0.0622***  0.0803***  0.0207  0.0858***  0.0964***  0.0910***  0.0891***  0.0752***    (0.0133)  (0.0135)  (0.0139)  (0.0136)  (0.0127)  (0.0131)  (0.0137)  (0.0131)  5.region  0.307***  0.334***  0.324***  0.386***  0.475***  0.469***  0.466***  0.456***    (0.0134)  (0.0137)  (0.0142)  (0.0140)  (0.0131)  (0.0135)  (0.0141)  (0.0135)  6.region  0.153***  0.141***  0.112***  0.143***  0.109***  0.135***  0.124***  0.113***    (0.0123)  (0.0126)  (0.0131)  (0.0129)  (0.0120)  (0.0124)  (0.0129)  (0.0124)  7.region  0.0130  0.0167  ‐0.0528***  ‐0.0216  0.00438  0.0143  0.00361  ‐0.000519    (0.0133)  (0.0135)  (0.0140)  (0.0137)  (0.0128)  (0.0132)  (0.0138)  (0.0132)  2.resid  0.106***  0.0910***  0.116***  0.130***  0.157***  0.144***  0.144***  0.140***    (0.00891)  (0.00908)  (0.00940)  (0.00924)  (0.00842)  (0.00873)  (0.00910)  (0.00871)  3.resid  0.0484***  0.0238**  0.0488***  0.0484***  0.0736***  0.0695***  0.0613***  0.0779***    (0.00950)  (0.00972)  (0.0100)  (0.00986)  (0.00988)  (0.0102)  (0.0107)  (0.0102)  4o.resid     ‐  ‐    ‐    ‐    ‐   ‐   ‐    ‐    low_edu    ‐0.148**  ‐0.236***  ‐0.236***  ‐0.200***  ‐0.176***  ‐0.228***  ‐0.200***      (0.0658)  (0.0608)  (0.0581)  (0.0718)  (0.0453)  (0.0447)  (0.0397)  Constant  14.29***  14.51***  14.66***  14.68***  14.66***  14.66***  14.73***  14.76***      (0.0371)  (0.0608)    (0.0559)    (0.0538)    (0.0649)    (0.0320)    (0.0299)    (0.0275)    Observations  14,195  13,646  13,310  13,122  13,831  13,939  13,944  13,901  R‐squared  0.315  0.311  0.288  0.320  0.355  0.340  0.308  0.325  Standard errors in parentheses          *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1              continued on next page          45           (2016q1)  (2016q2)  (2016q3)  (2016q4)  (2017q1)  (2017q2)  (2017q3)  (2017q4)  VARIABLES  log_income  log_income  log_income  log_income  log_income  log_income  log_income  log_income                             empl  0.352***  0.386***  0.368***  0.387***  0.339***  0.359***  0.387***  0.387***    (0.0154)  (0.0159)  (0.0164)  (0.0152)  (0.0151)  (0.0158)  (0.0161)  (0.0151)  part_empl  0.193***  0.279***  0.283***  0.257***  0.191***  0.161***  0.275***  0.225***    (0.0300)  (0.0305)  (0.0276)  (0.0299)  (0.0291)  (0.0313)  (0.0287)  (0.0325)  nonempl  0.166***  0.204***  0.149***  0.201***  0.142***  0.155***  0.197***  0.192***    (0.0195)  (0.0204)  (0.0211)  (0.0197)  (0.0196)  (0.0207)  (0.0212)  (0.0201)  child  0.472***  ‐0.0156  0.355**  0.243*  0.391*  0.202  0.211  0.226    (0.0415)  (0.155)  (0.149)  (0.140)  (0.226)  (0.168)  (0.186)  (0.178)  retiree  0.379***  ‐0.141  0.223  0.107  0.281  0.0905  0.0569  0.0672    (0.0400)  (0.155)  (0.148)  (0.140)  (0.226)  (0.167)  (0.185)  (0.177)  hh_ch  ‐0.367***  ‐0.368***  ‐0.342***  ‐0.358***  ‐0.363***  ‐0.342***  ‐0.346***  ‐0.355***    (0.00913)  (0.00944)  (0.00971)  (0.00917)  (0.00930)  (0.00977)  (0.00993)  (0.00955)  hh_3more_ch  ‐0.265***  ‐0.260***  ‐0.266***  ‐0.242***  ‐0.279***  ‐0.306***  ‐0.282***  ‐0.291***    (0.0148)  (0.0150)  (0.0152)  (0.0141)  (0.0140)  (0.0143)  (0.0145)  (0.0139)  hh_single  ‐0.0584***  ‐0.0361**  ‐0.0594***  ‐0.0979***  ‐0.0343**  ‐0.0435***  ‐0.0486***  ‐0.0399***    (0.0149)  (0.0153)  (0.0155)  (0.0148)  (0.0147)  (0.0156)  (0.0159)  (0.0154)  high_edu  0.380***  ‐0.120  0.253*  0.121  0.301  0.122  0.0852  0.102    (0.0384)  (0.155)  (0.148)  (0.139)  (0.225)  (0.167)  (0.185)  (0.177)  ss_edu  0.178***  ‐0.355**  0.0444  ‐0.102  0.101  ‐0.117  ‐0.151  ‐0.137    (0.0380)  (0.155)  (0.148)  (0.139)  (0.225)  (0.167)  (0.185)  (0.177)  voc_edu  0.0811**  ‐0.460***  ‐0.0643  ‐0.190  0.00166  ‐0.215  ‐0.220  ‐0.197    (0.0390)  (0.155)  (0.148)  (0.139)  (0.225)  (0.167)  (0.185)  (0.177)  sec_edu  0.0782**  ‐0.459***  ‐0.0629  ‐0.211  0.00403  ‐0.203  ‐0.225  ‐0.230    (0.0385)  (0.155)  (0.148)  (0.139)  (0.225)  (0.167)  (0.185)  (0.177)  o.low_edu      ‐                2.region  0.0434***  0.00949  0.0335**  0.0320***  ‐0.00232  ‐0.0130  ‐0.0201  ‐0.0315**  (0.0124)  (0.0128)  (0.0131)  (0.0123)  (0.0124)  (0.0130)  (0.0132)  (0.0127)  3.region  0.0449***  0.0172  0.0328***  0.0184  ‐0.0253**  ‐0.0307**  ‐0.0226*  0.000570    (0.0118)  (0.0121)  (0.0124)  (0.0117)  (0.0117)  (0.0122)  (0.0124)  (0.0118)  4.region  0.0650***  0.0460***  0.0762***  0.0798***  0.000688  0.0139  0.0368***  0.0330**    (0.0128)  (0.0132)  (0.0135)  (0.0128)  (0.0129)  (0.0134)  (0.0136)  (0.0131)  5.region  0.431***  0.398***  0.380***  0.400***  0.360***  0.346***  0.305***  0.324***    (0.0132)  (0.0135)  (0.0139)  (0.0130)  (0.0132)  (0.0137)  (0.0139)  (0.0133)  6.region  0.125***  0.102***  0.120***  0.113***  0.0606***  0.0755***  0.0788***  0.0642***    (0.0119)  (0.0123)  (0.0126)  (0.0118)  (0.0120)  (0.0125)  (0.0127)  (0.0122)  7.region  0.0455***  ‐0.00929  0.00926  0.0210*  ‐0.0204  ‐0.0549***  ‐0.0599***  ‐0.0491***    (0.0128)  (0.0132)  (0.0135)  (0.0127)  (0.0128)  (0.0134)  (0.0136)  (0.0130)  2.resid  0.153***  0.145***  0.115***  0.101***  0.123***  0.106***  0.118***  0.110***    (0.00845)  (0.00871)  (0.00891)  (0.00839)  (0.00840)  (0.00876)  (0.00889)  (0.00852)  3.resid  0.0719***  0.0634***  0.0564***  0.0445***  0.0615***  0.0470***  0.0396***  0.0497***    (0.00994)  (0.0102)  (0.0105)  (0.00986)  (0.00989)  (0.0104)  (0.0105)  (0.0101)  4o.resid     ‐  ‐    ‐    ‐    ‐    ‐    ‐    ‐    low_edu    ‐0.589***  ‐0.138  ‐0.246*  ‐0.0199  ‐0.233  ‐0.286  ‐0.230      (0.159)  (0.152)  (0.142)  (0.229)  (0.171)  (0.189)  (0.180)  Constant  14.57***  5.935***  5.554***  5.683***  5.578***  5.826***  5.856***  5.866***      (0.0414)  (0.155)    (0.149)    (0.140)    (0.226)    (0.168)    (0.186)    (0.178)    Observations  13,802  13,904  13,839  13,840  13,624  13,679  13,643  13,573  R‐squared  0.346  0.330  0.294  0.335  0.335  0.317  0.286  0.315  Standard errors in parentheses          *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                  46    Figure A1: Expenditure dynamics across different expenditure categories, by decile, 2014‐2017  102 110 100 98 105 96 94 100 92 90 95 88 86 90 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 Poorest decile Deciles 2‐3 Deciles 4‐7 Poorest decile Deciles 2‐3 Deciles 4‐7 Deciles 8‐9 Decile 10 Deciles 8‐9 Decile 10 Food  Other consumable goods  130 120 120 115 110 110 100 105 90 100 80 95 70 90 60 85 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 Poorest decile Deciles 2‐3 Deciles 4‐7 Poorest decile Deciles 2‐3 Deciles 4‐7 Deciles 8‐9 Decile 10 Deciles 8‐9 Decile 10 Durable goods  Education and health  105 115 100 110 105 95 100 90 95 85 90 80 85 75 80 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 Poorest decile Deciles 2‐3 Deciles 4‐7 Poorest decile Deciles 2‐3 Deciles 4‐7 Deciles 8‐9 Decile 10 Deciles 8‐9 Decile 10 Utilities and transport  Other services  Source: Authors’ estimates based on HSS data.  47    To access full collection, visit the World Bank Documents & Report in the Poverty & Equity Global Practice Working Paper series list. www.worldbank.org/poverty