WPS8255 Policy Research Working Paper 8255 The Impacts of Safety Nets in Africa What Are We Learning? Laura Ralston Colin Andrews Allan Hsiao Social Protection and Labor Global Practice Group & Africa Region Office of the Chief Economist November 2017 Policy Research Working Paper 8255 Abstract Safety nets in Africa are a popular policy instrument to in the continent. The study finds that these programs on address the widespread chronic poverty and encourage average have significant positive impacts on total and food human capital investments in the education and health consumption. The programs show promising results on of children. Although there have been considerable anal- asset accumulation, such as livestock ownership. How- yses on the impacts of safety nets globally, particularly ever, there is substantial heterogeneity in the impacts in Latin America, less been done on synthesizing results achieved across programs for some development outcomes. across Sub-Saharan African programs. This study fills this Through exploring this heterogeneity in impacts, the study gap by systematically extracting and standardizing the puts forward several suggestions for better targeting var- results across impact evaluations for better understanding ious development outcomes through modifications in of what has been achieved using this policy instrument the design and implementation of safety net programs. This paper is a product of the Social Protection and Labor Global Practice Group and the Office of the Chief Economist, Africa Region. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http:// econ.worldbank.org. The authors may be contacted at lralston@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team The Impacts of Safety Nets in Africa: What Are We Learning?  Laura Ralston, Colin Andrews and Allan Hsiao1  Preliminary (comments welcome)  JEL Classification: O1, O2, H53  Keywords: Social assistance, safety nets, cash transfers, Africa, meta‐analysis.   1  Contact email: lralston@worldbank.org. Author affiliations: World Bank (Laura Ralston and Colin Andrews) and  MIT (Allan Hsiao). We thank Kathleen Beegle, Lucilla Bruni, Aline Coudouel, Markus Goldstein, Margaret Grosh,  Ruth Hill, Maddalena Honorati, Laura Rawlings, Jamele Rigolini, Will Wiseman, Ruslan Yemtsov and various other  colleagues and seminar participants for their excellent comments and suggestions. Ruth Hill and Laura Rawlings  provided internal peer review comments on the analysis presented in this paper for its use in the regional report:  Realizing the Full Potential of Social Safety Nets in Africa (forthcoming, World Bank Press).  1. Introduction  Over the course of the last decade there has been a surge of national safety net programs across Africa.  The  growth  of  major  safety  net  programs  raises  many  questions:  what  has  been  the  impact  of  such  programs? What is the potential for safety net programs at a national scale? To what degree have lingering  controversies been addressed, for example do safety nets create dependency, distort labor markets, or  encourage  anti‐social  behavior?  The  recent  surge  of  impact  evaluations  on  safety  nets  now  helps  to  address these issues and forms this basis of this paper.   This paper considers the impacts of safety net programs and the potential outcomes that can be realized  in scaling up effective interventions. It applies a rigorous meta‐analysis on recent impact evaluations and  develops partial equilibrium simulation models to consider the potential effects of scaling up safety nets  in the African context. The meta‐analysis is the first known to the authors to systematically extract and  standardize results across impact evaluation studies on key outcomes of African safety net programs. This  standardization allows for a more detailed understanding of the heterogeneity in impact sizes of different  programs and in different African countries. These findings are complemented by the latest international  and  regional  evidence,  broader  systematic  reviews,  and  considerable  know‐how  among  practitioners  engaged in the day‐to‐day implementation of such programs. To assess what impacts could be expected  if programs are scaled up, partial‐equilibrium simulation models are deployed that draw on the findings  of the meta‐analysis and integrate country‐specific household survey data.    The  meta‐analysis  highlights  the  value  –  and  certain  limitations  –  of  impact  evaluations  in  the  sector.   Safety nets are among the best‐evaluated interventions in social policy. The results generated by impact  evaluations are often key to providing reliable data for informing decision‐making and adjusting programs  to  enhance  their  efficacy.  Armed  with  better  evidence  on  the  factors  that  explain  program  outcomes,  policy makers can decide whether to expand, modify, or eliminate a particular program. More generally,  they can foster a culture for evidence‐based dialogue among the various actors involved in building and  improving a safety net program. However, there is substantial heterogeneity in the impacts of different  programs, suggesting that implementation and design factors, as well as local contexts, play important  roles in determining the outcomes of programs. The meta‐analysis is useful for identifying implementation  and design factors that may contribute to this variation in program outcomes and highlights the external  validity  limitations  of  focusing  on  only  a  few  studies.  In  short,  the  impact  evaluation  evidence  allows  learning  by  doing  in  any  one  program  context  but  can  also  inform  the  broader  debate  on  safety  nets  through pooling results as in the meta‐analysis that this paper presents. This is important given the infancy  of many programs and the need to improve program implementation.  Existing  work  has  aggregated  evaluation  findings  of  social  protection  programs,  including  systematic  reviews of specific interventions such as employment schemes and cash transfers (Bastagli et al. 2016;  Hagen‐Zanker, McCord, and Holmes 2011; Kabeer, Piza, and Taylor 2012); systematic reviews of specific  outcomes  such  as  education  (Baird  et  al.  2013;  Saavedra  and  Garcia  2012);  and,  lastly,  comparative  country  studies  (Davis  et  al.  2016).  However,  this  literature  does  not  focus  on  programs  in  Africa  and  findings specific to this region can be difficult to glean within global studies. Furthermore, there are no  studies that combine comparable cross‐country evidence to develop average effect sizes for a range of  2    program impacts. For example, while several systematic reviews cover multiple program impacts, they  tend to stop short of reporting average effect sizes and include only count measures of the number of  significant positive or negative results. At the same time, the more empirically detailed  meta‐analyses  focus  on  only  a  limited  number  of  program  impacts,  such  as  education,  rather  than  covering  multiple  dimensions of program impacts. Our meta‐analysis aims to address these shortcomings by (i) focusing  only on safety programs in Africa, and (ii) generating average effect sizes for a range of program impacts.  The  results  from  our  meta‐analysis  point  to  several  key  findings.  First,  the  evidence  from  safety  net  program  evaluations  across  Africa  shows  that  programs  significantly  increase  consumption  among  beneficiaries. Per dollar transferred to beneficiary households, we estimate that on average 74 cents goes  towards consumption. We interpret  this result as strong evidence that well‐targeted  programs can be  effective at reducing inequity and alleviating extreme poverty. Furthermore, an average of 36 cents per  dollar transferred goes specifically towards food, indicating that safety nets are used to raise standards of  living and improve household welfare.   Second,  we  find  promising  results  on  asset  accumulation  by  beneficiaries.  For  example,  on  average  livestock ownership increases by 34% and ownership of other household and business durables increases  by 10%. When examining impacts on incomes, the meta‐analysis finds an average increase in earnings of  50% and an average increase in business ownership of 70%. One interpretation is that beneficiaries may  use accumulated assets to improve their labor productivity and earnings, although the causal link between  these results is not clarified in any of the studies included in the meta‐analysis.   Third, across Africa the results on human development findings are less robust, at least for those recorded  in a comparable way. For example, while well studied in impact evaluations, the pooled results on school  enrollment  and  attendance  are  not  significant.  Several  explanations  are  put  forward  in  the  various  individual studies, including measurement error, problems with teacher absence and school access, and  high  initial  enrollment  rates,  at  least  at  primary  levels.  A  more  detailed  analysis  of  design  and  implementation factors indicates that programs with strong messaging around education and a focus on  children as beneficiaries tend to be more effective at improving educational outcomes. Yet, it is worth  noting that many safety net programs in Africa do not achieve impacts on education as strong as those of  conditional cash programs in Latin America, including Bolsa Família in Brazil and Prospera in Mexico, that  are often used to argue for such programs.   Fourth,  like  the  findings  for  human  development,  the  results  from  our  meta‐analysis  on  resilience  improvement mechanisms are also less robust. For example, the impacts of safety net programs on the  use of child labor or wage work are insignificant, and the impacts on monetary saving are only weakly  significant. Again, several explanations are put forward in the individual studies, such as low empirical  power to detect results on these outcomes, the size of transfers being insufficient to eliminate negative  coping  behaviors,  and  other  implementation  factors  like  payment  regularity.  As  improved  resilience  is  becoming an important goal for safety net programs, this is an area where stronger evidence would be  valuable.   3    No. of  Outcome  Outcome Name  Significance  Studies  Equity  Consumption  7  ***  Food consumption  9  **  Resilience ‐ assets  Livestock  8  ***  Land  4     Durables  4  ***  Fertilizer/seed use  5  *  Resilience ‐ negative coping  Child labor  11     strategies  Wage employment  11     Resilience ‐ savings and  Savings  7  *  transfers  Private transfers  9     Opportunity ‐ education  School attendance  15     School enrollment  13     Opportunity – education  School attendance  7  *  (child‐focused programs only)  School enrollment  6  *  Opportunity ‐ healthcare  Healthcare usage  9     Opportunity ‐ labor  Self‐employment  6     productivity  Earnings  6  ***  Business  10  *  Income multiplier  6  ***  *** ‐ 1% significance level; ** ‐ 5% significance level; * ‐ 10% significance level    Based  on  these  findings,  we  conclude  that  safety  net  programs  can  improve  several  key  measures  of  welfare  among  beneficiaries,  including  consumption  levels.  This  is  often  the  most  fundamental  requirement of programs, and it is reassuring that programs across Africa are on average achieving this  objective. Safety net programs can also have additional impacts, such as reducing vulnerability through  asset accumulation and increasing opportunity among children through access to education. However,  these  outcomes  are  not  guaranteed,  and  specific  choices  and  trade‐offs  may  need  to  be  made  in  the  design of programs if these outcomes are to be achieved. Some examples include whether to implement  more streamlined programs with small, regular payments that may be more fiscally sustainable versus  more comprehensive programs sequenced with complementary development interventions. If additional  impacts  are  desired,  programs  should  think  carefully  around  their  prioritization  to  inform  a  clearer  communication strategy to beneficiaries and better integration of supporting measures. For example, to  enhance the possibility of realizing these outcomes, additional messaging, a nudge toward new behavior,  or  relevant  conditionality  can  be  effective,  but  work  best  when  consistently  implemented  across  the  program or alongside a supporting supply side intervention. The final section of this paper puts forward  various policy recommendations for implementation and design based on findings of what seems to have  worked well across different programs.  The remainder of this paper is divided into a framework for assessing the core objectives of safety nets  and the methodology for the meta‐analysis; an assessment and discussion of the evidence generated from  4    the  safety  net  meta‐analysis  and  what  it  means  for  scaling  up  programs;  and  lessons  and  policy  take‐ aways.    2. Framework and Methodology  Our methodology for assessing the impacts of safety net programs builds on a framework that considers  their three core objectives of promoting equity, resilience, and opportunity within a country. 2 We use this  framework  to  categorize  the  outcomes  of  safety  net  programs  and  use  it  for  grouping  the  results  we  extract in the meta‐analysis.   Equity: Safety nets and transfers can have an immediate impact on inequality and extreme  poverty and may help governments make beneficial reforms to support more inclusive growth in  the long run.   Resilience: Safety nets can help households to manage risk.    Opportunity: Safety nets can enable households to make better investments in their future.  The equity objective of safety nets is often the most important as it seeks to directly ensure even the most  vulnerable and extremely poor households reach a minimum level of consumption and cover their basic  needs.  Given  this,  typical  outcomes  of  interest  include  measures  of  consumption,  food  security,  and  poverty among beneficiary households. In some cases, strong social assistance programs can also play a  part  in  removing  incumbent  redistributive  programs  that  are  inefficient  and  costly,  or  help  to  push  through macroeconomic reforms that will boost long‐run economic growth by compensating immediate  losers.   The resilience objective is underpinned by the insurance function that well‐implemented safety nets can  play.  For  example,  when  poor  households  can  rely  on  regular  payments  that  may  even  scale  up  in  situations of extreme need, they avoid needing to resort to costly and often irreversible coping strategies,  such as selling their most productive assets at fire‐sale prices or sending children to work rather than to  school.  Households  can  also  use  safety  nets  to  reduce  their  vulnerability  to  shocks  by  increasing  their  personal level of savings. From an ex‐ante perspective, households may even be willing to diversify into  higher‐return but higher‐risk livelihood activities that can help them to move out of poverty.   The opportunity objective of safety nets aims to allow households to make investments that they would  otherwise miss. Typical outcomes of interest for this objective are investments in education, nutrition,  and healthcare for children, and in increased earnings of income‐providers within the household.   Beyond these three objectives, recent discussions have considered the extent to which safety nets can  contribute to economic growth.3 Channels for growth principally focus on the extent to which safety nets  enable investments and better risk management among beneficiary households and their communities,  and so are aligned to the resilience and opportunity objectives. To a lesser extent, safety nets may relax                                                               2  For further discussion of such frameworks for studying safety nets, see Bastagli (2016), Devereux and Sebastes‐ Wheeler (2004), Grosh et al. (2008), Tirivayi, Knowles, and Davis (2013) and World Bank (2012).  3  Monchuk (2014), Alderman and Yemtsov (2014), Barrientos (2012).  5    political constraints and bring about pro‐growth reforms that align with the second aspect of the equity  objective. While the meta‐analysis gathered evidence on the resilience and opportunity objectives, no  counter‐factual  based  evidence  was  found  on  impacts  on  political  constraints.  Furthermore,  no  direct  evidence was found on impacts of economic growth, most likely due to the problems of attribution; the  unit of analysis for most studies is individuals or households, while economic growth is typically measured  at a village, region, or country level. As such, we do not report on the impact of safety nets on aggregate  economic growth in Africa.   Figure 1: Conceptual framework to consider the impacts of Safety Net Programs in Africa  Equity Resilience Opportunity • Consumption • Savings • Human Capital  • Food Security • Private Transfers Investments: • Poverty • Reduced negative  • Education coping mechanisms • Health • Livelihood  • Nutrition diversification  • Earnings and Labor  • Productive Assets Productivity   Figure 1‐ Conceptual Framework to consider the impacts of Safety Net Programs in Africa  Using this framework of the core objectives of safety nets – equity, resilience, and opportunity – we report  on a meta‐analysis that compiles evidence on outcomes from impact evaluations of safety net programs  in  Sub‐Saharan  Africa.  The  meta‐analysis  systematically  searched  publicly  available  impact  evaluation  studies published between 2005 and 2016 using pre‐specified inclusion and exclusion criteria. The search  built on the methodology of the IEG (2011), in which a series of evaluations on social safety net topics  were surveyed from the World Bank’s impact evaluation databases, academic journals, and institutions  involved directly in impact evaluations. Specifically, the World Bank databases included the Africa Impact  Evaluation  Initiative  (AIM),  Development  Impact  Evaluation  (DIME),  Spanish  Impact  Evaluation  Fund  (SIEF),  and  Social  Protection  Publication  Database.  Institutions  surveyed  were  the  Abdul  Latif  Jameel  Poverty  Action  Lab  (JPAL),  Innovations  for  Poverty  Action  (IPA),  and  International  Initiative  for  Impact  Evaluation (3ie).  Cross checks were also undertaken with more recent literature, including Bastagli et al  (2016) and Davis et al (2016). The criteria to include an evaluation in our sample were: (i) the construction  of a counterfactual and use of objective measures to estimate impact4; (ii) robustness of findings, meaning  studies  that  address  plausible  sources  of  bias  and  results  that  are  convincingly  robust  to  a  variety  of  confounding factors; and (iii) relevancy of study to evaluating the impacts of social safety net programs  (rather  than  other  social  policies  or  development  programs).  A  final  inspection  and  double  checking  ensures  that  only  the  studies  that  demonstrate  relevance,  technical  rigor,  and  robust  findings,  are  included  in  the  sample.  We  utilize  only  the  most  recent  version  of  results  for  any  program  and  avoid                                                               4  Included studies were RCTs, or deployed difference‐in‐difference or regression discontinuity methods.  6    duplication.  This  search  yielded  55  impact  evaluation  studies  covering  27  safety  net  programs  in  14  different African countries.   These studies were used to generate a dataset that captured the evidence from each evaluation on the  impacts of safety programs.5 Evidence  was grouped according  to outcomes that aligned with the  core  objectives of safety net programs as outlined in Figure 1. Impact estimates on household expenditures  were standardized using measures of the value of transfers or in‐kind benefits provided through the safety  net program per month. For example, for consumption we report program impacts as a percentage of the  level  of  benefits.6  Many  studies  report  outcomes  as  binary  measures  or  proportions,  such  as  the  percentage  of  children  enrolled  in  school,  the  proportion  of  households  owning  agricultural  land,  the  proportion of households with savings, and for these outcomes impacts are standardized relative to the  baseline levels for each outcome. To the extent possible, this analysis reports and discusses baseline levels  of  outcomes,  transfer  sizes  and  frequency,  and  other  program  characteristics  to  assist  in  the  interpretation of results.   Through standardizing impact estimates across the different studies for each outcome, the meta‐analysis  pools the evidence available to date for this outcome and provide an average effect size.7 This can be  thought of as a more objective way of measuring the potential for safety nets as it is not based on a single  study but combines the evidence generated from multiple studies, all in the sub‐Saharan African context.  The meta‐analysis is, thus, unique in two dimensions: (i) it focuses only on safety programs in Africa, and  (ii) it generates average effect sizes for a range of program impacts, which to date has not been included  in  any  previous  systematic  reviews  of  safety  net  programs.8  There  is  a  recent  array  of  literature  that  aggregates  evaluation  findings,  including  the  systematic  reviews  of  specific  interventions  such  as  employment schemes and cash transfers (Bastagli et al. 2016; Hagen‐Zanker, McCord, and Holmes 2011;  Kabeer, Piza, and Taylor 2012), systematic reviews of specific outcomes, for example, in education (Baird  et  al.  2013;  Saavedra  and  Garcia  2012),  and,  lastly,  comparative  country  studies  (Davis  et  al.  2016).  However, one caveat to the recent literature is that Africa specific findings can be difficult to glean within  global studies, and there are no studies that combine comparable cross‐country evidence from Africa to  develop average effect sizes. Our meta‐analysis aims to address these shortcomings.  The  exclusive  focus  on  the  Africa  region  recognizes  the  pattern  of  safety  nets  development  in  Africa  contrasts sharply with many other countries, for example, through the dominance of unconditional cash  transfers, strong influence of development partners, high  poverty context, lower capacity  context and  specific target groups such as elderly, orphans. Focusing on program results in African adds significant  value when trying to understand their potential in the region and is informed by experiences of flagship                                                               5  The meta‐data includes point estimates for the effect sizes of impacts reported in the studies as well as standard  errors, baseline means and standard deviations, transfer sizes and the number of observations per study. Efforts  were made to obtain this data from study authors when not directly available in the papers.  6  This enables more meaningful interpretation across programs where the value of transfers, frequency of  disbursements, baseline levels of expenditure and currency units may all differ.    7  Individual study results are weighted per their sample size.  8  While Baird et al. 2013 report synthesized effect sizes, their focus in only for education outcomes (enrollment,  attendance and test scores) and on global conditional and unconditional cash transfer programs, rather than Africa  specific programs.  7    national safety net programs in Ethiopia, Kenya, Ghana, Malawi, South Africa, and Tanzania. Beyond these  major contributions, the approach also allows for a more direct comparison of outcomes across programs,  shining a light in the substantial heterogeneity in program impacts, even within just Africa. This is brought  to  the  forefront  in  the  discussion  and  reflections  made  on  what  might  drive  this  variation  in  program  impacts. Possible explanations include program design and implementation details. At the same time the  discussion is enriched by the with evidence form other regions, ensuring that our Africa‐specific findings  are compared with international benchmarks.9    While  unique  in  its  focus  on  Africa  and  coverage  of  multiple  program  impacts,  our  meta‐analysis  encountered a few challenges and limitations. First, the meta‐analysis requires having multiple estimates  of an outcome across different programs. Several well‐known results in the impact evaluation literature  are omitted from the meta‐analysis because of this requirement. For example, there are important results  on HIV/AIDS interventions in Malawi that are omitted because there are no other evaluations in Africa  testing the same outcomes. Relatedly, there are still some outcomes for which there exists no impact  evaluation to assess, usually on outcomes that are inherently difficult to measure, such as incidence of  gender‐based  violence,  social  cohesion  and  political  economy  outcomes  like  trust  in  government  and  willingness to accept reforms. Second, the meta‐analysis requires that study  estimates be comparable  enough to aggregate. Specifically, the meta‐analysis requires consistency in how outcome variables are  defined across estimates. It is not appropriate to combine  estimates that test fundamentally different  outcomes. For example, for food consumption the meta‐analysis focuses on food expenditures and omits  estimates of food security indices (which tend to be constructed differently across studies). Third, many  outcomes are based on early phases of programs, reflecting an inherent challenge in applying rigorous  and comparable impact evaluations as programs go to scale. This challenge is highlighted, for example, in  the context of Ethiopia’s PSNP in the later discussion.      3. Results    3.1 Equity  In  examining  equity,  the  meta‐analysis  focuses  primarily  on  consumption  outcomes  for  individuals  or  households  receiving  assistance  from  safety  nets.  Total  consumption  expenditure  is  one  of  the  main  transmission channels of a safety net intervention as most of resources transferred to poor households  are expected to be used to increase the quantity and variety of goods and services purchased for basic  household needs. Food consumption is also included as it is a useful measure of wellbeing because it often  constitutes the largest expenditure category for households, especially for poorer households. Measures  of redistribution have not been included in the meta‐analysis given their absence from impact evaluations  that  tend  to  focus  on  impacts  among  direct  beneficiaries.  However,  spillover  effects  of  safety  nets  on                                                               9  For this we use Bastagli et al, 2016; Baird et al, 2013; Hagen‐Zanker et al, 2011; Kabeer et al, 2012; Saavedra and  Garcia, 2012 and IEG, 2011 and IEG, 2014, among others.   8    consumption  among  non‐beneficiaries  within  local  communities  are  discussed,  using  the  research  generated through the Protection to Production Project.10   From a total of 27 programs covered in our review, 12 discuss findings on total or food consumption, of  which 6 are positive and statistically significant.11 Of the other programs, a further 8 have evaluations  considering  alternative  food  security  measures  to  track  either  overall  household  welfare  or  nutrition  measures for children, and most of these find at least one measure showing positive significant program  impact.12 The remaining program evaluations are focused on other outcomes of interest such as human  development outcomes and local economy effects. Of the programs reporting consumption outcomes,  the majority are currently operating at a national level, although at the time of the evaluation many were  operating at a smaller scale and the evaluation results cover samples ranging between about 1,500‐5,000  households. The length of evaluated exposure ranges from 4 months to 3 years: 8 evaluations cover an  exposure  period  of  two  or  more  years,  2  evaluations  cover  1  year  and  3  cover  shorter  seasonal  interventions (Sierra Leone CFW, Malawi MASAF, Kenya GIVE). The underlying design and implementation  factors that drive the presented results are discussed in the subsequent section.  Our  analysis  suggests  considerable  effect  sizes  of  safety  net  programs  on  total  consumption.  Figure  2  highlights a general pattern of positive consumption impacts, with a statistically significant mean effect  of 74% [95% CI: 9 to 139%], implying that for every dollar transferred 74 cents are spent on consumption.  13,14  Households benefit from the fungible nature of cash transfers, which dominate this sample. Transfers  are used as an opportunity to improve quality of life with a focus on purchasing food as well as non‐food  items, especially clothing and footwear (especially for children), as well as education.  For example, out of  all programs considered the Zambia CGP finds one of the strongest positive effects on total consumption  with  76%  of  benefits  going  towards  food,  followed  by  health  and  hygiene  (7%),  clothing  (6%)  and  communication/transportation  (6%).15  This  program  also  highlights  an  increase  in  consumption  which  exceeds the total transfer received, suggesting evidence for the multiplier potential for safety nets.16  When examining the impacts on food consumption directly, the results across programs are also generally  strong, with a statistically significant mean effect of 36% [95% CI: 0 to 71%] of the transfer size (see also                                                               10  Consortium of FAO, UNICEF, UNC‐Chapel Hill, Save the Children researchers and practitioners:  http://www.fao.org/economic/ptop/home/en/. Also see related consortium on the Transfer Project:  https://transfer.cpc.unc.edu/ .  11  CFW*, CTOVC*, GIVE*, HSNP*, LCGP, LEAP, NSNP, MASAF, PSNP, SCTP*, TASAF, ZCGP* report on either total or  food consumption. * indicates program found significant impacts.  12  Some caution is needed to avoid misinterpreting these results. Studies often report multiple measures for food  security and nutrition improvements among children and not all measures show significant improvements.  13  The Ethiopia EGS/FFD program also finds robust higher consumption growth among beneficiaries, equivalent to  approximately 4‐5% higher growth per year. Due to the methodology of measuring consumption growth rather  than levels impacts, it has not been included in the meta‐analysis as it is not directly comparable.  14  Sources: Gilligan et al. 2008 (Ethiopia PSNP), Ward et al. 2010 (Kenya CTOVC), Handa and Park 2013 (Ghana  LEAP), Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP), Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP), Merttens et al. (2013),  Haushofer and Shapiro 2016 (Kenya GIVE), Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP). Omitted estimates include the  following extreme outliers: Malawi SCTP (148% [80%, 216%]) and Ghana LEAP (‐36% [‐186%, 114%].  15  Seidenfeld et al. 2013 (Zambia CGP).  16  This theme will be revisited later questioning how and why such transformative impacts come about.  9    Figure  2).17  Across  the  programs,  food  consumption  increases  by  between  0  and  34%  relative  to  the  baseline  levels  of  consumption.  While  there  is  considerable  heterogeneity  within  this  sample,  the  evidence reinforces a theory of change across most programs, suggesting that the poorest households  will prioritize basic food needs and will switch towards a more diversified diet. Furthermore, the majority  of  the  evidence  on  individual  consumption  items  suggests  that  households  do  not  see  transfers  for  increased temptation goods such as alcohol or tobacco,18 and even where findings may be positive there  are on a very small scale e.g. Sierra Leone CFW.19 This is consistent with the global evidence that cash  transfers  have  significant  negative  impact  on  expenditures  on  temptation  goods.20  Rather  there  is  stronger  evidence  to  suggest  that  households  are  improving  their  standards  of  living  through  home  improvement expenditures, such as purchasing metal or plastic sheeting for roofs and walls (e.g., Sierra  Leone CFW, Kenya GIVE, Lesotho CGP).21   Programs targeting  the poorest households tend to see  the greatest  consumption impacts. Panel B of  Figure 2 shows that programs that do particularly well in terms of consumption gain per dollar transferred  are those that target very poor households, again such as the Zambia ZCGP and the Malawi SCTP, where  households consume about 170 USD 2011 PPP per month or less. The transfer size to these households is  modest both in relative (11‐23% baseline total consumption or 14‐30% baseline food consumption) and  absolute terms (21‐27 USD 2011 PPP per month). This finding is quite logical ‐ the poorest live under the  most stringent household budgets, where the extra dollar is likely to have its greatest impact on standard  of  living.  The  GIVE  program  in  Kenya  also  targets  very  poor  households  and  realizes  robustly  positive  consumption gains, although at a slightly lower range – about 45% of transfer size. One explanation is that  because the GIVE program made transfers ranging from 45 to 160 (mean of 79) USD 2012 PPP per month  this encouraged greater spending on durable assets over consumption expenditures. This program also  explored  delivering  transfers  lump  sum  rather  than  every  month and  found  this  increased  investment  over consumption. A notable outlier in the data is the negative findings from the Ghana LEAP program,  with a confidence interval of 12 to ‐185%.22 The impact of LEAP on household consumption is essentially  zero, likely due to low transfer levels and poor payment logistics– two themes that are discussed shortly.  However, the LEAP program is not alone in failing to find significant impacts on consumption – the Ethiopia  PSNP, the Lesotho LCGP, the Niger NSNP and the Tanzania CB‐CCT, also fail to find statistically significant                                                               17  Sources: Ward et al. 2010 (Kenya CTOVC), Handa and Park 2013 (Ghana LEAP), Evans et al. 2014 (Tanzania CB‐ CCT), Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP), Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP), Merttens et al. 2013 (Kenya  HSNP), Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW), Beegle et al. 2015 (Malawi MASAF), Haushofer and Shapiro  2016 (Kenya GIVE), Premand and Del Ninno 2016 (Niger NSNP), Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP). Omitted  estimates include the following extreme outliers: Malawi SCTP (180% [95%, 265%]) and Ghana LEAP (‐86% [‐282%,  102%].  18  For example, see Handa et al 2016 (Malawi SCTP), Evans et al 2014 (Tanzania CB‐CCT), Hamoudi and Thomas,  2005 (South Africa OAP) and Haushofer and Shapiro 2016 (Kenya GIVE).   19  Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW).   20  Evans and Popova 2017 report that spending on temptation goods decreases on average by 0.19 standard  deviations across a study on 19 programs in 10 countries.  21  Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW), Haushofer and Shapiro 2016 (Kenya GIVE) and Pellerano et al 2014  (Lesotho LCGP).  22  Confidence interval for LEAP omitted from figure given difference in scale for this result.  10    impacts  on  consumption  indicating  that  even  this  first‐order  outcome  is  not  obtained,  at  least  in  the  impact evaluations, for several programs.  Our  review  notes  the  relevance  of  food  security  measures  to  capture  household  welfare  and  equity  improvements. Food security objectives are a central part of safety net program design. Indeed, many  programs – especially where the transfer unit is in‐kind – opt to track food security either as a complement  or in place of consumption measures e.g. Kenya CSG, Burkina Faso SC/THR, Niger NSNP, Uganda FUU,  TASO  and  SF/THR  and  over  time  Ethiopia’s  PSNP  and  SCTPP.  While  the  variety  and  structure  of  food  security measures limit comparability within our meta‐analysis, the food security findings are important  highlights. In some cases, evaluations highlight food security increases (Ethiopia PSNP and SCTPP, Niger  NSNP, and Uganda FUU and TASO23), but no total consumption impacts. Generally, these food security  measures are captured through increased dietary diversity, higher food scores, improved anthropometric  measures among children and lower self‐reports of periods of food insecurity within the household. Most  notably, Ethiopia provides a striking example on the long‐term evolution of food security outcomes under  the  PSNP:  between  2006  and  2014,  there  has  been  a  fall  in  the  mean  food  gap  (number  of  months  a  household reports food shortages) by 1.87 months (Berhane et al, 2015). The significance of these results  is  reflected  in  Ethiopia’s  most  recent  poverty  assessment,  which  concluded  that  the  immediate  direct  effect of transfers provided to rural households through PSNP24 has reduced the national poverty rate by  2 percentage points in 2011 (World Bank, 2015).  The impact of safety nets on total consumption, food consumption and food security is also captured in  the wider international literature (Bastagli et al 2016, Davis et al 2016).  Bastagli et al (2016) look at 31  global studies reporting impacts on household food expenditure and find 25 with at least one statistically  significant effect, with 23 being a positive increase. The remainder show a decrease owing to a reduction  in labor supply and possible prioritization of savings over consumption. They also find variability in the  impacts of programs, which ranges from increases of 4.9% for Nicaragua’s Attention a Crisis (Macours et  al, 2012) to 26% for Nicaragua’s Red de Protection Social (Maluccio, 2005), both relative to beneficiaries’  baseline food consumption. However, this review does not standardize effect sizes relative to baseline  consumption levels or transfer sizes, unless already reported in individual studies, which may mean that  the heterogeneity in results is not fully captured. For example, these percentage changes may shadow  important  differences  in  the  absolute  and  relative  magnitude  of  transfers  to  beneficiaries  and  beneficiaries’  initial  levels  of  poverty,  which  we  find  in  our  meta‐analysis  does  play  a  part  program  impacts. Corroborating findings on the positive effects on consumption come mainly from Latin America  and are included in the reviews of Hagen‐Zanker et al (2011), Yoong et al (2012) and Kabeer et al (2012).   A range of evaluations under the African Protection to Production Project find sizeable income effects on  non‐beneficiaries,  as  well  as  direct  program  beneficiaries  (Davis  et  al  2016).25  Using  a  combination  of                                                               23  Berhane et al 2011 (Ethiopia PSNP), Berhane et al 2015 (Ethiopia SCTPP), Premand and Del Ninno 2016 (Niger  NSNP), Gilligan and Roy 2016 (Uganda FUU), Rawat et al 2014 (Uganda TASO/WFP).  24  PSNP alone contributed to 1.6 percentage points reduction in poverty (lifting about 1.4 million people out of  poverty) based on a calculation using 1.25 2011 USD PPP as poverty line.  25  See work also background papers by collaborators at the FAO and UCDavis, including: Ed Taylor, Justin Kagin,  Mateusz Filipski, Karen Thome, Ben Davis, Federica Alvani.   11    survey  data  collected  for  both  households  and  businesses  within  local  communities  covered  by  safety  nets,  as  well  as  comparison  non‐covered  communities,  and  empirically‐founded  local  economy  simulations  researchers  have  made  predictions  on  the  impact  safety  net  programs  have  not  only  on  beneficiaries  but  also  non‐beneficiaries.  These  findings  indicate  that  for  each  dollar  transferred  to  beneficiaries, non‐beneficiaries also see real income increases:26 3 to 16 cents in Kenya CTOVC, 30 cents  in Zambia ZCGP, 33 cents in Lesotho LCGP, 36 cents in Zimbabwe HSCTP, 39 cents in Ghana LEAP, 26 to 83  cents  in  Ethiopia  SCTPP.27  These  additional  income  increases  are  mainly  mediated  through  increased  demand for goods and services from the retail and agriculture sectors of local economies, in which other  households are involved.   Together  with  the  impacts  on  beneficiaries,  these  additional  income  effects  lead  to  local  economy  multipliers  estimated  at  1.08  to  1.84  in  real  terms,  indicating  that  each  dollar  transferred  to  a  poor  household  is  predicted  to  add  more  than  a  dollar  to  total  income  in  the  local  economy.  These  set  of  findings are especially relevant in a low‐income setting highlighting linkages between social protection  and  the  rural  economy.  Spillover  effects  are  not  typically  addressed  in  impact  evaluations,  and  have  received comparatively less attention in more established literature on cash transfers. Going forward, an  area of policy debate concerns how and whether these outcomes can be sustained as an intervention is  scaled up nationally. Given the model assumptions used in the local economy CGE models, for example,  fixed  input  prices  for  goods  produced  outside  communities,  we  may  expect  much  more  moderated  multiplier effects when programs are scaled up nationally and prices adjust.  An  alternative  approach  to  local  economy  CGE  models  is  to  run  simple  partial  equilibrium  simulation  models. These models do not attempt to model any equilibrium effects that might occur when programs  are scaled up and it is common to interpret them as the immediate impact of programs prior to household  and  producer  responses  that  help  translate  program  findings  into  aggregate  policy  outcomes  (Coady,  2006). We run these models for three countries: Ghana, Liberia, and Niger, that have recent household  survey data and provide contrasting starting points in terms of safety net coverage. At the time of surveys,  fewer than 4,000 households were covered in Liberia in 2014 (less than 5% of poor); the coverage was  37,000 households in Niger in 2014 (about 10% of poor households); coverage was 70,000 households in  Ghana in 2012 (about 30% of poor households). These countries also show diversity in size, the sources  of fragility, livelihood vulnerability, sectoral composition, and level of economic development. To ensure  comparability,  all  simulations  are  made  assuming  monthly  transfers  to  households  of  $50  (2011  PPP),  equivalent  to  the  median  amount  transferred  in  programs  included  in  the  meta‐analysis.  Table  1  summarizes information on the value of this transfer in each country.    Table 1: The Value of Transfers, Ghana, Liberia, and Niger                                                               26  The local economy CGE models consider some inflationary price effects of increased demands as land and capital  are fixed limiting immediate increased local supply, but labor is assumed perfectly elastic. The retail sector which  sees greatest income spillover effects assumes input prices are set outside the local economy, which helps to  moderate inflationary pressures. For a nationwide scale‐up of a program this assumption may not be appropriate.   27  Thome et al. 2014a (Zambia’s CGP), Taylor et al. 2014a (Zimbabwe’s HSCT), Taylor et al. 2014b (Lesotho’s CGP),  Thome et al. 2014b (Ghana’s LEAP), Kagin et al. 2014 (Ethiopia’s SCTPP), Taylor et al. 2013 (Kenya’s CTOVC).  12      Liberia  Niger  Ghana  Monthly transfer (2011 PPP U.S. dollars)  50  50  50  Value of transfer per household per year (2016 U.S. dollars)  360  307  332  Value of transfer, % of national extreme poverty line  8.0  7.6  6.2  Value of transfer, % of mean consumption of the extreme poor  18.3  14.9  14.2  Number of households covered at baseline  4,000  37,000  70,000  Number of extreme poor households  87,000  322,000  215,000  Total cost of transfers per year (2016 U.S. dollars, millions)  31.3  98.8  71.4  Notes: Baseline is the survey year (Ghana 2012/2013, Liberia 2014, and Niger 2014)    Our partial equilibrium simulations use the meta‐analysis estimate of an average increase in consumption  equivalent to 74% of the transfer value (or $0.74 for every dollar transferred) and assumes that programs  are scaled up to the number of households equal to the number of extreme poor households. Recognizing  that perfect targeting is not feasible in practice, simulations are included under the assumptions of perfect  targeting, imperfect targeting (60% inclusion accuracy) and no targeting at all.        Figure 2: Consumption Impact of 50 USD 2011 PPP per month (baseline=1)  If transfers were perfectly targeted, consumption among the extreme poor would increase in the range  of  12‐17%.  Even  relatively  modest  transfers  would  have  a  sizable  impact  on  consumption  among  beneficiaries.  Assuming imperfect targeting, with 60% inclusion accuracy, the consumption gains will be  7% to 10% among the extreme poor. With no targeting, but randomly allocating the safety net would  result in, on average, between 0 and 2.7% increase in consumption.     13      Figure 3: Extreme poverty impact of 50 USD 2011 PPP per month    These consumption gains would generate a decline in extreme poverty rates by as much as 40%. Under  perfect targeting, simulated transfers would substantially lower extreme poverty rates, from 8.2% to 6.7%  in Ghana, from 18.2 to 11.6% in Liberia, and from 17.0% to 12.3% in Niger.28 The extreme poverty gap— the mean relative distance of extremely poor households to the extreme poverty line—would fall from  2.2% to 1.7% in Ghana, from 4.2% to 2.4% in Liberia, and from 3.6% to 2.5% in Niger, highlighting the  extent of the reduction in extreme poverty achieved through well‐designed, successfully implemented  safety nets. With imperfect targeting, declines in extreme poverty would be less by about a third. The  simulations suggest more modest impacts on the overall poverty rate, since they are based on scaling up  to cover the extreme poor, rather than the poor in general.    Maximizing safety net interventions for improved outcomes  The value of the transfer matters. To ensure sizeable impacts on consumption levels, transfer sizes cannot  be  too  small.  For  example,  the  low  value  of  the  LEAP  transfer  (24  USD  per  month  or  4%  baseline  consumption) was identified as an important constraint to the project’s success, and was tripled after the  evaluation in 2012. The Transfer Project propose the transfer should deliver at least 20 percent of pre‐ program consumption to generate widespread benefits based on their experiences in Africa.29 Both the  Zambia ZGP and Kenya OVC are in this range at 23% and 21% respectively, and find significant positive  program impacts on consumption. The effective value of a transfer is also critical, and this depends on the  household size. Multiple evaluations highlight how consumption impacts decrease with household size,                                                               28  With imperfect targeting, extreme poverty rates would drop to a range of 6.7 percent to 8.1 percent in Ghana,  12.2 percent to 17.9 percent in Liberia, and 12.1 percent to 16.4 percent in Niger.  29  See Davis and Handa 2015.  14    especially where benefits are flat e.g. Zambia CG, and Kenya OVC.30 An option in program design is often  to vary benefits according to household size. This is the approach under the Malawi SCT, which also finds  significant  program  impacts,  even  though  on  average  the  transfer  size  is  11%  of  pre‐program  consumption.31 Finally, a further theme across several evaluations is the rigidity of transfer sizes in high  inflation environments. The value of the Kenya OVC, Lesotho CGP and Kenya HSNP transfers were eroded  substantially over the two years of the evaluated exposure period. In these different scenarios, programs  may look towards indexing the value of a transfer, both to household size and price inflation.32    Programs with strongest impacts have clear target groups and strong targeting protocols. For example,  the Kenya CTOVC, Lesotho CGP and Malawi SCTP invoked clear eligibility criteria focused on the inclusion  of children under 5 or households facing high dependency rations.33 However, it is noted that even with  clear  target  groups,  programs  may  suffer  to  achieve  desired  outcomes  owing  to  weak  targeting  arrangements.  Malawi’s  SCTP  program  encountered  an  uneven  application  of  community  targeting  arrangements  which  were  seen  to  dampen  results.  Under  the  MASAF  program  the  characteristics  of  participants  differed  from  eligibility  criteria  because  of  differences  in  how  local  officials’  selected  beneficiaries and the opportunity cost of participation.34 In practice the program was rationed and not  targeted towards the food‐insecure and this may help explain its insignificant impacts.   The  predictability  and  timing  of  benefits  can  strongly  determine  whether  outcomes  are  positive  or  negative.35 In Zambia, 98% of households received payments on time, and this – combined with short  walks to payment sites and low transaction costs – helps to explain the program’s high success rate, even  though transfer sizes were very modest. Similarly, in Kenya’s OVC regular payments, the use of post offices  and  the  proximity  to  pay  points  were  noted  as  factors  leading  to  strong  program  impacts.  Results  in  Kenya’s  HSNP  program  appear  to  be  heavily  driven  by  the  mobile  payment  logistics  used  within  the  program.36 By contrast, the weak impacts experienced in Ghana LEAP and Lesotho CGP have been largely  attributed  to  irregular  payments,  with  beneficiaries  reporting  unclear  expectations  on  transfer  arrangements.37   A  growing  evidence  base  suggests  that  unconditional  cash  transfers  are  an  effective  mechanism  for  boosting consumption.  The programs covered in the meta‐analysis are largely based on cash transfers,  with  just  3  programs  imposing  a  conditionality  of  work  for  certain  beneficiaries  (PSNP,  MASAF  and  SL  CFW).38  From  a  policy  perspective,  the  findings  on  unconditional  cash  transfers  are  important:  they  confirm that benefits from this type of programs are overwhelmingly used by beneficiaries to improve the  quality of their lives and not on temptation goods (Evans and Popova 2014; Handa et al 2017). Moreover,                                                               30  Ward et al. 2010 (Kenya CTOVC), Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP).  31  Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP).  32  Ward et al. 2010 (Kenya CTOVC), Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP), Merttens et al. 2013 (Kenya HSNP).  33  Ward et al. 2010 (Kenya CTOVC), Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP), Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP).  34  Beegle et al. 2015 (Malawi MASAF).  35  Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP), Ward et al. 2010 (Kenya CTOVC), Handa and Park 2013 (Ghana LEAP),  Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP).  36  Merttens et al. 2013 (Kenya HSNP).  37  Handa and Park 2013 (Ghana LEAP), Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP).  38  Hoddinott et al. 2012 (Ethiopia PSNP), Beegle et al. 2015 (Malawi MASAF), Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra  Leone CFW).  15    they  are  sufficiently  modest  to  avoid  creating  dependency  and  have  been  associated  with  wider  local  economy benefits (Taylor, Thome, and Filipski 2014; Taylor et al. 2013, 2014a, 2014b; Thome et al. 2014a,  2014b). Cash transfers have also represented an effective response to transient food crises, as evidenced  for example by Sierra Leone’s Cash for Work Program, Kenya’s Cash Transfer for Orphans and Vulnerable  Children and Hunger Safety Net Program, and Ethiopia’s Productive Safety Net Program.39 One important  caveat in this policy debate is that, while these unconditional cash transfers programs have no enforceable  conditions,  many  feature  strong  messaging  and  communication  to  the  extent  that  beneficiaries  often  understand  that  payments  are  intended  for  specific  purposes,  for  example,  in  the  Malawi  Social  Cash  Transfer Program, the Lesotho Child Grant Program and the Zambia Child Grant Program.40  In Lesotho,  beneficiaries received messages that the transfers should be spent on children, often at payout points and  reinforced within communities (Pellerano et al, 2014).   3.2 Resilience  For the purposes of this analysis, we interpret resilience as the ability of households to manage change,  by maintaining initial levels of welfare in the face of shocks or stress. In recent years, resilience has become  a  key  focus  in  social  protection,  as  by  providing  a  steady  source  of  income,  it  is  anticipated  that  household’s  ability  to  respond  to  and  cope  with  shocks  is  strengthened.  In  turn,  households  gain  the  potential  to  diversity  and  strengthen  their  own  livelihood  options,  which  can  lead  to  further  savings,  buffering  against  future  shocks.  Impact  evaluations  have  typically  not  been  devised  to  capture  this  concept directly, given the unexpected time‐varying nature of shocks. In this context, our analysis explores  the concept of resilience through a lens of risk management, improved coping strategies and livelihood  diversification.  We  consider  outcomes  around  savings  and  private  transfers  for  risk  management,  decreased  informal  wage  work  and  child  labor  for  improving  coping  strategies  and  ownership  of  productive assets including livestock, land, durables and agricultural inputs for livelihood diversification.  It is noted that our classification overlaps with the agenda on productive inclusion, which is returned to in  the next section on opportunity.  On risk management, our meta‐analysis finds a no significant impact on savings and on private transfers  (see figure 4). The mean effect on the incidence of savings is to increase it by 92% relative to baseline level  [95% CI: ‐8 to 193%]41 and the mean effect on the incidence of private transfers is to decrease it by 12%  relative to baseline levels [95% CI: ‐47 to 23%].42 While these findings may not seem remarkable it is worth  noting two points. One, typically savings rates are very low to begin with among populations targeted by  safety net programs, since these populations are struggling to cover their day‐to‐day necessities let‐alone  save  for  adverse  conditions.  The  studies  included  in  the  meta‐analysis,  for  example,  find  that  only  between  5  to  35%  beneficiaries  save  pre‐program  but  are  4  and  20%  more  likely  to  be  saving  than                                                               39  Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW), Ward et al. 2010 (Kenya CTOVC), Merttens et al. (2013), Hoddinott  et al. 2012 (Ethiopia PSNP).   40  Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP), Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP), Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP).  41  Sources: Ward et al. 2010 (Kenya CTOVC), Evans et al. 2014 (Tanzania CB‐CCT), Daidone et al, 2014 (Lesotho  LCGP), Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP), Merttens et al. (2013), Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW).  42  Sources: Gilligan et al. 2008 (Ethiopia PSNP), Ward et al. 2010 (Kenya CTOVC), Handa and Park 2013 (Ghana  LEAP), Evans et al. 2014 (Tanzania CB‐CCT), Daidone et al, 2014 (Lesotho LCGP), Merttens et al. (2013), Beegle et al.  2015 (Malawi MASAF), Berhane et al., 2015 (Ethiopia SCTPP), Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP).  16    comparable non‐beneficiary households once included in a program. Two, most economic models predict  that  means‐tested  social  assistance  programs  lead  to  lower  precautionary  savings,  for  example,  if  beneficiaries expect that safety nets will respond to unanticipated shocks with greater benefits, reducing  the  need  to  self‐insure  (see  Aiyagari  1994)  or  even  the  incentive  (see  Hubbard  et  al.  1995).  However,  where studies report the level of savings, such as in the Kenya GIVE program, the IDRC and the Sierra  Leone CFW, the value of savings is seen to increase between 9% (CFW) to 92% (GIVE).43 Furthermore,  where heterogeneity analysis is carried out in the TASAF evaluation, the authors indicate that it is the  poorest households that are most likely to start saving under the program.44 This may be taken as evidence  that safety‐nets are not perceived by individuals as sufficient to reduce their need to self‐insure, rather  through consistent support they are better able to build their own buffer stock savings.   In crises situations, however, these new savings may be quickly exhausted, as was the situation among  drought‐affected  households  under  the  TASAF  program  between  the  midline  and  endline  surveys.45  Evaluations suggest that households are also using transfers to reduce borrowing and indebtedness, as  evidenced  under  Ghana’s  LEAP  and  the  IDRC  programs  when  one  off  additional  or  lump  sum  cash  payments  are  transferred,  and  under  the  Malawi  SCTS  where  beneficiaries  report  less  need  to  make  purchases  on  credit.46  The  evidence  on  credit  access  is  less  clear:  evaluations  reflect  on  the  increased  credit‐worthiness of transfer recipient households (e.g. Ghana LEAP and Kenya HSNP47), but there is little  evidence that credit extended has increased. Overall the policy implication is that safety nets can boost  savings for improved risk management, but they are not sufficient for households to completely buffer  against shocks independently. At the same time, safety net programs are not significantly crowding out  private transfers and should not adversely impact other risk management strategies.  An important sign of resilience is the reduced reliance on temporary low wage work and the use of child  labor for household income. Poor, rural households will often sell more than the optimal amount of labor  off their farms to obtain an immediate income source. In Malawi, this type of work is known as ganyu and  is generally low‐wage and casual, and can lead to poverty traps (Devereaux, 1997). From a household  production perspective, selling family labor off‐farm can be optimal as long as the marginal product of  labor off‐farm is higher than the marginal product of labor on the farm. However, a growing literature  suggests  that  off‐farm  labor  reflects  a  coping  strategy  rather  than  income  maximization  (Kerr  2005;  Bryceson 2006; Orr et al. 2009; Michaelowa et al. 2010; Cole and Hoon 2013; Fink et al. 2014). Relatedly,  the dependence of income from child labor is suboptimal, particularly when it prevents school attendance  and can negatively impact their future earnings potential.   Figure 5 highlights the impacts of safety nets on these two outcomes. The mean effect on the wage labor  is a decrease of 16% relative to baseline levels [95% CI: ‐41 to 10%]48 and the mean effect on child labor                                                               43  Aker, 2013 (DRC IDRC), Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW), Haushofer and Shapiro 2016 (Kenya GIVE).  44  Evans et al. 2014 (Tanzania CB‐CCT).  45  Evans et al. 2014 (Tanzania CB‐CCT).  46  Aker, 2013 (DRC IDRC), Handa and Park 2013 (Ghana LEAP), Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP).  47  Handa and Park 2013 (Ghana LEAP), Merttens et al. 2013 (Kenya HSNP).  48  Sources: Gilligan et al. 2008 (Ethiopia PSNP), Ardington et al., 2009 (South Africa OAP), Handa and Park 2013  (Ghana LEAP), Boone et al., 2013 (Malawi SCTP), Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP), Seidenfeld et al. 2013  17    is  a  decrease  of  1%  relative  to  baseline  levels  [95%  CI:  ‐22  to  19%]49.  While  neither  mean  effect  is  significant,  it  is  important  that  the  evidence  is  not  showing  any  unintended  consequences  on  these  negative coping strategies. Not surprisingly, the programs specifically targeted towards children generally  show  the  strongest  effects  on  reducing  child  labor  including  Burkina  Faso  THR  for  girls,  Lesotho  CGP,  Ethiopia SCT and the Kenya CTOVC.50 All these programs have a strong communication strategy advocating  for the rights and well‐being children, which may be helping to generate these results. Interestingly many  of these same programs are also effective at reducing the off‐farm wage work in agricultural dependent  households.  There  is  also  overlap  between  the  programs  that  show  strongest  impacts  on  improved  consumption  and  food  security  as  those  that  impact  these  dimensions  of  resilience,  indicating  that  complementarity in promoting these outcomes with safety nets.   Our review also picked up some important findings on coping strategies that are important in terms of  understanding how safety nets protect vulnerable households, but could not be included in the meta‐ analysis due to lack of a standard way of measuring these strategies. The Ethiopia PSNP, Kenya HSNP,  IDRC, Lesotho CGP, and Malawi SCTS and ZCTP programs address issues on coping strategies most directly.  The Lesotho evaluation suggests that CGP beneficiaries were better equipped to deal with unanticipated  shocks and less likely to engage in disruptive coping strategies around childcare, such as taking them out  of school and foregoing health expenditures.51 The Kenya HSNP and Ethiopia PSNP provide some evidence,  though  not  conclusive,  that  cash  transfers  provide  partial  protection  against  shocks  by  enabling  some  households to avoid distress sales of livestock and other household assets.52 Similarly, in the IDRC and  PSNP, beneficiaries receiving cash transfers reported lower distress sales of household goods.53 Where it  has been measured, such as in the Malawi SCTP and ZCTP evaluations, programs have found reduced risky  sexual  health  behaviors  and  delayed  marriage  and  pregnancy  rates  among  adolescent  girls  who  were  either direct beneficiaries of cash transfers (in the ZCTP) or part of beneficiary households (in the SCTP).54   Early work on the topic indicates some tentative evidence for improved psychological well‐being among  safety net beneficiaries. Our review revealed four studies that measured self‐reported state of well‐being,  often  by  asking  survey  participants  about  their  outlook  for  the  current  and  future  life  and  level  of  happiness. These studies include evaluations on the Kenya GIVE, Ghana LEAP, Ethiopia PSNP, and Malawi  SCTS.  In  all  cases  beneficiaries  reported  a  significantly  improved  level  of  well‐being.  While  this  finding  should not be overemphasized, given that beneficiaries on the programs may feel obligated to respond                                                               (Zambia ZCGP), Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW), Beegle et al. 2015 (Malawi MASAF), Haushofer and  Shapiro 2016 (Kenya GIVE), Asfaw et al., 2014 (Kenya CTOVC), Berhane et al., 2015 (Ethiopia SCTPP).  49  Sources: Edmonds, 2006 (South Africa OAP), Kazianga et al., 2009 (Burkina Faso SC/THR), Rodrigo, 2012 (Ethiopia  PSNP), Handa and Park 2013 (Ghana LEAP), Daidone et al, 2014 (Lesotho LCGP), Merttens et al. (2013), Rosas and  Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW), Asfaw et al., 2014 (Kenya CTOVC), Berhane et al., 2015 (Ethiopia SCTPP),  Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP).  50  Kazianga et al., 2009 (Burkina Faso SC/THR), Daidone et al, 2014 (Lesotho LCGP), Berhane et al., 2015 (Ethiopia  SCTPP), Asfaw et al., 2014 (Kenya CTOVC).  51  Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP).  52  Merttens et al. (2013), Gilligan et al., 2009 (Ethiopia PSNP).  53  Aker, 2013 (DRC IDRC), Gilligan et al., 2009 (Ethiopia PSNP).  54  Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP), Baird et al., 2012 (Malawi ZCTP).  18    positively to this question, it is a potentially important finding as recent work has linked stress to weaker  cognitive ability, perpetuating levels of poverty (Mani, Mullainathan, Shafir, Zhao 2013).         Whether productive assets indicate a form of livelihood diversification or additional income source is hard  to determine as most impact evaluations do not directly show the link in these outcomes. However, for  most of the poor livestock holdings, agricultural tools and other household assets are a store of value and  a form of savings in themselves. Our meta‐analysis finds encouraging evidence to suggest that safety net  transfers can successfully boost investment in these productive assets (see Figure 6). The mean effect on  the livestock ownership is an increase of 34% relative to baseline levels [95% CI: 17 to 51%]55 and the  mean  effect  on  ownership  of  durables  is  10%  relative  to  baseline  levels  [95%  CI:  3  to  18%]56,  both  statistically significant. Evidence of increased fertilizer or seed use may also indicate a shift into higher  risk,  higher  return  agricultural  practices,  although  our  findings  for  this  and  land  ownership  are  not  statistically significant: 24% increase [95% CI: ‐3 to 51%]57 for fertilizer or seed use and 8% increase [95%  CI: ‐12 to 28%]58 for land ownership.    The studies reporting on livestock ownership typically find investments in small livestock like chickens,  ducks  and  goats.  Cattle  ownership  tends  to  show  smaller  increases,  if  significant  at  all,  and  is  often  attributed to the large expense of buying cattle, the relative rarity of this activity among smallholders, or  the perception by beneficiaries that investing in larger livestock may compromise their eligibility for the  transfer (for example, in the Malawi SCTS program).59 Durables include investments in agricultural tools  as in Ethiopia’s SCTPP, Malawi’s SCTP and Zambia’s CGP,60 while in other programs it is more specific to  inputs for their household enterprise. There is also evidence of home improvement expenditures, such as  purchasing metal or plastic sheeting for roofs and walls (e.g., Sierra Leone CFW, Kenya GIVE, IDRC, Lesotho  CGP).61  Only  the  Zambia  CGP  reports  a  significant  positive  impact  on  land  operation,  which  finds  that  beneficiaries increase operated land by 18% (34 percentage points relative to baseline levels).62 It may be  that  the  size  of  transfers  and  length  of  participation  in  programs  has  not  been  sufficient  to  enable  substantial investments in land ownership or at least at a level that would be detectable by an impact  evaluation. To promote the use of fertilizer and seed use, additional complementary measures may be                                                               55  Sources: Daidone et al, 2014 (Lesotho LCGP), Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP), Merttens et al. (2013), Rosas  and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW), Asfaw et al., 2014 (Kenya CTOVC), Berhane et al., 2015 (Ethiopia SCTPP),  Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP).  56  Sources: Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP), Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP), Rosas and Sabarwal 2016  (Sierra Leone CFW), Beegle et al. 2015 (Malawi MASAF).  57  Sources: Hoddinott et al. 2012 (Ethiopia PSNP), Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP), Daidone et al, 2014  (Lesotho LCGP), Beegle et al. 2015 (Malawi MASAF), Handa and Park 2013 (Ghana LEAP).  58  Sources: Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP), Ward et al. 2010 (Kenya CTOVC), Pellerano et al. 2014 (Lesotho  LCGP), Merttens et al. 2013 (Kenya HSNP).  59  Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP).  60  Berhane et al., 2015 (Ethiopia SCTPP), Boone et al., 2013 (Malawi SCTP), Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP).  61  Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW), Haushofer and Shapiro 2016 (Kenya GIVE), Aker, 2013 (DRC IDRC),  Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP).   62  Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP).  19    required. For example, Ethiopia’s PSNP was combined with the Household Asset Building Program, which  may have led to the observed strong improvements in the use of fertilizer.63  We again use partial equilibrium simulations to consider aggregate impacts of increased investments in  productive assets by households, based on results from the meta‐analysis. Our simulations assume 10‐ 40%  increase  in  the  incidence  of  livestock  ownership  and  5‐10%  increase  in  the  incidence  of  land  ownership  (the  meta‐evaluation  revealed  average  increases  of  34%  and  8%  respectively).  Prior  to  interventions, agriculture was very prevalent in the livelihoods of the extreme poor, and many owned  agricultural assets: 20% of the extreme poor in Liberia owned medium to large quantities of livestock,  versus 8% among the non‐poor (respectively 47% and 17% in Ghana); 85% of the extreme poor in Ghana  (97% in Niger) reported ownership of agricultural land.   Assuming programs are well targeted to the poor, simulations indicate that ownership of medium and  large quantities of livestock among the extreme poor could rise from 47% to 51–62% in Ghana and from  20% to 22–28% in Liberia. Similarly, poultry ownership, often the first type of livestock acquired by the  extreme poor, would increase from 53% to 57–69% in Ghana and from 48% to 53–67% in Liberia. Likewise,  well‐targeted programs may raise land ownership from 85% to 89–92% in Ghana and from 97% to 100%  in Niger.   Maximizing safety net interventions for improved outcomes   It  is  critical  to  build  safety  net  programs  and  delivery  capacity  during  ‘good  times’  to  ensure  that  transfers can be used to promote resilience and respond to shocks. Many of the outcome noted above,  were  achieved  against  a  backdrop  of  widespread  drought  or  food  price  inflation,  some  of  which  was  unforeseen during program design. For example, in 2012 Tanzania’s PSSN program was scaled up from  the original plan of 275,000 to 1.1 million households reaching 15% of the total population (9.7% those  below extreme poverty line and 5% those expected to experience a period of transient extreme poverty).64  Similarly,  the  PSNP  successfully  scaled  up  during  the  Horn  of  Africa  drought  in  2011,  supporting  an  additional 3.1 million beneficiaries for 3 months, and extending the duration of transfers for 6.5 million of  the existing 7.6 million beneficiaries.65 The PSNP’s response to the drought occurred within two months,  contrasting with an average response time through the humanitarian system of eight months. The PSNP’s  response  to  the  2011  drought  was  widely  credited  with  preventing  the  worst  impacts  of  the  drought,  leading to comparatively less severe drought impacts within Ethiopia relative to its neighboring countries.  The policy implication suggests that a pre‐existing safety net will enable a quick and effective scale up of  safety nets in times of greatest need.   A  reduction  in  the  frequency  of  transfers  and  a  corresponding  increase  in  their  value  may  secure  improved resilience outcomes for productive assets.  As previously noted the value and structure of a  transfer is critical and policy makers typically advocate for frequent transfers to smooth consumption. The                                                               63  Hoddinott et al. 2012 (Ethiopia PSNP).  64  World Bank project documents – PSSN program. Evidence from Tanzania’s CB‐CCT was used to inform the design  of the PSSN and CB‐CCT beneficiaries who fit the PSSN’s targeting criteria were mainstreamed into the PSSN.   65  World Bank project documents – PSNP program.  20    Kenya  GIVE  evaluation  is  atypical  in  testing  preferences  for  “lump‐sum”  payments.66  While  the  GIVE  evaluation finds no significant different in consumption among lump‐sum vs monthly transfer households,  the endline asset holdings of monthly recipient households are significantly lower than those of lump‐sum  beneficiaries. Monthly recipients, for example, are 12% less likely to acquire a metal roof. Similar results  were also seen in other programs when, due to regular payment delays, beneficiaries received larger one‐ off payments. This finding suggests that monthly recipient households face credit and savings constraints.  These  constraints  may  be  further  compounded  by  the  likelihood  that  monthly  recipients  face  more  frequent  requests  to  share  a  monthly  transfer.  As  noted  in  the  evaluation,  the  finding  that  lump‐sum  recipient  households  are  more  likely  to  make  large  investments  mirrors  that  of  Barrera‐Osorio  et  al.  (2008), who find that bundling the payments of a conditional cash transfer program at the time when  children should re‐enroll in school increases enrollment rates. Similarly, programs promoting improved  agricultural  productivity  will  maximize  their  impact  if  benefits  are  synchronized  in  a  timely  seasonal  manner. Note, however, that less is known on whether the lumpy transfers are as effective at reducing  negative coping strategies in response to unexpected income shocks that households    frequently incur.  Future research on the choice of lumpy vs regular transfer might usefully focus on this question.  Coordination  with  complementary  programs  is  important  for  maximizing  resilience,  as  well  as  for  improving their overall efficiency and effectiveness. In Ethiopia, the increased use of productive assets  by beneficiaries of the Productive Safety Net Program occurred in combination with the Household Asset  Building  Program.  The  program  evaluation  concluded  that  a  cash  transfer  alone  may  have  been  inadequate to generate the desired outcomes. This outcome is reflected also in the Lesotho Child Grant  Program, which was combined with a Food Emergency Grant, which provided an additional top up benefit  to households facing a poor harvest.67 Although the program evaluation points to the increased use of  production inputs and a rise in the value of production, it  was unclear if beneficiary  households were  employing the most efficient approaches.   Strong communication efforts advocating for the rights and well‐being of children show large effects in  reducing child labor. This outcome leads to additional future impacts on children, particularly if it supports  their school attendance, and represents an important rationale for implementing design innovations to  support  positive  educational  outcomes  among  children.  Such  educational  outcomes  are  shaped  by  household decisions on child labor and time use, and safety net transfers can play a crucial role in this  process.  3.3 Opportunity  In the examination of the evidence on the influence of safety net programs in fostering opportunity, we  consider  two  dimensions:  human  capital  development  and  productive  inclusion.  The  first  dimension,  human capital development, involves the recognition that safety nets have long been viewed as a tool for  promoting investments in education and health. Well‐established conditional cash transfer programs in  Latin America, such as Bolsa Família in Brazil and Prospera in Mexico, have the core objective of enabling  poor families in rural and urban communities to invest in the human capital of their children by improving  outcomes in the education, health, and nutrition of the children (Fiszbein and Schady, 2009). There is a                                                               66  Haushofer and Shapiro 2016 (Kenya GIVE).  67  Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP).  21    strong evidence base documenting the positive impacts of these programs, including their longer‐term  effects which vary from positive to more mixed (Baez et al, 2001; Gertler et al, 2012; Behrman et al, 2011).  The second dimension, productive inclusion, revolves around the effectiveness of safety nets in promoting  a  sustained  exit  out  of  poverty.  Such  an  exit  is  fostered  by  engaging  households  in  more  productive  activities that lead to higher income trajectories. The previous section touched on this by considering the  degree to which safety nets encourage investments in productive assets. This section investigates whether  safety net programs have led to higher incomes and earning opportunities among beneficiaries.  Impact evaluations of safety net program have a considerable focus on education, concentrated mainly  on  short  term  enrollment  and  attendance  outcomes.  Out  of  the  27  programs  covered  by  the  meta‐ analysis, 13 were found to report on school enrollment rates and 15 on school attendance rates. The mean  effect programs have on enrollment is a 7% [95% CI: ‐2 to 16%]68 increase relative to baseline enrollment  rates, and a 6% [95% CI: ‐6 to 18%]69 improvement in attendance, again relative to baseline (see Figure 7).  Neither of these mean effects is statistically significant. However, programs that focus on children as the  key beneficiaries, for example, in child grant programs, find stronger results: the mean improvement on  attendance is 15% [95%: 0, 29%] and mean improvement on enrollment is 9% [95%: ‐2, 20%]. One of the  most  striking  result  comes  from  Burkina  Faso’s  Nahouri  Cash  Transfers  Pilot  Project,  which  increased  enrollment  from  49%  to  57%  and  attendance  from  46%  to  56%,  17%  and  22%  increases  respectively  relative to baseline levels.70 Improvements in enrollment and school attendance are consistent with other  positive impacts detected on educational expenditure for shoes, uniforms and blankets, a key barrier to  enrollment and attendance especially at secondary age. For example, educational related expenditures  are reported to increase by 16% in Malawi SCTP, 23% in Kenya GIVE, and 16% in Lesotho CGP.71 Similarly,  in Kenya’s CSP program, finds that giving a uniform reduced school absenteeism by 6.4 percentage points  (43%) from a base of 15% school absenteeism.72 It is notable that programs targeting poor and vulnerable  households more generally, appear to have stronger enrollment rather than attendance outcomes (e.g.  Malawi SCT, Tanzania CB‐CCT and Ghana LEAP).73 This may also be related to the importance of messaging  and communications to beneficiaries on what is the intended purpose of a transfer.   A closer look at individual evaluations shows that education gains are especially pronounced at the upper  primary school and secondary level, where drop‐out rates start to increase. For example, alongside the                                                               68  Sources: Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP), Evans et al. 2014 (Tanzania CB‐CCT), Merttens et al. (2013),  Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP), Akresh et al., 2013 (Burkina Faso NCTPP), Alderman et al., 2008 (Uganda  SF/THR), Robertson et al., 2013 (Zimbabwe MHIV), Evans et al., 2009 (Kenya CSP), Ward et al. 2010 (Kenya CTOVC),  Kazianga et al., 2009 (Burkina Faso SC/THR), Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW), Baird et al., 2011  (Malawi ZCTP), Premand and Del Ninno 2016 (Niger NSNP), Edmonds, 2006 (South Africa OAP).  69  Sources: Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP), Evans et al. 2014 (Tanzania CB‐CCT), Berhane et al., 2015 (Ethiopia  SCTPP), Handa and Park 2013 (Ghana LEAP), Akresh et al., 2013 (Burkina Faso NCTPP), Kazianga et al., 2009  (Burkina Faso SC/THR), Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP), Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP), Ward et al.  2010 (Kenya CTOVC), Alderman et al., 2008 (Uganda SF/THR), Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW), Baird  et al., 2011 (Malawi ZCTP), Premand and Del Ninno 2016 (Niger NSNP).  70  Akresh et al., 2013 (Burkina Faso NCTPP).  71  Haushofer and Shapiro 2016 (Kenya GIVE), Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP), Abdoulayi et al. 2015 (Malawi  SCTP).  72  Evans et al., 2009 (Kenya CSP).  73  Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP), Evans et al. 2014 (Tanzania CB‐CCT), Handa and Park 2013 (Ghana LEAP).   22    impacts  reported  above  children  aged  15‐19  were  15%  more  likely  to  complete  higher  education  in  Tanzania  and  enrollment  rates  for  children  aged  13‐17  were  10%  higher  in  Lesotho’s  CGP.74  Many  evaluations reporting no impacts for younger children, identified strong outcomes for older age children.  For  example,  secondary  school  enrollment  increases  by  7%  in  Kenya  OVC.75  In  South  Africa’s  CSG,  adolescents in households currently receiving the grants for other younger children in the household were  absent  2.2  fewer  days  than  adolescents  in  households  with  no  grants.76  Having  said  this,  supply‐side  constraints and higher financial barriers remain considerable constraints in secondary school progression  – an issue noted especially in the Lesotho CGP experience.77   Two widely cited evaluations look at the specific role of school feeding, comparing different modalities of  at‐school  meals  versus  take‐home  rations,  but  do  not  find  consistent  effects  (Alderman  et  al,  2008,  Katzianga et al, 2009). In the Uganda Food for Education Program, neither intervention has a significant  impact on primary enrollment, but both programs had large impacts on attendance and at upper primary  level  (grades  6  and  7),  take‐home  rations  had  significantly  larger  impacts  than  school‐feeding.  On  the  other hand, the Burkina Faso program, both interventions increase female enrollment by 5%, but have  variable impacts on attendance, dependent on the labor constraints within families: absenteeism only  decreased  in  families  with  relatively  large  child  labor  supply.  In  addition,  take‐home  rations  increased  anthropometric measures for younger siblings of beneficiaries aged between 12 and 60 months, i.e., they  increased weight‐for‐age by 0.38 standard deviations and weight‐for‐height by 0.33 standard deviations.  More  recently,  Gilligan  and  Roy  (2016)  conclude  that  food  has  no  significant  role  to  boost  school  attendance among different age cohorts but may elicit cognitive gains among preschool children.   The  existing  evidence,  both  globally  and  within  Africa,  suggests  that  conditions  can  strengthen  the  educational impacts of safety net programs, but that programs without conditions are also effective at  improving  school  attendance  and  enrollment.  The  most  thorough  prior  analysis  on  this  is  the  earlier  mentioned systematic review by Baird et al, 2013. This covered 35 programs, 8 in Africa, of which 26 were  conditional  cash  transfer  programs,  5  were  unconditional  cash  transfer  programs  and  4  included  both  conditional  and  unconditional  arms  of  the  program.  As  noted  earlier,  they  find  that  conditional  and  unconditional cash transfer programs both improve school enrollment and attendance. Programs in which  the conditionality is explicitly monitored and enforced show about a 35 percent improvement in the odds  of  enrollment  relative  to  programs  without  any  schooling  conditions.  However,  in  programs  where  conditions  are  not  enforced,  there  is  no  difference  in  impacts  –  both  on  average  achieve  positive  significant  impacts.  Within  our  analysis,  we  find  that  4  programs  have  conditions  associated  with  schooling, 8 have no conditions and 3 programs had both conditional and unconditional components.78  Of the programs with explicit conditions for schooling, 5 out of 7 report significant impacts on attendance  and  3  out  of  6  report  significant  impacts  on  enrollment.  On  the  other  hand,  of  the  programs  without                                                               74  Evans et al. 2014 (Tanzania CB‐CCT), Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP).  75  Ward et al (2010).  76  DSD et al., 2012 (South Africa CSG).  77  Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP).  78  With conditions: Burkina Faso (SC/THR), Kenya (CTOVC), Uganda (SC/THR), Tanzania (CB‐CCT); without  conditions: South Africa (OAP), Kenya (CSP, HSNP), Ghana (LEAP), Lesotho (LCGP), Zambia (ZGCP), Sierra Leone  (CFW), Niger (NSNP), Malawi (SCTP); both with conditions and without: Burkina Faso (NCTPP), Malawi (ZCTP),  Zimbabwe (MHIV).  23    explicit schooling conditions, 7 out of 11 report significant impacts on attendance and 3 out of 9 report  significant impacts on enrollment.79 This suggests that, like the results of by Baird et al, conditions may  help to strengthen educational impacts of safety programs. This result is reinforced by two studies on  programs  with  both  conditional  and  unconditional  components:  the  Malawi’s  Zomba  Cash  Transfer  Program Pilot found the strongly enforced conditional cash transfer (CCT) arm obtained a large gain in  enrollment  and  a  modest  yet  significant  advantage  in  learning,  and  the  Burkina  Faso  Nahouri  Cash  Transfers Pilot Project found that CCTs had a greater impacts than unconditional cash transfers (UCTs) for  targeting marginal children not enrolled already in school or less likely to enroll, and an greater impact  attendance for all children.80 The other study, Zimbabwe’s HIV Prevention Project, found similar positive  significant impacts for both UCTs and CCTs on school attendance.  Conditions,  however,  may  not  always  be  appropriate  for  programs  in  Africa.  For  example,  if  access  to  education is not guaranteed or if monitoring and enforcing conditions would be inefficiently expensive.   In  these  situations,  programs  may  wish  to  consider  ‘implicit  conditoinality’  (Pellerano  et  al.,  2014;  Schuring,  2010),  as  there  is  evidence  that  perceptions  of  conditions  (Schady  and  Araujo,  2006)  and  encouragement  of  certain  behaviors  and  service  use  (Benhassine  et  al.,  2013)  can  influence  program  outcomes. Evidence from the programs covered in this review appear to strongly support this conclusion.  Four of 17 programs covered in the meta‐analysis are designed in such a way that beneficiaries perceive  that  the  transfer  is  conditional  on  a  certain  behavior.81  Three  of  these  programs  reported  statistically  significant results in increasing enrollment or attendance.82 This was achieved through strong messaging  and  social  marketing.  Notably,  unlike  the  programs  with  strongly  enforced  conditions,  each  of  these  programs  have  advanced  towards  cash  transfers  scaled  up  at  the  national  level.  Thus,  there  may  be  institutional characteristics to consider when using CCTs in a low‐income setting like Africa. Pellerano et  al.  (2014)  elaborate  on  this  point,  suggesting  that  the  feasibility  of  conditioning  will  depend  on  the  adequacy of public services, scale‐up capacity, cost‐effectiveness of ‘explicit’ conditionalities, and political  feasibility.    The meta‐analysis is more limited concerning health outcomes, reflecting both the demand and supply  side  constraints  and  the  speed  at  which  program  impacts  can  be  realized.  Our  meta‐analysis  found  9  studies reporting on healthcare expenditures, with a mean effect of 13% increase in monthly spending  but this result was not significant [95% CI: ‐23% to 48%].83 Studies finding positive impacts include Kenya’s  HSNP and Zambia’s CGP. In Kenya’s HSNP, the evaluation notes that households spend more on health  per capita without negative impacts on food consumption or asset retention.84 In Zambia, approximately  5% of transfers are related to health and hygiene, and there is some evidence of impact on young children                                                               79  Here we report significance at 10%‐level as significant.  80  Baird et al (2011), Akresh et al (2013).  81  Lesotho’s Child Grant Program, Malawi’s Social Cash Transfer, Niger’s Safety Net Project, Zambia’s Child Grant  Program.  82  Not surprisingly, Niger’s Safety Net Project did not result in significant primary educational outcomes, because it  focused on early childhood development, and children under the age of 5.   83  Sources: Ward et al. 2010 (Kenya CTOVC), Evans et al. 2014 (Tanzania CB‐CCT), Pellerano et al. 2014 (Lesotho  LCGP), Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP), Merttens et al. (2013), Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW),  Haushofer and Shapiro 2016 (Kenya GIVE), Premand and Del Ninno 2016 (Niger NSNP), Abdoulayi et al. 2015  (Malawi SCTP).  84  Merttens et al. 2013 (Kenya HSNP).  24    through improved feeding and reductions in wasting.85 This evidence suggests that transfers can have the  potential to enable some immediate health outcomes and this finding is also supported by some indicators  around food security and dietary diversity. Yet our meta‐analysis shows that the results so far for health  expenditures  are  not  on  average  significant  and  where  positive  impacts  are  obtained,  it  is  hard  to  determine why.    The impact on safety nets and early childhood development is an emergent area of focus of programs and  their  accompanying  evaluations.  To  date  the  literature  has  placed  considerable  interest  on  nutrition  status, as measured by different anthropometric measures. Again, however, this is an outcome where the  impact evaluation literature shows mixed results. Under Kenya’s HSNP and CTOVC programs there is little  evidence on child nutritional status, although in both cases the results are presented with considerable  caution.86  Ward  et  al  (2010)  conclude  that  anthropometric  status,  will  reflect  complex  and  multiple  influences, and take time; whereas other outcomes occur more quickly. Merttens et al (2013) highlight:  (i) reservations on quality of anthropometric data gathered, which is widely acknowledged as a challenge,  (ii) time‐varying external factors, and (iii) sample size is relatively small making it hard to detect significant  effects. Notably, there are several impact evaluations where anthropometric information has not been  collected, for example, in Tanzania’s CB‐CCT.87 Over time, programs have evolved with a more deliberate  focus  on  early  childhood  aspects  with  programs  such  as  Niger’s  NSPP  showing  how  behavioral  accompanying  measures  lead  to  changes  in  nutrition  practices  related  to  exclusive  breastfeeding  and  complementary feeding, which contribute to improve food security among children.88     There is no evidence for safety net programs dis‐incentivizing own farm work and other forms of self‐ employment (see Figure 8).  Our meta‐analysis considered whether safety net programs had impacts on  own‐farm  self‐employment  and  business  ownership.  For  own‐farm  self‐employment,  6  programs  reported  findings  with  a  mean  increase  of  2%,  relative  to  baseline  levels,  but  this  finding  was  not  significant [95% CI: ‐8 to 13%].89 For business ownership, multiple studies (10) reported on this and there  was a high degree of heterogeneity in impacts. Although, the mean effect was insignificant ‐ 69% increase  [95% CI: ‐12 to 149%]90, several studies find sizeable positive impacts, such as Sierra Leone’s CFW and  Zambia’s CGP.91 It is Malawi’s SCTP that finds the strongest impacts on own‐farm work, which increases  by 15 percentage points, from a baseline level of 64% self‐employed.92 Reflecting back on the discussion  on  resilience,  we  observe  that  there  are  some  correlations  between  programs  that  see  decreased                                                               85  Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP).  86  Merttens et al. (2013), Ward et al (2010).  87  Evans et al. 2014 (Tanzania CB‐CCT).  88  Premand and Del Ninno 2016 (Niger NSNP).  89  Sources: Boone et al., 2013 (Malawi SCTP), Daidone et al, 2014 (Lesotho LCGP), Seidenfeld et al. 2013 (Zambia  ZCGP), Merttens et al. (2013), Haushofer and Shapiro 2016 (Kenya GIVE), Asfaw et al., 2014 (Kenya CTOVC).  90  Sources: Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW), Merttens et al. (2013), Gilligan et al., 2009 (Ethiopia  PSNP), Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP), Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP), Asfaw et al., 2014 (Kenya  CTOVC), Haushofer and Shapiro 2016 (Kenya GIVE), Handa and Park 2013 (Ghana LEAP), Daidone et al, 2014  (Lesotho LCGP), Berhane et al., 2015 (Ethiopia SCTPP).  91  Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW), Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP).  92  Boone et al., 2013 (Malawi SCTP).  25    dependence  on  off‐farm  wage  work  and  an  increased  allocation  of  time  to  their  self‐employment  activities. For example, while the ZCGP decreases the share of households with an adult engaged in wage  labor by 9 percentage points ‐ an impact that is stronger for females of working age – and the share of  beneficiary  households  operating  a  non‐agricultural  enterprise  increases  by  17  percentage  points  compared with control households.93 Another resilience related finding is that under the OAP pension‐ recipient households are found to be more likely to have a prime‐age adult who has migrated from the  household and is working.94 The opportunity for households to send a household member to live and work  elsewhere  was  also  observed  under  the  Sierra  Leone  CFW  and  IDRC  programs  and  may  generate  an  important new, higher source of income to support the rest of the household.95   In  households  where  all  types  of  work  decrease,  program  assistance  may  be  relaxing  important  labor  constraints and enabling a reallocation of time to caregiving or recuperation.  For example, in the Kenya  CTOVC and for females in the PSNP, where studies find significant negative impacts, these impacts seem  to  be  for  specific  beneficiary  groups,  such  as  particularly  labor‐constrained  households.96  For  these  beneficiaries, the reduction in their provision of time to work may be optimal within the household if it  allows more time to be allocated to other beneficial household tasks like childcare. Furthermore, in the  CTOVC program there were many instances of elderly caregivers as the sole providers for young OVCs.   For these households, over the long term a small reduction in self‐employment may even be cost‐efficient  if it enables for them to remain in better health and continue to care for children. In summary, there is  sparse evidence to suggest any detrimental impacts of programs on the willingness of beneficiaries to  work. Rather the limited evidence that exists on this outcome indicates the opposite ‐ beneficiaries are  more likely to be working on their own farms or businesses.  Evidence  for  expansion  into  business  activities  reconciles  with  programs  that  also  see  increases  in  productive  assets.  10  programs  across  7  countries  report  impacts  on  business  ownership  or  initiation  among  beneficiary  households.  Of  these  programs  6  find  significant  positive  impacts:  Zambia’s  CGP,  Malawi’s SCTP, Kenya’s HSNP and CTOVC (for female‐headed households), Sierra Leone’s CFW program  and Ethiopia’s PSNP (during the months when no public works activities being carried out).97 A further 4  programs (Ethiopia’s SCTPP, Lesotho’s CGP, Kenya’s GIVE and Ghana’s LEAP) look at this outcome but fail  to detect a significant impact.98 Many of the programs finding evidence of expansion of business activities,  such  as  Zambia’s  CGP,  Malawi’s  SCTS,  Kenya’s  HSNP  and  CTOVC  (for  female‐headed  households)  and  Sierra Leone’s CFW program, are those that also find evidence of household investments in productive  assets.  Of  some  concern  are  the  lack  of  prominent  impacts  across  the  more  established  Public  Works  programs in the sample, which include Malawi’s MASAF which found no impact on wage employment and  did not report on self‐employment. To some extent the lack of significant impact may be explained by the                                                               93  Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP).  94  Ardington et al., 2009 (South Africa OAP).  95  Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW), Aker, 2013 (DRC IDRC).  96  Gilligan et al. 2008 (Ethiopia PSNP), Asfaw et al., 2014 (Kenya CTOVC).  97  Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP), Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP), Merttens et al. (2013), Asfaw et al.,  2014 (Kenya CTOVC), Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW), Gilligan et al., 2009 (Ethiopia PSNP).  98  Berhane et al., 2015 (Ethiopia SCTPP), Daidone et al, 2014 (Lesotho LCGP), Haushofer and Shapiro 2016 (Kenya  GIVE), Handa and Park 2013 (Ghana LEAP).  26    short‐term  nature  of  these  programs,  and  the  lack  of  labor  market  opportunities  in  low  income  rural  settings.  The  findings  in  Malawi  appear  to  blend  poor  design  (low  transfer  value,  limited  employment  days), with weak implementation (irregular project delivery, low asset creation).   For earnings, our meta‐analysis finds a significant positive impact of increasing monthly earnings by 51%  [95%  CI:  15  to  87%]99,  based  on  the  results  of  6  studies  (see  Figure  8).  Increased  incomes  and  higher  agricultural yields also correlate with increases in productive assets. Increases in the yield of agricultural  harvests and the value of sales were found in the Ethiopia SCTPP, the Malawi SCTP and the Zambia ZCGP,  where beneficiaries also reported increased ownership of agricultural tools.100 Higher earnings were also  reported in the Lesotho GCP, where beneficiaries had purchased both seeds and fertilizers, and in the  Kenya  GIVE  and  Sierra  Leone’s  CFW,  where  there  were  increases  in  household  asset  ownership.101  However, out of the 27 programs covered by this meta‐analysis, of which 20 reported some outcomes on  productive assets, only 6 report significant earnings or productivity increases. This does call into question  the ability for all safety net programs to obtain the desired productive impacts they may hope for.   Maximizing safety net interventions for improved outcomes   Explicit  design  modifications  to  motivate  positive  changes  in  behavior  are  critical.  To  enhance  the  possibility  of  realizing  program  impacts  on  the  emergence  of  new  opportunities  for  improved  human  development  and  productive  inclusion,  additional  messaging,  a  positive  nudge  to  promote  behavior  change,  or  more  fine‐tuned  conditionality  may  be  needed.  The  findings  on  school  attendance  and  enrollment are illustrative. Several countries incorporated strong messaging so that beneficiaries would  perceive the development intent of the programs, especially the cash transfers. This was so, for example,  in the Lesotho Child Grants Program, the Malawi Social Cash Transfer Program, and the Niger Safety Net  Project.102 It seems the safety net transfers alone will not be sufficient to shift household decisions on  education investments, for instance. The nature and enforcement of conditionality can be quite soft in  many  cases,  especially  considering  capacity  constraints  on  adequately  monitoring  and  enforcing  the  conditionality, as well as on ensuring reliable service delivery.    Reducing  supply‐side  constraints  is  central  to  the  identification  of  new  pathways  to  longer‐term  opportunities.  A  recurrent  lesson  from  the  program  evaluations  and  ongoing  operations  is  that  momentum is important within programs to shift from the provision of small, discrete cash transfers to  large‐scale  programs  with  complementary  activities,  primarily  centered  on  human  development  and  productive inclusion. To achieve such a shift, the access to and quality of local services become central as                                                               99  Sources: Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP), Seidenfeld et al. 2013 (Zambia ZCGP), Abdoulayi et al. 2015  (Malawi SCTP), Rosas and Sabarwal 2016 (Sierra Leone CFW), Haushofer and Shapiro 2016 (Kenya GIVE), Asfaw et  al., 2014 (Kenya CTOVC).  100  Berhane et al., 2015 (Ethiopia SCTPP), Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP), Seidenfeld et al. 2013 (Zambia  ZCGP).  101  Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP), Haushofer and Shapiro 2016 (Kenya GIVE), Rosas and Sabarwal 2016  (Sierra Leone CFW).  102  Pellerano et al. 2014 (Lesotho LCGP), Abdoulayi et al. 2015 (Malawi SCTP), Premand and Del Ninno 2016 (Niger  NSNP).   27    instruments of improvement in outreach and program take‐up. This requires clarity across all institutional  arrangements and a clear assessment of the supply of services from the launch of a project. This implies  coordination with sectoral ministries, but also greater coordination in public financial management and  governance to ensure the integrity and transparency of delivery in multi‐sectoral systems.    A  multidimensional  poverty  reduction  approach  may  be  better  suited  than  a  traditional  safety  net  approach to supporting productive inclusion. The meta‐analysis suggests that, for the sample of African  countries,  safety  nets  are  not  distorting  labor  market  outcomes,  but  they  are  also  not  equipping  beneficiaries  adequately to participate  fully in productive activities. While some results are promising,  simple participation in a safety net program does not guarantee beneficiaries a pathway out of poverty.  Meanwhile, several approaches are emerging that may better foster the productive characteristics of low‐ income  households  in  the  African  context.  First,  there  is  considerable  focus  on—as  well  as  confusion  about—the graduation of beneficiaries out of safety net programs. The findings of impact evaluations are  limited on this issue. An important recent study on the BRAC Targeting the Ultra Poor Program provides  encouraging evidence on a multifaceted graduation approach evaluated across six countries, including  Ethiopia and Ghana in the African region (Banerjee et al. 2015). Although outcomes varied by country, the  overall outcomes were both promising and persistent. The study concludes that beneficiaries spent an  average of 17.5 more minutes a day  working, mostly tending  to livestock, 10 percent more than their  peers. Most strikingly, the study argues that, despite the heavy unit cost of the program, the program  would have benefits of between 1.3 and 4.3 times the expenditure. If such programs can truly graduate  beneficiaries from poverty, then the cost may be justifiable vis‐à‐vis more permanent safety net transfers.  However, important work needs to be done to evaluate whether this type of intervention can be taken to  scale and still obtain as strong results as with pilot populations.     In  the  future,  both  planned  and  ongoing  safety  net  programs  might  consider  how  to  integrate  complementary interventions to boost productive and employment outcomes. It is important to note  that the productive employment impacts analyzed in our meta‐analysis relate to traditionally conceived  safety net interventions. In recent years there has been growing focus on how large cash grants – typically  blended with labor market activation, skills training – can lead to improved employment opportunities for  select groups e.g. youth. Unlike traditional safety net interventions, the core objective surrounding such  programs are employment creation. For example, the Youth Opportunities Program in Uganda provides a  one‐time grant to groups of youth, worth roughly $382 per member, sees increases in business assets by  57%,  work  hours  by  17%,  and  earnings  by  38%  (Blattman  et  al.,  2013).  Many  also  formalize  their  enterprises and hire labor.     4.  Discussion  The primary purpose of a safety net program is to provide for a minimum level of well‐being and help  extremely poor and vulnerable households meet their daily basic needs. As shown in the meta‐analysis,  consumption rises an average of $0.74 and food consumption expands an average of $0.36 per dollar  transferred. These findings are complemented by improvements in food security indicators and increases  28    in dietary diversity. The findings highlight how transfers, especially in cash, represent an opportunity to  improve the quality of life. The simulations show that the best results on reducing extreme poverty are  achieved  if  programs  are  accurately  targeted  and  if  they  can  generate  multiplier  effects  on  the  real  incomes  of  beneficiaries.  This  review  of  27  programs  across  Africa  points  out  specific  design  and  implementation considerations that may maximize desired outcomes:   Ensure that transfers are large enough and adjust based on inflation. Based on global experience  and the impact evaluations included in this analysis, a good ‘rule of thumb’ is that the transfer  should deliver at least 20 percent of pre‐program consumption in order to generate widespread  benefits. Furthermore, in high‐inflation environments, maintaining the real value of transfers is  important.   Programs with the strongest impacts have clear target groups and targeting protocols. Targeting  often  involves  categorical  and  easily  interpretable  inclusion  criteria,  such  as  the  inclusion  of  children under 5 or households facing high dependency rations, as in the Malawi SCTP.   The predictability and timing of benefits can strongly determine consumption outcomes. In the  Zambia  CGP,  98%  of  households  received  payments  on  time.  Combined  with  short  walks  to  payment sites and low transaction costs, the consistent timing of payments helps to explain the  program’s high success rate, despite rather modest transfer sizes. By contrast, the weak impacts  of the Ghana LEAP and Lesotho CGP programs have largely been attributed to irregular payments,  with beneficiaries reporting unclear expectations on when transfers would arrive.   A further objective of safety nets is to promote resilience. Broadly, resilience can be understood as the  ability of households to respond to and cope with shocks without resorting to negative coping strategies.  Impact  evaluations  have  typically  not  been  devised  to  capture  this  concept  well.  In  this  context,  our  analysis explores the concept of resilience through the lens of risk management (including savings and  private  transfers), improved  coping strategies (reductions in informal wage work and  child labor), and  livelihood  diversification  (ownership  of  productive  assets).  The  meta‐analysis  evidence  is  strongest  for  livelihood diversification, and it is weaker for the impact of safety nets on risk management and improved  coping strategies. Lessons from both our meta‐analysis and simulations include:    Build safety net programs during ‘good times’ to ensure that transfers can be used to promote  resilience and to respond to shocks.  Both the Tanzania PSSN and the Ethiopia PSNP have been  able to successfully and speedily scale up their safety net programs during periods of widespread  drought and food price inflation.   Productive  assets  are  particularly  valuable  to  extremely  poor  households  –  those  most  dependent  on  agriculture.  Our  meta‐analysis  and  partial  equilibrium  simulations  indicate  the  potential  of  safety  nets  to  boost  the  incidence  of  productive  asset  ownership  among  these  households.   The size and frequency of transfers can have opposing impacts on different aspects of resilience.  Large,  lump‐sum  payments  have  had  greater  impacts  on  durables  and  productive  asset  expenditures. On the other hand, programs most effective at reducing negative coping strategies  have tended to deliver smaller, regular transfers to beneficiaries.  29     Coordination with complementary programs is particularly important. The meta‐analysis finds  that  multiple  programs  improved  resilience  while  achieving  other  positive  outcomes  through  complementary  programs  or  accompanying  measures.  Examples  include  Ethiopia’s  Household  Asset Building Program, which occurred alongside the PSNP, and Lesotho’s Emergency Food Grant  Program, which occurred alongside their CGP Child Grant Program.   It  is  also  hoped  that  safety  nets  will  have  intergenerational  impacts  on  labor  productivity  through  boosting education and health outcomes of children in beneficiary households. Our findings indicate  that  safety  net  programs  seem  to  have  the  most  impact  in  enhancing  access  among  extremely  poor  households rather than access overall, and that educational impacts can be strengthened through strong  messaging to beneficiaries about program intentions. However, to realize these gains, careful planning is  required to ensure the quality of basic services and to address barriers to entry. Beyond addressing supply‐ side constraints, explicit design modifications to motivate behavior change can be effective. To enhance  the  possibility  of  realizing  opportunities  for  improved  human  development  and  productive  inclusion,  there  should  be  additional  messaging,  a  nudge  toward  new  behavior,  or  relevant  conditionality.  The  findings  on  school  attendance  and  enrollment  are  illustrative.  The  nature  and  enforcement  of  conditionality  can  be  quite  soft  in  many  instances,  especially  considering  capacity  constraints  in  monitoring and enforcement, as well as in ensuring reliable service delivery.  Another goal of safety nets is ultimately to engage households in more productive activities that lead  to  higher  income  trajectories.  Beyond  increased  ownership  of  productive  assets  and  livelihood  diversification, safety nets hope to move households out of poverty, or at least to a less extreme level of  vulnerability.  The  meta‐analysis  does  not  find  detrimental  impacts  of  programs  on  the  willingness  of  beneficiaries to work, and the limited evidence on the topic suggests the opposite. Beneficiaries are more  likely to launch or expand business activities or to work more on their own farms while avoiding labor that  may be damaging to their health. While more research is still needed to understand the exact pathways  to stronger outcomes, our findings suggest the following:   A multi‐dimensional approach may be better suited to supporting productive inclusion than a  traditional  safety  net  approach.  For  the  sample  of  African  countries  at  hand,  safety  nets  are  neither  distorting  labor  market  outcomes  nor  fully  equipping  beneficiaries  to  optimally  participate in productive and income‐earning activities. On the other hand, recent work focusing  on the BRAC Graduation approach provides encouraging evidence on a multifaceted graduation  program  across  six  countries,  including  Ethiopia  and  Ghana.  These  programs  integrate  a  combination of accompanying interventions with income support and have shown strong results  in various pilots.   In the future, both planned and ongoing safety net programs might consider how to integrate  complementary interventions to boost productive and employment outcomes. In recent years,  there has been growing focus on how large cash grants – typically blended with access to savings  and credit, basic financial skills, and on‐the‐job or apprenticeship training – can lead to improved  employment opportunities for select groups such as youth.    30                 31    Summary of Meta‐Analysis Results    95%  Mean  No. of  Signi‐ Outcome  Outcome Name  Outcome Description  Confidence  Estimate  Studies  ficance  Interval  Consumption  value: consumption, month  0.74  [0.09, 1.39]  7  ***  Equity  Food consumption  value: food, month  0.36  [0, 0.71]  9  **  Livestock  dummy: livestock  0.34  [0.17, 0.51]  8  ***  Land  dummy: land  0.08  [‐0.12, 0.28]  4     Durables  dummy: durables  0.10  [0.03, 0.18]  4  ***  Resilience ‐ assets  Fertilizer/seed use  dummy: use fertilizer  0.24  [‐0.03, 0.51]  5  *  Resilience ‐ negative  Child labor  dummy: child labor  ‐0.01  [‐0.22, 0.19]  10     coping strategies  Wage employment  dummy: wage labor  ‐0.16  [‐0.41, 0.10]  11     Resilience ‐ savings  Savings  dummy: savings  0.92  [‐0.08, 1.93]  7  *  and transfers  Private transfers  dummy: transfers received  ‐0.12  [‐0.47, 0.23]  9     Opportunity ‐  School attendance  dummy: attendance  0.06  [‐0.06, 0.18]  15     education  School enrollment  dummy: enrollment  0.07  [‐0.02, 0.16]  13     (child focused  School attendance  dummy: attendance  0.15  [0, 0.29]  7  *  programs only)  School enrollment  dummy: enrollment  0.09  [‐0.02, 0.2]  6  *  Opportunity ‐  healthcare  Healthcare usage  value: health spending, month  0.13  [‐0.23, 0.48]  9     dummy: self‐employed  Employment  agriculture  0.02  [‐0.08, 0.13]  6     Earnings  value: income, month  0.51  [0.15, 0.87]  6  ***  Opportunity ‐ labor  Business  dummy: business  0.69  [‐0.12, 1.49]  10  *  productivity  Income multiplier     1.41  [1.21, 1.62]  6  ***  *** ‐ 1% significance level; ** ‐ 5% significance level; * ‐ 10% significance level    32    Figures    Figure 2: Total and Food Consumption Meta‐Analysis Results    (a) Total & Food Consumption Estimates (% of transfer)     300% 250%   Percentage of transfer 200%   150% 100%     50% 0% ‐50% ‐100% ‐150% Effect Mean Effect CI Consumption Food consumption (b) Total & Food Consumption Impacts (2011 PPP USD) and Transfer  Sizes 600 450 450 400 350 300 Baseline Mean and Estimate 300 150 HH Trasnfer 250 0 200 ‐150 150 ‐300 100 ‐450 50 ‐600 0 Baseline Mean Estimate HH Transfer (2011 PPP USD per month) HH Transfer (% of baseline) 33    Figure 4: Savings and Private Transfers Meta‐Analysis Results    (a) Savings & Private Transfers Estimates (%)     350%   300% Percentage of baseline 250% 200% 150% 100% 50% 0% ‐50% ‐100% Effect Mean Effect CI Savings Private transfers (b) Savings & Private Transfers Impacts (%) and Transfer Sizes 1 300 0.8 250 0.6 Baseline Mean and Estimate 0.4 Monthly HH Trasnfer 200 0.2 0 150 ‐0.2 100 ‐0.4 ‐0.6 50 ‐0.8 ‐1 0 Baseline Mean Estimate Monthly HH Transfer (2011 PPP USD) 34    Figure 5: Wage and Child Labor Meta‐Analysis Results    (a) Child & Wage Labor Transfers Estimates (%)     100%   50%   Percentage of baseline 0% ‐50% ‐100% ‐150% ‐200% Effect Mean Effect CI Child labor Wage employment (b) Child & Wage Labor Transfers Impacts (%) and Transfer Sizes 1 300 0.8 250 0.6 Baseline Mean and Estimate 0.4 200 Monthly HH Trasnfer 0.2 0 150 ‐0.2 100 ‐0.4 ‐0.6 50 ‐0.8 ‐1 0 Baseline Mean Estimate Monthly HH Transfer (2011 PPP USD) 35    Figure 6 – Meta‐estimates for Productive Assets    (a) Productive Assets Estimates (%)   200%   150% Percentage of baseline 100% 50% 0% ‐50% Effect Mean Effect CI Livestock Durables Land Fertilizer/seed use (b) Productive Assets Impacts (%) and Transfer Sizes 1 300 0.8 250 0.6 Baseline Mean and Estimate 0.4 Monthly HH Trasnfer 200 0.2 0 150 ‐0.2 100 ‐0.4 ‐0.6 50 ‐0.8 ‐1 0 Baseline Mean Estimate Monthly HH Transfer (2011 PPP USD) 36    See Figure 7 – Meta‐estimates for Education Outcomes          (a) School Attendance Estimates (%) 80% 60% Percentage of baseline 40% 20% 0% ‐20% ‐40% ‐60% ‐80% Effect Mean Effect CI Beneficiaries: Poor/Vulnerable HHs Beneficiaries: Childen Beneficiaries: Youth Beneficiaries: Women Beneficiaries: Elderly (b) School Attendance Impacts (%) and Transfer Sizes 1 300 0.8 250 0.6 Baseline Mean and Estimate 0.4 Monthly HH Trasnfer 200 0.2 0 150 ‐0.2 100 ‐0.4 ‐0.6 50 ‐0.8 ‐1 0 Baseline Mean Estimate Monthly HH Transfer (2011 PPP USD) 37    Figure 8 – Meta‐Estimates for Work and Earnings        (a) Income & Earnings Estimates (%) 400% 350% Percentage of baseline 300% 250% 200% 150% 100% 50% 0% ‐50% ‐100% Effect Mean Effect CI Business Employment Earnings (b) Income & Earnings Impacts (%) and Transfer Sizes 1 300 0.8 250 0.6 Baseline Mean and Estimate 0.4 Monthly HH Trasnfer 200 0.2 0 150 ‐0.2 100 ‐0.4 ‐0.6 50 ‐0.8 ‐1 0 Baseline Mean Estimate Monthly HH Transfer (2011 PPP USD) 38    Program Acronyms    Country   Program  Full Program Name   Burkina  Faso  NCTPP  Nahouri Cash Transfers Pilot Project (NCTPP)  Dem. Rep.  of Congo  IDRC  Income support program in the DRC  Employment Generation Schemes (EGS); "Gratuitous Relief" Free Food  Ethiopia  EGS/FFD  Distribution (FFD)  Ethiopia  PSNP  Productive Safety Net Program (PSNP)  Ethiopia  SCTPP  Social Cash Transfer Pilot Programme  Ghana  LEAP  Livelihood Empowerment Against Poverty Program (LEAP)  Kenya  CSP  Child Sponsorship Program (CSP)  Kenya  CTOVC  Cash Transfer program for Orphans and Vulnerable Children (CTOVC)  Kenya  HSNP  Hunger Safety Net Program (HSNP)  Kenya  GIVE  GiveDirectly  Lesotho  LCGP  Lesotho's Child Grants Programme (CGP)  Malawi   ZCTP  Zomba Cash Transfer Program   Malawi  MASAF  Malawi Social Action Fund (MASAF) public works program  Malawi  SCTP  Social Cash Transfer Program (SCTP)  Niger  NSNP  Niger Safety Nets Project  Sierra Leone  CFW  Cash for Work program (CfW) of the Youth Employment Support Project  South Africa  CSG  Child Social Grant  South Africa  OAP  Old Age Pension (OAP)  Tanzania  RESPECT  Rewarding STI Prevention and Control in Tanzania  Tanzania  CB‐CCT  Community‐Based Conditional Cash Transfer  Tanzania  PSSN  Productive Social Safety Net  Uganda  SF/THR  School Feeding Program (SFP) and Take Home Ration (THR)  Uganda  FUU  Food and UCT in Uganda  39    Uganda  YOP  Youth Opportunities Project  Uganda  TASO/WFP  TASO/WFP Food Assistance Program  Zambia  ZCGP  Child Grant Programme (CGP)  Zimbabwe  HSCTP  Harmonized Social Cash Transfer Programme  Zimbabwe  MHIV  Manicaland HIV Project      40    References    Abdoulayi, S. et al. "Malawi Social Cash Transfer Program: Midline Impact Evaluation Report." Working  Paper.  Aiyagari,  S.  Rao.  "Uninsured  idiosyncratic  risk  and  aggregate  saving." The  Quarterly  Journal  of  Economics (1994): 659‐684.  Aker, J. 2013. "Cash or coupons? Testing the impacts of cash versus vouchers in the Democratic Republic  of Congo." Working Paper 320. Washington, DC: Center for Global Development.  Akresh, R., D. de Walque, and H. Kazianga. 2013. "Cash Transfers and Child Schooling: Evidence from a  Randomized  Evaluation  of  the  Role  of  Conditionality."  Policy  Research  Working  Paper  Series  6340.  Washington, DC: The World Bank.  Alderman  H.  and  Yemtsov  R.  (2013).  How  Can  Safety  Nets  Contribute  to  Economic  Growth?.  Policy  Research Working Paper;No. 6437. World Bank   Alderman, H., D.O. Gilligan, and K. Lehrer. 2008. "The Impact of Alternative Food for Education Programs  on School Participation and Education Attainment in Northern Uganda." Working Paper.  Andersson, C., A. Mekonnen, and J. Stage. 2011. "Impacts of the Productive Safety Net Program in Ethiopia  on Livestock and Tree Holdings of Rural Households." Journal of Development Economics, 94(1): 119–126.  Ardington,  C.,  A.  Case,  and  V.  Hosegood.  2009.  "Labor  Supply  Responses  to  Large  Social  Transfers:  Longitudinal Evidence from South Africa." American Economic Journal: Applied Economics, 1(1): 22–48.  Baez, Javier, and Adriana Camacho. 2011. "Assessing the long‐term effects of conditional cash transfers  on  human  capital:  evidence  from  Colombia."  Policy  Research  Paper  No.  5681.  Washington,  DC:  World  Bank.  Baird, S., C. McIntosh, and B. Özler. 2011. "Cash or Condition? Evidence from a Cash Transfer Experiment."  Quarterly Journal of Economics, 126: 1709–53.  Baird, S., Ferreira, F. H. G., & Özler, B. (2013) Relative Effectiveness of Conditional and Unconditional Cash  Transfers  for  Schooling  Outcomes  in  Developing  Countries  :  A  Systematic  Review  (September).  doi:10.4073/csr.2013.8  Banerjee A., Duflo E, Goldberg N, Karlan D.,Osei R, ,Parienté W, Shapiro J, Thuysbaert B,, Udry C (2015). A  multifaceted program causes lasting progress for the very poor: Evidence from six countries. Science 348,  1260799 (2015). DOI: 10.1126/science.1260799  Barrera‐Osorio Felipe, Marianne Bertrand, Leigh L:. Linden, and Francisco Perez‐Calle. 2008. “Conditional  Cash  Transfers  in  Education:  Design  Features,  Peer  and  Sibling  Effects:  Evidence  from  a  Randomized  41    Experiment  in  Colombia.”  NBER  Working  Paper  13890,  National  Bureau  of  Economic  Research,  Cambridge, M.A.   Barrientos, A. (2012). Social transfers and growth: What do we know? What do we need to find out? World  Development, 40(1): 11‐20.  Barrientos, A. (2015) Social assistance in developing countries, Cambridge University Press.  Bastagli F., Hagen‐Zanker J, Harman L,, Barca V., Sturge G. and Schmidt T., with Pellerano L. (2016 ) Cash  transfers: what does the evidence say? A rigorous review of programme impact and of the role of design  and implementation features.  London. Overseas Development Institute   Beegle, K., E. Galasso, and J. Goldberg. 2015. "Direct and Indirect Effects of Malawi’s Public Works Program  on Food Security." Policy Research Working Paper Series 7505. Washington, DC: The World Bank.  Benhassine, N., Devoto, F., Duflo, E., Dupas, P., & Pouliquen, V. (2013). Turning a shove into a nudge? A"  labeled cash transfer" for education (No. w19227). National Bureau of Economic Research.  Berhane,  G.  et  al.  "Evaluation  of  the  social  cash  transfer  pilot  programme,  Tigray  region,  Ethiopia."  Working paper.  Berhane, G., J. Hoddinott, N. Kumar, and A.S. Taffesse. 2011. "The Impact of Ethiopia’s Productive Safety  Net and Household Asset Building Programme: 2006‐2010." Report. Washington, DC: International Food  Policy Research Institute.  Behrman, Jere R., Susan W. Parker, and Petra E. Todd. 2011. "Do conditional cash transfers for schooling  generate  lasting  benefits?  A  five‐year  followup  of  PROGRESA/Oportunidades."  Journal  of  Human  Resources 46, (1): 93‐122.  Blattman, C., N. Fiala, and S. Martinez. 2012. "Employment Generation in Rural Africa: Mid‐term Results  from an Experimental Evaluation of the Youth Opportunities Program in Northern Uganda." Discussion  Paper 1201. Berlin: DIW Berlin.  Blattman,  C.,  N.  Fiala,  and  S.  Martinez.  2013.  "The  Economic  and  Social  Returns  to  Cash  Transfers:  Evidence from Ugandan Aid Program." Working Paper.  Bryceson, Deborah Fahy, “Ganyu casual labour, famine and HIV/AIDS in rural Malawi: causality and  casualty,” Journal of Modern African Studies, 2006, 44 (2), 173.    Cole, Steven M and Parakh N Hoon, “Piecework (Ganyu) as an Indicator of Household Vulnerability in  Rural Zambia,” Ecology of food and nutrition, 2013, 52 (5), 407–426.  Covarrubias, K., B. Davis, and P. Winters. 2012. "From Protection to Production: Productive Impact of the  Malawi Social Cash Transfer Scheme." Working Paper.  42    Daidone, S., B. Davis, J. Dewbre, and  K. Covarrubias. 2014. "Lesotho’s Child Grant Programme: 24‐month  Impact  Report  on  Productive  Activities  and  Labour  Allocation."  Working  Paper.  Rome:  United  Nations  Food and Agriculture Organization.  Davis  B and  Handa  S.  (2015). How  much  do  programmes  pay?  Transfer  size  in  selected  national  cash  transfer  programmes  in  Africa.  The  Transfer  Project  Research  Brief  2015‐09.  Chapel  Hill,  NC:  Carolina  Population Center, UNC‐Chapel Hill.  Davis B., Handa S., Hypher N., Winder Rossi N., Winters P. and Yablonski J. (2016) From Evidence to Action:  The Story of Cash Transfers and Impact Evaluation in Sub‐Saharan Africa. FAO, UNICEF and Oxford   Devereux, Stephen. Household food security in Malawi. Institute of Development Studies, 1997.  DFID (2011). Cash Transfers Evidence Paper. London: Department for International Development.  Eden  M.  (2017).  Is  there  enough  redistribution?  Policy  Research  working  paper;  no.  WPS  8003.  Washington, D.C.: World Bank Group.    Edmonds, E. 2006. "Child Labor and Schooling Responses to Anticipated Income in South Africa." Journal  of Development Economics, 81(2006): 386‐414.  Educational Outcomes in Developing Countries: a meta‐analysis (No. WR‐921‐1). Santa Monica.  Evans, D., M. Kremer, and M. Ngatia. 2009. " The Impact of Distributing School Uniforms on Children’s  Education in Kenya." Working Paper.  Evans, D.K., S. Hausladen, K. Kosec, and N. Reese. 2014. "Community‐based Conditional Cash Transfers in  Tanzania: Results from a Randomized Trial." World Bank Study. Washington, DC: The World Bank.  Evans, D.K., and A. Popova, "Cash Transfers and Temptation Goods," Economic Development and Cultural  Change 65, no. 2 (January 2017): 189‐221.  Fink, G., Jack, B. K., & Masiye, F. (2014). Seasonal credit constraints and agricultural labor supply: evidence  from Zambia(No. w20218). National Bureau of Economic Research.  Fiszbein A. and Schady N. (2009). Conditional Cash Transfers: Reducing Present and Future  Forde I, Rasanathan K, Krech R. (2011). Public health agencies and cash transfer programmes:  Gentilini, Ugo. 2014. Our Daily Bread : What is the Evidence on Comparing Cash versus Food Transfers?.  Social protection and labor discussion paper;no. 1420. World Bank Group, Washington, DC. © World Bank.  https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/19981 License: CC BY 3.0 IGO.    Gertler, Paul J., Sebastian W. Martinez, and Marta Rubio‐Codina. 2012. "Investing cash transfers to raise  long‐term living standards." American Economic Journal: Applied Economics 4, (1): 164‐192.  43    Gilligan, D. and J. Hoddinott. 2006. ""Is There Persistence in the Impact of Emergency Food Aid? Evidence  on Consumption, Food Security, and Assets in Rural Ethiopia."" FCND Discussion Paper 209. Washington,  DC: International Food Policy Research Institute."  Gilligan, D. and S. Roy. 2016. "The Effect of Transfers and Preschool on Children's Cognitive Development  in Uganda." Impact Evaluation Report 32. Washington, DC: International Initiative for Impact Evaluation.  Gilligan,  D.O.,  J.  Hoddinott,  and  A.S.  Taffesse.  2008.  "The  Impact  of  Ethiopia’s  Productive  Safety  Net  Programme  and  its  Linkages."  Discussion  Paper  00839.  Washington,  DC:  International  Food  Policy  Research Institute.  Gilligan,  D.O.,  J.  Hoddinott,  N.  Kumar,  and  A.S.  Taffesse.  2009.  "Can  Social  Protection  Work  in  Africa?  Evidence  on  the  Impact  of  Ethiopia’s  Productive  Safety  Net  Program  on  Food  Security,  Assets,  and  Incentives." Working Paper.  Grosh, M., del Ninno, C., Tesliuo, E. and Ouerghi, A. (2008) For Protection and Promotion: The design and  implementation of Safety Nets, World Bank, Washington DC Hagen‐Zanker et al, 2011  Hagen‐Zanker, J.,  Mccord, A., Holmes,  R., Booker, F., and  Molinari, E.  (2011).Systematic  Review of the  Impact  of  Employment  Guarantee  Schemes  and  Cash  Transfers  on  the  Poor.  ODI  Systematic  Review.  London: Overseas Development Institute  Handa, S., M. Park, R.O. Darko, I. Osei‐Akoto, B. Davis, and S. Daidone. 2013. "Livelihood Empowerment  Against Poverty Program Impact Evaluation." Chapel Hill: Carolina Population Center.  Harman, L., Bastagli, F. Hagen‐Zanker, J., Sturge, G. and Barca, V. (2016) Cash transfers: what does the  evidence say? An annotated bibliography. London: Overseas Development Institute.  Haushofer, J. and J. Shapiro. 2016. "The Short‐Term Impact of Unconditional Cash Transfers to the Poor:  Experimental Evidence from Kenya." Working Paper.  Hoddinott,  J.,  G.  Berhane,  D.O.  Gilligan,  N.  Kumar,  and  A.S.  Taffesse.  2012.  "The  Impact  of  Ethiopia’s  Productive Safety Net Programme and Related Transfers on Agricultural Productivity." Journal of African  Economies, 21(5): 761–86.  Honorati, M., Gentilini, U., Yemtsov, R.G. (2015) The state of social safety nets 2015. Washington, DC:  World  Bank  Group.  http://documents.worldbank.org/curated/  en/2015/07/24741765/state‐social‐ safety‐nets‐2015  Hubbard, R. Glenn, et al. “Precautionary Saving and Social Insurance.” Journal of Political Economy, vol.  103, no. 2, 1995, pp. 360–399. JSTOR, www.jstor.org/stable/2138644.  IEG (Independent Evaluation Group) (2011). Evidence and Lessons Learned from Impact Evaluations on  Social Safety Nets. Washington, DC: World Bank.  44    IEG. (2014). Social Safety Nets and Gender: Learning From Impact Evaluations and World Bank  Kabeer,  N.,  Piza,  C.,  &  Taylor,  L.  (2012).  What  are  the  economic  impacts  of  conditional  cash  transfer  programmes? A systematic review of the evidence. Technical report. London: EPPI Centre,Social Science  Research Unit, Institute of Education, University of London.  Kagin,  J.,  J.E.  Taylor,  F.  Alfani,  and  B.  Davis.  2014.  "Local  Economy‐wide  Impact  Evaluation  (LEWIE)  of  Ethiopia’s  Social  Cash  Transfer  Pilot  Programme."  Working  Paper.  Rome:  United  Nations  Food  and  Agriculture Organization.  Kerr, Rachel Bezner, “Informal Labor and Social Relations in Northern Malawi: The Theoretical  Challenges and Implications of Ganyu Labor for Food Security,” Rural sociology,  2005, 70 (2), 167–187.Macours, K., Schady, N. and Vakis, R. (2012) Cash transfers, behavioral changes,  and cognitive development in early childhood, American Economic Journal: Applied Economics 4 (2): 247– 273.  Maluccio, J.A. (2005) Coping with the “Coffee Crisis” in Central America: the role of the Nicaraguan Red de  Protección Social. Food Consumption and Nutrition Division Discussion Paper 188. Washington, DC: IFPRI.  Mani,  A.,  Mullainathan,  S.,  Shafir,  E.,  &  Zhao,  J.  (2013).  Poverty  impedes  cognitive  function. science, 341(6149), 976‐980.  Merttens, F., A. Hurrell, M. Marzi, R. Attah, M. Farhat,A. Kardan, and I. MacAuslan. 2013. "Kenya Hunger  Safety Net Programme Monitoring and Evaluation Component Impact Evaluation Final Report: 2009 to  2012." Oxford: Oxford Policy Management.  Michaelowa, Katharina, Ralitza Dimova, and Anke Weber, “Ganyu Labour in Malawi: Understanding  Rural Household’s Labour Supply Strategies,” Mimeo, 2010.  Monasch, R., L. Sherr, G.P. Garnett, C. Nyamukapa, and S. Gregson. 2013. "Effects of unconditional and  conditional  cash  transfers  on  child  health  and  development  in  Zimbabwe:  a  cluster‐randomised  trial."  Lancet, 381: 1283–92. Research Unit, Institute of Education, University of London.  Monchuk, Victoria. 2014. Reducing Poverty and Investing in People : The New Role of Safety Nets in Africa.  Directions  in  Development‐‐Human  Development;.  Washington,  DC:  World  Bank.  ©  World  Bank.  https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/16256 License: CC BY 3.0 IGO.”   Orr, Alastair, Blessings Mwale, and Donata Saiti‐Chitsonga, “Exploring seasonal poverty traps: the ’six‐ week window’ in southern Malawi,” The Journal of Development Studies, 2009, 45 (2), 227–255.  Pellerano, L., M. Moratti, M. Jakobsen, M. Bajgar, and V. Barca. 2014. "Child Grants Programme Impact  Evaluation Follow‐up Report." Oxford: Oxford Policy Management.  Pellerano Luca and Valentina Barca 2014. “Does one size fit all? The Conditions for Conditionality in Cash  Transfers”. Oxford Policy Management.  45    Poverty. Washington DC: The World Bank.  Premand,  P.  and  C.  Del  Ninno.  2016.  "Cash  Transfers,  Behavioral  Accompanying  Measures,  and  Child  Development in Niger." Working Paper. Projects. Washington, DC.  Robertson, L., P. Mushati, J.W. Eaton, L. Dumba, G. Mavise, J. Makoni, C. Schumacher, T. Crea, R. Monasch,  L. Sherr, G.P. Garnett, C. Nyamukapa, and S. Gregson. 2013. "Effects of unconditional and conditional cash  transfers on child health and development in Zimbabwe: a cluster‐randomised trial." Lancet, 381: 1283– 92.  Rodrigo,  M.F.  2012.  "Impact  Evaluation  of  the  Productive  Safety  Nets  Program  in  Ethiopia."  Working  Paper.  Rosas Raffo, Nina; Sabarwal, Shwetlena. 2016. Can you work it? evidence on the productive potential of  public works from a youth employment program in Sierra Leone. Policy Research working paper; no. WPS  7580; Impact Evaluation series. Washington, D.C.: World Bank Group. Saavedra, Juan and Garcia, Sandra,  (2012), Impacts of Conditional Cash Transfer Programs on Educational Outcomes in Developing Countries:  A Meta‐analysis, No 921‐1, Working Papers, RAND Corporation.   Sabates‐Wheeler, R. and S. Devereux. 2010. "Cash Transfers and High Food Prices: Explaining Outcomes  on Ethiopia’s Productive Safety Net Program." Working Paper 004. Brighton: Future Agricultures.  Seidenfeld, D., S. Handa, and G. Tembo. 2013. "24‐Month Impact Report for the Child Grant Programme."  Washington, DC: American Institutes for Research.  Schuring E. 2010. Conditions, Conditionality, Conditionalities, Responsibilities – Finding common Ground.  Maastrict Graduate School of Governance Working Paper.  Schady, Norbert Rüdiger, and Maria Araujo. Cash transfers, conditions, school enrollment, and child work:  Evidence from a randomized experiment in Ecuador. Vol. 3. World Bank Publications, 2006.  Taylor, J.E., J. Kagin, M. Filipski, and K. Thome. 2013. "Evaluating General Equilibrium Impacts of Kenya’s  Cash Transfer Programme for Orphans and Vulnerable Children (CT‐OVC)." Working Paper. Rome: United  Nations Food and Agriculture Organization.  Taylor, J.E., K. Thome, and M. Filipski. 2014. "Evaluating local general equilibrium impacts of Lesotho’s  child grants programme." Working Paper. Rome: United Nations Food and Agriculture Organization.  Taylor, J.E., K. Thome, B. Davis, D. Seidenfeld, and S. Handa. 2014. "Evaluating local general equilibrium  impacts  of  Zimbabwe’s  Harmonized  Social  Cash  Transfer  Programme  (HSCT)."  Working  Paper.  Rome:  United Nations Food and Agriculture Organization.  Thome, K., J.E. Taylor, B. Davis, S. Handa, D. Seidenfeld, and G. Tembo. 2014. "Local Economy‐wide Impact  Evaluation (LEWIE) of Zambia’s Child Grant Programme." Working Paper. Rome: United Nations Food and  Agriculture Organization.  46    Thome, K., J.E. Taylor, J. Kagin, B. Davis, R.D. Osei, and I. Osei‐Akoto. 2014. "Local Economy‐wide Impact  Evaluation (LEWIE) of Ghana’s Livelihood Empowerment Against Poverty (LEAP) Programme." Working  Paper. Rome: United Nations Food and Agriculture Organization.  Tirivayi N., Knowles M. and Davis B. (2013). The interaction between social protection and Agriculture: A  review of evidence. FAO PtoP publication. Rome. WB 2012   Ward, P., A. Hurrell, A. Visram, N. Riemenschneider, L. Pellerano, C. O’Brien, I. MacAuslan, and J. Willis.  2010. "Cash Transfer Programme for Orphans and Vulnerable Children (CT‐OVC), Kenya: Operational and  Impact Evaluation, 2007‐2009." Final Report. Oxford: Oxford Policy Management.  World Bank Group (2012) World Bank Social Protection and Labor Strategy 2012‐2022. World Bank  World  Bank  Group.  (2015).  Ethiopia  Poverty  Assessment  2014.  Washington,  DC.  ©  World  Bank.  https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/21323 License: CC BY 3.0 IGO  Yoong, J., Rabinovich L. and Diepeveen, S. (2012) The impact of economic resource transfers to women  versus men: a systematic review. Technical Report. London: EPPI‐Centre, Social Science  47