Policy Research Working Paper 9125 Beneficiary Views on Cash and In-Kind Payments Evidence from Ethiopia’s Productive Safety Net Programme Kalle Hirvonen John Hoddinott Development Economics Knowledge and Strategy Team January 2020 Policy Research Working Paper 9125 Abstract Economists often default to the assumption that cash is partly in food. Higher food prices induce shifts in stated always preferable to an in-kind transfer. Do beneficiaries preferences towards in-kind transfers. More food secure feel the same way? This paper addresses this issue using households, those closer to food markets and to financial longitudinal household data from Ethiopia where a large- services are more likely to prefer cash. Though shifts occur, scale social safety net intervention (PSNP) operates. Even the stated preference for food is dominant: In no year do though most payments are made in cash, and even though more than 17 percent of households prefer only cash. There the (temporal) transaction costs associated with food pay- is suggestive evidence that stated preferences for food are ments are higher than payments received as cash, most also driven by self-control concerns. beneficiaries stated that they prefer their payments only or This paper is a product of the Knowledge and Strategy Team, Development Economics. 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://www.worldbank.org/prwp. The authors may be contacted at jfh246@cornell.edu. 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 Beneficiary Views on Cash and In‐Kind Payments: Evidence From Ethiopia’s Productive Safety  Net Programme  Kalle Hirvonen  John Hoddinott  Key words: social protection, food transfers, cash transfers, Ethiopia, PSNP  JEL classification: D40, I38, O12  Author details  Kalle Hirvonen is a Senior Research Fellow at the International Food Policy Research Institute,  based in Addis Ababa, Ethiopia; his email address is k.hirvonen@cgiar.org. John Hoddinott  (corresponding author) is the H.E. Babcock Professor of Food & Nutrition Economics and Policy  at Cornell University, Ithaca NY, USA; his email address is jfh246@cornell.edu. Funding  supporting this work was received from the European Union, the United States Agency for  International Development and the CGIAR Research Program on Policies, Institutions, and  Markets (PIM). Data collection was conducted by the Central Statistical Agency (CSA) of  Ethiopia and funded by the PSNP Donor Working Group. The authors thank Katrina Kosec and  the conference participants at the Ethiopian Economic Association Conference for useful  comments. The authors are responsible for all opinions and errors.   1. Introduction  Social protection programs that seek to reduce poverty are now widespread (ILO 2014). In  Africa alone, the number of social protection programs have tripled in the last 15 years (Cirillo  and Tebaldi 2016) to the extent that today all African countries operate at least one such  program (Beegle, Honorati, and Monsalve 2018). Alongside their introduction has been  discussions regarding technical aspects of their implementation with issues such as targeting,  the level and frequency of payments, the duration of these programs, whether receipt of  benefits should be conditioned on specified behaviors and so on  A key design issue relates to  their payment modality: cash or in‐kind. While Bastagli et al. (2016) report that approximately  130 low‐ and middle‐income countries have at least one cash transfer program, Alderman,  Gentilini and Yemtsov (2017) note that the use of in‐kind payments such as food in social  programs remains widespread.     From the perspective of program designers, cash transfers have advantages with  respect to timeliness of delivery and reduced delivery costs (Gentilini 2007; Margolies and  Hoddinott 2014). Despite these advantages, Aker (2017) shows that in‐kind transfers such as  food remain widespread for reasons including paternalism (Cunha 2014; Currie and Gahvari  2008), targeting (Bearse, Glomm, and Janeba 2000; Currie and Gahvari 2008; Moffitt, 1989;  Nichols and Zeckhauser 1982; Pirttilä and Tuomala 2002), the need to supply goods not  available in local markets (Aker, 2017) and the sense that these are more politically acceptable  than cash transfers (Epple and Romano, 1996). Additionally, cash transfers are seen to provide  beneficiaries with choice. Building on the theoretical work by Southworth (1945), transfers are  infra‐marginal for some recipients: the amount of the in‐kind transfer is less than what the  2 household spends on the transferred good after the transfer. These recipients will be  indifferent between cash and in‐kind transfers. For others, in‐kind transfers are extra‐marginal:  they distort consumption toward the transferred goods – unless the in‐kind transfers can be  converted into cash. Based on these micro‐economic insights, economists typically default to  the assumption that program beneficiaries would rather receive cash than an in‐kind transfer  because the cash transfers do not constrain their choices (Currie and Gahvari 2008). Thurow  (1974) goes as far as stating that "[…] the general economic case for cash transfers is strong  enough that the burden of proof should always lie on those who advocate restricted transfer (p.  195)".     Yet, while there is a growing empirical literature on the impacts of cash and food  transfers in developing countries – see Gentilini (2016) and GAO (2016) for summaries – the  evidence base supporting the assertion that beneficiaries would rather receive cash to food or  other in‐kind transfers is surprisingly thin.1 Based on focus group discussions held in eight                                                          1  This is striking given that many donors supporting social protection programs state that beneficiary preferences  and knowledge should be taken into account when designing interventions. Examples include the UK’s Department  for International Development’s (DFID) “Smart Rules” governing all programs operated by DFID that state that  DFID staff must “Ensure that the views and experiences of citizens and beneficiaries inform the design and delivery  of our programmes (DFID, 2018, p15). The European Union’s guidance notes on humanitarian assistance state that  Humanitarian assistance must be provided in a way that enhances protection and upholds the safety, dignity and  preferences of beneficiaries” (European Union 2013, p13). The World Bank has committed to “Achieving 100  percent Citizen Engagement (CE) in projects that have clearly identifiable beneficiaries” where CE entails finding  ways to include citizens to assess priorities for interventions and to learn about design and implementation  (Manroth et al 2014, p4).  3 countries, Berg, Mattinen and Pattugalan’s (2013, p. 52) report “an overwhelming preference  for cash over in‐kind assistance”.2 But quantitative studies describe more varied responses.  Ethiopian data from the late 1980s showed that across three rural localities, 19, 83 and 90  percent would have liked to have received food rather than cash payments (Webb and Kumar,  1995). Predilections for in‐kind transfers are also reported in surveys conducted in India (Khera,  2013), Niger (Hoddinott, Sandström and Upton, 2013) and, to a lesser extent, Afghanistan  (UNHCR 2015).     Why, if given a choice, would many program beneficiaries rather receive an in‐kind  transfer instead of cash? Southworth (1945), along with more modern restatements such as  Currie and Gahvari (2008) and Cunha (2014) make clear that their models are predicated on an  assumption that cash and in‐kind transfers are equal valued. But in practice, this may not hold  as equivalent value can be affected by: the purchasing power of the cash transfer (e.g. given  prices of purchased goods, how much food can be purchased with a cash transfer); the  potential re‐sale value of in‐kind goods (if the in‐kind transfer could be sold, how much cash  would be received); the transactions costs associated with receiving a cash or in‐kind payment;  and the transactions costs associated with using a cash or in‐kind payment (on this, see Doocy  and Tappis, 2017). Beneficiaries might also be concerned about price volatility. Suppose a  household can chose between a food transfer and a cash transfer. Food prices might be either                                                          2  In standard microeconomic theory, preferences are stable; along with prices and incomes, they determine  choices that economic actors make. In papers such as Berg, Mattinen and Pattugalan (2013), the word preference  is used in a more colloquial sense to denote the choice (food or cash) a beneficiary would make if they were  allowed to choose their own payment modality. The latter approach is followed in this paper.  4 “high” or “low”; averaging over these, the food and cash transfer are of equivalent value. But in  terms of food consumption, for risk averse beneficiaries, the expected utility of the certainty of  food transfer is higher than the expected utility of the cash transfer. There may also be  behavioral or psychological factors at work. Beneficiaries might wish to receive payments in  cash if in‐kind transfers are perceived to be stigmatizing (Moffitt, 1983). Receiving in‐kind  payments can be seen as a commitment device. As part of the debate regarding replacing  India’s food transfer system (the Public Distribution System, PDS) with cash payments, Jean  Dreze has noted PDS participants “…are worried that cash can be more easily misused than  food, because food can only be consumed in small quantities over time while cash is easily  spent in one go”.3 Lastly, if questions regarding beneficiaries’ views about payment modalities  are asked in the context of an ongoing program, responses might reflect a concern that giving  the “wrong” response might lead to the transfer program being terminated (Berg, Mattinen  and Pattugalan, 2013).   Few studies provide systematic empirical evidence on why households might rather  receive in‐kind rather than cash transfers.4 This lacuna motivates this study that uses unique                                                          3  http://www.ideasforindia.in/topics/miscellany/ashok-kotwal-speaks-with-jean-dreze.html. Accessed July 24, 2018. 4  An exception is Khera (2013). Looking at a range of household characteristics, she finds a strong relationship  between literacy and food preferences; illiterate persons are more likely to prefer food. She finds no relationship  between preferences and household demographic characteristics, nor are there associations between cash or food  preferences and distances to markets. A related exception is work by Ghatak, Kumar and Mitra (2016) who look at  associations between beneficiary characteristics and cash payments versus an in‐kind payment – a bicycle that will  assist adolescent girls in attending school. They find that wealthier and larger households are more likely to prefer  5 data well suited to analyzing this issue; data drawn from evaluations of Ethiopia’s Productive  Safety Net Programme (PSNP).  The PSNP is the second largest safety net program in Africa  reaching about eight million chronically food insecure people. A feature of the program is that  its beneficiaries receive their payments either in cash or food – or in some combination of both.  Further, the share of cash and food payments in total payments have varied over the years  since the program began in 2005. Household and locality panel data were collected bi‐annually  over five survey rounds fielded between 2006 and 2014. In each round, beneficiary households  were asked whether they would rather receive payments in cash or in‐kind (food). These data  make it possible us to describe predilections for cash and for food, show how these change over  time, and allow an assessment of associations between them and household and locality  characteristics. Ethiopia is an especially appropriate country to situate such a study as, since the  beginning of the PSNP, there has been an active debate on whether the payments should be  made in cash or in‐kind. Thus, while speaking to the international literature on this topic, this  study also contributes to this local policy debate in Africa's second most populous country.     2. Context and data  This section provides contextual information. It describes the data used in the paper including  information on sampling, household and market characteristics, PSNP payments, market prices  and beneficiary views on cash and food payments.                                                          cash. Beneficiaries who belong to villages that are very far from a bicycle store were less likely to prefer cash over  kind as were older beneficiaries.  6    Ethiopia’s Productive Safety Net Programme  The PSNP began in 2005 in response to continual appeals for emergency food assistance,  widespread food insecurity and concerns that repeated droughts were leading to asset  depletion (Devereux et al, 2014; Slater and McCord, 2013). Starting in the highland regions of  Ethiopia (Amhara, Oromia, Southern Nations, Nationalities and Peoples' Region and Tigray), the  program was expanded (after initial piloting in some districts) to the agro‐pastoral regions of  Afar and Somali in 2010. 5 The PSNP provides transfers to food insecure households in  chronically food insecure localities while also attempting to prevent asset depletion at the  household level and creating assets at the community level (Government of Ethiopia, 2004;  2010). Unlike the annual emergency appeals that it largely replaced, the PSNP was conceived as  a multi‐year program designed to provide recipients with predictable and reliable transfers.  Most beneficiary households receive payments for undertaking public works. A small  proportion of beneficiaries (largely households with elderly or disabled members) receive  unconditional payments called direct support and a few receive both. Public works payments  typically account for 80‐85 percent of all PSNP payments (Berhane et al. 2015). Most PSNP  activities and transfers are made during the non‐agricultural season, the months Tir to Sene in  the Ethiopian calendar (approximately mid‐January to mid‐July). The PSNP uses a mix of                                                          5   As  of  2020,  the  PSNP  is  in  its  fourth  implementation  phase.  This  has  introduced  changes  in  organizational  and  implementation  structures  and  an  increase  in  coverage  (World  Bank  2014).  This  paper  focuses  largely  on  the  first  three  phases  of  PSNP  –  a  period  covering  2006‐2014  and  on  the  highland  regions  of  Amhara,  Oromia,  SNNP  and  Tigray.  7 geographic and community‐based targeting to identify chronically food‐insecure households in  chronically food‐insecure woredas (districts). Multiple evaluations of the program have shown  that it is well‐targeted (Coll‐Black et al, 2012) and has reduced household food insecurity and  distress sales of assets (Berhane et al. 2015; Berhane et al. 2013).     Payments are made to beneficiaries in the form of food or cash. The PSNP’s Program  Implementation Manual (Government of Ethiopia, 2004; 2010; 2014) provides details of how  cash and/or food allocations are determined. Planning for a given year’s operation begins with  the development of a woreda food‐security plan. This includes the number of beneficiaries, the  amount of cash and food requested, and the timing of payments. An initial goal of the PSNP  was to shift the financing of the program from food aid to cash (Government of Ethiopia, 2004;  2014), motivated in part by the hope that cash transfers would create positive spill‐over effects  to small‐holder farmers stimulating local agricultural production and food markets.6 Woredas  are encouraged to request payments in cash if there are local food markets with food available  and when they have the capacity (e.g. finance officers; cashiers; safes) to disburse cash  (Government of Ethiopia, 2004; 2014).7 These requests are first passed to region officials for  review and then to the Federal Food Security Coordination Directorate (FCSD) for further                                                          6  Filipski et al. (2016) illustrated the sizeable nationwide spillovers of PSNP. They found that the program increased  national value added by 0.99%. 7  This is not always followed in practice. Figure S1.1 in the Appendix shows no clear pattern when the payment  modality household received is regressed on community's distance to the nearest town. Even in the most remote  localities (more than 30 km away from the nearest town), about 70 percent of the households received cash  payments during the study period.  8 review and approval. The FCSD decides on the cash‐food split for each region based on region  requests and the predicted availability of food and cash; this availability reflects the level of  multi‐year (or in some instances, annual) commitments made by the international donors who  provide cash (such as the World Bank and the UK’s Department for International Development)  to the program. It also produces a “food flow requirements” analysis indicating when food will  be made available to woredas for payment (a similar plan is made for cash payments). Once  these plans are finalized, the decision to provide food and/or cash is effectively locked in for the  upcoming year.8 Food payments consist of three kilograms of cereals (usually wheat or maize)  for each day worked (Government of Ethiopia, 2010). Cash payments are intended to be  approximately equal to the value of the food payments. When the PSNP began operations, cash  payments were set at a uniform six birr per day, but by 2015, they had risen to 14‐18 birr per  day in nominal terms (Berhane et al 2015).       Data: Households  Since 2006, Ethiopia’s Central Statistical Agency has administered a large household panel  survey in localities in which the PSNP operates. The initial sample was based on a stratified  sampling. Districts (woredas) were randomly selected proportional to their size from a list of  chronically food‐insecure woredas stratified by region where the PSNP was operating in 2006.  Within each woreda, enumeration areas (EAs) were randomly selected from sub‐districts                                                          8  In principle, these allocations can be revised after PSNP operations commence. However, the process of doing so  is so disruptive – in particular, it leads to significant delays in making payments – that this only occurred in 2008.  9 (kebeles) where the PSNP was operating. Within each EA, 15 beneficiary and 10 non‐beneficiary  households were sampled from separate lists for each group, yielding 25 households per EA.  This generated a sample of 146 EAs and, because a few sampled households were not  interviewed, 3,688 households (Gilligan, Hoddinott and Taffesse, 2009). These same households  were followed bi‐annually until 2014. In each survey round, the interviews took place during  the lean season (roughly late May to early August). The annual attrition rate across the five  survey rounds about 1.9 percent per year. Much of this attrition is due to kebeles being  dropped where the PSNP ceased operating. Work investigating whether potential differences in  attrition rates can be attributed to differences in baseline characteristics shows that being a  program beneficiary was not correlated with the probability of attrition. Older and smaller  households were slightly more likely to attrite than other household types, but the correlation  between attrition and these characteristics was small (Berhane et al., 2013).    Program re‐targeting was carried out periodically and as a result, many households that  were non‐beneficiaries became beneficiaries by the time later survey rounds were fielded. In  addition, new households were periodically added to the sample to reflect the geographic  expansion of the program but also because of the decreasing share of non‐beneficiary  households in the original sample. In this paper, the sample is restricted to households that  benefitted from the program at the time of the interview – or at any time in the past. This  maximizes the sample size while ensuring that the sample is formed of households that have a  10 direct experience with the PSNP. After dropping households with missing observations, an  unbalanced panel data set remains, consisting of 11,989 observations from 3,649 households.9    In addition, surveys were conducted at the kebele level using structured focus group  discussions with kebele leaders and other people who are knowledgeable about the locality.  The information collected in these discussions includes: kebele characteristics such as  infrastructure and population size, and aspects of PSNP implementation. As a part of this  survey, retrospective price data were collected on monthly prices on grains consumed by  households in that locality. The informants were also asked to estimate the distance to the  nearest food market and bank; distributions of these are reported in Figures S1.2 and S1.3 in  the appendix.    This population poor and food insecure. Mean monthly per capita consumption in 2006  was 133 birr per capita or, approximately $0.49 US per person per day. Food accounted for 82  percent of consumption.  The Government of Ethiopia measures food security using a construct  called the “food gap”. This was measured by asking survey participants to report the number of  months, out of the preceding 12 months, that they had “problems satisfying the food needs of  the household” with a month where the household had “problems satisfying food needs” being  defined as one where the household experienced hunger for five or more days. Table 1 shows  that only 37 percent of households in the sample report being fully food secure (i.e. food gap is  zero) at any point across the five survey rounds. The mean food gap is 2.4 months. More than  three quarters of household heads (77.9 percent) have never attended school and just over a                                                          9  These households are found in four regions (Amhara, Oromia, SNNP and Tigray), 78 woredas and 191 EAs.  11 quarter (28.7 percent) are female headed. They are physically isolated. Only about half of the  sample live within three kilometers of a food market and just five percent live within three  kilometers of a bank. While the sample is evenly spread across the four regions (Tigray,  Amhara, Oromia, SNNP), there is a slightly lower proportion of observations in earlier rounds  (2006, 2008) compared to the later rounds (2012, 2014).     Data on receipt of PSNP payments were recorded during the survey. Enumerators  recorded payment data directly from “client cards”, a document held by PSNP beneficiaries that  lists their monthly payments. When these cards were not available, respondents were asked to  recall their payments by month. Payment information includes whether the payment is made  as cash or as food – and if food, what type of food – as well as the total amount of payment  received. Comparisons of payment data based on client cards and from self‐reports show that  levels, distributions and timing of payments are comparable. Further, limited access to PSNP  payroll data confirms that the self‐reported data correlate with the payroll data (Berhane et al,  2013). By converting the quantities of food payments received by beneficiaries using the  market price data, it is possible to calculate the share of payments made in food and in cash. In  2006, cash payments accounted for about 60 percent of all payments. 10 This increased to 71  percent in 2008, fell in 2010 but rose thereafter with cash accounting for 73 percent of the  value of all payments in 2014. At the household level, 85 percent of the households in the  sample report having received at least one food payment and 89 percent report receiving at                                                          10  Similar patterns emerge when data are disaggregated by beneficiary type (public works or direct support). These  results are not reported but are available upon request.  12 least one cash payment during the study period. Consequently, 75 percent of the households  have direct experience with both cash and food payments. Reselling of food transfers is rare. In  2016, 93 percent of the households that received food transfers reported that they never sold  any of them, and most of the remaining 7 percent did so rarely (Hoddinott, Stifel, Hirvonen,  Minten, 2018).11    Starting in 2010, the household surveys began collecting more detailed information on  beneficiaries’ experiences associated with obtaining their payments. In order to receive their  payments, beneficiaries are instructed – typically with 1‐2 days notice – to go to a “pay point”,  nearly always a roadside location. These are supposed to be sited in such a way that  beneficiaries do not have to travel more than three hours (one way) from their home. In  practice, however, logistical considerations – most notably road conditions which determine  where and how far vehicles carrying payments can travel – play a role in the siting of these pay  points.  Table 2 describes the transactions costs associated with receiving food and cash  payments by year.12 While there is some variability in these data from round to round, the  following features emerge. First, generally pay points for food are farther away than those for  cash, reflecting the difficulties that heavy goods vehicles face when carrying several tons of  grains to remote areas. Second, irrespective of transfer modality, virtually all beneficiaries walk                                                          11  Across all rounds, PSNP payments were equivalent to approximately 15 percent of household consumption.  12  Total transactions costs would also be affected by the number of trips made to receive payments. Looking at  payment data covering the five months prior to each survey round, there are always more cash payments than  food payments, but the magnitude of the difference in most years is 0.3‐0.8 trips over a five‐month period. The  exception is 2012 when there were 1.6 more cash payments.  13 to the pay points. Third, because it takes longer to get to a pay point distributing food, and  because it takes even longer to get home again, a significant proportion of food beneficiaries  are forced to sleep over at the pay point. Consequently, fourth, beneficiaries reporting that  they received food payments are more likely to report having spent money on food and  accommodation. But the magnitudes of these costs are small. In 2014, the average food  recipient spent 17.6 birr (or 4% of the average monthly transfer13) on transaction costs while  the cash recipient spent 10.4 birr (or 2.3% of the average monthly transfer). Collectively, these  four points suggest that there are higher transaction costs associated with receipt of food  payments, but these are time, not monetary, costs. Once at the pay point, food and cash  beneficiaries report similar experiences in terms of how they were treated and their payments  and relatively few reported being harassed or robbed when travelling home after receiving  payment.    Data: Markets and prices  Hoddinott et al (2018) show that most PSNP kebeles in the highlands are served by periodic  markets; only 13 percent have a food market operating daily. The markets are typically situated  on good (all‐weather) roads and have access to electricity and cell phone coverage. Grains are  available in all markets, most offer some fruit and vegetables, but animal source foods are not  always found. They are large, with 72 percent having 50 traders or more. But they are relatively                                                          13  As transfers are not received every month, this percentage is an upper estimate.   14 distant from urban centers; on average, the nearest city with a population of 20,000 people or  more is 46 km away (median: 40 km).     Previous research on PSNP finds that in years of high inflation the real value of the  unindexed cash payments lost value relative to food payments (Sabates‐Wheeler and Devereux  2010). Given the lower real value of the cash payments, high food inflation should shift infra‐ marginal households towards wishing that they could receive food payments. The challenge is  to construct a meaningful measure of inflation that is specific to the PSNP localities where the  data were collected. To address this, note that each survey round includes 12 months recall  data on the prices paid by consumers for staples. This information can be used to construct a  cereal price index, specifically a weighted average of prices of the 6 main cereals (maize, teff,  barley, wheat, sorghum, and millet) in each community in each survey round. The weights are  based on the consumption shares of each cereal type in the community and derived from the  data collected in the food consumption module of the household questionnaire. Applying  weights from the first (2006) and last (2014) survey rounds, a Fisher Ideal price index is  constructed (see Deaton and Tarozzi 2000) that captures both the temporal and spatial  differences in price levels. Appendix B provides more information on this cereal price index;  Figure B1 shows how the index varied over the survey rounds in each region.     This cereal food price index can be used to adjust the nominal daily public work wages  to assess their purchasing power over time. Figure 1 shows how the real daily wage rates  (expressed in 2014 birr) have fluctuated over time. The most dramatic is the reduction in the  purchasing power of the PSNP Public Works wage between 2006 and 2008, a consequence of  the massive food price spike that occurred across Ethiopia (and indeed, around the world) in  15 2008. While the PSNP wage had been increased from 6 to 8 birr per day, this was nowhere near  sufficient to offset the increase in cereal prices.   [FIGURE 1]    Data: Beneficiary views on cash and food payments  Lastly, and crucially for this analysis, in each round PSNP beneficiary households were asked the  following question14: "Given a choice, what proportion of your payment would you like to  receive in cash and what proportion would you like to receive in‐kind?" with response options:  "All cash"; "75% cash; 25% food"; "50% cash; 50% food"; "25% cash; 75% food"; and "All food".   Even though most PSNP payments are paid in cash, and even though the (temporal) transaction  costs associated with food payments are higher than payments received as cash, the  overwhelming majority of the beneficiary households indicated that they wanted to receive  payments either only or partly in food (Table 3). On average, across rounds, only 12 percent of  the households wanted cash‐only payments. More than half would have liked that 75 percent  or more of their payments were made in food (Table 3; also see first row of Table 1), the  dependent variable used in the econometric analysis below. Table 3 also suggests that these  stated preferences are not stable over time. For example, in 2008 stated preferences shifted  toward food type payments. As noted above, with the purchasing power of the wage falling by  50 percent or so (see Figure 1), it is perhaps not surprising that in 2008 there is a sharp shift in                                                          14  In 2006, this question was only asked from households that reported benefitting from the PSNP. In the  subsequent rounds, this was asked from all households.   16 household preferences away from cash toward food payments (Table 3). These two  observations– that few PSNP beneficiaries state that they would prefer only cash payments and  that preferred shares of payments in food or cash are not stable over time – form the first two  findings of this paper.     3. Econometric approach  The econometric analysis focuses on modelling household's stated payment modality  preferences. These are modelled using a binary variable equaling one if household h in village v  at time t reports preferring food payments (100 % food or 75 % food), zero otherwise (50%  food, 25 % food or 0 % food):  (1)  ,    where   is a vector of household characteristics such as household's self‐reported food  security status, size (+ squared term), head's characteristics (age, sex and level of education)  and composition of the payments (cash or food) received by the household at the time t.  Variable   is the food price index calculated for the village at the time of t. Vector    represents time‐invariant community level characteristics: distances to the nearest food market  and bank. Indicator variables for the region in which the household is located are captured in  vector   while the vector   captures survey time dummies. Together, the inclusion of these  two vectors mean that the model controls for both time and region fixed effects. Finally,    represents the error term. A linear probability model (LPM) is used to estimate equation (1).   Robustness checks include alternative regression models, including logit and ordered logit.  Finally, standard errors are clustered at the household level to account for serial correlation.  17     4. Results  This section provides results. It begins with basic results before considering robustness checks,  interaction terms, household fixed effects. It also discusses the idea of food payments as  commitment devices.    Basic findings  Basic results are found in Table 4. Column (1) focuses primarily on household characteristics.  Controlling for time and region fixed effects, food secure households are 3.1 percentage points  less likely to state that they prefer receiving payments in the form of food. Stated preferences  for food rise with household size (but at a diminishing rate) and with the age of the household  head. The associations between preferences for food and the schooling levels or the sex of the  household head are not statistically significant. The coefficient on the year dummy for 2008  equals 0.212, indicating that relative to the omitted category (2006, the year of the first  survey), preferences for food jumped by more than 20 percentage points during the height of  the food price crisis. Considering that 52.4 percent of the households in the sample (Table 1)  prefer food payments, this translates into a 40‐percent change in payment modality  preferences.      Column (2) adds variables denoting households’ access to food markets and financial  services (banks). Living within three km of a food market reduces preferences for food by 2.8  18 percentage points. Living within three km of a bank has a similar association, reducing  preferences for food by 3.6 percentage points.     Column (3) adds the food price index. The coefficient is positive and statistically  significant. A one‐unit increase in food price index is associated with a 2.3 percentage point  increase in the likelihood of stating a preference for food payments. While this magnitude may  seem small, the cumulative effect of food prices, food and financial services access and food  security is large. Consider a food secure household living within 3 km of both a food market and  a bank where food prices are 1 standard deviations15 lower than elsewhere. Ceteris paribus,  these joint characteristics shift preferences towards cash by 12.3 percentage points.  Considering that 52.4 percent of the households in the sample (Table 1) prefer food payments,  this translates into a 23‐percent shift in preferences toward cash.   Finally, column 4 shows that the main findings do not change if variables capturing the  transfers received by the households are excluded from different forms of the model.    Robustness: Modifying the outcome variable  The next step is to explore whether these findings are robust to alternative econometric  techniques. First, using a logit model instead of a linear probability model yields nearly identical  point estimates and marginal effects; see Appendix Table S1.1.     Second, as the selection of the cut‐off point in the outcome variable might seem  arbitrary, Table 4 is re‐estimated, replacing the outcome variable with a binary variable that                                                          15   1 standard deviation equals 1.057; see Table 1.  19 obtains a value 1 if the household prefers 100 % food; 75% food or 50% both, and zero  otherwise. Appendix Table S1.2 shows that the results are robust to the defining the outcome  variable in this way.    Third, the decision to collapse the categorical outcome variable into a binary one  discards potentially useful information. This is addressed by using ordered logit models that are  more suited to analyzing ordered outcome variables. Appendix Table S1.3 reports results based  on an ordered logit model. The estimated marginal effects are in line with what is reported in  column 3 of Table 4. Food secure households are less likely to state that they prefer food and  more likely to prefer cash. Access to food markets and banks are associated with a shift in  preferences away from food to cash payments. Finally, increases in food prices are associated  with a shift in preferences away from cash to food payments.     Interaction terms  Do these associations documented above differ between food secure and food insecure  households? This is explored by interacting household’s food security status with their access to  markets, banks and food price index. Many of these interaction terms appear with insignificant  coefficients (Table S1.4 in the Appendix). The exception is the interaction on food price index;  the coefficient on the interaction term is negative and the joint significance test cannot reject  the null that the coefficient is equal – in absolute terms – to the coefficient on the un‐ interacted price index variable (Wald test; p=0.115). This implies that, in contrast to food  insecure households, the stated preferences of food secure households are less influenced by  higher (or lower) food prices.  20   Household fixed effect models  The base econometric specification does not fully exploit the panel nature of these data.  Accordingly, Equation (1) is re‐estimated, replacing the time‐invariant variables (e.g. distances  to markets and banks) with household fixed effects:   (2)  ,      where   is a vector of time‐varying household characteristics and   is the price index  observed for the community at time t. The term   represent household fixed effects.   Table 5 presents the results when specification (2) is estimated. The coefficient on the  price index is nearly identical what was obtained in Table 4 and thus not sensitive to the  inclusion of household fixed effects.     Food payments as commitment devices  Some households might prefer food payments rather than cash because – absent the sale of  the transfer – food pre‐commits the households’ consumption of the transfer.16 Although the  data in the 2006‐2014 household panel survey do not allow this to be tested formally, the                                                          16  Speaking about the debate regarding replacing India’s food transfer system (the Public Distribution System, PDS)  with cash payments, Dreze notes that one of the concerns raised by PDS participants is that “They are worried that  cash can be more easily misused than food, because food can only be consumed in small quantities over time  while cash is easily spent in one go”.  http://www.ideasforindia.in/topics/miscellany/ashok‐kotwal‐speaks‐with‐ jean‐dreze.html. Accessed July 24, 2018.  21 household survey fielded as part of the evaluation of the current (PSNP IV) phase of the  program includes a question asking why households prefer food (cash). Their responses are  shown in Table 6.    Consistent with the results shown in Table 5, relative prices are the dominant reasons,  59.0 and 51.1 percent, why respondents prefer at least some of their payment in food (cash).  Respondents who stated that they preferred cash payments also noted the ability to exercise  choice that cash provides; 22.3 percent noted that cash allows them buy foods that are not part  of the PSNP payment package and 10.1 percent stated that cash payments mean that they can  buy non‐food items or save the money for future investments. Transactions costs (money, time)  to collect payments are relatively unimportant. Consistent with the idea that food transfers are  a form of commitment device, 21.8 percent of respondents who stated that they preferred  food payments, did so because they were concerned that cash would be more easily misused.    6. Conclusions  Economists often default to the assumption that cash is always preferable to an in‐kind  transfer. Do beneficiaries feel the same way? This paper uses longitudinal household data from  Ethiopia where a large‐scale social safety net intervention – the PSNP operates. Even though  most PSNP payments are paid in cash, and even though the (temporal) transaction costs  associated with food payments are higher than payments received as cash, the overwhelming  majority of the beneficiary households stated that they prefer their payments only or partly in  food. However, these preferences are neither homogeneous nor stable. Higher food prices  induce shifts in stated preferences towards in‐kind transfers but more food secure households,  22 those closer to food markets and to financial services are more likely to prefer cash. Though  shifts occur, the stated preference for food is dominant: In every surveyed year, the median  household prefers no more than 50 percent cash, and in no year do more than 17 percent of  households prefer all cash. There is suggestive evidence that stated preferences for food are  also driven by self‐control concerns.    These results present a conundrum for governments designing social protection  interventions and for the donors that support them. As the examples in footnote 1 illustrate, it  is an article of faith amongst organizations such as the World Bank that beneficiary preferences  need to be taken into account when interventions are designed. But in examples such as the  PSNP, such preferences skew towards food while, the Government of Ethiopia and its  development partners, would prefer that cash be provided, not least because as Margolies and  Hoddinott (2014) show, the implementation costs associated with cash transfers are  considerably lower than the cost of providing food. That said, these results also suggest such  preferences are not immutable. Ensuring that the purchasing power of cash payments keeps  pace with changes in food prices and ensuring beneficiaries have access to food markets and  financial services all make it more likely that the preferences of beneficiaries and program  designers (and their funders) will align.    23 References  Aker, J. 2017. Comparing cash and voucher transfers in a humanitarian context: Evidence from  the Democratic Republic of Congo. World Bank Economic Review 31(1): 44‐70.  Alderman, H., U. Gentilini and R. Yemtsov. 2017. The 1.5 billion people question: Food, vouchers  or cash transfers, The World Bank: Washington DC.  Bastagli, F. et al. 2016. Cash transfers: What does the evidence say? A rigorous review of  programme impact and of the role of design and implementation features, Overseas  Develpoment Institute: London.  Bearse, P., G. Glomm, and E. Janeba. 2000. Why poor countries rely mostly on redistribution in‐ kind.  Journal of Public Economics 75(3):463‐481.  Beegle, K., M. Honorati, and E. Monsalve. 2018. Reaching the Poor and Vulnerable in Africa  Through Social Safety Nets. In Realizing the Full Potential of Social Safety Nets in Africa.  Edited by K. Beegle, M. Honorati and E. Monsalve, The World Bank: Washington, DC.  Berg, M., H. Mattinen and G. Pattugalan. 2013. Examining protection and gender in cash and  voucher transfers. World Food Programme: Rome.  Berhane, G., K. Hirvonen, J. Hoddinott, N. Kumar, A. Seyoum Taffesse, Y. Yohannes, M. Tefera,  B. Nishan, J Lind, R. Sabates‐Wheeler, and A Strickland. 2015. The Implementation of the  Productive Safety Nets Programme and the Household Asset Building Programme in the  Ethiopian Highlands, 2014: Program Performance Report. International Food Policy  Research Institute: Washington, DC.  Berhane, G., S. Gidey, J. Hoddinott, N. Kumar, A.S. Taffesse, Y. Yohannes, J. Lind, M. Handino, K.  Roelen, M. Tefera, and B. Nishan. 2013. The Implementation of the Productive Safety  24 Nets Programme and the Household Asset Building Programme in the Ethiopian  Highlands, 2012: Program Performance Report. International Food Policy Research  Institute. Washington, DC.  Cirillo, C. and R. Tebaldi. 2016. Social Protection in Africa: Inventory of non‐contributory  programmes. International Policy Centre for Inclusive Growth: Brasilia.  Coll‐Black, S., D. Gilligan, J. Hoddinott, N. Kumar, and W. Wiseman. 2012. Targeting food  security interventions in Ethiopia: The Productive Safety Net Programme in Food and  Agriculture in Ethiopia: Progress and Policy Challenges. Edited by P. Dorosh and S.  Rashid, University of Pennsylvania Press: Philadelphia.  Cunha, J. 2014. Testing paternalism: Cash versus in‐kind transfers. American Economic Journal.  Applied Economics 6(2): 195‐230.  Currie, J. and F. Gahvari. 2008. Transfers in cash and in‐kind: theory meets the data.  Journal of  Economic Literature 46(2):333‐383.  Deaton, A. A. Tarozzi. 2000. Prices and poverty in India. Research Program in Development  Studies, Princeton University: Princeton NJ.   Department for International Development (DFID). 2018. Smart rules: Better programme  delivery. DfID: London.  Devereux, S., R. Sabates‐Wheeler, M Tefera Taye, R. Sabates, and F. Sima. 2014. Graduation  from the food security programme in Ethiopia: FAC Ethiopia Final Report.  Future  Agricultures Consortium working paper. Institute of Development Studies: Brighton.  Doocy, S. and H. Tappis. 2017. The effectiveness and efficiency of cash‐based approaches in  emergencies, Campbell Systematic Reviews 2017:17  25 Epple, D., and R. Romano. 1996. Ends against the middle: Determining public service provision  when there are private alternatives. Journal of Public Economics 62(3): 297‐325.  European Commission. 2013. The use of cash and vouchers in humanitarian crises: ECHO  funding guidelines. European Commission: Brussels.  Filipski, M., J.E. Taylor, G.A. Abegaz, T. Ferede, A.S. Taffesse and X. Diao. 2016. Synopsis:  Economy‐wide impacts of the Productive Safety Net Programme. Ethiopia Strategy  Support Program, International Food Policy Research Institute: Addis Ababa.  Gentilini, U. 2016. Revisiting the Cash versus Food debate: New evidence for an old puzzle?  World Bank Research Observer 31(1): 135‐167.  Gentilini, U. 2007. Cash and Food Transfers: A Primer. Occasional Papers No. 18. World Food  Programme: Rome.  Ghatak, M., C. Kumar and S. Mitra. 2016. Cash versus kind: Understanding the preferences of  the bicycle programme beneficiaries in Bihar. Economic and Political Weekly LI(11): 51‐ 60.  Gilligan, D., J. Hoddinott, and A. S. Taffesse. 2009. The impact of Ethiopia's Productive Safety  Net Programme and its linkages. Journal of Development Studies 45(10): 1684‐1706.  Government of Ethiopia. 2014. Productive Safety Net Programme Phase IV: Programme  Implementation Manual. Ministry of Agriculture and Rural Development, Addis Ababa.  Government of Ethiopia. 2010. Productive Safety Net Programme: Programme Implementation  Manual (Revised). Ministry of Agriculture and Rural Development, Addis Ababa.  Government of Ethiopia. 2004. Productive Safety Net Programme: Programme Implementation  Manual. Ministry of Agriculture and Rural Development, Addis Ababa.  26 Hoddinott, J., S. Sandström and J. Upton. 2013. Impact Evaluation of Cash and Food Transfers in  Zinder, Niger: Analytical Report. Mimeo. International Food Policy Research Institute,  Washington DC.  Hoddinott, J., D. Stifel, K. Hirvonen and B. Minten. 2018., The impact of large‐scale social  protection interventions on grain prices in poor countries: Evidence from Ethiopia.  Ethiopia Strategy Support Program, International Food Policy Research Institute: Addis  Ababa.  Khera, R. 2013. Cash vs In‐Kind Transfers: Indian Data Meets Theory. IEG Working Paper 325,  Delhi: India.  ILO. 2014. World Social Protection Report 2014/15: Building economic recovery, inclusive  development and social justice. International Labour Organization (ILO): Geneva.  Manroth, A. et al. 2014. Strategic framework for mainstreaming citizen engagement in World  Bank Group Operations: Engaging with citizens for improved results. World Bank Group:  Washington DC.  Margolies, A. and J. Hoddinott, 2015. Costing alternative transfer modalities, Journal of  Development Effectiveness 7(1): 1‐17.  Moffitt, R. 1989. Estimating the value of an in‐kind transfer: The case of food stamps.   Econometrica 57(2): 385‐409.  Moffitt, R. 1983. An economic model of welfare stigma. American Economic Review 73(5):  1023‐1035  Nichols, A. and R. Zeckhauser. 1982. Targeting transfers through restrictions on recipients.   American Economic Review 72(2):372‐377.  27 Pirttilä, J. and M. Tuomala. 2002. Publicly provided private goods and redistribution: A general  equilibrium analysis.  Scandinavian Journal of Economics 104(1):173‐188.  Sabates‐Wheeler, R. and S. Devereux. 2010. Cash transfers and high food prices: explaining  outcomes on Ethiopia’s productive safety net programme.  Food Policy 35(4):274‐285.  Slater, R. and A. McCord. 2013. Learning from the PSNP: The Influence of Ethiopia’s Social  Protection Experience. In Food Security, Safety Nets and Social Protection in Ethiopia.  Edited by D. Rahmato, A. Pankhurst and J‐Gerrit van Uffelen. Forum for Social Studies:  Addis Ababa.  Southworth, H. M. 1945. The economics of public measures to subsidize food consumption.   Journal of Farm Economics 27(1):38‐66.  Thurow, L. 1974. Cash versus in‐kind transfers. American Economic Review 64(2): 190‐195.   UNHCR, 2015. The Impact of Cash Transfer Programmes on Protection Outcomes in  Afghanistan.  Webb, P. and S. K. Kumar. 1995. Food And cash for work in Ethiopia: Experiences during famine  and macroeconomic reform in Employment for Poverty Reduction and Food Security.  Edited by J. von Braun. International Food Policy Research Institute: Washington DC.  World Bank. 2014. Ethiopia to benefit from World Bank support for social safety net.  http://www.worldbank.org/en/news/press‐release/2014/09/30/ethiopia‐to‐benefit‐ from‐world‐bank‐support‐for‐social‐safety‐net.        28 Figure 1: Real value of PSNP Public Works wages, by round and region    Source: Productive Safety Net Programme evaluation surveys 2006‐2014.  Notes: Public works wages have been deflated using a food price index. This is a weighted average of prices of the  6 main cereals (maize, teff, barley, wheat, sorghum, and millet) in each community in a given year capturing both  the temporal and spatial differences in price levels (see Section 2 for more information).            29 Table 1: Household descriptive statistics    Mean  Std. Dev.  Dependent variable:      Preference: 75 or 100 % food (0/1)  0.524  0.499  Independent variables:      Food secure household (0/1)  0.370  0.483  Nearest food market is less than 3 km (0/1)  0.544  0.498  Nearest bank is less than 3 km (0/1)  0.051  0.220  Food price index  2.464  1.057  Household size  5.135  2.307  Household size squared  31.69  25.79  Head's age  49.00  15.38  Head has not attended school (0/1)   0.779  0.415  Female head more than 60 years of age (0/1)  0.084  0.277  Female headed household (0/1)  0.287  0.452  Household received no PSNP payments (0/1)  0.308  0.462  Household received only food payments (0/1)  0.089  0.285  Less than 50 % the payments were in cash (0/1)  0.105  0.307  50 % of the payments were in cash (0/1)  0.078  0.268  More than 50 % the payments were in cash (0/1)  0.111  0.314  Household received only cash payments (0/1)  0.308  0.462  Year,  2006 (0/1)  0.156  0.363  Year,  2008 (0/1)  0.173  0.378  Year,  2010 (0/1)  0.183  0.387  Year,  2012 (0/1)  0.217  0.412  Year,  2014 (0/1)  0.271  0.444  Region, Tigray (0/1)  0.258  0.438  Region, Amhara (0/1)  0.294  0.456  Region, Oromia (0/1)  0.234  0.423  Region, SNNP (0/1)  0.215  0.411  Source: Productive Safety Net Programme evaluation surveys 2006‐2014.    Note: Pooled sample size is 11,989 households; 3,649 unique households. (0/1) indicates a binary (dummy)  variable. Food price index is a weighted average of prices of the 6 main cereals (maize, teff, barley, wheat,  sorghum, and millet) in each community in a given year capturing both the temporal and spatial differences in  price levels. A household is considered food secure if they did not report problems in satisfying the food needs  over the past 12 months. 30 Table 2: Transactions costs associated with obtaining payments: 2010, 2012 and 2014      Food      Cash      2010  2012  2014  2010  2012  2014  The last time you received payment:              How much time did it take to travel (one way) to pay point?  150  90  120  120  90  60  minutes (median)  % of respondents who travelled to the pay point on foot  86.5  92.4  96.3  98.5  94.2  97.9  % of respondents who had to spend night sleeping at pay point  45.9  34.9  28.8  21.4  27.3  8.3  % of respondents who reported spending money on transport  35.6  36.1  40.3  21.6  24.5  16.5  and accommodation  How much did you spend (birr) on transport and  8.3  10.8  17.6  5.0  5.2  10.4  accommodation? (mean)  % of respondents who perceive they were treated courteously at  78.4  80.5  65.9  88.0  76.9  71.4  the pay point  % of respondents who perceive they received their payment in  72.5  72.2  60.8  76.6  68.9  63.9  full  % of respondents who reported being harassed travelling home  3.0  3.6  1.5  2.4  2.7  1.0  after receiving payment  % of respondents who reported that payment was stolen while  2.7  3.3  0.4  1.3  1.5  0.5  travelling home after receiving payment  Source: Productive Safety Net Programme evaluation surveys: 2010, 2012, 2014.      31 Table 3: Household payment modality preferences (%), by round  Year  2006  2008  2010  2012  2014  all years  All food  37  60  46  44  40  45  75% food; 25% cash  6  6  5  10  9  8  50% cash; 50% food  30  16  24  27  32  26  25% food; 75% cash  10  8  13  10  7  9  All cash  17  9  12  9  12  12  Total  100  100  100  100  100  100  Source: Productive Safety Net Programme evaluation surveys 2006‐2014.      32 Table 4: Modelling household food payment preferences    1  2  3  4  Food secure household  ‐0.031***  ‐0.031***  ‐0.031***  ‐0.033***    (0.009)  (0.009)  (0.009)  (0.009)  Nearest food market is less than 3 km  ‐  ‐0.028***  ‐0.028***  ‐0.036***      (0.009)  (0.009)  (0.009)  Nearest bank is less than 3 km  ‐  ‐0.036**  ‐0.041**  ‐0.062***      (0.018)  (0.018)  (0.018)  Food price index  ‐  ‐  0.023***  0.032***        (0.006)  (0.006)  Household size  0.017**  0.017**  0.018**  0.018**    (0.008)  (0.008)  (0.008)  (0.008)  Household size squared  ‐0.001*  ‐0.001*  ‐0.001**  ‐0.001**    (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  Head's age  0.001**  0.001**  0.001***  0.001**    (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  Head has not attended school  ‐0.009  ‐0.009  ‐0.009  ‐0.007    (0.012)  (0.012)  (0.012)  (0.012)  Female head more than 60 years of age  ‐0.023  ‐0.025  ‐0.025  ‐0.023    (0.021)  (0.021)  (0.021)  (0.022)  Female headed household  0.012  0.014  0.014  0.018    (0.012)  (0.012)  (0.012)  (0.013)  Household received no PSNP payments   0.034***  0.034***  0.032***  ‐    (0.011)  (0.011)  (0.011)    Household received only food payments  0.190***  0.186***  0.183***  ‐    (0.017)  (0.017)  (0.017)    Less than 50 % the payments were in cash  0.198***  0.196***  0.187***  ‐    (0.015)  (0.015)  (0.015)    50 % of the payments were in cash  0.196***  0.191***  0.191***  ‐    (0.017)  (0.017)  (0.017)    More than 50 % the payments were in cash  0.118***  0.116***  0.115***  ‐    (0.016)  (0.016)  (0.016)    Household received only cash payments  (reference)  (reference)  (reference)  ‐            Year, 2006  (reference)  (reference)  (reference)  (reference)            Year, 2008  0.212***  0.214***  0.177***  0.163***    (0.014)  (0.014)  (0.018)  (0.017)  Year, 2010  0.016  0.023  0.003  0.028*    (0.015)  (0.015)  (0.016)  (0.015)  Year, 2012  0.058***  0.059***  0.018  0.017    (0.015)  (0.015)  (0.018)  (0.018)  Year, 2014  0.044***  0.047***  ‐0.001  ‐0.029    (0.014)  (0.014)  (0.018)  (0.018)  Region dummies?  yes  yes  yes  yes  Adjusted R2  0.170  0.171  0.172  0.153  Source: Productive Safety Net Programme evaluation surveys 2006‐2014.  33 Notes: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Standard errors are in parentheses and clustered at the household level.  Sample size is 11,989.       34 Table 5: Household fixed effects model    1  Food price index  0.022***    (0.008)  Household size  ‐0.008    (0.012)  Household size squared  0.001    (0.001)  Head's age  0.002***    (0.001)  Household received no PSNP payments   0.009    (0.014)  Household received only food payments  0.116***    (0.021)  Less than 50 % the payments were in cash  0.078***    (0.020)  50 % of the payments were in cash  0.090***    (0.020)  More than 50 % the payments were in cash  0.058***    (0.018)  Survey year dummies?  Yes  Household fixed effects?  Yes  Adjusted R2  0.041  Source: Productive Safety Net Programme evaluation surveys 2006‐2014.    Notes: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Standard errors are in parentheses and clustered at the household level.  Sample size is 11,989.       35 Table 6: Reasons for preferring food or cash payments, 2018  Reasons for preferring at least part of the PSNP payment in food  Percent  With cash payment we cannot buy equal amount of grain  59.0  Cash can be more easily misused than food, because food can only be consumed in small  21.8  quantities over time while cash is easily spent in one go  If the payment is in food, we spend less money and/or time to collect the payment  7.2  There are typically less delays food payment deliveries compared to cash payments  3.9  Compared to cash payments, there is less pressure to the share the food payment with  3.3  neighbors, relatives or friends  Other  4.8  Source: PSNP‐4 midline evaluation survey, 2018.  Note: Sample size is 2,434 households.     Reasons for preferring at least part of the PSNP payment in cash  Percent  With cash we can buy more grain  51.1  With cash we can buy other foods that are not part of the PSNP food payment package  22.3  With cash we can buy non‐food items, save the money for future or invest it  10.1  There are typically less delays cash payment deliveries compared to food payments  3.6  If the payment is in cash, we spend less money and/or time to collect the payment  3.3  Compared to food payments, there is less pressure to the share the cash payment with  2.1  neighbors, relatives or friends  We have difficulties to store the food payments; part of will be lost because of this  1.7  Other  5.7  Source: PSNP‐4 midline evaluation survey, 2018.  Note: Sample size is 2,262 households.  36