Poverty & Equity Global Practice Working Paper 173 A PROXY MEANS TEST FOR SRI LANKA Ashwini Sebastian Shivapragasam Shivakumaran Ani Rudra Silwal David Newhouse Thomas Walker Nobuo Yoshida October 2018 Poverty & Equity Global Practice Working Paper 173 ABSTRACT This paper intends to inform the effort of the Sri Lankan government to reform the targeting efficacy of its social protection programs, in particular, Samurdhi, which currently distributes benefits based on self-reported income. The paper develops a proxy means test for Sri Lanka based on the Household Income and Expenditure Survey 2016 and evaluates its performance for targeting benefits of Samurdhi. The paper considers a range of models and policy parameters that could be applied depending on data availability and country preferences. The results indicate that switching to a proxy means test could considerably improve the targeting performance of Samurdhi and would significantly improve the poverty impact of the program. The analysis finds that the performance of the proposed proxy means test model suffers when the coefficients are estimated from samples smaller than 1,000 households. However, the analysis does not find a similar loss of model performance when the model is estimated from seasonal data, provided the sample size is sufficiently large. The proposed model could be applied to targeting a variety of safety net programs after validating and refining the model by conducting a pilot survey. This paper is a product of the Poverty and Equity Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and contribute to development policy discussions around the world. The authors may be contacted at twalker@worldbank.org. The Poverty & Equity Global Practice Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. ‒ Poverty & Equity Global Practice Knowledge Management & Learning Team This paper is co-published with the World Bank Policy Research Working Papers. A Proxy Means Test for Sri Lanka  Ashwini Sebastian  Shivapragasam Shivakumaran  Ani Rudra Silwal  David Newhouse  Thomas Walker1  Nobuo Yoshida  Keywords: Proxy means test; poverty; welfare; targeting  JEL codes: H53, I32  1 Corresponding author, email: twalker@worldbank.org. All authors are affiliated with The World Bank. The authors are grateful to  officials  from  the  Sri  Lanka  Ministry  of  Finance,  National  Planning  Department,  Ministry  of  Social  Empowerment  and  Welfare,  Department of Census and Statistics, Ambar Narayan, Phillippe Leite, and Emil Tesliuc for their feedback and suggestions on an  earlier drafts. All remaining errors and omissions are the responsibility of the authors.  I. Introduction Improved targeting has the potential to significantly increase the poverty impact of welfare spending in Sri  Lanka.  In  2002,  42  percent  of  all  transfers  provided  by  Samurdhi  (the  country’s  main  social  safety  net  program) were received by the poorest 20 percent of households.2 By 2012, this had slipped to 39 percent  (World Bank, 2016c). Recognizing this, the government  is currently conducting a review  of  the rules by  which households are selected into welfare programs. The results of this paper are intended to inform that  review.  A proxy means test (PMT) is an index of observable and verifiable household characteristics that serves as  a proxy for household welfare. The PMT is commonly used to target social safety net programs in situations  where verifiable income data are not available. Since the PMT essentially ranks households by welfare level,  the  same  formula  can  be  used  for  targeting  a  range  of  different  welfare  programs,  adopting  different  eligibility cutoff scores for each program and possibly adding other criteria as well.3 In this way, the PMT  can serve as the basis for targeting of a range of different welfare programs. Having a common targeting  approach  for  various  programs,  based  on  a  single  PMT  score,  ensures  consistency  of  targeting  across  programs, minimizes overlaps, and provides a basis for future harmonization of programs.  An  earlier  study  by  Narayan  and  Yoshida  (2005)  developed  a  PMT  formula  for  Sri  Lanka  based  on  a  household survey collected during 1999‐2000.4 Sri Lanka has developed rapidly since then, however, and  as the country has transitioned to middle income status, the poverty rate per the (official) national poverty  line has fallen from 22.7 percent in 2002 to 4.1 percent in 2016. Due to these major demographic and  structural  changes,  and  to  incorporate  areas  of  the  country  not  covered  in  the  earlier  work,  this  paper  presents a PMT formula based on data from the 2016 round of the Household Income and Expenditure  Survey (HIES). We benchmark the PMT to the targeting performance of the PMT for the Samurdhi program,  which currently determines eligibility solely based on self‐reported income. We find that switching to a  PMT could significantly improve the targeting performance of Samurdhi.  This  paper  examines  only  the  PMT  method,  although  we  recognize  that  this  is  one  of  many  targeting  methods used around the world (Alatas et al., 2012;  Alkire and Seth, 2013; Klasen and Lange, 2015; Brown  et al., 2016; Diamond et al., 2016; Sabates‐Wheeler et al. 2015; Del Ninno and Mills, 2015; Kydd and Wylde,  2011).  This  is  because  our  goal  is  to  inform  the  efforts  of  the  Sri  Lankan  government,  which  already  distributes Samurdhi transfers based on self‐reported income and is in the process of updating this system,  a component of which is to replace self‐reported income with a vector of household attributes to identify  beneficiaries (World Bank, 2016d).  2 The Samurdhi program provides monthly cash benefits to almost 1.5 million families, and accounts for over 80% of Sri Lanka’s  cash  transfer  spending.  The  program  also  provides  other  assistance  to  its  beneficiaries,  including  microfinance,  housing,  and  banking services.  3 For instance, the disability benefit would need to include criteria relating to severity of disability.  4  Although the survey was nationally representative, data for the Northern and Eastern regions, affected by conflict at the time,  were excluded for the purposes of the paper due to concerns about data quality.  2    In the next section, we explain the rationale for the PMT as a tool for measuring poverty. In Section III we  describe the data and general set‐up of the PMT formula. In Section IV we present results and discuss the  selection of the best‐performing models. This section demonstrates that PMT simulations outperform the  targeting approach used in the Samurdhi program. Section V presents results of the robustness checks that  we conduct on our primary PMT model. The final section presents conclusions and suggested next steps.      II. The Rationale for a Proxy Means Test     PMT‐based targeting has been adopted in many low‐ and middle‐income countries since the 1990s. Case  studies  on  performance  in  terms  of  targeting  incidence  suggest  that  the  PMT  approach  has  been  very  successful and outperformed other targeting mechanisms (Grosh, 1994). For example, in Chile and Mexico  approximately 90 percent of social assistance reached the bottom 40 percent of the population when a  PMT was adopted (Castañeda and Lindert, 2005).  Beyond Latin America, Armenia introduced a PMT in  1994  for  targeting  cash  transfers  (World  Bank,  1999,  2003),  Indonesia  has  adopted  PMT  for  targeting  subsidized rice rations and transfers following the  removal of fuel subsidies (Sumarto et al.,  2000), and  Turkey  introduced  PMT‐based  targeting  in  2002  (Ayala,  2003).  In  the  South  Asia  region,  PMT‐based  targeting systems have been employed in Pakistan and Bangladesh (Sharif, 2009; Hou, 2008).     The  PMT  determines  eligibility  for  a  program  based  on  an  index  of  easily  observable  household  characteristics, such as the quality of the household’s dwelling, ownership of durable goods, demographic  structure, and the education and employment status of adult household members (Grosh et al., 2008).  Statistical analysis of data from household surveys is normally used to refine the set of indicators included  in the index and to estimate their respective weights. Information collected from each program applicant  is then used to construct a household‐specific ‘PMT score’, which is a proxy for the family’s relative welfare  level in the population. This score is used to determine eligibility for safety net programs and potentially  also  the  level  of  benefits.  A  household  is  eligible  for  the  program  if  its  PMT  score  falls  below  a  predetermined cutoff score.      Although  actual  household  income  is  in  theory  a  more  accurate  measure  of  welfare  (and  indeed  self‐ reported income is currently used as a main eligibility criterion for the Samurdhi program), it can be difficult  to  accurately  measure  or  estimate  reliably  in  countries  like  Sri  Lanka,  where  a  large  proportion  of  households  are  self‐employed  or  informally  employed. 5  The  value  of  informal  transfers  like  gifts  and  remittances is also difficult to measure. If income self‐declarations are difficult to verify, households have  a temptation to understate income in order to qualify for benefits. In cases like Sri Lanka where accurate  data  on  household  consumption  is  also  burdensome  to  collect  and  difficult  to  verify,  self‐reported  consumption  faces  similar  drawbacks  as  a  targeting  approach.  The  PMT  offers  a  way  to  estimate  a  household’s welfare level without utilizing self‐declared income or consumption.                                                                 5In the first quarter of 2016, one=third of all workers were own account workers (Department of Census and Statistics, 2016).   3    Because the PMT formula provides a prediction of consumption, it is susceptible to inaccuracies, both by  including ineligible households and excluding eligible households. Figure 1 depicts the two different types  of targeting errors that arise. In this example, the target group consists of all households below the poverty  line. ‘Inclusion errors’ are cases in which households who are above the true cutoff score (the poverty line)  get accepted into the program. ‘Exclusion errors’ are cases where poor households fall above the cutoff  score and are refused entry into the program. The magnitude of these ‘inclusion’ and ‘exclusion’ errors  depends  on  the  level  of  poverty  and  the  cutoff  score.  For  example,  as  the  poverty  rate  in  a  country  increases, holding the cutoff constant, more of the poor will be excluded from selection at the same time  that  fewer  non‐poor  are  included.  Similarly,  reducing  the  cutoff  score  increases  exclusion  errors,  while  reducing  inclusion  errors.  Balancing  these  errors  is  a  key  component  of  selecting  cut‐offs  using  a  PMT.  Recent empirical evidence from PMT targeting in Pakistan and Bangladesh shows that targeting less than  about 20 percent of the population leads to many poor households being excluded, but also reduces the  number of non‐poor households that are included (Hou, 2008; Sharif, 2009). Minimizing such errors also  requires care in data collection to ensure accurate assessment of household poverty (Grosh & Baker, 1995;  Sharif, 2009). Including other information (such as verifiable income) in the beneficiary selection process  can also help reduce targeting errors.    Figure 1.  Interpreting the targeting performance of programs*    * Note: The target population is all households below the poverty line.      III. Methodology    We determine the set of variables to be used in the final PMT formula based primarily on statistical analysis  of  household  survey  data.  The  goal  is  to  identify  a  small  number  of  objective  and  verifiable  household  characteristics that together provide a good proxy for a household’s welfare. Each irrelevant characteristic  decreases the precision of the model and increases the complexity and cost of data collection. Candidate  4    variables should be well correlated with poverty and have the following three characteristics (Coady et al.,  2004):   The  set  of  variables  should  be  small  enough  that  it  is  feasible  and  cost‐effective  to  collect  the  required data from a significant share of the population.   Each selected variable must be easy to measure and observe.   Each selected variable should be difficult for the household to manipulate.    A broad range of candidate variables is typically drawn from a detailed survey data set—for example, a  household  budget  survey  or  a  multi‐topic  survey—that  includes  detailed  information  on  consumption,  employment, education, health, housing, and family structure for a population representative sample. In  this paper, we use HIES 2016, the most recent detailed household survey of this type available.     We first reduce the set of candidate variables through analysis of variance (ANOVA), in which we try to  model  the  determinants  of  the  log  of  per  capita  household  consumption.  We  use  ANOVA  to  discard  variables with low partial sum of squares (SS), in other words, variables that are poor at explaining variation  in consumption. This yields three plausible models of the determinants of the log of per capita household  consumption. The first is a typical PMT model that includes characteristics of the household head but does  not include any variables with an SS below 2. The second is restricted to variables with SS above 3.5, and  excludes  characteristics  of  the  household  head.  The  third  model  is  much  more  selective  and  drops  any  variables with an SS below 10.6 This exercise was initially conducted using the HIES 2012/13 and feedback  was obtained from various Sri Lankan government agencies during 2015‐17 before finalizing the model  specifications.    An OLS regression of the log of per capita household consumption on the three model specifications is then  conducted  to  simplify  interpretation  of  the  magnitude  and  significance  of  coefficients  for  predicting  poverty. We then measure the extent to which the model correctly identifies the poor. Following Narayan  and  Yoshida  (2005),  individuals  are  categorized  into  four  groups  according  to  whether  their  true  and  predicted welfare levels fall above or below the defined cutoff score. Those whose true welfare falls below  the cutoff score constitute the  target group, while those with predicted welfare below the cutoff score  constitute the eligible group. Individuals whose true and predicted welfare measures put them on the same  side of the cutoff are considered targeting successes.    Prediction  errors  in  the  model  may  lead  some  eligible  households  to  be  excluded  from  the  program  (exclusion errors) while other ineligible households are included (inclusion errors). These are also known  respectively  as  Type  I  and  Type  II  errors,  and  are  summarized  in  Figure  2.  The  undercoverage  rate  is  calculated by dividing the number of cases of Type I error by the total number of individuals who should  get benefits (e1/n1). Increased undercoverage reduces the impact of the program on the welfare level of  the intended beneficiaries, but carries no budgetary cost. The leakage rate, on the other hand, is calculated  by  dividing  the  number  in  the  Type  II  error  category  by  the  number  of  persons  served  by  the  program                                                               6 In addition to some characteristics of head of household, the only exception is the variable “drinking water source inside”, which  does not satisfy the SS cutoff criteria but is left in the model because it is considered to be an important predictor of poverty.   5    (e2/m1).  Leakage has no effect on the welfare impact of the program on the intended beneficiaries, but  increases program costs. We define the PMT eligible share as the share of the total population eligible for  benefits  at  a  given  threshold  (m1/n).  This  includes  the  correctly  and  incorrectly  identified  eligible  population (using the PMT formula), as a share of the total population.     Figure 2. Illustration of Type I and Type II errors    Target group  Non‐target group  Total    Eligible: predicted by PMT    Targeting Success (s1)  Type II error (e2)  m1  formula    Ineligible:  predicted by    Type I error (e1)  Targeting Success (s2)  m2  PMT formula    Total  n1  n2   n        While it is desirable to reduce both undercoverage and leakage, there is a trade‐off between the two. The  ultimate  choice  of  cutoff  needs  take  into  account  the  size  of  the  budget  and  the  average  benefit  per  recipient household. In analyzing the Samurdhi program, we present a range for this trade‐off while varying  the eligibility cutoff. We also evaluate the  incidence of targeting based on the PMT model,  i.e. the extent  to  which  the  model  selects  beneficiaries  with  per  capita  consumption  towards  the  bottom  of  the  consumption distribution, and selects relatively few, if any, from the wealthier households at the top of the  distribution.    Once a beneficiary group is selected, however, it is important for programs to implement a mechanism to  review cases  of potential  exclusion  errors. We recommend  designing a grievance  or appeals process to  review particular households that may have been excluded due to scoring higher on one or two important  predictors. For example, smaller households are less likely to be poor and therefore more likely to receive  a higher PMT score. However, this may miss smaller vulnerable households like those headed by elderly  people caring for orphaned grandchildren. A grievance process can help address specific cases of exclusion  like these.    Data and Variables    The  HIES  is  a  multi‐topic  survey  conducted  every  three  years  by  Sri  Lanka’s  Department  of  Census  and  Statistics  (DCS).  The  survey  includes  modules  on  consumption,  education,  health,  income,  household  characteristics,  assets,  and  information  on  access  to  social  safety  net  programs.  The  nationally  representative survey included 21,756 households from all regions of Sri Lanka, including areas of the North  and East that were excluded from previous rounds due to conflict.     In this study, we aim to develop a PMT formula that is consistent across different definitions of a household.  The HIES includes data collected at the household level, while eligibility for Samurdhi is determined at the  family  level.  Households  are  defined  as  those  in  a  dwelling  that  share  a  cooking  pot,  while  families  are  6    defined according to nuclear family relationships.7 It is therefore possible that more than one family may  reside in a single household. Partly because of this, we present three models of the PMT: Model 1 includes  36  predictors  of  consumption,  inclusive  of  9  household  head  variables.  Model  2  excludes  head  characteristics,  and  therefore  includes  27  predictors,  while  a  more  parsimonious  Model  3  has  only  18  predictors. 8  Models  2  and  3  exclude  head  characteristics  because  current  targeting  of  the  Samurdhi  program is done at the family level, and there may be significant differences between household and family  head  information.  Although  including  more  variables  predicts  welfare  slightly  better,  including  more  variables in the model makes data collection more costly and increases the chance of errors. PMT models  used in other countries are usually similar to Model 1 and include characteristics of the household head. In  fact, the results of the three models are not substantially different from each other, and all three lead to  considerably better targeting than the existing selection method.    While income typically fluctuates as a result of both permanent and transitory income shocks, households  typically smooth consumption over time, so we use the log of per capita household consumption as the  measure of welfare. Consumption comprises monthly expenditure on both durables and non‐durables, as  well as the reported rental value of owner‐occupied housing. The DCS has published official poverty lines  for each district based on the 2016 HIES. We use these district poverty lines to construct a district price  index, and deflate the consumption measure by this index.9 This enables us to set a single cutoff score for  households across the country. The PMT score for a household is created by multiplying its predicted log  real per capita consumption by 100.     The household head characteristics included in Model 1 are age, gender, marital status, and employment  status  (government,  semi‐government,  private,  or  self‐employment).  Household  demographics  include  categorical household size variables, the dependency ratio (the share of all household members that are  older than 64 or younger than 15), and the highest education level of household members not currently  enrolled  in  school.  We  include  several  household  assets,  including  ownership  of  a  computer,  cooker,  electric  fan,  refrigerator,  land  phone,  washing  machine,  water  pump,  motorcycle,  car  or  van,  three‐ wheeler, and four‐wheel tractor. Housing quality and facilities variables included are bedrooms per person,  an inside drinking water source, the use of electricity for lighting, the presence of floor tiles/terrazzo, walls  made of brick/cabok/cement, and the presence of an inside toilet. Due to the household/family distinction,  instead of considering the number of rooms within a household, we use rooms per capita.10 Further, we  consider the highest education level of all household members.                                                                 7 However, the precise definition of a family used by the Samurdhi program does not seem to exist, possibly to allow for context‐ specific interpretations of a family.   8See Appendix Table A1 for a comparison across models used in other papers developing a PMT in South Asia including Narayan  and Yoshida (2005), Sharif (2009) and Hou (2008).  9 The spatial price index for a district is computed as the ratio of district poverty line to national poverty line.  Spatially price adjusted  consumption is computed by deflating the nominal consumption by relevant spatial price indices of the districts. DCS computed  the district poverty lines by using a spatial price index, considering the price variations among districts for the selected basket of  food items consumed as per HIES 2016 survey.   10 We expect rooms per capita will be more similar for families and households than total rooms in the household.   7    Ownership of a four‐wheel tractor is included in Models 1 and 2 to assess the importance of agricultural  livelihood‐related assets in determining poverty. However, this variable was dropped in Model 3 due to the  potential for excluding poor agricultural households that own a tractor.  We also drop land phone and water  pump variables in Model 3. Land phones are likely to become obsolete over time, and just 2 percent of  households own water pumps, limiting the contribution of these variables as predictors of poverty. Other  variables (see Table A1) were dropped from Model 3 because of their limited explanatory power. We also  tested the inclusion of district and sector categorical variables in the model, but this did not alter the results  significantly.11      IV. Results    After several iterations of models testing the inclusion of different variables, we present three models that  fit  the  HIES  data  well  (Table  1).  Model  2  differs  from  Model  1  only  in  the  exclusion  of  household  head  variables.  Model  3  is  a  restricted  version  of  Model  2,  retaining  only  highly  significant  coefficients,  with  partial sum of squares above particular thresholds (see section II above). Model 1 is the typical PMT model.  If  the  program  eligibility  continues  to  be  determined  at  the  family  level,  however,  Model  3  would  be  preferable, because it performs almost as well as Model 2 and requires less intensive data collection and  verification.    All models generate high R‐squared statistics, with Model 3 having a slightly lower R‐squared as expected  due to the lower number of variables. In Model 1, several of the household head characteristics are not  significant contributors to the PMT score. However, widowhood of the head, age, and head working in a  government,  semi‐government  or  self‐employed  job  all  affect  the  PMT  score  significantly.  Across  all  models, categorical household size variables are the largest contributors to the PMT score, with the score  decreasing as household size increases. This is typically the case in a PMT because welfare is defined in (log)  per capita terms, which mechanically makes household size a crucial predictor. The remaining coefficient  contributions  to  the  PMT  score  are  fairly  straightforward,  with  asset  ownership  and  housing  quality  contributing positively to the score.                                                                     11Because of their small impact, and the potential objections that could be raised from including such variables, they are omitted  from  the  models  presented  here.  Results  from  specifications  including  location  variables  are  available  from  the  authors  upon  request.   8    Table 1. Estimated PMT Models        Model 1  Model 2  Model 3  Variables  Mean  Coeff.  S.E.  Coeff.  S.E.  Coeff.  S.E.  HH head characteristics                        Female head   0.22  0.00  (0.01)              Marital status of head (Reference category: never married)  Married   0.82  0.00  (0.03)              Widowed   0.14  0.01  (0.03)              Divorced   0.00  ‐0.01  (0.05)              Separated  0.02  ‐0.04  (0.03)              Age  52.30  ‐0.00***  (0.00)              Employment status of head (Reference category: Not employed, Own account worker, or Contributing family worker)  Govt/semi‐govt employee  0.10  0.10***  (0.01)              Private employee  0.31  0.00  (0.01)              Employer  0.02  0.20***  (0.02)                                      HH demographics                       Household size (Reference category: 6 or more members)  1 member  0.02  0.82***  (0.03)  0.83***  (0.03)  0.73***  (0.03)  2 members  0.08  0.58***  (0.02)  0.58***  (0.02)  0.54***  (0.02)  3 members  0.17  0.41***  (0.01)  0.42***  (0.01)  0.40***  (0.01)  4 members  0.28  0.27***  (0.01)  0.29***  (0.01)  0.28***  (0.01)  5 members  0.24  0.16***  (0.01)  0.17***  (0.01)  0.17***  (0.01)  Highest education level of members not currently enrolled (Reference category: less than primary or no education)  Grade 10   0.43  0.09***  (0.02)  0.09***  (0.02)        O/L  0.22  0.14***  (0.02)  0.14***  (0.02)        A/L  0.24  0.22***  (0.02)  0.22***  (0.02)  0.12***  (0.01)  University degree  0.07  0.35***  (0.02)  0.35***  (0.02)  0.24***  (0.01)  Dependency ratio  0.36  ‐0.12***  (0.01)  ‐0.13***  (0.01)  ‐0.14***  (0.01)                          HH assets  (yes=1)                       Computer  0.22  0.12***  (0.01)  0.13***  (0.01)  0.14***  (0.01)  Cooker  0.56  0.19***  (0.01)  0.19***  (0.01)  0.20***  (0.01)  Electric fan  0.64  0.12***  (0.01)  0.12***  (0.01)  0.13***  (0.01)  Refrigerator  0.55  0.11***  (0.01)  0.11***  (0.01)  0.12***  (0.01)  Washing machine  0.22  0.13***  (0.01)  0.14***  (0.01)  0.14***  (0.01)  Land phone  0.30  0.05***  (0.01)  0.04***  (0.01)        Water pump  0.02  0.16***  (0.02)  0.15***  (0.02)        Motorcycle   0.40  0.10***  (0.01)  0.11***  (0.01)  0.12***  (0.01)  Car/van  0.10  0.40***  (0.01)  0.42***  (0.01)  0.42***  (0.01)  Three‐wheeler  0.16  0.14***  (0.01)  0.14***  (0.01)  0.15***  (0.01)  Four‐wheel tractor  0.01  0.20***  (0.03)  0.20***  (0.03)                                Housing quality and facilities                        Bedrooms per person  0.64  0.15***  (0.01)  0.14***  (0.01)  0.17***  (0.01)  Have floor tiles/terrazzo  0.18  0.14***  (0.01)  0.15***  (0.01)  0.16***  (0.01)  Drinking water source: inside unit  0.61  0.03***  (0.01)  0.02***  (0.01)        Electricity for lighting   0.98  0.09***  (0.02)  0.08***  (0.02)        Have wall of brick/kabok/cement  0.93  0.02  (0.01)  0.02  (0.01)        Have toilet within unit  0.98  0.07***  (0.02)  0.07***  (0.02)                                Constant      8.34***  (0.05)  8.22***  (0.03)  8.49***  (0.01)  Observations     21756  21756  21756  R‐squared      0.533  0.526  0.520  Note: The score weights are derived by multiplying coefficient values by 100. A given household’s PMT score is then the sum product of the  weights with the household’s variable values, including the constant (i.e. for Model 1, adding variable scores for household to constant of 834).  The dependency ratio is defined as the share of members younger than 15 years and older than 65 years in the household.  9    The top panel of Table 2 displays the proportion of the population in different quantiles of the true per  capita consumption quantiles (columns) deemed eligible for Samurdhi benefits by Model 1. The PMT cutoff  scores (rows) are set at the 20th, 30th and 40th percentiles of the true per capita consumption distribution,  implying that around 20, 30, and 40 percent of the population with scores below the respective cutoffs  would be eligible for benefits.12 As is evident from the table, the share of households eligible for benefits  increases monotonically as the cutoff rises. According to the HIES, 40.2 and 37.1 percent of population in  the bottom decile and quintile, respectively, were beneficiaries of Samurdhi in 2016. By applying a PMT  with the weights estimated in Model 1, around 75 percent of the bottom decile, and 65 percent of the  bottom quintile, would be eligible if the PMT cutoff score were established at the 30th percentile of the true  consumption distribution. This rule would select around 24 percent of the population overall.     Table 2.  Comparative Targeting Performance of Model 1  Bottom  Bottom  Top  Quantiles of the true consumption distribution=>  Top Quintile  All  Decile  Quintile  Decile  Eligible share                 Existing Samurdhi beneficiaries  40.2  37.1  3.8  2.2  18.8  PMT cutoff score*  Score: 856 (10th percentile)  17.5  12.0  0.0  0.0  2.9  Score: 868 (15th percentile)  34.3  25.0  0.1  0.0  6.8  Score: 878 (20th percentile)  49.3  39.1  0.3  0.1  11.9  Score: 887 (25th percentile)  64.3  53.6  0.5  0.3  17.5  Score: 895 (30th percentile)  75.8  65.5  0.9  0.5  23.7  Score: 902 (35th percentile)  84.7  75.6  1.9  1.1  30.2  Score: 909 (40th percentile)  90.0  83.0  3.0  1.8  36.6     Distribution of beneficiaries                 Existing Samurdhi beneficiaries  21.4  39.5  4.1  1.2  100  PMT cutoff score*  Score: 856 (10th percentile)  59.9  82.1  0.0  0.0  100  Score: 868 (15th percentile)  50.5  73.8  0.1  0.0  100  Score: 878 (20th percentile)  41.6  66.0  0.6  0.1  100  Score: 887 (25th percentile)  36.7  61.1  0.6  0.2  100  Score: 895 (30th percentile)  32.0  55.2  0.8  0.2  100  Score: 902 (35th percentile)  28.1  50.1  1.2  0.4  100  Score: 909 (40th percentile)  24.6  45.4  1.7  0.5  100   Notes: Similar PMT eligible share and distribution of beneficiaries statistics for Models 2 and 3 can be found in Appendix table A2.  * The PMT score cutoffs represent different percentiles of the true per capita consumption distribution. For example, the score  878 is derived by multiplying the 20th percentile of the log of the true consumption distribution by 100.    The bottom panel of Table 2 shows the distribution of beneficiaries by top and bottom consumption deciles  and quintiles for various cutoff scores under Model 1. We find that at all cutoffs, more of the program  benefits would accrue to the poor than at present. If Samurdhi was targeted based on a PMT, more than  50 percent of program beneficiaries would come from the poorest quintile at the 20 and 30 percent cutoffs,  compared  to  39.5  percent  based  on  the  program’s  current  beneficiary  population.  In  addition,  a  much  smaller share of the program would go to the top quintile or decile if beneficiaries were selected by PMT  than  the  current  methodology.  The  targeting  performance  is  considerably  better  than  the  existing                                                               12 Scores set at the 20th ,30th and 40th percentiles are 852, 868 and 882 respectively.  10    Samurdhi  allocation  rule,  increasing  the  poorest  quintile’s  share  of  benefits  from  39.5  percent  to  55.2  percent (at the 30% cutoff).    Another  important  goal  is  to  minimize  selection  of  richer  households.  Table  2  shows  that  the  PMT  far  outperforms  existing  Samurdhi  targeting  in  this  respect  as  well.  At  the  30  percent  cutoff,  0.8  and  0.2  percent  of  households  in  the  top  quintile  and  decile  would  be  eligible  for  benefits,  compared  to  an  estimated 4.1 and 1.2 percent of those in the top quintile and decile that currently benefit from Samurdhi.  The inclusion error, or the leakage rate, also increases as the cutoff score increases (Table 3). In setting the  cutoff, therefore, policy makers face a trade‐off between undercoverage and leakage given a fixed program  size and budget.     Table 3. Undercoverage, leakage and eligible share by cutoff score and model for the target population of  Bottom 25%     Model 1     Model 2     Model 3  Under‐ Leak Eligible  Under‐ Leaka Eligible  Under‐ Leaka Eligible  Cutoff score        coverage  age  share  coverage  ge  share  coverage  ge  share  Score: 856 (10th percentile)  89.6  11.5  2.9    89.9  12.4  2.9    90.8  11.8  2.6  Score: 868 (15th percentile)  78.1  19.5  6.8    77.9  17.9  6.7    78.2  19.8  6.8  Score: 878 (20th percentile)  64.6  25.5  11.9    65.1  24.7  11.6    66.7  25.2  11.1  Score: 887 (25th percentile)  51.3  30.5  17.5    52.5  30.6  17.1    52.3  31.0  17.3  Score: 895 (30th percentile)  39.3  36.0  23.7    40.0  36.0  23.5    41.0  36.6  23.2  Score: 902 (35th percentile)  29.2  41.3  30.2    30.1  41.1  29.7    30.6  41.7  29.8  Score: 909 (40th percentile)  21.0  46.1  36.6    21.8  45.9  36.1    22.0  46.4  36.4  * The PMT score cutoffs represent different percentiles of the true per capita consumption distribution. For example, the score  887 is derived by multiplying the 25th percentile of the log of the true consumption distribution by 100.    The results from Table 2 and Table A2 collectively present a clear argument for the consideration of the  proposed PMT model for targeting Samurdhi. A significantly higher share of the poor can be reached, and  inclusion  errors  from  the  program  can  be  simultaneously  minimized  relative  to  the  program’s  current  targeting method. Models 2 and 3 perform a few percentage points worse than Model 1 in undercoverage  and leakage at all cutoffs (Table 3). The advantage of Model 3 is its use of fewer predictors, making the  model simpler and cheaper to implement, but at the cost of slightly higher undercoverage and leakage.      Choice of Target Population    Sri Lanka’s official poverty headcount, based on the HIES 2016 data, was 4.1 percent. That survey reveals  18.8 percent of the population to be Samurdhi beneficiaries, but the true proportion is believed to be 20‐ 25 percent due to underreporting among survey respondents. For this reason, we recommend setting the  target population for Samurdhi as the bottom 25 percent.    Table  4  presents  the  shares  of  beneficiaries  identified  by  PMT,  by  (actual)  consumption  deciles  under  different cutoff rates and PMT models. The eligibility rates for all three models are more or less similar,  with  overall  coverage  of  17.5,  23.7  and  36.6  percent  for  target  populations  of  25,  30,  and  40  percent  11    respectively. In order to target the bottom 25 percent, it is recommended to set the cutoff score at the 30th  percentile (which would make 23.7 percent of households eligible). The corresponding undercoverage rate  for the three models is between 39 and 41 percent, and the leakage rate is about 36 percent. Using Model  1 with a 30 percent cutoff, the leakage rate would be 36 percent with 23.7 percent of the population eligible  for Samurdhi. More than 75 percent of the bottom decile would be eligible for Samurdhi (compared with  around 40 percent currently; see Table 2), and less than 1 percent of households in the top quintile would  be selected (versus 3.8 percent at present).    Table 4. Eligibility rates for deciles of the actual consumption under different PMT cutoff scores and PMT  models     Model 1     Model 2     Model 3  Decile  Score: 887  Score: 895  Score: 909  Score: 887  Score: 895  Score: 909  Score: 887  Score: 895  Score: 909     (25th  (30th  (40th     (25th  (30th  (40th     (25th  (30th  (40th  percentile)  percentile)  percentile)  percentile)  percentile)  percentile)  percentile)  percentile)  percentile)  1     64.3  75.8  90.0     62.7  75.2  89.3     62.5  74.5  89.2  2     42.8  55.1  76.0     41.5  54.8  75.1     42.0  53.4  74.8  3     27.0  38.3  59.9     26.7  36.9  58.6     27.2  36.7  58.2  4     17.2  27.4  48.8     16.9  26.9  47.7     17.5  26.7  48.4  5     9.8  17.0  34.5     9.9  16.9  33.6     9.7  16.4  34.0  6     7.6  12.3  25.8     7.7  12.5  25.2     7.4  12.4  25.6  7     3.5  5.8  15.8     3.2  5.9  15.6     3.7  6.7  16.4  8     2.0  3.6  9.2     1.7  3.5  9.7     1.9  3.8  10.3  9     0.8  1.4  4.2     0.7  1.5  4.8     0.8  1.4  5.2  10     0.3  0.5  1.8     0.2  0.5  1.6     0.2  0.4  1.8  Total     17.5  23.7  36.6     17.1  23.5  36.1     17.3  23.2  36.4      Welfare impact of improving targeting efficiency  We  have  so  far  examined  the  PMT  formula  from  the  perspective  of  targeting  efficiency.  A  related,  and  equally important question is: what kind of welfare improvements we can expect with the application of  these formulas in transferring benefits to eligible beneficiaries? We present one case which could serve as  a useful example, although there are multiple ways in which we could answer this question. Narayan and  Yoshida (2005) discuss more scenarios and describe the basic methodology in detail.    Table 5 presents the welfare outcomes, measured by the Foster‐Greer‐Thorbecke (FGT) index under three  scenarios.  The  first  case  is  the  baseline  data  collected  in  HIES  2016,  in  which  household  consumption  includes Samurdhi benefits. The poverty headcounts at the national poverty line of Rs. 4,166 per month  and the $3.20 per day for lower middle‐income countries in this baseline scenario are 4.08% and 9.50%,  respectively. In the second scenario, Samurdhi benefits are subtracted from the consumption expenditures  of all households. The third scenario modifies the second scenario by re‐introducing the Samurdhi benefits  (Rs. 1,732 per capita) for households in the bottom 20% of the consumption distribution, identified by the  PMT formula and a 25th percentile cutoff score.    The amount Rs. 1,732 was obtained by dividing the total Samurdhi benefits received by all households,  according to HIES 2016, by the population in the bottom 20% of the welfare distribution. This new allocation  12    rule would effectively raise Samurdhi benefits by five times for eligible households, but assume that the  benefits will be perfectly targeted towards the poorest 20% of the population.13 Bottom 20% is chosen as  the target population since about 20% of the population currently receives Samurdhi benefits. The PMT  score  cutoff  of  25%  is  used  to  identify  approximately  the  bottom  20%  households  based  on  Table  3.  Scenario 3 in Table 5 is budget neutral compared to Scenario 1 since the total Samurdhi benefits subtracted  in  Scenario  2  are  simply  re‐distributed  among  eligible  households  according  to  their  PMT  score.  The  consumption values and Samurdhi payments in all of the scenarios are conducted at the per capita level in  order to make the scenarios comparable.    Table 5: Comparison between different transfer schemes   Poverty  Poverty  Poverty  Scenarios  Headcount index  Gap Index  Severity Index    α =0  α =1  α =2  1. Baseline scenario (Per capita consumption)        a. National Poverty Line  4.08%  0.006  0.002  b. $3.20 International Poverty Line  9.73%  0.018  0.005  c. $5.50 International Poverty Line  39.67%  0.113  0.044          2. Per capita consumption minus Samurdhi payment        a. National Poverty Line  4.87%  0.009  0.003  b. $3.20 International Poverty Line  10.92%  0.022  0.007  c. $5.50 International Poverty Line  40.58%  0.121  0.050          3. Household consumption minus Samurdhi payment plus  Rs.1732 (all per capita) for eligible households identified by        the PMT formula  a. National Poverty Line  1.63%  0.003  0.001  b. $3.20 International Poverty Line  5.50%  0.009  0.002  c. $5.50 International Poverty Line  37.01%  0.087  0.030  Note: The poverty line for this exercise is set at Rs. 4,166 per person per month, the official national poverty line in  2016. The international poverty line is in 2011 PPP dollars per person per day converted to 2016 Rupees. The α refers  to the parameter in the FGT index. Analysis based on HIES 2016. Scenario 3 allows for some amount of mistargeting  since the redistribution is based on the PMT formula. The $3.20 and the $5.50 lines refer to the thresholds for Lower  Middle‐Income Countries and Upper Middle‐Income Countries, respectively, according to World Bank definitions.    The  last  three  columns  of  Table  5  present  the  following  FGT  measures  for  the  scenarios  we  examine:  poverty headcount index (α=0), poverty gap index (α=1), and poverty severity index (α=2). We see that the  poverty  headcount  rates  set  at  the  national  poverty  line  and  the  $3.20  line  are  4.08  percent  and  9.73  percent,  respectively,  in  the  baseline  scenario.  In  this  scenario,  households  report  receiving  Samurdhi  benefits in the HIES 2016. In the second scenario, we remove the Samurdhi payments that households may  have been receiving. As a result, we see that the poverty headcount rates increase to 4.87 percent and  10.92 percent in this scenario due to lower consumption levels. In the third scenario, recipient households,  identified using the PMT formula (Model 1) presented in this paper, are given Rs. 1,732 per person per                                                               13  Using the government’s actual budget on Samurdhi payments during 2016 would be more realistic than the scenario  examined here.  13    month. The resulting increase in household consumption lowers the national poverty measures. We see  that removing the Samurdhi payments from households would increase the poverty headcount index by  0.79 and 1.19 percentage points, respectively, under the national and $3.20 poverty lines. However, results  from  the  third  scenario  suggest  that  poverty  would  drop  to  1.63  percent  and  5.50  percent,  under  the  national  and  $3.20  lines,  respectively,  if  these  budget‐neutral  transfers  were  made  to  beneficiary  households  identified  by  the  PMT  formula.  These  results  suggest  that  using  the  PMT  method  would  significantly improve the poverty impact of Samurdhi transfers by effectively targeting benefits towards the  most needy households.      V. Robustness     This section examines the robustness of our PMT model to various issues. First, we examine performance  of the PMT model when the analysis is conducted with different sample sizes. Second, we examine how  much the performance of the model varies by whether individual survey quarters or the full annual sample  is used to estimate the PMT coefficients.  We finally examine PMT performance at sub‐national levels and  for certain demographic groups.    PMT performance and sample size  We  often  rely  on  household  surveys  to  design,  verify,  and  refine  the  PMT  model.  Cost  and  logistical  considerations  are  often  an  important  factor  when  implementing  household  surveys.  This  raises  the  following  question:  how  much  does  changing  the  sample  size  of  the  household  survey  affect  the  performance  of  the  PMT  model  built  from  it?  Having  the  answer  to  this  question  would  help  relevant  organizations optimize scarce resources. We address this question by taking random subsamples of HIES  2016, which surveyed 21,765 households. We do not change variables in the PMT model presented in Table  1, although we recognize that the variables in the PMT model would depend on the specific sample used  to  design  it.  We  estimate  the  PMT  coefficients,  assign  PMT  scores  to  households,  and  simulate  the  beneficiaries  based  on  the  cutoffs  also  computed  from  samples  of  varying  sizes.  We  then  examine  the  performance of the PMT model in terms of undercoverage, leakage, eligibility, and estimated poverty rates  for varying rates of sample sizes.    14    Figure 3: PMT performance and sample size  60 50 40 Percent 30 20 10 0 Undercoverage (%) Leakage (%) Eligibility (%) Poverty rate (%) N=100 N=250 N=500 N=750 N=1000 N=10000 Full sample (N=21,757)     Figure 3 presents the results of these simulations. Each tick mark on the X‐axis represents results from a  simulation of a certain sample size. The different lines represent undercoverage, leakage, eligibility, and  poverty rates estimated for different samples. Figure A1 plots PMT scores estimated from the full sample  on  the  Y‐axis  against  the  one  estimated  from  a  smaller  sample  on  the  X‐axis.  In  Figure  3,  we  see  that  undercoverage  is  the  lowest  for  the  smallest  samples.  This  is  because  the  consumption  distributions  predicted  by  the  PMT  model  based  on  larger  samples  have  thinner  tails  than  the  distribution  of  actual  consumption based on the full sample (Figure A2).14 In other words, consumption estimated from larger  samples assigns fewer people as poor than there actually exist at any given poverty line. We can also see  this in the yellow line in Figure 3, which is sloped slightly downwards. The graph also suggests a trade‐off  between undercoverage on the one hand and leakage and eligibility on the other hand for samples smaller  than 1,000 households. We see the lines leveling off between sample size of 750 and 1,000 households,  suggesting the optimal sample size to be around 1,000 households.        PMT performance and survey period    Another important question in the design of PMT pilots is the survey period. Ideally, the survey would be  fielded uniformly across the quarters so that the consumption estimates (which often rely on a recall or  diary of consumption in the previous week or two weeks) are not biased by seasonality. However, doing  this in practice may not be feasible due to logistical or budgetary reasons. This raises the following question:  how does the performance of the PMT model change across different calendar quarters? We address this  question  by  implementing  Model  1  on  quarterly  subsamples  of  HIES  2016.  In  other  words,  we  do  not  change the variables in the PMT model, but only estimate its coefficients for the quarterly subsamples and  predict  consumption  that  can  be  rescaled  to  obtain  the  PMT  scores.  These  PMT  scores  and  the  actual  consumption values are then used to measure the performance metrics of undercoverage, leakage, and  eligibility.                                                                 14  The  Law  of Large Numbers  suggests  that  the estimate  of  the  consumption  based  on  larger samples will have  a  smaller variance than estimates based on smaller samples.  15    Figure 4 compares the performance of the PMT model estimated using the (full) annual and the quarterly  samples. We see some variation in the undercoverage, leakage, and eligibility across the quarters, although  this variation is not nearly as large as we see for different sample sizes in Figure 3.15  This result alleviates  some concern that a PMT pilot that is only conducted during a few months of a year may still give valid  results provided it is not based on a very small sample.    Figure 4: PMT performance and survey quarter  60 50 40 30 20 10 0 Undercoverage (%) Leakage (%) Eligibility (%) Poverty rate (%) Q1 (N=5,429) Q2 (N=5,540) Q3 (N=5,056) Q4 (N=4,511) Full/annual sample   Note: HIES 2016 was conducted during January‐December 2016. The surveys were conducted roughly evenly across the survey  months. The variables in the PMT model are the same for all the samples but PMT coefficients are estimated for each sample.      Although  HIES  interviews  were  conducted  fairly  uniformly  across  the  survey  quarters,  we  find  some  differences in the sample sizes across the quarters. Could the differences in PMT performance we observe  across  quarters  be  due  to  sample  size  in  addition  to  seasonality?  Figures  A3‐A5  present  results  of  the  simulations in which we draw random samples of 4,500, 1,000, and 250 households, respectively, in each  quarter.16 We also present three scenarios for the annual sample: same sample size drawn from the full  year, sum of all the quarterly samples, and the all 21,756 households interviewed in the survey. We see  that the performance of the PMT models varies slightly more when we use constant (and smaller) samples  compared  to  Figure  4  in  which  the  full  available  sample  was  used  across  the  quarters.  The  model  performance  varies  significantly  when  we  use  very  small  samples  of  250  households  per  quarter.  The  takeaway from Figures 4 and A3‐A5 is that variation in PMT performance across quarters may not be a  concern if large samples are used.      PMT performance at sub‐national levels                                                               15  The differences in poverty rates across the quarters may simply reflect the seasonality of household consumption,  which is why a national estimate of poverty should be based on a survey that covers all months.  16  The sample size of 4,500 was chosen to maximize the number of observations per quarter while keeping it constant  across the quarters (Q4 surveyed only 4,511 households). The sample size of 1,000 was chosen since we previously  found that this may be the sample size beyond which gains in the performance of the PMT model may be very small.  The sample size of 250 was chosen to allow the full sample to be 1,000 households.  16      How  does  the  performance  of  the  PMT  differ  across  provinces  and  districts?  In  Table  A3  we  present  undercoverage, leakage and PMT eligible share by province and district, using a 30 percent cutoff score  and taking the bottom 25 percent as the target population (i.e. the poor and near‐poor). Separating leakage  and undercoverage rates by district is important to determine whether the model causes disproportionate  error rates for any particular areas. As expected, there is considerable variation in the share of population  in each district that would be eligible, and therefore in the undercoverage and leakage rates. For example,  using the PMT formula, only 9.8 and 11.7 percent of households in Colombo and the Western Province  respectively would be eligible, reflecting their low incidence of poverty. Undercoverage is highest in the  Western Province, at 49‐52 percent. This is because the poverty rate is low in that province, and the small  share of poor people is more difficult to target. On the other hand, in the Northern province, where the  poverty rate is high, we find higher coverage and very low leakage rates.      PMT performance for different demographic groups    Tables A4 and A5 provide sensitivity analysis by breaking down targeting performance by sector, household  size and age of the household head. In Table A4 we find the highest eligibility in the estate sector, which  tends to be disadvantaged in a variety of ways, and the lowest eligibility in the urban sector. These results  are similar to the results reported in Narayan and Yoshida (2005). In Table A6 it is evident that the share of  households in the population and the bottom 25 percent is larger both as household size and the age of  the household head increase. However, the current proportion of Samurdhi beneficiaries does not increase  with household size. Using the PMT formula, eligibility rises in line with increases in the share of poor as  household size increases. Similar results can be found when considering the age of the household head.    It would be advisable to first validate the PMT model in the field before applying it in practice, to determine  whether adjustments to the selection criteria are needed. For example, while smaller households and those  with heads under the age of thirty are less likely to be poor on average, certain portions of these groups  may be more in need of access to social programs. This necessity may not be captured through just the  PMT  formula,  which  evaluates  eligibility  based  on  a  given  set  of  criteria  applied  to  average  statistical  relationships  for  the  entire  population.  Additional  selection  criteria  may  also  be  region  specific.  Such  adjustments were found necessary during the pilot of the model developed by Narayan and Yoshida (2005).      Other robustness checks: Sectoral models, quantile regression, estimators, and out‐of‐sample test  This section presents results from a few additional robustness exercises of the PMT model presented in this  paper. The first exercise examines if targeting performance improves if PMT scores are generated using  separate PMT models for urban, rural, and estate sectors instead of a single model for the entire country.  Table  A6  presents  coefficients  of  the  national  model  along  with  individual  models  for  urban,  rural,  and  estates.  There  are  some  large  differences  in  the  magnitude  and  sign  of  the  coefficients  between  the  sectoral models. For example,  education is a stronger predictor of household consumption in rural  and  estate sectors than in the urban sector; the lower returns to education in urban areas may simply be a  17    consequence of higher average education levels than in rural and estate sectors.17 Table A7 summarizes  the targeting efficiency of the set‐up in which the PMT score for a household is assigned depending on the  sector it lives in. We see that the undercoverage, leakage, and eligibility rates are largely similar (perhaps  there  is  a  modest  improvement  in  undercoverage  and  leakage)  to  the  results  for  the  baseline  model  presented in Table 3. This suggests that the differences in coefficients we observe for the sectoral models  do not necessarily translate into large improvements in targeting efficiency.    The  next  exercise  examines  if  targeting  performance  improves  when  a  PMT  model  is  estimated  using  quantile regression rather than OLS regression. Quantile regression can be an attractive alternative to OLS  regression since it is less sensitive to outliers and allows us to calibrate the PMT model to the bottom end  of the population distribution that we are typically interested in for social protection programs (del Ninno  and Mills, 2015; Stoeffler et al., 2015, Brown et al., 2016). Table A8 summarizes the targeting performance  of  our  PMT  model  estimated  using  quantile  regression  at  the  median  and  20th  percentiles  of  the  consumption distribution. The cutoff scores for program eligibility are chosen such that total program size  is kept the same as in our baseline results in Table 3. We see that undercoverage and leakage rates are very  similar  between  Tables  3  (OLS)  and  A8  (quantile)  and  within  one  percentage  point  of  each  other  for  comparable scenarios.     The PMT cutoff scores (which correspond to various percentiles of the true consumption distribution), that  yield the same eligibility shares as in Table 3 are lower than those in Table 3. The eligibility share is higher  when a PMT model is estimated using quantile regression compared to OLS estimation when we use the  same PMT score cutoffs, because predicted consumption (thus, lower PMT scores) will also be lower when  the model is estimated for lower quantiles.18 Since a PMT model based on quantile regression increases  eligibility shares, we need to compare scenarios with similar eligibility shares to get a sense of whether  targeting  performance would be better than  with OLS regression. This finding is consistent with  that in  Brown et al. (2015), who also find that quantile regression estimated at lower quantiles results in lower  undercoverage but at the expense of higher leakage and eligibility rates. Although Stoeffler et al. (2015)  implement quantile regression for Cameroon and argue that it gives better results than OLS regression,  they do not present evidence of this in terms of performance measures.     Next, we experiment with probit and logit estimators to determine the weights of the proxy means test. In  particular,  we  regress  the  probability  that  a  household’s  per  capita  consumption  falls  below  the  25th  percentile of the welfare distribution, on the same set of characteristics used for the proxy means test.  Households  are  eligible  if  the  predicted  probability  of  being  poor  is  below  a  particular  threshold.  This  provides an alternative way of determining the weights assigned to household characteristics in the PMT                                                               17  A Hausman test rejects the null hypothesis that the difference in coefficients between the individual sectoral models  and the national model is not systematic at the 1% significance level. The relevant Chi‐square statistic for the urban,  rural, and estate models is ‐185.11, ‐366.13, and ‐83.68, respectively with 36 degrees of freedom.   18  We do not present quantile regression results that show a decrease in undercoverage and an increase in leakage  and eligibility compared with OLS regression.  18    model. In practice, using probit or logit to determine the weights makes very little difference, as leakage  and undercoverage rates change by less than one percentage point.     The  final  exercise  conducts  a  simple  out‐of‐sample  test  to  examine  the  sensitivity  of  the  targeting  performance to the choice of the sample used to estimate the PMT model. We implement this as a two‐ fold cross‐validation exercise in which we split the sample into two parts (say, A and B). We first estimate  the PMT model using sample A, predict consumption for sample B, and compute performance measures  for sample B. We then conduct the same exercise with sample B. We finally compare the performance of  these two scenarios to the one with the full sample. We assume that the bottom 25% of the population is  targeted and the 25th percentile PMT cutoff score is used. Table A9 presents the results of this exercise.  Although we only see small differences in the performance measures across the samples, these differences  are likely to be aggravated in smaller samples. This exercise is difficult to evaluate since we do not estimate  the  standard  errors  of  the  performance  measures.  But  if  Table  A9  gives  any  indication,  out‐of‐sample  validation is not a concern if a sample as large as HIES 2016 is used to estimate the PMT model.       VI. Conclusion     The PMT method has been successfully used to distribute social safety net benefits in many countries. A  PMT formula is preferable to a verified means test (e.g. an income criterion) in the Sri Lankan context,  because reliable data on income are not available for many workers. The PMT is also attractive because it  provides  a  single  index  of  welfare  that  can  be  used  for  harmonized  targeting  of  several  different  social  welfare programs. Finally, an advantage of the PMT over other targeting methods is its transparency and  verifiability.  It  provides  a  clear,  unbiased  determination  of  a  household’s  eligibility  whereas  other  approaches, such as simple means tests and community‐level targeting, are more susceptible to reporting  errors  and  imprecise  definitions,  and  may  be  inconsistently  applied  in  different  areas.  Despite  these  arguments  for  using  PMT  in  Sri  Lanka,  we  recognize  that  this  method  of  identifying  beneficiaries  of  government transfers may fall short in effectively reducing poverty (Brown et al. 2016).    We  have  estimated  and  tested  three  models  that  parsimoniously  predict  household  welfare  from  observable and verifiable information. These models have similar targeting performance, but the model  that  includes  characteristics  of  the  household  head  slightly  outperforms  those  that  exclude  these  characteristics. Any of these proposed PMT formulas would significantly improve the targeting efficiency  and  coverage  of  Samurdhi  relative  to  the  existing  targeting  approach,  which  is  based  on  self‐declared  income. We expect that an examination of other programs, including elderly support and disability benefit  programs, would show similar potential improvements in targeting performance from adopting a PMT.    An important issue when considering a PMT in the Sri Lankan context is that Samurdhi eligibility is currently  determined separately for each family, whereas the PMT formula is based on a household‐level survey. It  is  not  possible  to  accurately  verify  whether  the  definition  of  the  household  unit  used  in  the  HIES  is  comparable to that of the family unit used by the Samurdhi program. This is complicated by the fact that  neither does a formal definition of a family exist, nor does there appear to be one applied uniformly by  19    Grama Niladharis to select beneficiaries. The household head characteristics used in Model 1 are unlikely  to match those of the family head in all cases. Further, even the use of household assets across models  may  be  inaccurate  to  the  extent  that  household  and  family  assets  differ,  and  family  size  will  be  systematically lower than household size. It may therefore be worth considering using the household‐level  model  and  adjusting  program  rules  as  needed  to  account  for  multiple  families  in  a  single  (eligible)  household.    Two further considerations are important. First, the choice of eligibility cutoff is key, since it influences both  the number of eligible households and the PMT’s targeting performance. A higher cutoff simultaneously  increases coverage among the target group and increases leakage of benefits to those outside the target  group. The choice of cutoff is ultimately dependent on policy priorities, the size of the budget, and the  desired average benefit. Second, it is recommended that the formula should be updated every 6 years to  reflect structural changes in living standards and patterns of poverty. Such an update would be in line with  the  triennial  timetable  for  the  HIES.  Finally,  the  basic  household  level  information  used  to  determine  household  eligibility  should  be  collected  and  updated  more  frequently  for  existing  beneficiaries  or  new  applicants, taking into account budgetary and practical considerations, but ideally every two to three years.    We recommend a few steps for validating and refining the models presented in this paper. A pilot survey  to collect additional data on household characteristics, assets and household consumption could be used  to validate and refine the PMT formula. The data could also be used to verify the extent of measurement  error in the PMT formula due to potential differences in definitions of household and family. This pilot could  also be used to validate the PMT model by checking if particular types of households are systematically  included  or  excluded  (inclusion  and  exclusion  errors).  Additional  criteria  can  be  proposed  for  selecting  beneficiaries in these scenarios. An important aspect of this pilot should be to verify the definition of the  family that is used as the unit of program eligibility. This can be done by collecting information on the family  structure  within  households.  In  addition  to  this,  Grama  Niladharis,  who  are  responsible  for  selecting  beneficiaries, can be enquired for the definition of family they use.    In addition to these issues, there are practical aspects of program implementation that we do not address  here but may be critical in determining program success. A deep assessment of the current implementation  process  may  help  in  identifying  and  addressing  sources  of  implementation  errors.  Designing  a  proper  grievance  or  appeals  mechanism  can  help  reduce  potential  exclusion  errors.  For  example,  smaller  households are less likely to be poor and therefore more likely to receive a higher PMT score. However,  this  may  miss  smaller  vulnerable  households  like  those  headed  by  single  parents  or  widows  with  small  children. A redress process can help address specific cases of exclusion like these. An effective outreach  strategy  to enroll the intended population can  help  in reducing  exclusion errors. Similarly, designing  an  effective  exit  strategy  to  remove  relevant  beneficiaries  from  the  program  is  crucial  in  order  to  reduce  inclusion  errors  and  to  make  the  program  budget‐friendly.  Future  extensions  to  our  work  could  also  examine the concept of vulnerability threshold, which is set above the targeting threshold and defines a  set of households that  can be monitored and assisted if needed ‐ i.e. in the event of a shock, the incidence  of which can be monitored with rapid phone surveys.    20    Another issue that could be considered relates to the use of administrative data in the PMT process. One  possibility is to compare the profile of current Samurdhi beneficiaries from administrative data with those  stated beneficiaries in a representative household survey. This examination may reveal discrepancies that  provide  hints  about  implementation  failures.  Another  possibility  is  to  use  administrative  data  that  are  aggregated at pre‐defined geographic variables. Possibilities include share of households with access to  piped water, average classroom size, access to roads, etc. The advantage of including administrative data  in the PMT formula would be that it would be less subject to manipulation by households and more timely  than household surveys. However, for this to function effectively, mechanisms need to be in place to ensure  that the administrative data are complete, vetted, and fed into the PMT process in a timely manner.    Finally,  further  study  needs  to  be  conducted  on  whether  PMT  can  be  complemented  with  additional  targeting methods for short‐term targeting,  for example, to respond to natural disasters. One possibility is  to use data from satellite imagery – which can be potentially obtained more frequently than household  surveys –  to narrow pockets of poverty within disaster‐affected areas (Engstrom et al., 2017). The PMT  could be subsequently used to identify beneficiaries of emergency assistance within these areas. Another  possibility is to potentially incorporate variables derived from remote sensing data in the PMT formula. The  advantage of these variables would be that they may be less costly to collect than household surveys, less  subject to manipulation by households, and provide more timely information on household welfare. The  capacity  of  government  agencies  in  countries  like  Sri  Lanka  may  not  be  currently  sufficient  to  process  remote  sensing  data,  but  this  may  change  in  the  due  course  of  time.  This  may  also  be  an  avenue  of  collaboration between government agencies and development partners.  21    VII. References   Alatas,  Vivi,  Abhijit  Banerjee,  Rema  Hanna,  Benjamin  A.  Olken,  and  Julia  Tobias.  "Targeting  the  poor:  evidence from a field experiment in Indonesia." The American economic review 102, no. 4 (2012): 1206‐ 1240.  Alkire, Sabina, and Suman Seth. "Selecting a targeting method to identify BPL households in India." Social  indicators research 112, no. 2 (2013): 417‐446.  Ayala  Consulting.  2002.  “Final  Report:  Workshop  on  Conditional  Cash  Transfers  Programs’  Operational  Experience.” Paper presented at workshop in Puebla, Mexico, April 29–May 1  Brown,  Caitlin;  Ravallion,  Martin;  van  de  Walle,  Dominique.  2016.  A  Poor  Means  Test?  :  Econometric  Targeting in Africa. Policy Research Working Paper;No. 7915. World Bank, Washington, DC. © World Bank.  https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/25814 License: CC BY 3.0 IGO.  Castañeda, T. and K. Lindert. 2005. “Designing and Implementing Household Targeting Systems: Lessons  from Latin America and the United States”, Social Protection Discussion Paper Series No. 0526” The World  Bank, Washington DC  Coady, D., M.E. Grosh, and J. Hoddinott. 2004. “Targeting of transfers in developing countries: Review of  lessons and experience”. Vol. 1, World Bank Publications. The World Bank, Washington DC   Del Ninno, Carlo and Bradford Mills, 2015 (Eds.), "Safety Nets in Africa: Effective Mechanisms to Reach the  Poor and Most Vulnerable." The World Bank, Washington D.C.   Department  of  Census  and  Statistics,  Labour  Force  Statistics  Quarterly  Bulletin,  available  at:  http://www.statistics.gov.lk/samplesurvey/LFS_Q1_Bulletin_WEB_2016_final.pdf  Department  of  Census  and  Statistics  and  World  Bank.  2015.  “The  spatial  distribution  of  poverty  in  Sri  Lanka”, available at:  http://www.statistics.gov.lk/poverty/SpatialDistributionOfPoverty2012_13.pdf  Diamond,  Alexis, Michael  Gill, Miguel Angel Rebolledo Dellepiane, Emmanuel Skoufias,  Katja Vinha, and  Yiqing Xu. "Estimating poverty rates in target populations: An assessment of the simple poverty scorecard  and alternative approaches." (2016).  Engstrom,  Ryan;  Hersh,  Jonathan;  Newhouse,  David.  2017.  Poverty  from  Space  :  Using  High‐Resolution  Satellite  Imagery  for  Estimating  Economic  Well‐Being.  Policy  Research  Working  Paper;No.  8284.  World  Bank, Washington, DC.  Grosh, M., C. Del Ninno, E. Tesliuc, and A. Ouerghi. 2008.“For protection and promotion: The design and  implementation of effective safety nets”. The World Bank, Washington DC.  Grosh,  M.,  and  J.  Baker.  1995.  “Proxy  Means  Tests  for  Targeting  Social  Programs:  Simulations  and  Speculation”. Working Paper 118, Living Standards Measurement Study, The World Bank, Washington DC.  Grosh, M. 1994. “Administering Targeted Social Programs in Latin America: From Platitudes to Practice.”  The World Bank, Washington DC  Hou, X. (2008) Challenges of Targeting the Bottom Ten Percent: Evidence from Pakistan. Mimeo (Draft),  The World Bank, Washington DC  Kidd,  Stephen,  and  Emily  Wylde.  "Targeting  the  Poorest:  An  assessment  of  the  proxy  means  test  methodology."  AusAID  Research  Paper,  Australian  Agency  for  International  Development,  Canberra,  Australia (2011).  Klasen,  Stephan,  and  Simon  Lange.  "Targeting  performance  and  poverty  effects  of  proxy  means‐tested  22    transfers:  Trade‐offs  and  challenges."  No.  231.  Discussion  Papers,  Ibero  America  Institute  for  Economic  Research, 2015.  Narayan, A., T. Viswanath and N. Yoshida. 2005. “Proxy Means Test for Targeting Welfare Benefits in Sri  Lanka”, PREM Working Paper Series, Report No. SASPR‐7. The World Bank, Washington DC  Sabates‐Wheeler,  Rachel,  Alex  Hurrell,  and  Stephen  Devereux.  "Targeting  social  transfer  programmes:  Comparing  design  and  implementation  errors  across  alternative  mechanisms."  Journal  of  International  Development 27, no. 8 (2015): 1521‐1545.  Sharif,  I.A.  2009.  “Building  a  Targeting  System  for  Bangladesh  based  on  Proxy  Means  Testing”,  Social  Protection Discussion Paper, No.  0914. The World Bank, Washington DC   Stoeffler,  Quentin,  Pierre  Nguetse‐Tegoum,  and  Bradford  Mills.  "Generating  a  system  for  targeting  unconditional cash transfers in cameroon." Effective Targeting Mechanisms for the Poor and Vulnerable in  Africa. Washington, DC: World Bank (2015).  Sumarto, S., A. Suryahadi, and L. Pritchett. 2000. “Safety Nets and Safety Ropes: Comparing the Dynamic  Benefit Incidence of Two Indonesian ‘JPS’ Programs.” Social Monitoring and Early Response Unit Working  Paper, February  World  Bank.  1999.  “Improving  Social  Assistance  in  Armenia.”  Human  Development  Unit,  Country  Department III, Europe and Central Asia Region, World Bank Report No. 19385‐AM. Washington DC  World Bank. 2003. Armenia: Public Expenditure Review. World Bank Report 24434‐AM. Poverty Reduction  and Economic management Unit, Europe and Central Asia Region. Washington DC  World Bank. 2016a. “Proxy Means Test for Poverty Targeting in Iraq: Technical Note”. The World Bank,  Washington DC  World  Bank.  2016b.  “Proxy  Means  Test  for  Poverty  Targeting  in  Kurdistan:  Technical  Note”.  The  World  Bank, Washington DC  World  Bank.  2016c.  “Sri  Lanka  Poverty  and  Welfare:  Recent  Progress  and  Remaining  Challenges”,  No.  103281. The World Bank, Washington DC  World Bank. 2016d. Sri Lanka ‐ Social Safety Nets Project (English). Washington, D.C. : World Bank Group.  http://documents.worldbank.org/curated/en/285991480906853560/Sri‐Lanka‐Social‐Safety‐Nets‐Project    23    VII. Appendix     Table A1. Comparison of predictors used for Proxy Means Testing models in South Asia    Variables    Sri Lanka    Bangladesh  Pakistan    Present  Narayan &      Study  Yoshida  Sharif  Hou    Model 1  Model 2  Model 3  (2005)  (2009)  (2008)  HH demographics              Household size   X  X  X  X  X  X  Dependency ratio  X  X  X        Highest education level (split into grade 10, O‐ X  X  X        level, A‐level and degree)  (partial)  Member age        X  X  X  Head characteristics               Age  X      X  X  X  Education  X      X  X  X  Occupation  X      X  X  X  Marital status  X      X  X  X  Gender  X      X  X  X  HH assets               Computer  X  X  X    X    Cooker  X  X  X  X      Electric fan  X  X  X  X    X  Refrigerator  X  X  X  X  X    Land phone  X  X      X    Washing machine  X  X  X        Water pump  X  X          Motorcycle   X  X  X  X  X    Car/van  X  X  X  X      Three‐wheeler  X  X  X        Four‐wheel tractor  X  X    X  X    Tube well  X  X        X  TV         X  X  X  Cattle/livestock        X  X  X  Bicycle        X    X  Radio/CD or cassette player        X      Sewing machine        X      Watch           X    Air conditioner          X    Housing quality and facilities               Bedrooms per person  X  X  X  X  X  X  Type of latrine  X  X    X  X  X  Drinking water source: inside unit  X  X          Electricity for lighting   X  X      X  X  Have floor tiles/terasso  X  X  X        Have walls of brick/kabok/cement  X  X    X  X  X  Have water pump  X  X          Type of roof           X  X  Type of fuel for cooking        X  X    24    Land ownership/lease/rent        X  X  X  Location characteristics        X    X  Community characteristics         X      Access to remittances           X      Table A2.  Estimated PMT eligible share and distribution of beneficiaries by actual per capita consumption  deciles for different PMT cutoff scores for Models 2 and 3  Bottom  Bottom  Top  Top  Quantiles of the true consumption distribution=>  All  Decile  Quintile  Quintile  Decile    Model 2  Eligible share                 Existing Samurdhi beneficiaries  40.2  37.1  3.8  2.2  18.8  PMT cutoff score*  Score: 878 (20th percentile)  49.3  38.6  0.2  0.2  11.6  Score: 895 (30th percentile)  75.2  65.0  1.0  0.5  23.5  Score: 909 (40th percentile)  89.3  82.2  3.2  1.6  36.1     Distribution of beneficiaries                 Existing Samurdhi beneficiaries  21.4  39.5  4.1  1.2  100  PMT cutoff score*  Score: 878 (20th percentile)  42.5  66.5  0.4  0.1  100  Score: 895 (30th percentile)  32.1  55.4  0.8  0.2  100  Score: 909 (40th percentile)  24.7  45.5  1.8  0.5  100    Model 3  Eligible share                 Existing Samurdhi beneficiaries  40.2  37.1  3.8  2.2  18.8  PMT cutoff score*  Score: 878 (20th percentile)  46.8  36.9  0.3  0.2  11.1  Score: 895 (30th percentile)  74.5  63.9  0.9  0.4  23.2  Score: 909 (40th percentile)  89.2  82.0  3.5  1.8  36.4     Distribution of beneficiaries                 Existing Samurdhi beneficiaries  21.4  39.5  4.1  1.2  100  PMT cutoff score*  Score: 878 (20th percentile)  42.1  66.4  0.5  0.2  100  Score: 895 (30th percentile)  32.1  55.0  0.8  0.2  100  Score: 909 (40th percentile)  24.5  45.0  1.9  0.5  100  See notes for Table 2.           25    Figure A1: Sample size and PMT performance        Figure A2: Distribution of actual vs. predicted consumption for using different sample sizes      26    Figure A3: PMT performance and survey quarter (N=4,500 per quarter)   60 50 40 30 20 10 0 Undercoverage (%) Leakage (%) Eligibility (%) Poverty rate (%) Q1 (N=4,500) Q1 (N=4,500) Q1 (N=4,500) Q1 (N=4,500) Annual (N=4,500) Annual (N=18,000) Annual (N=21,756)     Figure A4: PMT performance and survey quarter (N=1,500 per quarter)  60 50 40 30 20 10 0 Undercoverage (%) Leakage (%) Eligibility (%) Poverty rate (%) Q1 (N=1,000) Q2 (N=1,000) Q3 (N=1,000) Annual (N=1,000) Annual (N=4,000) Annual (N=21,756)     Figure A5: PMT performance and survey quarter (N=250 per quarter)  60 50 40 30 20 10 0 Undercoverage (%) Leakage (%) Eligibility (%) Poverty rate (%) Q1 (N=250) Q2 (N=250) Q3 (N=250) Annual (N=250) Annual (N=1,000) Annual (N=21,756)         27    Table A3. Undercoverage and leakage by province and district*      Model 1  Model 2  Model 3  Province /  Samurdhi  Under‐  Leak‐ PMT  Under‐  Leak‐ PMT  Under‐ Leak‐ PMT  District  Beneficiary  cover‐ age  eligible  cover‐ age  eligible  cover‐ age  eligible  Population  age  share  age  share  age  share  Western  9.1  48.6  38.9  11.7  51.4  38.6  11.0  52.2  39.8  11.0  Colombo  5.0  37.6  50.7  9.8  37.0  46.6  9.1  35.1  47.5  9.6  Gampaha  11.9  51.7  30.9  10.4  56.4  30.9  9.4  56.7  32.0  9.5  Kalutara  11.6  51.6  35.4  17.5  54.4  38.6  17.4  57.4  39.9  16.6  Central  17.8  30.2  34.4  33.7  30.1  34.1  33.6  31.7  35.2  33.3  Kandy  19.7  35.2  30.5  27.7  37.2  30.4  26.8  39.3  33.1  27.0  Matale  20.6  35.7  37.4  28.5  36.8  37.6  28.1  39.5  37.4  26.8  Nuwara Eliya  12.4  20.1  37.5  48.5  16.5  36.6  50.0  16.7  36.5  49.7  Southern  21.5  39.4  35.9  22.4  40.9  36.5  22.1  41.8  36.4  21.7  Galle  18.9  37.7  35.2  21.5  39.6  37.0  21.4  40.7  36.5  20.9  Matara  24.2  41.0  27.3  25.7  42.1  27.5  25.3  42.2  28.1  25.5  Hambantota  22.5  39.0  52.2  19.8  41.1  51.6  18.9  43.7  51.7  18.1  Northern  38.1  24.2  37.8  44.7  24.0  38.2  45.1  24.2  37.8  44.7  Jaffna  38.2  20.0  38.5  49.2  20.2  38.7  49.2  21.4  38.3  48.2  Mannar  42.4  30.1  51.3  38.3  26.9  50.6  39.4  24.8  49.4  39.6  Vavuniya  22.6  25.5  54.8  24.5  30.3  56.2  23.7  21.3  53.8  25.3  Mullaitivu  52.9  36.4  23.2  45.3  34.8  26.0  48.2  35.4  25.5  47.4  Kilinochchi  44.7  25.8  25.1  57.9  25.1  26.1  59.2  25.9  26.5  58.9  Eastern  29.8  40.8  29.2  30.9  38.7  30.4  32.6  40.0  29.4  31.4  Batticaloa  34.9  41.8  22.6  36.1  38.9  22.1  37.6  42.1  20.0  34.8  Ampara  26.2  45.7  48.3  23.3  44.4  50.4  24.9  44.3  49.6  24.6  Trincomalee  29.2  35.4  17.4  36.9  33.7  19.5  38.8  33.8  18.9  38.5  North Western  19.4  45.3  44.4  19.5  48.3  44.9  18.6  49.6  44.7  18.0  Kurunegala  22.0  49.9  42.9  18.1  52.0  42.5  17.3  52.5  41.6  16.8  Puttalam  14.0  34.2  46.8  22.3  39.4  49.0  21.4  42.6  49.9  20.6  North Central  18.0  45.8  44.8  20.6  46.3  45.8  20.7  47.3  47.3  20.9  Anuradhapura  18.1  45.4  44.3  19.9  47.5  45.3  19.5  47.8  47.6  20.2  Polonnaruwa  17.6  46.5  45.7  22.0  44.1  46.6  23.4  46.4  46.7  22.5  Uva  20.7  35.9  36.6  36.6  35.7  36.1  36.5  36.5  37.5  36.8  Badulla  15.2  37.7  37.6  36.4  36.9  37.4  36.7  36.0  36.9  37.0  Monaragala  30.5  32.8  34.8  36.9  33.5  33.8  35.9  37.5  38.6  36.4  Sabaragamuwa  24.3  41.9  28.2  29.2  42.4  27.1  28.6  43.6  28.3  28.4  Ratnapura  27.9  36.1  23.6  32.9  36.5  22.8  32.4  38.3  24.3  32.1  Kegalle  19.7  51.5  36.4  24.4  51.9  34.8  23.6  52.4  35.4  23.6  * For target population of bottom 25% and cutoff score at the 30th percentile.    Table A4. Undercoverage and leakage by sector*      Model 1  Model 2  Model 3     Samurdhi  Under‐  Leakage  PMT  Under‐  Leakage  PMT  Under‐  Leakage  PMT  beneficiaries  coverage  eligible  coverage  eligible  coverage  eligible  share  share  share  Urban  11.6  46.4  41.5  12.8  45.8  41.1  12.9  48.0  42.6  12.7  Rural  21.0  40.2  35.7  24.2  41.4  35.8  23.7  42.2  36.1  23.5  Estate  8.4  23.0  33.9  58.3  20.7  33.5  59.7  23.3  34.7  58.7  All  18.8  39.3  36.0  23.7  40.0  36.0  23.5  41.0  36.6  23.2  * For target population of bottom 25% and cutoff score at the 30th percentile.    28    Table  A5.  Sensitivity  analysis:  Undercoverage  and  leakage  by  household  size  and  age  of  head,  for  target  population below bottom 25% and cutoff score at bottom 30%      Model 1  Model 2  Model 3     Samurdhi  Under  Leakag PMT  Under  Leak  PMT  Under  Leakag PMT  beneficiaries  coverag e  eligible  coverag age  eligible  covera e  eligible  e  share  e  share  ge  share  Household    size                     1  21.5  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  2‐3  17.3  72.3  39.6  6.4  76.6  40.9  5.5  83.1  37.6  3.8  4‐5  18.2  40.7  4‐  23.2  40.4  39.4  23.2  40.8  40.5  23.4  6+  21.7  24.0  30.8  46.4  24.8  31.4  46.3  24.7  31.8  46.6  Age  of  household                             head      < 15  0.0  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  15‐29  11.0  42.5  26.5  22.4  33.0  32.0  28.2  34.3  31.7  27.5  30‐45  16.1  37.4  36.2  24.4  32.3  37.6  27.0  32.5  38.2  27.2  45‐60  21.3  40.8  36.9  22.4  42.3  37.1  21.9  43.8  37.3  21.4  60+  19.1  38.9  35.7  24.9  44.9  33.4  21.6  46.3  34.3  21.4      Table A6: Estimated PMT Models by sector     Urban  Rural  Estate  Variables  Coeff.  S.E.  Coeff.  S.E.  Coeff.  S.E.  HH head characteristics                     Female Head   0.02  (0.02)  0.01  (0.01)  ‐0.07*  (0.04)  Married   ‐0.10  (0.07)  0.05  (0.03)  0.02  (0.14)  Widowed   ‐0.09  (0.07)  0.04  (0.03)  0.08  (0.14)  Divorced   ‐0.14  (0.12)  0.03  (0.06)  0.22  (0.35)  Separated  ‐0.06  (0.08)  ‐0.02  (0.04)  0.04  (0.16)  Age  ‐0.00**  (0.00)  ‐0.00***  (0.00)  ‐0.00**  (0.00)  Employment:                     Govt/semi‐govt employee  0.07***  (0.03)  0.11***  (0.01)  0.04  (0.05)  Private employee  0.06***  (0.02)  ‐0.01  (0.01)  ‐0.01  (0.03)  Employer  0.21***  (0.04)  0.20***  (0.02)  0.00  (.)                       HH demographics                    Household size (relative to 6 or more): 1 member  0.75***  (0.08)  0.82***  (0.04)  0.83***  (0.12)  2 members  0.53***  (0.04)  0.59***  (0.02)  0.53***  (0.06)  3 members  0.39***  (0.03)  0.41***  (0.01)  0.43***  (0.05)  4 members  0.24***  (0.02)  0.28***  (0.01)  0.30***  (0.04)  5 members  0.15***  (0.02)  0.16***  (0.01)  0.18***  (0.03)  Highest education level of members not currently enrolled:            Grade 10   ‐0.03  (0.06)  0.11***  (0.02)  0.07*  (0.04)  O/L  0.06  (0.06)  0.15***  (0.02)  0.13**  (0.05)  29    A/L  0.15**  (0.06)  0.23***  (0.02)  0.24***  (0.06)  University degree  0.26***  (0.07)  0.35***  (0.02)  0.43***  (0.12)  Dependency ratio  ‐0.10***  (0.03)  ‐0.12***  (0.01)  ‐0.22***  (0.05)                       HH assets  (yes=1)                    Computer  0.14***  (0.02)  0.11***  (0.01)  0.09*  (0.06)  Cooker  0.15***  (0.02)  0.19***  (0.01)  0.18***  (0.03)  Electric fan  0.06**  (0.02)  0.13***  (0.01)  ‐0.06*  (0.03)  Refrigerator  0.09***  (0.02)  0.11***  (0.01)  0.07*  (0.04)  Washing machine  0.15***  (0.02)  0.11***  (0.01)  0.19**  (0.08)  Land phone  0.10***  (0.02)  0.03***  (0.01)  0.06**  (0.03)  Water pump  0.12  (0.18)  0.14***  (0.02)  0.44***  (0.11)  Motorcycle   0.01  (0.02)  0.13***  (0.01)  0.10*  (0.05)  Car/van  0.40***  (0.03)  0.39***  (0.01)  0.37***  (0.13)  Three‐wheeler  0.15***  (0.02)  0.14***  (0.01)  0.14***  (0.04)  Four‐wheel tractor  0.07  (0.19)  0.20***  (0.03)  0.00  (.)                       Housing quality and facilities                     Bedrooms per person (DCS def’n)  0.23***  (0.03)  0.15***  (0.01)  0.17***  (0.06)  Have floor tiles/terasso  0.16***  (0.02)  0.12***  (0.01)  0.22**  (0.10)  Drinking water source: inside unit  0.13***  (0.02)  0.01  (0.01)  ‐0.04  (0.05)  Electricity for lighting   0.04  (0.10)  0.08***  (0.02)  0.16***  (0.06)  Have wall of brick/kabok/cement  0.04  (0.04)  0.01  (0.01)  0.01  (0.04)  Have toilet within unit  0.10**  (0.05)  0.05**  (0.02)  0.29***  (0.06)                       Constant   8.48***  (0.14)  8.32***  (0.05)  8.15***  (0.18)  Observations  3,429   17,394   933   R‐squared   0.565  0.514  0.403      Table A7. Targeting efficiency with separate rural/urban/estate PMT models  Cutoff score  Under‐coverage  Leakage  Eligible share  Score: 856 (10th percentile)  89.5  12.2  3.0  Score: 868 (15th percentile)  77.4  17.4  6.8  Score: 878 (20th percentile)  63.5  24.1  12.0  Score: 887 (25th percentile)  50.1  29.8  17.8  Score: 895 (30th percentile)  37.9  35.4  24.0  Score: 902 (35th percentile)  27.8  40.6  30.4  Score: 909 (40th percentile)  20.9  45.8  36.5  Note: Model 1 specification was used to generate this table. Target  population assumed to be bottom 25% of consumption distribution.        30    Table A8. Targeting efficiency with quantile regression  Median    Cutoff score  Under‐coverage  Leakage  Eligible share  Score: 854 (9.6th percentile)  89.7  11.0  2.9  Score: 867 (14.4th percentile)  77.9  18.7  6.8  Score: 877 (19.3th percentile)  64.3  25.1  11.9  Score: 885 (23.9th percentile)  51.6  30.7  17.5  Score: 893 (28.8th percentile)  39.2  35.7  23.7  Score: 900 (33.5th percentile)  28.9  41.2  30.2  Score: 907 (38.6th percentile)  20.9  46.0  36.6    20th percentile    Cutoff score  Under‐coverage  Leakage  Eligible share  Score: 826 (2.7th percentile)  89.7  12.3  2.9  Score: 838 (5.0th percentile)  78.2  20.1  6.8  Score: 848 (7.5th percentile)  64.7  25.7  11.9  Score: 856 (10.1th percentile)  51.6  31  17.5  Score: 863 (13.0th percentile)  39.6  36.1  23.7  Score: 870 (16.1th percentile)  29.2  41.3  30.2  Score: 877 (19.5th percentile)  21.2  46.1  36.6  Note: Model 1 specification was used to generate this table. Target  population assumed to be bottom 25% of consumption distribution. The  cutoff scores were chosen to obtain the same program size as in Table 3.        Table A9. Out‐of‐sample tests  Cutoff score  Under‐coverage  Leakage  Eligible share  Full sample  51.3  30.5  17.5  Half‐sample A used to estimate PMT model  52.0  31.9  17.4  Half‐sample B used to estimate PMT model  50.5  29.8  17.9  Note: Model 1 specification was used to generate this table. Target population  assumed to be bottom 25% of consumption distribution and a PMT score cutoff of  887 (25th percentile).    31    Poverty & Equity Global Practice Working Papers (Since July 2014) The Poverty & Equity Global Practice Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. This series is co‐published with the World Bank Policy Research Working Papers (DECOS). It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and contribute to development policy discussions around the world. For the latest paper, visit our GP’s intranet at http://POVERTY. 1 Estimating poverty in the absence of consumption data: the case of Liberia Dabalen, A. L., Graham, E., Himelein, K., Mungai, R., September 2014 2 Female labor participation in the Arab world: some evidence from panel data in Morocco Barry, A. G., Guennouni, J., Verme, P., September 2014 3 Should income inequality be reduced and who should benefit? redistributive preferences in Europe and Central Asia Cojocaru, A., Diagne, M. F., November 2014 4 Rent imputation for welfare measurement: a review of methodologies and empirical findings Balcazar Salazar, C. F., Ceriani, L., Olivieri, S., Ranzani, M., November 2014 5 Can agricultural households farm their way out of poverty? Oseni, G., McGee, K., Dabalen, A., November 2014 6 Durable goods and poverty measurement Amendola, N., Vecchi, G., November 2014 7 Inequality stagnation in Latin America in the aftermath of the global financial crisis Cord, L., Barriga Cabanillas, O., Lucchetti, L., Rodriguez‐Castelan, C., Sousa, L. D., Valderrama, D. December 2014 8 Born with a silver spoon: inequality in educational achievement across the world Balcazar Salazar, C. F., Narayan, A., Tiwari, S., January 2015 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 1 9 Long‐run effects of democracy on income inequality: evidence from repeated cross‐sections Balcazar Salazar,C. F., January 2015 10 Living on the edge: vulnerability to poverty and public transfers in Mexico Ortiz‐Juarez, E., Rodriguez‐Castelan, C., De La Fuente, A., January 2015 11 Moldova: a story of upward economic mobility Davalos, M. E., Meyer, M., January 2015 12 Broken gears: the value added of higher education on teachers' academic achievement Balcazar Salazar, C. F., Nopo, H., January 2015 13 Can we measure resilience? a proposed method and evidence from countries in the Sahel Alfani, F., Dabalen, A. L., Fisker, P., Molini, V., January 2015 14 Vulnerability to malnutrition in the West African Sahel Alfani, F., Dabalen, A. L., Fisker, P., Molini, V., January 2015 15 Economic mobility in Europe and Central Asia: exploring patterns and uncovering puzzles Cancho, C., Davalos, M. E., Demarchi, G., Meyer, M., Sanchez Paramo, C., January 2015 16 Managing risk with insurance and savings: experimental evidence for male and female farm managers in the Sahel Delavallade, C., Dizon, F., Hill, R., Petraud, J. P., el., January 2015 17 Gone with the storm: rainfall shocks and household well‐being in Guatemala Baez, J. E., Lucchetti, L., Genoni, M. E., Salazar, M., January 2015 18 Handling the weather: insurance, savings, and credit in West Africa De Nicola, F., February 2015 19 The distributional impact of fiscal policy in South Africa Inchauste Comboni, M. G., Lustig, N., Maboshe, M., Purfield, C., Woolard, I., March 2015 20 Interviewer effects in subjective survey questions: evidence from Timor‐Leste Himelein, K., March 2015 21 No condition is permanent: middle class in Nigeria in the last decade Corral Rodas, P. A., Molini, V., Oseni, G. O., March 2015 22 An evaluation of the 2014 subsidy reforms in Morocco and a simulation of further reforms Verme, P., El Massnaoui, K., March 2015 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 2 23 The quest for subsidy reforms in Libya Araar, A., Choueiri, N., Verme, P., March 2015 24 The (non‐) effect of violence on education: evidence from the "war on drugs" in Mexico Márquez‐Padilla, F., Pérez‐Arce, F., Rodriguez Castelan, C., April 2015 25 “Missing girls” in the south Caucasus countries: trends, possible causes, and policy options Das Gupta, M., April 2015 26 Measuring inequality from top to bottom Diaz Bazan, T. V., April 2015 27 Are we confusing poverty with preferences? Van Den Boom, B., Halsema, A., Molini, V., April 2015 28 Socioeconomic impact of the crisis in north Mali on displaced people (Available in French) Etang Ndip, A., Hoogeveen, J. G., Lendorfer, J., June 2015 29 Data deprivation: another deprivation to end Serajuddin, U., Uematsu, H., Wieser, C., Yoshida, N., Dabalen, A., April 2015 30 The local socioeconomic effects of gold mining: evidence from Ghana Chuhan-Pole, P., Dabalen, A., Kotsadam, A., Sanoh, A., Tolonen, A.K., April 2015 31 Inequality of outcomes and inequality of opportunity in Tanzania Belghith, N. B. H., Zeufack, A. G., May 2015 32 How unfair is the inequality of wage earnings in Russia? estimates from panel data Tiwari, S., Lara Ibarra, G., Narayan, A., June 2015 33 Fertility transition in Turkey—who is most at risk of deciding against child arrival? Greulich, A., Dasre, A., Inan, C., June 2015 34 The socioeconomic impacts of energy reform in Tunisia: a simulation approach Cuesta Leiva, J. A., El Lahga, A., Lara Ibarra, G., June 2015 35 Energy subsidies reform in Jordan: welfare implications of different scenarios Atamanov, A., Jellema, J. R., Serajuddin, U., June 2015 36 How costly are labor gender gaps? estimates for the Balkans and Turkey Cuberes, D., Teignier, M., June 2015 37 Subjective well‐being across the lifespan in Europe and Central Asia Bauer, J. M., Munoz Boudet, A. M., Levin, V., Nie, P., Sousa‐Poza, A., July 2015 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 3 38 Lower bounds on inequality of opportunity and measurement error Balcazar Salazar, C. F., July 2015 39 A decade of declining earnings inequality in the Russian Federation Posadas, J., Calvo, P. A., Lopez‐Calva, L.‐F., August 2015 40 Gender gap in pay in the Russian Federation: twenty years later, still a concern Atencio, A., Posadas, J., August 2015 41 Job opportunities along the rural‐urban gradation and female labor force participation in India Chatterjee, U., Rama, M. G., Murgai, R., September 2015 42 Multidimensional poverty in Ethiopia: changes in overlapping deprivations Yigezu, B., Ambel, A. A., Mehta, P. A., September 2015 43 Are public libraries improving quality of education? when the provision of public goods is not enough Rodriguez Lesmes, P. A., Valderrama Gonzalez, D., Trujillo, J. D., September 2015 44 Understanding poverty reduction in Sri Lanka: evidence from 2002 to 2012/13 Inchauste Comboni, M. G., Ceriani, L., Olivieri, S. D., October 2015 45 A global count of the extreme poor in 2012: data issues, methodology and initial results Ferreira, F.H.G., Chen, S., Dabalen, A. L., Dikhanov, Y. M., Hamadeh, N., Jolliffe, D. M., Narayan, A., Prydz, E. B., Revenga, A. L., Sangraula, P., Serajuddin, U., Yoshida, N., October 2015 46 Exploring the sources of downward bias in measuring inequality of opportunity Lara Ibarra, G., Martinez Cruz, A. L., October 2015 47 Women’s police stations and domestic violence: evidence from Brazil Perova, E., Reynolds, S., November 2015 48 From demographic dividend to demographic burden? regional trends of population aging in Russia Matytsin, M., Moorty, L. M., Richter, K., November 2015 49 Hub‐periphery development pattern and inclusive growth: case study of Guangdong province Luo, X., Zhu, N., December 2015 50 Unpacking the MPI: a decomposition approach of changes in multidimensional poverty headcounts Rodriguez Castelan, C., Trujillo, J. D., Pérez Pérez, J. E., Valderrama, D., December 2015 51 The poverty effects of market concentration Rodriguez Castelan, C., December 2015 52 Can a small social pension promote labor force participation? evidence from the Colombia Mayor program Pfutze, T., Rodriguez Castelan, C., December 2015 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 4 53 Why so gloomy? perceptions of economic mobility in Europe and Central Asia Davalos, M. E., Cancho, C. A., Sanchez, C., December 2015 54 Tenure security premium in informal housing markets: a spatial hedonic analysis Nakamura, S., December 2015 55 Earnings premiums and penalties for self‐employment and informal employees around the world Newhouse, D. L., Mossaad, N., Gindling, T. H., January 2016 56 How equitable is access to finance in turkey? evidence from the latest global FINDEX Yang, J., Azevedo, J. P. W. D., Inan, O. K., January 2016 57 What are the impacts of Syrian refugees on host community welfare in Turkey? a subnational poverty analysis Yang, J., Azevedo, J. P. W. D., Inan, O. K., January 2016 58 Declining wages for college‐educated workers in Mexico: are younger or older cohorts hurt the most? Lustig, N., Campos‐Vazquez, R. M., Lopez‐Calva, L.‐F., January 2016 59 Sifting through the Data: labor markets in Haiti through a turbulent decade (2001‐2012) Rodella, A.‐S., Scot, T., February 2016 60 Drought and retribution: evidence from a large‐scale rainfall‐indexed insurance program in Mexico Fuchs Tarlovsky, Alan., Wolff, H., February 2016 61 Prices and welfare Verme, P., Araar, A., February 2016 62 Losing the gains of the past: the welfare and distributional impacts of the twin crises in Iraq 2014 Olivieri, S. D., Krishnan, N., February 2016 63 Growth, urbanization, and poverty reduction in India Ravallion, M., Murgai, R., Datt, G., February 2016 64 Why did poverty decline in India? a nonparametric decomposition exercise Murgai, R., Balcazar Salazar, C. F., Narayan, A., Desai, S., March 2016 65 Robustness of shared prosperity estimates: how different methodological choices matter Uematsu, H., Atamanov, A., Dewina, R., Nguyen, M. C., Azevedo, J. P. W. D., Wieser, C., Yoshida, N., March 2016 66 Is random forest a superior methodology for predicting poverty? an empirical assessment Stender, N., Pave Sohnesen, T., March 2016 67 When do gender wage differences emerge? a study of Azerbaijan's labor market Tiongson, E. H. R., Pastore, F., Sattar, S., March 2016 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 5 68 Second‐stage sampling for conflict areas: methods and implications Eckman, S., Murray, S., Himelein, K., Bauer, J., March 2016 69 Measuring poverty in Latin America and the Caribbean: methodological considerations when estimating an empirical regional poverty line Gasparini, L. C., April 2016 70 Looking back on two decades of poverty and well‐being in India Murgai, R., Narayan, A., April 2016 71 Is living in African cities expensive? Yamanaka, M., Dikhanov, Y. M., Rissanen, M. O., Harati, R., Nakamura, S., Lall, S. V., Hamadeh, N., Vigil Oliver, W., April 2016 72 Ageing and family solidarity in Europe: patterns and driving factors of intergenerational support Albertini, M., Sinha, N., May 2016 73 Crime and persistent punishment: a long‐run perspective on the links between violence and chronic poverty in Mexico Rodriguez Castelan, C., Martinez‐Cruz, A. L., Lucchetti, L. R., Valderrama Gonzalez, D., Castaneda Aguilar, R. A., Garriga, S., June 2016 74 Should I stay or should I go? internal migration and household welfare in Ghana Molini, V., Pavelesku, D., Ranzani, M., July 2016 75 Subsidy reforms in the Middle East and North Africa Region: a review Verme, P., July 2016 76 A comparative analysis of subsidy reforms in the Middle East and North Africa Region Verme, P., Araar, A., July 2016 77 All that glitters is not gold: polarization amid poverty reduction in Ghana Clementi, F., Molini, V., Schettino, F., July 2016 78 Vulnerability to Poverty in rural Malawi Mccarthy, N., Brubaker, J., De La Fuente, A., July 2016 79 The distributional impact of taxes and transfers in Poland Goraus Tanska, K. M., Inchauste Comboni, M. G., August 2016 80 Estimating poverty rates in target populations: an assessment of the simple poverty scorecard and alternative approaches Vinha, K., Rebolledo Dellepiane, M. A., Skoufias, E., Diamond, A., Gill, M., Xu, Y., August 2016 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 6 81 Synergies in child nutrition: interactions of food security, health and environment, and child care Skoufias, E., August 2016 82 Understanding the dynamics of labor income inequality in Latin America Rodriguez Castelan, C., Lustig, N., Valderrama, D., Lopez‐Calva, L.‐F., August 2016 83 Mobility and pathways to the middle class in Nepal Tiwari, S., Balcazar Salazar, C. F., Shidiq, A. R., September 2016 84 Constructing robust poverty trends in the Islamic Republic of Iran: 2008‐14 Salehi Isfahani, D., Atamanov, A., Mostafavi, M.‐H., Vishwanath, T., September 2016 85 Who are the poor in the developing world? Newhouse, D. L., Uematsu, H., Doan, D. T. T., Nguyen, M. C., Azevedo, J. P. W. D., Castaneda Aguilar, R. A., October 2016 86 New estimates of extreme poverty for children Newhouse, D. L., Suarez Becerra, P., Evans, M. C., October 2016 87 Shedding light: understanding energy efficiency and electricity reliability Carranza, E., Meeks, R., November 2016 88 Heterogeneous returns to income diversification: evidence from Nigeria Siwatu, G. O., Corral Rodas, P. A., Bertoni, E., Molini, V., November 2016 89 How liberal is Nepal's liberal grade promotion policy? Sharma, D., November 2016 90 Pro-growth equity: a policy framework for the twin goals Lopez-Calva, L. F., Rodriguez Castelan, C., November 2016 91 CPI bias and its implications for poverty reduction in Africa Dabalen, A. L., Gaddis, I., Nguyen, N. T. V., December 2016 92 Building an ex ante simulation model for estimating the capacity impact, benefit incidence, and cost effectiveness of child care subsidies: an application using provider‐level data from Turkey Aran, M. A., Munoz Boudet, A., Aktakke, N., December 2016 93 Vulnerability to drought and food price shocks: evidence from Ethiopia Porter, C., Hill, R., December 2016 94 Job quality and poverty in Latin America Rodriguez Castelan, C., Mann, C. R., Brummund, P., December 2016 95 With a little help: shocks, agricultural income, and welfare in Uganda Mejia‐Mantilla, C., Hill, R., January 2017 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 7 96 The impact of fiscal policy on inequality and poverty in Chile Martinez Aguilar, S. N., Fuchs Tarlovsky, A., Ortiz‐Juarez, E., Del Carmen Hasbun, G. E., January 2017 97 Conditionality as targeting? participation and distributional effects of conditional cash transfers Rodriguez Castelan, C., January 2017 98 How is the slowdown affecting households in Latin America and the Caribbean? Reyes, G. J., Calvo‐Gonzalez, O., Sousa, L. D. C., Castaneda Aguilar, R. A., Farfan Bertran, M. G., January 2017 99 Are tobacco taxes really regressive? evidence from Chile Fuchs Tarlovsky, A., Meneses, F. J., March 2017 100 Design of a multi‐stage stratified sample for poverty and welfare monitoring with multiple objectives: a Bangladesh case study Yanez Pagans, M., Roy, D., Yoshida, N., Ahmed, F., March 2017 101 For India's rural poor, growing towns matter more than growing cities Murgai, R., Ravallion, M., Datt, G., Gibson, J., March 2017 102 Leaving, staying, or coming back? migration decisions during the northern Mali conflict Hoogeveen, J. G., Sansone, D., Rossi, M., March 2017 103 Arithmetics and Politics of Domestic Resource Mobilization Bolch, K. B., Ceriani, L., Lopez‐Calva, L.‐F., April 2017 104 Can Public Works Programs Reduce Youth Crime? Evidence from Papua New Guinea’s Urban Youth Employment Project Oleksiy I., Darian N., David N., Sonya S., April 2017 105 Is Poverty in Africa Mostly Chronic or Transient? Evidence from Synthetic Panel Data Dang, H.‐A. H., Dabalen, A. L., April 2017 106 To Sew or Not to Sew? Assessing the Welfare Effects of the Garment Industry in Cambodia Mejía‐Mantilla, C., Woldemichael, M. T., May 2017 107 Perceptions of distributive justice in Latin America during a period of falling inequality Reyes, G. J., Gasparini, L. C., May 2017 108 How do women fare in rural non‐farm economy? Fuje, H. N., May 2017 109 Rural Non‐Farm Employment and Household Welfare: Evidence from Malawi Adjognon, G. S., Liverpool‐Tasie, S. L., De La Fuente, A., Benfica, R. M., May 2017 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 8 110 Multidimensional Poverty in the Philippines, 2004‐13: Do Choices for Weighting, Identification and Aggregation Matter? Datt, G., June 2017 111 But … what is the poverty rate today? testing poverty nowcasting methods in Latin America and the Caribbean Caruso, G. D., Lucchetti, L. R., Malasquez, E., Scot, T., Castaneda, R. A., June 2017 112 Estimating the Welfare Costs of Reforming the Iraq Public Distribution System: A Mixed Demand Approach Krishnan, N., Olivieri, S., Ramadan, R., June 2017 113 Beyond Income Poverty: Nonmonetary Dimensions of Poverty in Uganda Etang Ndip, A., Tsimpo, C., June 2017 114 Education and Health Services in Uganda: Quality of Inputs, User Satisfaction, and Community Welfare Levels Tsimpo Nkengne, C., Etang Ndip, A., Wodon, Q. T., June 2017 115 Rental Regulation and Its Consequences on Measures of Well‐Being in the Arab Republic of Egypt Lara Ibarra, G., Mendiratta, V., Vishwanath, T., July 2017 116 The Poverty Implications of Alternative Tax Reforms: Results from a Numerical Application to Pakistan Feltenstein, A., Mejia‐Mantilla, C., Newhouse, D. L., Sedrakyan, G., August 2017 117 Tracing Back the Weather Origins of Human Welfare: Evidence from Mozambique? Baez Ramirez, J. E., Caruso, G. D., Niu, C., August 2017 118 Many Faces of Deprivation: A multidimensional approach to poverty in Armenia Martirosova, D., Inan, O. K., Meyer, M., Sinha, N., August 2017 119 Natural Disaster Damage Indices Based on Remotely Sensed Data: An Application to Indonesia Skoufias, E., Strobl, E., Tveit, T. B., September 2017 120 The Distributional Impact of Taxes and Social Spending in Croatia Inchauste Comboni, M. G., Rubil, I., October 2017 121 Regressive or Progressive? The Effect of Tobacco Taxes in Ukraine Fuchs, A., Meneses, F. September 2017 122 Fiscal Incidence in Belarus: A Commitment to Equity Analysis Bornukova, K., Shymanovich, G., Chubrik, A., October 2017 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 9 123 Who escaped poverty and who was left behind? a non‐parametric approach to explore welfare dynamics using cross‐sections Lucchetti, L. R., October 2017 124 Learning the impact of financial education when take-up is low Lara Ibarra, G., Mckenzie, D. J., Ruiz Ortega, C., November 2017 125 Putting Your Money Where Your Mouth Is Geographic Targeting of World Bank Projects to the Bottom 40 Percent Öhler, H., Negre, M., Smets, L., Massari, R., Bogetić, Z., November 2017 126 The impact of fiscal policy on inequality and poverty in Zambia De La Fuente, A., Rosales, M., Jellema, J. R., November 2017 127 The Whys of Social Exclusion: Insights from Behavioral Economics Hoff, K., Walsh, J. S., December 2017 128 Mission and the bottom line: performance incentives in a multi-goal organization Gine, X., Mansuri, G., Shrestha, S. A., December 2017 129 Mobile Infrastructure and Rural Business Enterprises Evidence from Sim Registration Mandate in Niger Annan, F., Sanoh, A., December 2017 130 Poverty from Space: Using High-Resolution Satellite Imagery for estimating Economic Well-Being Engstrom, R., Hersh, J., Newhouse, D., December 2017 131 Winners Never Quit, Quitters Never Grow: Using Text Mining to measure Policy Volatility and its Link with Long-Term Growth in Latin America Calvo-Gonzalez, O., Eizmendi, A., Reyes, G., January 2018 132 The Changing Way Governments talk about Poverty and Inequality: Evidence from two Centuries of Latin American Presidential Speeches Calvo-Gonzalez, O., Eizmendi, A., Reyes, G., January 2018 133 Tobacco Price Elasticity and Tax Progressivity In Moldova Fuchs, A., Meneses, F., February 2018 134 Informal Sector Heterogeneity and Income Inequality: Evidence from the Democratic Republic of Congo Adoho, F., Doumbia, D., February 2018 135 South Caucasus in Motion: Economic and Social Mobility in Armenia, Azerbaijan and Georgia Tiwari, S., Cancho, C., Meyer, M., February 2018 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 10 136 Human Capital Outflows: Selection into Migration from the Northern Triangle Del Carmen, G., Sousa, L., February 2018 137 Urban Transport Infrastructure and Household Welfare: Evidence from Colombia Pfutze, T., Rodriguez-Castelan, C., Valderrama-Gonzalez, D., February 2018 138 Hit and Run? Income Shocks and School Dropouts in Latin America Cerutti, P., Crivellaro, E., Reyes, G., Sousa, L., February 2018 139 Decentralization and Redistribution Irrigation Reform in Pakistan’s Indus Basin Jacoby, H.G., Mansuri, G., Fatima, F., February 2018 140 Governing the Commons? Water and Power in Pakistan’s Indus Basin Jacoby, H.G., Mansuri, G., February 2018 141 The State of Jobs in Post-Conflict Areas of Sri Lanka Newhouse, D., Silwal, A. R., February 2018 142 “If it’s already tough, imagine for me…” A Qualitative Perspective on Youth Out of School and Out of Work in Brazil Machado, A.L., Muller, M., March 2018 143 The reallocation of district-level spending and natural disasters: evidence from Indonesia Skoufias, E., Strobl, E., Tveit, T. B., March 2018 144 Gender Differences in Poverty and Household Composition through the Life-cycle A Global Perspective Munoz, A. M., Buitrago, P., Leroy de la Briere, B., Newhouse, D., Rubiano, E., Scott, K., Suarez-Becerra, P., March 2018 145 Analysis of the Mismatch between Tanzania Household Budget Survey and National Panel Survey Data in Poverty & Inequality Levels and Trends Fuchs, A., Del Carmen, G., Kechia Mukong, A., March 2018 146 Long-Run Impacts of Increasing Tobacco Taxes: Evidence from South Africa Hassine Belghith, N.B., Lopera, M. A., Etang Ndip, A., Karamba, W., March 2018 147 The Distributional Impact of the Fiscal System in Albania Davalos, M., Robayo-Abril, M., Shehaj, E., Gjika, A., March 2018 148 Analysis Growth, Safety Nets and Poverty: Assessing Progress in Ethiopia from 1996 to 2011 Vargas Hill, R., Tsehaye, E., March 2018 149 The Economics of the Gender Wage Gap in Armenia Rodriguez-Chamussy, L., Sinha, N., Atencio, A., April 2018 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 11 150 Do Demographics Matter for African Child Poverty? Batana, Y., Cockburn, J., May 2018 151 Household Expenditure and Poverty Measures in 60 Minutes: A New Approach with Results from Mogadishu Pape, U., Mistiaen, J., May 2018 152 Inequality of Opportunity in South Caucasus Fuchs, A., Tiwari, S., Rizal Shidiq, A., May 2018 153 Welfare Dynamics in Colombia: Results from Synthetic Panels Balcazar, C.F., Dang, H-A., Malasquez, E., Olivieri, S., Pico, J., May 2018 154 Social Protection in Niger: What Have Shocks and Time Got to Say? Annan, F., Sanoh, A., May 2018 155 Quantifying the impacts of capturing territory from the government in the Republic of Yemen Tandon, S., May 2018 156 The Road to Recovery: The Role of Poverty in the Exposure, Vulnerability and Resilience to Floods in Accra Erman, A., Motte, E., Goyal, R., Asare, A., Takamatsu, S., Chen, X., Malgioglio, S., Skinner, A., Yoshida, N., Hallegatte, S., June 2018 157 Small Area Estimation of Poverty under Structural Change Lange, S., Pape, U., Pütz, P., June 2018 158 The Devil Is in the Details; Growth, Polarization, and Poverty Reduction in Africa in the Past Two Decades F. Clementi F., Fabiani, M., Molini, V., June 2018 159 Impact of Conflict on Adolescent Girls in South Sudan Pape, U., Phipps, V., July 2018 160 Urbanization in Kazakhstan; Desirable Cities, Unaffordable Housing, and the Missing Rental Market Seitz, W., July 2018 161 SInequality in Earnings and Adverse Shocks in Early Adulthood Tien, B., Adoho, F., August 2018 162 Eliciting Accurate Responses to Consumption Questions among IDPs in South Sudan Using “Honesty Primes” Kaplan, L., Pale, U., Walsh, J., Auguste 2018 Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 12 163 What Can We (Machine) Learn about Welfare Dynamics from Cross-Sectional Data? Lucchetti, L., August 2018 164 Infrastructure, Value Chains, and Economic Upgrades Luo, X., Xu, X., August 2018 165 The Distributional Effects of Tobacco Taxation; The Evidence of White and Clove Cigarettes in Indonesia Fuchs, A., Del Carmen, G., August 2018 166 The Distributional Impact of Taxes and Social Spending in Romania Inchauste, G., Militaru, E., August 2018 167 Measuring the Middle Class in Kazakhstan: A Subjective Approach Pittau, M.G., Zelli, R., August 2018 168 Tax-Transfers Schemes, Informality and Search Frictions in a Small Open Economy Robayo-Abril, M., September 2018 169 The Distributional Impacts of Cigarette Taxation in Bangladesh Del Carmen, G., Fuchs, A., Genoni, M.E., September 2018 170 Occupational Segregation and Declining Gender Wage Gap: The Case of Georgia Khitarishvili, T., Rodriguez-Chamussy, L., Sinha, N., September 2018 171 Revisiting the Poverty Trend in Rwanda 2010/11 to 2013/14 Fatima, F., Yoshida, N., September 2018 172 Remittances and Labor Supply in the Northern Triangle Sousa, L., Garcia-Suaza, A., September 2018 173 A Proxy Means Test for Sri Lanka Sebastian, A., Shivakumaran, S., Rudra, A., Newhouse, D., Walker, T., Yoshida, N., October 2018 For the latest and sortable directory, available on the Poverty & Equity GP intranet site. http://POVERTY WWW.WORLDBANK.ORG/POVERTY Updated on August 2018 by POV GP KL Team | 13