Poverty & Equity Global Practice Working Paper 141 THE STATE OF JOBS IN POST-CONFLICT AREAS OF SRI LANKA David Newhouse Ani Rudra Silwal February 2018 Poverty & Equity Global Practice Working Paper 141 ABSTRACT Although Sri Lanka has made significant progress in social and economic development over the past decade, the Northern and Eastern provinces that faced the brunt of the decades-long conflict remain disproportionately poor. To understand the labor market dimensions of poverty in these regions, this paper examines a range of job-related indicators, using data from 2011 to 2015. The overall labor force participation rate in these provinces is significantly lower than in the rest of the country. Much of the difference can be attributed to adult women, although the participation rates of youth and those with lower educational attainment are also low. The distribution of wages for male and female wage workers in these provinces is similar to that in other parts of the country. The pattern of low employment rates and comparable wages is consistent with a combination of low demand for labor and greater reluctance to work in these regions, which each depress employment but have counteracting effects on equilibrium wages. Skills are an issue, as adults in these provinces tend to score lower on literacy tests and have lower self-reported skills in reading, writing, and numeracy. Households in these provinces have less access to formal finance, which may also contribute to a lack of self-employment opportunities. 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 asilwal@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. The State of Jobs in Post‐Conflict Areas of Sri Lanka  David Newhouse*  Ani Rudra Silwal*  JEL Codes: J21, D60, O10  Keywords: Labor force participation; Post‐conflict; Sri Lanka  * We  thank  Benu  Bidani,  Anna  C.  O'Donnell,  Mohamed  Ghani  Razaak,  Nandini  Krishnan,  Jennifer Solotaroff, and Nistha Sinha for comments and suggestions at various stages of this paper. 1 Introduction    Sri Lanka has made significant progress in social and economic development over the past decade, as GDP  growth has averaged over 5 percent a year since 2000. This progress is reflected in significant reductions  in poverty, amid equitable growth. The national poverty headcount ratio declined from 22.7 to 6.7 percent  between 2002 and 2012/13, much of which was driven by growth in labor income (Ceriani et al. 2015).  However, progress has lagged in the Northern and Eastern Provinces, where an armed conflict between  a  Tamil  dominated  separatist  group  and  the  Sri  Lankan  security  forces  spanned  over  30  years  (Sarvananthan 2007). With the end of the conflict in 2009, the Sri Lankan government has made efforts  towards  reconstruction  and  reconciliation  with  the  Northern  and  Eastern  Provinces.  With  a  new  government  elected  in  2015,  there  is  a  renewed  focus  on  the  post‐conflict  development  agenda  as  a  means to economic revival, social re‐integration, and ethnic reconciliation for these regions.     This paper reviews the state of labor force participation and jobs in the Northern and Eastern provinces  of Sri Lanka. These provinces are compared with two other regions: Western Province, which consists of  the capital city Colombo and is the most highly developed in Sri Lanka, and provinces other than Western  (see Appendix Figure 1 for geographic definitions). Data for this exercise come from the following four  sources:  The  2011  through  2015  rounds  of  the  Labor  Force  Survey  (LFS),  Household  Income  and  Expenditures Survey (HIES) 2012/13, Skills Towards Employability & Productivity Survey (STEP) 2012, and  the Enterprise Survey 2011. Differences between these sources are noted in Appendix Table 1. Although  each of these data sets has its strengths and weaknesses, taken together they allow a rich examination of  various aspects of labor outcomes in the Northern and Eastern provinces.    Low rates of labor force participation distinguish the Northern and Eastern provinces from the rest of the  country.  Most  of  the  gap  in  labor  force  participation  is  due  to  extremely  low  rates  of  labor  force  participation of women, although youth and those with lower educational attainment also contribute to  this gap. Low participation of women in the labor force is a national issue that has persisted for decades  (Solotaroff  et  al.  2018,  Gunewardena  2015),  but  it  is  especially  pervasive  in  the  Northern  and  Eastern  provinces.  Although  female  employment  is  very  low  in  these  provinces,  wages  among  both  men  and  women are similar to non‐western provinces.  We interpret this as reflecting a combination of weaker  demand for labor in these provinces as well as social and cultural factors that discourage women from  working, which would each reduce employment but would have opposite effects on equilibrium wages.  Residents of these provinces (especially, women) score poorly on reading, writing, and numeracy skills,  which may contribute to weaker demand for labor in these areas. Households in these provinces have less  access to formal finance, which may also contribute to a lack of self‐employment opportunities.      We  contribute  to  the  literature  on  employment  in  post‐conflict  situations  by  using  nationally  representative household surveys to conduct a comprehensive stocktaking of labor market outcomes in  2    Sri Lanka and a thorough analysis of female and youth labor force participation. Existing reviews of post‐ conflict  areas  (Blattman  and  Ralston  2015,  Stewart  2015,  Cramer  2015)  barely  mention  studies  that  document labor market outcomes in conflict or post‐conflict situations.1 The few studies that exist on this  issue  examine  narrow,  although  important,  aspects  of  the  labor  market.  For  example,  Kondylis  (2010)  finds higher unemployment levels in the early 2000s among Bosnians who were displaced during the war  in  the  country  in  the  early  1990s.  Similarly,  Bozzoli  et  al.  (2013)  examine  the  relationship  between  exposure  to  conflict  and  self‐employment  in  Colombia.  This  is  the  first  study  we  are  aware  of  that  examines multiple, complementary aspects of the labor market in a post‐conflict setting.    This paper is organized as follows. The next section summarizes a variety of job‐related outcomes in the  Northern and Eastern Provinces compared with the Western and other provinces. It identifies low rates  of labor force participation of women in particular, as well as youth, as distinctive features of the labor  markets in these provinces. The following section examines in detail which types of workers and jobs are  missing in these regions as compared with the rest of the country. Section 4 examines selected potential  demand and supply factors that may explain these low rates of labor force participation of women and  youth. Section 5 provides a summary and concluding thoughts.      2 The structure of employment in the Northern and Eastern provinces    Demographically, the Northern and Eastern provinces are distinguished by their younger population and  ethnic  diversity.    Individuals  younger  than  15  years  represent  26.7%  and  30.4%  in  the  Northern  and  Eastern provinces, respectively, compared with 22.7% and 25.6% for the Western and other provinces,  respectively (Figure 1a).  Ethnic composition varies considerably between the North and the East (Figure  1b)  and  the  rest  of  the  country.  Although  three‐quarters  of  Sri  Lanka’s  population  is  Sinhalese,  the  Northern province is predominantly Tamil (93%), whereas the Eastern province has many more Tamils  (39%) and Moors (37%) than Sinhalese (23%).                                                                  1  According to Stewart (2015), "These studies also reveal a negative impact [of conflict] on private investment and  exports... There is no comparable information about employment or unemployment, partly due to lack of data."  3    Figure 1: Age and ethnic composition Sri Lanka provinces (Source: LFS 2015)  a. Age groups by province  b. Ethnic groups by province  5% 1% 3% 1% 2% 7% 8% 9% 7% 6% 3% 11% 37% 55% 51% 59% 62% 59% 93% 39% 84% 84% 18% 75% 16% 18% 15% 15% 25% 27% 30% 26% 23% 23% 3% Sri Lanka Northern Eastern Western Other Sri Lanka Northern Eastern Western Other Province Province Province Provinces Province Province Province Provinces <15 years 15‐24 years >24 years Sinhalese Tamil Moor Others       The  Northern  and  Eastern  regions  also  have  lower  levels  of  economic  well‐being  than  the  Sri  Lanka  average (Table 1). The GDP per capita of these regions is lower than that of the Western and all other  provinces. The poverty headcount in 2012/13, according to the national definition, of these provinces is  higher  (10.9%  and  11.0%)  than  in  the  country  as  a  whole  (6.7%).  Poverty  rates  in  some  Divisional  Secretariat Divisions, administrative areas smaller than districts, are estimated to exceed 30% (Doan and  Deepawansa, 2015).     Table 1: GDP, poverty, and consumption levels in Sri Lanka  Northern  Eastern  Western  Othe Sri Lanka Province Province Province Provinces GDP per capita 2014, '000 Rs. 345 391 732 420 503 Poverty rate 10.9% 11.0% 2.0% 8.1% 6.7% Per capita consumption, 25th percentile 4,619 4,692 7,150 5,143 5,462 Per capita consumption, 50th percentile 6,325 6,255 10,542 7,211 7,805 Per capita consumption, 75th percentile 9,501 8,542 15,800 10,760 12,025 Notes: GDP data from Economic and Social Statistics of Sri Lanka 2016, Central Bank of Sri Lanka.               Poverty and per capita consumption numbers are computed from the HIES 2012/13.     4    Figure 2: LFP is lower in the Northern and Eastern provinces than in much of the rest of Sri Lanka  15% 14% 11% 16% 15% 22% 27% 31% 23% 20% 9% 9% 9% 3% 2% 12% 13% 2% 2% 2% 51% 50% 54% 44% 42% Sri Lanka Northern Eastern Western Other Province Province Province Provinces Employed Unemployed Student Housewife Others not working       Source: Labor Force Survey 2015 (Sample: 15+ year‐olds)    Labor  markets  in  the  North  and  East  are  characterized  by  low  rates  of  employment  and  labor  force  participation. Labor force participation is much lower in the Northern and Eastern provinces, at 46% and  44%, respectively, than the national average of 53% (Figure 2). These low rates of participation are driven  by  low  employment  rates  in  the  Northern  and  Eastern  provinces,  rather  than  differences  in  unemployment.  Furthermore, the low employment rates in  the Northern and Eastern provinces have  only slightly improved in recent years (Figure 3). The gradual upward trend in employment rate of the  Northern province is smoother than the trend for the Eastern province.     Figure 3: Employment rate in the Northern and Eastern provinces is below the national average, but  may be gradually catching up  56% 52% Employment  rate  48% 44% 40% 2011 2012 2013 2014 2015 Northern Province Eastern Province Western Province Other Provinces Sri Lanka Source: Labor Force Survey 2011‐14  (Sample: 15+ year olds)         5    Turning  from  participation  to  the  nature  of  work,  workers  in  the  Northern  and  Eastern  provinces  on  average participate in more productive sectors than workers in provinces other than Western. Compared  to workers outside Western province, workers in the North and East are less likely to be in agriculture,  which  is  the  least  productive  sector.  A  common  measure  of  productivity  is  value  added  per  worker.   According to data from the Central Bank of Sri Lanka, the value added per worker in 2014 was about SL  Rp 40,000 in  agriculture, compared with SL  Rp 144,000 in industry and SL Rp  285,000 in services. The  service sector is the largest employer in the Northern and Eastern provinces. The industrial sector employs  less than a quarter of the population in the Northern and Eastern provinces, similar to provinces other  than Western.       Figure 4: Workers in the Northern and Eastern provinces are less likely to be in agriculture and in paid  employment than provinces other than Western  a. Industry of employment  b. Type of employment  29% 38% 36% 41% 47% 48% 46% 61% 23% 20% 23% 71% 64% 59% 54% 33% 33% 39% 29% 6% Northern Province Eastern Province Western Province Other Provinces Northern Province Eastern Province Western Province Other Provinces Agriculture Industry Services Paid employee/employer Self‐employed/non‐paid employee Source: Labor Force Survey 2015 (Sample: 15+ year olds) Source: Labor Force Survey 2015 (Sample: 15+ year olds)     Paid employment is more prevalent in the Northern and Eastern provinces than in the provinces other  than Western, with 64% and 59% of employed individuals in the Northern and Eastern provinces reporting  to be paid employees or employers, compared to 54% in provinces other than Western (Figure 4). Self‐ employment in the service sector includes jobs such as retail trade that do not provide regular income or  are not as reliable as paid employment. The fact that these types of jobs are most common in the Northern  and  Eastern  provinces  suggests  that  although  the  level  of  employment  in  the  Northern  and  Eastern  provinces is poorer than the national average, those who are working in the North and East are generally  working in more productive sectors of the economy than workers in other provinces besides Western.  As  discussed below in section 3, the occupations of workers in the Northern and Eastern provinces are largely  similar to those in provinces other than Western. Roughly half and two‐fifths of the working population  in the Northern and Eastern provinces work in elementary occupations (such as farming or fishery); in  provinces other than Western, the comparable share is about half. Finally, among wage workers, wage  earnings in the Northern province are similar to the other provinces besides Western Province, with wage  earnings in Eastern province slightly higher (Table 2). This pattern holds throughout the wage distribution.   6    Table 2: Median wage earnings in the Northern and Eastern provinces are slightly higher than in  provinces other than Western  Monthly  Northern  Eastern  Western  All other  wages (Rs.) Province Province Province Provinces 10th percentile 4,929 6,074 9,355 4,830 25th percentile 9,858 10,124 15,572 9,585 Median 15,773 17,818 24,297 15,457 Mean 18,128 20,272 31,209 19,950 75th percentile 24,645 25,802 36,335 25,243 90th percentile 33,052 35,600 51,973 35,550 Source: Labor Force Survey 2015  Note: Wages are spatially deflated   The  low  employment  rate  in  the  North  and  East  is  largely  explained  by  the  low  rates  of  female  employment. Women in the Northern and Eastern provinces are just over half as likely to be employed  (22% and 19%, respectively) as women in provinces other than Western (37%). If the employment rate of  women  in  the  Northern  and  Eastern  provinces  were  the  same  as  the  national  average,  132,000  more  women would be employed in 2015, equal to about 2 percent of all workers. The employment rate of  youth aged 15‐24 in the Northern and Eastern provinces is also slightly lower than the national average,  although the disparity is not as stark as that for the employment rate of women. An examination of the  hours worked by individuals in the previous week, using data from LFS 2015, does not show significant  differences between the Northern and Eastern provinces and the rest of the country. The average hours  worked  by  individuals  in  the  Northern  and  Eastern  provinces  is  41.67  hours,  slightly  lower  than  43.80  hours for the Western province and higher than 39.47 hours in other provinces.     Figure 5: Employment rate in the Northern and Eastern provinces is low largely because of disparity in  female employment  Employment rate 74% 70% 69% 71% 37% 32% 22% 19% Men Women Northern Province Eastern Province Western Province Other Provinces Source: Labor Force Survey 2015 (Sample: 15+ year olds)     7    Female employment rates in the Northern and Eastern provinces have made limited progress in the last  4 years. Figure 6a indicates that the disparity between female employment in the North and East and the  Sri  Lankan  average  has  fallen  roughly  from  15  to  12  percentage  points,  with  more  rapid  progress  in  Northern province. Meanwhile, for youth, there is a smaller geographic disparity in employment rates. In  the  North,  the  youth  employment  rate  is  similar  to  the  national  average,  while  the  gap  has  largely  remained constant in Eastern province (Figure 6b).      Figure 6: Employment rate for women and youth in the Northern and Eastern provinces vs. other parts  of Sri Lanka (Source: LFS 2015)  a. Employment rate of women  b. Employment rate of youth  p y p y y 35% 35% Employment  rate  Employment  rate  30% 30% 25% 25% 20% 20% 15% 15% 2011 2012 2013 2014 201 2011 2012 2013 2014 2015 Northern Province Eastern Province Sri Lanka Northern Province Eastern Province Sri Lanka       To  sum  up,  the  most  striking  feature  of  labor  markets  in  the  Northern  and  East  provinces  is  low  employment rates, which mainly results from disproportionately low employment rates for women. In  contrast,  there  is  no  evidence  that  these  provinces  have  an  unfavorable  structure  of  employment.  Agricultural jobs are less prevalent in these regions and a higher share of jobs are in the service sector.  Workers in these provinces are more likely to be in wage employment and their wage earnings are no  lower than in provinces other than Western. Given the importance of the gender employment gap, the  next  section  probes  in  greater  detail  which  types  of  women  are  not  working  in  the  North  and  East,  compared to other regions, and which types of jobs are underrepresented among female workers.       3 Which workers and jobs are missing in the North and the East?   Here we further explore two demographic groups that appear to drive the employment gap between the  Northern  and  Eastern  provinces  and  the  rest  of  the  country:  women  and  youth.  Here  we  attempt  to  identify  characteristics  that  may  help  us  understand  why  these  two  demographic  groups  have  lower  employment rates. In Section 4, we will examine whether the level of these characteristics or their effect  on employment rates is driving down employment rates for these groups.    8    3.1 Women  Because low female employment is a defining characteristic of the labor market in the North and East, we  now examine which types of women are less likely to work in the North and East than in the rest of the  country.  Turning  first  to  age,  Figure  7  plots  the  probability  of  employment  of  women  of  different  age  groups. The employment rate of women (red lines) is lower than that of men (blue lines) for all age groups.  The disparities between the North and East for women are pronounced, particularly for those who are at  the  middle  of  the  age  distribution.  In  contrast,  the  disparities  among  men  are  much  smaller  and  not  statistically significant.     Figure 7: Gender gap in the Northern and Eastern provinces is the largest in the middle of the age  distribution (Source: LFS 2015)    Are women with higher or lower education abstaining from work in the North and East? Figure 8 shows  that the employment gap between the North and East and other provinces excluding Western is highest  for women with less than 12 years of education. The disparity changes little as education decreases below  12 years but shrinks sharply above 12 years of education. We do not see a similar disparity in employment  rates  for  men  as  we  do  for  women,  suggesting  that  women  with  less  than  high‐school  education  are  driving some of the gap in employment rates between the Northern and Eastern provinces and provinces  other than Western.     9    Figure 8: Employment rate is lower among less‐educated women (Source: LFS 2015)     The Northern and Eastern provinces have a very different ethnic composition than the rest of the country.  The  population  of  Northern  province  is  predominantly  Tamil,  whereas  the  Eastern  province  has  much  larger shares of Tamils and Moors.  Figure 9a plots employment rates for women of different ethnic groups  living  in  different  parts  of  the  country.  The  employment  rate  of  Tamil  women  is  much  lower  in  the  Northern and Eastern provinces compared to that of women living in the rest of Sri Lanka, outside Western  province. Furthermore, the employment rate of others is also much lower. However, there are no similar  differences for Moor or Sinhalese women.  We also do not see substantial variation in employment rates  for men across provinces (Figure 9b). This suggests that Tamil women may account for a substantial share  of the participation gap between the North and East and other regions.     Figure 9: Ethnic patterns of employment rates for women are similar in the Northern and Eastern  provinces and other poor areas (Source: LFS 2015)  a. Employment rate of women  b. Employment rate of men  100 77 74 74 72 72 71 72 70 69 71 69 72 71 69 66 47 40 41 38 34 32 27 22 24 20 13 14 14 11 10 0 Northern Province Eastern Province Western Province Other Provinces Northern Province Eastern Province Western Province Other Provinces Tamil (SL) Moor Sinhala Others Tamil (SL) Moor Sinhala Others       10    Are the low rates of female labor force participation in the North and East larger for married women?    Figure 10 suggests that the answer differs in the North and the East. In the East, married women are much  less likely to work than in other parts of Sri Lanka. But in the North, there is a much smaller difference  between married and never married women, as both are relatively unlikely to work. It is not clear what  lies behind the low employment rates of married women in the East.       Figure 10: Married women are less likely to participate in labor market than never‐married women in  the Northern and Eastern provinces (Source: LFS 2015)  Employment rate of women >24 years) 55% 47% 43% 41% 33% 33% 25% 20% Married Never married Northern Province Eastern Province Western Province Other Provinces   What kind of jobs are missing among women in the Northern and Eastern provinces? Fewer women in  these provinces are employed in agriculture and industry, elementary occupations, and private sector jobs  more generally. Table 3 describes the sector, occupation, and industry composition of jobs that men and  women  are  engaged  in  different  parts  of  Sri  Lanka.  The  rows  add  up  to  100  and  the  universe  is  all  employed individuals.2 The second and fifth rows of Table 3 show that very few women in the Northern  and  Eastern  provinces  are  employed  in  agriculture  and  industry.  The  services  sector  is  the  largest  employer of women in the Northern and Eastern provinces, unlike provinces other than Western, where  agriculture  is.  Because  of  the  size  of  the  service  sector,  a  smaller  share  of  women  is  employed  in  elementary occupations in the Northern and Eastern provinces than in provinces other than Western.  Unlike men, women in the North and East are more likely to be employed in the public sector than in the  private sector. In other words, women in the Northern and Eastern provinces are passing up elementary  occupations  and  private  sector  jobs,  leaving  most  female  workers  in  public  sector  jobs  in  the  service  economy.                                                                  2  Appendix Table 2 also includes a row of not working adults to facilitate comparisons among all working‐age  individuals.  11    Table 3: Industry, occupation, and sector of workers by gender (Percent)  Northern Province Eastern Province Western Province Other provinces Men Women Men Women Men Women Men Women Industry Industry self‐employed 3.0 6.1 5.0 17.1 5.3 12.2 5.4 8.3 Industry wage‐employed 17.7 6.0 16.4 7.8 23.8 22.9 17.2 13.1 Service self‐employed 12.3 9.1 14.1 19.8 19.7 14.6 14.4 10.7 Service wage‐employed 30.3 45.3 29.9 37.5 39.0 41.2 24.5 23.3 Agriculture self‐employed 21.1 19.4 18.8 15.1 3.5 4.6 24.9 30.0 Agriculture wage‐employed 11.4 13.5 13.7 2.7 2.1 2.5 10.3 13.8 Other sectors 4.2 0.7 2.1 0.0 6.6 2.1 3.2 0.8 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Occupation Professional 14.8 32.4 12.3 29.4 25.6 31.5 12.9 17.6 Clerks/sales 12.3 14.8 18.1 21.1 17.6 20.6 12.6 13.3 Craft/machine workers 20.2 12.1 25.9 24.2 33.4 23.6 25.7 17.6 Elementary 52.0 40.3 42.8 24.8 22.7 24.2 48.1 51.3 Others 0.7 0.4 1.0 0.5 0.7 0.1 0.7 0.2 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Sector Public sector 34.3 64.5 40.0 61.6 20.0 28.8 31.0 40.3 Private sector 65.8 35.6 60.0 38.4 80.0 71.2 69.0 59.7 Total 100 100 100 100 100 100 100 100   Source: Labor Force Survey 2015 (Sample: Employed adults 15 years and older)   Table 4 shows the geographic disparity in the wages of wage workers by the type of industry. In Industrial  sectors  and  agriculture,  wages  in  the  North  and  East  are  slightly  less  than  those  in  other  provinces.   Meanwhile, wages in the private sector and in elementary occupations, where women are also greatly  underrepresented,  are  also  moderately  lower  than  in  other  provinces.  Wages  in  the  public  sector  are  broadly similar across the provinces, although we see much more variation in public sector wages. The  variation  in  private  sector  jobs  is  driven  by  the  fact  that  distribution  of  employment  across  industries  differs geographically as  do their wages.3 Overall,  we see  that  wage disparities are much smaller  than  employment disparities between the North and the East provinces and provinces other than Western.   RR                                                               3  Median private sector wages in other provinces are marginally higher (about SL Rp 10,000 vs. SL Rp 8,000) for  women. But women in the private sector in the North and the East are less likely to work in agriculture (with lower  wages) compared to women in provinces other than Western. These two counteracting factors result in average  wages that are approximately equal between North and the East and provinces other than Western.  12    Table 4: Women in the North and East earn lower wages in manufacturing and in the private sector  Women’s median monthly wages (Rs.) Other  Northern Eastern Western provinces Manufacturing 10,218 11,908 17,129 12,634 Industry Service 28,921 28,346 25,986 27,795 Agriculture 7,393 10,124 10,395 9,087 Public sector 31,166 33,000 34,198 29,973 Sector Private sector 10,218 10,124 17,129 11,593 Professional 32,019 32,250 34,302 31,906 Clerks/sales 18,730 24,809 20,789 17,572 Occupation Craft/machine workers 10,218 9,924 16,112 12,655 Elementary 7,437 10,000 13,305 9,661 Other occupations 24,789 39,000 26,321 16,423 All wage workers 18,592 20,247 20,763 14,018 Source: Labor Force Survey 2015 (Sample: 15+ year olds)     The finding  that wages of women and  men  in  the Northern and  Eastern  provinces are not  necessarily  lower  than  the  rest  of  the  country  may  result  from  both  supply  and  demand  factors  working  to  limit  employment opportunities for women in the North and East. In other words, women may both be more  reluctant to work in these areas, and simultaneously in less demand by employers, either because they  are less productive or actively discriminated against. The resulting shift inward in the supply curve and  shift  downward  in  the  demand  curve  would  greatly  depress  employment  in  certain  sectors,  while  the  wage effects work in opposite directions and may largely negate each other.       In conclusion, residents of the Northern and Eastern provinces are less likely to work than those in the  rest of the country, particularly if they are women in the middle of the age distribution, have less than 12  years of education, or are Tamil. Women in these provinces are also underrepresented in agricultural and  industrial jobs, and in the private sector.     3.2 Youth  So  far,  the  analysis  has  focused  on  gender  differences  in  employment  between  the  North,  East,  and  regions other than Western Province. While low employment rates for women explain most of the low  employment  rates  in  these  regions,  the  employment  rates  for  youth  in  the  Northern  and  Eastern  provinces  have  also  stagnated  at  rates  below  the  national  average.  Figure  6b  plots  the  trends  in  employment  rate  of  youth  of  ages  15‐24  years  for  2011‐15.  The  employment  rate  for  youth  in  the  Northern  and  Eastern  provinces  is  either  at  or  below  the  national  average  for  the  entire  period.  The  employment rate of youth in the Eastern province is the lowest, consistently below that of youth in the  Northern province. Since the Northern and Eastern provinces have larger shares of youth population than  the rest of the country, it is worthwhile investigating the sources of low youth employment in these areas.      13    Low rates of youth employment are largely due to high rates of school attendance in the Northern and  Eastern provinces and early marriage in the Eastern Province. Figure 11 shows the prevalence of different  primary activities among youth in different regions.  In the North and the East, a slightly higher proportion  of youth report being in school than in areas outside Western province. In the Eastern province, the most  commonly cited reason for not being in the labor market is marriage. This may reflect cultural differences  between the Eastern province and the rest of Sri Lanka; in particular, the fact that this region has a large  presence  of  Muslims  (Sarvananthan  2015).  Neither  youth  unemployment  or  other  reasons  for  being  unemployed seem particularly high in the North and East.     Figure 11: Stated reason for youth not being employed  4% 4% 4% 4% 4% 12% 11% 9% 14% 17% 50% 52% 51% 49% 51% 7% 5% 7% 6% 6% 27% 26% 30% 26% 22% Sri Lanka Northern Eastern Western Other Province Province Province Provinces Employed Unemployed Student Housewife Others not working       Youth in the Northern and Eastern provinces are less likely to be self‐employed than youth in provinces  other  than  Western.  Figures  12a  and  12b  describe  the  sectors  and  occupations  that  youth  living  in  different parts of Sri Lanka are employed in. The lower share of self‐employed youth in the North and East  may reflect a greater preference for wage employment, or the greater difficulties in obtaining access to  finance.  The  sectoral  distribution  of  youth  employment  does  not  show  much  difference  between  provinces other than Western, where youth are much less likely to be in agriculture than in the rest of the  country due to the urban nature of the Western province. The sectoral differences were more significant  for women in the Northern and Eastern provinces, where they were much less likely to be in agriculture  than women in provinces other than Western, than for youth.     14    Figure 12: Sector and industry of employment of youth the Northern and Eastern provinces   a. Type of employment of 15‐24 year‐olds  b. Sector of employment of 15‐24 year‐olds  19% 13% 23% 23% 29% 48% 45% 46% 43% 56% 81% 87% 33% 35% 77% 77% 36% 32% 71% 41% 16% 22% 21% 22% 3% Sri Lanka Northern Eastern Western Other Sri Lanka Northern Eastern Western Other Province Province Province Provinces Province Province Province Provinces Paid employee/employer Self‐employed/non‐paid employee Agriculture Industry Services Source: Labor Force Survey 2015 (Sample: 15‐24 year olds)   Source: Labor Force Survey 2015 (Sample: 15‐24 year olds)     4 Explaining employment gaps: Supply or demand?  To better understand  the causes of low employment rates for  women and  youth in the  Northern and  Eastern provinces, we next attempt to shed light on whether demand or supply factors are driving these  differences. Factors that affect the demand for labor include variables, such as education or experience,  that determine the value of the marginal product of labor. Factors that affect the supply of labor include  variables  that  affect  the  reservation  wage  of  women.  These  could  include  factors  such  as  fertility,  availability  of  child  care,  husband’s  income,  transfer  income,  substitutes  for  women’s  time  (such  as  household appliances), and preferences for work. Since the data available to us allow us to better examine  demand‐side factors, we leave close analysis of supply‐side issues for future research.    4.1 Women  We  begin  this  section  by  decomposing  gender  differences  in  employment  rates  into  variables  that  determine employment rates. This will allow us to examine if gender differences in employment rates  vary between the Northern and Eastern provinces and the rest of the country because of differences in  the  prevalence  of  characteristics  or  in  their  relationship  with  the  probability  of  an  individual  being  employed. We then examine some of these factors to shed light on the geographic differences that we  observe.    4.1.1 Decomposing gender differences in employment rates  Female labor force participation in the North and East can be low either because women have different  characteristics or because the returns to these characteristics are different. To shed light on this question,  we consider an Oaxaca‐Blinder decomposition, which can be used to decompose the source of differences  in an outcome variable (such as the labor force participation rate) between groups of workers (Oaxaca  1973, Blinder 1973). In other words, it indicates what portion of the disparity in an outcome variable is  due to differences in levels of observed characteristics, as opposed to returns to those characteristics.   15      Table 5 presents the results. The outcome variable is whether an individual is employed. Groups 1 and 2  are men and women, respectively, so the analysis explains gender differences in employment rates.  The  columns  represent  the  regions  for  which  this  analysis  is  conducted;  they  allow  comparison  of  the  contribution of different variables by region. The average employment rate of men and women is 70.3%  and 22.1%, respectively, in the Northern province, implying a gender difference of 48.1 percentage points.  This female employment penalty in the North can be decomposed:  negative 2.1 percentage points is due  to endowments, or observed traits, and 49.8 percentage points is due to different returns to those traits.  A tiny fraction of the differential (0.4 percentage points) is due to the interaction between the observed  traits and their returns.       Table 5: Geographic differences in the levels of observed characteristics are not a factor (Outcome  variable: Individual is employed)    Northern  Eastern  Western  Other  province  province  province  provinces  Men  0.703***  0.694***  0.709***  0.738***  Women  0.221***  0.186***  0.311***  0.366***  Total difference  0.481***  0.508***  0.398***  0.372***  Difference due to endowments  ‐0.021***  ‐0.013***  0.004  ‐0.001  Difference due to coefficients  0.498***  0.542***  0.395***  0.376***  Difference due to interactions  0.004  ‐0.022**  ‐0.001  ‐0.003  Endowments          Age  ‐0.050***  ‐0.006  ‐0.053***  0.009  Age, squared  0.044***  ‐0.007  0.060***  ‐0.008  Urban  ‐0.000  0.000  ‐0.000  ‐0.000  Household size  ‐0.003**  ‐0.002**  ‐0.000  ‐0.001***  Married  0.000  ‐0.000  ‐0.003***  ‐0.002***  Divorced or separated  ‐0.004**  ‐0.001  ‐0.000  ‐0.000**  Widowed  ‐0.009*  ‐0.002  ‐0.001  0.003**  Years of education  0.000  0.007***  0.001  ‐0.001***  Ethnicity: Sri Lankan Tamil  0.001  0.002  0.000  0.000  Ethnicity: Indian Tamil  0.000  ‐0.000  ‐0.000  ‐0.000  Ethnicity: Sri Lankan Moor  ‐0.001  ‐0.003**  ‐0.000  0.000  Coefficients          Age  1.432***  0.941***  1.319***  0.594***  Age, squared  ‐0.839***  ‐0.584***  ‐0.819***  ‐0.413***  Urban  ‐0.006  ‐0.002  ‐0.003  0.000  Household size  0.068**  0.053*  0.035*  0.049***  Married  0.093***  0.232***  0.183***  0.166***  Divorced or separated  ‐0.006  ‐0.004  0.002  0.001  Widowed  0.007  0.012  0.024***  0.019***  Years of education  ‐0.164***  ‐0.180***  ‐0.158***  ‐0.074***  Ethnicity: Sri Lankan Tamil  0.149**  0.028**  0.004**  ‐0.002***  Ethnicity: Indian Tamil  0.001**  0.001*  ‐0.000  ‐0.009***  Ethnicity: Sri Lankan Moor  0.007**  0.027**  0.016***  0.013***  Constant  ‐0.243**  0.019  ‐0.207***  0.031  Interactions          16    Age  0.000  ‐0.002  0.001  0.000  Age, squared  ‐0.006  ‐0.011*  ‐0.003  0.001  Urban  ‐0.051  ‐0.089**  ‐0.153***  ‐0.071***  Household size  ‐0.005  ‐0.004  ‐0.004  ‐0.004***  *** *** Married  ‐0.128   ‐0.007  ‐0.017   ‐0.008***  *** *** Divorced or separated  ‐0.074   ‐0.120   ‐0.007  ‐0.046***  Widowed  ‐0.001  0.000  ‐0.000  ‐0.000  Years of education  ‐0.000  0.002  0.000  ‐0.000  Ethnicity: Sri Lankan Tamil  0.000  ‐0.001  0.001  0.002***  Ethnicity: Indian Tamil  0.000  ‐0.002  0.001  0.000  Ethnicity: Sri Lankan Moor  ‐0.006  ‐0.011*  ‐0.003  0.001  N  5,311  5,390  16,215  32,316  *  p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01. Dataset: Labor Force Survey 2015. Estimation sample includes population 15 years  and older.    The primary finding from this Oaxaca‐Blinder decomposition is that observable differences in the levels of  characteristics explain only a tiny fraction of the difference between the employment rate of men and  women. In all regions, difference in the “returns” to those characteristics explains over 100 percent of the  gender differences. This rules out some obvious explanations for the gender employment gaps, such as  the prevalence of particular ethnic groups or differences in educational attainment.     Looking  more  closely  at  the  estimated  returns,  the  relationship  between  employment  and  education  differs greatly for men and women, which is why the returns to education explain a large portion of the  gender gap in employment in all regions. The same is true for age and being Tamil, and in the East, the  returns to marriage. The estimated returns to these characteristics, in terms of explaining the gender gap  in  employment,  differ  significantly  between  regions.  This  decomposition  analysis  is  restricted  to  a  relatively small set of explanatory variables that are available in the labor force survey and is therefore  only suggestive of key factors. We further investigate some of these factors in the next two sections.     4.1.2 Cognitive Skills   Lower  productivity  could  stem  from  a  shortage  of  skills  among  women  in  the  Northern  and  Eastern  provinces. A main source of information on cognitive skills in Sri Lanka is the Skills Towards Employment  and  Productivity  (STEP)  surveys,  which  asked  skills‐related  questions  in  a  variety  of  countries.  Respondents are asked to read passages and answer simple questions about them to test their reading  comprehension  and  are  also  asked  to  report  how  frequently  they  use  reading,  writing,  and  numeracy  skills.     Analysis from the 2012 Sri Lanka survey suggests that women in the Northern and Eastern provinces have  poorer reading skills, measured objectively, as well as lower self‐reported writing and numeracy skills than  in the rest of the country. Figures 13‐15 present a comparison of self‐reported and objectively measured  skill levels in reading of men and women in Northern, Eastern, Western, and other provinces. The bars in  Figure 13a represent the percentage of respondents that report never using a specific skill in the previous  17    12 months. We see that the Eastern province has the highest percentage of women that report never  using reading skills. Although this percentage is also the same for men in the Eastern province, so there is  no distinct geographic pattern in the gender gap in reading skills. We also see that fewer women in the  Northern and Eastern provinces passed the objectively measured test of core reading skills than in the  rest of the country (Figure 13b). Figures 13a and 13b do not allow us to examine how much these reading  skills contribute to the gender gap in employment rates. However, it does suggest that lower skills may  be hurting the productivity of women, thus hurting their chances of being employed in jobs that require  those skills.4     Figure 13: Women in the Eastern Province have poorer self‐reported and objectively‐measured  reading skills (Source: STEP Survey 2012)  a. Percent of individuals that never use reading  b. Percent of individuals that passed the test of  skills  g core reading skills  47% 47% 37% 32% 32% 30% 26% 27% Men Women Northern Eastern Western Other provinces       Analysis  based  on  data  from  the  STEP  Survey  2012  suggests  that  women  in  the  Northern  and  Eastern  provinces also have poorer self‐reported writing skills. The bars represent the percentage of working‐age  respondents that report to have never used writing skills in the previous year. We see that much more  women in the Northern and Eastern provinces (70% and 65%) report to have never used writing skills in  the  previous  12  months,  compared  to  42%  and  55%  of  women  in  the  Western  and  other  provinces,  respectively. Writing skills are often critical in many occupations and not having these skills may be an  automatic barrier to entry into these occupations for a large percentage of women in the Northern and  Eastern provinces. Although we see similar geographic differences in writing skills for men, the differences  are not as stark as they are for women.                                                               4  We may need to take these results with some caution since there is only a moderate correlation (0.3) between  self‐reported reading skills and an objective measure of reading skills, based on a test administered to  respondents. Unfortunately, these objective measures are not available for writing or numeracy skills in the STEP  survey.  18    Figure 14: Women in the Northern and Eastern provinces have poorer self‐reported writing skills  Percent of individuals that never use writing skills 70% 65% 60% 55% 52% 49% 41% 42% Men Women Northern Eastern Western Other provinces Source: STEP Survey  2012   In addition to poorer reading and writing skills, women in the Northern and Eastern provinces also report  poorer numeracy skills. In the Northern and Eastern provinces, 13% and 17% of women report to have  never used numeracy skills in the previous 12 months, compared with 14% in the rest of the country.  Instead of a significant geographic gap, we see a large gender gap in numeracy skills. Much more women  than men in the Northern and Eastern provinces report never having used numeracy skills in the previous  12 months. Taken together, a lack of reading, writing, and numeracy skills may be hurting the employment  possibilities of women in the Northern and Eastern provinces.    Figure 15: Women in the Northern and Eastern provinces have poorer self‐reported numeracy skills  Percent of individuals that never use numeracy skills 17% 14% 14% 13% 12% 10% 5% 1% Men Women Northern Eastern Western Other provinces Source: STEP Survey  2012   Another valuable perspective on skills shortages comes from employer surveys. Many employers in the  Northern and Eastern provinces see skills shortage as a major constraint, as many report difficulty finding  applicants to fill higher‐skilled vacancies. Figure 14 reports results from the Enterprise Survey 2012 for Sri  Lanka,  which  surveyed  employers  about  various  aspects  of  their  business.  When  asked  if  finding  an  adequately  educated  workforce  was  a  constraint  they  faced,  employers  in  the  Northern  and  Eastern  provinces  (25%  and  59%)  were  the  most  likely  of  all  provinces  to  respond  affirmatively.  Moreover,  employers in the Northern and Eastern provinces report difficulty finding applicants to fill higher‐skilled  vacancies.  All  firms  in  the  Northern  and  Eastern  provinces  report  encountering  difficulty  finding  19    candidates that had the required skills in higher‐skilled occupations such as managers and service workers.  We do not see such a difference for lower‐skilled occupations such as elementary occupations, craftsmen,  and machine operators. These findings are also consistent with findings reported in Figures 13‐15 that a  lack of skilled workers is a distinguishing factor of labor markets in the Northern and Eastern provinces.  One issue that Figure 14 does speak to is the gender difference in the skills shortage.    Figure 16: Firms state inadequately educated workforce as a major or severe constraint  a. Firms state inadequately educated workforce as  b.  Problems  encountered  by  firms  during  hiring:  a major or severe constraint  Applicants lacked required skills (% of firms)  59% 100% 100% 84% 80% 79% 78% 76% 67% 59% 25% 22% 13% 6% 8% 4% 5% 6% Western Southern Central North‐Western Northern North‐Central Uva Sabaragamuwa Eastern Crafts, operators, Clerical, service, sales Managers, professionals, elementary technicians Northern & Eastern Western Other provinces       In sum, evidence from a skills survey and an employer’s survey suggests that skills are a greater constraint  to productivity in the North and East than elsewhere in the country. However, we need to take these  results with caution since the correlation between self‐reported and objective reading skills is fairly low  and more evidence is necessary to understand this relationship better.    4.1.3 Access to Formal Finance   Another  factor  that  could  explain  lower  employment  rates  in  the  Northern  and  Eastern  provinces  is  difficulty  in  accessing  formal  finance.  The  low  levels  of  self‐employment  observed  in  the  service  and  industrial sectors in these provinces could stem from higher indebtedness. Table 7 summarizes the nature  of debts taken by households in different parts of Sri Lanka. The three sections of this table describe the  percentage of households that report debt, the share of total debt from different sources, and debt as a  share of annual household consumption.     The first panel of Table 6 suggests that most of the debt taken by households tends to be from informal  sources such as pawnshops and retail shops, although there are no significant differences between the  different  regions.  About  two  out  of  three  of  all  Sri  Lankan  households  have  loans  from  some  source.  Among indebted households, pawning of assets and debt from retail shops represent more than half of  all debts of indebted households in the Northern and Eastern provinces. These are also the largest sources  20    of debt for households in the rest of Sri Lanka. What is of greater concern is that the loans from pawnshops  and  moneylenders  are  a  much  larger  share  of  annual  household  consumption  of  households  in  the  Northern and Eastern provinces than in the rest of the country. Loans from these informal sources often  have higher interest rates than formal sources of finance such as banks or finance companies and could  place  a  serious  burden  on  household  finances.  Total  household  debt  in  the  Northern  and  Eastern  provinces is 56% and 47% of the annual household consumption, respectively, much higher than 36% in  provinces other than these and Western provinces.5    Table 6: Debt is a larger share of household consumption in the Northern and Eastern provinces and  tends to be informal  Northern  Eastern  Western  Other  Province Province Province Provinces Household has debt from the following source (%) Banks 28 24 26 31 Finance companies 5 8 10 8 Money lenders 10 16 8 6 Pawning of assets 36 41 44 39 Retail shops 17 24 9 17 Any kind of debt 63 69 69 67 Indebted households on ly: Share of total household debt from each source (%) Banks 30 23 24 30 Finance companies 4 5 9 8 Money lenders 8 11 5 4 Pawning of assets 43 44 43 39 Retail shops 8 10 4 9 Other (credit card, employer, instalment) 7 7 15 10 All household debt 100 1 00 100 100 Debt as a share of annual household consumption (%) Banks 16 11 14 12 Finance companies 4 6 7 5 Money lenders 6 5 2 1 Pawning of assets 28 22 16 13 Retail shops 0 1 0 0 Other (credit card, employer, instalment) 2 2 4 5 All household debt 56 47 43 36 Source: HIES 2012/13   Employers in the Northern and Eastern provinces also cite access to finance as the major constraint they  face. Figure 17 presents a comparison of the fraction of firms that cite different factors as the biggest  constraint in the Northern and Eastern provinces as well as in all of Sri Lanka. The most common constraint  in the Northern and Eastern provinces is access to finance, which is cited by 32% and 47% of all firms in  the Northern and Eastern Provinces. For all of Sri Lanka, the practices of competitors in the informal sector  is cited as the most common constraint that firms face. Other common concern of firms in the Northern  and Eastern provinces are related to government policies such as labor regulations, business licensing and                                                               5  We find a very weak correlation between employment status and indebtedness, although indebted individuals  are slightly more likely to be employed (50%) than those that are not indebted (45%).  21    permits.  The  evidence  in  Table  7  and  Figure  17  presents  a  consistent  story  that  a  lack  of  reliable  and  affordable finance is a constraint that households and firms face in the Northern and Eastern provinces.     Figure 17: Employers in the Northern and Eastern provinces see access to finance as the biggest  constraint  47% Biggest constraint faced by firms Northern Province Eastern Province 32% Sri Lanka 27% 21% 17% 15% 14% 13% 11% 11% 10% 9% 9% 6% 7%6% 7%6% 7% 3% 4% 3% 4% 1% 1% 1% 0% 2% 0% 0% 0% 0% 0% Corruption licensing and Electricity Inadequately Access to land Crime, theft, informal sector Access to finance Labor regulations instability Customs/trade competitors in Political workforce Practices of educated regulations Business disorder permits Source: Sri Lanka Enterprise Survey  2011. The survey  sampled 610 firms nationally, of which 26 and 28 firms were in the  Northern and Eastern provinces, respectively.     In short, the investigation of factors underlying the low level of employment rates in the North and East  revealed  several  suggestive  findings.  First,  the  source  of  the  gender  employment  gap  is  not  different  endowments  in  easily  observable  characteristics  such  as  age,  ethnicity,  or  educational  attainment.  Second, since gender employment disparities are greater than wage disparities, both demand and supply  factors are likely contributing to the gender gap in employment. Third, women in the North and East are  particularly  disadvantaged  with  respect  to  skills,  which  is  likely  to  adversely  affect  their  employment  prospects. Finally, access to formal finance also appears to be an issue in the North and East, which could  also impinge upon employment opportunities.     4.1.4 Supply factors  Supply factors that could affect the labor force participation rate could include variables such as fertility  rates, availability of child care, husband’s income, transfer income, substitutes for women’s time (such as  household appliances), and preferences for work. Although the data sets available to us do not allow us  to address all these issues, we examine some of them to the extent possible. In the most basic labor supply  model,  an  increase  in  non‐labor  income  reduces  labor  supply  (assuming  leisure  is  a  normal  good)  –  resulting in a negative income effect (Borjas 2008). An increase in own wage, on the other hand,  increases  labor  supply  by  making  leisure  more  costly  –  resulting  in  a  positive  substitution  effect.  In  Table  7,  we  present estimates of a model of the determinants of labor force participation of women to examine the  22    effect of non‐labor income such as husband’s income. We fully recognize the presence of endogeneity in  this relationship and thus present these as only descriptive correlations.    Table 7: Determinants of female labor force participation    (1)  (2)  Dependent variable=>  Spouse of male head is  Female member is  employed  employed    β  s.e.  β  s.e.            Monthly wage of male head   ‐0.026*  (‐1.93)  ‐0.040***  (‐3.16)  Province (Base: Provinces other than Northern, Eastern, Western)  Northern Province  ‐1.607***  (‐4.43)  ‐1.274***  (‐4.12)  Eastern Province  ‐1.605***  (‐4.52)  ‐1.408***  (‐4.60)  Western Province  ‐0.038  (‐0.16)  0.062  (0.32)  Province X Monthly wage of male head  Northern Province X Monthly wage of male head  0.144***  (3.38)  0.112***  (3.08)  *** Eastern Province X Monthly wage of male head   0.130   (3.35)  0.115***  (3.41)  Western Province X Monthly wage of male head   ‐0.012  (‐0.48)  ‐0.014  (‐0.69)  Age  0.149***  (10.95)  0.168***  (16.58)  *** Age, squared  ‐0.002   (‐11.30)  ‐0.002***  (‐16.07)  Urban  ‐0.115**  (‐2.11)  ‐0.042  (‐0.92)  Household size  ‐0.026*  (‐1.77)  ‐0.014  (‐1.21)  Years of education  0.043***  (6.96)  0.046***  (8.56)  *** Share of children <5 years in household  ‐0.736   (‐4.39)  ‐0.758***  (‐5.41)  Ethnicity (Base: Sinhala)          Sri Lankan Tamil  0.131  (1.61)  0.043  (0.62)  Moor  ‐0.465***  (‐5.75)  ‐0.542***  (‐7.73)  *** Others  0.784   (9.46)  0.628***  (9.78)  Relationship to head (Base: Spouse)          Child      0.285  (1.53)  Parent      ‐0.294  (‐0.53)  Other relative      ‐0.183  (‐0.58)  Relationship to head X Monthly wage of male head  Child X Monthly wage of male head       ‐0.012  (‐0.58)  Parent X Monthly wage of male head      0.022  (0.35)  Other relative X Monthly wage of male head      0.021  (0.59)  Constant  ‐3.289***  (‐10.68)  ‐3.617***  (‐15.94)  N  6,317    9,731    t statistics in parentheses * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01. Note: Estimation sample includes working age female  spouses of head in (1) and working age females in (2). Coefficients are from a probit regression. The monthly wage  of male head is in logged form. Dataset: Labor Force Survey 2015.    The  dependent  variable  in  specification  (1)  is  whether  the  spouse  of  a  male  head  of  household  is  employed. Specification (2) includes all working‐age women in the household. We see that the coefficient  on the (logged) monthly wage of the male head is negative and statistically significant, consistent with a  negative income effect as predicted by economic theory. The interaction of the province on the monthly  wage of the male head suggests that women’s employment is much more responsive to the wage of the  23    male head in the Northern and Eastern provinces compared with provinces other than Western.6 This is  suggestive of the fact that women’s likelihood of employment in these provinces may be determined by  the demographic and economic circumstances of their families rather than by their own opportunities. In  addition to this, we observe that households in the Northern and Eastern provinces have slightly higher  ratios of children younger than 15 years in the household than the rest of Sri Lanka (24.2% vs. 20.8%),  suggesting that higher fertility may also explain the lower labor force participation of women in these  provinces. Participation of women in the labor market in these provinces may be further reduced due to  the  social  stigma  against  women  working  outside  the  home,  which  unfortunately  cannot  be  directly  measured with available data.      4.2 Youth  We next implement the Oaxaca‐Blinder decomposition of the labor gap in LFP between youth and adults  to better understand what explains the difference in youth employment. The outcome variable of the  Oaxaca‐Blinder decomposition presented in Table 8 is whether an individual is employed. Groups 1 and 2  are  youth  (15‐24‐year‐olds)  and  adults  (25+  year‐olds),  respectively.  The  columns  represent  the  sub‐ populations for which this analysis is conducted separately; they allow comparison of the contribution of  different variables by province.     Table 8: Oaxaca‐Blinder decomposition of youth‐labor difference in employment rate    Northern  Eastern  Western  Other  province  province  province  provinces  Men  0.496***  0.492***  0.542***  0.596***  Women  0.263***  0.216***  0.294***  0.261***  Total difference  0.233***  0.276***  0.248***  0.335***  Difference due to endowments  0.105***  0.146***  0.083***  0.105***  Difference due to coefficients  0.176***  0.274***  0.206***  0.247***  Difference due to interactions  ‐0.048  ‐0.144***  ‐0.041*  ‐0.018  Endowments          Urban  0.000  0.001  ‐0.000  0.000  Household size  0.000  0.000  0.001  0.002  Married  0.050  0.060**  0.083***  0.072***  Divorced or separated  0.004  0.001  0.004  0.004***  Years of education  0.049***  0.083***  ‐0.007  0.026***  Ethnicity: Sri Lankan Tamil  0.000  ‐0.000  0.000  ‐0.000  Ethnicity: Indian Tamil  ‐0.000  ‐0.002  ‐0.001  ‐0.000  Ethnicity: Sri Lankan Moor  0.001  0.002  0.002*  0.001**  Coefficients          Urban  ‐0.003  ‐0.018**  ‐0.019**  ‐0.005***  Household size  0.064  0.091**  0.042  ‐0.004                                                               6  The fact that the coefficient of husband’s wages is more positive in the North and East compared with the rest of  the country suggests either different preferences of women in those regions or omitted variables in the regression  model.  24    Married  0.007  0.000  ‐0.005  0.009***  Divorced or separated  ‐0.000  ‐0.000  ‐0.000  ‐0.001*  Years of education  0.488***  0.488***  0.152**  0.281***  Ethnicity: Sri Lankan Tamil  ‐0.128  ‐0.001  ‐0.005*  0.000  * Ethnicity: Indian Tamil  ‐0.000  ‐0.004   ‐0.001  0.005***  Ethnicity: Sri Lankan Moor  ‐0.000  0.002  ‐0.002  ‐0.008***  Constant  ‐0.251*  ‐0.285***  0.044  ‐0.031  Interactions          Urban  0.000  ‐0.002  0.001  0.000  Household size  ‐0.009  ‐0.013*  ‐0.003  0.000  Married  0.049  0.001  ‐0.026  0.036***  Divorced or separated  ‐0.002  ‐0.002  ‐0.002  ‐0.002*  Years of education  ‐0.085***  ‐0.129***  ‐0.012**  ‐0.054***  Ethnicity: Sri Lankan Tamil  ‐0.001  ‐0.000  ‐0.000  ‐0.000  Ethnicity: Indian Tamil  ‐0.000  0.002  0.000  ‐0.000  Ethnicity: Sri Lankan Moor  0.000  ‐0.000  0.001  0.002***  N  5,551  5,175  14212  36452  *  p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01. Dataset: Labor Force Survey 2015.    We  see  that  the  differentials  in  the  employment  rate  can  be  explained  partly  due  to  the  observed  differences in the levels of the explanatory variables, their returns, and an interaction of these two. We  find that observable differences in the levels of characteristics explain a larger share of the difference  between the employment rate youth and adults than was the case for the gender differential. We see  that the returns to education is the largest contributor to the youth‐adult gap in employment rate in the  Northern and Eastern provinces. In addition to this, we see that the lower education levels of youth in the  Northern and Eastern provinces partly explains its lower employment compared to that of adults in these  provinces.    4.3 What does not explain low employment rates in the Northern and Eastern  provinces?    The above section identified factors that may contribute to low levels of female employment in the North  and  East.  A  variety  of  seemingly  plausible  explanations  for  low  employment  rates  in  the  region,  particularly  for  women,  are  less  consistent  with  the  evidence.  The  first  of  these  is  greater  rates  of  disability. Figure 16a presents rates of disability across different provinces. The proxy for disability used  here is the response to the question on the reason why an individual is not in the labor force. Although  this is not an ideal measure for the prevalence of disability, this is the best that the data in the labor force  survey allow. Although we see some areas of the country with higher rates of disability than others (such  as Jaffna or the central parts of the country), it is not obvious that disability rates are much higher in the  Northern and Eastern provinces than in the rest of the country. Disability rates are notably higher for men  than  for  women,  making  it  unlikely  that  disability  is  responsible  for  the  significant  gender  gap  in  employment.  The  story  is  similar  for  the  prevalence  of  mental  illness  (Figure  16b).  Although  there  is  variation  in  the  prevalence  of  mental  illness  within  Sri  Lanka,  it  is  not  obvious  that  it  is  higher  in  the  25    Northern and Eastern province (Department of Census and Statistics 2016). It is, however, notable that  both disability and mental illness are high in Jaffna district. One concern with these findings is that they  rely on self‐reported data on mental health, which may be unreliable. Jayasuriya et al. (2016) conduct a  more rigorous study and find that the prevalence of depression and anxiety is greater in Sri Lanka’s post‐ conflict areas, among older, married, and individuals that spent  time in  camps for internally displaced  people. World Bank (2017) also reports a high prevalence of mental health issues in Northern and Eastern  provinces, based on discussions with community groups. This issue deserves more study and may help  design future government policies and programmatic interventions in these provinces.    Figure 18: No large difference in disability rates and prevalence of mental illness across provinces  a. Disability rates  b. Prevalence of mental illness        A  second  potential  explanation  for  the  low  labor  market  participation  in  the  Northern  and  Eastern  provinces is that they are more reliant on remittances than the rest of the country. Appendix Table 6 and  Figure 17 summarize the access to remittances using data from the HIES 2012/13, and show that this is  unlikely to be a major factor. The first table suggests that households in Northern and Eastern provinces  are more likely to have received remittances from abroad than households in other parts of the country.  However, the second table suggests that remittances as a share of total household consumption are not  significantly different between different provinces. Remittances as a share of total income, however, are  slightly  higher  in  the  Northern  and  Eastern  provinces.  Figure  17  suggests  that  although  there  is  some  variation  within  the  districts  in  Sri  Lanka  in  the  fraction  of  households  receiving  remittances,  it  is  not  obvious that the Northern and Eastern provinces are most likely to do so.   26    Although we do not find evidence in HIES 2012/13 that households in the Northern and Easter provinces  were more likely to have received remittances, we find that those individuals in households that received  remittances  were  much  less  likely  to  work  than  in  other  provinces  (Appendix  Figure  2).  We  see  that  individuals that live in households that reported receiving remittances were only 36% and 33% likely to  be  employed  in  the  Northern  and  Eastern  provinces,  much  lower  than  45%  in  provinces  other  than  Western.  Figure 19: Percent of households receiving remittances (Source: HIES 2012/13)      A  third  possible  explanation  for  low  rates  of  labor  force  participation  in  the  North  and  the  East  is  educational disruption due to the war. Although education levels are lower in these provinces, it is not  obvious how much of this is due to the war. Figure 18 examines this hypothesis by plotting the probability  of completing lower secondary education against the year in which the individual was expected to do so.  The probability of completing lower secondary school has increased over time, particularly in provinces  other  than  the  Northern,  Eastern,  and  Western.  However,  the  gap  in  attainment  noticeably  increased  around 1970, predating the war. There is a similar pattern for primary school, but not for higher secondary  school.  Furthermore,  there  are  no  major  gender  differences  in  the  North  and  East  education  penalty.  These results suggest that the armed conflict may have prevented the North and East from catching up to  attainment levels elsewhere but cannot explain gender differences in employment rates.   Appendix Figure 3 compares the secondary school completion rates for the war cohort ‐ individuals that  were expected to have completed secondary school education during the conflict between 1980 and 2009  – and the older cohort. We see that the pre‐war cohort had substantially lower school completion rates  in the Northern and Western provinces than the rest of the country, suggesting that one reason behind  the low educational attainment in these provinces may be a result of the differences that existed prior to  the conflict.  27    Figure  20:  Residents  of  the  Northern  and  Eastern  provinces  are  less  likely  to  have  completed  lower  secondary school, but largely prior to armed conflict        5 Conclusions  Although  Sri  Lanka  has  made  significant  progress  in  social  and  economic  development  over  the  past  decade, this masks several pockets of the country where progress is lagging, such as the Northern and  Eastern  provinces  (Doan  and  Deepawansa,  2015,  Newhouse  et  al.  2016).  This  note  takes  stock  of  employment  outcomes in  the  Northern and  Eastern  provinces of  Sri Lanka by  using data from various  sources,  including  household  surveys  and  surveys  of  employers,  in  order  to  tease  out  possible  explanations for why poverty rates remain high in this part of the country.      This  study  finds  that  lower  rates  of  labor  force  participation  distinguish  the  Northern  and  Eastern  provinces from the rest of the country. Much of the gap in labor force participation is due to very low  rates for women, although low rates of participation of the youth and those with lower education also  contribute to this gap. Despite the progress Sri Lanka has made on various human development outcomes,  such as education and fertility rates, it still has a one of the largest gender gaps in labor force participation  in  the  world,  and  that  gap  has  remained  stubbornly  high  despite  strong  economic  growth  nationwide  (World Bank 2016; Gunewardena 2010, 2015; Sinha 2012).     This  study  suggests  that  the  depressed  rates  of  labor  force  participation  in  the  Northern  and  Eastern  Provinces are not driven by systematic differences in observed worker characteristics, but instead reflect  both weak labor demand and a greater propensity for women not to work. Women in these provinces  score poorly on reading, literacy, and numeracy skills, which likely contributes to low rates of female labor  force  participation.  Households  in  these  provinces  have  less  access  to  formal  finance,  which  may  also  contribute to a lack of self‐employment opportunities.  What we are unable to understand fully is the role  of factors that could affect women’s decision to participate in the labor market, such as fertility rates,  28    availability of childcare, responsiveness to husband’s income, transfer income, substitutes for women’s  time  such  as  household  appliances  (Goldin,  2006),  and  preferences  for  work.  These  factors  deserve  attention in future research given that our analysis does not yield solid evidence on the factors behind the  geographic differences in the gender gap in employment rate.    A relevant comparison to Sri Lanka is the case of Nepal, which experienced a civil conflict during 1996‐ 2006. Menon and Rodgers (2016) find  that the labor force participation of women in conflict‐affected  areas of Nepal, in fact, increased as a result of the conflict. The authors view this as a survival strategy in  the face of conflict, which displaced many working men. Although their study seemingly contradicts our  study,  these  two  studies  are  not  quite  comparable.  While  Menon  and  Rodgers  (2006)  examine  the  evolution of the employment likelihood of women during the conflict, our study examines this for the  period after the conflict ended. Menon and Rodgers (2006) raise the possibility that post‐conflict areas of  Nepal may have experienced a drop in the employment rates of women after the war as the conflict‐ displaced men returned home. It is plausible that the North and East also experienced a similar increase  in  employment  rates  as  a  result  of  the  conflict,  although  existing  data  do  not  allow  us  to  test  this  hypothesis. The fact that employment rates of women in the North the East are extremely low also makes  it unlikely that this was the case.    The low rates of labor force participation in the North and East, especially among women, is a complex  issue that is not amenable to quick policy fixes. The evidence highlights remaining geographic disparities  in skills and access to finance, since these are key constraints that both households and firms report facing.  However, these in turn stem from the quality of education and the legacy of conflict and poverty in the  area. Therefore, public policy can  usefully spur development in these regions the same way it does in  other  parts  of  the  country:  by  making  or  facilitating  the  investments  in  human  capital  and  physical  infrastructure that will increase productivity and better connect workers to more productive jobs.        29    References    Blattman, C. and Ralston, L., 2015. Generating employment in poor and fragile states: Evidence from  labor market and entrepreneurship programs.   Blinder, A.S. 1973. “Wage Discrimination: Reduced Form and Structural Estimates.” Journal of Human  Resources 8(4): 436‐455.  Borjas, George J. 2008. Labor Economics. 4Th ed. London: McGraw Hill/Irwin.   Bozzoli, C., Brück, T. and Wald, N., 2013. Self‐employment and Conflict in Colombia. Journal of Conflict  Resolution, 57(1), pp.117‐142.  Ceriani, Lidia; Inchauste Comboni, Maria Gabriela; Olivieri, Sergio Daniel. 2015. Understanding poverty  reduction in Sri Lanka : evidence from 2002 to 2012/13. Policy Research working paper; no. WPS 7446.  Washington, D.C. : World Bank Group.   Cramer, C., 2015. Peace Work: Labour Markets, Work and Violence. Background Think Piece for Human  Development Report.  Department of Census and Statistics. 2016. National Survey on Self‐reported Health in Sri Lanka 2014.  Ministry of National Policies and Economic Affairs.   Doan, Dung, and Deepawansa, Dilhanie, 2015. The Spatial Distribution of Poverty in Sri Lanka.  Department of Census and Statistics and World Bank Group.  Goldin, Claudia. "The quiet revolution that transformed women's employment, education, and family."  American economic review 96, no. 2 (2006): 1‐21.  Gunewardena,  Dileni.  2015.  Why  aren’t  Sri  Lankan  women  translating  their  educational  gains  into  workforce advantages? The 2015 Echidna Global Scholars Working Paper. Center for University Education  at Brookings. Washington DC: Brookings.  Gunewardena,  Dileni.  2010.  “An  Analysis  of  Gender  and  Ethnic  Wage  Differentials  among  Youth  in  Sri  Lanka” in R. Gunatilaka, M. Mayer, and M. Vodopivec (eds.) The Challenge of Youth Employment in Sri  Lanka. Pp. 217‐41.  Jayasuriya, D., Jayasuriya, R., Tay, A.K. and Silove, D., 2016. Associations of mental distress with  residency in conflict zones, ethnic minority status, and potentially modifiable social factors following  conflict in Sri Lanka: a nationwide cross‐sectional study. The Lancet Psychiatry, 3(2), pp.145‐153.  Newhouse, David Locke; Suarez Becerra, Pablo; Doan, Dung Thi Thuy. 2016. Sri Lanka ‐ Poverty and  welfare : recent progress and remaining challenges. Washington, D.C. : World Bank Group.  Oaxaca, R. 1973. “Male‐Female Wage Differentials in Urban Labor Markets.” International Economic  Reivew 14(3): 693‐709.  30    Sarvananthan, M., 2015. Impediments to Women in Post‐civil War Economic Growth in Sri Lanka. South  Asian Journal of Human Resources Management, 2(1), pp.12‐36.  Sarvananthan, M., 2007. Economy of the conflict region in Sri Lanka: from embargo to repression. Policy  Studies, (44), p.I.  Sinha, Nistha. 2012. “Demographic Transition and Female Labor Force Participation in Sri Lanka.” South  Asia Human Development Sector Discussion Paper No. 41. Washington DC: World Bank.  Solotaroff, Jennifer L.; Joseph, George; Kuriakose, Anne. 2018. Getting to Work: Unlocking Women's  Potential in Sri Lanka's Labor Force. Directions in Development—Countries and Regions. Washington,  DC: World Bank.  Solotaroff, Jennifer. 2016. Increasing Women’s Labor Force Participation in Sri Lanka: An Update.  Washington DC: World Bank.  Stewart, F., 2015. Employment in conflict and post‐conflict situations. Background Think Piece for  Human Development Report.  World Bank, 2016. “Increasing Women’s Labor Force Participation in Sri Lanka: An Update.” Washington  DC: World Bank.  World Bank, 2017. “Sri Lanka: Strategic Social Assessment of the Conflict Affected Northern and Eastern  Provinces.” Washington DC: World Bank.  31    Appendix    Appendix Figure 1: Province definitions      Appendix Figure 2: Remittances and labor force participation rate  58% 53% 50% 49% 45% 36% 37% 33% Did not receive remittances Received remittances Northern Province Eastern Province Western Province Other Provinces   Source: Household Income and Expenditure Survey 2012/13    32    Appendix Figure 3: War cohort and the probability of completing secondary school  83% 76% 70% 62% 57% 37% 34% 23% War Cohort (1980‐2009) Older cohort (pre‐1980) Northern Province Eastern Province Western Province Other Provinces   Source: Source: Labor Force Survey 2015    Appendix Table 1: Data used in the study  Labor  Force  Household  Skills Towards  Enterprise  Survey Survey (LFS) Income and  Employability  &  Expenditure  Productivity  Survey (HIES) Survey (STEP) Survey date 2011‐15 2012/13 2012 2011 Sample size 14‐22,000 HH 20,000 HH 3,000 persons; 610 firms 624 firms Strengths Detailed Multi‐topic  Questions on  Questions  on  questions  on  survey,  contains  personality,  various  obstacles labor, data on  behavior,  and  firms face annual data consumption  preferences and income Weaknesses No information  Can’t examine  Relatively few  Survey is  on poverty  or  trends households  relatively old.  non‐labor  sampled in N&E  Small sample for  income (N=385) N&E(N=54). Data used in this  2011‐15 Yes Individual +  Yes study employer survey       33    Appendix Table 2: Industry, occupation, and sector of workers by gender (Percent)  Northern Province Eastern Province Western Province Other provinces Men Women Men Women Men Women Men Women Industry Industry self‐employed 2.1 1.4 3.5 3.2 3.8 3.9 4.0 3.1 Industry wage‐employed 12.4 1.3 11.4 1.5 16.9 7.3 12.7 4.8 Service self‐employed 8.7 2.0 9.8 3.7 14.0 4.6 10.7 3.9 Service wage‐employed 21.3 10.0 20.8 7.0 27.7 13.0 18.1 8.5 Agriculture self‐employed 14.8 4.3 13.1 2.8 2.5 1.5 18.4 11.0 Agriculture wage‐employed 8.0 3.0 9.5 0.5 1.5 0.8 7.6 5.0 Other sectors 3.0 0.2 1.4 0.0 4.7 0.7 2.4 0.3 Not working adults 29.8 77.8 30.6 81.3 29.0 68.3 26.2 63.4 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Occupation Professional 10.4 7.2 8.5 5.5 18.2 10.0 9.5 6.4 Clerks/sales 8.6 3.3 12.6 3.9 12.5 6.5 9.3 4.9 Craft/machine workers 14.2 2.7 18.0 4.5 23.7 7.5 18.9 6.5 Elementary 36.5 8.9 29.7 4.6 16.1 7.7 35.5 18.8 Others 0.5 0.1 0.7 0.1 0.5 0.0 0.5 0.1 Not working adults 29.8 77.8 30.6 81.3 29.0 68.3 26.2 63.4 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Sector Public sector 16.5 8.5 19.7 5.4 11.9 6.7 16.6 8.4 Private sector 31.7 4.7 29.5 3.4 47.5 16.4 37.0 12.5 Not working adults 51.7 86.8 50.8 91.2 40.6 76.9 46.4 79.1 Total 100 100 100 100 100 100 100 100     Appendix Table 3: Socio‐economic differences between the Northern and Eastern provinces and rest  of the country  Northern  Eastern  Western  Other  Sri Lanka province province province provinces Age profile (% of individuals) <15 years 25.2 26.7 30.4 22.7 25.6 15‐24 years 15.6 18.4 18.1 15.5 15.1 25‐34 years 15.7 15.6 15.9 16.3 15.4 35‐44 years 13.6 11.9 12.8 14.4 13.5 45‐54 years 12.3 10.7 10.9 12.5 12.5 55‐64 years 9.7 9.4 7.2 10.0 10.0 65+ years 7.9 7.2 4.7 8.7 7.9 Ethnicity (%) Sinhalese 74.9 3.0 23.2 84.2 83.5 Tamil (Sri Lankan) 11.1 93.1 39.2 5.8 2.8 Moor 9.3 3.1 36.9 7.9 6.9 Other 4.7 0.8 0.7 2.1 6.8 Poverty headcount (%) 6.7 10.9 11.0 2.0 8.1 Urban (%) 16.5 14.9 23.2 37.5 5.7 Household size 4.4 4.8 4.4 4.5 4.3 Dependency ratio (%) 35.4 34.9 36.5 34.2 35.8 Population, millions (2011) 20.4 1.1 1.6 5.9 11.9 Population share (%) 100.0 5.2 7.6 28.7 58.4 Sources: Labor Force Survey  2015, Household  Income and Expenditure Survey  2012/13, Census  of Population  and Housing 2012   34    Appendix Table 4: Socio‐economic differences between within the Northern and Eastern provinces  Northern Province Eastern Province Jaffna Mannar Vavuniya Mullaitivu Kilinochchi Batticaloa Ampara Trincomalee Age profile (% of individuals) <15 years 24.5 28.9 27.3 30.5 32.5 30.7 29.4 31.5 15‐24 years 18.3 17.9 19.5 18.0 17.7 18.9 17.5 18.2 25‐34 years 15.0 16.0 16.4 16.8 16.4 15.6 16.1 15.9 35‐44 years 11.4 13.2 12.7 12.3 11.8 12.4 13.2 12.4 45‐54 years 11.0 11.3 11.1 9.7 9.0 10.6 11.5 10.4 55‐64 years 10.6 8.2 7.9 8.0 7.6 7.1 7.4 7.0 65+ years 9.2 4.6 5.1 4.8 5.0 4.5 4.9 4.5 Ethnicity (%) Sinhalese 0.4 2.3 10.0 9.7 1.2 1.3 38.9 26.7 Tamil (Sri Lankan) 98.9 80.4 82.0 85.8 97.3 72.3 17.3 30.7 Moor 0.4 16.5 6.8 2.0 0.6 25.4 43.4 41.8 Other 0.4 0.7 1.2 2.6 0.9 0.9 0.4 0.7 Poverty headcount (%) 8.3 20.1 3.4 28.8 12.7 19.4 5.4 9.0 Urban (%) 20.8 12.4 0.0 0.0 15.2 26.7 23.0 18.5 Household size 4.9 4.6 4.3 4.5 4.8 4.4 4.4 4.7 Dependency ratio (%) 34.1 35.8 33.3 40.1 33.5 37.7 35.9 36.0 Population, mn (2011) 0.6 0.1 0.2 0.1 0.1 0.5 0.6 0.4 Population share (%) 2.9 0.5 0.8 0.5 0.6 2.6 3.2 1.9 Sources: Labor Force Survey  2015, Household  Income and Expenditure Survey  2012/13, Census  of Population  and Housing 2012     Appendix Table 5: Socio‐economic differences between within the Northern and Eastern provinces  Northern Province Eastern Province Jaffna Mannar Vavuniya Mullaitivu Kilinochchi Batticaloa Ampara Trincomalee Labor market status (%) Employed 41.5 52.8 46.9 43.7 45.1 42.4 41.1 44.6 Unemployed 2.5 2.5 1.4 2.4 2.8 2.0 3.0 2.0 Not in labor force 56.0 44.7 51.7 53.9 52.1 55.6 55.8 53.4 Reason why individual is not in labor force (%) Student 20.7 26.0 29.8 23.4 23.5 22.9 22.5 24.6 Housewife 49.5 46.4 47.6 59.1 58.8 58.1 57.1 52.7 Other 29.8 27.6 22.7 17.5 17.7 18.9 20.4 22.7 Type of employment (%) Paid employee 63.9 58.4 55.1 58.6 56.2 56.1 55.5 61.3 Non‐paid employee 2.9 3.5 2.3 1.5 5.2 2.0 6.0 2.8 Employer 3.9 3.8 0.0 3.6 1.1 2.4 1.6 0.5 Self‐employed 29.4 34.3 42.6 36.3 37.4 39.6 36.9 35.4 Sector of employment (%) Agriculture 30.2 28.4 45.5 35.2 45.9 26.5 32.5 26.8 Industry 21.0 19.4 21.0 21.2 8.8 28.2 20.7 19.3 Services 48.9 52.2 33.5 43.5 45.2 45.3 46.8 53.9 Sources: Labor Force Survey  2015, Household  Income and Expenditure Survey  2012/13, Census  of Population  and Housing 2012         35    Appendix Table 6: Access to remittances  Percent of households that received remittances: Domestic Foreign Total Northern province 6% 13% 18% Eastern province 5% 11% 16% Western province 4% 8% 12% Other provinces 12% 6% 17% Remittances as a share of household consumption/income: Share of  Share of  income consumption Northern province 29% 14% Eastern province 36% 19% Western province 24% 17% Other provinces 26% 17% Source: Household  Income and Expenditure Survey 2012/13     36    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 March 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 March 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 March 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 March 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 March 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 March 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 March 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 March 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 March 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 March 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 Hassine Belghith, N.B., Lopera, M. A., Etang Ndip, A., Karamba, W., March 2018 For the latest and sortable directory, available on the Poverty & Equity GP intranet site. http://POVERTY WWW.WORLDBANK.ORG/POVERTY Updated on March 2018 by POV GP KL Team | 11