64407 Pakistan Social Protection Policy Notes            Empowering Women through BISP: The Effect of  Women’s Decisionâ€?Making Power on Reproductive  Health Services Uptake in Pakistan                                    Social Protection  South Asia Human Development   The World Bank Group                                                                              Pakistan Social Protection Policy Notes    As part of technical assistance to the Government of Pakistan, the World Bank initiated the Pakistan  Programmatic Social Protection Policy Notes in 2009. The main objective of these notes was to facilitate  effective design and implementation of national safety net system being developed under the Benazir  Income Support Program (BISP). In addition, these notes were meant to inform overall social protection  policy in Pakistan.  This task was led by Xiaohui Hou (Economist), under the supervision of Mansoora Rashid (Sector  Manager) and with contributions from Andrea Vermehren (Senior Social Protection Specialist), Amjad  Zafar Khan (Social Protection Specialist), Cem Mete(Senior Social Protection Specialist), Jed Friedman  (Senior Economist), Kinnon Scott(Senior Economist), Iftikhar Malik (Senior Social Protection Specialist),  Inam ul Haq (Senior Health Specialist), Khalid Mahmud (Consultant), Ning Ma (Consultant), SeoYeon  Hong (Consultant), and Shumaila Rifaqat (Social Protection Specialist). The team appreciates and warmly  thanks the government counterparts, especially the Benazir Income Support Program, Federal Bureau of  Statistics, and the Ministry of Finance, for facilitating technical work and inputs into various policy notes.  We also extend our appreciation to UK Department of International Development (DfID), the Trust Fund  for Environmentally & Socially Sustainable Development (TFESSD) and the Gender Action Plan (GAP)  Trust Fund for contributing financial assistance in completing this task.  Opinions expressed in these policy notes are entirely those of authors. They do not represent official  views of the Executive Directors of the World Bank, the Trust Fund Donors, or the Government of  Pakistan.  Empowering Women through BISP    Empowering Women through BISP: The Effect of  Women’s Decisionâ€?Making Power on Reproductive  Health Services Uptake in Pakistan1    May 2011                                                                   1 . This note is prepared by Xiaohui Hou and Ning Ma. This note has benefited from review from Maitreyi Das.  The  authors also thank Mansoora Rashid, Andrea Vermehren, Cem Mete, Iftikhar Malik, other Pakistan Social  Protection team members, participants at the South Asia knowledge and exchange group and participants at the  presentation at the American Society of Health Economist congress at the Cornell University for their comments  and supports.     i    Empowering Women through BISP  Contents  Executive Summary ...................................................................................................................................... iii 1. Introduction ......................................................................................................................................... 1 2. Reproductive Health and Women’s Decision Making in Pakistan ....................................................... 2 2.1. Reproductive health in Pakistan ........................................................................................................ 2 2.2. Women’s decision making ................................................................................................................. 2 3. Methods .................................................................................................................................................... 3 3.1 Data ..................................................................................................................................................... 3 . 3.2. Dependent Variables  ......................................................................................................................... 3 3.3. Construction of indices of women’s decisionâ€?making power ............................................................ 4 3.4. Other Control Variables ..................................................................................................................... 5 4. Results ....................................................................................................................................................... 5 4.1. Descriptive analysis ............................................................................................................................ 5 4.2. Regression analysis ............................................................................................................................ 6 5. Conclusions and Policy Implications .................................................................................................... 8 Figures  Figure 1. Women’s Reproductive Health Services Uptake and Per Capita Consumption ..................... 3 Figure 2. Women’s Reproductive Health Services Uptake and Per Capita Consumption ..................... 6       ii    Empowering Women through BISP  Executive Summary    Experiences from cash transfer and conditional cash transfer programs throughout the world have  shown that transferring cash to women in households can increase their decisionâ€?making power.  Pakistan has initiated a national cash transfer program—the Benazir Income Support Program (BISP)— that gives 1,000 Pakistan rupees (US$ 12) every month to female heads of poor households. Cash is  delivered at the doorstep to ensure that women receive it. The main objectives of making women the  beneficiaries of this program are to empower them and to increase investments in human development  within the household, based on the assumption that women tend to invest more in human development  when they have more decisionâ€?making power in the household.   This assumption has not been widely tested in Pakistan, where little evidence exists about the  association between women’s decisionâ€?making power and household investments in various human  development indicators such as education and health. For this reason, a better understanding of this  relationship is useful to the success of BISP.   This note examines the influence of household decision making on women’s uptake of reproductive  health services, using data from the Pakistan Social and Living Standards Measurement Survey (PSLM).  In households where women have greater decisionâ€?making power, the note finds a significant and  positive association with greater use of reproductive health services. In households where the influential  decision maker is a male, the opposite effect prevails. These findings suggest that empowering women  and increasing their ability to make decisions may increase their use of reproductive health services.   The findings also suggest that policies directed toward improving women’s use of maternity services  must target influential male household members, whose understanding of the importance of maternity  services is crucial to increase the effectiveness of health interventions. Improving financial and physical  access to maternal health services is also critical to increasing their use and achieving the Millennium  Development Goals related to maternal health.  iii    Empowering Women through BISP  1. Introduction     A large body of research has attempted to explore the links between women’s autonomy and their use  of reproductive health services in South Asia, but the evidence is inconclusive. Despite the consistent  finding that broad socioâ€?demographic characteristics such as education and economic status have a  significant impact on reproductive health services uptake, the relationship between women’s decisionâ€? making power and their use of reproductive health services is unclear. For example, in India there  appears to be no relationship between women’s freedom of movement and decisionâ€?making power and  their use of reproductive health services (Bhatia and Cleland 1995; Bloom, Wypij, et al. 2001). Similarly  in Nepal, Matsumura and Gubhaju ( 2001) report that decisionâ€?making power has a mixed impact on  maternal health services utilization. Survey data from Pakistan also show a weak or no relationship  between women’s reproductive health services uptake and measures of their autonomy (Sathar and  Kazi 1997; Fikree, Khan, et al. 2001; Mumtaz and Salway 2005).   In addition to data source and methodology issues, some inconsistencies in the research findings may be  due to lack of consistent measures of “autonomyâ€? (Kabeer 1999), which in some South Asian countries is  measured as women’s “mobilityâ€?. Thus, more recent literature urges the need to rethink the concept of  women’s autonomy as the framework for understanding gender and reproductive health in South Asia  and elsewhere (Mumtaz and Salway 2009). Although women are typically the primary points of contact  for reproductive health programs, often the decisions that lead them to seek services are outside their  own control and may occur in the context of families or households (Becker 1996; Beegle, Frankenberg  et al. 2001).   This paper contributes to the literature by applying several constructed indices composed of eight  women’s decisionâ€?making indicators to assess the relationship between women’s decision making and  their reproductive health services uptake. This paper also considers the influence of male household  members (household heads or husbands) on decision making and women’s uptake of reproductive  health services (Mullany, Becker, et al. 2007; Mumtaz and Salway 2009).   Unlike some earlier findings on Pakistan, this study finds that women’s decisionâ€?making power has a  significant positive correlation with reproductive health services uptake and that influential males’  decisionâ€?making power has the opposite effect, after controlling for socioâ€?economic indicators and  supplyâ€?side conditions. This study then suggests that empowering women and increasing their decision  making in different dimensions may increase their uptake of reproductive health services. Such  intervention is highly possible now in Pakistan given that the government is implementing a national  cash transfer program to eligible women (the Benazir Income Support Program). In addition,  interventions to increase women’s reproductive health services uptake should extend to influential  males in the household.  1    Empowering Women through BISP  The rest of this paper is structured as follows. Section 2 describes the background of reproductive health  services uptake and women’s decision making in Pakistan. Section 3 describes the research method, and  section 4 presents the results. Section 5 concludes and discusses policy implications.     2. Reproductive Health and Women’s Decision Making in Pakistan   2.1. Reproductive health in Pakistan   Although much effort has been put into increasing reproductive health in Pakistan, the uptake of  services is far from optimal, even in settings where services are more accessible. The infant and  maternal mortality rates in Pakistan are still very high (Rizvi and Nishtar 2008). Several factors are  thought to contribute to the high level of maternal mortality in Pakistan. Women in Pakistan marry at a  relatively young age, and they tend to have their first child very soon after marriage. Low contraceptive  use also contributes to high rates of induced abortion (Rana 1992). A shortage of skilled health  professionals, particularly female skilled health professionals (Ashraf 1996) and low rates of tetanus  toxoid (TT) vaccination also  contribute to the high maternal mortality rate in Pakistan (Rizvi and Nishtar  2008).  In an effort to reduce maternal mortality and improve women’s reproductive health generally, the  Ministry of Health in Pakistan has proposed strategies to improve reproductive health, such as provision  of reproductive health services to pregnant women, to increase the number of nurses, to create  womenâ€?friendly hospitals, and to provide nutritional supplements to pregnant women. Policies have  also been proposed to improve human resources strategies such as recruiting and training Lady Health  Workers (LHWs) and improving the working conditions of doctors, nurses, paramedics, and other health  workers (Hoopeâ€?Bender, Liljestrand et al. 2006; Fauveau, Sherratt et al. 2008). However, despite such  efforts at the policy level, implementation has been slow, and prenatal and postnatal utilization have  remained relatively constant over the years, particularly among the poor. Figure 1, which depicts the  relationship between reproductive health services uptake and per capita expenditure2, shows that the  poor use many fewer reproductive health services than the rich, particularly for prenatal and postnatal  services and institutional delivery services.   2.2. Women’s decision making  The literature reveals that male dominance and prevailing traditional Islamic and cultural restrictions on  women are major factors affecting women’s decisionâ€?making power in Pakistan. These factors can be  divided into two broad categories. The first category, male dominance, includes legal restrictions and  inequalities interpreted from the Quran (the holy book of Muslims), Hadith (the sayings of Prophet  Muhammad), Sunnah (the acts of Prophet Muhammad), and traditional Shariah laws (laws based on the  Quran, Hadith, and Sunnah derived by Muslim jurists). These laws affect inheritance, marriage, divorce,  child custody, and women’s ability to serve as legal witnesses (Hakim and Aziz, 1998). The second  category is associated with the enforcement of purdah (the seclusion and hiding of women from men)  or the seclusion of women (Amin 1995). All of these restrictions curtail women's decision making about                                                               2  Per capita consumption is measured by per adult equivalence consumption.   2    Empowering Women through BISP  factors that affect their lives: education, employment, and other economic and social activities, as well  as medical services.   Figure 1. Women’s Reproductive Health Services Uptake and Per Capita Consumption  1 Reproductive Health Services Uptake .8 .6 .4 .2 0 6 6.5 7 7.5 8 8.5 Ln(Per Capita Consumption) Prenatal care Institutional birth Skilled birth attendance Postnatal care Note: Per capita consumption is defined as per equivalent adult consumption.   Data Source: PSLM 2005â€?2006  Efforts to increase women’s social status in Pakistan have achieved some success, particularly efforts to  provide education for girls (Hou 2010). Most recently, the Benazir Income Support Program (BISP) was  established to provide cash transfers to the female heads of the poor families. This program provides Rs.  1,000 ($12) per month to eligible families, and cash is delivered to the doorstep to ensure that women  receive it. The main objective of making women the beneficiaries is to empower them.   3. Methods  3.1 Data   The data for this study come from the Pakistan Social and Living Standards Measurement Survey (PSLM)  2005â€?06, which is a large household survey of more than 15,000 households on a range of social sector  issues, including education, health, immunization, pre/postnatal care, family planning, and household  consumption. More specifically, a maternal history was recorded for all women between 15 and 49  years old. Details about maternity health care utilization were collected for women who had delivered a  child within three years of the date of interview. After excluding cases with missing values, a total  sample of 5,061 women (from 4,515 households) is included in this study.     3.2. Dependent Variables  Four dependent variables are used for this study: prenatal care, institutional birth, skilled birth  attendance, and postnatal care. They are all treated as dichotomous variables indicating the use or nonâ€? use of the service. Institutional birth is defined as 1 if birth takes place in a government or private  3    Empowering Women through BISP  hospital or clinic, and 0 otherwise; skilled birth attendance is defined as 1 if the pregnant woman  receives assistance from a midwife, trained Dai, doctor, LHW, nurse, or other health professional, and  defined as 0 if assistance is received from a family member, relatives, or neighbors.     3.3. Construction of indices of women’s decision­making power   There are eight questions in the PSLM regarding household decision making about education,  employment, birth control methods, having more children, and household food, clothing, medical  treatment, and recreation expenditures. The answers to these questions can be broadly categorized as  “woman decides alone,â€? “household head or husband decides alone,â€? “household head or husband and  woman jointly decide,â€? and “other family members decide,â€?3 A woman is considered to have the  decisionâ€?making power on a particular issue if she jointly or by herself makes the decision (equal to 1),  since on at least some issues, such as birth control or number of children, women do not have to have  the sole decisionâ€?making power. However, we have also done the calculations by assigning “jointly  making the decisionâ€? a weight of 0.5 or 0, and the results are very similar and available upon request.   On the contrary, in the case of the decisionâ€?making power of influential male household members  (husbands or household heads), only decisions made by the man alone are assigned 1, to indicate males’  dominance in decision making on those issues. Table 1 presents the descriptive results.      For decisions on education, 57.6% were made by the household’s influential males, while only 12.9%  were made at least partially by women themselves. Similar results are found for decisions on women’s  employment. Women have greater decisionâ€?making power about the use of birth control and having  more children (71% and 76% respectively); however, about 16% of decisions in both cases are made  solely by men. Women make more decisions on clothing expenditures, followed by food, medical, and  recreation expenditures. On average, influential male household members have greater decisionâ€?making  power than women on these aspects of consumption.      Two pairs of indices are constructed to serve as proxies for the decisionâ€?making power of women and  influential male household members. The first pair is a composite score, constructed with eight raw  indicators for women and influential males separately, reflecting the degree of their autonomy. The  scale for both scores ranges from 0 to 8, and the summary statistics are appended to the bottom of  Table 1.  On average, women’s decisionâ€?making power is at 2.88, whereas influential male household  members’ decisionâ€?making power is at 3.03.     The second pair is obtained from the factor analysis. Different from the single indices, factor analysis  generates a smaller set of factors to explain a larger number of observed variables.  These factors are  identified though their accountability of the observed variables’ variance, and are allowed to be  multifaceted covering different aspects of household decision making (Clarke 1970; Lawley and Maxwell  1971; Harman 1976). In this study, four factors for the eight indicators are identified from an orthogonal                                                               3  In the questionnaire, household head was used in the questions regarding women’s education and employment,  as well as consumption decision; husband was used in birth control and more children decisions.  About 58% of  household heads are women’s husbands.   4    Empowering Women through BISP  rotation of factor analysis using the Maximum Likelihood method. The factor loading matrices are  shown in Appendix Table 1. The first factor that accounts for the most variance in the observed eight  indicators is a general family planning factor, since it loads most heavily on birth control and having  more children; the second and fourth factors load most heavily on consumption expenditures, with the  first emphasizing food and clothing expenditures and the second emphasizing medical and recreation  expenditures.  Finally, the third factor loads most heavily on personal development, with significant  coefficients for education and employment indicators. These results imply that the eight observed  indices could be largely reduced to four factors related to decision making: expenditures on food and  clothing, expenditures on medical services and recreation; on family planning; and on personal  development.     3.4. Other Control Variables  Other control variables are selected based on frameworks used in the literature (McCarthy and Maine  1992; Fan and Habibov 2009), including women’s age, women’s age in the last pregnancy, education,  employment status in the month before the interview, and dummies for firstâ€?time pregnancy and  experience with the death of at least one child. Women’s age at the interview is used in the regression  of women’s decisionâ€?making power; women’s age in the last pregnancy is used in the regression of  women’s reproductive health services uptake in the last pregnancy. Women’s employment status is  included because working women are found to be less likely to use reproductive health services due to  the competing demand of work (Matsumura and Gubhaju 2001). However, we should be mindful that  employment status here refers to the month before the interview rather than during pregnancy. The  dummies for firstâ€?time pregnancy and experience of death of at least one child are controlled because  women carrying their first child or who have an earlier experience with the death of a child may be more  cautious and tend to use (more) reproductive health services.     In addition, the regression controls for the gender of household head, age at the interview, education,  employment status, household size, per adult equivalent expenditure as a measure of welfare, and  rural/urban indicators.  In order to capture the supply side of maternity services, we also computed the  average utilization rate of prenatal services at the district level. This is in theory an endogenous variable,  because the woman examined also contributes to the average of prenatal service utilization at the  district level. However, districts are large administrative tiers in Pakistan, and the average number of  examined women in each district in the dataset is 120. Thus, whether the woman examined was  included in the average calculation or not makes little difference. Provincial fixed effect is also controlled.  Table 2 reports summary statistics for these control variables.    4. Results  4.1. Descriptive analysis  The summary statistics show that reproductive health services uptake rate is very low in Pakistan (Table  2). The averages of prenatal care and postnatal care utilization are very low, 50.3% and 21.4%  5    Empowering Women through BISP  respectively. Though the skilled birth attendance rate is 79.7%, only 31.2% of births take place in  institutions. The reproductive health services uptake rate is correlated with welfare status, as measured  by the monthly consumption per adult equivalent (Figure 1). The poor use significantly fewer  reproductive health services than the rich, particularly prenatal and postnatal services and institutional  delivery. Women’s decisionâ€?making power is also positively associated with welfare status (Figure 2).  Women in poor households have less decisionâ€?making power than in nonâ€?poor households, and the  relationship between women’s decisionâ€?making power and household welfare status is pretty linear.    Figure 2. Women’s Reproductive Health Services Uptake and Per Capita Consumption  4 3.5 Composite Score 3 2.5 2 6 6.5 7 7.5 8 8.5 Ln(Per Capita Consumption) Note: Per capita consumption is defined as per equivalent adult consumption.   Data Source: PSLM2005â€?2006  4.2. Regression analysis   Estimation results investigating the determinants of decisionâ€?making powers and reproductive health  services uptake are reported for women and influential male household members separately. Tables 3  and 4 report coefficients for women’s decisionâ€?making power when the composite score and factor  analysis scores are used, respectively. Similarly, Table 5 reports results for influential males’ decisionâ€? making power when the composite score is used in the regression. The findings using influential males’  decisionâ€?making power measured by factor analysis scores are very similar; the results are available  upon request. All standard errors presented in Tables 3 to 5 are intraâ€?household adjusted.   Woman’s decisionâ€?making power  Column 1 in Table 3 presents the coefficient estimates from the OLS model fitted on the composite  score for women’s decisionâ€?making power. As expected, women who are older, have more education,  and employed have greater decisionâ€?making power in their households. In addition, women living in  more affluent households, femaleâ€?headed households, or in urban areas have greater decisionâ€?making  power.      Column 2 to 5 present the relationship between the four outcome indicators of reproductive services  utilization and women’s decisionâ€?making power measured by the composite score. Logit models are  6    Empowering Women through BISP  used and the odds ratios are presented. Women’s decisionâ€?making power has a strong and positive  association with prenatal care utilization, skilled birth attendance, and postnatal care; however, the  association with institutional delivery is not significant. These results imply that even if women had  greater decisionâ€?making power, institutional delivery might not increase, probably for reasons related to  both financial and physical access. In addition, the quality of institutional delivery might not meet  women’s expectations.   Consistent with findings from other studies, women’s education and economic status both contribute to  higher reproductive health services utilization. The literature has  suggested that education can improve  maternity services utilization by increasing women’s awareness, empowering them to take decisions on  their own health risks and increasing their ability to communicate with health professionals (Chakrabarti  and Chaudhuri 2007). Supplyâ€?side factors matter significantly: with a 1% increase in the district level  prenatal utilization rate, women are 22.2% more likely to use prenatal services, and 4.1% times more  likely to have an institutional delivery. However, even with an explicit control for the district level  prenatal utilization rate, the significant negative rural impact persists. The implication is that the rural  impact has more influence on utilization than the limited facility supply and that other factors might be  more important as well, such as social and cultural customs that forbid women from consulting with  reproductive health professionals.   We also find a significant association between firstâ€?time pregnancy and reproductive health services  utilization. Firstâ€?time pregnancy increases the likelihood that women will seek various reproductive  health services by 1.5 to 2.1 times. It suggests that women who have previously given birth rely more on  experience than on professional care; also, it is likely that such women have fewer resources in the form  of time and money to seek formal health care (Chakrabarti and Chaudhuri 2007). The age of the woman  at the time of delivery is only marginally and negatively correlated with skilled birth attendance. As  women become older, their demand for health services may have declined as their experience and  opportunity costs increased. Finally, pregnant women who have experienced a child’s death are not  significantly more likely to use any of the reproductive health services, except a skilled health  professional at the birth.    Table 4 deconstructs the pattern of decisionâ€?making power impact on reproductive health services  utilization. It first fits the OLS model for the four factors in columns 1–4 and then report odds ratios for  reproductive health services utilization in columns 5–8. Women’s decisionâ€?making power in the general  sphere of family planning and personal development is more likely to be associated with reproductive  health services uptake.   Decisionâ€?Making by Influential Male Household Members   Although the literature on the relationship between reproductive health services uptake and decisionâ€? making power has been focused on women, we also investigate how influential male household  members may influence or determine women’s reproductive health service uptake. The same analysis in  Table 3 is executed with measures of influential males’ decisionâ€?making power (composite score index),  and the results are reported in Table 5.   7    Empowering Women through BISP  Influential males’ decisionâ€?making power, measured by the composite score, is negatively and  significantly correlated with all reproductive health services uptake, except institutional birth. This  finding implies that males play a critical role in determining women’s reproductive health services  uptake in Pakistan. Thus the policy directed toward improving the reproductive health services uptake  and achieving the Millennium Development Goals (MDGs) on maternal health in Pakistan should not  target only women. It should attempt to bring similar awareness and incentives to the influential male  household members, who could be household heads or husbands.     5. Conclusions and Policy Implications  This paper examines the determinants of women’s reproductive health services uptake, particularly the  association between women’s decisionâ€?making power, household heads’ decisionâ€?making power, and  women’s use of reproductive health services. There are two main findings. First, though women’s  decisionâ€?making power is positively and significantly associated with prenatal and postnatal services and  skilled birth attendance, the association with institutional birth is insignificant. Second, we find that  influential males in the household significantly influence women’s reproductive health services  utilization in Pakistan. In households where the males exert decisionâ€?making power, women tend to use  fewer reproductive health services. This implies that their perception of the importance of reproductive  health services uptake is quite low. The results are robust and consistent across different indices  developed to measure the decisionâ€?making power of women and influential male household members.     The strong association between women’s decisionâ€?making power and utilization of prenatal and  postnatal services and the services of a skilled birth attendant suggests that interventions designed to  empower women may increase their utilization of these services. Pakistan has initiated a national cash  transfer program — the Benazir Income Support Program — which gives the female heads of the eligible  families PK Rs. 1,000 ($12) per month.  Experiences from cash transfer and  conditional cash transfer  programs elsewhere have shown that transferring cash to women in  households can increase their  decisionâ€?making power (Schultz 1990; Thomas 1990; Gitter and Barham 2008). If this is also the case in  Pakistan, one impact should be greater utilization of reproductive health services.  However, the insignificant association between women’s decisionâ€?making power and institutional  deliveries implies that there are other factors that also affect services uptake.   One of those is access,  both financial and physical. Although in theory all Pakistan residents have access to public hospitals for  free, in practice, patients must usually make an underâ€?theâ€?table payment to someone to get access. The  quality of most public hospitals is also well below international norms, even among developing countries.    Another factor is the shortage of female professionals, particularly in rural areas (Mumtaz, Salway, et al.  2003). Thus, strengthening the public service delivery and training and deployment of professional  midwives or Lady Health Workers as primary birth attendants are critical interventions. In addition,  incentives should be provided to these professionals working in the rural areas, particularly remote rural  areas, as other findings suggest that reproductive health services uptake is much lower in underserved  areas (Sultan, Cleland, et al. 2002). However, this is more easily said than done in a country that faces so  8    Empowering Women through BISP  many challenges. More innovative approaches such as contracting or outsourcing to NGOs and the  private sector with public monies might be one possible approach to increasing use of reproductive  health services (Loevinsohn and Sayed 2008; Loevinsohn, Haq, et al. 2009).   The findings also suggest that policies directed toward improving women’s utilization of maternity  services must target influential male household members, whose understanding of the importance of  maternity services is crucial to increase the effectiveness of health services interventions. This is  particularly the case in Pakistan, where in most areas women need the permission of a husband or  another male to pursue activities outside of their homes.    9    Empowering Women through BISP  REFERENCES    Amin, S. (1995). "The povertyâ€?purdah trap in rural Bangladesh: implications for women's roles in the  family." Population Council Research Division. Working Paper: No. 75. Population Council  Research Division. New York  Ashraf, T. (1996). "Maternal mortality: a four year review." Journal of the College of Physicians and  Surgeons of Pakistan 6(3): 159â€?161.  Becker, S. (1996). "Couples and reproductive health: a review of couple studies." Studies in Family  Planning 27(6): 291â€?306.  Beegle, K., E. Frankenberg, et al. (2001). "Bargaining power within couples and use of prenatal and  delivery care in Indonesia." Studies in Family Planning 32(2): 130â€?146.  Bhatia, J. C., and J. Cleland (1995). "Determinants of maternal care in a region of South India." Health  Transition Review 5(2): 127â€?142.  Bloom, S., D. Wypij, et al. (2001). "Dimensions of women’s autonomy and the influence on maternal  health care utilization in a North Indian city." Demography 38(1): 67â€?78.  Chakrabarti, A., and K. Chaudhuri (2007). "Antenatal and Maternal Health Care Utilization: Evidence  from Northeastern States of India." Applied Economics 39(4â€?6): 683â€?695.  Clarke, M. R. B. (1970). "A rapidly convergent method for maximumâ€?likelihood factor analysis." British  Journal of Mathematical and Statistical Psychology 23: 43â€?52.  Fan, L., and N. Habibov (2009). "Determinants of maternity health care utilization in Tajikistan: learning  from a national standards survey." Health and Place 15: 952â€?960.  Fauveau, V., D. R. Sherratt, et al. (2008). "Human resources for maternal health: multiâ€?purpose or  specialists?" Human Resources for Health 6: 21.  Fikree, F., A. Khan, et al. (2001). "What influences contraceptive use among young women in urban  squatter settlements of Karachi, Pakistan. International Family Planning Perspectives 27(3), 130â€? 136.  Gitter, S. R., and B. L. Barham (2008). "Women's Power, Conditional Cash Transfers, and Schooling in  Nicaragua." World Bank Economic Review 22(2): 271â€?290.  Harman, H. H. (1976). Modern Factor Analysis. 3rd ed. Chicago: University of Chicago Press.  Hoopeâ€?Bender, P. T., J. Liljestrand, et al. (2006). "Human resources and access to maternal health care."  International Journal of Gynecology and Obstetrics 94: 226â€?233  Hou, X. (2010). "Wealth: Crucial but Not Sufficient. Evidence from Pakistan on Economic Growth, Child  Labor, and Schooling " Journal of Development Studies 46(3).  Kabeer, N. (1999). "The conditions and consequences of choice: reflections on the measurement of  women's empowerment." UNRISD Discussion Paper No. 108.  Lawley, D. N., and A. E. Maxwell (1971). Factor analysis as a Statistical Method. London: Butterworth &  Company.   Loevinsohn, B., I. U. Haq, et al. (2009). "Contractingâ€?in management to strengthen publicly financed  primary health servicesâ€?â€?the experience of Punjab, Pakistan. " Health Policy 91(1): 17â€?23.  Loevinsohn, B., and G. D. Sayed (2008). "Lessons from the health sector in Afghanistan: how progress  can be made in challenging circumstances." JAMA 300(6): 724â€?726.  Matsumura, M., and B. Gubhaju (2001). "Women's Status, Household Structure and the Utilization of  Maternal Health Services in Nepal." Asiaâ€?Pacific Population Journal 16: 23â€?44.  McCarthy, J., and D. Maine (1992). "A framework for analyzing the determinants of maternal mortality. "  Studies in Family Planning 23(1): 23â€?33.  10    Empowering Women through BISP  Mullany, B., S. Becker, et al. (2007). "The impact of including husbands in antenatal health education  services on maternal health practices in urban Nepal: results from a randomized controlled  trial." Health Education Research 22(2): 166â€?176.  Mumtaz, Z., and S. Salway (2005). "‘I never go anywhere’: extricating the links between women’s  mobility and uptake of reproductive health services in Pakistan. " Social Science & Medicine  60(7): 1767â€?1779.  Mumtaz, Z., and S. Salway (2009). "Understanding gendered influences on women's reproductive health  in Pakistan: Moving beyond the autonomy paradigm." Social Science & Medicine 68(7): 1349â€? 1356.  Mumtaz, Z., S. Salway, et al. (2003). "Genderâ€?based barriers to primary health care provision in Pakistan:  understanding the experiences of female providers." Health Policy and Planning 18: 261â€?269.  Rana, R. (1992). "Induced abortion and its complications: a common problem in Pakistan." Pakistan  Journal of Obstetrics and Gynaecology 5(1): 53â€?59.  Rizvi, N., and S. Nishtar (2008). "Pakistan's health policy: Appropriateness and relevance to women's  health needs." Health Policy 88(2â€?3): 269â€?281.  Sathar, Z., and S. Kazi (1997). "Women’s autonomy, livelihood and fertility: A study of rural Punjab."  Islamabad: Pakistan Institute of Development Economics.  Schultz, T. (1990). "Testing the Neoclassical of Family Labor and Fertility." Journal of Human Resources  25: 599â€?634.  Sultan, M., J. Cleland, et al. (2002). "Assessment of a new approach to family planning services in rural  Pakistan." American Journal of Public Health 92(7): 1168â€?1172.  Thomas, D. (1990). "Intraâ€?household allocation: an inferential approach." Journal of Human Resources  25: 635â€?664.              11    Empowering Women through BISP  Table 1.  Summary Statistics for Decisionâ€?making   Woman  Household  Influential  Indexes    Male Member  Women’s Personal  development          Education  12.93%  57.62%    Employment  12.35%  54.57%  Family planning        Birth control  70.98%  16.83%    More children  76.40%  16.72%  Consumption expenditure        Food expenditure  27.99%  38.15%    Clothing expenditure  34.78%  32.55%    Medical expenditure  26.04%  31.01%    Recreation expenditure  22.88%  33.98%  Composite score [mean(sd)]  2.88 (2)  3.03 (2.6)        12    Empowering Women through BISP  Table 2.  Summary Statistics of Other Control Variables  Variables  Mean (sd)  Outcome variables      Prenatal care (%)  50.31%    Institutional birth (%)  31.15%    Skilled birth attendance (%)  79.67%    Postnatal care (%)  21.44%  Explanatory variables      First time giving birth (%)  18.74%    Age of mother at delivery  27.92 (6.4)    Age  28.85 (6.5)    Mother has experienced death of a child (%)  23.17%    Education        Never attended school or Less than Class 1 (%)  71.13%      Class 1â€?5 (%)  10.88%      Class 6â€?8 (%)  4.55%      Class 9â€?10 (%)  7.26%      Class 11 & beyond (%)  6.18%    Employed (%)  19.53%    Head female (%)  4.80%    Head's education        Head never attended school or Less than Class 1 (%)  49.02%      Head Class 1â€?5 (%)  16.81%      Head Class 6â€?8 (%)  9.48%      Head Class 9â€?10 (%)  12.75%      Head Class 11 & beyond (%)  11.95%    Head employed (%)  83.07%    Household size  9.43 (5.1)    Consumption per adult equivalent (P.E.A)   1407.94 (1083.4)    District prenatal care utilization rate  .48 (.2)    Rural (%)  65.21%    Province        Punjab (%)  36.21%      Sindh (%)  25.98%      N.W.F.P. (%)  23.91%      Balochistan (%)  13.89%        13    Empowering Women through BISP  Table 3 Determinants of Women's Decisionâ€?making Power and Reproductive Health Services Uptake—  Composite Score     OLS     Logit  Decisionâ€?   making    Prenatal  Institutional Skilled birth  Postnatal    power    care  birth  attendance  care     (1)     (2)  (3)  (4)  (5)  Class 1â€?5  0.26***    1.66***  1.55***  2.02***  1.78***    [3.1]    [4.6]  [4.0]  [4.1]  [4.9]  Class 6â€?8  0.36***    2.44***  1.53***  1.31  1.51***    [3.0]    [5.6]  [2.9]  [1.2]  [2.6]  Class 9â€?10  0.78***    3.94***  2.06***  1.76***  2.37***    [6.8]    [8.2]  [5.5]  [2.8]  [6.2]  Class 11 & beyond  0.77***    8.21***  3.94***  2.67***  2.42***    [6.1]    [8.3]  [8.4]  [3.7]  [5.8]  Employed  0.18**    0.84*  0.79**  1.11  1.08    [2.4]    [1.8]  [2.3]  [0.8]  [0.6]  Age  0.005              [1.2]            Head female  1.01***    1.2  1.28  1.19  1.13    [6.5]    [1.0]  [1.3]  [0.7]  [0.6]  Household size  â€?0.003    0.99  1.01  1  1.07***    [0.5]    [1.6]  [1.3]  [0.0]  [6.6]  Ln(P.E.A. consumption)  0.05    2.08***  2.46***  1.27**  1.77***      [0.6]    [7.4]  [8.8]  [2.1]  [5.6]  Rural  â€?0.24***    0.65***  0.62***  0.68***  0.73***    [3.8]    [5.3]  [6.0]  [3.7]  [3.3]  Women’s decisionâ€?making power    1.10***  1.01  1.07**  1.04*    (Composite score)      [4.5]  [0.5]  [2.5]  [1.7]  First time giving birth      1.83***  2.09***  1.69***  1.46***          [6.4]  [7.8]  [4.5]  [3.8]  Age at birth delivery      1  1  0.99**  0.99          [0.4]  [0.7]  [2.0]  [1.3]  Mother has experienced death of a child    0.97  1.04  1.23**  1.03        [0.4]  [0.4]  [2.1]  [0.3]  District prenatal care utilization rate  22.16***  4.07***  5.57***  7.53***        [13.4]  [6.2]  [6.0]  [7.6]  Observations  5061     5061  4986  5052  5061  Râ€?squared  0.3                 14    Empowering Women through BISP  Table 4 Determinants of Women's Decisionâ€?making Power and Reproductive Health Services Uptakeâ€?â€?Factor Analysis  Scores     OLS        Logit  Medical &  Food &    Family  Recreational  Personal   Clothing    Prenatal  Institutional  Skilled birth  Postnatal    planning   expenditure  development  expenditure    care  birth  attendance  care    factor  factor  factor  factor               (1)  (2)  (3)  (4)     (5)  (6)  (7)  (8)  Class 1â€?5  0.06  0  0  0.20***    1.66***  1.56***  2.02***  1.77***    [1.4]  [0.1]  [0.1]  [4.2]    [4.7]  [4.1]  [4.1]  [4.9]  Class 6â€?8  0.11**  â€?0.11*  0.12  0.29***    2.45***  1.55***  1.28  1.49**    [2.2]  [1.8]  [1.6]  [4.1]    [5.6]  [2.9]  [1.1]  [2.5]  Class 9â€?10  0.13***  0.04  0.25***  0.34***    3.99***  2.08***  1.73***  2.36***    [2.9]  [0.6]  [3.4]  [5.6]    [8.3]  [5.6]  [2.7]  [6.1]  Class 11 & beyond  0.27***  â€?0.02  0.38***  0.20***    8.14***  3.92***  2.54***  2.39***      [6.0]  [0.3]  [4.5]  [2.9]    [8.2]  [8.4]  [3.5]  [5.7]  Employed  0.04  â€?0.06  0.18***  0.06*    0.83*  0.79**  1.08  1.08    [1.1]  [1.6]  [4.0]  [1.7]    [1.8]  [2.3]  [0.6]  [0.7]  Age  â€?0.001  0.001  â€?0.001  0.003              [0.4]  [0.5]  [0.3]  [1.3]            Head female  â€?0.17**  0.51***  0.18*  0.30***    1.28  1.3  1.27  1.16    [2.5]  [5.9]  [1.9]  [4.0]    [1.3]  [1.4]  [1.0]  [0.7]  Household size  â€?0.001  0.01*  â€?0.01*  â€?0.001    0.99  1.01  1  1.07***      [0.3]  [1.7]  [1.7]  [0.4]    [1.6]  [1.3]  [0.0]  [6.5]  Ln(P.E.A.)  0.003  â€?0.05  0.01  0.08**    2.08***  2.47***  1.26**  1.77***      [0.1]  [1.4]  [0.2]  [2.0]    [7.4]  [8.8]  [2.0]  [5.6]  Rural  â€?0.05*  0.005  â€?0.05  â€?0.18***    0.65***  0.61***  0.69***  0.74***    [1.8]  [0.1]  [1.4]  [5.2]    [5.3]  [6.0]  [3.5]  [3.2]  Women’s decisionâ€?making power      1.15***  1.02  1.27***  1.15**    (Predicted factor score on family planning)    [3.3]  [0.4]  [4.7]  [2.4]  Women’s decisionâ€?making power  1.07  1.01  0.96  1.05    (Predicted factor score on medical & recreational expenditure)      [1.6]  [0.2]  [0.8]  [1.1]  Women’s decisionâ€?making power    1.08**  1.03  1.11**  0.99    (Predicted factor score on personal development)        [2.1]  [0.9]  [2.0]  [0.2]  Women’s decisionâ€?making power    1.06  0.96  1.03  1.05    (Predicted factor score on food & clothing expenditure)      [1.5]  [1.0]  [0.5]  [1.0]  First time giving birth          1.83***  2.09***  1.70***  1.47***              [6.4]  [7.8]  [4.5]  [3.8]  Mother has experienced death of child        0.96  1.04  1.23**  1.03              [0.4]  [0.4]  [2.2]  [0.3]  District prenatal care utilization rate      22.81***  4.17***  5.88***  7.74***        [13.4] [6.2]  [6.1] [7.6] Observations  5061  5061  5061  5061     5061  4986  5052  5061  Râ€?squared  0.3  0.1  0  0.2                 Note: 1. Robust t statistics in brackets of columns 1–4, and robust z statistics in brackets of columns 5–8.  2. * significant at 10%; ** significant at  5%; *** significant at 1%. 3. Default category for education is "Never attended school or less than Class 1". 4. Other variables controlled but not  reported include head's education level, employment status, and province fixed effects, age at birth delivery and constant term. 5. “P.E.A.  consumptionâ€? stands for per equivalent adult consumption.      15    Empowering Women through BISP  Table 5 Determinants of Influential Male Household Members’ Decisionâ€?making Power and Reproductive Health  Services Uptake—Composite Score     OLS    Logit  Decisionâ€?   making    Prenatal  Institutional  Skilled birth  Postnatal    power    Care  birth  attendance  care     (1)    (2)  (3)  (4)  (5)  Class 1â€?5  â€?0.45***    1.62***  1.53***  1.95***  1.77***    [4.2]    [4.4]  [3.8]  [3.8]  [4.8]  Class 6â€?8  â€?0.58***    2.28***  1.54***  1.23  1.47**    [4.0]    [5.0]  [2.8]  [0.9]  [2.3]  Class 9â€?10  â€?1.04***    3.88***  2.15***  1.83***  2.33***    [8.0]    [7.9]  [5.7]  [2.8]  [5.9]  Class 11 & beyond  â€?1.30***    8.20***  3.94***  2.67***  2.35***    [9.5]    [8.0]  [8.3]  [3.6]  [5.5]  Employed  â€?0.37***    0.82*  0.77**  1.06  1.07    [3.7]    [1.9]  [2.5]  [0.5]  [0.6]  Age  0.01              [1.1]            Head female  â€?2.02***    1.55  1.41  0.87  1.36    [11.6]    [1.3]  [1.1]  [0.3]  [0.9]  Household size  â€?0.01    0.99*  1  1  1.07***    [0.8]    [1.7]  [0.6]  [0.4]  [6.3]  Ln(P.E.A. consumption)  0.08    2.04***  2.36***  1.22*  1.73***      [0.9]    [7.0]  [8.3]  [1.7]  [5.2]  Rural  0.51***    0.64***  0.62***  0.71***  0.75***    [6.2]    [5.5]  [5.8]  [3.2]  [2.9]  Influential Male Household Members’ decisionâ€? making power     0.93***  0.98  0.92***  0.92***    (Composite score)      [4.7]  [1.0]  [4.1]  [3.9]  First time giving birth      1.81***  2.08***  1.73***  1.45***        [6.1]  [7.5]  [4.5]  [3.6]  Age at birth delivery      1  1.01  0.99*  0.99        [0.5]  [0.9]  [1.9]  [1.1]  Mother has experienced death of a child    0.95  1.05  1.25**  0.99        [0.6]  [0.5]  [2.2]  [0.1]  District prenatal care utilization rate  22.26***  4.26***  6.22***  8.04***        [13.1]  [6.2]  [6.2]  [7.6]  Observations  4881    4881  4808  4874  4881  Râ€?squared  0.3                Note: 1. Robust t statistics in brackets of column 1, and robust z statistics in brackets of columns 2–5.  2. * significant at 10%; ** significant at 5%;  *** significant at 1%. 3. Default category for education is "Never attended school or less than Class 1". 4. Other variables controlled but not  reported include household head's education level, employment status, and province fixed effects, and constant term. 5. “P.E.A. consumptionâ€?  stands for per equivalent adult consumption.      16    Empowering Women through BISP    Appendix  Table A1 Factor Loading Matrices  Woman Alone     Head Alone  Factor  Factor  Factor  Factor  Factor  Factor  Factor  Factor  Index  1  2  3  4  1  2  3  4  Personal development                     Education  0.057  0.17 0.658 0.15 0.139 0.177  0.872  0.129   Employment  0.039  0.095 0.989 0.102 0.147 0.155  0.867  0.168 Family planning                     Birth control  0.949  0.085 0.035 0.083 0.963 0.179  0.125  0.102   More children  0.927  0.09 0.039 0.07 0.885 0.185  0.131  0.098 Consumption  expenditure                     Food expenditure  0.021  0.128 0.139 0.569 0.099 0.217  0.143  0.96   Clothing expenditure  0.115  0.168 0.119 0.972 0.176 0.419  0.209  0.647   Medical expenditure  0.105  0.874 0.111 0.204 0.212 0.94  0.153  0.22   Recreation expenditure  0.095  0.887 0.106 0.089 0.207 0.792  0.195  0.261     17  Â