WPS8537 Policy Research Working Paper 8537 Does the Environment Matter for Poverty Reduction? The Role of Soil Fertility and Vegetation Vigor in Poverty Reduction Martin Heger Gregor Zens Mook Bangalor Environment and Natural Resources Global Practice August 2018 Policy Research Working Paper 8537 Abstract The debate on the environment-poverty nexus is incon- increase in vegetation vigor is associated with a poverty clusive, with past research unable to identify the causal headcount ratio reduction of nearly 0.7 percentage point in dynamics. This paper uses a unique global panel data set rural areas, and 1 percentage point in Sub-Saharan Africa. A that links (survey and census derived) poverty data to mea- 10 percent increase in soil quality leads to a roughly 2 per- sures of environmental quality at the subnational level. The centage point decrease in poverty rates in rural areas and in analysis uses vegetation vigor as a proxy for above-ground Sub-Saharan Africa. (2) The effects of environmental quality environmental quality and soil fertility as proxy for below- on poverty are stronger than its effects on average income, ground environmental quality. Rainfall is used to account suggesting that the poor benefit disproportionately from for endogeneity issues in an instrumental variable approach. environmental quality. (3) In situ environmental quality This is the first global study using quasi-experimental improvements are pro-poor, in contrast to urbanization. methods to uncover to what degree environmental qual- Although urbanization has highly significant and sizable ity matters for poverty reduction. The paper draws three correlations with GDP per capita, it is not significantly main conclusions. (1) The environment matters for poverty correlated with poverty reduction. reduction. The panel regression suggests that a 10 percent This paper is a product of the Environment and Natural Resources Global Practice . It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/research. The authors may be contacted at mheger1@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Does the Environment Matter for Poverty Reduction?  The Role of Soil Fertility and Vegetation Vigor in Poverty Reduction  Martin Hegera, Gregor Zensb, and Mook Bangalorc   a World Bank, ENR GP  b Vienna University of Economics and Business  c London School of Economics and Political Science  JEL: O11, O13, Q15, I32 Key Words: land use; environment; poverty; soil quality; global panel  This paper is a product of the Environment and Natural Resources (ENR) Global Practice (GP) of the World  bank. It was prepared for the for a larger World Bank program linking human dimensions to environmental  factors. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a  contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are  also  posted  on  the  Web  at  http://econ.worldbank.  org.  The  authors  may  be  contacted  at  mheger1@worldbank.org. The invaluable contributions of the following individuals in creating the panel  data  set  are  greatly  appreciated:  Jia  Jun  Lee,  Therese  Norman,  Hrishi  Patel,  Aminul  Islam,  Joseph  Muehlhausen, and Alice Lin.  1. Introduction  The world had 1 billion fewer people living in poverty in 2013 compared to 1990 (measured in monetary  terms; World Bank, 2016). While poverty remains unacceptably high (using a poverty line of 1.90$/day,  10.7 percent  of the world  population are still poor1)  and challenges remain, these aggregate numbers  suggest that significant progress has been made in the past decades. What factors are responsible for the  observed  decline  in  poverty  headcounts?  Human  capital  formation,  economic  growth,  trade,  and  institutional strengthening have been suggested as important drivers. Much ink has been spilled on these  human development and macro‐economic drivers of poverty reduction (see e.g. Gennaioli et al, 2015).  Less emphasis has been placed on the role of the environment in poverty reduction.  Most of the world’s poor live in rural areas and depend heavily on agricultural or environmental income  to make a living (Barbier and Hochard, 2016; Olinto et al., 2013). This includes timber and non‐timber  forest  products;  both  formally  and  informally  (for  an  overview,  see  e.g.  Angelsen  and  Wunder,  2003).  Environmental  quality  is  important  for  both  agricultural  and  environmental  income,  as  healthier  ecosystems increase agricultural and environmental yields.   Early empirical studies have identified declining soil fertility and poverty to be related at an aggregate  level (Krishna et al., 2006; Barrett & Swallow, 2006). More recently, Barrett and Bevis (2016) find that  national  GDP  per  capita  is  positively  correlated  with  soil  nutrient  balances  in  36  Sub‐Saharan  African  countries for which data are available. Barbier & Hochard (2016) find that around a quarter of people  living  in  low‐income  countries  reside  on  severely  degraded  land  and  that  a  lower  share  of  people  on  degraded lands is associated with higher economic growth as well as lower poverty. While prior studies  all point towards positive relationships, the evidence cannot be interpreted as causal.   The  theoretical  channels  behind  the  suggested  positive  relationship  are  rather  intuitive.  The  most  important productive asset determining land productivity for the rural poor is soil, which grows the crops  and delivers the ecosystem services that allow for either selling in the market or consumption. There is  extensive literature on the relationship between agricultural productivity and soil fertility. For instance,  the water storage capability of soil is an important determinant of plant growth (Wong and Asseng, 2006).  Louwagie et al. (2009) find that shallow soils, stoniness or chemical issues such as salinity or acidity are  negatively correlated with crop yields. There is also a third channel: The topographical conditions of the  soil (elevation, steepness, etc.) affect soil erosion and accessibility by humans and machinery (e.g. Duran  Zuazo, 2008). For an overview, see Mueller et al. (2010). Thus, we conclude that locations with good soils  are likely to have high agricultural potential and thus have absolute advantage in producing high‐value  perishable vegetables and other crops.   On  the  other  hand,  poor  soils  may  have  negative  implications  for  poverty  reduction  through  three  mechanisms (Barrett and Bevis, 2016): First, poor and degraded soils have negative effects on agricultural  and environmental income. Reduced income on a micro level has not only contemporaneous negative  effects on income and poverty on the macro level, but also makes it harder for a household to access  nutrients to boost soil productivity in the future. Such links can be self‐reinforcing: poor soil constrains  capital accumulation and low capital accumulation inhibits investments in improving soils (Eswaran et al.,  1997; Barrett & Bevis, 2015).                                                                 1  Calculated using the World Bank’s WDI data set for the year 2016.   2    Second, poor and degraded soils are characterized by soil micronutrient deficiencies, which in turn can  result in dietary mineral deficiencies affecting human health negatively (Barrett & Bevis, 2015). Reduced  health outcomes in turn have negative consequences for productivity and asset accumulation (which in  turn  could  have  been  leveraged  for  increased  income  and  consumption  allowing  for  an  escape  from  poverty). This relationship may exist directly for households who self‐consume their agricultural output,  but also indirectly for low income households who purchase food on the market.   Third, poor soils offer weak insurance of farm assets from risk. Higher levels of risk – either from rainfall,  pests, or market prices – often inhibit poor households from investing in higher‐productivity livelihoods  (Carter  &  Barrett,  2006).  Poor  soils  offer  weak  insurance,  and  even  exacerbate  this  low‐risk,  low‐ investment trap. Weather shocks such as droughts occur more often in soils with limited water‐holding  capacity (Garrity et al., 2010). Furthermore, pests and weeds, which decimate cropland in Sub‐Saharan  Africa, are more common in low‐nutrient and degraded soils (Ayongwa et al., 2011). While the connection  between soils and agricultural risk is not well explored, it is likely that good soils reduce the vulnerability  to weather shocks such as droughts and promote investment in higher‐productivity livelihoods (Barrett &  Bevis, 2015).   However, three recent empirical studies call into question the positive impact of environmental quality  on poverty reduction. Okwi et al. (2007), using a spatial lag model, find that even if Kenya’s soil was at the  highest quality for Kenya’s circumstances everywhere, it would only lead to a 1 percentage point decrease  in the poverty rate.2 Yamano and Kijima (2010) find that soil fertility only had a positive relationship with  poverty in Kenya, but not in Uganda or Ethiopia. They also find that while soil fertility is positively related  with crop‐income, it is negatively related with non‐crop income. Wantchekon & Stanig (2015) find a “curse  of good soil” using geology and colonial infrastructure as instruments in a study of regional scope,  arguing  that  good  soil  has  negative  causal  effects  on  poverty  reduction.  They  find  that  high  quality  soil  was  counter‐productive for poverty reduction and constituted a curse for development. They conclude that  more  attention  should  be  given  to  infrastructure  and  human  capital  formation,  relative  to  the  environment.   An  additional  issue  is  the  possible  two‐way  relationship  between  environmental  quality  and  poverty.  Environmental  quality  can  influence  poverty  (reduction),  but  poverty  (reduction)  can  also  influence  environmental quality (Barbier, 2010). In addition, many factors shape the poverty‐environment nexus,  including demography, culture, and institutions (Leach and Mearns, 1995). Due to potential simultaneity  and intervening drivers, the causal effect of environmental quality on poverty reduction (and vice‐versa)  has been difficult to identify, with most of the literature describing correlations (Duraippah, 1998; Suich  et al., 2015).   While notable exceptions exist (e.g. Alix‐Garica et al., 2015), prior studies are location or country‐specific,  and  do  not  inform  on  how  the  relationship  differs  by  biome  or  geographic  region.  Despite  these  limitations, the body of evidence generally points towards positive relationships between environmental  quality and poverty reduction (Sandker et al., 2012). In West Africa, Sedda et al. (2015) find negative co‐ movements  between  multidimensional  poverty  measures  and  vegetation  vigor  (as  proxied  by  NDVI);  meaning more poverty was found in places with less vegetation vigor. However, these results are merely                                                               2  At the same time, however, they also found that poverty rates of Western Province would be lowered by almost  10 percentage points if soil fertility were improved from poor to good in locations that have poor soils.  3    correlative. Suich et al. (2015) review the evidence of research into the relationship between ecosystem  services and poverty alleviation and conclude that “a considerable gap remains in understanding the links  between ecosystem services and poverty, how change occurs, and how pathways out of poverty may be  achieved based on the sustainable utilisation of ecosystem services.”   The main contribution of this paper is to provide causal estimates of the impact of environmental quality  on poverty reduction. In addition, insights into the importance of environment relative to other factors  such as infrastructure development or urbanization will be discussed.  In particular, several contributions  to existing literature are offered: (a) We use a global subnational data set, (b) we use monetary poverty  rates that emerge from survey and census estimations rather than highly modeled measures that may  induce multicollinearity with the explanatory variables, (c) we use not one, but three different measures  of  environmental  quality,  one  for  soil  fertility  and  two  for  vegetation  vigor,  and  (d)  we  do  not  draw  evidence  from  cross‐sectional  evidence  only  (which  likely  suffers  from  omitted  variable  bias),  but  also  exploit  variance  over  time  by  implementing  a  panel  fixed  effects  model.  With  these  methodological  refinements, we obtain results that underline the importance of soil and vegetation quality in poverty  reduction.     2. Empirical Strategy   a. Data   We create a unique geospatial data set linking environment and natural resource measures to poverty  and other human development indicators at the subnational level. The geographical unit of analysis of the  data set is the administrative unit 1 level, commonly referred to as “province” level, because this is the  finest‐grained level at which the poverty data set is available.3 This rich data set allows us to specify a  range of different models to examine the relationship of environmental quality (and degradation) and  poverty.   Poverty and GDP per capita (outcome measures)  The measurement of poverty we use is the headcount ratio of people falling below $1.90 per day. Even  though this is a narrow definition of poverty,4 it is the official international poverty line and allows us to  draw from country poverty maps that the World Bank has helped produce over the last 30 years. We  “stitch together” a global map of sub‐national poverty measures and pool several years of observations  for  several  countries,  creating  an  unbalanced  poverty  panel  (see  table  6  for  the  detailed  descriptive  statistics  on  the  poverty  observation  frequency  by  country).  For  the  panel  specifications,  we  use  the  countries in table 6 that have repeated poverty observations. For the cross‐sectional specification, we use  the latest available observation per country.                                                                 3  Certain poverty maps were available at the administrative unit 2 level, commonly referred to as the “district” level.  However, time‐series data– necessary for furnishing a panel data set – were only available at the province level.    4  There are other very useful measures of poverty such as the Multidimensional Poverty Indicator (MPI), which is  also available regionally (see Alkire et al, 2015).   4    Gross Domestic Product per capita5 is our second outcome indicator. We compute this variable using GDP  data from Gennaioli et al. (2015) and population data from the Gridded Population of the World (GPW)  data set (CIESIN, 2016).6  Environmental quality – soil fertility and vegetation vigor (explanatory measures)  We use three different measurements to proxy environmental quality. Two measure vegetation vigor,  and one measures soil fertility:   a) Net Primary Productivity (NPP), as our first measure of vegetation vigor, and  b) the  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI),  as  our  second  measure  of  vegetation  vigor for a robustness specification.  c) topsoil carbon content (content of carbon in the 30cm of soil layer from the top), as a measure  of soil fertility  NPP is the rate at which an ecosystem accumulates biomass. It measures how much carbon dioxide plants  take in during photosynthesis minus how much carbon dioxide is released during respiration. Hence, it is  an indicator for how much of the absorbed carbon becomes part of leaves, roots, stalks or tree trunks.  NPP data are captured via the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aboard NASA’s  Terra and Aqua satellites. The data are provided in grid format. We use the average value per province in  our computations.  NDVI is a satellite image–based measurement of environmental quality.  It measures the “greenness”,  i.e., the relative density and health of vegetation of the planet’s surface. This index shows where and  how much green leaf vegetation was growing during a certain period. It uses red and near infrared  light spectrum data captured by NASA’s Terra satellite to compute a monthly indicator of vegetation  quality for about 10km² cells. Again, we use the province averages.7 Generally, it has been found that  NPP is a better measure of biomass productivity and biodiversity (see for instance Xu et al., 2012;  Phillips  et  al.,  2008)  which  is  why  we  use  NPP  for  our  main  specifications  and  NDVI  data  in  a  robustness check.  Soil carbon content is an important measure of plant productivity. It is the percentage of carbon contained  in  the  organic  matter  in  the  soil.  It  is  the  result  of,  e.g.,  decomposing  plant  and  animal  residues,  root  exudates or both living and dead microorganisms. Topsoil carbon content refers to the organic carbon  measured  in  the  top  30cm  of  the  soil.  It  is  a  major  determinant  of  plant  growth  and  agricultural  productivity (see for instance Lal, 2004). Hiederer & Kochy (2012) use the Harmonized World Soil Database  (HWSD) to compute global soil organic carbon estimates on a subnational level. The Joint Research Centre                                                               5  Strictly speaking, we measure GRP (Gross Regional Product) rather than GDP (Gross Domestic Product) since our  unit of analysis is not the nation state required, but rather the province within a nation‐state. However, because it  is more conventional to refer to such economic activity as GDP, we stick to this nomenclature.   6  It is noteworthy that even though GPW data are highly modeled, using for example land use and night lights data  for  micro‐simulated  observations  at  the  high‐resolution  grid‐cell  level,  aggregating  the  data  up  to  the  aggregate  admin1 level should retrieve the original data, which are solely based on survey‐ and census‐based information.  7   Both  the  NPP  and  NDVI  data  sets  can  be  obtained  via  the  NASA  MODIS  Terra  website  under  https://modis.gsfc.nasa.gov/ .  5    of  the  European  Commission  provides  this  georeferenced  data  set  including  both  topsoil  and  subsoil  carbon measurements via the European Soil Data Centre (ESDAC) upon request.   These indicators of environmental quality are used together with a set of common control variables to  model two dependent variables, namely poverty and GDP per capita.   Instrumental variable (measure that delivers exogenous variation)  Mean average annual rainfall is employed as the instrument for annual changes in vegetation vigor (NPP  & NDVI) and topsoil carbon. The data are sourced from the Climatic Research Unit in the National Center  of Atmospheric Research (NCAR, 2017). The data set contains geographically gridded multiple weather  time  series  from  1901  onwards.  We  use  averages  per  year  and  province.  A  detailed  discussion  of  the  validity of using rainfall as an instrument is provided in the research design section.  Control variables  We use a variety of highly relevant control variables to isolate the effect of soil fertility and vegetation  vigor on our dependent variables. This is particularly important in the cross‐sectional specifications, as  they  do  not  have  the  luxury  of  province  fixed  effects.  To  capture  the  effect  of  different  terrains,  a  topographic ruggedness index is employed. This index (see Nunn & Puga, 2012) is given by the square root  of the sum of the squared differences in elevation between a given point on the earth surface and the  eight points that lie 30 arc‐seconds away in the eight major directions of the compass (North, North‐East,  East,  etc.).  Hence,  the  ruggedness  index  captures  small‐scale  terrain  irregularities  based  on  elevation  differences.   We  also  include  land  use  categories  (i.e.  cropland,  forest  land,  grass  land,  urban  land  or  other)  in  the  regression. Each  LU indicator is measured as a share of the total geographic area. The original data are  provided  as  global  raster  files  with  a  spatial  resolution  of  300m  by  the  Land  Cover  (LC)  project  of  the  Climate Change Initiative (CCI) led by the European Space Agency (ESA).   Soil type is a categorical variable that is used as a control variable in the cross‐sectional specifications.  There are 12 different categories of soil types: Alfisol, Andisol, Ardisol, Emtisol, Gelisol, Histosol, Inceptisol,  Mollisol,  Oxisol,  Spodosol,  Ulisol,  and  Vertisol.  Additionally,  where  there  is  no  soil,  the  area  may  be  classified  as  either  rock  or  sand.  These  soil  categories  are  the  result  of  millennia  old  geological  and  ecological processes and are a crucial determinant of soil quality.  While a province may have several soil  types,  we  assign  the  most  prevalent  soil  type  to  each  province.  This  classification  using  the  aforementioned  12  +  2  soil  types  follows  the  soil  classification  system  of  the  USDA  system  of  soil  taxonomy.   We  include  road  density  (mean  kilometers  of  roads  per  province)  and  population  as  standard  control  variables. In contrast to similar works, we do not rely on population data that are modeled using land use  or night light data (e.g. Amaral et al., 2005). Such data sets might raise severe endogeneity issues when  acting as an explanatory variable for environmental quality.  On our level of aggregation, we can rely on  census and survey estimates, which greatly minimizes this risk of endogeneity. A detailed description of  all variables, including data sources, can be found in table 1. For summary statistics, please refer to table  5 in the appendix.  6    Table 1: Variable Overview  Variable  Description  Units  Source  pov_hcr  Poverty Headcount Rate ($ 1.90 PPP)  %  WB  gdp  Gross Regional Product   USD  Gennaioli et al., 2015  npp  Net Primary Productivity  gC/m²  NASA  ndvi  Normalized Difference Vegetation Index  Index (‐1 to 1)  NASA  soil  Soil carbon content of the topsoil  tons per hectare  European Comission (JRC)  soil_type  Soil classification  1 ‐14 categories  NRDC  cropshare  Share of area cropland  %  CCI  forshare  Share of area forest  %  CCI  grassshare  Share of area grassland  %  CCI  urbanshare  Share of are urban  %  CCI  rugged  Ruggedness Index  Index (0 to 1,000,000)  Nunn & Puga, 2012  roaddensity  Road Density  mean of lengths in km per provicen  PBL GeoNetwork  precipitation  Mean precipitation  millimeters per month  CRU  population  Estimate of number of people  persons  GPW      b. Research design   Previous attempts to estimate the effect of environmental quality on poverty suffer from both omitted  variables  bias  and  simultaneity  (as  discussed  above).  Changes  in  environmental  quality  such  as  degradation  of  soil  or  degradation  of  vegetation  vigor  (through  e.g.  application  of  fertilizers)  are  endogenous  explanatory  variables,  meaning  that  OLS  would  produce  biased  and  inconsistent  effect  estimates  and  the  coefficients  would  be  correlated  with  the  error  term.  To  overcome  these  methodological challenges, we use simultaneous equation models with instrumental variables (see e.g.  Greene, 2003 or Wooldridge, 2010).   For vegetation vigor, we specify a panel regression as we can exploit time series of NPP, NDVI, and rainfall.  This allows us to create an unbalanced panel8 as described in specification (1) below. In the case of below  ground  environmental  quality,  our  measure  of  soil  stored  carbon  is  unfortunately  time‐invariant.  Therefore, we specify a cross‐sectional regression. Similarly, we have variation over time regarding the  poverty  headcount  ratio,  but  we  can  only  make  use  of  our  proxy  of  regional  economic  activity  (GDP)  measured at one point in time. To account for omitted variables that may drive the relationship between  soil and poverty, we include a battery of control variables.   Starting with the panel specification, the reduced‐form empirical models estimated are:                                                                     8  It is unbalanced because of the poverty measure, where some countries have more years of subnational poverty  observations  than  others.  Moreover,  the  years  for  which  subnational  poverty  measures  are  available  vary  from  country to country. For details, see table 6 in the Appendix. Environmental variables are available for all years, with  complete coverage.   7    Panel specification of the vegetation vigor determinants of poverty  The panel is specified as  Povi,t α β1 vegetationi,t β2 LUi,t β3 popi,t μc θt μc * θt ϵi,t 1   where i denotes province, c denotes country, and t denotes year. The dependent variable pov measures  the poverty headcount rate. The explanatory variables are vegetation quality (NPP or NDVI), a vector of  the five land use categories, population, country fixed effects ( ), year fixed effects ( ) and country‐ specific time trends (μc * θt , as controlling for unobserved heterogeneity across countries and time is  crucial. We use province‐clustered standard errors, which account for within‐country clustering of errors.  NPP, NDVI, and population enter the model as log‐transformed measures.   We are interested in the intensive margin of vegetation9 and control for the extensive margin. An increase  in vegetation vigor of a province may be driven by territorially expanding vegetation, or by intensifying  the  vegetation  vigor  within  bounded  areas.    By  controlling  for  land  use  change  trends,  we  attempt  to  control for changing patterns in land uses (the extensive margin) and isolate the effect of intensifying the  plant productivity in each land use (the intensive margin).   Model  (1)  identifies  the  potential  effect  of  the  environment  exploiting  variation  over  time.  However,  unlike NPP and NDVI data, subnational GDP data as well as soil fertility data are time‐invariant, meaning  that the effects of soil fertility on poverty and GDP can only be assessed using spatial variation. The same  holds true for the effects of vegetation vigor on GDP.   Cross‐sectional specifications (soil fertility as determinant of poverty & GDP)  2                    3   where GDP measures GDP per capita and soil refers to the measure of soil quality.  LU is a vector of shares  of the five land use categories. pop refers to population, rug refers to ruggedness and road refers to the  road density of the province under consideration.   are country fixed effects and   are year dummies,  capturing that our poverty observations are from different years.10   refers to the error term. GDP per  capita,  population,  ruggedness,  road  density  and  precipitation  enter  the  model  as  log‐transformed  measures.  Our  cross‐sectional  specifications  exploit  within‐country  inter‐province  variation  in                                                               9  Changes in environmental quality, as proxied by changes in NPP or NDVI, can have many origins: they can be caused  by climatic, ecological, geochemical, and human influences on the biosphere. In other words, the vegetation changes  can be driven by bad land management, overexploitation of renewable resources such as forests, the destruction of  biodiversity,  droughts,  and  climate  change  (Nemani  et  al.,  2003;  Ainsworth  et  al.,  2012).  Here,  we  evaluate  the  effects of changes in environmental quality on the pace of poverty reduction, but without disentangling the origins  of  these  changes,  which  may  have  come  from  any  of  these  sources  and  are  a  subject  for  future  scrutiny.  Environmental  changes  driven  by  human  behavior  are  the  reason  for  endogeneity  concerns,  which  we  seek  to  overcome using an IV approach.  10  To be clear, these are not time fixed effects, but rather controls for the different years of the poverty maps used  (we always use the poverty measures for the last year available).  8    environmental quality in estimating potential effects on poverty rates (model 2) and on GDP per capita  (model 3).  We use a suite of highly relevant and geospatially heterogenous control variables to reduce the problem  of omitted variables bias (which was  much less of an issue with the  panel specification). For instance,  controlling  for  land  use  categories  is  important,  as  another  reason  for  why  our  environmental  quality  measures change is due to changing LU patterns rather than due to changes in vegetation quality driven  by  rainfall,  which  we  are  interested  in  isolating.  To  control  for  different  levels  of  infrastructure  across  provinces, we use road density (average km of roads per province). Controlling for ruggedness is crucial,  as terrain ruggedness may on the one hand be connected to higher levels of poverty due to difficulties  regarding agricultural land use and on the other hand may even have positive correlations with poverty  reduction due to historical reasons (see Nunn & Puga, 2012).   As a robustness check we also carry out spatial econometrics exercises. To minimize the risk of biased  estimates due to neglected spatial dependence of our data and to gain additional robustness, we specify  spatial Durbin models to account for both the possibility of spatially lagged dependent and explanatory  variables. In addition, we run Moran’s I tests on the residuals of the second‐stage regressions of selected  IV  specifications  (results  not  shown).  The  results  are  robust  to  this  explicit  modeling  of  spatial  dependence, however, the estimated coefficients become quantitatively smaller.  Instrumental variables approach for both the panel and the cross‐sectional specifications  An instrumental variable design is employed to control for the possible endogeneity of soil fertility and  vegetation vigor on poverty. We use rainfall (as sources of exogenous variation for soil fertility), NPP, and  NDVI (for a similar research design, see for instance Kiuri, 2016).   To qualify as a good instrument, the candidate variable must be (a) strongly associated to the endogenous  variable (in our case environmental quality as proxied by soil fertility and vegetation vigor), (b) not affect  the  outcome  variable  (in  our  case  poverty  and  GDP)  through  any  channel  other  than  through  environmental quality, and (c) it must be (as‐if) randomly assigned (see e.g. Angrist & Pieschke, 2015).   Condition  (a)  is  easily  met  by  the  instrumental  variable  rainfall.  The  annual  variations  in  the  rainfall  measure  are  one  of  the  most  crucial  determinants  of  vegetation  vigor  and  biomass  productivity  (see  several papers in the agronomic literature such as Vlam et al., 2014 and Schippers et al., 2015). This is  confirmed by the strength of the first‐stage regressions that are provided in the appendix. Precipitation  influences  above  ground  biomass  by  affecting  inter  alia  seed  germination,  seedling  growth,  and  plant  phenology (see e.g. Kang et al., 2013; Liu et al., 2014; Yan et al., 2014). Many studies have used rainfall as  a predictor of biomass productivity. Furthermore, precipitation is also the main input factor in Revised  Universal Soil Loss Equation (RUSLE) models (see e.g. Angulo‐Martínez and Beguería, 2009; Hernando and  Romana, 2015) and in the GIS‐based Universal Soil Loss model (Angima et al., 2003; Fu et al., 2005; Lufafa  et al., 2003).11                                                                11  These studies show that rainfall intensity and duration are the most important factors affecting soil erosion. Ziadat  et  al.  (2013)  further  show  that  soil  erosion  could  occur  at  a  relatively  small  intensity  on  wet  soils  because  of  subsequent rainfall events.  9    There have been several debates on the validity of rainfall as an instrument, particularly on criterion (b),  which we reviewed  carefully (see below). We argue, recognizing  that the perfect instrument does not  exist, that our paper is probably the one among the reviewed lot that is best positioned to use rainfall as  an instrument. This is mostly because in our case rainfall is much more closely linked to our treatment  variables  vegetation  growth  and  soil  stored  carbon  than  any  other  treatment  variable  used  in  the  literature,  but  also  because  the  exclusion  criterion  (b)  is  unlikely  violated.  Many  studies  have  recently  shown  the  relationship  of  this  measure  with  many  other  variables,  which  in  turn  might  be  related  to  poverty  and  welfare.  Sarsons  (2015)  for  example  finds  evidence  from  India  that  rainfall  might  affect  welfare  through  other  channels,  namely  transportation  and  the  ability  to  organize,  particularly  during  extreme events, calling into question the findings of the seminal IV papers from e.g. Paxson (1992), Miguel  et al. (2004), Miguel (2005), Yang & Choi (2007). Concretely, the concern with using rainfall as an IV for  the  case  of  this  paper  is  that  extreme  rainfall  events  (such  as  flooding)  can  lead  to  the  destruction  of  property  and  affect  poverty,  outside  the  channels  of  soil  fertility  and  vegetation  changes.  The  same  rationale applies to droughts, that they for example kill livestock due to heat stress in addition due to  reduced  vegetation  vigor.  We  overcome  the  flooding  and  drought  identification  threat  by  excluding  extreme  rainfall  events  from  our  main  IV  specifications  (titled  ‘no  outlier’  specifications  in  the  results  section).  Furthermore,  by  including  road  density  and  ruggedness  we  control  for  the  transportation  identification  threat.  An  empirical  indication  that  this  exclusion  restriction  holds  is  that  the  OLS  specification indicates that rainfall is not a statistically significant predictor in its own right (in addition to  NPP, NDVI and soil fertility being in the specification) of poverty rates or GDP per capita.  There is no way to fully avail the identification strategy of possible violations using rainfall, as there may  yet  even  other  channels  which  we  have  not  pondered  and  which  have  not  yet  been  discussed  in  the  literature, through which rainfall may affect welfare, although that may be said of any IV. We argue that  if  there  is  a  fitting  case  for  using  rainfall  as  an  IV,  using  it  for  isolating  the  exogenous  variation  in  environmental quality is probably the best candidate. Rainfall is perhaps the most important determinant  of plant growth, particularly so in areas with little irrigation.   In low‐income and middle‐income countries, economies are particularly dependent on the primary sector  such as agriculture and forestry. We argue that increased quantities of rainfall increase crop yields and  the environmental services from surrounding ecosystems, a mechanism which is especially strong in Sub‐ Saharan Africa, where only 4% of area cultivated is equipped for irrigation as compared to for instance  28% in North Africa (see You et al., 2010). We rely on the same logic, but instead instrument plant growth  directly. Therefore, we posit that annual mean rainfall only affects poverty through biomass productivity,  and that outside this channel it has no effect on poverty reduction. To emphasize the theoretical efforts  made  to  ensure  the  restriction  holds,  we  again  stress  the  additional  control  variables  and  excluded  extreme rainfall events mentioned above.    Condition (c), the as‐if random assignment criterion, is met because rainfall is randomly assigned. Mean  rainfall is an exogenous event to province i; even if climate change alters rainfall patterns, it does so on a  global scale, and it is hardly attributable to province i’s actions alone.         10    3. Results   We detail three main findings: (1) Environmental quality – both above‐ground as well as below‐ground –  has  significant  and  sizeable  negative  effects  on  poverty,  particularly  in  rural  areas  and  in  Sub‐Saharan  Africa. (2) The relationship between environmental quality and  GDP per capita is less strong, and only  significant in certain specifications, suggesting that environmental quality is particularly important for the  poor, compared to the average income earner. (3) In‐situ environmental quality improvements are pro‐ poor, in contrast to urbanization. While urbanization has highly significant and sizeable correlations with  GDP  per  capita,  it  is  not  significantly  correlated  with  poverty  reduction,  unlike  environmental  quality,  which is significantly correlated with both.     a. Panel Fixed Effects evidence  The correlation between concurrent environmental quality changes and poverty reduction are strong (see  figure 1). The graph shows the conditional relationship of vegetation vigor (as measured by Net Primary  Productivity)  and  poverty  after  controlling  for  other  possible  predictors  of  poverty  in  the  panel  specification. It can be clearly seen that increasing vegetation vigor is associated with accelerated poverty  reduction.    Figure 1: The relationship between changes in vegetation & poverty reduction  Conditional NPP/Poverty 36 RESIDUALIZED Poverty Headcount Ratio 31 32 33 34 35 -.5 0 .5 1 1.5 Log(NPP)   Note: Each dot represents an equally sized bin of observations (grouped over the x‐axis). Within these bins, the average of the x‐  and y‐variable is computed and used in a scatterplot. The plot gives the conditional effect of log(NPP) on the residualized poverty  headcount  ratio  after  controlling  for  several  covariates.  They  are  created  by  running  OLS  regressions  equivalent  to  table  2,  specification 1.  However,  it  does  not  appear  as  if  environmental  quality  causally  influences  poverty  reduction  for  the  average  province  in  our  global  sample,  as  shown  in  table  2  (despite  the  OLS  specification  (1)  being  significant,  the  IV  specifications  (4)  and  (5)  are  not).  Environmental  quality  however  is  much  more  important for poorer and more rural areas, as shown by specification (2) and (3). In fact, among rural areas  and  Sub‐Saharan  Africa,  poverty  is  reduced  significantly  by  vegetation  vigor  increasing,  as  shown  by  specifications (6) & (7). The panel results show that an increase of vegetation vigor (NPP) by 10 percent in  rural areas reduces poverty rates by almost 0.7 percentage point. In Sub‐Saharan Africa, the effects were  even larger, such that a 1 percent increase in NPP resulted in a 1.3 percentage point increase in poverty  11    rates. Similarly, increases in vegetation vigor as measured by NDVI resulted in poverty rate reductions in  rural areas (see robustness check in appendix). The reasons for such significant and sizeable effects in Sub‐ Saharan  Africa  and  rural  areas  has  likely  to  do  with  livelihoods  there  being  more  dependent  on  the  environment, among other reasons that are discussed below.  Using the data variation available and assuming a linear relationship, we find that the effects of NPP range  between a reduction of the poverty headcount ratio by 4.8 percentage points (in times of extremely large  increases in vegetation) and an increase in the poverty headcount ratio of around 3 percentage points (in  times of a large decrease in vegetation vigor). In that sense, the effects we find are significantly larger  than the effects suggested in Okwi et al. (2007). The interquartile range of the effects is ‐0.28 percentage  points and +0.39 percentage points for the rural areas.   Table 2: Panel Specification ‐  Dependent Variable ‐ Poverty Headcount Ratio  (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) VARIABLES OLS OLS - SSA OLS - rural IV IV - No outliers IV - rural IV - SSA NPP -4.176*** -2.658* -3.468*** -0.961 0.0297 -6.703** -13.08*** (1.214) (1.360) (1.325) (2.466) (3.300) (2.756) (4.641) NPP * SSA -6.195*** (2.178) NPP * Rural -1.301 (0.990) Precipitation 1.523 1.328 1.509 (1.323) (1.330) (1.318) Share Cropland 9.783*** 7.941** 9.845*** 8.623** 8.945* 6.755 22.99* (3.481) (3.544) (3.490) (3.836) (4.584) (5.396) (12.31) Share Urban -0.540 -1.383 -1.191 0.207 2.643 -25.53*** -872.4*** (7.007) (7.189) (7.103) (7.216) (7.153) (9.615) (248.8) Share Grassland -1.584 -2.982 -2.383 -1.696 -2.761 13.78 -89.30* (5.330) (5.404) (5.413) (5.327) (6.095) (10.38) (49.61) Share Forest 3.666 1.670 2.226 0.557 -1.076 0.0652 20.22 (4.105) (4.176) (4.258) (5.426) (6.215) (7.226) (14.31) Population -1.850*** -1.812*** -1.897*** -1.825*** -2.030*** -1.102** -9.812*** (0.570) (0.574) (0.569) (0.554) (0.627) (0.546) (1.613) Ruggedness 1.875*** 1.669*** 1.925*** 1.545*** 1.498*** 3.024*** -0.883 (0.417) (0.424) (0.418) (0.485) (0.521) (0.548) (2.133) Road Density -2.897*** -2.874*** -2.904*** -3.085*** -3.115*** -5.015*** -0.323 (0.801) (0.823) (0.808) (0.826) (0.969) (1.229) (2.271) Constant 47.60*** 53.66*** 49.01*** 42.06*** 53.31*** 14.43 195.9*** (10.13) (10.48) (10.16) (13.30) (14.37) (12.65) (29.28) Observations 2,736 2,736 2,736 2,736 1,478 1,360 189 R-squared 0.744 0.747 0.745 0.742 0.759 0.820 0.445 Country FE YES YES YES YES YES YES YES Year FE YES YES YES YES YES YES YES Country trend YES YES YES YES YES YES YES Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1   The coefficients of the other control variables are in line with the effects suggested by the literature. Note  however that all effects other than those of environmental quality are not ‘exogenized,’ meaning they  may not be interpreted as causal. That said, important lessons can be drawn from correlations as well. For  example, road density, our proxy for infrastructural development, is an important and strong predictor of  poverty reduction. This is a long established and well‐known effect in development economics. For an  12    overview  of  possible  theoretical  channels  see  for  instance  Brenneman  &  Kerf  (2002).  Urbanization  (as  measured  by  the  growing  area  of  cities),  another  variable  that  is  consistently  correlated  with  poverty  reduction in the development economics literature (Rakodi, 2014), does not show consistently significant  correlations with poverty reduction. Ruggedness in turn is statistically positively related to poverty rates,  suggesting  that  rougher  terrains  make  it  harder  to  escape  poverty.  The  direction  of  control  variable  coefficients is generally in line with the literature, which gives confidence in the quality of the data and  empirical approach.12    b. Cross‐sectional findings  There is a negative relationship between poverty and soil quality. This means the better the soil quality,  the lower the poverty rates (see figure 2). The correlations after controlling for fixed effects point in the  direction of poverty being a problem in regions with low soil quality. This relationship is even stronger  when we look at the rural subset of our data. Due to the unavailability of time‐variant soil fertility and  subnational GDP measures, we use a cross‐sectional model specification.   Figure 2: Poverty and Soil Quality  Soil vs. Residualized Poverty Overall Soil vs. Residualized Poverty Rural Areas 6 6 RESIDUALIZED Poverty Headcount Ratio RESIDUALIZED Poverty Headcount Ratio 0 0 -8 -8 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 Soil Quality Soil Quality   Note: Each dot represents an equally sized bin of observations (grouped over the x‐axis). Within these bins, the average of the x‐  and y‐variable is computed and used in a scatterplot. The residuals from a regression of poverty headcount ratio on country fixed  effects  are  on  the  y‐axis.  Top  soil  carbon  content  is  on  the  x‐axis.  Left  panel  is  overall  sample,  right  panel  is  areas  with  high  dependence on agriculture.  This inverse correlation of soil fertility and poverty (as shown in figure 2 and the OLS specification in table  3) is also significant in the specifications that isolate the effects of poverty (see specification 3). An increase  in top soil carbon content of 10 percent reduces the poverty headcount ratio by around 2 percentage  points  in  the  global  and  the  rural  samples.  Rural  Sub‐Saharan  African  areas  are  particularly  poverty‐ reducing as a consequence of soil quality improving: a 10 percent increase is soil fertility is linked to a                                                               12  It is also worth noting that the results of the first‐stage regressions in the appendix are broadly in line with what  we would expect from a theoretical point of view. For instance, a higher forest share is significantly correlated with  higher NPP/NDVI levels, whereas a higher grassland share is connected to a lower biomass level. Similar observations  can be made with respect to the cross‐sectional first‐stage regressions.  13    roughly  9  percentage  points  reduction  in  poverty  rates.  The  positive  soil  fertility  effects  on  poverty  reduction are in line with the agricultural literature that connects farm income and soil erosion, see for  example Hazarika and Honda (2001).  Aside from land use, we also control for soil type, which is a very important control measure in the cross  section,  as  it  allows  us,  along  with  land  use,  to  isolate  the  intensive  margin  changes,  and  control  for  poverty reduction effects due to changes in land use.   Table 3: Dependent Variable ‐ Poverty Headcount Ratio  (1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES OLS IV IV - no IV - SSA IV- rural IV- rural outlier SSA Top Soil Carbon -4.634*** -0.920 -23.46** 4.116 -21.27*** -93.74** (1.092) (5.718) (11.41) (13.08) (6.944) (39.28) Precipitation 0.761 (1.244) Ruggedness 0.375 0.615 -1.016 -1.745 -0.449 -2.325 (0.399) (0.547) (1.094) (1.976) (0.668) (2.915) Road Density -3.247*** -3.190*** -3.453*** -1.769 -2.249* -0.698 (0.752) (0.749) (0.942) (3.417) (1.353) (6.701) Share Cropland 5.335* 5.762** 0.502 12.55 -7.192 -41.08 (3.169) (2.870) (4.270) (8.749) (6.062) (25.89) Share Urban -5.325 -4.374 -14.48 -1,219*** -36.89** -269.1 (7.556) (7.178) (9.897) (227.2) (17.74) (274.4) Share Grassland 1.271 2.226 -16.56* 8.183 7.265 -37.47 (4.475) (4.341) (9.805) (18.57) (9.766) (32.39) Share Forest 4.408 3.738 4.530 -2.272 -11.09 -43.33** (3.250) (3.625) (4.783) (8.170) (7.012) (20.90) Population -1.235** -1.314*** -1.157* -2.472 -0.439 -5.638 (0.489) (0.466) (0.621) (2.495) (0.722) (3.762) soil_type = 2, Andisol 5.178** 3.188 14.30* (2.461) (4.040) (7.359) soil_type = 3, Ardisol -0.561 -0.234 -7.278* 10.19 (2.351) (2.459) (4.367) (7.561) soil_type = 4, Entisol 0.555 0.474 0.740 3.855 3.411 (1.749) (1.658) (2.431) (4.268) (4.020) soil_type = 5, Gelisol -5.893* -7.451** -1.303 (3.128) (3.706) (5.060) soil_type = 6, Histosol 4.658** 0.729 24.53** (2.311) (6.567) (12.31) soil_type = 7, Inceptisol -1.272 -1.966 3.569 -8.919 16.14* (1.170) (1.583) (3.168) (7.673) (8.951) soil_type = 8, Mollisol 1.011 0.450 -0.406 (1.131) (1.175) (1.549) soil_type = 9, Oxisol -6.385** -6.398** -5.728 -3.552 48.02** (2.907) (2.784) (4.342) (7.083) (19.63) soil_type = 10, Rock 3.414 2.975 10.50** (3.195) (3.057) (4.527) soil_type = 11, Sand 2.961 3.428 -5.060 10.78** (6.370) (5.782) (9.317) (4.916) soil_type = 12, Spodosol -2.232 -4.123 6.588 (1.826) (3.456) (6.506) soil_type = 13, Ultisol 1.342 1.315 2.058 0.986 23.20*** (1.902) (1.825) (2.551) (4.467) (6.570) soil_type = 14, Vertisol 2.128 1.440 -1.785 -4.657 35.69** (2.754) (2.908) (3.911) (11.76) (17.23) Constant 65.17*** 53.55** 147.0*** 107.5 132.6*** 501.4*** (10.48) (23.31) (47.92) (78.21) (28.55) (153.1) 14    Observations 932 932 577 127 475 64 R-squared 0.767 0.765 0.660 0.577 0.762 0.600 Country FE YES YES YES NO YES NO   The  soil‐GDP  elasticities  are  much  less  consistently  significant  (see  table  4)  than  the  soil‐poverty  elasticities.  Higher  soil  quality  does  not  contribute  to  higher  GDP  per  capita.  However,  caution  is  warranted in interpreting these findings, because while the existence of a positive effect, as shown in the  poverty example, is a good indication that there are indeed significant relationships, the absence of such  may also be due to poor data quality13 and a small sample size and resulting low powered analysis.    Table 4: Dependent Variable – GDP per capita   (1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES OLS IV IV - no IV - SSA IV- rural IV- rural outlier SSA Top Soil Carbon 0.141** -0.267 -0.576 0.512 0.568* 0.576 (0.0616) (0.239) (0.637) (0.514) (0.320) (0.519) Precipitation -0.104 (0.0644) Ruggedness -0.0820*** -0.112*** -0.146** -0.124** -0.0345 -0.151*** (0.0181) (0.0280) (0.0727) (0.0582) (0.0324) (0.0578) Road Density 0.0775* 0.0744* 0.0493 0.0536 0.181*** -0.252** (0.0413) (0.0424) (0.0616) (0.223) (0.0651) (0.0988) Share Cropland -0.696*** -0.811*** -0.877** 0.258 -0.132 0.405 (0.164) (0.158) (0.387) (0.467) (0.229) (0.479) Share Urban 1.408*** 1.197*** 0.989 14.04** 2.774*** 11.89*** (0.383) (0.373) (0.656) (6.756) (0.536) (3.838) Share Grassland -0.458* -0.549** -1.129 -0.0681 -0.350 0.371 (0.268) (0.264) (0.757) (1.565) (0.417) (0.831) Share Forest -0.317* -0.266 -0.312 0.581 0.340 0.687* (0.170) (0.189) (0.242) (0.512) (0.244) (0.399) Population -0.934*** -0.922*** -0.904*** -1.162*** -0.929*** -0.835*** (0.0239) (0.0253) (0.0348) (0.139) (0.0361) (0.0870) soil_type = 2, Andisol -0.189** 0.0211 0.254 -0.440** (0.0911) (0.152) (0.366) (0.175) soil_type = 3, Ardisol -0.103 -0.199 -0.243 0.538*** (0.143) (0.166) (0.250) (0.185) soil_type = 4, Entisol -0.0632 -0.0453 -0.126 -0.0233 -0.0866 -0.272*** (0.0727) (0.0761) (0.114) (0.112) (0.0816) (0.0645) soil_type = 5, Gelisol 0.750*** 0.910*** 0.977*** (0.190) (0.204) (0.294) soil_type = 6, Histosol 0.958*** 1.373*** 1.674*** 0.621** (0.127) (0.276) (0.624) (0.298) soil_type = 7, Inceptisol 0.0135 0.0905 0.212 0.0423 -0.174** (0.0577) (0.0776) (0.193) (0.417) (0.0697) soil_type = 8, Mollisol 0.0204 0.0940 0.0785 -0.0179 (0.0529) (0.0666) (0.0824) (0.0699) soil_type = 9, Oxisol 0.369*** 0.345*** 0.317* -0.303 0.134 -0.183 (0.128) (0.131) (0.180) (0.237) (0.145) (0.317) soil_type = 10, Rock -0.243 -0.240 -0.384 -1.247*** (0.310) (0.320) (0.383) (0.135) soil_type = 11, Sand -0.224 -0.271 -0.448 -0.161 0.0726                                                              13  Finding significant effects despite noisy data is not the epistemological equivalent to not finding significant effects  with noisy data.  15    (0.137) (0.179) (0.321) (0.270) (0.172) soil_type = 12, Spodosol 0.200* 0.395** 0.764** -0.00456 (0.111) (0.155) (0.301) (0.173) soil_type = 13, Ultisol 0.0905 0.0799 0.117 -0.0599 0.0488 -0.0875 (0.0819) (0.0783) (0.108) (0.125) (0.0819) (0.129) soil_type = 14, Vertisol 0.126 0.129 0.119 0.139 (0.115) (0.119) (0.200) (0.125) Constant 10.53*** 8.818*** 10.17*** 8.959*** 4.060*** 4.588 (0.506) (1.076) (2.965) (3.369) (1.409) (3.301) Observations 635 635 419 46 338 32 R-squared 0.964 0.960 0.942 0.836 0.978 0.915 Country FE YES YES YES NO YES NO Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Aside from the positive effects of environmental quality on poverty reduction, and effect of the intensive  margin, there are also interesting associations displayed by measures of the extensive margin such as land  use changes. Infrastructure (road density) development shows significant positive relationships with GDP  per capita and significant negative relationships with poverty ratios in the panel estimation and the cross‐ sectional specifications.   Not in line with our expectations, crop land expansion is not positively associated with poverty reduction,  quite to the contrary (in both the panel and the cross‐sectional OLS specifications). The direction of the  effects may be an indication that it has not been the poor who have been benefitting from land conversion  (such as forest‐to‐crop conversion) in the overall sample. In fact, poverty rates might increase after areas  are converted into cropland according to our results. However, much more research into the reasons for  this unexpected positive correlation between poverty rates and cropland is necessary.   Urbanization  (urban  expansion) is significantly linked to increasing GDP per  capita, and has in fact  the  largest coefficient among any land use change measures, by a large margin, attesting to the powerful links  between  urbanization  and  economic  development.  However,  the  effects  on  poverty  rates  are  not  significant.  This  is  a  puzzling  observation.  As  we  had  mentioned  before,  only  environmental  quality  is  ‘exogenized’ and therefore all other relationships can be interpreted merely as correlative. That said, the  absence of a correlation between urbanization and poverty, especially despite such strong and significant  relationships with GDP per capita, suggests that urbanization is not an inclusive demographic process. On  the other hand, the Stable Unit Treatment Variable Assumption (SUTVA) may be violated, meaning that it  could  be  that  those  in  rural  areas  with  the  most  talent  moved  to  the  cities  (in  other  provinces),  contributing to economic growth there, but being absent from contributing to the economic development  process in the rural origin provinces, which would have helped to reduce poverty (and not sent back home  enough remittances to counteract that demographic effect).   The relative strength of the effects of the different explanatory variables on poverty need to be assessed  with caution, as it is hard to grasp at what expense each of these changes happen. For example, looking  at the original OLS specification reveals that although a 10 percent change in NPP is associated with a 0.4  percentage  point  change  in  poverty  rates,  a  1  percent  change  in  road  density  only  leads  to  a  0.3  percentage point change in poverty rates. This could indicate that improving environmental quality has  larger  ties  to  poverty  reduction  than  improvements  of  road  density.  However,  the  relative  costs  for  pursuing one over the other are not part of the modeling, and this specification does not provide causal  16    identification. Additional research efforts to compare the relative effects of urbanization, infrastructure  development, and in‐situ development of environmental quality in rural areas are needed.   4. Conclusion and Discussion   As expected, we find evidence that building roads is associated with reductions in poverty rates, as many  studies have shown before (see e.g. Jacoby, 2000; Gibson and Rozelle 2003; Mu and van de Walle 2007;  Jacoby and Minten, 2009; Khandker et al., 2009). What has not been shown conclusively so far however  is whether in‐situ improvements of environmental quality significantly reduce poverty. Several authors  have suggested that they do not. Okwi et al. (2007), for example conclude that if all of Kenya’s soil was  raised  to  its  highest  quality,  an  only  1  percentage  point  reduction  in  poverty  rates  would  ensue.  Wantchekon and Stanig (2015) go even farther and conclude that in Sub‐Sharan Africa good soil may be  a hindrance for poverty reduction.   We find that environmental quality is indeed important for poverty reduction. Using the unbalanced panel  data from the Hidden Dimensions data set, we find that as environmental quality increases, the speed of  poverty reduction accelerates. Using instrumental variable regressions and exploiting the exogenous time  variations in annual rainfall, we find that increasing environmental quality causes significant accelerations  in poverty reduction rates, particularly in rural areas and in Sub‐Saharan Africa.   Our  analysis  does  not  specifically  address  any  mechanism  through  which  environmental  quality  helps  reduce poverty, which is a major research question that has yet to be tackled (see Andam et al., 2010).  Agricultural productivity and higher environmental services are most likely to be the channels through  which the poverty reduction effect operates. More research on this issue is required in the future, such  as disentangling the different channels of irrigation schemes,14 the importance of the primary sector, and  the effect of high initial poverty rates.   We find a similar pattern in a cross‐sectional setting. Soil quality has significant and sizeable effects on  poverty rates and on GDP per capita. We think that the underlying mechanism is that as environmental  quality increases, agricultural and environmental output increase as well. This might be especially relevant  for  low  income  households  that  draw  a  larger  share  of  their  income  from  natural  resources  and  the  environment (Wunder, 2015).   Landscape  restoration  can  reduce  degradation  and  positively  contribute  to  increasing  environmental  quality (and therefore also poverty reduction). In the Inner Mongolia region of China, Mu et al. (2013)  examined NPP changes from 2001 to 2009 and found NPP increased by 21 percent. Of this increase, 80  percent of the NPP change was due to human activity – notably landscape restoration programs (returning  cropland  to  grassland,  converting  desert  to  grassland,  and  better  grazing  management).  These  results                                                               14  The coefficients for Sub‐Saharan Africa are usually larger than for the full sample specifications. An interesting  idea to pursue for further research would therefore be to explore the mechanisms that lead to this result. It is hard  to establish whether the effects are larger in SSA because of the extreme poverty in the region or lower irrigation.  The irrigation channel could be instrumentalized using available subnational irrigation data sets, see for instance the  AQUASTAT data set (Siebert et al., 2005). However, data quality is low especially in Southern and East Africa. For  example, the highest indicated data quality in AQUASTAT is measured in North America with 1.03, whereas it is just  3.85 in Southern Africa (the worst measured quality is 4.00). As this means that the geospatial data in these regions  rely on highly modeled estimates, we did not pursue this idea in this paper.  17    suggest that human activities – and landscape restoration specifically – can have a larger impact on NPP  changes than climate. Similar results have been found in the Qinghai‐Tibet Plateau (Chen et al., 2014; Cai  et al., 2015), and elsewhere in China (Xiao et al., 2015). A cross‐country comparison of China, Mongolia,  Uzbekistan, and Pakistan finds climate influences to be stronger than human influences in explaining NPP  changes,  but  nonetheless  concludes  that  improvements  were  largely  determined  by  landscape  restoration programs (Yang et al., 2016).    In  conclusion,  we  find  that  the  environment  does  matter  for  poverty  reduction.  The  greener  the  vegetation and the richer the soil, the faster the poverty reduction, particularly so in Sub‐Saharan Africa  and rural areas. Moreover, we find that the effects of environmental quality on poverty are stronger than  its  effects  on  average  income,  suggesting  that  the  poor  benefit  disproportionately  more  from  environmental  quality.  Lastly,  we  find  that  although  urbanization  has  highly  significant  and  sizeable  correlations with GDP per capita, it is not significantly correlated with poverty reduction.                                             18    REFERENCES  Ahmed, S. A., Diffenbaugh, N. S., Hertel, T. W., Lobell, D. B., Ramankutty, N., Rios, A. R., & Rowhani, P. (2011). Climate volatility  and poverty vulnerability in Tanzania. Global Environmental Change, 21(1), 46‐55.  Alix‐Garcia, J. M., Sims, K. R., & Yañez‐Pagans, P. (2015). Only one tree from each seed? Environmental effectiveness and  poverty alleviation in Mexico's Payments for Ecosystem Services Program. American Economic Journal: Economic Policy, 7(4), 1‐ 40.  Amaral,  S.,  Câmara,  G.,  Monteiro,  A.  M.  V.,  Quintanilha,  J.  A.,  &  Elvidge,  C.  D.  (2005).  Estimating  population  and  energy  consumption in Brazilian Amazonia using DMSP night‐time satellite data. Computers, Environment and Urban Systems, 29(2),  179‐195.  Angelsen, A., & Wunder, S. (2003). Exploring the forest—poverty link. CIFOR occasional paper, 40, 1‐20.  Barbier, E.B. 2010. “Poverty, development and environment." Environment and Development Economics 15 (Special issue 06):  635‐660.    Barbier, E. B., & Hochard, J. P. (2016). Does land degradation increase poverty in developing countries?. PloS one, 11(5),  e0152973.    Brenneman, A., & Kerf, M. (2002). Infrastructure & Poverty Linkages. A Literature Review’’, The World Bank, Washington, DC.  Buringh,  P.  (1984).  Organic  carbon  in  soils  of  the  world.  In  The  role  of  terrestrial  vegetation  in  the  global  carbon  cycle:  Measurement by remote sensing (Vol. 23, pp. 91‐109). Wiley, New York.  Cabral, Joseph François. 2014. Rainfall and Economic Growth and Poverty: Evidence from Senegal and Burkina Faso. AGRODEP  Working Paper 0008. Washington, DC: International Food Policy Research Institute.  CIESIN ‐ Columbia University. 2016. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Administrative Unit Center Points  with Population Estimates. Palisades, NY: NASA Socioeconomic Data and Applications Center  (SEDAC).http://dx.doi.org/10.7927/H4F47M2C.   Conley, T.G (1999). GMM estimation with cross sectional dependence. Journal of Econometrics, Volume 92, Issue 1, 1‐45.  Davidson, R. and MacKinnon, J.G., 2004. Econometric theory and methods (Vol. 5). New York: Oxford University Press.  Dean  Yang,  HwaJung  Choi;  Are  Remittances  Insurance?  Evidence  from  Rainfall  Shocks  in  the  Philippines,  The  World  Bank  Economic Review, Volume 21, Issue 2, 1 January 2007, Pages 219–248, https://doi.org/10.1093/wber/lhm003  Dinar, A., Hassan, R., Mendelsohn, R., & Benhin, J. (2012). Climate change and agriculture in Africa: impact assessment and  adaptation strategies. Routledge.  Duraiappah, A. K. (1996). Poverty and environmental degradation: A literature review and analysis (No. 8). Iied.  Durán Zuazo, V.H., Rodríguez Pleguezuelo C.R. (2008) Soil‐erosion and runoff prevention by plant covers. A review, Agron.  Sustain. Dev. 28, 65–86.  Ephraim Nkonya, Nicolas Gerber, Philipp Baumgartner, Joachim von Braun, Alex De Pinto, Valerie Graw, Edward Kato, Julia  Kloos, and Teresa Walter. 2011. “The Economics of Land Degradation." Peter Lang Internationaler Verlag der Wissenschaften,  2011.    Gennaioli, N., La Porta, R., Lopez‐de‐Silanes, F., & Shleifer, A. (2012). Human capital and regional development. The Quarterly  journal of economics, 128(1), 105‐164.    Guyer, J. I., & Belinga, S. M. E. (1995). Wealth in people as wealth in knowledge: Accumulation and composition in Equatorial  Africa. The Journal of African History, 36(1), 91‐120.  Hatfield, J. L., & Prueger, J. H. (2015). Temperature extremes: effect on plant growth and development. Weather and climate  extremes, 10, 4‐10.  19    Hatfield, J. L., Boote, K. J., Kimball, B. A., Ziska, L. H., Izaurralde, R. C., Ort, D., ... & Wolfe, D. (2011). Climate impacts on  agriculture: implications for crop production. Agronomy journal, 103(2), 351‐370.  Helen Suich, Caroline Howe, Georgina Mace, (2015). Ecosystem services and poverty alleviation: A review of the empirical links.  Ecosystem Services (12): 137 – 147.  Jacoby, H. 2000. “Access to markets and the benefits of rural roads.” Economic Journal 465:713‐737.  Jacoby, H. and Minten, B. 2009. “On Measuring the benefits of lower transport costs.” Journal of Development Economics,  89:28‐38.  Kirschbaum, M. U. (2000). Will changes in soil organic carbon act as a positive or negative feedback on global warming?.  Biogeochemistry, 48(1), 21‐51.  Lal, R. (2004). Soil carbon sequestration impacts on global climate change and food security. science, 304(5677), 1623‐1627.  Lobell, D. B., Schlenker, W., & Costa‐Roberts, J. (2011). Climate trends and global crop production since 1980. Science,  333(6042), 616‐620.  Louwagie G., Gay S.H., Burrell A. (2009) Addressing soil degradation in EU agriculture: relevant processes, practices and policies,  Report on the project ’Sustainable Agriculture and Soil Conservation (SoCo)’, JRC Scientific and Technical Reports, ISSN 1018  5593, 209 p.  Miguel,  E.  (2005).  Poverty  and  Witch  Killing.  The  Review  of  Economic  Studies,  72(4),  1153‐1172.  Retrieved  from  http://www.jstor.org/stable/3700704  Miguel, E., Satyanath, S., & Sergenti, E. (2004). Economic shocks and civil conflict: An instrumental variables approach. Journal of  political Economy, 112(4), 725‐753.  Mueller, Lothar, et al. "Assessing the productivity function of soils. A review." Agronomy for Sustainable Development 30.3  (2010): 601‐614.  NCAR (2017).  "The Climate Data Guide: CRU TS Gridded precipitation and other meteorological variables since 1901 ." Retrieved  from https://climatedataguide.ucar.edu/climate‐data/cru‐ts‐gridded‐precipitation‐and‐other‐meteorological‐variables‐1901.  Nunn, N., and D. Puga. 2012. “Ruggedness: The Blessing of Bad Geography in Africa.” Review of Economics and Statistics 94(1):  20‐36.    Olinto, P., Beegle, K., Sobrado, C., & Uematsu, H. (2013). The state of the poor: Where are the poor, where is extreme poverty  harder to end, and what is the current profile of the world’s poor. Economic Premise, 125(2).    Okwi, Paul O., Godfrey Ndeng’e, Patti Kristjanson, Mike Arunga, An Notenbaert, Abisalom Omolo, Norbert Henninger, Todd  Benson, Patrick Kariuki, and John Owuor. 2007. “Spatial determinants of poverty in rural Kenya.” Proceedings of the National  Academy of Sciences of the USA (PNAS) 104 (43):16769‐16774.    Paaijmans, K. P., Blanford, S., Bell, A. S., Blanford, J. I., Read, A. F., & Thomas, M. B. (2010). Influence of climate on malaria  transmission depends on daily temperature variation. Proceedings of the National Academy of Sciences, 107(34), 15135‐15139.  Paxson, C. (1992). Using Weather Variability to Estimate the Response of Savings to Transitory Income in Thailand. The American  Economic Review, 82(1), 15‐33. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/2117600  Paxson, C. H. (1992). Using weather variability to estimate the response of savings to transitory income in Thailand. The American  Economic Review, 15‐33.  Pritchett, Lant and Kenny, Charles, Promoting Millennium Development Ideals: The Risks of Defining Development Down  (August 14, 2013). Center for Global Development Working Paper No. 338. Available at SSRN:  https://ssrn.com/abstract=2364643 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2364643  R. Hiederer, M. Kochy 2012. Global Soil Organic Carbon Estimates and the Harmonized World Soil Database. EUR Scientific and  Technical Research series; ISSN 1831‐9424 (online), ISSN 1018‐5593 (print), ISBN 978‐92‐79‐23108‐7, doi:10.2788/1326  Rustad, L. E. J. L., Campbell, J., Marion, G., Norby, R., Mitchell, M., Hartley, A., ... & Gurevitch, J. (2001). A meta‐analysis of the  response of soil respiration, net nitrogen mineralization, and aboveground plant growth to experimental ecosystem warming.  Oecologia, 126(4), 543‐562.  20    S.  Siebert‚  P.  Döll‚  J.  Hoogeveen‚  J.  M.  Faures‚  K.  Frenken‚  S.  Feick  (2005).  Development  and  validation  of  the  global  map  of  irrigation  areas.  Hydrology  &  Earth  System  Sciences  Discussions‚  2(4)‚  doi:  http://dx.doi.org/http://hal.archives‐ ouvertes.fr/docs/00/29/86/82/PDF/hessd‐2‐1299‐2005.pdf.  Sandker, M., Ruiz‐Perez, M., & Campbell, B. M. (2012). Trade‐offs between biodiversity conservation and economic development  in five tropical forest landscapes. Environmental management, 50(4), 633‐644.  Sedda, L., Tatem, A. J., Morley, D. W., Atkinson, P. M., Wardrop, N. A., Pezzulo, C., ... & Rogers, D. J. (2015). Poverty, health and  satellite‐derived vegetation indices: their inter‐spatial relationship in West Africa. International health, 7(2), 99‐106.  Showers, K. B. (2006). A history of African soil: Perceptions, use and abuse. Soils and Societies: Perspectives from environmental  history, 118‐176.  Thornley, J. H. M., & Cannell, M. G. R. (2001). Soil carbon storage response to temperature: an hypothesis. Annals of Botany,  87(5), 591‐598.  Wantchekon, Leonarf and Stanig, Piero (2015). The curse of good soil? Land fertility, roads and rural poverty in Africa. Working  Paper Princeton University.   Western, D., & Dunne, T. (1979). Environmental aspects of settlement site decisions among pastoral Maasai. Human ecology,  7(1), 75‐98.  Wong M.T.F., Asseng S. (2006) Determining the causes of spatial and temporal variability of wheat yields at sub‐field scale using  a new method of upscaling a crop model, Plant Soil 283, 203–215.  World Bank. 2016. Poverty and Shared Prosperity 2016: Taking on Inequality. Washington, DC: World Bank. doi:10.1596/978‐1‐ 4648‐0958‐3. License: Creative Commons Attribution CC BY 3.0 IGO  You, Liangzhi & Ringler, Claudia & Nelson, Gerald & Wood‐Sichra, Ulrike & Robertson, Richard & Wood, Stanley & Guo, Zhe &  Zhu, Tingju & Sun, Yan, 2010. "What is the irrigation potential for Africa?," IFPRI discussion papers 993, International Food Policy  Research Institute (IFPRI).  Krishna, A., Lumonya, D., Markiewicz, M., Mugumya, F., Kafuko, A., & Wegoye, J. (2006). Escaping poverty and becoming poor in  36 villages of Central and Western Uganda. The Journal of Development Studies, 42(2), 346‐370.  Carter,  M.  R.,  &  Barrett,  C.  B.  (2006).  The  economics  of  poverty  traps  and  persistent  poverty:  An  asset‐based  approach.  The  Journal of Development Studies, 42(2), 178‐199.  Barrett, C. B., & Swallow, B. M. (2006). Fractal poverty traps. World development, 34(1), 1‐15.  Barrett, C. B., & Bevis, L. E. (2015). The self‐reinforcing feedback between low soil fertility and chronic poverty. Nature Geoscience,  8(12), 907.  Barrett, C. B., & Bevis, L. E. (2015). The micronutrient deficiencies challenge in African Food Systems. The fight against hunger  and malnutrition: the role of food, agriculture, and targeted policies, 61‐88.  Eswaran,  H.,  Almaraz,  R.,  van  den  Berg,  E.,  &  Reich,  P.  (1997).  An  assessment  of  the  soil  resources  of  Africa  in  relation  to  productivity. Geoderma, 77(1), 1‐18.  Garrity, D. P., Akinnifesi, F. K., Ajayi, O. C., Weldesemayat, S. G., Mowo, J. G., Kalinganire, A., ... & Bayala, J. (2010). Evergreen  Agriculture: a robust approach to sustainable food security in Africa. Food security, 2(3), 197‐214.  Ayongwa,  G.  C.,  Stomph,  T.  J.,  Belder,  P.,  Leffelaar,  P.  A.,  &  Kuyper,  T.  W.  (2011).  Organic  matter  and  seed  survival  of  Striga  hermonthica–mechanisms for seed depletion in the soil. Crop Protection, 30(12), 1594‐1600.  Yamano, T., & Kijima, Y. (2010). The associations of soil fertility and market access with household income: Evidence from rural  Uganda. Food Policy, 35(1), 51‐59.  Alkire, S., Roche, J. M., Ballon, P., Foster, J., Santos, M. E., & Seth, S. (2015). Multidimensional poverty measurement and analysis.  Oxford University Press, USA.  Greene, W. H. (2003). Econometric analysis. Pearson Education India.  21    Wooldridge, J. M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data. MIT press.  J.D. Angrist and J.S. Pischke, Mastering ‘Metrics: The Path from Cause to Effect, Princeton UniversityPress, 2015 (MM).  Vlam, M., Baker, P. J., Bunyavejchewin, S., & Zuidema, P. A. (2014). Temperature and rainfall strongly drive temporal growth  variation in Asian tropical forest trees. Oecologia, 174(4), 1449‐1461.  Schippers, P., Sterck, F., Vlam, M., & Zuidema, P. A. (2015). Tree growth variation in the tropical forest: understanding effects of  temperature, rainfall and CO2. Global change biology, 21(7), 2749‐2761.  Kang G. Z., Li G. Z., Liu G. Q., Xu W., Peng X. Q., Wang C. Y., et al. (2013). Exogenous salicylic acid enhances wheat drought tolerance  by influence on the expression of genes related to ascorbate‐glutathione cycle. Biol. Plant 57 718–724 10.1007/s10535‐013‐0335‐ z  Liu, Y., Y. Zhou, W. Ju, S. Wang, X. Wu, M. He, and G. Zhu (2014), Impacts of droughts on carbon sequestration by China's terrestrial  ecosystems from 2000 to 2011, Biogeosciences, 11(10), 2583–2599  Yan, H., Wang, S. Q., Lu, H. Q., Yu, Q., Zhu, Z. C., Myneni, R. B., ... & Shugart, H. H. (2014). Development of a remotely sensing  seasonal  vegetation‐based  Palmer  drought  severity  index  and  its  application  of  global  drought  monitoring  over  1982–2011.  Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 119(15), 9419‐9440.  Angulo‐Martínez, M., & Beguería, S. (2009). Estimating rainfall erosivity from daily precipitation records: A comparison among  methods using data from the Ebro Basin (NE Spain). Journal of Hydrology, 379(1‐2), 111‐121.  Hernando, D., & Romana, M. G. (2015). Estimating the rainfall erosivity factor from monthly precipitation data in the Madrid  Region (Spain). Journal of Hydrology and Hydromechanics, 63(1), 55‐62.  Angima, S. D., Stott, D. E., O’neill, M. K., Ong, C. K., & Weesies, G. A. (2003). Soil erosion prediction using RUSLE for central Kenyan  highland conditions. Agriculture, ecosystems & environment, 97(1‐3), 295‐308.  Fu, B. J., Zhao, W. W., Chen, L. D., Zhang, Q. J., Lü, Y. H., Gulinck, H., & Poesen, J. (2005). Assessment of soil erosion at large  watershed scale using RUSLE and GIS: a case study in the Loess Plateau of China. Land degradation & development, 16(1), 73‐85.  Lufafa, A., Tenywa, M. M., Isabirye, M., Majaliwa, M. J. G., & Woomer, P. L. (2003). Prediction of soil erosion in a Lake Victoria  basin catchment using a GIS‐based Universal Soil Loss model. Agricultural systems, 76(3), 883‐894.  Sarsons, H. (2015). Rainfall and conflict: A cautionary tale. Journal of development Economics, 115, 62‐72.  Gibson, J., & Rozelle, S. (2003). Poverty and access to roads in Papua New Guinea. Economic development and cultural change,  52(1), 159‐185.  Mu, R., & Van de Walle, D. (2011). Rural roads and local market development in Vietnam. The Journal of Development Studies,  47(5), 709‐734.  Khandker,  S.  R.,  Bakht,  Z.,  &  Koolwal,  G.  B.  (2009).  The  poverty  impact  of  rural  roads:  Evidence  from  Bangladesh.  Economic  Development and Cultural Change, 57(4), 685‐722.  Nemani, R. R., Keeling, C. D., Hashimoto, H., Jolly, W. M., Piper, S. C., Tucker, C. J., ... & Running, S. W. (2003). Climate‐driven  increases in global terrestrial net primary production from 1982 to 1999. science, 300(5625), 1560‐1563.  Ainsworth, E. A., Yendrek, C. R., Sitch, S., Collins, W. J., & Emberson, L. D. (2012). The effects of tropospheric ozone on net primary  productivity and implications for climate change. Annual review of plant biology, 63, 637‐661.  Wunder, S. (2015). Revisiting the concept of payments for environmental services. Ecological Economics, 117, 234‐243.  Mu, S., Yang, H., Li, J., Chen, Y., Gang, C., Zhou, W., & Ju, W. (2013). Spatio‐temporal dynamics of vegetation coverage and its  relationship with climate factors in Inner Mongolia, China. Journal of Geographical Sciences, 23(2), 231‐246.  Chen, B., Zhang, X., Tao, J., Wu, J., Wang, J., Shi, P., ... & Yu, C. (2014). The impact of climate change and anthropogenic activities  on alpine grassland over the Qinghai‐Tibet Plateau. Agricultural and Forest Meteorology, 189, 11‐18.  22    Cai, H., Yang, X., & Xu, X. (2015). Human‐induced grassland degradation/restoration in the central Tibetan Plateau: The effects of  ecological protection and restoration projects. Ecological Engineering, 83, 112‐119.  Yang,  Y.,  Wang,  Z.,  Li,  J.,  Gang,  C.,  Zhang,  Y.,  Zhang,  Y.,  ...  &  Qi,  J.  (2016).  Comparative  assessment  of  grassland  degradation  dynamics in response to climate variation and human activities in China, Mongolia, Pakistan and Uzbekistan from 2000 to 2013.  Journal of Arid Environments, 135, 164‐172.  Xiao, J., Zhou, Y., & Zhang, L. (2015). Contributions of natural and human factors to increases in vegetation productivity in China.  Ecosphere, 6(11), 1‐20.  Andam, K. S., Ferraro, P. J., Sims, K. R., Healy, A., & Holland, M. B. (2010). Protected areas reduced poverty in Costa Rica and  Thailand. Proceedings of the National Academy of Sciences, 107(22), 9996‐10001.  Phillips,  L.  B.,  Hansen,  A.  J.,  &  Flather,  C.  H.  (2008).  Evaluating  the  species  energy  relationship  with  the  newest  measures  of  ecosystem energy: NDVI versus MODIS primary production. Remote Sensing of Environment, 112(12), 4381‐4392.  Hazarika, Manzul & Kiyoshi, Honda. (2001). Estimation of soil erosion using Remote Sensing and GIS, its  valuation and economic implications on agricultural production. 23    Table 2: Summary Statistics  (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) VARIABLES N mean sd min p10 p25 p75 p90 max Poverty Headcount Ratio 3,303 33.28 19.13 0.400 9.900 17.10 46.97 59.80 93.60 Share Cropland 3,303 0.354 0.250 0 0.0545 0.157 0.538 0.734 0.967 Share Forest 3,303 0.370 0.263 0 0.0127 0.127 0.572 0.734 0.977 Share Grassland 3,303 0.0683 0.125 0 0 0.000500 0.0672 0.223 0.863 Share Urban 3,303 0.0269 0.0998 0 0.000358 0.00143 0.0134 0.0376 0.955 Top Soil Carbon 3,297 64.87 51.76 7.998 25.42 31.77 74.58 142.4 318.1 Precipitation 2,802 4.557 0.837 -0.261 3.518 4.036 5.193 5.459 6.464 NDVI 3,279 -0.677 0.444 -3.611 -1.251 -0.765 -0.393 -0.319 -0.229 NPP 3,225 0.494 0.786 -5.081 -0.453 0.167 1.047 1.263 1.669 Road Density 3,295 2.832 1.156 -2.316 1.532 2.145 3.584 4.151 6.548 Ruggedness 3,299 11.38 1.249 3.158 9.782 10.65 12.30 12.64 13.71 GDP per capita 2,287 -5.427 1.807 -11.52 -7.686 -6.572 -4.222 -3.391 4.860 Population 3,290 13.56 1.574 4.706 11.56 12.54 14.51 15.34 19.14       24    Table 3:Poverty observations per country and year  ISO3 country year code 1996 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014   afg 34 34 arm 11 aut 9 bgd 7 7 7 bgr 28 28 bih 3 3 3 blr 6 6 bol 9 bra 27 27 btn 18 chl 14 16 16 14 cmr 10 10 cod 8 col 22 22 22 22 22 22 22 22 22 cri 1 1 1 1 dnk 5 dom 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32 ecu 15 15 17 17 17 17 17 est 15 15 geo 10 7 gin 8 8 gtm 22 22 hti 10 hun 20 20 idn 30 30 30 31 33 33 33 33 33 33 33 33 ind 31 36 35 irq 18 18 jor 12 kaz 14 kgz 9 9 9 9 lao 18 18 17 lbn 6 lbr 15 lva 5 5 mar 13 13 mda 33 mex 32 32 32 mne 20 20 moz 11 11 11 nga 37 37 nld 12 npl 5 pan 9 9 9 12 12 12 pse 2 2 2 2 2 2 rou 42 42 rus 1 83 84 sdn 15 sle 3 3 slv 14 14 14 14 14 14 14 14 ssd 10 svk 8 svn 12 12 swe 21 syr 14 tgo 5 5 tjk 5 tls 13 13 tun 21 21 21 ven 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 vnm 65 65 yem 20 zmb 9 9 25      Table 4: The effect of vegetation vigor (NPP) on poverty rates; cross‐province regressions with latest  year available (1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES OLS IV IV - no outlier IV - SSA IV- rural IV- SSA & rural NPP -4.649*** -1.429 -3.356 -9.238** -3.198 -5.005 (1.256) (2.829) (2.074) (4.047) (2.189) (3.534) Precipitation 1.556 (1.585) Ruggedness 1.289*** 1.024** 1.526*** -0.154 1.971*** 2.960 (0.384) (0.409) (0.417) (2.068) (0.495) (2.619) Road Density -2.913*** -3.192*** -2.605*** -3.156 -3.587*** -5.548* (0.754) (0.746) (0.788) (3.022) (1.226) (2.872) Share Cropland 7.363** 6.274* 8.800*** 19.35* 1.810 11.92 (3.190) (3.498) (3.355) (10.35) (5.631) (13.31) Share Urban -0.869 -2.008 -0.433 -890.7*** -16.00 -668.1*** (7.452) (7.874) (7.605) (209.0) (12.58) (184.1) Share Grassland 1.469 1.374 4.220 -50.86 15.04* -21.93 (4.709) (4.592) (5.581) (33.02) (8.783) (28.55) Share Forest 9.125** 5.577 9.670** 12.48 -2.842 -5.104 (3.565) (5.190) (4.859) (12.42) (7.299) (15.27) Population -1.243** -1.228** -1.421** -10.34*** -0.945 -8.481*** (0.500) (0.480) (0.572) (1.612) (0.620) (2.968) soil_type = 2, Andisol 2.618 2.685 (2.351) (2.256) soil_type = 3, Ardisol -2.122 -0.963 (2.593) (3.011) soil_type = 4, Entisol -0.698 -0.167 (1.780) (1.829) soil_type = 5, Gelisol -8.182** -8.218*** (3.288) (3.139) soil_type = 6, Histosol 1.538 0.814 (2.009) (2.112) soil_type = 7, Inceptisol -2.189* -2.152* (1.174) (1.119) soil_type = 8, Mollisol 0.433 0.458 (1.122) (1.080) soil_type = 9, Oxisol -5.027 -5.394* (3.100) (3.092) soil_type = 10, Rock 1.715 1.956 (3.241) (3.151) soil_type = 11, Sand 0.294 2.399 (6.737) (6.414) soil_type = 12, Spodosol -5.241*** -4.839*** (1.824) (1.719) soil_type = 13, Ultisol 1.928 1.559 (1.869) (1.886) soil_type = 14, Vertisol 1.783 1.698 (2.754) (2.585) Constant 30.64** 43.72*** 33.47*** 210.1*** 39.25*** 174.0*** (12.34) (10.67) (10.62) (27.77) (13.18) (52.06) Observations 892 892 560 109 464 60 R-squared 0.782 0.779 0.748 0.567 0.811 0.658 Country FE YES YES YES NO YES NO Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 26    Table 5: The effect of vegetation vigor (NPP) on GDP per capita; cross‐province regression with latest  year available  (1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES OLS IV IV - no outlier IV - SSA IV- rural IV- SSA & rural NPP 0.0179 0.0843 0.0307 0.0648 0.211** 0.372*** (0.0557) (0.0871) (0.102) (0.137) (0.104) (0.115) Precipitation -0.0820 (0.0730) Ruggedness -0.0934*** -0.0914*** -0.0880*** -0.164*** -0.0908*** -0.183*** (0.0189) (0.0182) (0.0183) (0.0501) (0.0197) (0.0459) Road Density 0.0747* -0.00280 -0.0371 -0.0518 0.183*** -0.220*** (0.0442) (0.0448) (0.0536) (0.131) (0.0647) (0.0635) Share Cropland -0.723*** -0.862*** -0.868*** -0.0470 -0.307 -0.250 (0.164) (0.152) (0.184) (0.352) (0.210) (0.247) Share Urban 1.339*** 1.257*** 1.173*** 16.86*** 1.880*** 11.67*** (0.378) (0.358) (0.366) (4.957) (0.593) (2.866) Share Grassland -0.467* -0.538* -0.935** 1.649 -0.651 6.521*** (0.270) (0.282) (0.377) (2.655) (0.427) (2.209) Share Forest -0.305* -0.652*** -0.720*** 0.243 -0.130 -0.259 (0.177) (0.213) (0.230) (0.395) (0.292) (0.358) Population -0.931*** -0.939*** -0.938*** -1.254*** -0.914*** -0.984*** (0.0241) (0.0244) (0.0286) (0.143) (0.0351) (0.0785) soil_type = 2, Andisol -0.113 (0.0837) soil_type = 3, Ardisol -0.127 (0.146) soil_type = 4, Entisol -0.0446 (0.0757) soil_type = 5, Gelisol 0.809*** (0.188) soil_type = 6, Histosol 1.102*** (0.122) soil_type = 7, Inceptisol 0.0429 (0.0601) soil_type = 8, Mollisol 0.0440 (0.0517) soil_type = 9, Oxisol 0.364*** (0.131) soil_type = 10, Rock -0.239 (0.316) soil_type = 11, Sand -0.228 (0.152) soil_type = 12, Spodosol 0.275*** (0.100) soil_type = 13, Ultisol 0.0868 (0.0815) soil_type = 14, Vertisol 0.130 (0.118) Constant 11.09*** 8.258*** 8.330*** 12.94*** 6.688*** 9.678*** (0.538) (0.400) (0.463) (1.908) (0.512) (1.136) Observations 634 634 419 45 337 31 R-squared 0.964 0.960 0.952 0.837 0.976 0.922 Country FE YES YES YES NO YES NO Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1   27      Table 6: The effect of vegetation vigor (NDVI) on poverty rates; cross‐province regression with latest  year available  (1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES OLS IV IV - no outlier IV - SSA IV- rural IV- SSA & rural NDVI -1.235 -2.382 -8.822 -4.358 -19.72** -16.04 (2.570) (3.683) (5.553) (7.245) (7.963) (14.48) Precipitation 0.0999 (1.418) Ruggedness 0.690* 0.756** 1.133*** -1.801 1.739*** 2.347 (0.391) (0.363) (0.427) (1.702) (0.486) (2.148) Road Density -3.124*** -2.365*** -2.458*** -4.170 -2.463** -5.409** (0.790) (0.722) (0.858) (2.904) (1.246) (2.560) Share Cropland 6.433* 7.978** 10.38** 13.51 4.992 8.261 (3.493) (3.656) (4.468) (8.549) (6.481) (12.06) Share Urban -4.255 -4.946 -4.092 -1,075*** -20.30 -700.4*** (7.613) (6.613) (6.995) (163.3) (12.55) (200.1) Share Grassland 2.503 3.630 2.364 3.674 15.33* -0.440 (4.638) (4.081) (5.859) (23.21) (9.068) (25.17) Share Forest 4.418 5.773 10.06* -1.746 8.583 -7.747 (3.735) (4.886) (5.709) (9.850) (9.557) (16.79) Population -1.328*** -1.262*** -1.462** -7.126*** -1.369** -7.675*** (0.496) (0.465) (0.583) (1.376) (0.652) (1.888) soil_type = 2, Andisol 2.570 (2.406) soil_type = 3, Ardisol -0.300 (2.443) soil_type = 4, Entisol 0.404 (1.765) soil_type = 5, Gelisol -8.090** (3.348) soil_type = 6, Histosol -0.101 (2.031) soil_type = 7, Inceptisol -2.181* (1.184) soil_type = 8, Mollisol 0.234 (1.135) soil_type = 9, Oxisol -6.439** (2.938) soil_type = 10, Rock 2.437 (3.385) soil_type = 11, Sand 3.336 (5.895) soil_type = 12, Spodosol -4.646** (1.803) soil_type = 13, Ultisol 1.368 (1.919) soil_type = 14, Vertisol 1.238 (2.791) Constant 46.83*** 41.99*** 27.03* 193.3*** 20.70 161.3*** (12.93) (12.03) (14.79) (28.57) (18.99) (38.67) Observations 932 932 577 127 475 64 R-squared 0.763 0.756 0.723 0.508 0.790 0.662 Country FE YES YES YES NO YES NO Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 28    Table 7: The effect of vegetation vigor (NDVI) on GDP per capita; cross‐province regression with latest  year available (1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES OLS IV IV - no outlier IV - SSA IV- rural IV- SSA & rural NDVI -0.150 0.0200 -0.358 0.364 0.915*** 2.935** (0.140) (0.178) (0.258) (0.609) (0.286) (1.247) Precipitation -0.0242 (0.0682) Ruggedness -0.0915*** -0.0855*** -0.0864*** -0.135** -0.0966*** -0.0482 (0.0186) (0.0172) (0.0186) (0.0636) (0.0186) (0.0963) Road Density 0.0846* 0.00702 -0.00691 -0.0500 0.197*** -0.0363 (0.0434) (0.0436) (0.0520) (0.144) (0.0645) (0.150) Share Cropland -0.686*** -0.822*** -0.744*** -0.0475 -0.587** -0.473 (0.166) (0.182) (0.203) (0.357) (0.249) (0.383) Share Urban 1.295*** 1.300*** 1.071*** 15.91*** 1.725*** 1.698 (0.394) (0.359) (0.383) (5.646) (0.613) (6.541) Share Grassland -0.458* -0.544* -1.052*** 0.439 -0.873** 7.301** (0.267) (0.293) (0.360) (2.134) (0.404) (3.455) Share Forest -0.207 -0.507** -0.410 0.119 -0.588 -1.538* (0.192) (0.240) (0.259) (0.493) (0.378) (0.932) Population -0.929*** -0.940*** -0.940*** -1.229*** -0.905*** -0.850*** (0.0241) (0.0243) (0.0283) (0.148) (0.0358) (0.124) soil_type = 2, Andisol -0.135 (0.0852) soil_type = 3, Ardisol -0.156 (0.146) soil_type = 4, Entisol -0.0631 (0.0755) soil_type = 5, Gelisol 0.774*** (0.189) soil_type = 6, Histosol 1.111*** (0.122) soil_type = 7, Inceptisol 0.0280 (0.0622) soil_type = 8, Mollisol 0.0386 (0.0513) soil_type = 9, Oxisol 0.351*** (0.130) soil_type = 10, Rock -0.276 (0.321) soil_type = 11, Sand -0.261* (0.157) soil_type = 12, Spodosol 0.255** (0.0998) soil_type = 13, Ultisol 0.0902 (0.0815) soil_type = 14, Vertisol 0.117 (0.119) Constant 10.62*** 8.179*** 7.929*** 12.59*** 7.445*** 8.587*** (0.596) (0.462) (0.528) (1.935) (0.615) (1.945) Observations 635 635 419 46 338 32 R-squared 0.964 0.960 0.951 0.824 0.976 0.824 Country FE YES YES YES NO YES NO Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 29    Table 8: Panel Specification ‐ Dependent Variable: Poverty Headcount Ratio    (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) VARIABLES OLS OLS - SSA OLS - rural IV IV - No Outliers IV - rural IV - SSA NDVI 0.495 1.249 0.738 -2.173 -2.143 -26.79*** -10.64 (2.693) (2.640) (2.706) (4.140) (6.230) (8.430) (8.236) NDVI * SSA -16.40** (6.998) Precipitation -0.708 -0.283 -0.761 (1.372) (1.397) (1.374) Share Cropland 7.332** 6.383* 4.340 8.384** 9.280* 11.94* 15.91* (3.597) (3.562) (4.175) (4.201) (5.397) (6.281) (9.664) Share Urban -1.123 -1.613 -1.838 -1.859 1.132 -29.09*** -1,125*** (7.471) (7.458) (7.388) (6.959) (6.828) (10.21) (199.4) Share Grassland -1.492 -2.022 -1.601 -1.437 -2.702 19.62* -4.649 (5.375) (5.361) (5.403) (5.184) (5.837) (10.17) (24.63) Share Forest -0.629 -1.037 -1.037 0.805 0.116 10.98 5.955 (4.222) (4.185) (4.246) (5.131) (6.308) (9.038) (11.58) Population -1.829*** -1.818*** -1.829*** -1.842*** -2.016*** -1.410** -6.414*** (0.572) (0.573) (0.572) (0.552) (0.625) (0.592) (1.236) Ruggedness 1.194*** 1.130*** 1.185*** 1.223*** 1.322*** 2.578*** -2.131 (0.423) (0.425) (0.423) (0.414) (0.448) (0.513) (1.863) Road Density -2.988*** -2.899*** -2.949*** -2.887*** -3.033*** -4.200*** 0.240 (0.865) (0.871) (0.866) (0.820) (0.952) (1.383) (2.433) NDVI * Rural -2.228* (1.348) Constant 69.52*** 70.78*** 70.20*** 42.53*** 50.12*** -16.00 162.7*** (12.38) (12.38) (12.41) (15.01) (17.32) (19.63) (27.30) Observations 2,790 2,790 2,790 2,790 1,495 1,377 207 R-squared 0.732 0.734 0.733 0.732 0.753 0.792 0.427 Country FE YES YES YES YES YES YES YES Year FE YES YES YES YES YES YES YES Country trend YES YES YES YES YES YES YES Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1                     30    Table 9: First Stage Results Soil fertility ‐ Poverty  (1) (2) (3) (4) (5) VARIABLES IV IV - no outlier IV - SSA IV- rural IV- rural SSA Ruggedness -7.036*** -7.030*** -1.832 -8.571*** -1.744 (1.530) (1.928) (1.660) (1.866) (1.601) Road Density -4.161 -3.144 -5.542** -1.355 -1.468 (3.405) (4.407) (2.327) (3.830) (3.170) Share Cropland -32.38*** -40.90*** -23.07*** -31.15 -22.39* (10.01) (14.00) (8.455) (20.92) (11.42) Share Urban -55.67*** -74.76*** 39.33 -56.25 60.32 (21.41) (24.62) (128.9) (42.50) (172.8) Share Grassland -42.58*** -70.55*** -22.44 -13.98 -8.908 (13.54) (18.90) (15.10) (32.23) (17.47) Share Forest -14.15 -26.45 -19.23** -22.98 -18.66 (12.15) (17.00) (8.992) (23.63) (15.25) Population 1.593 2.186 0.206 1.681 3.109* (1.401) (1.844) (1.269) (1.538) (1.600) soil_type = 2, Andisol 70.65*** 69.87*** 37.76*** (12.40) (14.01) (13.31) soil_type = 3, Ardisol -7.353 -8.765 11.15* -2.085 (6.014) (10.47) (5.861) (6.615) soil_type = 4, Entisol 5.701 9.284 8.656*** 14.61** 2.609 (4.906) (6.756) (2.872) (6.619) (2.714) soil_type = 5, Gelisol 16.20 12.70 (16.46) (19.00) soil_type = 6, Histosol 209.3*** 205.5*** 200.9*** (9.470) (11.34) (9.921) soil_type = 7, Inceptisol 11.07** 14.12** 10.30** -0.0353 2.831 (4.407) (6.595) (4.899) (3.631) (9.004) soil_type = 8, Mollisol 9.482* -2.786 8.553* (4.933) (7.718) (4.408) soil_type = 9, Oxisol -12.27* -11.16 13.96*** 2.074 8.746** (6.470) (9.106) (3.770) (7.191) (4.062) soil_type = 10, Rock 4.242 16.00** 5.038 (5.515) (7.551) (6.117) soil_type = 11, Sand -0.448 -5.904 8.277* -5.808 (5.150) (8.851) (4.429) (5.218) soil_type = 12, Spodosol 37.57*** 41.71* 21.70 (13.52) (22.33) (28.30) soil_type = 13, Ultisol -7.246 -7.278 2.738 -1.990 4.315 (5.169) (6.779) (2.503) (5.804) (2.767) soil_type = 14, Vertisol 8.029 -4.090 36.17*** 9.445* 25.23*** (6.029) (13.44) (5.498) (5.468) (6.671) Precipitation 12.06*** 7.857 5.669*** 10.38** 2.943 (3.124) (6.527) (1.845) (4.652) (4.038) Constant 71.50** 84.42* 48.98* 75.18 16.48 (30.72) (50.49) (27.25) (49.67) (26.72) Observations 932 577 127 475 64 R-squared 0.624 0.625 0.564 0.674 0.697 Country FE YES YES NO YES NO Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1         31        Table 10: First Stage Results Soil fertility ‐ GDP  (1) (2) (3) (4) (5) VARIABLES IV IV - no outlier IV - SSA IV- rural IV- rural SSA Ruggedness -7.464*** -8.103*** 0.992 -9.422*** 0.510 (1.903) (2.473) (2.638) (2.354) Road Density -5.389 -3.581 -1.688 0.394 -7.569 (4.602) (5.722) (9.120) (5.118) Share Cropland -50.30*** -65.41*** -12.36 -59.19 -21.93 (16.64) (22.69) (18.39) (38.76) Share Urban -79.18*** -100.9*** 175.4 -98.87* 171.2 (26.09) (31.24) (272.0) (59.17) Share Grassland -55.20** -112.8*** 54.88 -23.58 54.27 (21.71) (36.72) (49.54) (53.83) Share Forest -27.73 -47.70* -17.53 -45.24 -31.42 (18.64) (25.98) (26.17) (41.83) Population 1.870 2.364 -2.744 1.756 -4.056 (1.762) (2.214) (4.188) (1.892) soil_type = 2, Andisol 71.27*** 72.23*** 37.88*** (13.06) (14.86) (14.31) soil_type = 3, Ardisol -17.00* -5.790 -1.667 (9.919) (12.07) (7.681) soil_type = 4, Entisol 8.729 2.186 2.737 15.75* 2.074 (7.157) (9.237) (4.133) (9.477) soil_type = 5, Gelisol 8.096 2.391 (18.74) (23.21) soil_type = 6, Histosol 207.0*** 201.1*** 195.8*** (10.82) (13.13) (12.75) soil_type = 7, Inceptisol 11.52** 15.74* 22.73 -2.278 (5.251) (8.239) (15.32) (5.193) soil_type = 8, Mollisol 11.85** -0.611 9.914* (5.932) (8.822) (5.142) soil_type = 9, Oxisol -23.59** -17.29 5.891 3.722 17.25 (10.17) (12.41) (15.96) (9.620) soil_type = 10, Rock -9.013 5.943 -12.52 (13.72) (13.26) (9.289) soil_type = 11, Sand 1.744 -11.87 7.731 -9.617 (7.640) (11.84) (11.83) (8.042) soil_type = 12, Spodosol 34.28** 35.53 21.56 (13.74) (23.13) (28.86) soil_type = 13, Ultisol -8.859 -5.629 2.769 -0.503 5.909 (5.739) (7.448) (5.546) (5.902) soil_type = 14, Vertisol -0.0960 -3.142 4.169 (8.963) (14.85) (6.178) Precipitation 16.49*** 5.295 12.01 10.06 9.152 (5.992) (10.46) (9.503) (7.666) Constant 78.16 141.2* 14.67 116.9 72.60 (49.20) (84.03) (84.98) (78.23) Observations 635 419 46 338 32 R-squared 0.588 0.591 0.719 0.675 0.838 Country FE YES YES NO YES NO Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1         32      Table 11: First Stage Results NPP – Poverty  (1) (2) (3) (4) (5) VARIABLES IV IV - no outlier IV - SSA IV- rural IV- SSA & rural Ruggedness 0.0823*** 0.0688*** 0.165* 0.0705*** 0.303** (0.0162) (0.0184) (0.0900) (0.0203) (0.133) Road Density 0.0867*** 0.0968** -0.0564 -0.0361 -0.455** (0.0328) (0.0395) (0.127) (0.0657) (0.203) Share Cropland 0.338** -0.0289 0.248 0.334 0.537 (0.153) (0.169) (0.731) (0.367) (0.697) Share Urban 0.354 0.0129 15.07* 1.331** 16.55 (0.366) (0.413) (8.323) (0.624) (11.13) Share Grassland 0.0295 -0.157 -4.319* 0.0795 -5.781** (0.273) (0.408) (2.203) (0.690) (2.685) Share Forest 1.102*** 0.820*** 0.876 1.307*** 0.522 (0.136) (0.158) (0.770) (0.370) (0.865) Population -0.00480 0.0105 -0.216*** -0.0363* -0.174 (0.0142) (0.0147) (0.0663) (0.0216) (0.144) Precipitation 0.483*** 0.607*** 0.904*** 0.715*** 1.264*** (0.0562) (0.0914) (0.197) (0.141) (0.313) soil_type = 2, Andisol -0.0209 0.0133 0.0804 (0.0621) (0.0702) (0.102) soil_type = 3, Ardisol -0.360*** -0.370** -0.504 (0.118) (0.180) (0.496) soil_type = 4, Entisol -0.165** -0.183** -0.0980 -0.133 -0.259 (0.0684) (0.0894) (0.162) (0.119) (0.230) soil_type = 5, Gelisol 0.0114 -0.0112 (0.113) (0.119) soil_type = 6, Histosol 0.225*** 0.160** 0.249* (0.0726) (0.0779) (0.130) soil_type = 7, Inceptisol -0.0116 0.00836 0.320 -0.0541 0.455 (0.0382) (0.0511) (0.258) (0.0566) (0.315) soil_type = 8, Mollisol -0.00755 0.0360 0.0681 (0.0441) (0.0596) (0.0597) soil_type = 9, Oxisol 0.114 0.00786 0.419** 0.131 0.400 (0.0928) (0.121) (0.168) (0.141) (0.310) soil_type = 10, Rock -0.0747 0.00843 0.0265 (0.120) (0.132) (0.116) soil_type = 11, Sand -0.654*** -0.610*** -0.0596 -0.575*** (0.203) (0.224) (0.228) (0.179) soil_type = 12, Spodosol -0.125* -0.0325 -0.122 (0.0741) (0.110) (0.0889) soil_type = 13, Ultisol 0.115* 0.0691 0.161 0.0747 0.111 (0.0615) (0.0754) (0.147) (0.0846) (0.207) soil_type = 14, Vertisol 0.0265 -0.137 0.270 0.174 -0.135 (0.121) (0.119) (0.538) (0.151) (0.856) Constant -4.514*** -4.874*** -3.491** -5.030*** -5.787** (0.496) (0.777) (1.449) (1.079) (2.569) Observations 892 560 109 464 60 R-squared 0.886 0.877 0.884 0.862 0.941 Country FE YES YES NO YES NO Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1           33    Table 12: First Stage Results NPP ‐ GDP  (1) (2) (3) (4) (5) VARIABLES IV IV - no outlier IV - SSA IV- rural IV- SSA & rural Ruggedness 0.0544*** 0.0465*** 0.0150 0.0416** 0.151 (0.0138) (0.0150) (0.0956) (0.0178) (0.213) Road Density 0.136*** 0.130*** -0.143 -0.0175 -0.210 (0.0318) (0.0349) (0.209) (0.0532) (0.490) Share Cropland -0.107 -0.392** 0.322 -0.726*** 0.604 (0.148) (0.195) (0.473) (0.269) (0.973) Share Urban -0.271 -0.544 7.172 0.187 9.215 (0.398) (0.434) (7.546) (0.453) (13.80) Share Grassland -0.294 -0.755** -13.41*** -0.787 -13.43** (0.204) (0.317) (2.976) (0.603) (5.879) Share Forest 0.868*** 0.582*** 0.478 0.450 0.222 (0.138) (0.184) (0.623) (0.275) (1.686) Population 0.00445 0.0157 -0.265 -0.0125 -0.0676 (0.0131) (0.0141) (0.172) (0.0194) (0.579) Precipitation 0.548*** 0.590*** 1.138*** 0.803*** 1.471* (0.0499) (0.0795) (0.307) (0.119) (0.821) soil_type = 2, Andisol -0.0489 0.00683 0.0546 (0.0643) (0.0691) (0.103) soil_type = 3, Ardisol -0.438*** -0.426** 0.150 (0.111) (0.170) (0.197) soil_type = 4, Entisol -0.145* -0.135 -0.171 -0.0984 -0.350 (0.0767) (0.0940) (0.170) (0.136) (0.328) soil_type = 5, Gelisol 0.00161 -0.0884 (0.113) (0.123) soil_type = 6, Histosol 0.0860 0.0584 0.0412 (0.0684) (0.0739) (0.104) soil_type = 7, Inceptisol -0.0489 -0.0245 -0.629 -0.125** (0.0357) (0.0442) (0.380) (0.0565) soil_type = 8, Mollisol 0.0562 0.0531 0.135** (0.0440) (0.0645) (0.0643) soil_type = 9, Oxisol 0.0124 -0.106 -0.299 0.0429 -0.547 (0.0922) (0.0998) (0.186) (0.153) (0.509) soil_type = 10, Rock -0.0233 -0.107 -0.267*** (0.153) (0.196) (0.100) soil_type = 11, Sand -0.673*** -0.674*** -0.221 -0.588*** (0.205) (0.236) (0.301) (0.169) soil_type = 12, Spodosol -0.190** -0.128 -0.121 (0.0737) (0.119) (0.0908) soil_type = 13, Ultisol 0.0701 0.0674 -0.271 0.0483 -0.308 (0.0600) (0.0680) (0.163) (0.0801) (0.380) soil_type = 14, Vertisol -0.151 -0.143 -0.0166 (0.100) (0.128) (0.120) Constant -3.542*** -3.538*** -1.630 -3.416*** -7.533 (0.349) (0.509) (2.816) (0.671) (8.464) Observations 634 419 45 337 31 R-squared 0.867 0.852 0.949 0.845 0.968 Country FE YES YES NO YES NO Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 34    Table 13: First Stage Results NDVI ‐ Poverty  (1) (2) (3) (4) (5) VARIABLES IV IV - no outlier IV - SSA IV- rural IV- SSA & rural Ruggedness 0.0127** 0.0153** 0.00636 0.0228*** 0.0246 (0.00637) (0.00746) (0.0179) (0.00675) (0.0284) Road Density 0.0424*** 0.0338** -0.0267 0.0141 -0.0107 (0.0124) (0.0134) (0.0354) (0.0245) (0.0367) Share Cropland 0.458*** 0.365*** 0.0169 0.411*** 0.111 (0.0565) (0.0724) (0.112) (0.100) (0.189) Share Urban -0.0945 -0.0942 1.167 0.305* 4.146 (0.121) (0.143) (2.202) (0.165) (2.867) Share Grassland 0.0326 -0.157 -1.128*** 0.0573 -1.367*** (0.0917) (0.121) (0.206) (0.161) (0.321) Share Forest 0.686*** 0.551*** 0.294** 0.807*** 0.417* (0.0636) (0.0777) (0.112) (0.126) (0.221) Population 0.00487 -0.00549 -0.0317* -0.0126 -0.00187 (0.00814) (0.00821) (0.0180) (0.00798) (0.0272) Precipitation 0.234*** 0.213*** 0.352*** 0.213*** 0.218*** (0.0222) (0.0314) (0.0307) (0.0406) (0.0680) soil_type = 2, Andisol -0.102** -0.0767** -0.124*** (0.0441) (0.0357) (0.0475) soil_type = 3, Ardisol -0.119*** -0.0813 -0.269*** -0.0341 (0.0444) (0.0604) (0.0974) (0.111) soil_type = 4, Entisol -0.0396* -0.0453 -0.0252 0.0199 -0.0680 (0.0239) (0.0294) (0.0311) (0.0320) (0.0482) soil_type = 5, Gelisol -0.205** -0.255*** (0.0925) (0.0880) soil_type = 6, Histosol 0.116*** 0.105*** 0.202*** (0.0270) (0.0304) (0.0349) soil_type = 7, Inceptisol -0.0351** -0.0259 -0.0521 -0.00962 -0.00719 (0.0171) (0.0244) (0.0958) (0.0230) (0.0833) soil_type = 8, Mollisol -0.0624*** -0.0177 -0.0163 (0.0173) (0.0221) (0.0180) soil_type = 9, Oxisol -0.0309 -0.0523 0.0208 0.0206 0.0317 (0.0307) (0.0352) (0.0372) (0.0568) (0.0729) soil_type = 10, Rock -0.347*** -0.254*** -0.130* (0.0801) (0.0811) (0.0706) soil_type = 11, Sand -0.168** -0.181** 0.0147 -0.218*** (0.0681) (0.0764) (0.0525) (0.0462) soil_type = 12, Spodosol -0.0443* -0.0842*** 0.0711* (0.0263) (0.0309) (0.0398) soil_type = 13, Ultisol 0.0482** 0.0353 -0.0537 0.0493* 0.0149 (0.0219) (0.0243) (0.0354) (0.0299) (0.0664) soil_type = 14, Vertisol -0.0260 -0.0660* 0.0445 -0.00831 -0.264*** (0.0331) (0.0395) (0.0720) (0.0449) (0.0763) Constant -2.982*** -2.800*** -1.970*** -2.609*** -2.011*** (0.167) (0.205) (0.328) (0.235) (0.634) Observations 932 577 127 475 64 R-squared 0.930 0.934 0.946 0.915 0.942 Country FE YES YES NO YES NO Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 35    Table 14: First Stage Results NDVI ‐ GDP  (1) (2) (3) (4) (5) VARIABLES IV IV - no outlier IV - SSA IV- rural IV- SSA & rural Ruggedness 0.00477 0.00736 -0.0144 0.0193*** -0.0152 (0.00721) (0.00881) (0.0244) (0.00711) (0.0670) Road Density 0.0544*** 0.0448*** -0.0983* -0.0291 -0.0940 (0.0149) (0.0153) (0.0559) (0.0197) (0.143) Share Cropland 0.326*** 0.130* 0.110 0.103 0.135 (0.0704) (0.0776) (0.168) (0.123) (0.426) Share Urban -0.267* -0.390** 5.183* 0.270 4.990 (0.137) (0.154) (2.945) (0.174) (5.582) Share Grassland 0.206** -0.231* -1.781*** 0.0724 -1.925 (0.0983) (0.133) (0.577) (0.166) (1.322) Share Forest 0.620*** 0.372*** 0.329* 0.478*** 0.417 (0.0790) (0.0855) (0.176) (0.130) (0.580) Population 0.00413 -0.00354 -0.0835* -0.00613 -0.0523 (0.00780) (0.00875) (0.0481) (0.00746) (0.165) Precipitation 0.294*** 0.266*** 0.252** 0.289*** 0.201 (0.0295) (0.0347) (0.107) (0.0340) (0.312) soil_type = 2, Andisol -0.125*** -0.0941*** -0.113*** (0.0444) (0.0357) (0.0422) soil_type = 3, Ardisol -0.137** 0.0329 0.259*** (0.0674) (0.0856) (0.0590) soil_type = 4, Entisol -0.0402 -0.0692** -0.0231 -0.0143 -0.0450 (0.0294) (0.0350) (0.0493) (0.0340) (0.118) soil_type = 5, Gelisol -0.205** -0.297*** (0.0933) (0.0838) soil_type = 6, Histosol 0.0678** 0.0328 0.145*** (0.0314) (0.0330) (0.0378) soil_type = 7, Inceptisol -0.0800*** -0.0811*** -0.325** -0.0692*** (0.0189) (0.0257) (0.134) (0.0237) soil_type = 8, Mollisol -0.0480** -0.00225 -0.00904 (0.0189) (0.0224) (0.0193) soil_type = 9, Oxisol -0.0634 -0.0991** -0.117* -0.0340 -0.0857 (0.0408) (0.0419) (0.0603) (0.0517) (0.233) soil_type = 10, Rock -0.229** -0.157 -0.165* (0.113) (0.123) (0.0973) soil_type = 11, Sand -0.138** -0.165** -0.0425 -0.174*** (0.0667) (0.0671) (0.0807) (0.0493) soil_type = 12, Spodosol -0.0828*** -0.152*** 0.0423 (0.0264) (0.0373) (0.0321) soil_type = 13, Ultisol 0.0225 0.00983 -0.0379 0.0133 -0.0213 (0.0232) (0.0245) (0.0656) (0.0267) (0.156) soil_type = 14, Vertisol -0.0614 -0.0570 -0.00554 (0.0394) (0.0385) (0.0426) Constant -2.679*** -2.206*** -0.508 -2.188*** -0.776 (0.208) (0.249) (0.772) (0.234) (2.827) Observations 635 419 46 338 32 R-squared 0.897 0.891 0.939 0.896 0.936 Country FE YES YES NO YES NO Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 36    Table 15: First Stage Results Panel NDVI  (1) (2) (3) (4) VARIABLES IV IV - No Outliers IV - rural IV - SSA Share Cropland 0.394*** 0.325*** 0.355* 0.131 (0.0597) (0.102) (0.197) (0.106) Share Urban -0.276** -0.358** 0.155 0.149 (0.122) (0.165) (0.297) (2.091) Share Grassland 0.0205 -0.0299 0.240 -1.158*** (0.113) (0.183) (0.305) (0.197) Share Forest 0.537*** 0.440*** 0.641*** 0.411*** (0.0708) (0.116) (0.219) (0.114) Population -0.00483 -0.00503 -0.0196 -0.0243* (0.00793) (0.0118) (0.0128) (0.0136) Ruggedness 0.0109 0.00547 0.0232* 0.00911 (0.00900) (0.0145) (0.0136) (0.0157) Road Density 0.0380* 0.0271 0.00436 -0.0100 (0.0194) (0.0288) (0.0337) (0.0277) Precipitation 0.265*** 0.239*** 0.223*** 0.312*** (0.0297) (0.0614) (0.0546) (0.0301) Constant -3.184*** -2.882*** -2.615*** -2.097*** (0.203) (0.371) (0.358) (0.283) Observations 2,790 1,495 1,377 207 R-squared 0.916 0.917 0.918 0.911 Country FE YES YES YES YES Year FE YES YES YES YES Country trend YES YES YES YES Table 16: First Stage Results Panel NPP  (1) (2) (3) (4) VARIABLES IV IV - No outliers IV - rural IV - SSA Share Cropland 0.361** 0.125 0.155 0.273 (0.149) (0.269) (0.534) (0.498) Share Urban -0.232 -0.540 0.584 12.62** (0.379) (0.523) (0.859) (5.750) Share Grassland 0.0350 -0.157 -0.128 -6.057*** (0.248) (0.498) (0.848) (2.010) Share Forest 0.967*** 0.737** 0.941* 0.858 (0.155) (0.293) (0.528) (0.538) Population -0.00780 0.00354 -0.0358 -0.210*** (0.0149) (0.0241) (0.0292) (0.0514) Ruggedness 0.103*** 0.0869** 0.0934*** 0.104* (0.0187) (0.0339) (0.0327) (0.0548) Road Density 0.0584 0.0454 0.00493 -0.0908 (0.0513) (0.0847) (0.0807) (0.0798) Precipitation 0.474*** 0.460*** 0.595*** 0.746*** (0.0508) (0.0891) (0.160) (0.0971) Constant -4.397*** -4.297*** -3.952*** -2.020** (0.460) (0.978) (0.963) (0.969) Observations 2,736 1,478 1,360 189 R-squared 0.877 0.868 0.873 0.839 Country FE YES YES YES YES Year FE YES YES YES YES Country trend YES YES YES YES Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  37