WPS8451 Policy Research Working Paper 8451 Shared Prosperity Concepts, Data, and Some Policy Examples Francisco H.G. Ferreira Emanuela Galasso Mario Negre Development Economics Development Research Group May 2018 Policy Research Working Paper 8451 Abstract “Shared prosperity” has become a common phrase in the data to assess recent progress in this indicator globally. The development policy discourse. This short paper provides analysis finds that during 2008–13, mean incomes for the its most widely used operational definition—the growth poorest 40 percent rose in 60 of 83 countries. In 49 of rate in the average income of the poorest 40 percent of a them, accounting for 65 percent of the sampled popula- country’s population—and describes its origins. The paper tion, it rose faster than overall average incomes. Finally, discusses how this notion relates to well-established con- the paper briefly reviews a (non-exhaustive) range of cepts and social indicators, including social welfare, poverty, ‘pre-distribution’ and ‘redistribution’ policies with a sound inequality, and mobility, and reviews some of its design empirical track record of raising productivity and well-be- shortcomings. The paper then looks at household survey ing among the poor, thus contributing to shared prosperity. This paper is a product of the Development Research Group, Development Economics. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/research. The authors may be contacted at fferreira@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         Shared Prosperity:  Concepts, Data, and Some Policy Examples     Francisco H.G. Ferreira1, Emanuela Galasso1 and Mario Negre2                              Keywords:   Shared prosperity; poverty; inequality  JEL Codes:   D30, D63, I30    1  Ferreira and Galasso are with the World Bank’s Development Research Group. Ferreira is also with IZA.  2Negre  is with the German Development Institute and the World Bank Poverty and Equity Global Practice. This paper  was commissioned as an article for the Oxford Research Encyclopedia of Economics and Finance. We are grateful  to Shaohua Chen, Asli Demirguc‐Kunt, Karla Hoff, Christoph Lakner, Renzo Massari, Espen Beer Prydz, and Prem  Sangraula  for  advice  and/or  comments  on  an  earlier  version  of  the  paper.  Any  remaining  errors  are  the  responsibility of the authors alone. These are the views of the authors only, and should not be attributed to the  World Bank, its Executive Directors, or the countries they represent.        1.  Introduction  Usage of the expression “shared prosperity” in the development policy literature increased sharply  around 2013 when the World Bank Group, a multilateral development institution based in Washington,  DC, used it to define the second of its “Twin Goals”. In April of that year, the Bank’s Board of Directors  endorsed the choice of two overarching objectives for the institution, namely ending extreme poverty,  and promoting shared prosperity in its client countries. Extreme poverty, the object of the first goal,  was defined as the share of the world’s population living in households with per capita consumption  (or income) less than $1.90/day, at purchasing power parity exchange rates.1   The  second  goal  was  defined  for  each  individual  country,  rather  than  for  the  world  as  whole.  The  operational  definition  adopted  for  “promoting  shared  prosperity”  was  to  promote  growth  in  the  average income or consumption expenditure of the poorest 40% of the population in each country. No  numerical target by a certain year (analogous to 3% by 2030) was set for this second goal. Without  employing the expression “shared prosperity”, a similar – but not identical – objective appears as Goal  10.1 in the Sustainable Development Goals, which were adopted by the UN General Assembly in 2015:  “By 2030, progressively achieve and sustain income growth of the bottom 40 percent of the population  at a rate higher than the national average”.2   Inspiration  for  these  goals  came,  at  least  in  part,  from  earlier  writings  by  Kaushik  Basu,  a  Cornell  University  economist  who  was  the  World  Bank’s  Chief  Economist  at  the  time.  In  a  relatively  little‐ known essay entitled “On the Goals of Development”, Basu (2000) writes:   “This suggests a natural correction for the way we evaluate different economies. Essentially,  it says that in evaluating an economy’s state or progress, we must focus primarily on how  the  poorest  people  are  faring.  A  first  cut  at  doing  this  –  and  the  criterion  that  I  want  to  advocate in this  section –  is to look at the economic condition of the poorest 20% of the  population. [...] Instead of equating a country’s progress with the growth rate of per capita  income in general, we should look at the growth rate of the per capita income of the poorest  20 percent of the population” (Basu, 2000, p.65)  The essay acknowledges, in passing, its obvious debt to John Rawls’ idea that policies should be chosen  so as to maximize the well‐being of society’s poorest person – an idea often known to economists as  “Rawls’ maximin”.  In Rawls’ (1971) A Theory of Justice, the idea is actually referred to as the Difference  Principle, which states that “Social and economic inequalities should be arranged so that they are both  (a) to the greatest benefit of the least advantaged persons, and (b) attached to offices and positions  open to all under conditions of equality of opportunity.”  Because it is difficult to identify the “least advantaged persons”, Basu argues that concentrating on the  poorest 20 percent of the population is more “pragmatic”. He was also well aware of the tendency in  development  economics  and  philosophy  to  move  away  from  purely  money‐metric  concepts  as                                                               1  In 2013, the extreme poverty line was $1.25/day, using 2005 PPP exchange rates. This was subsequently  updated to $1.90/day, using 2011 PPPs. See Ferreira et al. (2016). The same line is used for the United Nations’  Sustainable Development Goal No. 1, although “ending poverty” for the World Bank means reducing incidence  to 3% or less by 2030, while the UN actually aims for zero.  2  So, whereas the World Bank’s definition of shared prosperity is in a sense “absolute” – what matters is how  high growth is for the bottom 40%, regardless of what happens elsewhere along the distribution ‐ the UN’s goal  is explicitly relative – growth at the bottom must be higher than for the national average.  2      development  objectives.  He  cites  Amartya  Sen’s  capability  approach  approvingly,  and  argues  that  growth in the income of the poor should be seen as one objective, alongside a number of other non‐ monetary indicators. To the extent that one looks at income, however, Basu proposes that one should  focus on quintile income – defined as the mean income among the poorest 20% of the population – as  a measure of the “state” of a society’s development, and on the  quintile growth rate – the rate of  growth of quintile income – as a measure of its “progress”.   In his subsequent tenure as World Bank Chief Economist, he – and the institution – emphasized the  progress rather than the state measure. They also doubled the size of the group on which policy efforts  should focus to include the bottom 40% of the population in each country.  Yet, despite these recent uses in the policy arena, the concept of “shared prosperity” is not as well‐ established in economics as, say, “social welfare”, “poverty”, or “inequality”. While various different  interpretations of each of these terms certainly exist, there is a long‐established literature discussing  those conceptual differences, the corresponding approaches to measurement, and related empirical  findings. This is not yet true for shared prosperity, although an incipient debate has begun.3   This short paper aims to do three things: (i) provide a brief conceptual discussion of how the above  definition of shared prosperity fits into welfare economics; (ii) review the recent empirical evidence  on growth rates among the poorest 40 percent in as many developing countries as possible; and (iii)  discuss some policy areas that recent evidence suggests are worthy candidates for “promoting shared  prosperity”.  These  are  all  obviously  broad  topics,  particularly  the  third.  Our  discussion  aims  to  be  illustrative, rather than comprehensive.  The paper is organized accordingly. Section 2 contains a brief conceptual discussion of the relationship  between shared prosperity and more established concepts in welfare economics, including poverty  (single‐ and multi‐dimensional), inequality (of outcomes and opportunities), and mobility. Section 3  looks back at the recent evidence, by examining a multi‐country data set that permits the computation  of shared prosperity statistics and provides estimates of the incidence of growth among 83 countries  (accounting for 75% of the world’s population) between circa 2008 and 2013. Finally, building on the  scholarly literature about policies that raise incomes and promote greater well‐being among the poor,  Section 4 briefly reviews a number of interventions with a credible track record of promoting growth  among the poor. Section 5 concludes.  2.  Shared prosperity, social welfare, poverty, inequality, and mobility   The shared prosperity concept features both in the UN’s SDG 10.1 and as one of the World Bank’s twin  goals in its “progress”, rather than “state”, formulation. It seeks to capture changes rather than levels.  We can write the growth rate in average incomes (or consumption expenditures) among the poorest  40% of the population in each individual country as follows:  .   1   (1)                                                               3  See, e.g., Rosenblatt and McGavock (2013) and Dang and Lanjouw (2015).  3      where  y(p) denotes the income level at quantile  p of the distribution function  p = F(y); a dot over a  variable denotes its rate of change (time derivative); and   denotes the mean income among the  poorest 40% of the distribution.   In essence, the shared prosperity measure   is the growth rate of a (truncated) average. It is not a  measure  of  poverty,  inequality  or  social  welfare,  since  those  are  all  static  concepts.  They  measure  properties of states, rather than rates of change or growth. Shared prosperity is probably best thought  of as a measure of change in a particular notion of social welfare, which is sensitive only to the bottom  (two‐fifths)  of  the  distribution.  In  fact,  most  standard  social  welfare  functions  (that  are  additively  separable  and  monotonically  increasing  functions  of  individual  income  levels)  can  be  expressed  as  functionals of the quantile function y = F‐1 (p). Shared prosperity, defined as  , is simply the growth  in an average taken over the quantile function, between p = 0.0 and p=0.4.  Because  it  is  really  a  measure  of  changing  social  welfare,  shared  prosperity  relates  to  poverty  and  inequality only indirectly. As far as  poverty is concerned, shared prosperity is naturally more closely  associated with income poverty than with multidimensional poverty. Its informational basis – like that  of  income  poverty  –  is  unidimensional  and  focuses  on  income  (or  consumption)  alone.    Shared  prosperity, defined as  , is insensitive to improvements in non‐income dimensions of well‐being,  such as longer life‐expectancies; better quality of education; a cleaner environment; or greater political  freedoms. It would reflect changes in such dimensions only to the extent that they are correlated with  changes  in  incomes  among  poorer  people. 4  Since  there  is  a  growing  consensus  that  poverty  (and  prosperity)  are  multi‐dimensional  phenomena,  and  that  correlations  between  income  and  other  dimensions  are  at  best  imperfect,  a  broader  view  of  shared  prosperity  would  presumably  require  augmenting the informational basis of social assessments with information on progress in these other  dimensions. Nevertheless, just as a methodologically sound assessment of income poverty is a crucial  ingredient  of  a  broader  understanding  of  poverty,  so  a  solid  measure  of  growth  in  incomes  at  the  bottom of the distribution is an important component of a broader notion of rising prosperity.  Even in terms of income poverty, there are important differences between shared prosperity and a  measure of change in poverty. Typical (additively separable) poverty measures can be written as:    , ∙   (2)    Changes in poverty are therefore of the form:    ∙ ∙ ,   (3)                                                                 4  Indeed, Basu (2000) claims that   may be better correlated with some of these other, non‐monetary  desiderata of development than the growth rate in the overall mean. However, he provides no evidence to  back this claim.    4      where  ,  is an individual poverty indicator, z denotes the poverty line, and    the sensitivity of  the measure   to income  y at percentile  p.5 Finally,   denotes the growth incidence curve  of Ravallion and Chen (2003), which gives the quantile‐specific income growth rate for each quantile  along the distribution.   Note that Equation (1) can be re‐written as:    . .   (4)    A comparison of Equations (3) and (4) immediately reveals both the commonalities and the differences  between shared prosperity and  changes in poverty. The main common feature is that both concepts  are essentially aggregates of growth in individual incomes (as captured by the growth incidence curve)  at the bottom of the distribution. There are two key differences. First, they truncate the distribution  at different points – shared prosperity at the 40th percentile and poverty at a poverty line (z) which, of  course, may in general differ from the 40th percentile. Second, the two concepts place different weights  on the income growth along the distribution of income: poverty measures weigh individual growth  rates according to weights ( ) that depend on the construction of the specific poverty index (and  which  differ  among  different  measures  such  as  the  headcount  index,  the  poverty  gap,  FGT2,  etc.).  Shared prosperity weighs individual growth rates by the ratio of income at each percentile to mean  income among the bottom 40%, a weight that is of course increasing up to the cut‐off.6  Figure 1 illustrates both these differences in a stylized fashion, by plotting the weights associated with  income growth in different measures against the quantile  p = F(y). The red downward sloping curve  illustrates  the  weighting  scheme   from  Equation  (3)  associated  with  changes  in  a  poverty  measure that satisfies the principle of diminishing transfers such as, for example, the Foster‐Greer‐ Thorbecke (1984) poverty indices with sensitivity parameter  2. For such poverty measures, the  weights  are  positive  only  up  to  the  poverty  line  (i.e.  in  0, ),  and  decline  monotonically  with  income.   The other curve, which is blue and upward‐sloping until p = 0.4, represents  , the weights associated  with growth at each quantile p,  , in equation (4), defining the shared prosperity measure. First of  all, it is easy to see that the poverty cut‐off F(z) is in general different from 40%. Second, the weights  associated with income growth at each quantile can also differ considerably.7   It is particularly worth noting that the weights on income growth associated with the shared prosperity  measure  are  upward  sloping  until  p  =  0.4,  then  sharply  drop  to  zero  for  the  remainder  of  the  distribution. Both of these features may be deemed objectionable. An upward‐sloping blue curve in  Figure 1 means that the measure will place greater weight on the proportional gains in the income of  someone just below the fourth decile than on the gains of the poorest of the poor. Indeed, provided                                                               5   ,  is simply  ,  evaluated at  .  6  There is a third, smaller difference, which concerns the second term on the right‐hand side of Equation (3).  That term captures the effect on poverty of the change in the quantile corresponding to the poverty line. For a  constant line z, F(z) changes as a distribution shifts to the right with growth. There is no such term in Equation  (4), because this is obviously not true of p = 0.4.   7  The figure is stylized. The areas under each curve should both add up to one.  5      an individual starts off below the fourth decile, then the poorer she is, the less her growth contributes  to the measure – a most un‐Rawlsian feature. This property arises, of course, from the fact that shared  prosperity  is  defined  as  the  growth  rate  in  a  truncated  mean,  and  means  are  more  sensitive  to  proportional changes in high than in low incomes.     Figure 1: Weighting schemes for shared prosperity and changes in poverty measures.  w(p)                    p  F(z)  0.4  1    The  discontinuity  at  the  fourth  decile  is  also  problematic.  Just  as  the  first  problem  arises  from  an  underlying violation of the principle of diminishing transfers, this second one arises from a violation of  continuity. It implies that two households whose living standards are separated by a minuscule amount  ε, but who happen to be at either side of the fourth decile, will count very differently in the assessment  of  their  society’s  shared  prosperity.  The  weight  on  the  income  growth  of  the  one  just  below  the  threshold will be higher than anyone else’s in the distribution, whereas the one just above will have a  weight of zero.   These  axiomatically  undesirable  properties  might  have  been  corrected  by  replacing  the  shared  prosperity index in Equations (1) or (4), with one from the family given by Equation (5) below.      (5)    Here,  0 ,  ′ 0 , ∀ and  1 .  The  weighting  scheme   would  be  represented in Figure 1 as some smooth downward sloping curve spanning the entire (0, 1) domain on  the  p‐axis.  It  would  not  be  difficult  to  propose  any  one  such  function,  and  indeed  a  number  were  proposed  during  the  internal  discussions  that  preceded  the  World  Bank’s  adoption  of  the  shared  prosperity goal. The institution ultimately stuck with the formulation in Equation (4) because of two  concerns with the alternative in (5): the arbitrariness in the choice of a functional form for  ; and  the perceived difficulty of communicating (5) as opposed to (4).  Whether that was a wise decision is  obviously a matter of judgment.  6      What  about  inequality?  Changes  in  inequality  measures  –  or  at  least  a  broad  class  of  inequality  measures that includes well‐known indices such as the Gini coefficient, and the Generalized Entropy  and  Atkinson  classes  –  can  also  be  expressed  as  aggregations  of  the  growth  incidence  curve.  The  general formulation is given by Equation (6) below, adapted from Ferreira (2012).         ′       (6)  Here   is  an inequality index‐specific constant that does not vary over  p, and  ′  denotes  the sensitivity of the particular inequality index to different parts of the distribution, analogously to   above. Although all inequality measures concern themselves with income differences, they vary  widely in the weight they place on income gaps along the distribution. Some indices, like the Theil‐L  index (also known as the mean logarithmic deviation) and the higher‐order Atkinson indices, are most  sensitive to income differences at the bottom of the distribution. Others, such as the coefficient of  variation, are more sensitive to the top. Others still, like the Gini coefficient, are most sensitive to what  happens around the mean. Naturally, changes in each of these measures of inequality are also most  sensitive to the relevant range of the distribution.   The core of the expression on the right‐hand side of Equation (6) is the term  . Unlike shared  prosperity  or  changes  in  poverty  (Equations  4  and  3  respectively),  changes  in  inequality  are  not  weighted aggregates of income growth rates along the distribution.  They are, at least for this class of  inequality measures, aggregates of differences between income growth at each percentile and growth  in the overall mean income.  There is a concept related to shared prosperity which is more closely  analogous  to  changes  in  inequality. That  concept  is  the  shared  prosperity  premium  of Lakner  et  al.  (2014), which is simply defined as the difference in the growth rate in the average incomes among the  poorest  40%,  and  the  growth  rate  in  the  overall  average  income:  .  We  will  return  to  this  concept  in  Section  3  below.  At  this  point,  we  only  note  that,  because  it  does  contrast  changes  in  incomes  in  a  range  of  percentiles  with  the  change  in  the  mean,  the  shared  prosperity  premium  is  analogous to a measure of change in inequality.8  Finally, there is a sense in which shared prosperity also relates to changes in another key concept of  inequality,  namely  inequality  of  opportunity.  The  latter  concept,  which  has  long  been  intuitively  familiar (and appealing) to many in the public debate, is increasingly associated with the scholarly work  of philosophers such as Richard Arneson, Ronald Dworkin, and Gerald Cohen, as well as economists  such as John Roemer, Dirk van de Gaer, and Marc Fleurbaey. Although there are many differences in  nuance,  these  philosophers  and  economists  broadly  think  of  inequality  of  opportunity  as  that  component of overall inequality which is caused by differences in circumstances over which individuals  have no control, rather than  by responsibility  factors  and  effort  choices which  they can control. In  other  words,  to  a  first  approximation,  inequality  of  opportunity  may  be  assessed  as  the  share  of  inequality that is explained by differences in factors such as gender, race, ethnicity, place of birth, or  parental wealth and background (see, e.g. Checchi and Peragine, 2010; Ferreira and Gignoux, 2011).9                                                                8  We say “analogous”, rather than identical, because the truncation at the 40th percentile violates the continuity  axiom that most axiomatic inequality measures satisfy.   9  As with poverty, inequality, and social welfare, there are many different approaches to defining and measuring  inequality of opportunity. The version described here is closest to what is often termed the “ex‐ante” approach  in inequality of opportunity (van de Gaer, 1993). See Ferreira and Peragine (2016) for a survey.  7      If one thinks of parental income as a key circumstance variable – and in the limit as the only important  one – then one might view changes in the incomes of the poorest people in society relative to other  incomes (e.g. the shared prosperity premium) as changes in the degree of inequality of opportunity  faced by those people’s children. Furthermore, many have argued that the optimal policy to promote  a  fairer  distribution  of  opportunities  is  to  focus  on  the  least  advantaged  circumstance  group  (or  “type”),  and  promote  its  growth  (e.g.  van  de  Gaer,  1993;  Bourguignon  et  al.,  2007).  In  that  sense,  promoting shared prosperity may be seen as consistent with a relatively coarse interpretation of the  literature on promoting equality of opportunity – for the children of today’s working generation.10  Finally, shared prosperity also relates to notions of economic mobility, in at least two ways. Economic  mobility means different things to different people, and there are at least six clearly distinct concepts  of  mobility  that  are  identified  and  contrasted  in  the  literature  (Fields,  2000).  One  such  concept  interprets mobility as origin independence: a highly mobile society is one in which a child’s income  level or relative rank is independent from her parent’s income level or relative rank. This concept is  both intuitively and formally related to the notion of equality of opportunity discussed above and, if a  larger shared prosperity premium can, with a certain amount of ‘squinting’, be seen as analogous to  promoting  a  fairer  distribution  of  opportunities,  it  will  also  be  related  to  greater  intergenerational  mobility (in the sense of origin independence).   A  second  concept  of  mobility  sees  it  as  basically  the  aggregation  of  income  movements  along  the  distribution. In this view, a highly mobile society is one in which there is a lot of income growth, and  shared prosperity is clearly consistent with this view of mobility.11 One important difference between  the two is that existing measures of mobility as income movement follow the same individual incomes  over time, whereas shared prosperity is calculated by comparing the incomes of those in the bottom  40% today with the people in those same relative positions at some point in the past even if, to a large  extent, they are not the same people. This is, of course, what makes shared prosperity a measure of  change  in  social  welfare  (where  the  so‐called  anonymity  axiom  holds)  rather  than  a  measure  of  mobility.12 Still, the two are, once again, clearly related.  Having briefly described the relationship between the relatively novel notion of shared prosperity, as  currently embodied in the development goals agreed upon by the international community, and the  more  established  concepts  of  social  welfare,  poverty,  inequality  and  mobility,  we  now  turn  to  an  empirical assessment of recent trends in shared prosperity in developing countries.   3.  Recent shared prosperity trends   It is useful to note, at the outset, that any study of shared prosperity trends across multiple countries  is  concerned  with  potentially  very  different  people.  Because  the  concept  of  shared  prosperity  is  deliberately  couched  in  national  –  rather  than  global  –  terms,  the  people  whose  growth  rates  contribute to the measure have very different living standards across countries. Consider, for example,                                                               10  The interpretation is coarse, and requires some ‘squinting’, because it ignores other circumstance variables  that are clearly important in most countries, such as gender and race.  11  We gloss over the distinction between directional and non‐directional income movement here but, as defined,  shared prosperity would be analogous to directional income movement.  12  Formally,  shared  prosperity  relies  on  an  anonymous  growth  incidence  curve,  whereas  mobility  measures  typically rely on a non‐anonymous growth incidence curve (Grimm, 2007; Bourguignon, 2011).    8      three  large  countries,  namely  lower  middle‐income  India;  upper  middle‐income  Brazil;  and  high‐ income United States. The poorest 40% of the populations in these three countries enjoy very different  income  levels;  the  mean  income  for  that  group  in  Brazil  is  equivalent  to  the  ninth  decile  in  India,  roughly,  and  an  analogous  comparison  holds  between  the  United  States  and  Brazil.  Whereas  the  annual mean income among the poorest 40% of US citizens is $8,861 (in 2011 PPP), it is $1,819 in Brazil,  and $664 in India – about 13 times less than in the richer country.13  Our summary description of shared prosperity trends focuses on the 2008‐2013 period, and draws on  a World Bank data set known as the Global Shared Prosperity Database (GSPD). This data set consists  of  growth  spells  for  the  income  or  consumption  aggregate  for  the  bottom  40%  and  for  the  mean,  obtained from intertemporally comparable national household surveys. A first round of data included  spells circa 2006‐11 and was described in World Bank (2015a) and World Bank (2015b). The second  and third rounds focused on spells circa 2007‐12 and 2008‐13 and were reported in World Bank (2016a  and 2016b).  The latest available wave of the GSPD covers 83 countries and provides these two annualized growth  rates (for the bottom 40% and the overall mean) for a five‐year period circa 2008‐13.14 Though this  sample includes fewer than half of the world’s countries, it does nevertheless cover 75% of the world’s  population in 2013. The geographical coverage across regions is unbalanced: of these 83 countries, 24  belong to one single region, Eastern Europe and Central Asia (EECA), while Industrialized countries and  Latin America and the Caribbean (LAC) follow in the regional contribution to the sample with 20 and  16 countries, respectively. The sample coverage also differs across regions in terms of population. At  the high end, coverage is 94% for East Asia and Pacific (EAP) and 89% for EECA. The coverage rates in  the  South  Asia  region  (SAR)  and  LAC  are  somewhat  lower  at  87%  and  86%,  respectively,  while  the  database covers a significantly lower proportion of the population in the Middle East and North Africa  region (MENA) ‐ 32% ‐ and Sub‐Saharan Africa (SSA) ‐ 23%.   Growth rates for the bottom 40% and for the overall mean are shown in figure 2. During 2008‐2013,   was positive in only 8 of the 20 industrialized countries. In sharp contrast, however, in all other  regions most countries had positive growth rates for the bottom 40%. In fact, that is the case for all  countries in Asia (EAP and SAR). Overall, 60 countries ‐ representing 72% of the sample ‐ experienced  positive average income growth for the bottom 40%. In terms of population, this means that 89% of  the population captured by the GSPD (67% of the  world’s population) lived  in countries where the  bottom 40% saw their incomes grow during the period circa 2008‐13.                                                                13  An immediate consequence of this heterogeneity in absolute income levels among people in the bottom 40%  across different countries is that the group of people on whom the shared prosperity goal focuses is not the same  group as the extreme poor globally. Indeed, in the poorest countries (like Togo or the Democratic Republic of  Congo),  the  incidence  of  extreme  poverty  (at  $1.90/day)  exceeds  40%,  whereas  in  richer  countries,  such  as  Thailand or the Russian Federation, that incidence is close to zero.   14  As noted in World Bank (2016b), “growth rates are computed as annualized average growth rates in per  capita real household income (or consumption) over a five‐year period roughly circa 2008–13, where only  those countries with surveys that meet the following criteria are included: for the latest household survey year  for a country (T1), the most recent survey available between 2011 and 2015 is used. Only surveys collected  between three and seven years before the most recent survey are considered for the earlier survey (T0), and of  those, the one nearest year T1 – 5 is selected.”  9        ‐4 ‐2 0 2 4 6 8 10 ‐12 ‐10 ‐8 ‐6 ‐4 ‐2 0 2 4 6 8 10 Paraguay Greece Ecuador Ireland Bolivia Iceland Brazil Italy LAC Colombia Cyprus Peru Luxembourg Chile Portugal Uruguay United Kingdom Nicaragua Spain Panama Denmark El Salvador United States Netherlands Argentinae France Dominican Republic Austria Costa Rica Belgium Mexico Germany Honduras Finland Industrialized Countries Sweden China Switzerland Mongolia Norway Bottom 40% Bottom 40% EAP Cambodia Thailand Croatia 10  Figure 2: Shared prosperity in 83 countries, 2008‐13  Vietnam Latvia Indonesia Montenegro Philippines Estonia Lao PDR Hungary circa 2008‐13 (%) circa 2008‐13 (%) Lithuania Iran, Islamic Rep. Serbia Total population Total population Albania Iraq Source: World Bank calculations based on GSPD 2015. Own elaboration.15  Slovenia Czech Republic Bhutan Kyrgyz Republic India Armenia Pakistan Bulgaria MENA          SAR Sri Lanka Poland Romania Congo, Dem. Rep. Turkey Uganda Ukraine Tanzaniaf Georgia EECA Moldova SSA Congo, Rep. Macedonia, FYR Annualized growth in mean income/consumption per capita   Annualized growth in mean income/consumption per capita   Togo Cameroon Slovak Republic Mauritius Russian Federation Rwanda Kazakhstan Senegal Belarus       The simple average of  across all 83 countries was 2.0%; the population‐weighted average was even  higher, at 4.3%, mainly driven by the strong performances of larger countries such as Brazil, China,  India, and Indonesia. Regionally, EAP, LAC, and SAR attain the best average growth performances with  rates of 5.0%, 4.1%, and 3.7% for the bottom 40%, respectively. They are followed by SSA (2.7%), MENA  (1.8%) and EECA (1.5%). Industrialized countries experienced, on average, an income contraction of  1.0%.  Industrialized countries and EECA had the largest number of negative bottom 40% growth rates – more  than half (12) of the 20 industrialized countries in the sample, most with rates between ‐1% and ‐3%.  The negative performances of industrialized countries and Eastern Europe and Central Asia reflect the  fact that this period includes both the Great Recession of 2008‐09 and the European debt crisis that  followed it. There is, nevertheless, considerable heterogeneity across countries in the way they fared  during  the  crisis.  It  is  perhaps  worth  noting  that  in  a  majority  of  those  that  experienced  overall  contractions, the bottom 40% was disproportionately hit.  As noted in Section 2, the definition of shared prosperity given by equation (1) – simply the absolute  rate of growth of the bottom 40% ( ) ‐ can be usefully complemented by its difference vis‐à‐vis the  growth rate in the overall mean,  ,  the shared prosperity premium. Shared prosperity premia  can be observed directly in Figure 2 as the differences between the blue and red bars for each country.   Figure 3 provides an alternative way of depicting information on the relationship between   and ,  by plotting one against the other. The fact that a majority of countries lie above the dashed 45‐degree  line is a rather positive distributional result: of the 83 countries in our sample, income growth was  higher for the bottom 40% than for the mean in 49 of them, while in 34 the bottom 40% fared worse  than the rest. Of the 75% of the world population, or 5.4 billion people, who are covered by this country  sample, 3.5 billion (65%) live in those countries where the shared prosperity premium was positive,  i.e. the bottom 40% grew faster than average, while 1.9 billion (35%) experienced the opposite. The  population‐weighted  average  of  the  shared  prosperity  premium  for  the  sample  has  a  value  of  0.4  percentage points.   But Figure 3 also clearly shows a strong positive association between growth in the mean and in the  bottom  40%,  with  a  correlation  coefficient  of  0.86.  On  average,  higher  overall  economic  growth  is  strongly associated with growth for the poorest 40% (see also Dollar et al., 2014). Yet, looking beyond  the averages, there are potentially significant differences in the kind of growth that takes place and in  the  link  between  that  growth  and  the  rate  at  which  prosperity  is  shared.  Consider,  for  example,  Cambodia  and  Cameroon:  these  two  countries  grew  at  a  relatively  similar  rate,  3.9%  and  3.7%  respectively, but while in Cambodia the bottom 40% grew at 6.5%, in Cameroon they grew at only  1.3%.  Another stark comparison is that of the Islamic Republic of Iran and Spain, two countries with  poor average growth (‐1.2% and 0%, respectively) and very different growth rates among the bottom  40% (+3.1% in the Islamic Republic of Iran, and ‐1.3% in Spain). Such differences produce contrasting  effects  on  inequality.  In  the  first  case,  Cambodia  decreased  its  Gini  coefficient  by  1.1pp  per  year,  whereas Cameroon saw it increase by 0.5pp annually. In the second case, despite an initial difference                                                               15  As noted in World Bank (2015b), “the comparability of numbers on shared prosperity across countries is strictly  around time periods; comparability is limited because household surveys are infrequent in most countries and  are not aligned across countries in terms of timing. Consequently, comparisons across countries or over time  should be made with a high degree of caution.”   11      in the Gini coefficient of 8pp, this gap narrowed to 1pp during this period, with the Islamic Republic of  Iran experiencing an annual decrease of 1.2pp and Spain an increase of 0.4pp per year.     Figure 3: Growth of the bottom 40% vs. that of the mean, circa 2008‐13  10 Congo, Dem. Rep. China Ecuador Cambodia Slovak Republic Growth of the bottom 40% 5 Vietnam Indonesia Iran, Islamic Rep. India Argentina Cameroon 0 United States United Kingdom Spain Luxembourg Latvia Ireland -5 Croatia -10 Greece -10 -5 0 5 10 Growth in the mean (%)   Source: World Bank ‐ GSPD 2016. Own elaboration.    In sum, the shared prosperity trends for our sample of countries with available data for 2008‐13 are  positive, both in terms of the headline indicator of growth in the average income of the poorest 40%  ( )  and  in  terms  of  the  shared  prosperity  premium  ( ).   was  positive  in  60  of  the  83  countries, accounting for 89% of the population covered in this sample of countries, despite the fact  that this period was marked by a global financial crisis, the magnitude of which had not been seen  since  the  Great  Depression  of  the  1930s.  Nevertheless,  the  fact  that  11%  of  the  population  in  the  sample lived in countries where average incomes for the bottom four deciles fell is obviously a source  of  concern  and  reinforces  the  need  for  micro‐  and  macroeconomic  policies  that  protect  the  most  vulnerable during downturns, as well as promote income growth for the poor in the long run.  4. Policies that explore the efficient redistribution space  The  intent  behind  Kaushik  Basu’s  (2000)  proposal  of  the  quintile  growth  rate  as  a  development  objective,  as  well  as  of  the  subsequent  adoption  of  expanded  versions  of  this  “shared  prosperity”  objective by the World Bank and the United Nations, was to re‐shape policy. The implicit presumption  is that a focus on growth at the bottom of the distribution would lead to materially different policy  choices than the ‘old’ objective of (distribution neutral) growth in the mean.  12      Yet, inspection of Figure 3 and notice of the 0.86 correlation between   and   might suggest that  there is little point in re‐orienting policy to promote gains among the poor. After all, if growth among  the  poorest  40%  is  so  closely  associated  with  growth  in  the  mean,  would  not  distribution‐neutral  policies that establish favorable conditions for investment and growth suffice? Indeed, is there not a  danger  that  any  attempt  to  redistribute  opportunity  might  generate  inefficiency  and  harm  future  growth?  Forty years ago, Arthur Okun famously hypothesized that redistributive policies that moved  resources from the well‐off to the poor implied a “big trade‐off” between equity and efficiency (the  ‘leaky buckets hypothesis’ of Okun, 1975). This assumed trade‐off rested on the premise that, in the  absence of lump‐sum taxes and transfers, any redistribution would distort incentives for production  and thus inherently reduce the overall pool of resources in the economy.   However, the literature has since evolved to acknowledge that, in the presence of market failures, this  general equity‐efficiency trade‐off does not necessarily hold. There is space for redistribution policies  that also increase aggregate efficiency. Greenwald and Stiglitz (1986), for example, provide one of the  seminal theoretical contributions proving the existence of such an efficient redistribution space. They  show that,  in the presence of market imperfections, there are always policies that can make some  groups  better  off  without  making  anyone  worse  off.  In  a  world  with  market  imperfections,  initial  endowments  and  opportunities  matter  for  individual  income  growth,  and  short‐term  interventions  may have long‐term impact on welfare.   In this section, we provide some empirical illustrations of policies in this efficient redistribution space.  We  briefly describe two policy domains  that exemplify  these  Pareto‐improving  policies,  which  may  foster investments in the poor that are efficient (in the sense that they generate positive social returns  net of costs) and equitable. The first is what James Heckman and co‐authors call “pre‐distribution”,  while the second consists of specific examples of more old‐fashioned “re‐distribution”. Both areas have  generated large bodies of evidence in the literature and we do not survey them comprehensively. The  intent here is merely to provide examples of a policy space capable of contributing both to greater  shared prosperity and to a greater shared prosperity premium.  4.1. Pre‐distribution  The  large  literature  on  the  economics  and  biology  of  human  development  provides  an  important  contribution  for  our  understanding  of  the  determinants  of  income  inequality,  inequality  of  opportunity, and intergenerational mobility (Heckman, 2006). There is compelling evidence that socio‐ economic  gaps  in  skills  open  up  in  early  ages  for  both  cognitive  and  non‐cognitive  skills,  and  this  persistent disadvantage shapes socioeconomic outcomes later in life.16 As a consequence, the  timing  of interventions along the life‐cycle (early life  versus remediation) has important implications for the  discussion  of  trade‐offs  in  terms  of  efficiency  versus  equity.  What  Heckman  calls  ‘pre‐distribution’  interventions that target children in disadvantaged families are socially optimal (Heckman and Mosso  2014).                                                                 16  The  result  follows  from  the  fact  that  early  skills  allow  attainment  of  more  skills  at  a  later  stage  (self‐ productivity)  and  that  skills  at  one  point  in  time  make  later  investment  more  productive  (dynamic  complementarity) in the language of Cunha and Heckman (2007). Another aspect of this complementarity is that  early investments are not productive if not followed by later investments. These two features of the technology  of skills formation are such that the equity‐efficient trade‐off is not binding for early investments: returns to  investing early are high, and later remediation is more difficult and costly.   13      One example includes health, nutrition, and early childhood interventions that seek to affect the role  of early environments in shaping long‐term inequalities. In developing countries, policies targeted at  promoting  survival,  nutrition,  and  early  stimulation  during  the  first  years  of  life  have  the  highest  potential returns on long‐term outcomes. Providing access to antenatal care and ensuring that births  are managed by skilled professionals reduce the odds of maternal and child mortality (Campbell et al.,  2006). While most successful interventions start before the age of two, investment during the critical  prenatal period has significant long‐term consequences on outcomes: cohorts who were affected by  large extreme shocks when in the womb, such as famines, influenzas, and droughts, have long‐term  consequences  on  schooling,  income,  and  health  problems  (Almond  and  Currie,  2011).  Even  less  extreme  events  during  pregnancy,  such  as  exposure  to  stress  and  pollution  or  lack  of  key  micronutrients, can have sizable long‐term negative consequences.     Beyond birth and survival, the socioeconomic gaps in child outcomes reflect important differences in  the quality of early environments. Supporting parents and early mentors such as preschool teachers  can promote skill development, attenuate the negative impact of economic adversities, bridge early  gaps, and lay the foundations for improvements of long‐term outcomes in terms of reduced crime,  greater education  and earnings,  and  improved  adult health (Heckman et al., 2010, Campbell et  al.,  2014, Gertler et al., 2014).      However,  given  the  technology  of  skills  formation,  early  investments  need  to  be  reinforced  by  subsequent investments in high‐quality education during primary and secondary schooling. Attending  better schools boosts academic performance (and eventually earnings), especially among families at  the bottom of the income distribution. Research on measuring the impact of teachers on long‐term  outcomes (in the U.S. and the Americas)17 suggests that policies aimed at recruiting better teachers or  helping them to improve their skills and teaching practices, as well as policies that provide incentives  to motivate teachers for better performance, have high payoffs (World Bank, 2018).     Nor is it all about children and cognitive skills. The fact that non‐cognitive skills are malleable up to late  adolescence  opens  the window  for  interventions  targeted  at  disadvantaged groups  and tailored to  their needs. Personalized counseling to disadvantaged youth in Chicago and in Liberia translated into  improved schooling and reduced violent crime and behavior (Heller et al., 2017; Blattman, Jamison and  Sheridan, 2017). Approaches that integrate vocational training for out–of‐school adolescent girls with  life‐skills  training  to  foster  non‐cognitive  skills  hold  equal  promise  to  break  the  intergenerational  transmission  of  poverty  (Bandiera  et  al.,  2015).  The  question  of  whether  these  adolescent  interventions have sustained impacts on the beneficiaries’ wellbeing beyond the short one‐year effect  and in other settings is an open and fertile area for future investigation.    4.2. Re‐distribution                                                                 17 Chetty, Friedman, and Rockoff (2014) find that students assigned to better teachers in 3rd grade are more  likely  to  attend  college  and  earn  higher  salaries  when  adults.  The  importance  of  the  quality  of  teachers  and  classroom practices on children’s learning outcomes has been recently confirmed in Ecuador (Araujo et al, 2016)  and Romania (Pop‐Eleches and Urquiola, 2013). See Bruns and Luque (2014) for a comprehensive overview of  the evidence in Latin America, and the most recent World Development Report on learning (World Bank, 2018).   14      Crucial though pre‐distribution policies are in promoting efficiency gains among the poor, there may  still be a useful role for some more standard re‐distribution policies, so long as they are well designed  and implemented. Safety nets that are targeted to the poor may have dynamic efficiency effects if they  help overcome constraints to productive investments in human capital or self‐employment activities.  A  large  literature  on  conditional  cash  transfers  (CCTs),  the  early  part  of  which  was  summarized  by  Fiszbein et al. (2009), has documented gains in terms of access to education and health services, with  larger  effects  on  improved  access  among  the  poorest.  Yet,  conditional  cash  transfers  have  shown  mixed evidence on nutrition and learning outcomes, limiting their stated role in promoting equality of  opportunity in the long run.    Going forward, there are important avenues that exploit the efficient redistribution space and that  may  enhance  the  medium‐  and  long‐term  returns  to  short‐term  social  protection  interventions  targeted at the poor. As mentioned above, aligning the timing of the targeted transfers to the critical  and  sensitive  periods  of  human  capital  accumulation  has  the  potential  for  achieving  long‐term  efficiency and equity gains. Reducing exposure and costly ex‐post responses to large weather shocks,  especially in settings with limited access to formal and informal coping mechanisms, has important  protective effects on long‐term human capital accumulation.     A CCT in Nicaragua showed long‐term improvements in cognitive skills after having stopped operating,  but only for boys who were exposed to the program during the first two years of life (Barham, Macours  and Maluccio, 2013). A recent long‐term follow‐up of the CCT program in Mexico (Parker and Vogl,  2018)  finds  that  greater  exposure  to  the  program  before  the  age  of  12  improves  educational  attainment, labor market attachment, and household economic outcomes in adulthood, with effects  more pronounced for women. These results echo evidence on the long‐term benefits of access to food  stamps in the US. Exposure to the intervention in utero or during the first years of life showed sustained  long‐term effects on birth outcomes, adult metabolic outcomes, and long‐term economic well‐being  (Hoynes, Shanzenbach and Almond, 2016; Hoynes and Shanzenbach, 2018).      Beyond the role that safety nets may play in raising the human capital of  future generations, there is  scope for targeted social protection programs aimed at improving the income prospects of the current  generation  of  poor.  Transfers  may  spur  the  income  prospects  of  the  poor  by  removing  credit  constraints  that  prevent  them  from  engaging  in  productive  activities:  one‐quarter  of  the  income  received  by  Oportunidades  beneficiaries  in  Mexico  was  saved  and  reinvested  in  productive  self‐ employment activities (Gertler, Martinez and Rubio‐Codina, 2012). The shared prosperity potential of  social protection is maximized when it provides insurance and a consumption or income floor to the  poor.18 Sustained income transfers to the poor may unlock income prospects of the poor by providing  the  ex‐ante  insurance  against  income  fluctuations  that  is  needed  to  promote  entrepreneurship  investment in self‐employment activities (Bobba and Bianchi, 2013).     Finally,  given  the  compounded  constraints  and  deprivations  of  the  extreme  poor,  integrated  approaches that combine short‐term protection with medium‐term  promotion might be needed to  jump‐start the extreme poor and take them on a sustained trajectory out of poverty. An example of  such  an  integrated  approach  in  Bangladesh  (the  Ultra  Poor  Graduation  approach)  has  significantly  improved the earnings of its beneficiaries by 38%, helping lift 11% of the beneficiaries out of poverty                                                               18  Chetty and Looney (2006) model the welfare value of social insurance in developing countries.  15      and closing around 40% of the gap in occupation and earnings compared to the middle class (Bandiera  et al, 2017), with analogous replications in a multi‐country study (Banerjee et al, 2015).  An ongoing  and  active  research  agenda  is  now  seeking  to  disentangle  the  relative  roles  of  the  different  components of the package, especially among the poorest.     Of course, the above examples, grouped under the “pre‐distribution” and “re‐distribution” headings,  are certainly not exhaustive.  We feel their focus on human‐capital building and smart social protection  warrant special emphasis, but there are other examples from different policy realms. Research from  the US highlights how equality of opportunity is strongly intertwined with location (Chetty, Hendren  Klein  and  Saez,  2014).  Policies  that  reduce  geographic  isolation  and  promote  mobility  by  helping  people  move  to  better  areas,  or  investments  in  infrastructure  and  public  goods  that  enhance  the  income  generating  ability  of  the  poor  in  situ,  might  play  an  important  role  in  promoting  shared  prosperity.     The evidence on the social returns on investment in infrastructure is mixed and likely to be context‐  specific.  Electrification  of  poor  areas,  for  example,  has  resulted  in  an  increase  in  earnings  in  South  Africa  (Dinkelman,  2011)  and  Brazil  (Lipscomb  et  al.,  2013)  but  failed  to  translate  into  meaningful  economic  impact  in a poorer  setting such as Kenya  (Lee,  Miguel  and  Wolfram,  2016).  Analogously,  investments  in  rural  roads  in  India  helped  facilitate  access  to  external  labor  markets,  rather  than  promoting  the  growth  of  jobs  and  economic  opportunity  for  the  poor  within  villages  (Asher  and  Novosad, 2018).    Financial inclusion can also help, by directly addressing some of the credit market failures that generate  inefficiencies in the first place. Improved access to credit and savings through one‐off grants had long‐ lasting effects on income growth on male‐owned self‐employment enterprises in Sri Lanka, by tackling  investment constraints of households and small businesses that potentially face high returns to capital  (de  Mel,  McKenzie,  and  Woodruff,  2008,  2012).  At  the  micro‐level,  bank  expansion  in  India  to  previously  unbanked  rural  areas  substantially  increased  credit  and  savings  mobilization  and  credit  provision in rural unbanked locations and translated into a reduction in rural poverty in India (Burgess  and Pande, 2005). Geographic expansion of commercial banks (Bruhn and Love, 2013) had a similar  effect in Mexico, with larger effects on households with below median incomes and geographic areas  previously underserved by formal banking.     5.  Conclusions  The expression “shared prosperity” has recently gained prominence as a development objective – a  social goal that should be pursued by all nations. Its promotion has been adopted as one of two central  objectives that are meant to guide everything the World Bank does, and a closely‐related objective is  listed as goal 10.1 in the UN Sustainable Development Goals.   As understood at the World Bank, shared prosperity is measured as the rate of growth in the mean  income or consumption of the poorest 40% of a country’s population. SDG 10.1 exhorts countries to  make that rate higher than the growth rate of the overall mean. In both cases, the fundamental idea  is that the money‐metric component of development ought to be assessed by the rate at which those  16      at the bottom of the distribution are progressing. It is a Rawlsian ideal, brought to these development  institutions by means of Basu’s (2000) simple notion of a quintile growth rate.   In this  paper we  first discussed  how  this notion  relates  to the  standard concepts  of  social  welfare,  poverty,  inequality,  and  mobility.  As  operationally  defined,  shared  prosperity  is  a  measure  of  the  change in social welfare, truncated at the fourth decile. It places no weight on people (currently) above  that threshold, and the weights it places on those below are increasing in their income. The measure  is  different  from  but  analogous  to  a  measure  of  change  in  poverty  rates.  The  shared  prosperity  premium – the difference between the growth rate of the mean for the bottom 40% and the growth  rate in the overall mean – is similarly analogous to a measure of change in inequality, though some  nice properties are lost by the truncation here, too.    Second, we described the performance of the shared prosperity indicator for as many countries as we  could in the 2008‐2013 period. Of the 83 countries for which information was available, mean incomes  for the poorest 40% rose in 60. These countries represented 89% of the population of the country  sample, and 67% of the world’s population. The other 23 countries, where shared prosperity fell, are  over‐represented among industrialized and Eastern European countries, which were hit harder by the  global  financial  crisis  and  the  European  debt  crisis  that  followed.  Greece  recorded  the  worst  performance in the sample, with the mean income of its poorest 40% falling by 10%. Growth for the  bottom  40%  was  higher  than  growth  in  the  overall  average  income  –  a  positive  shared  prosperity  premium ‐ in 49 of the 83 countries, representing 65% of the population of the country sample.   Finally, we reviewed a set of policies that have been shown, at least in certain contexts, to promote  productivity and well‐being among the poor. We began by noting that growth in the incomes of the  poorest 40% is highly correlated with overall economic growth, so the promotion of macroeconomic  stability,  investment,  innovation,  openness,  and  other  factors  generally  associated  with  economic  growth are obviously important.  Faithful to the spirit of the target, however, we focused on policies  that promote greater opportunity for growth at the bottom of the distribution, which we grouped into  two broad categories: pre‐distribution and re‐distribution policies.   The  general  message  arising  from  this  brief  review  of  policy  interventions  is  that  development  economists have been able to rigorously establish that a number of different micro‐level interventions  can help build – and protect – the human capital of the poor, often with measurable impacts on their  subsequent earnings. The promotion of shared prosperity will certainly involve careful macroeconomic  management,  but  it  can  also  involve  greater  and  better‐designed  investments  in  poor  people  themselves.          17      6. References   Almond, Douglas and Janet Currie (2011): “Human Capital Development Before Age Five.”  Handbook  of Labor Economics, 4(B): 1315‐1486  Araujo, M. Caridad, Pedro Carneiro, Yyannú Cruz‐Aguayo and Norbert Schady (2016): "Teacher Quality  and Learning Outcomes in Kindergarten,"  Quarterly Journal of Economics, 131(3): 1415‐1453.  Asher,  Sam  and  Paul  Novosad  (2018):  “Rural  Roads  and  Local  Economic  Development”,  processed,  World Bank Development Research Group.  Bandiera, Oriana, Niklas Buehren, Robin Burgess, Markus Goldstein, Selim Gulesci, Imran Rasul and  Munshi Sulaiman (2015): “Women’s Empowerment in Action: Evidence from a Randomized  Control  Trial  in  Africa.”  LSE,  STICERD  ‐  Economic  Organisation  and  Public  Policy  Discussion  Papers Series 50. Bandiera,  Oriana,  Robin  Burgess,  Narayan  Das,  Selim  Gulesci,  Imran  Rasul,  and  Munshi  Sulaiman  (2017): “Labor Markets and Poverty in Village Economies.”   Quarterly Journal of Economics,  132(2):  811‐870.  Banerjee, Abhijit V., Esther Duflo, Nathanael Goldberg, Dean Karlan,  Robert Osei, William  Pariente,  Jeremy Shapiro, Bram Thuysbaert, Christopher Udry (2015): “A multifaceted program causes  lasting progress for the very poor: Evidence from six countries.” Science, 348: 6236.  Barham,  Tania,  Karen  Macours,  and  John  A.  Maluccio  (2013):  "Boys'  Cognitive  Skill  Formation  and  Physical  Growth:  Long‐Term  Experimental  Evidence  on  Critical  Ages  for  Early  Childhood  Interventions." American Economic Review, 103(3): 467‐71.  Basu,  Kaushik  (2000):  “On  the  Goals  of  Development.”  In  Gerald  Meier  and  Joseph  Stiglitz  (eds.)  Frontiers of Development Economics, The Future in Perspective, New York: Oxford University  Press.  Blattman, Christopher, Julian C. Jamison and Margaret Sheridan (2017): "Reducing Crime and Violence:  Experimental  Evidence  from  Cognitive  Behavioral  Therapy  in  Liberia."  American  Economic  Review, 107 (4): 1165‐1206.  Bobba,  Matteo  and  Milo  Bianchi  (2013):  “Liquidity,  Risk,  and  Occupational  Choices.”  Review  of  Economic Studies, 80 (2): 491‐511.  Bourguignon, François (2011): “Non‐Anonymous Growth Incidence Curves, Income Mobility and Social  Welfare Dominance”, Journal of Economic Inequality 9: 605‐627.  Bourguignon,  François,  Francisco  H.  G.  Ferreira  and  Michael  Walton  (2007):  “Equity,  Efficiency  and  Inequality Traps: A Research Agenda”, Journal of Economic Inequality 5 (2): 235‐256.  Bruhn, Miriam and Inessa Love (2013): "The Real Impact of Improved Access to Finance: Evidence from  Mexico." Journal of Finance, 69 (3): 1347‐1376.  Bruns,  Barbara  and  Javier  Luque  (2014):  Great  Teachers:  How  to  Raise  Student  Learning  in  Latin  America and the Caribbean.  Washington D.C: The World Bank.  18      Burgess,  Robin  and  Rohini  Pande  (2005):  “Do  Rural  Banks  Matter?  Evidence  from  the  Indian  Social  Banking Experiment.” American Economic Review, 95 (3): 780–95.  Campbell, Frances, Gabriella Conti, James Heckman, Seong Moon, Rodrigo Pinto, Elizabeth Pungello  and Yi Pan (2014): “Early Childhood Investments Substantially Boost Adult Health.”  Science,  343 (6178).     Campbell, Oona M.R. and Wendy J. Graham, on behalf of The Lancet Maternal Survival Series steering  group (2006): “Strategies for reducing maternal mortality: getting on with what works.”  The  Lancet, 368 (7): 1284‐99.  Checchi, Daniele and Vito Peragine (2010): "Inequality of opportunity in Italy."  Journal of Economic  Inequality, 8 (4): 429‐450.  Chetty, Raj and Adam Looney (2006): “Consumption smoothing and the welfare consequences of social  insurance in developing economies.” Journal of Public Economics, 90: 2351‐2356.  Chetty, Raj, John N. Friedman, and Jonah E. Rockoff (2014): "Measuring the Impacts of Teachers II:  Teacher Value‐Added and Student Outcomes in Adulthood." American Economic Review, 104  (9): 2633‐79.  Chetty,  Raj,  Nathaniel  Hendren,  Patrick  Kline  and  Emmanuel  Saez  (2014):  “Where  is  the  land  of  Opportunity?  The  Geography of Intergenerational  Mobility  in  the  United  States”,  Quarterly  Journal of Economics, 129 (4): 1553‐1623.  Cunha, Flavio and James Heckman (2007): “The Technology of Skill Formation.”  American Economic  Review, 97 (2): 31‐47.  Dang,  Hai‐Anh  H.  and  Peter  F.  Lanjouw  (2015):  "Toward  a  New  Definition  of  Shared  Prosperity:  A  Dynamic Perspective from Three Countries”, World Bank Policy Research Working Paper 7294.  de  Mel,  Suresh,  David  McKenzie  and  Christopher  Woodruff  (2008):  “Returns  to  Capital  in  Microenterprises: Evidence from a Field Experiment.” Quarterly Journal of Economics, 123 (4):  1329‐1372.   de Mel, Suresh, David McKenzie and Christopher Woodruff (2012): “One‐Time Transfers of Cash or  Capital Have Long‐Lasting Effects on Microenterprises in Sri Lanka”, Science, 335: 962‐965.  Dinkelman,  Taryn  (2011):  "The  Effects  of  Rural  Electrification  on  Employment:  New  Evidence  from  South Africa." American Economic Review, 101 (7): 3078‐3108.  Dollar, David, Tatjana Kleineberg and Aart Kraay (2014): “Growth, Inequality and Social Welfare: Cross‐ Country Evidence.” Economic Policy, 30 (82): 335‐377.   Ferreira, Francisco H.G. (2012): “Distributions in Motion: Economic Growth, Inequality, and Poverty  Dynamics.”  Chapter  13  in  P.N.  Jefferson  (Ed.),  The  Oxford  Handbook  of  the  Economics  of  Poverty. New York: Oxford University Press.   Ferreira, Francisco H. G., Shaohua Chen, Andrew Dabalen, Yuri Dikhanov, Nada Hamadeh, Dean Jolliffe,  Ambar Narayan, Espen Beer Prydz, Ana Revenga, Prem Sangraula, Umar Serajuddin and Nobuo  19      Yoshida (2016): "A global count of the extreme poor in 2012: data issues, methodology and  initial results." Journal of Economic Inequality, 14 (2): 141‐172.  Ferreira, Francisco H.G. and Jeremie Gignoux (2011): "The Measurement of Inequality of Opportunity:  Theory and an application to Latin America”, Review of Income and Wealth, 57 (4): 622‐657.  Ferreira,  Francisco  H.G.  and  Vito  Peragine  (2016):  “Individual  Responsibility  and  Equality  of  Opportunity.” Chapter 25 in M. Adler and M. Fleurbaey (eds),  The Oxford Handbook of Well‐ Being and Public Policy. New York: Oxford University Press.  Fields, Gary S. (2000): “Income Mobility: Concepts and Measures” in N. Birdsall and C. Graham (eds.)  New  Markets,  New  Opportunities?  Economic  and  Social  Mobility  in  a  Changing  World.  Washington, DC: Brookings Institution and Carnegie Endowment Press.  Fiszbein, Ariel, Norbert Schady, Francisco H.G. Ferreira, Margaret Grosh, Niall Keleher, Pedro Olinto  and  Emmanuel  Skoufias  (2009):  Conditional  Cash  Transfers.  Reducing  Present  and  Future  Poverty. Washington, DC: The World Bank.  Foster, James, Joel Greer and Erik Thorbecke (1984): “A class of decomposable poverty measures.”  Econometrica, 52 (3): 761‐66.  Gertler, Paul J., James Heckman, Rodrigo Pinto and Sally Grantham McGregor (2014): “Labor market  returns to an early childhood stimulation intervention in Jamaica.” Science, 344: 998‐1001.  Gertler, Paul.J., Sebastian W. Martinez and Marta Rubio‐Codina (2012): “Investing Cash Transfers to  Raise Long‐Term Living Standards.” American Economic Journal: Applied Economics, 4 (1): 164‐ 92.  Greenwald, Bruce C. and Joseph Stiglitz (1986): “Externalities in Economies with Imperfect Information  and Incomplete Markets.” Quarterly Journal of Economics, 101 (2): 229‐64.  Grimm, Michael (2007): “Removing the Anonymity Axiom in Assessing Pro‐Poor Growth.”  Journal of  Economic Inequality, 5: 179‐97.  Heckman, James J. (2006): “Skill Formation and the Economics of Investing in Disadvantaged Children.”  Science, 312: 1900‐1902.  Heckman,  James  J.  and  Stefano  Mosso  (2014):  “The  Economics  of  Human  Development  and  Social  Mobility.” Annual Review of Economics 6: 689‐733.  Heckman, James J., Seong Hyeok Moon, Rodrigo Pinto, Peter A. Savelyev and Adam Yavitz (2010): "The  rate of return to the High Scope Perry Preschool Program." Journal of Public Economics, 94 (1‐ 2): 114‐128.  Heller,  Sara  B.,  Anuj  K.  Shah,  Jonathan  Guryan,  Jens  Ludwig,  Sendhil  Mullainathan,  and  Harold  A.  Pollack (2017): “Thinking, fast and slow? Some field experiments to reduce crime and dropout  in Chicago.” Quarterly Journal of Economics, 132 (1): 1‐54.  Hoynes, Hilary, Diane Whitmore  Schanzenbach, and Douglas  Almond. (2016): "Long‐Run Impacts of  Childhood Access to the Safety Net." American Economic Review, 106 (4): 903‐34.  20      Hoynes,  Hilary,  and  Diane  Whitmore  Schanzenbach  (2018):  “Safety  net  investments  in  children.”  Brooking Papers on Economic Activity, Conference Draft, Spring.  Lakner,  Christoph,  Mario  Negre  and  Espen  B.  Prydz  (2014):  “Twinning  the  Goals:  How  Can  Shared  Prosperity Help to Reduce Global Poverty?” World Bank Policy Research Working Paper No.  7106.  Lipscomb,  Molly,  Ahmed  Mushfiq  Mobarak  and  Tania  Barham  (2013):  “Development  Effects  of  Electrification:  Evidence  from  the  Topographic  Placement  of  Hydropower  Plants  in  Brazil,” American Economic Journal: Applied Economics, 5 (2): 200–231.  Lee, Kenneth, Edward Miguel and Catherine Wolfram (2016): “Experimental Evidence on the Demand    for and Costs of Rural Electrification”, NBER Working Paper No. 22292.   Okun,  Arthur  M.  (1975):  Equality  and  efficiency,  the  big  tradeoff.  Washington,  DC:  The  Brookings  Institution.  Parker, Susan W. and Tom Vogl (2018): “Do Conditional Cash Transfers Improve Economic Outcomes  in the Next Generation? Evidence from Mexico.” NBER Working Paper No. 24303.  Pop‐Eleches, Cristian and Miguel Urquiola (2013): “Going to a Better School: Effects and Behavioral  Responses.” American Economic Review, 103 (4): 1289‐1324.  Ravallion, Martin and Shaohua Chen (2003): “Measuring Pro‐Poor Groth.” Economic Letters, 78 (1): 93‐ 99.  Rawls, John (1971): A Theory of Justice. Cambridge, Mass.: Belknap Press.  Rosenblatt,  David  and  Tamara  J.  McGavock  (2013):  “A  note  on  the  simple  algebra  of  the  shared  prosperity indicator.” World Bank Policy Research Working Paper No. 6654.  Van  de  Gaer,  Dirk  (1993):  “Equality  of  opportunity  and  investment  in  human  capital.”  Ph.D.  Dissertation, Katholieke Universiteit Leuven.  World  Bank  (2015a):  A  Measured  Approach  to  Ending  Poverty  and  Boosting  Shared  Prosperity:  Concepts, Data, and the Twin Goals. Policy Research Report. Washington, DC: World Bank.   World  Bank  (2015b):  Global  Monitoring  Report  2014/2015:  Ending  Poverty  and  Sharing  Prosperity.  Washington, DC: World Bank.   World  Bank  (2016a):  Global  Monitoring  Report  2015/2016:  Global  Development  Goals  in  an  Era  of  Demographic Change. Washington, DC: World Bank.  World Bank (2016b): Poverty and Shared Prosperity 2016: Taking on Inequality. Washington, DC: World  Bank.   World  Bank  (2018):  World  Development  Report  2018:  Learning  to  Realize  Education's  Promise.  Washington, DC: World Bank.      21