Poverty & Equity Global Practice Working Paper 144 GENDER DIFFERENCES IN POVERTY AND HOUSEHOLD COMPOSITION THROUGH THE LIFE-CYCLE A GLOBAL PERSPECTIVE Ana Maria Munoz Boudet Paola Buitrago Benedicte Leroy de la Briere David Newhouse Eliana Rubiano Matulevich Kinnon Scott Pablo Suarez-Becerra March 2018 Poverty & Equity Global Practice Working Paper 144 ABSTRACT This paper uses household surveys from 89 countries to look at gender differences in poverty in the developing world. In the absence of individual-level poverty data, the paper looks at what can we learn in terms of gender differences by looking at the available individual and household level information. The estimates are based on the same surveys and welfare measures as official World Bank poverty estimates. The paper focuses on the relationship between age, sex and poverty. And finds that, girls and women of reproductive age are more likely to live in poor households (below the international poverty line) than boys and men. It finds that 122 women between the ages of 25 and 34 live in poor households for every 100 men of the same age group. The analysis also examines the household profiles of the poor, seeking to go beyond headship definitions. Using a demographic household composition shows that nuclear family households of two married adults and children account for 41 percent of poor households, and are the most frequent household where poor women are found. Using an economic household composition classification, households with a male earner, children and a non- income earner spouse are the most frequent among the poor at 36 percent, and the more frequent household where poor women live. For individuals, as well as for households, the presence of children increases the household likelihood to be poor, and this has a specific impact on women, but does not fully explain the observed female poverty penalty. This paper is a product of the Poverty and Equity Global Practice Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and contribute to development policy discussions around the world. The authors may be contacted at amunozboudet@worldbank.org. The Poverty & Equity Global Practice Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. ‒ Poverty & Equity Global Practice Knowledge Management & Learning Team This paper is co-published with the World Bank Policy Research Working Papers. Gender Differences in Poverty and Household Composition through the Life‐cycle: A Global  Perspective1  Ana Maria Munoz Boudet, Paola Buitrago, Benedicte Leroy de la Briere, David Newhouse, Eliana Rubiano  Matulevich, Kinnon Scott, Pablo Suarez‐Becerra with the Global Solution Group on Welfare Measurement  and Capacity Building.  JEL codes: I3, J1, O1  Key words: Poverty, Gender, Lifecycle, Women, Household  1  Ana  Maria  Munoz  Boudet  is  a  Senior  Social  Scientist  with  the  Poverty  and  Equity  Global  Practice  at  the  World  Bank,  David  Newhouse  and  Kinnon  Scott  are  Senior  Economists  with  the  same  group.  Benedicte  de  la  Briere  is  a  Lead  Economist  with  the  Gender  Global  Theme  Department  at  the  World  Bank,  Eliana  Rubiano  Matulevich  is  an  Economist  with  the  same  team.  Paola  Buitrago  and  Pablo  Suarez‐Becerra  are  both  Economist  Consultants  with  the  World  Bank.  The  authors  can  be  contacted  at  amunozboudet@worldbank.org. The World Bank’s Global Solution Group on Welfare Measurement and Capacity Building is a team  of statisticians and economists responsible for producing the global monitoring data base (GMD)used for this study.   This  paper  was commissioned  as  a  background paper  for  UN  Women’s  flagship reports  “Turning  promises  into  action:  Gender  equality  in  the  2030  Agenda  for  Sustainable  Development”  and  the  upcoming  Progress  of  the  World’s  Women.  Funding  was  provided by UN Women. The team would like to thank Ginette Azcona, Shahra Razavi, and Papa Seck from UN Women for their  comments and feedback. The team also benefited from comments by Caren Grown, Carolina Sanchez‐Paramo and Carlos Silva  from the World Bank.  Introduction   Eradicating poverty in all its forms and dimensions, including extreme poverty, is among the main  challenges  the  global  community  and  governments  face.  Achieving  this  goal  by  20302  will  require  for  governments to implement a set of policies aimed at investing in human capital, improving labor markets,  expanding  social  protection,  and  implementing  targeted  policies  to  help  groups  of  the  population  experiencing  specific  disadvantages.  Various  population  subgroups,  be  they  based  on  gender,  ethnicity,  race, or income, have faced and continue to face barriers that have slowed the rate of poverty reduction.  Understanding how poverty affects subgroups in different ways is critical to realizing welfare goals.   A key area of concern has been the extent to which women and men face different levels of poverty  and  distinct  barriers  to  poverty  reduction.  Our  understanding  of  these  differences,  however,  has  been  constrained by the available data. In the standard approach to measuring poverty, the primary source of  information is household surveys and the key indicator is a money‐metric measure of welfare based on  consumption or income. Data are collected on the consumption or the income of each household, and not  always  of  each  individual  living  in  those  households3.  This  masks  variation  in  individual‐specific  welfare  levels, as intra‐household disparities in access to income, consumption and other entitlements cannot be  measured. The result is that gender differences in poverty rates are muted or not at all visible.4   In this study we show that, even with the existing constraints (which we discuss in greater detail  below), there is still much to be learned about poverty and gender. Taking advantage of a global database  of harmonized country‐representative surveys constructed by the World Bank, we look at the ways in which  men and women experience poverty differently. The focus of the study is on four key questions. First, in  the absence of individual‐level poverty data, what can we learn in terms of gender differences by looking  at individual‐level information? Here, we focus on the relationship between sex and poverty and explore  available data to us such as age, location, education, marital status, and labor market participation. This is  done  at  global  level  but  is  also  explored  at  the  regional  level.  Second,  to  the  extent  that  there  are  differences by sex, are these related to specific moments of the lifecycle of women and men? Third, at the  household level, are there specific types of households that are more likely to be poor than others and how  does gender factor into this? And, finally, what are the channels that link individuals and households to  poverty?   To answer these questions, we use two approaches. First, the study provides gender profiles of the  poor at the global level, taking into account sex, age, marital status, education and employment. The global  profiles  are  supplemented  with  regional  profiles  to  begin  to  understand  how  geography,  gender  and  poverty are related. Second, the study looks at household profiles of the poor. Given the limitations of work  looking at households only by the sex of the household head, this study proposes two new typologies of  households, a demographic one and an economic one.   This study makes three key contributions to the literature on poverty and gender. First, it provides  a global picture of the connections between gender and poverty. By using the same global database and  the same measure of poverty used by the World Bank to monitor the first Sustainable Development Goal  and its own goal of eradicating extreme poverty, we are able to provide a global picture of poverty and  2 SDG Goal 1: By 2030, eradicate extreme poverty for all people everywhere, currently measured as people living on less than $1.25  a day. (Resolution adopted by the UN General Assembly on 25 September 2015. 70/1).   3 In addition, the data is generally collected from one or two respondents “best informed”, which may lead to under‐estimates of  consumption/income  if  not  all  consumption/income  is  shared  and visible,  which  is  the  case when  individuals  work  in  different  workplaces and keep separate accounts.  4 Grown, 2014; Lanjouw, 2012; Deere et al., 2012.  2  gender as well as regional comparisons. Second, by expanding on household typologies beyond headship,  we show that using information on the full composition of the household, not just the sex of the head of  household,  contributes  to  a  better  understanding  of  gender  differences  in  poverty.  Finally,  the  study  introduces a lifecycle approach that sheds new light on how poverty affects people over time.  The present study provides a compelling story of how a lifecycle approach, including age, family  formation and living arrangements play a crucial role in the way women and men experience poverty. The  analysis is presented in the following manner. Section 2 contains a brief literature review related to the key  issues of the poverty and gender intersection as well as a description of the data set used for the analysis.  The third section looks at gender profiles of the poor in both demographic and economic terms and some  of the drivers of the observed differences. The work presented in Section 4 addresses the limitations of  standard head of household analysis by introducing two new typologies of households and exploring how  gender, poverty and household type are connected. The section ends with a discussion of the channels that  link household type and poverty.   What do we know about gender and poverty?    Measuring poverty is a complex task  Measuring global poverty is a complex, data‐intensive exercise. Data used comes from nationally‐ representative household surveys that capture a money‐metric measure of welfare – either consumption  or income. Each data set is harmonized and then a welfare aggregate is constructed. The World Bank’s  database includes almost 150 surveys from developing countries, of which 104 fall in the time period of  analysis used in this report. This collection of survey data is then combined with complementary data on  population  size  (growth),  inflation,  real  economic  growth,  and  Purchasing  Power  Parity  (PPP)  exchange  rates to produce country‐level, regional and, global  estimates of  poverty.5 From there, population‐level  poverty figures are estimated by taking the household level welfare measure and dividing it by the number  of people in the household. This assigns all consumption evenly to household members. Those individuals  whose per capita consumption is below the value of the international poverty line (US1.90 in 2011 PPP  terms) are classified as living in extreme poverty.6   The fundamental concern with this measure of poverty is that it assumes consumption or income  is  distributed  and  shared  evenly  within  a  household.  True  individual  welfare  is  not  observed  and  the  household  measure  often  ignores  intra‐household  disparities  in  access,  consumption,  and  other  entitlements  (Grown,  2014;  Lanjouw,  2012;  Deere  et  al.,  2012),  making  the  uniform  distribution  of  consumption (income) to all household members inadequate. A substantial body of literature suggests that  not all members of the household share equally the resources of the household (see, for instance: Haddad  and Kanbur, 1990; and Chant, 2010). In fact, household income (consumption) may bear no relation to  women’s poverty because women may not necessarily be able to access it (Bradshaw 2002; Chant 2006,  2010; Bessell 2010, 2014). Predictions derived from a unitary model of household behavior, based on the  notion of a single benevolent decision‐maker or consensus amongst members, often do not find empirical  support (Lundberg et al., 1997). In summary, the small differences in observed poverty between men and                                                               5  See Castañeda et al., 2016 for more detail. Note that national poverty measures differ as both the welfare aggregate and the  value of the national poverty line will vary from the harmonized variables and international poverty line used here (World Bank,  2015).   6 The international poverty line corresponds to the mean of the poverty lines found in the poorest 15 countries ranked by per  capita consumption (World Bank, 2015).    3    women may be less a reflection of reality and more a result of the fact that poverty is measured at the  household level and by assumption all household members are classified as either in or out of poverty, and,  the  ratio,  when  considering  all  ages,  of  males  to  females  is  roughly  50/50  in  both  poor  and  non‐poor  households.7  In  an  attempt  to  get  around  this  fundamental  limitation,  various  researchers  have  developed  alternative  methods.  The  most  common  is  to  classify  households  according  to  headship  and  compare  poverty across female‐ and male‐headed households. However, several studies have contested the use of  headship as a relevant analytical category for a number or reasons. First, countries use different and often  non‐comparable definitions of the terms “household” and “head of household”. Second, there is ambiguity  in the term “head of household” when the assignment of headship is left to the judgement of household  members (or the survey enumerator). Third, the term “head of household” is not neutral; it is loaded with  additional meanings that do not reflect internal conflicts in the allocation of resources (Buvinic and Gupta,  1997;  Quisumbing  et  al.,  2001;  Budlender,  2008).  In  addition,  the  link  between  female  headship  and  poverty may not be straightforward partly because female‐headed households are a highly heterogeneous  group and may well reflect self‐selection, demographic processes, or others8. Aside from socio‐economic  status,  female  (and  male)‐headed  households  show  significant  variation  in  terms  of  age,  relative  dependence, household composition, lifecycle, and access to resources beyond the household unit, among  others, making such classification not very useful.   The fact that differences in poverty rates between female‐ and male‐headed households cannot  necessarily  be  ascribed  to  gendered  differences  in  earnings,  access  to  employment  or  control  over  resources, has led authors to explore alternative classifications of headship. Rogan (2013) explores four  alternative classifications of households based on the absence of male householders or the dependence  on  female  income  in  post‐apartheid  South  Africa.  The  findings  of  this  study  suggest  that  there  is  an  association between self‐reported female headship and a female household member being identified as  the main breadwinner. However, under a different classification of household head (e.g. who is the main  responsible individual for the household that can be identified in the data), then the finding that female‐ headed households are increasingly more vulnerable to poverty (relative to male‐headed households), is  even stronger. A recent report also reveals that working‐age women are more likely than men to be poor  when they have dependent children and no partner to contribute to the household income. At older ages,  women in developed countries are more likely than men to be poor, particularly when living in one‐person  households (United Nations, 2015).  In  addition  to  looking  at  headship,  there  are  several  other  approaches  to  circumventing  the  limitations of the household poverty measure. There are some innovative attempts to extract individual‐ level welfare information from household surveys. Such studies attempt to draw inferences about intra‐ household resource allocation by, for example, estimating the fraction of household expenditure that is  consumed by each family member.9 Dunbar et al (2013) estimate individual resource shares for adults and  children in Malawi by observing how expenditures on a single private good that can be ascribed to individual  household  members  vary  with  income  and  household  size.  Their  results  indicate  that  the  incidence  of  poverty is significantly higher for women (85 percent) than men (60 percent) and even higher for children  (95  percent).  Using  a  unique  survey  for  Senegal  that  collected  consumption  data  for  sub‐groups  of  household members (“cells”) in non‐nuclear households, Lambert et al. (2014) and De Very and Lambert                                                               7 Castañeda et al. (2016)  8 There are multiple explanations for why women head households and these differences can lead to different outcomes that are  not necessarily negative for women’s well‐being (Chant, 2003, 2008).   9 Dunbar et al. 2013; Bargain et al. 2014.  4    (2017) find significant inequalities within the household and a sizeable gender gap in consumption. Cells  headed by males have approximately 77 percent higher consumption levels than cells headed by females.  This difference is largely driven by inequality in non‐food consumption. In Senegal, De Vreyer and Lambert  (2017) collect consumption section for small groups of individuals within each household, and use that data  to create an individual measure of consumption, leading to findings of within household inequality, and  evidence of poor individuals living in non‐poor households. Brown, Ravallion and van de Walle (2017) use  nutritional  status  as  a  proxy  for  individual  poverty  and  find  evidence  of  undernourished  women  and  children living in households that are above the bottom 40 percent of the poverty distribution (measured  in  terms  of  assets).  Studies  by  Haddad  and  Kanbur  (1990)  and  Bargain  et  al  (2014)  also  find  significant  differences by sex when intra‐household analysis is done. While these findings are important, individual  allocations within households are rarely observed. There is no standard process to establish equivalence  scales,  which  means  relying  on  strong  assumptions  to  understand  the  sharing  process  (Klasen,  2004;  Grown,  2014)10.  A  further  method  for  assessing  intra‐household  welfare  uses  data  on  individual  asset  ownership for housing, land and business assets. Deere et al. (2012) show that the distribution of asset  ownership  by  sex  within  households  is  much  more  equitable  in  some  Latin  American  countries  than  a  headship analysis would suggest. It might be the case that women in male‐headed households often own  property, either in their own right or as joint property with their spouses. Brown, Ravallion and van de Walle  (2017) use asset wealth in households as a proxy for household poverty, and nutritional status to measure  individual  deprivation  of  women  and  children.  They  find  evidence  of  deprived  women  in  non‐poor  households measured by assets holdings. Still, the number of surveys which provide data that can be used  for individual measures of poverty is quite limited and thus this approach can only be used in a handful of  cases.   Although exploratory work is also ongoing to determine feasible means to measure individual‐level  welfare in the context of nationally‐representative surveys, individual‐level welfare data is not yet available  for  a  representative  number  of  countries.  Multidimensional  approaches  to  poverty  complementing  standard  measures  with  non‐monetary  metrics  have  become  firmly  established  as  a  complement  to  income‐based approaches. Alkire and Foster (2011) suggest a counting approach based on the concept of  capabilities, which allow for both identifying the poor and aggregating the poverty measure. The most well‐ known  measure  is  the  Multidimensional  Poverty  Index  (MPI)  proposed  by  Alkire  and  Santos  (2014),  including  three  equally  weighted  poverty  dimensions—health,  education  and  living  standards—that  are  captured  by  a  number  of  indicators.  Several  studies  have  estimated  multidimensional  poverty  among  women  using  the  multidimensional  approach  and  comparisons  with  standard  poverty  measures  (e.g.  income  and  asset  poverty)  show  that  considering  additional  dimensions  leads  to  substantially  different  results (Batana, 2013). However, these measures, with few exceptions, have focused on a household‐level  assessment  of  poverty  and  hence,  just  like  monetary  approaches  cannot  provide  information  on  intra‐ household dynamics (Gaddis, 2016). Furthermore, measuring multidimensional poverty at the individual  level  requires  multiple  decisions  regarding  dimensions,  indicators,  weights  and  cut‐offs,  among  others  (Ravallion, 2011).   In summary, the present model of welfare measurement may hide differences in poverty by sex by  not providing individual‐level information. While the ability to disaggregate or assign household spending  or income to individuals is limited, the present paper explores how existing data, globally representative  and harmonized at the global level, can shed light on gender differences by looking across the lifecycle and                                                               10 The limited agreement on how to estimate equivalence scales (Deaton and Paxon 1996, Deaton 1997) results in a variety of  equivalence  scales  that  are  not standard and  lead  to  different results  across  countries,  as  poverty  metrics  are  sensitive  to  the  equivalence scale used. Varying the economy of scale parameter may change the relative poverty risks of different demographic  subgroups of the population, notably the elderly and children (Lanjouw et al. 2000).  5    how other indicators of welfare can provide important insights into the way men and women experience  poverty.   How women and men experience poverty has multiple dimensions  Understanding how different individuals experience poverty is crucial for the design of policies to  reduce poverty. Gender differences are among the most important. Gender inequalities make women and  girls  more  vulnerable  than  men  and  boys  to  poverty  (World  Bank,  2011)  and  they  affect  how  men  and  women react to changes in poverty status. Differences in gender norms, intra‐household division of assets,  work and responsibility and relations of power drive these disparities (Grown, 2014). In many countries,  females  have  lower  levels  of  education,  lower  ownership  and  control  over  assets,  and  lower  social  indicators than men. Bargaining power is affected by control of resources (e.g. assets and income), legal  rights, skills and knowledge, the capacity to acquire information, education, etc. Social norms also set the  context  of  intra‐household  negotiation  over  time  allocations,  resources,  and  access  to  labor  markets  (Quisumbing, 2010). Social policies that facilitate universal access to services and mitigate shocks can serve  to  level  the  playing  field  and  change  both  social  norms  and  bargaining  power.  A  few  examples  include  policies  providing  adequate  water  and  sanitation  in  schools,  as  in  Almeida  and  Oosterbeek,  2016,  conditional  cash  transfer  programs  where  the  benefits  are  given  to  women  such  as  the  Progresa/Oportunidades program in Mexico, or unemployment insurance and social pensions.   Access  to  and  control  over  income  and  assets  is  an  important  component  of  welfare  especially  when a household dissolves, whether due to separation, divorce or death. This frequently determines the  livelihoods  available  to  members  of  household,  and  influences  the  distribution  of  resources  within  the  household (Deere et al. 2012). Furthermore, it underpins women’s greater vulnerability to poverty. Agbodji  et  al.  (2013)  show  that  inequalities  in  education  and  employment  largely  explain  gender  differences  in  poverty in Burkina Faso, while differences in access to assets and credit are the main sources of gender  differences in Togo.   Gender inequalities in labor markets also contribute to women’s greater vulnerability to poverty.  Evidence suggests that even after controlling for individual characteristics, women in Latin America have a  lower probability of participating in the labor market, a lower probability of being formal workers, and lower  hourly wage remuneration (Costa et al., 2009). Moreover, because women are more likely to be informally  employed,  they  are  also  more  prone  to  be  excluded  from  non‐wage  benefits  such  as  health  insurance,  pensions, paid sick leave and maternity leave (ILO 2016). Women are more likely to be providers of unpaid  care within the household (for children, those with disabilities and the elderly) (as shown in World Bank  2012). Tax policies also affect women and men differently over the lifecycle, and may not take into account  transitions in roles and household types. For instance, the presence of children in combination with the tax  treatment of the household’s second earner in systems that tax the household’s joint income, may lead to  further fall in women’s labor force participation (Grown and Valodia, eds. 2010).   Since specialization in any activity typically requires costly and considerable investments, gender  differentials  in  early  investments  can  result  in  larger  gender differentials  later  in  life.  Lokshin  and  Mroz  (2003)  examine  how  a  spectrum  of  gender  differences  vary  across  income  groups  over  the  lifecycle  in  Bosnia  and  Herzegovina.  The  results  suggest  that  the  main  source  of  gender  inequality  comes  from  different investments in girls’ and boys’ education that increase with declines in income levels. At the same  time, single women that come from poor households could be at a great risk of poverty because of limited  labor market opportunities available to them compared than those available for males (Rosenzweig and  Wolpin, 1994).  6    As it can be seen, much of the literature on gender differences and poverty are based on specific  countries or case studies, and global or regional studies are infrequent11. The goal of the present paper is  to expand this discussion to the bulk of the developing world and have a more global picture of poverty  and gender. At the same time, the study makes regional comparisons that shed further light on critical  policy concerns.  Data sources  This study uses the Global Monitoring Database (GMD), which is a collection of globally harmonized  household  survey  data  developed  by  the  World  Bank’s  Poverty  and  Equity  Global  Practice.  The  GMD  contains  a  combined  sample  of  104  household  surveys  containing  records  representing  6.8  million  individuals from 89 developing countries. Full details on the background of the GMD are given in Castañeda  et al (2018). A crucial feature of the GMD is that, in general, the welfare aggregates are the same as those  used  to  compute  the  poverty  estimates  that  the  World  Bank  publishes  via  PovcalNet  and  the  World  Development Indicators.12,13  These aggregates  are based on  a money‐metric measure of welfare,  either  household per capita consumption or income, depending on the concept used to measure national poverty  in each country. The analysis in this paper uses those surveys in the GMD collected in 2009 or later in an  attempt to balance the competing goals of increasing global coverage while minimizing error that arises  from extrapolating poverty figures forward to 2013.14   The present version of the GMD is missing several labor variables in Sub‐Saharan Africa. To rectify  this,  a  process  is  underway  to  integrate  an  additional  data  set  (the  International  Income  Distribution  Dataset) into the GMD. For this study, additional information on labor and education outcomes was merged  from this additional dataset for 17 sub‐Saharan African countries.15   It is important to note that regardless of the source, in several cases the labor information available  is of insufficient quality to include the survey in the analysis. As economic empowerment is a key feature  of household composition, particularly when the economic typologies of households is applied (see Section  4  below),  surveys  were  discarded  if  reported  labor  market  outcomes  appeared  inconsistent  with  other  sources of data for the country.16 For the 89 countries covered in the GMD a total of 18 were dropped due                                                               11 One of the few examples of regional work include ECLAC (2016) report including the poverty femininity index for Latin America  and the Caribbean.   12 Important exceptions are India and China. In China, the analysis is based on the China Household Income Project Data from 2013,  which is publicly available. However, the poverty line has been determined such that the poverty rate matches the official World  Bank estimates (See Castaneda et al, 2018). For India, the data in this study is taken from schedule 10 of the Indian National Sample  Survey,  because  it  contains  information  on  labor  market  outcomes.  As  in  China  the  poverty  line  is  set  at  the  percentile  corresponding to the official World Bank estimates, which in India are derived from schedule 1 of the National Sample Survey.   13 The term welfare refers to either income or consumption per capita, depending on which measure is used by the country for  their national estimates. For more information on how these welfare aggregates are constructed, see Ferreira et al (2015).  14 As the GMD is updated when new surveys become available and are harmonized, it is important to note the ‘vintage’ of the data  set used. Specific results of this analysis could vary as new data sets are added to the GMD although it is not expected that the  overall story would be affected. The poverty and gender analysis presented here is derived from the September 2016 version of  GMD with estimates of poverty figures lined up to (extrapolated to 2013).  15 The countries are: Burkina Faso, Chad, Republic of Congo, Democratic Republic of Congo, Ethiopia, Guinea, Malawi, Mauritius,  Niger, Nigeria, Rwanda, Senegal, Sierra Leon, South Africa, Sudan, Tanzania, and Uganda. The I2D2 data set has been used for  previous work on gender and labor at the WB.   16 Surveys for five countries were discarded because information on each individual’s primary activity was either not present in the  data or missing for more than 30 percent of the observations. Surveys from an additional two countries were discarded because,  for more than ten percent of individuals, information on employment status was present even though the person’s primary activity    7    to  quality  concerns  for  some  of  the  analysis  in  this  study  (particularly  the  analysis  involving  economic  participation variables). This reduced the sample to 71 countries. for any analysis including labor‐related  variables. For all other analysis the full 89 countries sample is used17.   Figure 1 shows the final sample. Tables 1 and 2 in the appendix show the nature of the sample and  the  sample’s  coverage  in  number  of  countries  and  population  based  on  figures  from  the  UNDESA  Population  Division.  Countries  in  the  sample  have  a  total  population  of  4.8  billion  persons,  roughly  75  percent of the developing world population of 6.5 billion. Nearly 78 percent of the sample originates in  middle‐income countries, and East and South Asia account for nearly two thirds of the sample. The GMD  sample has high regional coverage of developing countries in South Asia, East Asia and the Pacific, Latin  America and the Caribbean, and Europe and Central Asia (above 87 percent); and partial coverage of Sub‐ Saharan Africa (74 percent). Because of low coverage in Middle East and North Africa (4.1 percent), results  from this region are not presented18.    Figure 1: Coverage of Data of the GMD database      Depending on how each country measures poverty, welfare aggregates are based on household  per  capita  consumption  or  income.  For  all  of  them,  poverty  is  defined  based  on  whether  per  capita  household welfare, converted to international dollars using 2011 PPP conversion factors, falls below the  poverty line. The World Bank uses the international poverty line (IPL_ of $1.90 per person per day, which  corresponds  to  the  mean  of  the  poverty  lines  found  in  the  poorest  15  countries  ranked  by  per  capita  consumption, to define extreme poverty. For the remaining of the paper, references to poor individuals of                                                               was coded as ‘not working’ suggesting miscoding in these surveys. Six other countries had to be dropped since, in their surveys,  either the share of adults out of the labor force was less than 10 percent or all adults were reported as being out of the labor force.  These surveys may have used non‐standard recall periods for the labor statistics. Finally, due to a miscoding of employment status  that made it impossible to distinguish between unpaid, paid, and self‐employed workers in the survey data, another five countries  had to be dropped from the analysis.  17 The sample used is noted for each table and figure in the paper.  18  Regional  aggregates  follow  the  World  Bank  geographic  regions  classification  (see  http://www.worldbank.org/en/where‐we‐ work).  8    households will be with regards to the IPL (extreme poverty). As will be discussed in more detail in Section  2 below, all persons in poor households are considered to be poor and all persons in non‐poor households  are considered to be to be non‐poor. This assumes that all household members enjoy the same standard  of living, which, as discussed below, may understate the gender dimensions of poverty.   Gender Profiles of the Poor   Globally, the number of people living on less than $1.90 a day (below the International Poverty  Line)  is  654.9  million,  which  corresponds  to  12.5  percent  of  the  total  population  included  in  our  GMD  sample. Table 1 shows that nearly half of the poor live in Sub‐Saharan Africa (51.3 percent or 302.7 million),  followed closely by South Asia (251.6 million). Slightly more than half of the poor are women (330 million),  and men account for 49.7 percent of the poor (325 million). Poverty rates for females and males are similar  (12.8  and  12.3  percent,  respectively).  These  rates  vary  across  regions,  but  gender  differences  are  only  statistically  significant  in  South  Asia,  where  female  poverty  rates  are  15.9  percent,  compared  to  14.7  percent for males. Worldwide, this translates to 104 women living in poor households for every 100 men.  In South Asia, 109 women live in poor households for every 100 men19.    Household‐level information can provide relevant insights when it comes to the gender profiles of  the poor. Although, in the aggregate, female and male poverty rates are very similar, as shown in the tables  below20, they mask variations according to individual characteristics, which are helpful to start developing  a  more  disaggregated  understanding  of  potential  differences  between  men  and  women  in  relation  to  poverty.     Table 1. Proportion (and number) of poor population, poverty rates, and distribution of the poor by sex and region.  1.a. Population living in poverty by sex     Number of  % poor of  Female  Male  Female  Male  poor  population  poverty   poverty  share of  share of  (millions)  rate  rate  poor  poor  East Asia and Pacific  67.6  3.6  3.6  3.6  48.8  51.2  Europe and Central Asia  3.3  0.8  0.8  0.8  51.6  48.4  Latin America and Caribbean  29.4  5.3  5.5  5.2  51.8  48.2  Middle East and North Africa  0.3  1.9  2.0  1.9  50.7  49.3  South Asia  251.6  15.3  15.9  14.7  50.7  49.3  Sub‐Saharan Africa  302.7  43.2  43.4  42.9  50.2  49.8  Total  654.9  12.5  12.8  12.3   50.3   49.7                                                                     19 These numbers refer to the weighted population ratio in the GMD dataset. As a reference, the population ratio (males per 100  females)  was  estimated  at  101.5  for  2015,  variating  from  103.6  for  lower‐middle  income  countries,  to  98.8  for  low‐income  countries. The ratio for South Asia was estimated at 106.2 (Source: United Nations, Department of Economic and Social Affairs,  Population Division (2017). World Population Prospects: The 2017 Revision, custom data acquired via website)  20 As noted earlier, the analysis assumes that all persons living in poor households are poor and all persons in non‐poor households  are  non‐poor.  Therefore,  female  and  male  poverty  rates  are  defined  as  the  percentage  of  women  and  men  who  live  in  poor  households.  9    1.b. Regional distribution of the poor by sex     Female  Male   Total  East Asia and Pacific  10.0  10.6  10.3  Europe and Central Asia  0.5  0.5  0.5  Latin America and Caribbean  4.6  4.3  4.5  South Asia  38.7  38.2  38.4  Sub‐Saharan Africa  46.1  46.3  46.2  Total  100  100  100  Note: Total sample 89 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    The small differences we observe in the general numbers (disaggregated by sex alone) reflect the  facts that: (i) poverty is measured at the household level and by assumption all household members are  classified as either in or out of poverty, and (ii) the ratio of males to females is roughly 50/50 in both poor  and non‐poor households, (iii) 50 percent of the poor are children, with no observed gender differences  in the poverty headcount rate21. Measuring poverty at the household level assumes no intra‐household  inequalities in access to income, consumption and other entitlements. Hence, gender differences in poverty  rates are muted when looked through the lens of household‐level poverty.   Where are the gender differences? Demographic characteristics  Differences in poverty rates between women and men become more salient as we start looking at  different  population  subgroups  by  available  demographic  and  other  characteristics.  For  example,  take  residence. Globally, we can observe that the majority of the poor live in rural areas, and 18.2 percent of  rural residents live on less than $1.90 a day. The corresponding rate for urban residents is 5.5 percent. This  geographic difference in poverty rates, combined with the concentration of the poor in rural areas, means  that about 80 percent of the poor live in rural areas, compared with 55 percent of the total population.  Female poverty rates are slightly higher than male poverty rates in both urban (5.7 for women and 5.4 for  men) and rural areas (18.7 for women and 17.9 percent for men).  Women represent a larger share of the  poor in urban areas, and men represent a larger share of the poor in rural areas (Figure 2b). However, these  differences are not statistically significant at the global level. In all regions, poverty rates are higher for  women than for men. Gender differences, however, are again only significant in South Asia where female  poverty rates are about 1 percentage point higher in both urban and rural areas.   We also know that the poor tend to be young, and children are particularly at risk for poverty in  the sample of 89 countries. Over one in five girls and boys ages 0‐14 live in a poor household and they  represent 44 percent of the poor population. As already documented by Newhouse et al (2017) using the  same dataset, 19.5 percent of all children younger than 18 are estimated to live on less than $1.90 per day,  a bit over double the estimate for adults (9.2 percent). Girls and boys are consistently poorer than adults  and seniors, and poverty is higher for children younger than 5 years of age, regardless of sex22. Among  females, girls under 15 are the poorest. Their poverty rate  is 8.5 percentage points higher than that  of  young women age 15‐24, and over 14 percentage points higher than that of senior women (only 6.7 percent                                                               21 See Newhouse et al (2016) and Castañeda et al (2018)  22 In this paper/section, children are individuals aged 0‐14, young adults are 15‐24, adults are defined as individuals ages 18‐59,  seniors are 60 and above. Prime‐working age individuals are 25‐54 and mature individuals are between 55 and 60 years of age.   10    of senior women are poor). The same pattern holds for males. Boys under the age of 15 are the poorest  and  their poverty  rate  is 8.4 percentage points higher than  that  of young men  ages 15‐24 and  over 12  percentage points higher than that of senior men (only 7.3 percent of senior men are poor).     Figure 2. Poverty rates and geographic distribution of the poor by sex  2.a. Poverty rate geographic area and sex  2.b. Geographic distribution of the poor by sex    20 18.7 17.9 100 20.2 19.8 80 15 Percentage Percentage 60 10 5.7 40 79.8 80.2 5.4 5 20 0 0 Urban Rural Urban Rural Female Male Female Male Rural Urban Note: Total sample 89 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    Children are the poorest across all regions, but the patterns vary by region (Appendix Figure A1).  For example, in Sub‐Saharan Africa, 49.3 percent of girls and 49.5 percent of boys live in poor households  and boys represent a slightly larger share (51 percent) of poor children than girls do. Differences with other  age groups are even starker than the global ones: boys and girls under 15 years of age are 10 percentage  points poorer than their young adult (15‐24) counterparts, and girls are 17.2 percentage points poorer than  females above 60. In contrast, in South Asia, girls are poorer than boys (22.2 and 20.1 percent, respectively)  and more numerous than boys among the poor (50.5 percent), but differences in poverty rates between  children and older adults —although sizable—are smaller than in other regions.         11    Figure 3. Female and male poverty rates by age group  25 20 15 10 5 0 0‐4 5‐9 10‐14 15‐19 20‐24 25‐29 30‐34 35‐39 40‐44 45‐49 50‐54 55‐59 60‐64 65‐69 70‐74 Women Men   Note: Total sample 89 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    More  importantly,  introducing  age  as  an  element  when  measuring  poverty  starts  to  reveal  important gender differences. Poverty decreases with age, especially between childhood and adulthood  but it decreases at different ages for women and men. Poverty rates decrease sharply for women and men  as they reach adulthood and tend to stabilize after 50 years of age. By age 25 (and up to age 34), women  are two percentage points poorer than men, a significant and sizeable difference. In this age group, there  are, on average, 120 women living in poor households for every 100 men. This gap coincides with the peak  productive and reproductive ages of men and women, and can be related to factors such as household  formation and income generation for both men and women, and the implications of such processes on  their welfare. For example, it has been well documented that women’s labor force participation goes down  during their reproductive years, particularly when they have young children (see among others Aguero and  Marks 2008, Goldin  and  Katz 2002). This pattern is  consistent across regions,  but gender differences  in  poverty rates vary widely. For the 20‐34 age group, the average gender poverty gap ranges between 0.12  percentage points in Europe and Central Asia to 7.1 percentage points in Sub‐Saharan Africa (see annex for  graphs per region).   If we are able to see differences at the regional level, does the variation increase further when  looking within the regions to the country‐level differences? Not much. As in the larger groupings, female  and male poverty rates are similar in most countries for which we have data available. Figure 4a shows that  gender  differences  in  poverty  rates  are  rather  small  when  all  ages  are  averaged  and  poverty  rates  are  disaggregated  only  by  the  sex  of  household  members.  More  interestingly,  consistent  with  overall  and  regional patterns, gender differences in poverty rates at the country level are more evident when focusing  on individuals aged 25‐34 (Figure 4b). Women in this age group are at least one percentage point poorer  than men in 65 of the 89 countries included in the GMD sample.   The gap in poverty rates between men and women aged 25‐34 is wider in the poorest countries.  Female poverty rates are between 5 and 20 percentage points higher than male poverty rates in 17 of the  countries  included  in  the  database.  These  are  also  the  countries  with  overall  poverty  rates  above  35  percent. Except for Haiti, all these countries are in Sub‐Saharan Africa.       12    Figure 4. Gender differences in poverty rates  4.a. Poverty rates difference (male‐female). All ages  4.b. Poverty rates difference (male‐female). 25‐34 age  group  Male poverty is higher Male poverty is higher Female poverty is higher Female poverty is higher 20 15 10 5 0 5 20 15 10 5 0 5         Total poverty >35  Notes: The dark lines indicate a total poverty rate higher than 35 percent. Total sample 89 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.     In later life, gender differences in global poverty rates tend to disappear and the percentage of  poor women is slightly lower than that of men. Again, the global numbers mask regional differences, partly  because of the population composition in each region, and life‐expectancy differences by sex. For example,  the  difference  in  poverty  rates  between  women  and  men  age  60  and  above  is  small  across  all  regions,  except for Sub‐Saharan Africa, where men are 8 percentage points poorer than their female counterparts  and where they represent a larger share of the poor than women. However, in this region, this age group  accounts for about five percent of the population and four percent of the poor population, with no gender  differences in either population shares.   What else do we know of men and women in the age group where the greater differences can be  observed? We know that about 68 percent of women and men age 18 or above are married, and that by  age 70 percent of the poor of that same age are married23. For those of a younger age, we find that ten  percent of poor girls are married, compared with five percent of poor boys. For both, these rates are higher  than those in the total population (six and two percent respectively). Figure 5 summarizes marital status  for the poor. On average, we see small and not significant differences in poverty rates between women  and men when looking at marriage and cohabitation. Differences arise when looking at those who have                                                               23 Globally, the average mean age of marriage is of 26 years of age (source World Bank Genderstats)  13    never married (men more frequently than women, of which one third are living in India), those who are  divorced or separated (women representing the majority of the poor in that group, a quarter of them being  in Latin America and the Caribbean), and those who are widowed (women more frequently than men).     Figure 5. Distribution of the poor by sex and marital status (ages 15+)  100 2.3 10.2 90 1.0 3.3 80 28.5 16.9 Percent of poor 70 2.7 2.4 60 50 40 30 66.8 65.7 20 10 0 Women Men Married Living together Never married Divorced/ separated Widowed   Note: Total sample 89 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    A  focus  on  gender  differences  in  poverty  through  the  lifecycle,  as  captured  by  age  transitions  (childhood  to  adolescence,  to  adulthood,  to  elder  years)  and  the  related  changes  in  own  household  formation (marital status and living arrangements, and presence of children), reveals meaningful gender  differences in poverty rates.   Early marriage is correlated with higher poverty for girls and boys, and marital shocks at that age  make girls extremely vulnerable to poverty. Girls who are married or widowed in the 15‐17 age group (only  one percent of all poor girls) are 11.2 and 30.6 percentage points more likely to live in poor households  compared to the average young women of that same age, among whom the most frequent marital status  is single or never married24. Married young males have poverty rates 17 percentage points higher than the  average men of that same age group. But, contrary to what we observe with girls, poverty rates are lower  for the less than one percent of boys (0.13 percent) who report being divorced or widowers.   Figure 6 shows the impact of changes in marital status on other age groups, and how certain life‐ events at specific age groups correlate with higher poverty rates. Marriage is the most common marital  status for women and men aged 18‐64 (as noted by the size of the marker), and for both men and women,  widowhood  when  experienced  in  that  age  group  shows  higher  poverty  rates.  For  women,  divorce  or  separation  also  increases  their  poverty  level  (marginally)  when  compared  with  those  who  are  married,  whereas  poverty  rates  are  lower  for  men  who  are  divorced  or  separated  than  for  their  married  counterparts.  Divorce  and  separation  affect  women  more  negatively  than  men,  but  do  not  necessarily  translate into higher poverty rates for women. Yet, divorced/separated women aged 18‐49 are more than                                                               24 Marital status is only available for individuals 15 years old and above in the GMD. The data refers to marital status at the time of  the survey.  14    twice as likely to be poor than divorced men in that same age group. For women, widowhood, at all ages is  a poverty increasing factor, although of declining value as women age. For men and women, remaining  single by age 50‐64 puts them at a higher poverty rate than their married peers of the same age.    Figure 6. Female and male poverty rate by age group and marital status  6.a. Female poverty rate  Poverty rate for age group 50 45 40 35 30 25 Poverty rate 20 15 10 5 0 Never married Never married Never married Never married Married Divorced/separated Married Divorced/separated Married Divorced/separated Married Divorced/separated Living together Widowed Living together Widowed Living together Widowed Living together Widowed 15_17 18_49 50_64 65+     6.b. Male poverty rate  50 45 Poverty rate for age group 40 Poverty rate 35 30 25 20 15 10 5 0 Never married Never married Never married Never married Divorced/separated Divorced/separated Divorced/separated Divorced/separated Widowed Widowed Widowed Widowed Married Married Married Married Living together Living together Living together Living together 15_17 18_49 50_64 65+   Notes: The size of the dot represents the relative weight of each group within the total poor for the age group. Total  sample 89 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.  15    These results suggest that early marriage is correlated with higher poverty rates for girls and boys  alike, and that marriage and childbearing is correlated with higher poverty rates for men and women of  peak  childbearing  and  reproductive  age  (18‐49  years  old).  Poverty  rates  for  women  in  this  age  group  ‐ irrespective of marital status‐ are 3.4 and 3.9 percentage points higher than those for women in the 50‐64  and  65+  age  groups,  respectively.  Poverty  rates  for  males  of  peak  reproductive  age  are  2.5  and  2.0  percentage points lower than men in older age groups. On the other hand, married men and women in the  50‐64  age  group—an  age  group  when  the  likelihood  of  having  young  dependents  in  the  household  decreases—face poverty rates between 3 and 5 percentage points lower than their married counterparts  at peak childbearing and reproductive years.   Where are the gender differences? Economic characteristics   Gender differences in labor force participation and employment are well documented (World Bank  2011), and these differences impact women’s ability to access and manage resources. Education gaps, on  the  other hand, have been closing  over time. Worldwide,  there  are no gender differences in education  enrollment  rates  between  girls  and  boys  (World  Bank  Gender  Statistics  2017).  But  a  closer  look  at  the  gender profiles of the poor through economic characteristics shows additional differences that build on  those observed in terms of demographic characteristics.25 Educational achievements and income‐earning  capacity (represented by employment status) are measured at the individual level in household surveys,  allowing for inter‐personal comparison and a broader understanding of well‐being.   At  a  first  glance,  we  see  that  formal  education  is  inversely  correlated  with  poverty,  but  the  association between employment and poverty varies by sex and type of employment. In the GMD dataset,  41 percent of the poor population aged 15 and above have no education. The poor account for nearly a  quarter of those with no education, and women are almost two thirds of the population, poor and non‐ poor, without any education. Globally, male poverty rates are slightly higher than female poverty rates at  all levels  of education. For example, in  South Asia, the  poverty rate for men with  primary  education or  above are higher than for women with same education levels, the same can be seen for men with secondary  and tertiary education. However, these differences are not statistically significant.   Female  and  male  poverty  rates  decline  sharply  as  education  increases,  especially  for  women.  Overall, individuals with tertiary education are unlikely to be poor, as only 1 percent of women and 1.4  percent  of  men  with  tertiary  education  live  under  the  poverty  line.  Interestingly,  the  share  of  women  among the poor diminishes with education, but the opposite is true for men. Poor women represent 62.3  percent of the poor population ages 15 and above with no education, but only 36.9 percent of those with  tertiary education. Across all age groups, women with no education are a larger share of the poor (see  figure 7 for prime working age group). Men, on the other hand, comprise 38 percent of the poor with no  education and 63 percent of the poor with tertiary. Notably, as more population reaches primary education  (e.g. looking at the younger age groups), women’s share of the poor is higher than for older cohorts. These  patterns are, as before, driven by the two regions where most of the poor are concentrated, namely South  Asia and Sub‐Saharan Africa (Annex Figure A2). In East Asia and Pacific, the share of women among the  poor  decreases  sharply  when  moving  from  no  education  to  primary  education,  but  remains  stable                                                               25 The sex‐disaggregated statistics on employment status used here do not reflect the new definitions of work and employment  adopted by the 19th International Conference of Labour Statisticians (ICLS) in 2013. These new definitions restrict employment to  production  of  goods  and  services  for  pay  new  definition  of  employment  and  broadens  the  definition  of  work  to  encompasses  volunteering, own production of goods and services, unpaid trainee work and other forms of work. In addition, statistics will no  longer  refer  to  ‘inactive’  population,  instead  they  will  report  on  population  ‘out  of  the  labor  force  that  the  household  surveys  included in the 2013 version of the GMD predated these new definitions.   16    afterwards (around 47 percent). Europe and Central Asia also follows the same pattern, but unlike the other  regions, women represent the majority of the poor with tertiary education (58 percent).     Table 2. Poverty rates by region, sex and educational level (ages 15+)     Female  Male     No  Primary  Secondary  Tertiary  No  Primary  Secondary  Tertiary  Education  Education  East  Asia  and  6.6  3.5  2.6  0.7  7.7  3.8  2.5  0.6  Pacific  Europe  and  1.0  0.3  0.4  0.1  1.2  0.5  0.4  0.1  Central Asia  Latin  America  7.9  5.5  2.6  1.0  8.4  5.0  2.0  1.0  and Caribbean  South Asia  20.5  14.1  7.9  1.7  21.9  16.4  9.7  2.1  Sub‐Saharan  52.5  43.0  28.8  9.9  52.5  43.0  33.4  14.9  Africa  Total  23.1  8.8  5.8  0.9  25.6  9.5  7.2  1.4  Note: Total sample 89 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    Figure 7. Female share of the poor by educational level and age group (25‐54 ‐prime working age) 70 60 50 25‐34 40 35‐39 30 40‐44 45‐49 20 50‐54 10 0 NoEduc Primary Secondary Tertiary   Note: Total sample 89 countries.  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    In the prime productive years, between 25 and 54 years of age, while the vast majority of poor  men  are  engaged  in  paid  or  self‐employment,  over  half  of  poor  women  are  not  in  the  labor  force  (not  employed, seeking a job or available for employment)26. The relative importance of these different types  of  relationship  to  the  labor  force  varies  by  sex  (Figure  8).  Globally,  40  percent  of  poor  men  are  self‐ employed compared with only 19 percent of women. Sub‐Saharan Africa and South Asia account for 83.5                                                               26 There are no gender differences in pattern between rural and urban residence and employment status.  17    percent of poor self‐employed men, but only 56 percent of poor self‐employed women. But poor women  in South Asia and Sub‐Saharan Africa account for 83 percent of the poor women out of the labor force.    Figure 8. Distribution of the poor by sex and employment status (ages 25‐54)  100 10.3 80 50.1 12.4 Percent of poor 60 40.2 40 17.8 20 19.0 34.9 11.7 0 Women Men Paid worker Self‐employed Unpaid worker Unemployed Out of labor force   Note: Sample of 71 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    Table 3 shows that poverty rates follow a similar pattern for both women and men when we look  at their labor market status. Unpaid workers are most likely and paid workers least likely to live in poor  households.  Unpaid  workers  have  the  highest  female  and  male  poverty  rates  across  the  different  employment categories (21.6 and 21.9 percent, respectively). Unemployed women tend to be less poor in  Sub‐Saharan  Africa,  and  both  unemployed  women  and  employed  men tend  be  less  poor  in  South  Asia.  Unemployed men in East Asia Pacific are most likely to live in poor households (but they represent a small  share of the population). Overall poverty rates are the lowest for female and male paid workers (3.2 and  5.2 percent, respectively).   Globally, male poverty rates are higher than female poverty rates across the different labor market  related categories (including for those out of the labor force). The biggest statistically significant average  gender gaps are observed in those employment categories where both women and men represent a larger  share of the poor. Among paid workers, male poverty rates globally are 2 percentage points higher than  female ones,  however this is reversed  in South Asia  and Sub‐Saharan Africa. Among the self‐employed,  male  poverty  rates  are  0.4  percentage  points  higher  than  female  ones  and  such  pattern  (with  slightly  different magnitudes) is consistent across regions, except for Sub‐Saharan Africa where women have higher  poverty rates. This is an indication that, in most cases, self‐employment is not a deliberate strategy for  advancement for men but rather the only available option for employment. On the other hand, men out of  the labor force are, on average, 2 percentage points poorer than women in the same situation. Regionally,  this holds in South Asia and East Asia but is strongly reversed in both Latin America and Sub‐Saharan Africa.         18    Table 3. Poverty rates by location and employment status, prime working age (25‐54)     Female  Male     Paid  Unpaid  Self‐  Unempl.  Out  of  Paid  Unpaid  Self  Unempl.  Out of  worker  worker  empl.  labor  worker  worker  empl.  labor  force  force  East Asia and  1.1  6.2  3.0  2.6  4.5  1.6  6.4  4.0  7.4  4.0  Pacific  Europe  and  0.1  2.2  0.4  1.1  0.4  0.1  3.0  0.6  1.3  0.6  Central Asia  Latin  0.6  12.8  3.0  9.8  6.1  0.7  24.3  4.6  15.9  9.7  America  and  Caribbean  South Asia  16.6  14.8  10.4  7.0  13.3  14.0  16.5  11.8  6.7  9.5  Sub‐Saharan  28.8  54.2  46.7  32.1  40.9  25.6  54.2  41.3  33.8  42.0  Africa  Total  3.2  21.6  11.2  7.9  11.1  5.2  21.9  11.6  10.4  13.2  Note: Sample of 71 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.  What explains gender differences in poverty rates through the lifecycle?   An initial look at the data indicates that gender differences in poverty appear to relate to age, in as  much as age relates to life events such as marriage and to participation in economic activity. The previous  analysis examined unconditional correlations between gender differences in poverty and demographic and  economic characteristics. We now turn to conditional correlations, estimated from probit regressions of  poverty status among adults 15‐64 and demographic and economic characteristics. Since the relationship  between  poverty  and  those  characteristics  is  complex  and  interwoven,  the  results  should  not  be  interpreted as causal relationships. However, they can provide useful information to explore the factors  that help explain observed gender differences in poverty among different age groups. The regression uses  individual‐level data and regresses the poverty status (whether the individual lives in an extremely poor  household or not) on a set of household and individual characteristics.   The  analysis  compares  the  unconditional  results  with  three  specifications.  The  first  baseline  regression includes as control variables a set of country dummy variables, an urban dummy, and the highest  category  of  education  attained  by  a  household  member27.  Educational  attainment  is  divided  into  four  categories, no education, primary, secondary and tertiary education completed. The second specification  adds the dependency ratio of the household (presence of children and elderly), as well as a dummy for the  presence  of  adults,  as  controls.  The  third  adds  the  individual’s  economic  activity  category,  which  distinguishes between out of the labor force, unemployed, paid employee, or self‐employed. In each case,  regressions  are  estimated  separately  for  women  and  men  to  generate  estimated  average  predicted  probabilities holding the control variables constant.  What we find is that girls and young women face a poverty penalty that cannot be explained solely  by the characteristics that are controlled for, or by the presence  of children in the household. Figure 9  shows how the female poverty penalty, defined as the simple difference between predicted female and                                                               27 As education is age‐dependent, and we are including individuals who might still be in the process of completing their education  (e.g. those younger than 25), we choose the highest level of education at the household level instead of individual education.  19    male  extreme  poverty  rates,  varies  through  the  lifecycle  when  controlling  for  different  individual  and  household characteristics. When looking at simple differences without controls, young women suffer from  a  sharp  rise  in  the  female  poverty  penalty  between  the  ages  of  20  and  30,  from  about  0.4  to  over  2  percentage  points.  This  penalty  then  falls  and  ultimately  disappears  by  age  40.  Moving  from  the  unconditional difference to the base specification that includes country effects and household education  slightly  slows  the  increase  in  the  gender  disparity  between  ages  20  and  30.  This  likely  results  from  controlling for country dummies, to the extent that poor women in their twenties are disproportionately  prevalent in poorer countries, where young women face larger penalties in absolute terms. Controlling for  household dependency ratio confirms that the pronounced spike in the female poverty penalty between  the ages of 20 and 30 is due to the increased presence of young children. In this specification, however,  girls and young women still face a 0.5 to 1 percentage point higher poverty rate between the ages of 0 and  15. Furthermore, when controlling for the individual’s economic activity, women are a full percentage point  more likely to be poor than men, all the way from birth until age 45. This is consistent with a higher share  of men entering the labor force, and that labor force participation lifting more men than women out of  poverty,  particularly  between  the  ages  of  15  and  19.  To  sum  up,  there  is  an  observed  female  poverty  penalty, which increases with age and peaks at the 20‐30 age group. Part of the sharp increase is due to  the presence of young children; however, across all specifications we can observe a poverty penalty of 0.5  to 1 percentage point on girls and young women ages 0 to 15.     Figure 9. Difference between female and male poverty rates (poverty penalty), by age group and specification   3.0   2.0 Percentage points 1.0 0.0 ‐1.0 ‐2.0 0‐4 5‐9 10‐14 15‐19 20‐24 25‐29 30‐34 35‐39 40‐44 45‐49 50‐54 55‐59 60‐64 65‐69 70‐74 75‐79 80+ Age group Unconditional Base specification Base plus dependency ratio Base plus dependency ratio and economic activity Source: WB Staff’s calculations based on GMD.  Notes: The Y axis represents the difference between predicted extreme poverty rates for women and men by age  group, based on separate r. Sample of 71 countries  Household Type and Gender: Looking beyond headship  Lessons  from  the  individual‐level  analysis  indicate  that  household  composition,  particularly  the  presence of dependents like young children, plays an important role when it comes to looking at gender  differences in poverty through the lifecycle. In this section, we further explore household characteristics  and  composition  to  expand  on  gender  differences  when  it  comes  to  poverty.  We  seek  to  expand  on  20    traditional headship measures, which have proved to be of limited use, to new ways of looking at household  composition that might be more informative28.  Relying  on  self‐reported  headship  for  understanding  gender  differences  in  poverty  hides  substantial differences related to the type of households in which individuals live.29 In the first place, looking  at just headship does not account for the reasons why the household is headed by a particular individual  (e.g. absence of a partner due to migration, family conflict leading individuals to leave their families, or  others). Second, by being in most cases self‐reported, household headship reflects social norms and views  about who is understood as the head of the household (e.g. the breadwinner, the main decision‐maker,  the oldest man, etc.). These norms may vary across countries, within countries, or across income groups,  and might privilege one sex over the other30. If we look at self‐reported household headship, we can see  that female‐headed households are only a modest share of all households (23 percent), and an even smaller  share of poor households (16 percent). Their poverty rate is lower than that of male‐headed households  (Table 4), but there is little else we are able to learn.    Table 4. Household poverty rate by self‐reported headship, and distribution of poor households by headship    Poverty rate  Share  of  poor  Share  of  total  households  households  Female headed households  5.8  16.4  23.5  Male‐headed households  9.0  83.6  76.5  All households  8.2  100  100  Note: Total sample 89 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    Understanding  the  different  ways  men  and  women  experience  poverty  requires  household  typologies that are neutral in relation to a normative or cultural view of household headship. Alternative  operational definitions of household headship typically include one or both of two distinct dimensions: the  demographic composition of the household, and the relative income/economic contribution to household  resources (Rogan, 2013; Budlender, 2003; Fuwa, 2000; Buvinic & Gupta, 1997; Handa, 1994, 1996; Posel,  2001; Rogers, 1995; Rosenhouse, 1989; Varley, 1996).   Fuwa (2000), for example, suggests that households can be broken into three distinct groups based  on the demographic composition of the household: those households with both male and female adult  residents; those with only adult female residents; and those with only adult male residents (all in addition  to  children  and  elderly  residing  in  those  households).  Similarly,  with  regard  to  economic  contribution,  households can be classified based on the sex of the person(s) in the household who contributes the highest  share of the total household income. The household’s income can therefore come from a male main or  sole  income  provider,  from  a  female  main  income  provider  or  from  joint  contributors  (as  proposed  by  Rogan, 2013; and Fuwa, 2000). Other studies (Grown and Valodia, 2010; Rogan, 2013) have constructed                                                               28 See Chant 2006, and Lampietti and Stalker, 2000 for a discussion on the issue.  29 A number of studies have contested the use of headship as a relevant analytical category for a number or reasons, including the  lack of comparable definitions of the terms ‘household’ and ‘head of household’; the ambiguity in the term ‘head of household’  when  the  assignment  of  headship  is  left  to  the  judgement  of  household  members;  and  the  fact  that  the  term  ‘head  of  the  household’ that do not reflect internal conflicts in the allocation of resources. See Buvinic and Gupta, 1997; Quisumbing et al.,  2001; Budlender, 2008.  30 Survey enumerators as well as survey respondents might be affected by these norms.  21    “hybrid” compositions trying to capture both the presence and gender of earners and the demographic  composition of those who are financially dependent in the household; one such designation is, for example,  the “dual‐earner” household meaning a married couple with dependent children. Based on the alternative  definitions  proposed  in  the  literature,  we  explore  two  household  classifications,  a  demographic‐based  classification and an economic‐based classification. The  demographic classification, is based on the adult  composition of the household. This typology uses the demographic characteristics of the household, taking  as  a  starting  point  the  age  and  sex  of  the  adults  that  live  in  the  household  (defining  adults  as  those  individuals of ages between 18 and 64), and distinguishing separate categories for elderly or seniors (those  of age 65 or above), and households with dependent children (younger than 18).   The second classification, takes the economic characteristics of the household as a starting point,  namely the presence and sex of all earners in the household. Earners are defined as any individual of age  15 or more that is engaged in economic activity. Households are then classified based on the presence of  both earners and non‐earner members who depend on the income earners (understanding as no earners  children younger than 18, seniors 65 or older, and/or household members 15‐64 who are not engaged in  economic activity).   Both  classifications  are  summarized  in  Table  5.  In  both  cases,  marital  status  is  included  in  the  specific analysis of some sub‐groups such as adult couple (which distinguishes between married couples  and other multiple adult households) in demographic terms, or couple‐earner (vs. other multiple earner  households), in economic composition terms.    Table 5. Household composition typologies  Demographic  Composition:  Sex  and  number  of  Economic Composition: Sex and number of income  adults (18‐64) in the household  earners (15+) in the household   One adult female  One female earner  One adult male   One male earner  Two adults of opposite sex   Two earners of opposite sex  Married or cohabiting couple  Couple earner  Other two adult combinations  Other two earners combination  Multiple adult households  Multiple earners household  ‐ Married or cohabiting couple and other adults  ‐ ‐ couple earner and other earners   ‐ Multiple adults   ‐ Other multiple earner  Only seniors (65+)  No earners  Only children (‐18)  Demographic household composition  Looking at poverty status through the lenses of the  demographic household typology shows that  adult couple households (two adults of opposite sex who are married or cohabiting) with children are the  largest share of poor households. These households are also overrepresented among the poor (meaning  the share among poor households is higher than the share they represent among all households). These  households represent 30.6 percent of all households, yet they account for 41.5 percent of households living  in poverty (figure 10). Furthermore, adult couple households with children and other adults (i.e. extended  family households), account for the second largest share among poor households (28.2 percent) and they  are also overrepresented among the poor making up 17 percent of the total households in the sample. On  22    the other hand, adult couple households without children, are less likely to be poor. Their share among the  poor is only 2 percent (compared with 8 percent of all households).   Adult  couple  households  with  children,  and  adult  couple  households  with  extended  family  and  children, together account for 70 percent of poor households. Sole female adult households with children  are only 6 percent of poor households, which is double their share of total households.     Figure 10. Distribution of poor households by demographic household typology     Note: Numbers in parenthesis refer to the share of each type in the total number of households. Total sample 89  countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    The  demographic  household  classification  clearly  indicates  that  the  presence  of  children  in  a  household makes a difference in terms of poverty rates. Figure 11 highlights the demographic composition  in a more aggregate fashion, focusing on the presence of children in relation to the adult composition of  the household. Overall, households with children tend to fare worse than those without, regardless of the  sex, age and/or the number of adults present in the household. Furthermore, the gaps in poverty rates  between presence and absence of children are rather large for all groups. The graph shows two additional  points. First, that households with one man and one woman and no other adults mainly consist of couples  (married or cohabiting) and their children. Second, it shows that for the case of households with only one  adult, those where that adult is the “sole‐responsible” individual in the household (a woman in the majority  of cases) make up the largest share of poor households (Box 1 provides more details on this specific group).        23    Figure 11. Poverty status by demographic household composition  25 Adult couple (i.e. married couple) Sole‐responsible adult household 20 20.4 % of poor households by typology 18.0 15 15.4 13.5 12.5 10 11.2 8.2 5 3.1 3.2 2.0 2.4 2.4 1.8 0 With ch No ch With ch No ch With ch No ch With ch No ch With ch No ch With ch No ch One male and one Other adults One adult, female One adult, male Multiple adults, Multiple adults, Total female only combinations only female only male   Note: the figure shows the demographic classification in a more aggregate fashion; households are classified by the  number of adults present (regardless of their marital situation), and the presence or not of children. “Sole‐responsible  adult” refers to households where the one adult is likely to be a single parent (see Box 1). Total sample 89 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    Box 1. One adult‐households: Untangling who the “sole‐responsible” adult is.  One  adult  (female  or  male)  households  with  children,  or  single‐parent  households,  deserve  special  attention. This is especially true when thinking of female‐headed households, which tend to be equated  with single mothers and their children.   According to the demographic classification, the sample contains over 7 million poor households  composed of one adult female and children. This is, equivalent to 6.1 percent of the total number of  poor households (the share is 1.6 percent in the case of one‐adult households where the adult is a male).  By construction, one‐adult‐female households include the following possible combinations:  1. The  female  adult  is  the  head  of  the  household,  she  has  no  spouse  ‐she  is  either  never  married,  divorced/separated, or a widow, and she lives with children, or with children and seniors.  2. The female adult is the head of the household, is married, and she lives only with children in the  household; the husband or partner is not present in the household.  3. The female adult is the head of the household, is married, and she lives with children and seniors;  her husband may be one of the senior (65 or older) living in the household or might not be living in  the household  4. The female adult is the spouse of the head, she lives with children or with children and seniors; the  head (i.e. her spouse) is either absent or a senior living in the household,  5. The female adult is neither the reported head of the household, or the household head spouse; she  lives with children only.  24    6.  The female adult is neither the household head nor has a spouse; she lives with children and seniors;  the head of the household may be a senior.  For the purposes of the analysis, we have defined as sole‐responsible adult households those where the  one adult (i) lives with children only (no seniors in the household) because, regardless of whether she is  the head or is married, the spouse is not reported to be living in the household; or ii) is the head, has no  spouse, and lives with children, or children and seniors, because the seniors most likely depend on her,  and the senior is not a spouse (it is worth noting that households with senior members and children are  0.7 percent of all poor households). By this definition, of the 7 million of one‐adult‐female with children  households  that  are  poor,  81  percent  are  sole‐responsible  adult  ones.  In  the  case  of  one‐adult‐male  households  with  children  that  are  poor,  83  percent  correspond  to  sole‐responsible  ones.  While  the  difference is not large, it indicates how difficult is to define headship and household responsibility.      The demographic household composition analysis by regions reveals important variations in the  shares of poor households in each group across regions. Numbers confirm that adult couple households  with children, and with children and other adults (extended family), are the most common household type  across all regions, and that they are the most frequent group to be found among poor households (Table  6). However, there are other types of households that gain relevance depending on the region. One adult  female households with children are more prevalent among the poor in Latin America and the Caribbean  and in Sub‐Saharan Africa than in other regions but they are less prevalent among the total number of  households.   In East Asia and the Pacific, and Europe and Central Asia, a non‐negligible share of poor households  are adult couple (e.g. married or cohabiting) households without children (4 percent). In Europe and Central  Asia, extended family households (adult couple households with children and other adults) are more likely  to be poor than the adult couple households with children and no other adults. In all other regions, the  reverse is true. Finally, one adult households without children, regardless of the sex of the adult, constitute  an important share of the poor (as well as an important share of the total number of households) in Latin  America and the Caribbean and in Europe and Central Asia.    Table 6. Distribution of demographic household types across regions (poor households)  HOUSEHOLD TYPE  Region  EAP  ECA  LAC  SAR  SSA  One adult, female ‐ no children  2.0%  2.9%  4.7%  1.1%  0.9%  One adult, female ‐ with children  2.6%  2.3%  14.0%  3.2%  8.4%  One adult, male ‐ no children  2.1%  7.7%  7.6%  0.7%  1.1%  One adult, male ‐ with children  1.6%  0.4%  2.1%  0.7%  2.3%  Adult couple ‐ no children  3.8%  3.8%  3.8%  1.7%  1.3%  Adult couple ‐ with children  32.6%  20.4%  34.2%  44.3%  43.0%  Adult couple ‐ with children and other adults  28.8%  34.3%  12.4%  32.6%  26.3%  Multiple adults no children  1.2%  1.3%  2.1%  0.3%  0.7%  Multiple adults, only female ‐ with children  1.1%  1.2%  3.7%  1.2%  3.5%  Multiple adults, only male ‐ with children  0.3%  0.1%  0.5%  0.3%  1.1%  25    Adults combinations (other than a couple) ‐ no children  9.4%  7.9%  4.0%  3.9%  2.3%  Other adult combinations ‐ with children  6.8%  15.8%  5.9%  7.8%  6.9%  Senior(s) only ‐ no children  6.9%  1.8%  4.0%  1.7%  0.8%  Senior(s) only ‐ with children  0.7%  0.0%  0.6%  0.1%  1.3%  No adults, children only  0.0%  0.2%  0.3%  0.4%  0.1%  Total  100%  100%  100%  100%  100%  Note: Total sample 89 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.  Economic household composition  The economic household composition assumes that a household member can be classified in one  of two categories: as an  income earner, meaning an individual 15 or older who is engaged in economic  activity for pay, or a non‐earner member, namely, those who depend on the income earners and/or depend  on other income transfers such as social protection programs or remittances, for example. To differentiate  on the type of income dependent, we distinguish between  earner dependent, those non‐earners 18‐64,  and other dependents which follows the traditional definition of children (younger than 18) and/or seniors  (65 or older) who, are distinguished among the non‐earners from the adults. (See Box 2 for more details  about the non‐earners).    Box 2. Child and senior breadwinners and non‐earner members  According to the definitions above, children 15‐17 and seniors 65+ can fall in either the earner  or non‐earner category. The more traditional definition of working age population covers those 15‐64  (above legal age for work and below retirement age). For the case of this analysis we are including a  wider definition covering those 15 and above.   In the case of youth ages 15‐17, the GMD contains over 243 million people of which 52 percent  are boys and 48 percent girls. The majority (70 percent) report going to school, 13 percent are not in  school or employed, 10 percent are engaged in paid work, and 6 percent are engaged in unpaid work.  Of those engaged in paid work 68 percent are boys, who also make the majority of those un unpaid work.  Among those who live in poor households, 28 percent of young girls and boys are engaged in economic  activity. 8 percent of girls, and 14 percent of boys who live in poor households are engaged in paid work.   These figures translate in: Households with children 15‐17 as the only earners are a very small  share of all households (0.3 percent). Households with seniors 65+ as the only earners are only 2 percent  of all households. 4.3 percent of households have among their earners someone 65 or older (this number  is slightly higher among poor households at 5.5 percent). Earners are concentrated mainly in the 18‐64  age group.  The economic definition refers to earners as those who contribute with monetary income from  paid work. It is important to acknowledge that some non‐earners, are engaged in economic activity as  unpaid workers  or through contributions in‐kind to  the  household. For example, they may  engage in  work that is not visible or accounted for as work such as unpaid domestic work.   One clear example of unpaid domestic work is found in households where women take care of  children and/or the elderly. Examples of such households are (i) households with a male earner, a non‐ earner  spouse,  and  children/senior  dependents;  (ii)  households  with  a  female  non‐earner,  an  earner  spouse, and children/senior dependents; (iii) households with a male earner, without spouse, and with  26    adult non‐earners, and children/seniors, since it may be  that one  non‐earner adult female  does care  work.     The analysis of poverty by the  economic characteristics of the household, confirms the previous  findings that households with traditional dependents (children younger than 18 and/or seniors 65 and older  (Figure  12))  fare  worse  than  households  without  dependents.  And,  in  most  cases,  having  an  earner  dependent  (i.e.  household  members  18‐64  who  are  non‐income‐earners)  also  increases  poverty  rates  (Figure  12).  Households  with  an  absence  of  an  earner,  combined with  the  presence  of  children  and/or  seniors, are the poorest type household (23.5 percent live in poverty), followed by households with a single  female  earner  and  dependents  (16.8  percent  live  in  poverty).  Female  single  earner  households  with  dependents of any type are also over‐represented among poor households. They represent 5.5 percent of  all households, but 7.9 percent of poor households.     Figure 12. Poverty rate by economic household composition   No earners 9.0 23.5 Multiple earners 9.8 11.7 2 earners different sex 15.3 7.1 Head couple earner 6.1 7.5 Single male earner 8.5 13.4 Single female earner 15.0 16.8 10.0 5.0 0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 w/o earner dep w/o other dep w/o earner dep with other dep with earner dep w/o other dep with earner dep with other dep   Note: Sample of 71 countries. Head couple earner refers to married/cohabiting earners.  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    Figure  13  presents  a  more  disaggregated  version  of  the  economic  composition.  It  distinguishes  between non‐earners who are children, seniors, earner dependents (aged 18‐64), or a combination of any  of these. The distribution of poor households shows that multiple individual households that include adults  who are not actively engaged in economic activity (non‐earners), and dependents, all depending on a single  male earner, constitute the largest share of poor households. This result is consistent with the results from  the demographic composition, in which extended family households are one of the most prevalent types  among  poor  households,  and  are  more  frequent  among  the  poor  than  the  non‐poor.  Extended  family  households represent 21 percent of all households, yet they account for 36.2 percent of households living  in poverty. Households with dependents and no earners are the second most common type among poor  households. They represent 5 percent of all households but 14 percent of poor households.   27    The share of extended family households living in poverty is eight times that of a similar type of  household without dependents (16.8 vs. 2.1 percent). This difference also holds for the case of poor male  single‐earner households with earner dependents, where the poverty rate for those with dependents is six  times that of those without dependents. On the other hand, households with a head‐couple earner (a male  and female earner, married or living together, with no other adults) are less likely to be poor. Although in  their case, the presence of dependents also affects the level of poverty negatively.  In general, the presence of dependents increases the share of each earner composition household  among the poor (regardless of presence, sex or number of earners), in line with finding of the demographic  composition. The combination of children and non‐earner adults (with or without seniors) is the one that  matters the most. In fact, households with this combination of dependents represent 72.5 percent of poor  households (but less than half of all households), as opposed to households where dependents are only  non‐earner adults which make up only 6 percent of poor households, or where the dependents are only  seniors which make up 4 percent of poor households.31     As  with  the  demographic  composition,  we  observe  variation  across  regions  in  the  types  of  households that are more prevalent among the poor (Table 7). Even though sole female earner households  are less frequent among the poor in the aggregate, they make up the largest share of poor households in  Latin  America  and  the  Caribbean  and  Sub‐Saharan  Africa,  particularly  if  they  have  children  and  other  dependents (7 and 8 percent respectively). The most frequent household type varies by region. The largest  group is households with a male earner, children and other dependents (particularly an earner dependent,  typically a spouse or cohabiting partner). This group ranges from over half of all poor households in South  Asia, to about 25 percent of all households in the other regions. The second largest group in terms of share  of  poor  households  is  households  with  dependents  but  no  earners.  These  households  where  no  labor  income earner is reported, but that may include unpaid or contributing family workers or receive social  transfer  or  remittances,  represent  48  percent  of  poor  households  in  Latin  America  and  the  Caribbean  (compared to only 2 percent of all households in that region), and 37 percent of poor households in Europe  and Central Asia (where two thirds are senior individuals’ households which probably have pensions as their  main income source). In Sub‐Saharan Africa, the share of no‐earner households among the poor is larger  than male earner households with dependents, and, as in Latin America, most of these households are  composed by children and non‐earners 15‐64. For South Asia, the second largest household type among  the poor is multiple earners households with dependents (18 percent).                                                                   31 In the aggregate, households with dependents who are seniors (no children) represent a higher share of total households (10.4  percent), so do households where dependents are non‐earner adults only (17.4 percent); households with children and non‐earner  adults represent a lower share in the aggregate (42.1 percent)) than among the poor households (72.5 percent) which means this  typology is overrepresented among the poor.  28    Figure 13. Distribution of poor households by economic household typology     Note: Numbers in parenthesis refer to the share of the typology in the total number of households. Distribution graph  shows typologies that represent at least 1% of total poor (IPL) households only. Sample of 71 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    Table 7. Distribution of economic household typologies across regions (poor households)  Household Type  Region  EAP  ECA  LAC  SAR  SSA  Female earner with children only  0.4%  0.4%  2.5%  1.0%  3.8%  Female earner with children and other dependents  3.8%  6.4%  6.9%  1.9%  8.4%  Female earner with earner dependent only  0.5%  2.9%  1.0%  0.1%  0.4%  Male earner with children only  0.9%  0.3%  0.3%  0.1%  0.4%  Male earner with children and other dependents  25.2%  23.3%  26.2%  53.0%  26.0%  Male earner with earner dependent only  2.4%  4.9%  2.2%  2.5%  1.2%  Head couple with children only  4.8%  2.0%  2.0%  5.5%  11.7%  Head couple with children and other dependents  6.0%  1.4%  1.7%  4.0%  6.5%  Head couple with earner dependent only  0.2%  0.8%  0.1%  0.1%  0.2%  Multiple earners with children only  5.8%  0.2%  0.5%  2.1%  3.1%  Multiple earners with children and other dependents  12.4%  6.4%  2.8%  18.1%  5.6%  Multiple earners with earner dependent only  2.3%  1.3%  0.3%  1.6%  0.3%  No earners with dependents   17.7%  37.1%  48.0%  3.8%  27.1%  Two earners different sex with dependents  3.6%  2.5%  1.1%  2.3%  1.8%  29    Any earner type with no dependents  7.5%  5.4%  2.0%  1.5%  2.5%  Any earner type with senior dependent   6.7%  4.6%  2.4%  2.5%  1.0%  Total  100%  100%  100%  100%  100%  Note. Some groups have been collapsed for presentation purposes. Sample of 71 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    In which types of households do poor women live?  Results at the individual level, show that by age 20 to age 34, women are two percentage points  poorer than men, which is a significant difference. At the household level, adult couples with children and  single male earner with children and a non‐earner dependent are the most numerous among the poor. At  the individual level, marriage is the most frequent status for women in the 20‐34 age group.   All  these  findings  suggest  household  formation  and  income  generation  are  possible  factors  associated with individuals living in a poor household. In fact, both poor and non‐poor women concentrate  in the  adult couple household with children (with or without other adults)  group. However, the share of  women living in households with children is higher among poor women (more than 90 percent) than among  non‐poor counterparts (75 percent of total non‐poor women, and 77 percent among the 20‐34 age group).  Similarly, the share of non‐poor women living in households without children is higher than among poor  women. Looking through the lenses of the economic composition, more than half of poor and non‐poor  women live in households with children and with children and earner dependents, and where the earner  is  a  single  male  or  a  head  couple.  This  is  also  the  case  among  women  20‐34.  As  in  the  demographic  composition case, women are concentrated in the most frequent household type found among the poor.  Yet, the shares of poor women (both all women and women ages 20‐34) living in households with both  children and non‐earner adults (i.e. more members depend on the income earner) is higher than among  non‐poor women.  These  patterns  also  hold  true  across  regions,  where  the  highest  share  of  poor  women  living  in  households with children is found in Sub‐Saharan Africa (97 percent, compared to 88 percent among non‐ poor women), and the lowest in East Asia and the Pacific (86 percent, compared to 67 percent among non‐ poor women).    Table 8. Distribution of poor and non‐poor women by demographic and economic household compositions, global.  Demographic household typology  All women  Women 20‐34  Poor  Non‐ Poor  Non‐ poor  poor  Adult couple ‐ with children (30.6%)  38.3%  33.6%  43.0%  37.6%  Adult couple ‐ with children and other adults (17.1%)  37.6%  28.1%  36.2%  27.8%  Adult combinations (other than a couple) ‐ without children (13.6%)  2.6%  12.0%  3.6%  13.3%  One adult only ‐ no children (11.2%)  0.7%  3.3%  0.3%  2.8%  Total (72.5%)  79.2%  77%  83.1%  81.5%        30    Economic household typology  All women  Women 20‐34  Poor  Non‐ Poor  Non‐ poor  poor  Male earner ‐ with children & earner dep (21.0%)  41.7%  28.1%  39.8%  28.2%  Head couple earner ‐ with children only (10.2%)  10.6%  15.0%  10.4%  14.4%  Multiple earners ‐ with children & earner dep (7.1%)  15.0%  12.2%  15.0%  13.3%  No earners ‐ with senior dep (6.7%)  0.9%  4.3%  0.2%  0.3%  Total (45%)  68.3%  59.5%  65.3%  56.2%  Note: Numbers in parenthesis refer to the share of each typology in the total number of households; table shows the  four typologies with the highest shares among total households. Sample of 89 countries for Demographic typology,  and 71 countries for Economic Typology  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    The  previous  sub‐sections  examined  the  share  of  different  types  of  households  that  are  poor,  classified both according to their demographic and economic composition. On the demographic side, in  general  households  with  children  are  more  likely  to  be  poor  than  similar  households  without  children.  However, of the households with children, the most common types of households ‐‐ those with children  and  an  adult  couple,  with  or  without  other  adults  present  ‐‐  have  a  smaller  share  in  poverty.  On  the  economic side, households with both adult and child dependents are disproportionately poor, particularly  those with no earners, a single female earner, or to a lesser extent, a single male earner. Among households  without grown dependents, single female earner households are the poorest.   This  final  section  considers  the  extent  to  which  these  results  are  robust  when  controlling  for  additional characteristics. For each type of classification, we consider three specifications. The first contains  no controls and therefore reflects the unconditional relationship between household type and extreme  poverty. These are equivalent to the unconditional results presented at the individual level. The second  controls for a full set of country dummy variables, and therefore only considers within‐country variation in  poverty  and  household  type.  The  third  specification  adds  four  additional  household  characteristics  as  controls: the maximum educational attainment category, the average age of earners, and household size,  and an urban/rural dummy. As can be seen in Figure 14 below, adding even country dummies significantly  attenuates the differences in poverty between the different types of household that contain children. With  the full set of controls, single female adults with children are the poorest, followed by households with  children and multiple female or male adults. The differences in poverty rates between households with  children and without remains, but is reduced, to about 2 to 3 percentage points (results shown in annex,  Tables A7 and A8).  With respect to the economic classification (Figure 15), introducing controls also greatly reduces  the  penalty  for  household  types  with  both  adult  and  traditional  dependents  (children  an  elderly).  Nonetheless,  the  penalty  for  these  types  of  households  remains  larger  than  for  others,  except  for  households with one male earner and both earner dependents and traditional dependents. Controlling for  other characteristics, 9.8 percent of households with a one female earner and traditional dependents, but  no adult dependents, are poor. This is close to the 11 percent share for households with no earners and  both  adult  and  traditional  dependents.  This  is  still  significantly  larger  than  other  households  that  are  unlikely to be in poverty, such as those with one male earner and traditional dependents, or household  couples that both work and support both traditional and earner dependents. Not surprisingly, the economic  classification, to a greater extent than the demographic classification, remains an important determinant  of household poverty status after controlling for selected household characteristics and country dummies.   31    Figure 14. Probability of extreme poverty for selected household demographic types by specification  25% 20% 15% 10% 5% 0% Male adults, Female One Fem Other combo, One male One male one with children adults, with adult, with with children adult, with fem, with children children children children Unconditional Within country Within country and controls   Note: Sample of 89 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    Figure 15. Probability of extreme poverty for selected household economic types by specification  25% 20% Share of households that are poor 15% 10% 5% 0% No earners, adult One female earner, One male earner, One female earner, deps, traditional adult deps, adult deps, No adult deps, deps traditional deps traditional deps Traditional deps Unconditional Within country Within country and controls   Note: Sample of 71 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.      32    Conclusions  This  analysis  provides  a  glimpse  of  the  richness  and  complexity  that  can  be  seen  introducing  a  gender lens to poverty analysis. The findings of this study indicate that incorporating such a lens can provide  important  insights  for  policy  design  which  has,  to  date,  not  included  a  systematic  analysis  of  gender  differences when it comes to policies to eradicate extreme poverty.   At the global level, four main findings appear. First, not only does a gender lens matter for poverty  analysis in general it also matters in relation to the moment in the lifecycle for women and men (e.g. their  marital status, presence of children and dependents in their households, when and if they join the labor  market, and the responsibilities for reproductive work).   Second,  children  and  dependents,  demographically  and  economically,  are  an  important  vulnerability  factor  particularly for women during their reproductive years. Care responsibilities overlap  with economically productive years (high labor market participation and best time for income generation  years), making women specifically vulnerable due to multiple demands on their time.   Third, for both men and women, pooling resources, meaning having more adults working for pay  in  a  household,  appears  to  be  a  protective  factor  against  poverty.  Formal  education  is  also  a  strong  protective factor against poverty, especially for women.   Finally, at the household level, no one single element, whether it is self‐declared headship, adult  composition,  or  earner  composition,  seems  to  be  enough  to  determine  household‐level  poverty,  so  complementary approaches are required to look at household‐level poverty and its main determinants.  This paper provides important insights based on the exploration of a dataset like the GMD, and it  suggests the value of continuing this type of analysis to further understand gender, and other differences  within poor and vulnerable households. A clear further research agenda for evidence‐based policy decision‐ making  at  the  country  or  regional  level,  leveraging  new  data  being  collected  can  build  on  these  initial  findings. Among these, expanding from income and consumption based approaches to explore the multi‐ dimensions of poverty and how these can vary between women and men is an important one.          33    References  Agbodji, Akoété, Yélé Batana, and Dénis Ouedraogo. 2013. Gender Inequality in Multidimensional Welfare Deprivation  in West Africa: The Case of Burkina Faso and Togo. Policy Research Working Paper 6522. The World Bank.   Alkire,  Sabine  and  James  Foster.  2011.  Counting  and  Multidimensional  Poverty  Measurement.  Journal  of  Public  Economics 95: 476‐487.  Alkire, Sabine and Maria Emma Santos. 2014. “Measuring Acute Poverty in the Developing World: Robustness and  Scope of the Multidimensional Index.” World Development 59: 251‐74.  Almeida,  Rita  and  Oosterbeek,  H.  (2016).  Access  to  water  and  sanitation  in  Panamanian  schools  and  student  outcomes. Education Global Practice, World Bank, Washington, D.C.  Anyanwu, John. 2010. “Poverty in Nigeria: A Gendered Analysis”. Journal Statistique Africain, N. 11, Novembre 2010.   Bardasi,  Elena  and  Quentin  Wodon.  2010.  Working  Long  Hours  and  Having  No  Choice:  Time  Poverty  in  Guinea.  Feminist Economics 16 (3): 45‐78.  Bargain, Olivier, Olivier Donni, and Prudence Kwenda. “Intra‐household distribution and poverty: Evidence from Cote  d'Ivoire.” Journal of Development Economics 107 (2014): 262‐276.  Batana, Yélé. 2013. Multidimensional Measurement of Poverty among Women in Sub‐Saharan Africa. Social Indicators  Research 112: 337‐362.  Bessell, Sylvia. 2010. Methodologies for Gender‐Sensitive and Pro‐Poor Poverty Measures. In Chant, S. (Ed.) (2010).  The International Handbook of Gender and Poverty: Concepts, Research, Policy. Cheltenham: Edward Elgar.   Bessell, Sharon. 2014. The Individual Deprivation Measure: A New Approach to Multi‐Dimensional, Gender Sensitive  Poverty Measurement. CROP Poverty Brief, July 2014.  Bradshaw, S. 2002. Gendered Poverties and Power Relations: Looking inside Communities and Households (Managua:  ICD/Embajada de Holanda/Puntos de Encuentro).  BRIDGE (2001) “Feminisation of Poverty”. Briefing Paper. Brighton: Institute of Development Studies, University of  Sussex.  Brown,  Caitlin,  Martin  Ravallion,  and  Dominique  van  de  Walle.  2017.  Are  Poor  Individuals  Mainly  Found  in  poor  Households? Policy Research Working Paper 8001. The World Bank.   Budlender, Debbie. 2008. The Debate about Household Headship. Social Dynamics 29 (2): 48‐72.  ‐ ‐ ‐. 2005. Women and Poverty. Agenda: Empowering Women for Gender Equity, No. 64   Buvinic, Mayra and Geeta Gupta. 1997. Female‐headed Households and Female‐Maintained Families: Are They worth  Targeting to Reduce Poverty in Developing Countries? Economic Development and Cultural Change 45 (2): 259‐280.  Castañeda, Andres, Dung Doan, David Newhouse, Minh C. Nguyen, Hiroki Uematsu, João Pedro Azevedo, and Data for  Goals Group. 2018. World Development 101: 250‐267.  Chant, Sylvia (Ed.). 2010. International Handbook of Gender and Poverty: Concepts, Research Policy. Cheltenham:  Edward Elgar.   Chant, Sylvia. 2003. Dangerous Equations? How Female‐headed households became the Poorest of the Poor: Causes,  Consequences and Cautions. IDS Bulletin 35.4 Repositioning Feminists in Development.   ‐ ‐ ‐. 2003. The “Engendering” of Poverty Analysis in Developing Regions: Progress since the United Nations Decade  for Women, and Priorities for the Future. Issue 11 November 2003.  ‐ ‐ ‐. 2003. Female household headship and the feminization of poverty: facts, fictions and forward strategies [online].  London: LSE Research Online. Available at: http://eprints.lse.ac.uk/archive/00000574.   ‐  ‐  ‐.  2006.  Rethinking  the  “Feminization  of  Poverty”  in  Relation  to  Aggregate  Gender  Indices.  Journal  of  Human  Development 7 (2): 201‐220.  ‐ ‐ ‐. 2008. “The Feminization of Poverty and the ‘Feminization’ of Anti‐Poverty Programmes: Room for Revision?”  Journal of Development Studies 44 (2): 165‐197.  Chiappori, Pierre‐Andre and Costas Meghir. 2014. “Intra‐household Welfare.” NBER Working Paper 20819. National  Bureau of Economic Research, Cambridge, MA.   34    Coudouel, Aline, Jesko S. Hentschel, and Quentin T. Wodon. 2002. “Poverty Measurement and Analysis.” In Klugman,  J. (Ed.) (2002). A Sourcebook for Poverty Reduction Strategies. World Bank: Washington, D.C.   Costa, Joanna, Elydia Silva and Fabio Vaz. 2009. The Role of Gender Inequalities in Explaining Income Growth, Poverty  and Inequality: Evidence from Latin American Countries. Working Paper 52. International Policy Centre for Inclusive  Growth, United Nations Development Programme.   Deaton, Angus. 1997. The Analysis of Household Surveys: A Microeconometric Approach to Development Policy. World  Bank, Washington, D.C.   Deere, Carmen, Gina Alvarado, and Jennifer Twyman. 2012. Development and Change 43 (2): 505‐530.   Dercon, Stefan and Pramila Krishnan. 2000. In Sickness and in Health: Risk Sharing within Households in Rural Ethiopia.  Journal of Political Economy 108 (4): 688‐727.  Dunbar,  Geoffrey  R.,  Arthur  Lewbel,  and  Krishna  Pendakur.  “Children's  resources  in  collective  households:  identification,  estimation,  and  an  application  to  child  poverty  in  Malawi.”  The  American  Economic  Review  103.1  (2013): 438‐471.  Economic Commission for Latin America and the Caribbean. 2016. Equality and Women’s Autonomy in the Sustainable  Development Agenda. United Nations. Santiago  Gaddis, Isis. 2016. “Individual Poverty Measurement.” Submission to the Commission on Global Poverty. Mimeo.   Gideon, Jasmine. 2010. Poverty, Gender and the Right to Health: Reflections with Particular Reference to Chile. In  Chant, S. (Ed.) (2010). The International Handbook of Gender and Poverty: Concepts, Research, Policy. Cheltenham:  Edward Elgar.  Grown, Caren. 2014. Missing Women: Gender and the Extreme Poverty Debate. A paper prepared for USAID under  Award #AIDOAA‐ 0‐13‐00103 Mod 1.  Grown, Caren and Valodia, Imraan (Eds.). 2010. Taxation and Gender Equity: A Comparative Analysis of Direct and  Indirect Taxes in Developing and Developed Countries. International Development Research Centre.  Fuwa, N. (2000a). A note on the analysis of female‐headed households in developing countries. (Technical Bulletin,  pp. 125–138). Chiba: Faculty of Horticulture of Chiba University.  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐. (2000b). The poverty and heterogeneity among female‐headed households revisited: The case of Panama.  World Development, 28(9), 1515–1542.  Haddad, Lawrence, and Ravi Kanbur. 1990. How Serious is the Neglect of Intra‐Household Inequality.? The Economic  Journal 100 (402), September 1990.   Klasen, Stefan, Tobias Lechtenfeld, and Feliz Povel. 2015. A Feminization of Vulnerability? Female Headship, Poverty,  and Vulnerability in Thailand and Vietnam. World Development 71: 36‐53.  Lambert, Sylvie, Martin Ravallion and Dominique van de Walle. 2014. Intergenerational Mobility and Interpersonal  Inequality in an African Economy. Journal of Development Economics 110: 327‐344.  Lanjouw,  Peter.  2012.  Counting  Women  in  Poverty:  Potential  Pitfalls  in  Conventional  Poverty  Analysis.  PREM  Knowledge and Learning Weeks. World Bank, May 2008.  Lokshin,  Michael  and  Thomas  A.  Mroz.  2003.  “Gender  and  Poverty:  A  Life  Cycle  Approach  to  the  Analysis  of  the  Differences in Gender Outcomes.” World Bank Policy Research Working Paper 3153.   Lundberg, Shelly J., Robert A. Pollak, and Terence J. Wales. 1997. “Do Husbands and Wives Pool Their Resources?  Evidence from the United Kingdom Child Benefits.” Journal of Human Resources 32(3): 436‐80.  Newhouse, David, Pablo Suárez Becerra, and Martin Evans, 2017, "New global estimates of child poverty and their  sensitivity to alternative equivalence scales." Economics Letters 157: 125‐128.  Quisumbing, Agnes, Lawrence Haddad, and Christine Peña. 2001. Are Women Overrepresented Among the Poor? An  Analysis of Poverty in 10 Developing Countries. Journal of Development Economics 66: 225‐269.  Quisumbing,  Agnes  (Ed.).  2003.  Household  Decisions,  Gender  and  Development:  A  Synthesis  of  Recent  Research.  Washington, DC: International Food Policy Research Institute.   ‐ ‐ ‐. 2010. Gender and Household Decision‐Making in Developing Countries: A Review of Evidence. In Chant, S. (Ed.)  (2010). The International Handbook of Gender and Poverty: Concepts, Research, Policy. Cheltenham: Edward Elgar.  35    Ravallion, Martin. 2011. “On Multidimensional Indices of Poverty.” Journal of Economic Inequality 9: 235‐248.  Rogan, Michael. 2012. Poverty and Headship in Post‐Apartheid South Africa, 1997‐2008. ERSA Working Paper 288.   ‐ ‐ ‐. 2013. Alternative Definitions of Headship and the ‘Feminization’ of Income Poverty in Post‐Apartheid in South  Africa. The Journal of Development Studies 49 (10): 1344‐1357.   Rosenzweig, Mark and Kenneth I. Wolpin. 1994. “Are There Increasing Returns to the Intergenerational Production of  Human Capital? Maternal Schooling and Child Intellectual Achievement.” Journal of Human Resources 29 (2): 670‐ 693.  Sen, Gita. 2010. Poor Households or Poor Women: Is There a Difference? In Chant, S. (Ed.) (2010). The International  Handbook of Gender and Poverty: Concepts, Research, Policy. Cheltenham: Edward Elgar.   United Nations. 2015.  Integrating a Gender Perspective into Statistics.  New York: UN Department of Economic and  Social Affairs, Statistics Division.   ‐ ‐ ‐. 2015. The World’s Women 2015. New York: UN Department of Economic and Social Affairs, Statistics Division.   Wisor, Scott. 2011. Poverty Measurement: What’s Gender Got to Do with It? Rethinking Development in an Age of  Scarcity and Uncertainty.   World Bank. 2011. World Development Report 2012: Gender Equality and Development. Washington D.C: World Bank.   ‐ ‐ ‐. 2015.  A Measured Approach to Ending Poverty and Boosting Shared Prosperity: Concepts, Data, and the Twin  Goals. Policy Research Report. Washington, D.C: World Bank.  ‐ ‐ ‐. 2017. Monitoring Global Poverty: Report of the Commission on Global Poverty. Washington, D.C: World Bank.  36    Annexes   Table A1: Creation of the final sample GMD    Table A2: Characteristics of the final sample GMD  Number of  Share of  Number of  Number of  Number of  Number of    individual      Population  sample  countries  surveys  households*  countries  records*  population  GMD sample   89  104  2,055,717  7,649,676    Total*  71  4,835,078,613  100%  Primary activity reported for 70% of  84  99  1,986,637  7,337,596    Income Group  observations   Primary activity consistent with  82  97  1979442  7,302,438    Low Income   13  337,990,810  7.0%  employment status   Share of adults out of labor force  Lower Middle  76  91  1918371  7,023,895    25  2,241,252,372  46.4%  10% >100%   Income  Employment status distinguishes  Upper Middle  between unpaid, paid, and self‐ 71  86  1865369  6,799,153    20  1,988,304,246  41.1%  Income  employed   Note: * weighted sample     High income  13  267,531,185  5.5%  Source: Global Micro Database, authors’ calculations    Region      East Asia & Pacific  10  1,882,772,025  38.9%  Europe and    18  382,406,458  7.9%  Central Asia  Latin America &    17  539,821,384  11.2%  Caribbean  Middle East &    3  16,288,184  0.3%  North Africa    South Asia  5  1,460,853,641  30.2%  Sub‐Saharan    18  552,936,921  11.4%  Africa    Welfare Type    Consumption  42  4,093,499,010  84.7%    Income  29  741,579,603  15.3%            37    Table A3. Poverty rate by sex and geographic area  Region  Female  Male    Urban  Rural   Urban  Rural   East Asia and Pacific  1.9  5.3  1.8  5.2  Europe and Central Asia  0.4  1.5  0.4  1.5  Latin America and Caribbean  3.4  13.3  3.0  12.8  South Asia  9.4  18.6  8.3  17.4  Sub‐Saharan Africa  25.0  52.3  24.3  51.9  Total  5.7  18.7  5.4  17.9  Note: 89 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    Table A4. Femininity index by age group and region  10‐14  15‐19  20‐24  25‐29  30‐34  35‐39  40‐44  45‐49  50‐54  55‐59  60‐64  65‐69  70‐74  75‐79  80+  0‐4  5‐9     East Asia and Pacific  0.94  1.01  0.99  1.03  1.00  1.13  1.07  0.95  1.01  0.91  1.20  1.01  0.99  1.05  0.80  1.12  1.00  Europe and Central Asia  1.23  1.06  1.19  1.11  1.26  1.05  1.15  0.83  0.79  0.94  1.02  0.95  0.87  0.67  0.60  0.80  0.48  Latin America and Caribbean  0.98  0.99  1.04  1.11  1.26  1.35  1.28  1.16  1.09  0.95  1.02  0.85  0.93  1.02  0.92  1.06  0.91  South Asia  1.10  1.10  1.11  1.14  1.24  1.20  1.17  0.97  0.89  0.84  1.09  1.12  1.25  1.03  0.90  1.19  0.83  Sub‐Saharan Africa  1.02  0.98  0.97  0.91  1.11  1.28  1.26  1.13  1.05  0.96  0.88  0.82  0.80  0.73  0.83  0.87  0.87  Total  1.06  1.05  1.04  1.02  1.17  1.24  1.21  1.03  0.98  0.90  1.02  0.98  1.02  0.92  0.84  0.95  0.79  Note: 89 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.          38    Table A5. Poverty rates and distribution of the poor by sex and age group  a. Poverty rates    Female poverty rate  Male poverty rate     0‐14  15‐24  25‐34  35‐39  40‐49  50‐54  55‐59  60+  0‐14  15‐24  25‐34  35‐39  40‐49  50‐54  55‐59  60+  East Asia and Pacific  5.8  3.4  3.2  3.1  2.5  2.7  2.9  3.3  5.9  3.4  2.9  3.3  2.6  2.2  2.9  3.3  Europe and Central Asia  1.6  1.1  0.8  0.6  0.5  0.4  0.4  0.2  1.4  1.0  0.7  0.7  0.6  0.4  0.4  0.4  Latin America and Caribbean  8.4  5.8  5.0  4.7  3.9  3.7  3.1  2.8  8.4  4.9  3.8  4.1  3.8  3.7  3.7  2.9  South Asia  22.1  14.2  15.0  14.1  11.3  10.8  11.1  12.4  20.0  12.0  12.7  14.6  12.9  9.9  10.0  11.6  Sub‐Saharan Africa  49.3  38.9  40.9  42.7  40.9  36.7  32.6  32.1  49.5  39.5  32.1  37.7  40.4  41.5  39.5  40.1  Total  21.2  12.7  11.6  10.5  7.9  7.2  6.8  6.7  20.1  11.7  9.4  10.1  8.4  7.1  7.0  7.3    b. Distribution of the poor, by sex, region and age group    Female  Male     0‐14  15‐24  25‐34  35‐39  40‐49  50‐54  55‐59  60+  0‐14  15‐24  25‐34  35‐39  40‐49  50‐54  55‐59  60+  East Asia and Pacific  31.2  14.9  14.1  6.7  11.5  4.8  4.4  12.4  34.1  15.2  12.8  7.0  11.7  3.9  4.2  11.0  Europe and Central Asia  36.2  19.3  15.8  5.8  8.4  3.9  3.7  6.9  35.1  18.1  15.8  7.2  10.1  3.6  3.5  6.6  Latin America and Caribbean  39.8  18.3  15.0  6.3  8.9  3.6  2.5  5.7  44.5  17.3  12.2  5.6  8.9  3.5  2.8  5.2  South Asia  41.8  16.8  15.4  6.0  7.9  3.0  2.6  6.4  42.2  15.7  14.1  6.7  9.9  3.0  2.5  5.8  Sub‐Saharan Africa  48.6  17.5  13.4  5.2  7.2  2.4  1.8  3.9  50.7  18.3  10.6  4.6  7.1  2.6  1.9  4.1  Total  43.8  17.0  14.3  5.7  8.0  3.0  2.4  5.9  45.3  17.0  12.3  5.7  8.8  2.9  2.4  5.6  Note: 89 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.        39    Figure A1. Female and male poverty rates using a life‐cycle approach, by region  East Asia and Pacific Europe and Central Asia South Asia 8.00 2.00 25.00 6.00 1.50 20.00 15.00 4.00 1.00 10.00 2.00 0.50 5.00 0.00 0.00 0.00 0‐4 10‐14 20‐24 30‐34 40‐44 50‐54 60‐64 70‐74 0‐4 5‐9 10‐14 15‐19 20‐24 25‐29 30‐34 35‐39 40‐44 45‐49 50‐54 55‐59 60‐64 65‐69 70‐74 0‐4 5‐9 10‐14 15‐19 20‐24 25‐29 30‐34 35‐39 40‐44 45‐49 50‐54 55‐59 60‐64 65‐69 70‐74 Women Men Women Men Women Men       Note: 89 countries  Sub‐Saharan Africa Latin America and Caribbean Source: WB Staff’s calculations based on GMD.  60.00 10.00   50.00 8.00 40.00 6.00 30.00 4.00 20.00 10.00 2.00 0.00 0.00 0‐4 10‐14 20‐24 30‐34 40‐44 50‐54 60‐64 70‐74 0‐4 10‐14 20‐24 30‐34 40‐44 50‐54 60‐64 70‐74 Women Men Women Men                40    Table A6. Distribution of poor and non‐poor women by demographic household composition, global.  All women  Women 20‐34  Demographic household typology  Poor  Non‐poor  Poor  Non‐poor  Adult couple ‐ with children (30.6%)  38.3%  33.6%  43.0%  37.6%  Adult couple ‐ with children and other adults (17.1%)  37.6%  28.1%  36.2%  27.8%  One adult only ‐ no children (11.2%)  0.7%  3.3%  0.3%  2.8%  Adult couple ‐ no children (8.2%)  0.8%  4.6%  0.8%  4.6%  Senior(s) only ‐ no children (6.2%)  0.6%  2.9%  n/a  n/a  Other adult combinations ‐ with children (4.6%)  8.5%  7.3%  8.6%  7.3%  One adult, female ‐ with children (3.2%)  5.6%  3.7%  3.8%  2.7%  Adult combinations (other than a couple) ‐ without children (13.6%)  2.6%  12.0%  3.6%  13.3%  Multiple adults, only female ‐ with children (1.1%)  3.4%  2.1%  3.3%  2.1%  One adult, male ‐ with children (1%)  0.8%  0.6%  n/a  n/a  Multiple adults, only male ‐ no children (1%)  0.0%  0.1%  n/a  n/a  Multiple adults, only female ‐ no children (0.9%)  0.3%  1.1%  0.4%  1.8%  No adults, children only (0.5%)  0.1%  0.1%  n/a  n/a  Senior(s) only ‐ with children (0.4%)  0.5%  0.4%  n/a  n/a  Multiple adults, only male ‐ with children (0.3%)  0.2%  0.1%  n/a  n/a  Total  100%  100%  100%  100%  Note: Numbers in parenthesis refer to the share of each typology in the total number of households.   Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    41    Table A7. Average poverty rates of demographic household classification, by specification   Demographic  Unconditional  Within country  Within country and controls  Male adults, with children  20.4%  10.3%  9.2%  Female adults, with children  18.0%  11.2%  9.3%  One Fem adult, with children  15.4%  10.3%  10.1%  Other combo, with children  13.5%  11.3%  7.5%  One male adult, with children  12.5%  8.1%  8.8%  One male one fem, with children  11.2%  9.8%  8.8%  No adults with children  8.5%  6.5%  7.7%  Male adults, no children  3.2%  3.5%  6.7%  Female adults, no children  3.1%  4.5%  8.1%  No adults without children  2.8%  6.7%  6.8%  One Fem adult, no children  2.4%  4.0%  6.4%  Other combo, no children  2.4%  4.5%  6.7%  One male one fem, no children  2.0%  3.6%  6.2%  One male adult, no children  1.8%  2.4%  6.1%  Note: 89 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.        42    Table A8. Average poverty rates of economic household classifications, by specification   Economic classification  Unconditional  Within country  Within country and controls  No earners, adult deps, traditional deps  19.4%  13.8%  11.0%  One female earner, adult deps, traditional deps  15.6%  10.8%  10.5%  One male earner, adult deps, traditional deps  13.1%  9.5%  8.3%  One female earner, No adult deps, Traditional deps  12.0%  8.0%  9.8%  Other multiple, adult deps, traditional deps  11.8%  10.7%  6.3%  Hh couple earners, adult deps, traditional deps  9.3%  8.2%  7.7%  Oth mult, No adult deps, traditional deps  8.7%  11.0%  7.7%  One male earner, No adult deps, traditional deps  6.5%  6.8%  8.3%  Two earners diff sex, adult deps, traditional deps  6.3%  8.0%  6.6%  Hh couple earner, No adult deps, traditional deps  6.1%  7.3%  7.8%  Two earners diff sex, No adult deps, traditional deps  6.1%  7.5%  7.7%  No earners, adult deps, traditional deps  3.7%  5.2%  9.5%  Oth mult, adult deps, traditional deps  2.8%  4.4%  5.9%  No earners, No adult deps, traditional deps  2.6%  6.2%  8.2%  One male earner, adult deps, traditional deps  2.5%  2.9%  5.2%  One female earner, adult deps, traditional deps  2.3%  3.5%  7.4%  Oth mult, No adult deps, traditional deps  2.1%  5.4%  7.4%  One female earner, No adult deps, traditional deps  1.8%  2.5%  4.6%  Two earners diff sex, No adult deps, traditional deps  1.6%  2.8%  5.9%  Two earners diff sex, adult deps, traditional deps  1.5%  3.2%  5.9%  Hh couple earner, No adult deps, traditional deps  1.3%  3.3%  5.7%  One male earner, No adult deps, traditional deps  0.9%  1.3%  4.1%  Hh couple earn, adult deps, traditional deps  0.6%  2.0%  4.6%  Note: 71 countries  Source: WB Staff’s calculations based on GMD.    43    Poverty & Equity Global Practice Working Papers (Since July 2014) The Poverty & Equity Global Practice Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. This series is co‐published with the World Bank Policy Research Working Papers (DECOS). It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and contribute to development policy discussions around the world. For the latest paper, visit our GP’s intranet at http://POVERTY. 1 Estimating poverty in the absence of consumption data: the case of Liberia Dabalen, A. L., Graham, E., Himelein, K., Mungai, R., September 2014 2 Female labor participation in the Arab world: some evidence from panel data in Morocco Barry, A. G., Guennouni, J., Verme, P., September 2014 3 Should income inequality be reduced and who should benefit? redistributive preferences in Europe and Central Asia Cojocaru, A., Diagne, M. F., November 2014 4 Rent imputation for welfare measurement: a review of methodologies and empirical findings Balcazar Salazar, C. F., Ceriani, L., Olivieri, S., Ranzani, M., November 2014 5 Can agricultural households farm their way out of poverty? Oseni, G., McGee, K., Dabalen, A., November 2014 6 Durable goods and poverty measurement Amendola, N., Vecchi, G., November 2014 7 Inequality stagnation in Latin America in the aftermath of the global financial crisis Cord, L., Barriga Cabanillas, O., Lucchetti, L., Rodriguez‐Castelan, C., Sousa, L. D., Valderrama, D. December 2014 8 Born with a silver spoon: inequality in educational achievement across the world Balcazar Salazar, C. F., Narayan, A., Tiwari, S., January 2015 Updated on March 2018 by POV GP KL Team | 1 9 Long‐run effects of democracy on income inequality: evidence from repeated cross‐sections Balcazar Salazar,C. F., January 2015 10 Living on the edge: vulnerability to poverty and public transfers in Mexico Ortiz‐Juarez, E., Rodriguez‐Castelan, C., De La Fuente, A., January 2015 11 Moldova: a story of upward economic mobility Davalos, M. E., Meyer, M., January 2015 12 Broken gears: the value added of higher education on teachers' academic achievement Balcazar Salazar, C. F., Nopo, H., January 2015 13 Can we measure resilience? a proposed method and evidence from countries in the Sahel Alfani, F., Dabalen, A. L., Fisker, P., Molini, V., January 2015 14 Vulnerability to malnutrition in the West African Sahel Alfani, F., Dabalen, A. L., Fisker, P., Molini, V., January 2015 15 Economic mobility in Europe and Central Asia: exploring patterns and uncovering puzzles Cancho, C., Davalos, M. E., Demarchi, G., Meyer, M., Sanchez Paramo, C., January 2015 16 Managing risk with insurance and savings: experimental evidence for male and female farm managers in the Sahel Delavallade, C., Dizon, F., Hill, R., Petraud, J. P., el., January 2015 17 Gone with the storm: rainfall shocks and household well‐being in Guatemala Baez, J. E., Lucchetti, L., Genoni, M. E., Salazar, M., January 2015 18 Handling the weather: insurance, savings, and credit in West Africa De Nicola, F., February 2015 19 The distributional impact of fiscal policy in South Africa Inchauste Comboni, M. G., Lustig, N., Maboshe, M., Purfield, C., Woolard, I., March 2015 20 Interviewer effects in subjective survey questions: evidence from Timor‐Leste Himelein, K., March 2015 21 No condition is permanent: middle class in Nigeria in the last decade Corral Rodas, P. A., Molini, V., Oseni, G. O., March 2015 22 An evaluation of the 2014 subsidy reforms in Morocco and a simulation of further reforms Verme, P., El Massnaoui, K., March 2015 Updated on March 2018 by POV GP KL Team | 2 23 The quest for subsidy reforms in Libya Araar, A., Choueiri, N., Verme, P., March 2015 24 The (non‐) effect of violence on education: evidence from the "war on drugs" in Mexico Márquez‐Padilla, F., Pérez‐Arce, F., Rodriguez Castelan, C., April 2015 25 “Missing girls” in the south Caucasus countries: trends, possible causes, and policy options Das Gupta, M., April 2015 26 Measuring inequality from top to bottom Diaz Bazan, T. V., April 2015 27 Are we confusing poverty with preferences? Van Den Boom, B., Halsema, A., Molini, V., April 2015 28 Socioeconomic impact of the crisis in north Mali on displaced people (Available in French) Etang Ndip, A., Hoogeveen, J. G., Lendorfer, J., June 2015 29 Data deprivation: another deprivation to end Serajuddin, U., Uematsu, H., Wieser, C., Yoshida, N., Dabalen, A., April 2015 30 The local socioeconomic effects of gold mining: evidence from Ghana Chuhan-Pole, P., Dabalen, A., Kotsadam, A., Sanoh, A., Tolonen, A.K., April 2015 31 Inequality of outcomes and inequality of opportunity in Tanzania Belghith, N. B. H., Zeufack, A. G., May 2015 32 How unfair is the inequality of wage earnings in Russia? estimates from panel data Tiwari, S., Lara Ibarra, G., Narayan, A., June 2015 33 Fertility transition in Turkey—who is most at risk of deciding against child arrival? Greulich, A., Dasre, A., Inan, C., June 2015 34 The socioeconomic impacts of energy reform in Tunisia: a simulation approach Cuesta Leiva, J. A., El Lahga, A., Lara Ibarra, G., June 2015 35 Energy subsidies reform in Jordan: welfare implications of different scenarios Atamanov, A., Jellema, J. R., Serajuddin, U., June 2015 36 How costly are labor gender gaps? estimates for the Balkans and Turkey Cuberes, D., Teignier, M., June 2015 37 Subjective well‐being across the lifespan in Europe and Central Asia Bauer, J. M., Munoz Boudet, A. M., Levin, V., Nie, P., Sousa‐Poza, A., July 2015 Updated on March 2018 by POV GP KL Team | 3 38 Lower bounds on inequality of opportunity and measurement error Balcazar Salazar, C. F., July 2015 39 A decade of declining earnings inequality in the Russian Federation Posadas, J., Calvo, P. A., Lopez‐Calva, L.‐F., August 2015 40 Gender gap in pay in the Russian Federation: twenty years later, still a concern Atencio, A., Posadas, J., August 2015 41 Job opportunities along the rural‐urban gradation and female labor force participation in India Chatterjee, U., Rama, M. G., Murgai, R., September 2015 42 Multidimensional poverty in Ethiopia: changes in overlapping deprivations Yigezu, B., Ambel, A. A., Mehta, P. A., September 2015 43 Are public libraries improving quality of education? when the provision of public goods is not enough Rodriguez Lesmes, P. A., Valderrama Gonzalez, D., Trujillo, J. D., September 2015 44 Understanding poverty reduction in Sri Lanka: evidence from 2002 to 2012/13 Inchauste Comboni, M. G., Ceriani, L., Olivieri, S. D., October 2015 45 A global count of the extreme poor in 2012: data issues, methodology and initial results Ferreira, F.H.G., Chen, S., Dabalen, A. L., Dikhanov, Y. M., Hamadeh, N., Jolliffe, D. M., Narayan, A., Prydz, E. B., Revenga, A. L., Sangraula, P., Serajuddin, U., Yoshida, N., October 2015 46 Exploring the sources of downward bias in measuring inequality of opportunity Lara Ibarra, G., Martinez Cruz, A. L., October 2015 47 Women’s police stations and domestic violence: evidence from Brazil Perova, E., Reynolds, S., November 2015 48 From demographic dividend to demographic burden? regional trends of population aging in Russia Matytsin, M., Moorty, L. M., Richter, K., November 2015 49 Hub‐periphery development pattern and inclusive growth: case study of Guangdong province Luo, X., Zhu, N., December 2015 50 Unpacking the MPI: a decomposition approach of changes in multidimensional poverty headcounts Rodriguez Castelan, C., Trujillo, J. D., Pérez Pérez, J. E., Valderrama, D., December 2015 51 The poverty effects of market concentration Rodriguez Castelan, C., December 2015 52 Can a small social pension promote labor force participation? evidence from the Colombia Mayor program Pfutze, T., Rodriguez Castelan, C., December 2015 Updated on March 2018 by POV GP KL Team | 4 53 Why so gloomy? perceptions of economic mobility in Europe and Central Asia Davalos, M. E., Cancho, C. A., Sanchez, C., December 2015 54 Tenure security premium in informal housing markets: a spatial hedonic analysis Nakamura, S., December 2015 55 Earnings premiums and penalties for self‐employment and informal employees around the world Newhouse, D. L., Mossaad, N., Gindling, T. H., January 2016 56 How equitable is access to finance in turkey? evidence from the latest global FINDEX Yang, J., Azevedo, J. P. W. D., Inan, O. K., January 2016 57 What are the impacts of Syrian refugees on host community welfare in Turkey? a subnational poverty analysis Yang, J., Azevedo, J. P. W. D., Inan, O. K., January 2016 58 Declining wages for college‐educated workers in Mexico: are younger or older cohorts hurt the most? Lustig, N., Campos‐Vazquez, R. M., Lopez‐Calva, L.‐F., January 2016 59 Sifting through the Data: labor markets in Haiti through a turbulent decade (2001‐2012) Rodella, A.‐S., Scot, T., February 2016 60 Drought and retribution: evidence from a large‐scale rainfall‐indexed insurance program in Mexico Fuchs Tarlovsky, Alan., Wolff, H., February 2016 61 Prices and welfare Verme, P., Araar, A., February 2016 62 Losing the gains of the past: the welfare and distributional impacts of the twin crises in Iraq 2014 Olivieri, S. D., Krishnan, N., February 2016 63 Growth, urbanization, and poverty reduction in India Ravallion, M., Murgai, R., Datt, G., February 2016 64 Why did poverty decline in India? a nonparametric decomposition exercise Murgai, R., Balcazar Salazar, C. F., Narayan, A., Desai, S., March 2016 65 Robustness of shared prosperity estimates: how different methodological choices matter Uematsu, H., Atamanov, A., Dewina, R., Nguyen, M. C., Azevedo, J. P. W. D., Wieser, C., Yoshida, N., March 2016 66 Is random forest a superior methodology for predicting poverty? an empirical assessment Stender, N., Pave Sohnesen, T., March 2016 67 When do gender wage differences emerge? a study of Azerbaijan's labor market Tiongson, E. H. R., Pastore, F., Sattar, S., March 2016 Updated on March 2018 by POV GP KL Team | 5 68 Second‐stage sampling for conflict areas: methods and implications Eckman, S., Murray, S., Himelein, K., Bauer, J., March 2016 69 Measuring poverty in Latin America and the Caribbean: methodological considerations when estimating an empirical regional poverty line Gasparini, L. C., April 2016 70 Looking back on two decades of poverty and well‐being in India Murgai, R., Narayan, A., April 2016 71 Is living in African cities expensive? Yamanaka, M., Dikhanov, Y. M., Rissanen, M. O., Harati, R., Nakamura, S., Lall, S. V., Hamadeh, N., Vigil Oliver, W., April 2016 72 Ageing and family solidarity in Europe: patterns and driving factors of intergenerational support Albertini, M., Sinha, N., May 2016 73 Crime and persistent punishment: a long‐run perspective on the links between violence and chronic poverty in Mexico Rodriguez Castelan, C., Martinez‐Cruz, A. L., Lucchetti, L. R., Valderrama Gonzalez, D., Castaneda Aguilar, R. A., Garriga, S., June 2016 74 Should I stay or should I go? internal migration and household welfare in Ghana Molini, V., Pavelesku, D., Ranzani, M., July 2016 75 Subsidy reforms in the Middle East and North Africa Region: a review Verme, P., July 2016 76 A comparative analysis of subsidy reforms in the Middle East and North Africa Region Verme, P., Araar, A., July 2016 77 All that glitters is not gold: polarization amid poverty reduction in Ghana Clementi, F., Molini, V., Schettino, F., July 2016 78 Vulnerability to Poverty in rural Malawi Mccarthy, N., Brubaker, J., De La Fuente, A., July 2016 79 The distributional impact of taxes and transfers in Poland Goraus Tanska, K. M., Inchauste Comboni, M. G., August 2016 80 Estimating poverty rates in target populations: an assessment of the simple poverty scorecard and alternative approaches Vinha, K., Rebolledo Dellepiane, M. A., Skoufias, E., Diamond, A., Gill, M., Xu, Y., August 2016 Updated on March 2018 by POV GP KL Team | 6 81 Synergies in child nutrition: interactions of food security, health and environment, and child care Skoufias, E., August 2016 82 Understanding the dynamics of labor income inequality in Latin America Rodriguez Castelan, C., Lustig, N., Valderrama, D., Lopez‐Calva, L.‐F., August 2016 83 Mobility and pathways to the middle class in Nepal Tiwari, S., Balcazar Salazar, C. F., Shidiq, A. R., September 2016 84 Constructing robust poverty trends in the Islamic Republic of Iran: 2008‐14 Salehi Isfahani, D., Atamanov, A., Mostafavi, M.‐H., Vishwanath, T., September 2016 85 Who are the poor in the developing world? Newhouse, D. L., Uematsu, H., Doan, D. T. T., Nguyen, M. C., Azevedo, J. P. W. D., Castaneda Aguilar, R. A., October 2016 86 New estimates of extreme poverty for children Newhouse, D. L., Suarez Becerra, P., Evans, M. C., October 2016 87 Shedding light: understanding energy efficiency and electricity reliability Carranza, E., Meeks, R., November 2016 88 Heterogeneous returns to income diversification: evidence from Nigeria Siwatu, G. O., Corral Rodas, P. A., Bertoni, E., Molini, V., November 2016 89 How liberal is Nepal's liberal grade promotion policy? Sharma, D., November 2016 90 Pro-growth equity: a policy framework for the twin goals Lopez-Calva, L. F., Rodriguez Castelan, C., November 2016 91 CPI bias and its implications for poverty reduction in Africa Dabalen, A. L., Gaddis, I., Nguyen, N. T. V., December 2016 92 Building an ex ante simulation model for estimating the capacity impact, benefit incidence, and cost effectiveness of child care subsidies: an application using provider‐level data from Turkey Aran, M. A., Munoz Boudet, A., Aktakke, N., December 2016 93 Vulnerability to drought and food price shocks: evidence from Ethiopia Porter, C., Hill, R., December 2016 94 Job quality and poverty in Latin America Rodriguez Castelan, C., Mann, C. R., Brummund, P., December 2016 95 With a little help: shocks, agricultural income, and welfare in Uganda Mejia‐Mantilla, C., Hill, R., January 2017 Updated on March 2018 by POV GP KL Team | 7 96 The impact of fiscal policy on inequality and poverty in Chile Martinez Aguilar, S. N., Fuchs Tarlovsky, A., Ortiz‐Juarez, E., Del Carmen Hasbun, G. E., January 2017 97 Conditionality as targeting? participation and distributional effects of conditional cash transfers Rodriguez Castelan, C., January 2017 98 How is the slowdown affecting households in Latin America and the Caribbean? Reyes, G. J., Calvo‐Gonzalez, O., Sousa, L. D. C., Castaneda Aguilar, R. A., Farfan Bertran, M. G., January 2017 99 Are tobacco taxes really regressive? evidence from Chile Fuchs Tarlovsky, A., Meneses, F. J., March 2017 100 Design of a multi‐stage stratified sample for poverty and welfare monitoring with multiple objectives: a Bangladesh case study Yanez Pagans, M., Roy, D., Yoshida, N., Ahmed, F., March 2017 101 For India's rural poor, growing towns matter more than growing cities Murgai, R., Ravallion, M., Datt, G., Gibson, J., March 2017 102 Leaving, staying, or coming back? migration decisions during the northern Mali conflict Hoogeveen, J. G., Sansone, D., Rossi, M., March 2017 103 Arithmetics and Politics of Domestic Resource Mobilization Bolch, K. B., Ceriani, L., Lopez‐Calva, L.‐F., April 2017 104 Can Public Works Programs Reduce Youth Crime? Evidence from Papua New Guinea’s Urban Youth Employment Project Oleksiy I., Darian N., David N., Sonya S., April 2017 105 Is Poverty in Africa Mostly Chronic or Transient? Evidence from Synthetic Panel Data Dang, H.‐A. H., Dabalen, A. L., April 2017 106 To Sew or Not to Sew? Assessing the Welfare Effects of the Garment Industry in Cambodia Mejía‐Mantilla, C., Woldemichael, M. T., May 2017 107 Perceptions of distributive justice in Latin America during a period of falling inequality Reyes, G. J., Gasparini, L. C., May 2017 108 How do women fare in rural non‐farm economy? Fuje, H. N., May 2017 109 Rural Non‐Farm Employment and Household Welfare: Evidence from Malawi Adjognon, G. S., Liverpool‐Tasie, S. L., De La Fuente, A., Benfica, R. M., May 2017 Updated on March 2018 by POV GP KL Team | 8 110 Multidimensional Poverty in the Philippines, 2004‐13: Do Choices for Weighting, Identification and Aggregation Matter? Datt, G., June 2017 111 But … what is the poverty rate today? testing poverty nowcasting methods in Latin America and the Caribbean Caruso, G. D., Lucchetti, L. R., Malasquez, E., Scot, T., Castaneda, R. A., June 2017 112 Estimating the Welfare Costs of Reforming the Iraq Public Distribution System: A Mixed Demand Approach Krishnan, N., Olivieri, S., Ramadan, R., June 2017 113 Beyond Income Poverty: Nonmonetary Dimensions of Poverty in Uganda Etang Ndip, A., Tsimpo, C., June 2017 114 Education and Health Services in Uganda: Quality of Inputs, User Satisfaction, and Community Welfare Levels Tsimpo Nkengne, C., Etang Ndip, A., Wodon, Q. T., June 2017 115 Rental Regulation and Its Consequences on Measures of Well‐Being in the Arab Republic of Egypt Lara Ibarra, G., Mendiratta, V., Vishwanath, T., July 2017 116 The Poverty Implications of Alternative Tax Reforms: Results from a Numerical Application to Pakistan Feltenstein, A., Mejia‐Mantilla, C., Newhouse, D. L., Sedrakyan, G., August 2017 117 Tracing Back the Weather Origins of Human Welfare: Evidence from Mozambique? Baez Ramirez, J. E., Caruso, G. D., Niu, C., August 2017 118 Many Faces of Deprivation: A multidimensional approach to poverty in Armenia Martirosova, D., Inan, O. K., Meyer, M., Sinha, N., August 2017 119 Natural Disaster Damage Indices Based on Remotely Sensed Data: An Application to Indonesia Skoufias, E., Strobl, E., Tveit, T. B., September 2017 120 The Distributional Impact of Taxes and Social Spending in Croatia Inchauste Comboni, M. G., Rubil, I., October 2017 121 Regressive or Progressive? The Effect of Tobacco Taxes in Ukraine Fuchs, A., Meneses, F. September 2017 122 Fiscal Incidence in Belarus: A Commitment to Equity Analysis Bornukova, K., Shymanovich, G., Chubrik, A., October 2017 Updated on March 2018 by POV GP KL Team | 9 123 Who escaped poverty and who was left behind? a non‐parametric approach to explore welfare dynamics using cross‐sections Lucchetti, L. R., October 2017 124 Learning the impact of financial education when take-up is low Lara Ibarra, G., Mckenzie, D. J., Ruiz Ortega, C., November 2017 125 Putting Your Money Where Your Mouth Is Geographic Targeting of World Bank Projects to the Bottom 40 Percent Öhler, H., Negre, M., Smets, L., Massari, R., Bogetić, Z., November 2017 126 The impact of fiscal policy on inequality and poverty in Zambia De La Fuente, A., Rosales, M., Jellema, J. R., November 2017 127 The Whys of Social Exclusion: Insights from Behavioral Economics Hoff, K., Walsh, J. S., December 2017 128 Mission and the bottom line: performance incentives in a multi-goal organization Gine, X., Mansuri, G., Shrestha, S. A., December 2017 129 Mobile Infrastructure and Rural Business Enterprises Evidence from Sim Registration Mandate in Niger Annan, F., Sanoh, A., December 2017 130 Poverty from Space: Using High-Resolution Satellite Imagery for estimating Economic Well-Being Engstrom, R., Hersh, J., Newhouse, D., December 2017 131 Winners Never Quit, Quitters Never Grow: Using Text Mining to measure Policy Volatility and its Link with Long-Term Growth in Latin America Calvo-Gonzalez, O., Eizmendi, A., Reyes, G., January 2018 132 The Changing Way Governments talk about Poverty and Inequality: Evidence from two Centuries of Latin American Presidential Speeches Calvo-Gonzalez, O., Eizmendi, A., Reyes, G., January 2018 133 Tobacco Price Elasticity and Tax Progressivity In Moldova Fuchs, A., Meneses, F., February 2018 134 Informal Sector Heterogeneity and Income Inequality: Evidence from the Democratic Republic of Congo Adoho, F., Doumbia, D., February 2018 135 South Caucasus in Motion: Economic and Social Mobility in Armenia, Azerbaijan and Georgia Tiwari, S., Cancho, C., Meyer, M., February 2018 Updated on March 2018 by POV GP KL Team | 10 136 Human Capital Outflows: Selection into Migration from the Northern Triangle Del Carmen, G., Sousa, L., February 2018 137 Urban Transport Infrastructure and Household Welfare: Evidence from Colombia Pfutze, T., Rodriguez-Castelan, C., Valderrama-Gonzalez, D., February 2018 138 Hit and Run? Income Shocks and School Dropouts in Latin America Cerutti, P., Crivellaro, E., Reyes, G., Sousa, L., February 2018 139 Decentralization and Redistribution Irrigation Reform in Pakistan’s Indus Basin Jacoby, H.G., Mansuri, G., Fatima, F., February 2018 140 Governing the Commons? Water and Power in Pakistan’s Indus Basin Jacoby, H.G., Mansuri, G., February 2018 141 The State of Jobs in Post-Conflict Areas of Sri Lanka Newhouse, D., Silwal, A. R., February 2018 142 “If it’s already tough, imagine for me…” A Qualitative Perspective on Youth Out of School and Out of Work in Brazil Machado, A.L., Muller, M., March 2018 143 The reallocation of district-level spending and natural disasters: evidence from Indonesia Skoufias, E., Strobl, E., Tveit, T. B., March 2018 144 Gender Differences in Poverty and Household Composition through the Life-cycle A Global Perspective Munoz, A. M., Buitrago, P., Leroy de la Briere, B., Newhouse, D., Rubiano, E., Scott, K., Suarez-Becerra, P., March 2018 145 Analysis of the Mismatch between Tanzania Household Budget Survey and National Panel Survey Data in Poverty & Inequality Levels and Trends Hassine Belghith, N.B., Lopera, M. A., Etang Ndip, A., Karamba, W., March 2018 For the latest and sortable directory, available on the Poverty & Equity GP intranet site. http://POVERTY WWW.WORLDBANK.ORG/POVERTY Updated on March 2018 by POV GP KL Team | 11