Public Disclosure Authorized Public Disclosure Authorized Poverty & Equity Global Practice Working Paper 148 GROWTH, SAFETY NETS AND POVERTY ASSESSING PROGRESS IN ETHIOPIA FROM 1996 TO 2011 Public Disclosure Authorized Public Disclosure Authorized Ruth Vargas Hill Eyasu Tsehaye March 2018 Poverty & Equity Global Practice Working Paper 148 ABSTRACT In the past 10 years, Ethiopia experienced high and consistent growth, invested in public goods provision to poor households, and saw impressive gains in well-being for many households. This paper exploits variation in sectoral growth and public goods provision across zones and time, to examine whether poverty reduction was driven by growth and provision of public goods and what type of growth—growth in agriculture, manufacturing, or services—was more effective at reducing poverty. The paper pays particular attention to controlling for other drivers of poverty reduction and instrumenting growth in a sector of particular policy focus— agriculture—to identify causal effects. The analysis finds that reductions in poverty were largest in places where agricultural output growth has been higher, safety nets have been introduced, and improvements in market access have been made. Agricultural output growth caused reductions in poverty of 2.2 percent per year on average post-2005, and 0.1 percent per year prior to 2005. The government’s policy focus on stimulating productivity gains in smallholder cereal farmers contributed to this growth, but only when the weather was good, and prices were high. Access to markets was essential: agricultural growth reduced poverty in places close to urban centers, but not in remote parts of the country. 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 rhill@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. Growth, Safety Nets and Poverty: Assessing Progress in Ethiopia from 1996 to 2011 Ruth Vargas Hill and Eyasu Tsehaye1  JEL classification: O10, 013  Keywords: growth, poverty reduction, agriculture  1  This paper was prepared as a background paper for the Ethiopia Poverty Assessment. The authors thank Pablo  Fajnzylber, Lars Moller, Luc Christiaensen and Alemayehu Seyoum Taffesse for comments on an earlier draft.  1. Introduction In 1996, Ethiopia was one of the poorest countries in the world, as measured by the proportion of the  population living on less than US$1.90 per day (2011 PPP). Almost 9 in 10 households lived in rural  areas, many of them very remote, with no access to all‐weather roads, and engaged in low‐productivity  agricultural production. A history of negligible public investment in education was reflected in high  illiteracy rates. A series of famines in the 1980s had depleted the asset holdings of households, leaving  them vulnerable to continued rainfall volatility. Food aid was regularly disbursed in many parts of the  country.   Although Ethiopia is still a poor country today, considerable progress has been secured since 1996. From  1996 to 2011, the proportion of households living on less than US$1.90 halved, falling from 68 to 34  percent. Education, health and nutrition outcomes similarly saw substantial improvement (Carranza and  Gallegos 2013). This was a period of time in which the government undertook a series of policies that  saw them investing in rural roads, education, health, extension services and safety nets in an effort to  address infrastructure gaps, improve human capital, raise cereal yields of smallholder farmers and  reduce the vulnerability of rural households.  However, aside from reforms undertaken in the late 1990s  it was also a period in which very few market reforms were undertaken, and some form of state control  was present in many markets. An analysis of the drivers of Ethiopia’s progress provides an interesting  test of whether an approach that focuses heavily on public investment at the expense of private market  development can deliver welfare gains in a low‐income country.   This paper examines poverty reduction in Ethiopia to understand what drove the gains secured, and the  degree to which public policy secured gains. It examines the role of growth and redistribution and  considers how policies that reduced remoteness and extended services to rural households contributed  to welfare improvements.   In particular, the paper examines the nature of growth and its impact on poverty reduction. Ethiopia  experienced high and consistent economic growth, recording annual average per capita growth rates of  8.0 percent from 2004 to 2014, driven largely by growth in services and agriculture (World Bank 2016).  Growth in sectors in which poor households derive a considerable share of their income is more poverty  reducing than growth in other sectors (Loayza and Raddatz 2010). As a result, agricultural growth has  been shown to be associated with stronger poverty reduction at the country level, followed by growth in  services (Christiaensen, Demery and Kuhn 2011).  Analysis of sub‐national sectoral growth and poverty  rates in China and India has documented that poverty has fallen faster in states and periods of high  agricultural growth (Datt and Ravallion 1996, Montalvo and Ravallion 2009). In Brazil, similar analysis  showed poverty reduction was faster in regions and periods where service sector growth was higher  (Ferreira, Leite and Ravallion 2009). Thus far, there has been no country‐level analysis in Africa that  looks at the differential impact of growth in different sectors.  Poor households in Ethiopia—as in much of Africa—are primarily engaged in agriculture, and as such  one would expect agricultural growth to be the primary driver of poverty reduction. However, cross‐ 2  country analysis provides contradictory evidence. Christiaensen et al (2011) find that agricultural growth  is more strongly associated with poverty reduction in Africa than in the rest of the world. However,  World Bank (2015) finds that service sector growth is more poverty reducing than growth in other  sectors. These alternate findings find support in more micro studies, some of which emphasize growth in  household agricultural incomes as a main driver of welfare gains (World Bank 2016b) and others which  emphasize the role of rural non‐farm growth and the additional income that affords (Fox and Pimhidzai  2011, World Bank 2014b).   The analysis in this paper exploits variation in poverty reduction, sectoral output growth and provision  of public goods across zones and time to examine the extent to which growth drove changes in poverty  reduction, and what type of growth—output growth in agriculture, manufacturing or services—was  more effective at reducing poverty. Finding that poverty reduction has fallen faster in places and time  where agricultural growth has been stronger does not necessary allow one to deduce that agricultural  growth causes poverty reduction. Loayza and Raddatz (2010) and Ligon and Sadoulet (2007) have used  lagged growth rates and instrumental variable techniques to better identify the relationship between  agricultural growth and poverty reduction, but to our knowledge these techniques have not been used  at the country level before. We use detailed weather data for each zone in each year to instrument  agricultural growth and identify the causal relationship between growth in agriculture and poverty  reduction.  The analysis also examines whether safety nets and public good provision more broadly had an  additional effect on poverty reduction by increasing redistribution, and whether policies that  encouraged fertilizer used by smallholder cereal farmers contributed to gains.   The analysis finds that reductions in poverty were largest in places where agricultural output growth  was highest. On average a 1% growth in agricultural output per capita was associated with a 0.15%  reduction in poverty. We find no effect of growth in manufacturing or services on poverty reduction.  However, in urban Ethiopia, manufacturing growth played a significant role in reducing poverty from  2000 to 2011. For every 1% growth in manufacturing output, poverty fell by 0.37%.   Further analysis shows that the strong correlation between agricultural growth and poverty reduction  reflects a causal relationship. We find that once instrumented, agricultural growth had a much larger  effect. This could reflect measurement error in estimated rates of zonal agricultural growth which  resulted in attenuation bias, or the fact that agricultural growth caused by good weather is more  poverty reducing, in that it benefits all households, than growth caused by intensification or  commercialization, which may preferentially benefit wealthier households. For every 1% growth in  agricultural output, poverty was reduced by 0.9%.2 This implies that agricultural growth caused  reductions in poverty of 2.2% per year on average post 2005 and 0.1% per year prior to 2005.                                                                2  There has been some discussion about the growth elasticity of poverty reduction in Ethiopia. Household survey  analysis shows that for every percentage point growth in average household consumption during 2000‐2011,  poverty fell by almost two percentage points (MOFED 2013). This survey‐based measure of the growth elasticity of  poverty reduction was ‐1.94 and sets Ethiopia at the world average, and significantly higher than other countries in  3    Agriculture remained the primary occupation of a large proportion of Ethiopian households during this  period (Martins 2014), despite substantial transformation in the structure of value‐added, so the pre‐ eminence of agricultural growth in driving poverty reduction is perhaps not surprising. A key question  that then emerges is whether the strong policy focus by the Ethiopian government on encouraging  productivity growth in smallholder cereal farming during this period drove the gains, and what elements  of the approach were successful. Ethiopia pursued an Agricultural Development Led Industrialization  strategy (ADLI) during this period. The strategy was formulated in 1993 and later underpinned the five‐ year development plans, the Plan for Accelerated and Sustained Development to End Poverty (PASDEP)  and the Growth and Transformation Plan (GTP). As part of this strategy the government spent  considerable resources supporting cereal intensification of smallholder farmers. The focus was on  providing the inputs and services that farmers needed through largely state‐run institutions such as  cooperatives and a massive expansion of extension services. At the same time the government invested  substantial resources improving roads which aided the development of cereal markets (Minten et al  2012), expanding access to primary education and health services, and introducing a large rural safety  net in the most food‐insecure parts of the country.   The analysis points to the importance of policies outside agriculture as much as agricultural policy in  delivering welfare gains. Increases in the use of improved inputs aided agricultural growth and welfare  gains, but on its own it was not enough to drive agricultural growth, contemporaneous improvements in  market conditions were also needed. While agricultural growth had a strong impact on poverty  reduction on average, it only had an impact close to urban centers of 50,000 people or more, indicating  the complementary nature of improved access to centers of urban demand in turn driven by non‐ agricultural output growth. The use of modern inputs such as improved seeds and fertilizer increased  substantially over the period considered. Although the average impact of modern inputs on agricultural  growth and poverty reduction was found to be weak, increased use of modern inputs did bring  reductions in poverty under good agro‐climatic conditions and high crop prices. Good weather and high  prices during the latter part of the 2000s were essential to this approach succeeding in delivering  welfare gains. Sustaining high crop prices in a landlocked country such as Ethiopia requires sustaining  increases in demand for food through growth in non‐agricultural sectors (Dercon and Zeitlin 2009). The  complementary nature of agricultural and non‐agricultural growth echoes the results of the simulation  analysis in Diao et al (2012).  We find that the introduction of the PSNP also reduced poverty through redistribution, in addition to  any impact it had through supporting agricultural growth (such as that found in Hoddinott et al 2013).  The effect of PSNP coverage on zonal poverty reduction corroborates evidence from impact  assessments of the PSNP (Gilligan, Hoddinott and Seyoum Taffesse 2010, Berhane et al 2012) which  suggests that the program has been well targeted to poor households and has enabled households to                                                               the region (Kalwij and Verschoor 2005). However, given GDP per capita grew at a much faster rate that household  consumption during this period, the growth elasticity of poverty to GDP growth is less favorable. These data  combine measures of GDP growth (the components of growth we look at are from the same data sources used in  estimating national GDP growth) with household survey data, so we expect the estimates to be less favorable.  However, our correction for potential measurement error suggests that GDP growth has been more favorable for  poverty reduction than the national GDP estimates imply.  4    acquire and protect assets, particularly when safety net payments have been large and reliable.   However, the significance of the impact of the PSNP is not robust to all specifications. This is also true  for improvements in access to education.    In sum, the results suggest that agricultural growth was the primary driver of poverty reduction in  Ethiopia from 1996 to 2011 and that this growth was supported by large public investments in  infrastructure and services. However, public investments alone were not sufficient. Good weather and  high global food prices helped. In the following sections we discuss the data that are used in this report.  In section 3 we summarize trends in poverty reduction. Section 4 outlines the empirical methodology  used and section 5 presents the main results. Section 6 concludes.   2. Data   Ethiopia is a country rich in data, which allows us to take an approach to estimating the relationship  between sectoral growth and poverty that is not possible in many countries, and certainly not many in  Sub‐Saharan Africa. We use multiple surveys and census data to construct annual zonal estimates of  poverty, sectoral output, prices, agricultural production practices, safety net beneficiaries and access to  public services and markets. Ethiopia is divided into 11 regions, and each region is divided further into  zones and woredas (districts). We use the zone as the unit of analysis in this paper, as it was the lowest  level at which data on poverty and agricultural output could be disaggregated. The Ethiopian Central  Statistical Agency collected consumption data four times between 1996 and 2011 in a comparable  manner for 50 of Ethiopia’s 68 zones. In addition, annual zonal estimates of agricultural output, prices  and production practices are collected through the Agricultural Sample Survey, and an annual census of  large manufacturing firms provides zonal estimates of manufacturing output.    We follow 50 zones over the period of 15 years, covering nearly all of Ethiopia’s population. We use  zonal boundaries from 1996 and calculate all aggregates using these zonal boundaries.3 We aggregate all  sub‐cities in Addis Ababa into one zone for the purpose of this analysis given it is not possible to reliably  disaggregate some of the other data sources that we use to different sub‐cities in Addis. Three pastoral  zones in the Somali region were excluded from this analysis on account of no poverty data being  available for them (three Somali zones are included). Afar’s five zones were excluded from the analysis  on account of missing agricultural data in some years. In addition, the three zones in the Gambella  region were not included in the analysis as poverty data are not available for 1996 or 2005 for this  region.   The following subsections detail the surveys used.                                                                  3  The number of zones in Ethiopia increased from 1996 to 2011 with a number of zones splitting into two or three  (and in some cases being formed from parts of other zones). We use the 1996 definition of zones in the analysis.   5    2.1. Poverty estimates The Household Income and Consumption Expenditure Survey (HICES) is a nationally representative  survey conducted every 4‐6 years to collect data on household consumption and basic demographics.  Poverty estimates are based on total consumption per‐adult equivalent which is generated from these  data. The survey was fielded from June 1995‐February 1996 (hence referred to as 1996), June 1999 to  February 2000 (hence referred to as 2000), June 2004 to February 2005 (hence referred to as 2005) and  September 2010 to August 2011 (hence referred to as 2011).   The description of the sampling for the HICES indicates that enumeration areas are stratified by zone,  with a similar number of EAs selected by zone in each year. Zonal level poverty estimates are reported  for 1996, 2000 and 2005 in MOFED (2013) and are calculated for 2013 using the survey data. Although  the sample is stratified by zone, zonal estimates are often not reported given concerns that not enough  households were interviewed to generate precise zonal level poverty estimates. On average, 300  households were interviewed per zone although the number is much lower for the smaller zones. We  compare these estimates to zonal poverty estimates generated using small area estimation (Elbers et al  2003) presented in Sohnesen (2014, 2015). Small area estimates of poverty were generated for each  woreda and zone for 2000 using the 1994 Population and Housing Census and the 2000 HICES, and for  2011 using the 2007 Population and Housing Census and the 2011 HCES.  Figure 1 graphs the survey and estimated poverty rates. Estimates for 2000 are in blue and estimates for  2011 are in red. Considerable overlap is observed and provides confidence in the accuracy of the survey  poverty rates. A regression line fitted to go through the origin estimates a coefficient of 1.03 for 2000  (with a 95 percent confidence interval of 0.99‐1.07 and an R‐squared of 0.982) and a coefficient of 0.83  for 2011 (with a 95 percent confidence interval of 0.76‐0.90 and an R‐squared of 0.913).   More outliers  are observed in 2011. In particular, there are zones where poverty estimates from the survey data in  2011 are quite a bit lower than those predicted using the 2007 census data. This could be because of the  four‐year difference in the time of the census and the survey; four years in which poverty fell rapidly.  The period between the census and survey is even larger in the case of the 2000 small area estimates— the census was conducted in 1994 and the survey in 2000—but this was a period in which very little  poverty reduction occurred.  In sum, the survey‐based estimates of poverty appear quite reliable. We also note that given the  measurement error in the poverty estimates can be considered white noise, and given poverty is the  dependent variable in our analysis, it will not affect coefficient estimates.  In addition to using the HICES to estimate poverty, we also use the number of people in the zone  employed in different aspects of services to predict zonal service sector output (in combination with the  Survey of Trade and Distributive Services as described below). It is possible that measurement error in  this variable increases attenuation bias of the estimated coefficient on service sector output. The HICES  is also use it to estimate the number of people in each zone by aggregating the weights at the zonal  level.  6    One of the challenges in analyzing trends in poverty during this period is determining how to accurately  compare household consumption across time given the high inflation within the country in the latter  half of the decade. Prior to 2011, the poverty lines used were those set in 1996. In 2000 and 2005 the  poverty rate was estimated by keeping the 1996 poverty lines constant and by converting all food and  non‐food consumption recorded in the 2000 and 2005 surveys to 1996 prices using the CPI. In 2011 the  cost of the same bundle of food items used to construct the food poverty line in 1996 was re‐estimated  to generate an accurate survey‐based measure of food inflation over this period (MOFED 2013). This  survey‐based measure of food inflation is lower than the CPI measured in the country during this time.  This could reflect a lower rate of inflation for the goods consumed by the poor during this period, or it  could reflect that the quality of the food consumed by the poor fell over this period with the smaller  increases in prices reflecting a lower quality bundle of items. In order to estimate non‐food CPI the food  share of total consumption for the bottom 25 percent of the distribution was estimated using the 2011  survey data. The proportion of food in total consumption fell which could reflect the fact that prices of  non‐food items consumed by the poor increased more than prices of other non‐food items, or it could  reflect the fact that poor households have changed the quality or quantity of non‐food items consumed.  In this analysis we use the official MOFED poverty numbers thereby implicitly deflating consumption by  the survey‐based deflators. All other prices in the analysis are deflated using the general CPI. We test  the robustness of our results to using lower poverty estimates for 2011 calculated using the CPI, and the  main findings of the paper are unchanged.    2.2. Agricultural output Annual estimates of agricultural production are collected by the CSA through the annual Agricultural  Sample Survey (AgSS). The AgSS collects data on average landholding, area cultivated, total production,  yield, use of fertilizer and improved seeds during the main Meher season. The survey covers about  40,000 households (44,871 households in 2011, for example) in some 2,000 EAs and the sample design  allows for estimates to be disaggregated by zone. Most of the data are collected through household  surveys, but production estimates are based on crop‐cutting experiments conducted for a sub‐sample of  households. These data are available to us for 1996‐2011 with the exception of the year during which  the agricultural census took place (2002) and the year following the census in which the full AgSS could  not be conducted.   The Meher season is responsible for about 80 percent of crop production in Ethiopia, but for some  zones the smaller Belg season is an extremely important part of agricultural production. A Belg crop  survey is also undertaken each year, but the production estimates are not representative at the zonal  level. We estimate zonal Belg output using zonal estimates of land cultivated to each crop, and regional  estimates of average yield for each crop each year. For years prior to 2000 no zonal level land estimates  are available and so we use trends in national estimates of land cultivated to scale the area cultivated in  2000.   A survey of producer price data is collected to complement the annual agricultural sample survey.  Producer prices are collected throughout the year. We use data from January of each year as this is the  7    main harvest month. Using the same month each year also allows us to abstract from seasonal price  movements. We combine these producer price data with the production data to estimate the value of  agricultural output in each zone. From this we derive the growth rate of agricultural output per capita.   In some cases, yields were missing for chat, enset and coffee. In these cases, we imputed yields for chat,  enset and coffee using data from other years. Information on the area planted to these crops was  available in these cases. There was little variation in yields for these crops among the years that data  were collected, which suggests this was not an inappropriate strategy. However, all estimates were  rerun without this imputation and the results still hold.  In addition, prices were missing for coffee and  enset in 1996, so prices were taken from the next available price survey.   The AgSS data were also used to provide estimates for the proportion of cultivated land on which  fertilizer was applied and the proportion of land planted to improved seeds. The price data from the  AgSS were used to construct a weighted crop price index in which all crop prices were weighted by the  share of land planted to that crop in the zone. Changes in the price index reflect both changes in prices  for a given crop and also shifts into higher or lower valued crops.   We note that the measure of agricultural output thus constructed does not include livestock output.  Most pastoral areas of the country are not included in our analysis given the lack of poverty data for  these zones, but still livestock is a potentially important component of agricultural output in the semi‐ pastoral Somali zones and the Borena zone of Oromia, which are included in our analysis. Data on  livestock production are collected as part of the AgSS but it is not straightforward to include these in the  agricultural output.    2.3. Manufacturing output A census of large and medium sized manufacturing establishments is conducted every year. An  establishment is considered eligible for this survey if it has more than 10 employees and uses electricity.  The survey collects information on output, assets, operating costs and employment. The town of each  establishment is recorded and in some cases the zone. By matching towns to zones, zonal  manufacturing output can be estimated.   These estimates do not include manufacturing output of smaller firms. Nationally, this is a small  proportion of manufacturing output. Soderbom (2012) compares micro‐manufacturing firms in Ethiopia  with larger firms included in the annual census and shows that the value added of larger manufacturing  firms is 8 times that of firms with fewer than 10 employees. Focusing only on the larger firms for an  estimate of manufacturing output thus captures a large share of the manufacturing output in Ethiopia.  However, it may be the case that the smaller manufacturing firms matter more for poverty reduction.  Our regression estimation strategy allows for the share of manufacturing output produced by small  firms to vary across zones and to change with time, but it relies on the growth rate of manufacturing  output of small firms to be constant within a given zone across the full period 1996‐2011.      8    2.4. Services No similar census of service establishments is conducted, which makes estimating output of the service  sector much more complex than estimating the agricultural or manufacturing output. The most  systematic survey of service industries is a Survey of Trade and Distributive Services that was conducted  in 1995, 2002 and 2009. This survey allows regional estimates of productivity of service enterprises to be  generated, but it is a sample survey and does not allow for an estimate of the zonal service output.  It  also does not include information on personal services such as hotels, restaurants and domestic help.   In order to generate a zonal estimate of service output, we use data on the number of individuals  engaged in trade and distributive services in the zone from the HICE surveys and multiply this with  national estimates of value added per worker to generate a measure of zonal output per worker from  these surveys. The values of hotel and restaurants are however not captured in this measure of services  output per capita.4    2.5. Public goods provision: Data on safety nets and access to basic services There are three aspects of public goods provision incorporated in this empirical analysis. First, we  incorporate a measure of the continual investments in access to schools and health services that have  taken place since 1996. Ideally, we would have a measure of public investments in education and health  services in the zone over the last 15 years. In the absence of these data, we use the average distance to  a primary school recorded at four points in time in the Welfare Monitoring Surveys (WMS) that are  conducted alongside the HICE surveys used for poverty estimates.   Secondly, we measure investments in roads that have improved access to basic services and private  markets. We use the Schmidt and Kedir (2009) estimates of time to travel (using type of road and  distance to generate the estimates) to a town of 50,000 people in 1994 and in 2007 to estimate an  average annual reduction in travel time. The distance at each square kilometer in the zone is averaged  across the zone to provide a zonal average estimate. We also use data collected on access to bus  services collected in the WMS as an alternate measure of changes in road infrastructure (this was the  only transport access measure collected consistently across all four rounds). The WMS estimates allow  us to weight more populated areas within a zone more than less populated areas within a zone.  However, the disadvantage with this measure is that it may also reflect aspects of public transportation  markets and not just improved road access as a result of investments in roads.   Finally, we assess the introduction of safety nets. In 2005, the Government of Ethiopia together with the  support of Development Partners, designed and commenced implementation of a Food Security  Programme, which included a Productive Safety Net Programme (PSNP) as well as complementary                                                               4  We also experimented with using zonal service sector employment data to distribute national estimates of  service output (from national accounts) across zones. When we use these estimates, we get the same qualitative  findings as presented here, although the size of the coefficient estimates changes. We elect to use the survey‐ based measure of service sector growth as it is clearer on how to attribute this to different zones (output per  worker is directly reported).  9    programming to strengthen local livelihoods. The PSNP is targeted at the most food insecure woredas in  Ethiopia. We use administrative data on the number of beneficiaries per zone per year to estimate the  proportion of households in the zone benefiting from the PSNP.     2.6. Weather shocks The Livelihoods, Early Assessment and Protection project (LEAP) system, developed in 2008 by the  Government of Ethiopia in collaboration with WFP, uses crop‐modeling approaches to estimate rainfall‐ induced crop loss in woredas throughout Ethiopia. Water‐balance crop models and yield reduction  coefficients are defined for the crops grown in the zone. Evapotranspiration coefficients for the zone are  used with data on decadal rainfall in a given year to generate an estimate of the proportion of crop that  was lost in a given year as a result of insufficient rainfall. These models essentially provide a weighted  average of rainfall in which rainfall at times of the year in which the development of the crop is  particularly moisture dependent is given a higher weight. The weights are provided by agronomic crop  models. Crop loss estimates are generated for each 50 km by 50 km square. This is aggregated to  generate a zonal estimate of crop‐loss. The LEAP database contains crop loss estimates from 1996 to  2012 for both Belg and Meher seasons.     3. Trends in poverty across space and time   3.1. Trends across time In Table 1, we present summary statistics for the four time periods in our data across time, using the  data in the zonal panel. The table shows that poverty started to fall only after 2000, and its reduction  has been particularly large in the years after 2005. Although output increased throughout this time,  large increases in agricultural output occurred after 2000 and in manufacturing and services after 2005.  The sectoral composition of zonal output has remained remarkably constant across time, with  agriculture accounting for about half of zonal output, manufacturing accounting for one‐tenth and  services accounting for 34‐42%. Improvements in access to basic services and infrastructure increased  during this time. The bottom panel of the table also shows that input use and crop prices have increased  substantially over time.    3.2. Spatial patterns In Figure 2a we plot the percent change in zonal poverty from 2000 to 2011 against the initial level of  poverty in 2000, we see that the places that saw the largest reduction in poverty were those where the  poverty rate was initially highest. The same finding holds true when percentage point changes in poverty  are examined. Figure 2b presents the same scatter plot of percent change in poverty against the initial  poverty rate, but this time for woreda poverty rates estimated using small area estimation techniques  10    for 2000 and 2011. The same pattern is evident of larger reductions in poverty in places that were  initially poorer.   In Table 2 we present regression results examining the characteristics of woredas that saw larger  reductions in poverty from 2000 to 2010. We see that poverty fell more rapidly in woredas where more  people were engaged in crop production, had better weather, were in places that were less remote and  in places where maize was not the dominant crop and that were less food insecure. Literacy rates in  1994 had no effect (not shown). This points to the importance of agricultural growth and access to  markets and we explore this formally in panel analysis in the next section. Finally, we also note that  while these initial conditions are important, they do not explain much of the variation in experience of  poverty reduction: 9.2 percent of the variation in poverty reduction can be explained by the poverty  rates in 2000 and only 6.5 percent of the variation by the other characteristics examined.    In the rest of this paper we examine the role of growth and public good provision in driving the spatial  patterns and trends observed.   4. Empirical Method   The empirical approach we take is similar to that used in Ferreira et al (2010). We start by abstracting  from the sectoral pattern of output growth and examining whether changes in poverty rates have been  driven by aggregate output growth in the zone. In addition, we examine whether public good  provision—specifically the introduction of safety nets, investments in primary education and roads—has  had an additional effect on poverty reduction (in addition to any effect that has resulted from their  impact on growth) via redistribution. Specifically, we estimate:   ∆ ln ∆ ln ∆ ln ∆ ln ∆ ln   (1)  Where   is the poverty rate in the zone at time t,   is zonal output,   is the proportion of people in  the zone covered by the safety net program at time t,   is increased access to primary schools in the  zone at time t and  is a measure of infrastructure investments reducing remoteness in the zone  (proxied alternately by the two measures of infrastructure investment described in the previous  section).   Secondly, we examine the relationship between the nature of sectoral output growth and poverty  reduction by decomposing zonal output growth into that coming from agricultural growth and that  coming from manufacturing and services. Following Ravallion and Datt (1996) and the subsequent  literature on the relationship between the composition of growth and poverty reduction we estimate:   ∆ ln ∆ ln ∆ ln ∆ ln   ∆ ln ∆ ln ∆ ln   11    (2)  Where  , , ,   is the output of agriculture (a), manufacturing (m) and services (r) respectively  and   is the share of output of sector   at the beginning of the period. In later specifications we  proxy   , and   with growth in the share of the population living in urban areas in the zone.   Interacting the rate of growth of sector   with the share of sector   in total output allows growth in a  given sector to influence poverty according to the size of the sector. The combined expression,  ,  provides a measure of the elasticity of poverty to growth in that sector.  This specification allows us to  look at whether particular components of growth are more strongly associated with poverty reduction,  and also allows us to test whether the sectoral composition of growth matters by testing whether   (Ferriera et al 2010). We first assume coefficients on growth and social spending are  constant across zones. This assumption is relaxed in later specifications by allowing coefficients to vary  by distance to urban center, rates of illiteracy and time   and whether the zone is considered food  insecure.   This specification allows us to control for a number of other factors that might confound the relationship  between sectoral composition and poverty rates. The regression is estimated in differences allowing us  to control for any initial zonal characteristics that affect the relationship between the output of one  sector and poverty.5 Zone‐specific time trends are included in the model,  , through the inclusion of  zone‐specific fixed effects which allows each zone to have a zonal specific trend in poverty reduction  over the period. The inclusion of measures of public goods provision also allows us to control for a  number of time‐variant characteristics that may be important in determining the relationship between  the pattern of growth and poverty. The inclusion of N, D and E not only allows us to assess their  redistributive effect, it also allows us to control for a number of time‐variant characteristics that may be  important in determining poverty and which may affect the estimation of  .6   However, even with a fully specified model, our estimation strategy is subject to a concern that reverse  causation may be driving the results. For us to argue that growth in agriculture caused poverty reduction  we will need to be able to address the argument that gains in poverty reduction did not cause greater  agricultural growth. In some papers on the relationship between sectoral growth and poverty this goes  unaddressed, and in other papers it is addressed by instrumenting growth rates with growth rates of  neighbors (Ligon and Sadoulet 2008, Loayza and Raddatz 2010) or lagged growth (Loayza and Raddatz  2010). Henderson et al (2011) has explored the use of rainfall as a measure of exogenous variation in  agricultural growth and we take the same approach here using WRSI data available at the zonal level in  Ethiopia from 1996‐2011. We use weather shocks (calculated as the sum of annual estimates of crop  loss for the zone through a crop WRSI model) as an estimate of exogenous variation in agricultural                                                               5  Annualized growth rates are calculated for each variable by dividing each growth rate by the number of years  over which the growth occurred (4 years for differences from 1996 to 2000, 5 years for differences from 2000 to  2005, and 6 years for differences from 2005 to 2011).  6  We test the robustness of our results for weighting by the population of each zone. The main findings are  unchanged when weighting. We do not report the results in the paper, but they are available from the authors on  request.  12    growth. Ethiopia is characterized by both significant weather risk and significant heterogeneity in  weather risk across space and time. It is likely that agricultural output is the main mechanism by which  local weather shocks affect local livelihoods, and that increased market integration throughout this  period limits the impact of small local weather shocks on prices and growth in other sectors. This is  something that we test empirically.   After analyzing the relationship between agricultural growth and poverty reduction we assess the  degree to which the government’s focus on policies to increase the cereal yields of smallholder farmers  drove the gains. The same framework is used but   is decomposed into growth in cereals and cash  crop production. We then replace   with input use, rainfall shocks and weighted crop prices.    5. Results   5.1. Agricultural growth and poverty reduction   First, we examine the relationship between poverty reduction and total output growth per capita,  expansion of safety nets and improvements in access to basic services and infrastructure by estimating  equation 1. The results are presented in column 1 of Table 3 and indicate that growth has been a  significant driver of reductions in poverty over the 15‐year period from 1996 to 2011. The elasticity of  poverty to growth is ‐0.15 which is quite low in comparison to the global average but higher than the  regional average (Christiaensen et al 2013).7 The results also show that poverty reduction was stronger  in zones where the PSNP was introduced and where improvements in road infrastructure were  particularly rapid, indicating that the investments in safety nets and infrastructure may have helped to  reduce poverty in addition to any impact through the growth in output that they contributed to.   In column 2 of Table 3 we examine the relationship between the nature of growth and poverty  reduction (estimating equation 2) and show that poverty has fallen fastest in those zones in which  agricultural growth was the strongest. The results also show that manufacturing and services output  growth was not a significant contributor to poverty reduction, although the coefficients are of the sign  expected. The implied elasticities of poverty to growth in agriculture, manufacturing and services are ‐ 0.155, ‐0.002 and ‐0.027 respectively.8 However, given the imprecision with which the coefficients on  manufacturing and services sector growth are estimated, a test of equality of coefficients across the  three sectors ( cannot be rejected. Once we account for the sectoral composition of                                                               7  The elasticity of poverty to growth is often estimated using the ratio of average household consumption growth  to poverty reduction, not the ratio of GDP growth to poverty reduction (e.g. Ravallion 2012). When assessed by  this measure, the growth elasticity of poverty reduction in Ethiopia was ‐1.94 from 2000 to 2011 and sets Ethiopia  at the world average, and significantly higher than other countries in the region (Kalwij and Verschoor 2005).  8  Calculated by multiplying the coefficients in column 1 of Table 3 with the average share of the sector over the  years 1996, 2000 and 2005 detailed in Table 1.   13    growth, we find that investments in roads no longer have a redistributive effect but the estimated  redistributive impact of the PSNP remains.   Manufacturing and services growth are perhaps more likely to bring about reductions in poverty in  urban centers. With the exception of the two purely urban zones of Mekele and Addis Ababa, the zones  in this study include both rural and urban areas which may be masking the impact of manufacturing and  service growth in urban locales.  This is tested by re‐estimating equation 2, but weighting the results by  the proportion of the zone that is urban. In this specification those zones with very small urban  populations are given a low weight and those that are entirely urban (such as Mekele and Addis Ababa)  derive the highest weight. In this specification we would expect that sources of growth that are more  important to urban poverty reduction would appear more significant. Results are presented in columns  3 to 5 and indicate that although agricultural growth was important in these zones in the first part of this  period, in the last decade higher manufacturing growth in urban areas was associated with higher  poverty reduction. The elasticity of poverty to growth in manufacturing is ‐0.37 in this specification  which means that a 1% increase in manufacturing growth was associated with a reduction in poverty of  0.37%.  The insignificance of the service sector across specifications could be explained by three factors. First,  we note that of the three sectors, zonal output estimates were most imprecise for this sector, relying on  employment data in the HICES and national estimates of value added per worker in this sector. This  measurement error may mask the true relationship between these sectors and poverty reduction.  Secondly, we note that although poverty rates fell faster among those that reported employment in the  service sector (MOFED 2013), employment in the service sector has remained consistently low across  this time period (from 12‐14% of the workforce). The small proportion of the workforce in services  makes it very difficult for service sector growth to have a large direct effect on poverty reduction.  Finally, we note that if growth in services was strongly correlated with growth in agriculture but less  precisely measured, we would not see an additional effect of services growth on poverty reduction once  agricultural growth was controlled for. We return to this issue below.  In order to determine whether agricultural growth caused poverty reduction, we use detailed data on  rainfall to instrument for agricultural growth. Agriculture production is almost entirely rainfall‐ dependent in Ethiopia—less than 1 percent of land is irrigated—and thus we expect changes in rainfall  to be an important and exogenous component of agricultural output growth. We do not expect weather  shocks to have a significant impact on growth in other sectors. We test this in Table 4. Indeed, while  local rainfall shocks have an impact on agricultural growth they do not negatively affect manufacturing  or services growth.   Results for instrumenting agricultural output growth with rainfall are presented in Table 5. The results  show that agricultural output growth had a strong causal impact on poverty reduction with an elasticity  of ‐0.9. This implies that agricultural growth caused reductions in poverty of 2.2% per year on average  post 2005 and 0.1% per year prior to 2005. The magnitude of the coefficient is much higher than  previously which may indicate that the OLS results were not affected by reverse causality as much as  they were affected by measurement error in agricultural output which was causing attenuation bias. It  14    could also be the case that agricultural growth induced by good weather is more poverty reducing than  agricultural growth brought about by technology adoption or improved cereal prices. All agricultural  producers benefit from good weather, not just those that adopt technologies and sell part of their  harvest who are likely to be wealthier farmers.   Thus far the analysis has considered the poverty headcount index, but the degree to which households  fall below the poverty line is also an important indicator of progress, and as such it is informative to run  the same specification using the poverty gap and the poverty severity index as the dependent variables.  Columns 2 and 3 of Table 5 present estimates for the poverty gap and poverty severity index.   Agricultural growth, in all specifications reduced the poverty gap and poverty severity index. Once  agricultural growth has been instrumented with weather, there is no longer a reduction in poverty as a  result of an additional redistributive effect of the introduction of the PSNP, investment in education and  investment in roads for either the poverty headcount index or other indicators.   The robustness of the findings presented thus far is tested by using a different price deflator of the cost  of living for the period 2005 to 2011 (the CPI instead of a survey‐based deflator as used in the official  poverty estimates for 2011). We also test whether results are robust to adding the percentage change in  the national general CPI across periods and to including year dummies that would control for variation in  CPI across rounds, but also any other time‐varying factors that could be considered constant across  zones. Results of these various robustness checks are presented in the Appendix. The positive impact of  agricultural growth on poverty reduction is robust to all of these specifications, as is the impact of  manufacturing growth on poverty reduction in urban areas. Service sector growth, safety nets and  public investments remain insignificant.  The results in Table 4 provide some additional insights into why we may not observe a significant impact  between services growth and poverty reduction. Columns 1 and 3 show that agricultural growth within  the zone is positively correlated with service sector growth within the zone. Given the measure of  service output constructed for the analysis is largely comprised of wholesale and retail trade this  positive correlation is very plausible. This finding is corroborated by data presented in Jolliffe et al (2014)  which shows that 64% of rural non‐farm enterprises (primarily in the service sector) are established  using funds from agricultural production and that these businesses are most active in the months of  harvest and immediately thereafter suggesting a strong relationship between agricultural production  and this type of service sector activity. If service sector growth is largely driven by agricultural growth it  is quite likely that any relationship between growth in services and poverty reduction is being captured  in the coefficient on agricultural growth.     5.2. Heterogeneous effects of agricultural growth We next examine whether there was any heterogeneity in the impact of agricultural growth on poverty  reduction. First, we examine whether growth had a differential impact for those near markets. We  compare the impact of agricultural growth on poverty in areas that were far from urban centers of  50,000 plus people (more than 6 hours and 40 minutes) at the beginning of the time period in question,  15    to the relationship between agricultural growth and poverty in areas close to urban centers. We find  that agricultural growth was only poverty reducing for those close to urban centers (Table 6). This  suggests an important link between agricultural growth and market access, either because households  close to markets were better able to access agricultural inputs (as found in Minten et al 2014) or  because they benefited from greater access to urban demand.   We also examine whether the impact of agricultural growth on poverty reduction was mediated by  other factors, such as the level of literacy in 1996 (measured by the proportion of literate household  heads) and the level of food insecurity in the zone (as proxied by whether or not the zone had woredas  that were PSNP‐eligible in 2005). We do not find significant differences for these measures (columns 2  and 3 of Table 6).   Agro‐ecological zones vary considerably across the country, so we examine whether the impact of  agricultural output growth has been heterogeneous across different parts of Ethiopia. Rural policy  discussions are often framed around the concept of “five Ethiopias”, in which zones are classified  according to agricultural productivity and agro ecological conditions (EDRI 2009). The five areas are  drought prone highlands, moisture‐reliable cereals areas, moisture‐reliable enset areas, humid  moisture‐reliable lowlands and pastoral areas. The results presented in column 4 of Table 6 do not  suggest any strong trend in which areas benefited more from agricultural growth.     5.3. The nature of agricultural growth Having identified the importance of agricultural growth we turn to examining whether the strong policy  focus by the Ethiopian government on encouraging productivity growth in smallholder cereal farming  during this period drove the gains, and what elements of the approach were successful.   First, we separate growth in the value of cereal production (teff, wheat, barley, maize and sorghum)  from growth in the value of cash crop production (coffee, chat, nueg and sesame) and examine what  type of growth was most strongly associated with poverty reduction (Table 7, column 1). The regression  results show that gains were more strongly associated with growth in cereal, not cash crop, production.   Next, we explore the determinants of growth in cereal production and examine the relationship  between cereals growth and weather, prices and the use of improved inputs. Given these regressions do  not use poverty data, we are also able to include in the regression years in which poverty data are not  available. As such the panel is expanded to include all years from 1996 to 2011 (with the exception of  2002 and 2003 for which there are no data). The regressions include only the main crop‐producing zones  in the sample, and exclude Afar, Somali, Harari, Addis Ababa and Dire Dawa.    Despite substantial increases in the use of fertilizer over this period, the regression estimates in columns  2 and 3 indicate that on average increased fertilizer was not associated with growth. This is quite  striking, but consistent with other literature that shows that returns to use of fertilizer are highly  weather dependent in Ethiopia (Christiaensen and Dercon 2010), and that the ratio of the price of  fertilizer to cereals has been quite varied over time (Spielman et al 2007). Given the literature shows  16    that positive returns to the use of fertilizer are not always guaranteed, in column 3 we separately  estimate the impact of fertilizer on growth in years when conditions were right for positive returns to be  realized (weather was better than average and cereal prices were higher than average) and in years  when conditions were not right (either prices were low or rainfall was poor). We find that increased use  of fertilizers contributed to agricultural growth when weather conditions and prices were favorable.  There was no contribution of fertilizer in other years. Growth in the area planted to improved seeds was  not associated with stronger agricultural growth, probably because the use of improved seeds remained  so low. The regression results also highlight the important direct role of weather and prices in overall  agricultural output growth. Growth in cereal production was significantly faster when the weather was  good and prices were increasing.   We examine whether these drivers of agricultural growth were also associated with poverty reduction in  columns 4 and 5. Again, no significant relationship is observed on average between increased fertilizer  use and poverty reduction, but increased fertilizer use is associated with poverty reduction when the  conditions were good. The results suggest that under the right conditions, a 10% increase in fertilizer  use would reduce poverty by 0.4%. The direct relationship between good weather and poverty  reduction that was documented earlier is also confirmed in these results, but although higher prices  have a direct impact on agricultural growth, they do not have a direct impact on poverty reduction. This  is perhaps on account of high prices being detrimental to the very poorest farmers who purchase more  cereals than they produce; and offsetting gains to better‐off farmers who benefit from higher prices.   Government policy was designed to increase the use of inputs, and particularly fertilizer in Ethiopia, and  the results suggests that this was successful in driving agricultural growth. Extension services were  rapidly expanded during this period, such that now there is one extension agent for every 472 farmers,  an extension agent farmer ratio which is higher than any other farmer ratio in the world (World Bank  2016). Although extension services are focused on improved production practices more broadly, a large  focus of extension services has been encouraging farmers to use improved inputs. In addition, although  there is no official input subsidy program, financial support to primary cooperatives for retail inputs has  been an estimated US$40 million per year since 2008 which has helped keep retailing margins low  (Rashid et al. 2013). For the period considered in this paper, financing for fertilizer purchases was also  channeled to farmers through cooperatives.   However, just as the importance of access to markets was highlighted in the previous subsection, again  the importance of market conditions is seen in these results. Good prices not only had a direct impact  on growth in cereal production, they were also essential to ensuring fertilizer use brought about gains.  Improvements in marketing efficiency during this time helped to raise producer prices as a share of the  retail price (Minten et al 2012), again underscoring the importance of the investments in road  infrastructure that were undertaken. Growth in urban demand has also been important. Dercon and  Zeitlin (2011) show that food prices rose more sharply in regions where urbanization was faster.    6. Conclusion   17    This paper examines the factors behind Ethiopia’s strong record of reducing poverty in the last decade.  Multiple sources of data are used to construct measures of economic output, and proxies for public  goods provision for nearly all zones in Ethiopia. Variation in growth rates of different sectors across time  and space is used to identify what types of sectoral output growth have contributed to poverty  reduction. The expansion of roads, easier access to primary schools and the introduction of a large rural  safety net are also included in the specification to allow for any additional impact of these investments  on reducing poverty, through a redistributive effect.   Agricultural output growth was found to explain a large part of Ethiopia’s success in reducing poverty.  We examine heterogeneity in the impact of agricultural growth and explore drivers of growth. We find  that the strong relationship between agricultural growth and poverty reduction is conditional on access  to urban centers, and that policies that encouraged the adoption of agricultural technologies reduced  poverty, but their effectiveness was dependent on good prices and good weather. The analysis confirms  the findings of other studies which show that fertilizer, improved seeds and production practices have  the potential to stimulate agricultural growth in Ethiopia (Teklu 2006, Dercon and Hill 2011, Minten et al  2012) and that investing in roads reduces poverty (Dercon, Gilligan and Hoddinott 2009). However, the  conditional nature of this poverty reduction is a reminder that many of the technologies currently on the  table offer returns that are highly rainfall dependent, rendering this a potentially vulnerable source of  growth, and that improvements in cereal markets and increasing urban demand are also needed for  public investments to deliver welfare gains.   References Berhane, G. Hill, R.V., Dercon, S, Seyoum Taffesse, A. 2014. The impact of insurance on agricultural  investment: evidence from Ethiopia. Mimeo, IFPRI.  Carranza, E. and J. Gallegos. 2013. Ethiopia Trends of Well‐being 2000‐2011. Africa Region, Poverty  Reduction and Economic Management Report, World Bank.  Christiaensen, L. L. Demery, J. Kuhl. 2011. The (evolving) role of agriculture in poverty reduction—An  empirical perspective. Journal of Development Economics 96: 239–254  Dercon, S. and A. Zeitlin. 2009. Rethinking Agriculture and Growth in Ethiopia: A Conceptual Discussion.  Paper prepared as part of a study on Agriculture and Growth in Ethiopia, March 2009  Dercon, S. and R. V. Hill, 2009. Growth from Agriculture in Ethiopia: Identifying Key Constraints. Paper  prepared as part of a study on Agriculture and Growth in Ethiopia, March 2009  Dercon, S., Daniel O. Gilligan, John Hoddinott and Tassew Woldehanna, 2009. "The Impact of  Agricultural Extension and Roads on Poverty and Consumption Growth in Fifteen Ethiopian Villages,"  American Journal of Agricultural Economics 91(4), pages 1007‐1021.  18    Dercon, Stefan & Christiaensen, Luc, 2011. "Consumption risk, technology adoption and poverty traps:  Evidence from Ethiopia," Journal of Development Economics  96(2), pages 159‐173   Development Planning and Research Directorate, Ministry of Finance and Economic Development  (MOFED). 2013. Poverty and growth in Ethiopia (1995/96 ‐ 2010/11): The poverty reduction legacy of  Meles Zenawi and future challenges, MOFED, Addis Ababa.  Diao, Xinshen, Alemayehu Seyoum Taffesse, Paul A. Dorosh, James Thurlow, Alejandro Nin‐Pratt, and  Bingxin Yu (2012). “Ethiopia,” in Xinshen Diao, James Thurlow, Samuel Benin, and Shenggen Fan (eds.),  Strategies and priorities for African agriculture: Economy‐wide perspectives from country studies,  Chapter 5, pp. 107‐140, International Food Policy Research Institute (IFPRI).    19    Elbers, C., J.O. Lanjouw, and P. Lanjouw (2003). “Micro‐level Estimation of Poverty and Inequality,”  Econometrica, 71(1):355‐364.  Ferreria, F., P.G. Leite and M. Ravallion. 2010. Poverty reduction without economic growth? Explaining  Brazil’s poverty dynamics, 1985‐2004. Journal of Development Economics 93(1): 20‐36  Fox, Louise, and Obert Pimhidzai. 2011. “Is Informality Welfare‐Enhancing Structural Transformation?”  Policy Research Working Paper 5866.  Gilligan, Daniel, John Hoddinot and Alemayehu Seyoum Taffesse, 2009. "The Impact of Ethiopia's  Productive Safety Net Programme and its Linkages," Journal of Development Studies 45(10), pages  1684‐1706.   Hill, R. V. and Porter, C. 2014. Vulnerability in Ethiopia. Mimeo, World Bank   Hoddinott, John, Guush Berhane, Daniel O. Gilligan Neha Kumar and Alemayehu Seyoum Taffesse. 2012.  The Impact of Ethiopia’s Productive Safety Net Programme and Related Transfers on Agricultural  Productivity. Journal of African Economies 21(5): 761‐786.  Jolliffe, Dean, Gbemisola Oseni, Ilana Seff and Alemayehu Ambel, Julia Kowalski, Alina Lipcan, Katie  McIntosh, Remy Smida, Signe Jung Sørensen. 2014. Nonfarm Enterprises in Rural Ethiopia:  Improving  Livelihoods by Generating Income and Smoothing Consumption? Background Paper prepared for the  Ethiopia Poverty Assessment, World Bank.   Lanjouw, P. and R. Murgai. 2009. Poverty Decline, Agricultural Wages, and Non‐Farm Employment in  Rural India 1983‐2004. Agricultural Economics. 40(2): 243‐263  Ligon, E., Sadoulet, E., 2007. Estimating the Effects of Aggregate Agricultural Growth on the Distribution  of Expenditures. Background paper for the World Development Report 2008.   Loayza, N., Raddatz, C., 2010. The composition of growth matters for poverty alleviation. Journal of  Development Economics 93 (1), 137–151.   Martins, P. 2014. Structural Change in Ethiopia: An Employment Perspective. World Bank Policy  Research Working Paper No. 6749  Minten, B. D. Stifel and S. Tamru. 2012. Structural Transformation in Ethiopia: Evidence from Cereal  Markets. ESSP 2 Working Paper 39.   Montalvo, Jose G. & Ravallion, Martin, 2010. "The pattern of growth and poverty reduction in  China,"Journal of Comparative Economics, Elsevier, vol. 38(1), pages 2‐16, March.  Ravallion, Martin. 2012. “Why don’t we see poverty convergence?” American Economic Review, 102(1):  504‐523  Ravallion, Martin, Datt, Gaurav, 1996. How important to India's poor is the sectoral composition of  economic growth? The World Bank Economic Review 10 (1), 1–2  20    Robinson, S. Strzepek, K, and Cervigni, R. 2013. The Cost of Adapting to Climate Change in Ethiopia:  Sector‐Wise and Macro‐Economic Estimates. ESSP2 Discusion Paper 53.   Schmidt, E. and M. Kedir. 2009. Urbanization and Spatial Connectivity in Ethiopia: Urban Growth  Analysis Using GIS. ESSP2 Discussion Paper 3.  Soderbom, M. 2012.  Firm Size and Structural Change: A Case Study of Ethiopia. Journal of African  Economies, Vol. 21, AERC Supplement 2, pp. ii126–ii151  Sohnesen, Thomas P. 2013. 2011 Ethiopia Poverty Map Technical Report. Mimeo, World Bank,  November, 2013   Teklu E., Mamo, T. Kidanu, S. and Abebe, M. 2000. “Response of Some Durum Wheat Landraces to  Nitrogen Application on Ethiopian Vertisols.” Paper presented on the 11th Regional Wheat Workshop  for Eastern, Central and Southern Africa Sept., 18‐24, 2000, in Addis Ababa, Ethiopia.  Woldehanna. T., Tsehaye, E. and Hill, R.V. 2014. Commitment to Equity Fiscal Incidence Analysis for  Ethiopia. Mimeo, World Bank.   World Bank. 2016. Federal Democratic Republic of Ethiopia: Priorities for Ending Extreme Poverty and  Promoting Shared Prosperity. Systematic Country Diagnostic. Report No: 100592‐ET.  World Bank 2014b. Rwanda Poverty Assessment.   World Bank 2016b. Uganda Poverty Assessment.      21    Figure 1: comparing survey and small area estimates of zonal poverty rates  100 Poverty rate from survey data 20 40 0 60 80 0 20 40 60 80 Poverty rate from small area estimate 2000 2011     Figure 2: Poverty reduction and initial poverty rates  a. Zonal poverty rates  b. Woreda poverty rates  (from small area estimation)  1.5 1 change in poverty, 2000 to 2011 (%) change in poverty 2000 to 2010 (%) 1 .5 .5 0 0 -.5 -.5 -1 -1 20 40 60 80 100 .2 .4 .6 .8 poverty, 2000 (%) poverty rate, 2000 (%)         Table 1: Zonal averages of key variables    Data source  1996  2000  2005  2011  Poverty            Poverty headcount rate (%)  HICES  47.7  47.4  40.3  28.1  (18.9)  (15.3)  (11.6)  (13.7)  Poverty gap (%)  HICES  13.89  13.64  8.65  7.44  (8.43)  (7.69)  (4.01)  (4.58)  Poverty severity (%)  HICES  5.57  5.42  2.79  2.92  (4.37)  (4.18)  (1.74)  (2.13)  Output by sector            Agricultural output per capita (Birr p.c.)  AgSS, HICES  162.9  155.0  190.5  275.8  (93.3)  (98.4)  (134.7)  (191.6)  Manufacturing output per capita (Birr p.c.)  LMSMS, HICES  52.2   78.3   99.3  159.9  22    (173.9)  (232.7)  (296.8)  (444.0)  Trade services output per capita (Birr p.c.)  DTSS, HICES  126.1  198.2  165.1  216.6  (128.1)  (275.6)  (139.7)  (115.7)  Cereal output per capita (Birr p.c.)  AgSS, HICES  136.6  124.6  139.4  193.1  (88.2)  (87.4)  (115.7)  (152.2)  Cash crop output per capita (Birr p.c.)  AgSS, HICES  15.3  18.1  38.7  62.6  (18.5)  (23.6)  (62.1)  (83.5)  Proportion of output coming from:               Agriculture    0.60  0.49  0.52  0.55  (0.30)  (0.27)  (0.26)  (0.26)    Manufacturing    0.07  0.09  0.09  0.09  (0.14)  (0.16)  (0.17)  (0.19)    Services    0.34  0.42  0.39  0.36  (0.24)  (0.24)  (0.23)  (0.20)  Safety nets, basic services and infrastructure  Proportion of households in the PSNP (%)  PSNP data  0  0  0  8.3  (11.4)  Distance to the nearest primary school (km)  WMS  4.77  4.11     4.14  2.74  (2.27)  (1.55)  (2.36)  (0.86)  Distance to bus or taxi service (km)  WMS  20.9  20.5  17.5  13.6  (17.8)  (11.9)  (10.7)  (8.8)  Distance to town of 50,000 or more (minutes)  Schmidt and Kedir  566     486.9     408.0  317.4  (2009)  (397)  (335.7)  (279.3)  (217.5)  Agricultural variables            Predicted crop loss due to rainfall (%)  LEAP  11.4  22.4  26.6  15.7   (13.5)   (18.8)  (23.1)  (16.2)  Land planted to improved seeds (%)  AgSS  0.5      1.4  2.3  4.1  (0.8)  (1.5)  (2.2)  (4.6)  Land on which fertilizer is applied (%)  AgSS  15.3  9.6    16.7  27.6  (21.2)   (10.6)  (16.5)  (22.3)  Weighted index of crop prices (Birr per kg)  AgSS  1.12  0.86     1.03  1.26  (0.25)  (0.21)  (0.36)  (0.37)  Note: Standard deviation in brackets. All Birr values are in 1996 prices. p.c. stands for per capita    Table 2: Initial conditions and poverty reduction     Coefficient  T‐test     Coefficient  T‐test     Coefficient  T‐test  Poverty rate in 2000  ‐0.753  ***  ‐6.52    Percent of rainfall needs met (average 2000‐11)  ‐0.001    ‐0.98    ‐0.005  ***  ‐2.9    ‐0.002  *  ‐1.64  Share of the population in urban areas (1994)  ‐0.045    ‐0.3    0.092    0.52    0.183    1.2  Share of the population that are crop holders  (2002)  ‐0.675  ***  ‐2.82    ‐0.444  *  ‐1.64    ‐0.605  **  ‐2.4  Main crop is teff (2002)  ‐0.003    ‐0.09    ‐0.010    ‐0.28    ‐0.004    ‐0.12  Main crop is wheat (2002)  0.016    0.37    0.005    0.12    ‐0.010    ‐0.23  Main crop is maize (2002)  0.121  ***  3.6    0.119  ***  3.13    0.108  ***  3.06  Food insecure district in which PSNP introduced  0.085  ***  2.78    0.109  ***  3.23    0.074  **  2.31  Distance to city of 50,000 (minutes, 1994)  0.000  *  1.78    0.000  **  2.05    0.000  *  1.62  Constant  0.084    0.97    ‐0.327  ***  ‐3.53    ‐0.270  ***  ‐3.83  Region dummies included  No    Yes    No    Number of observations  391        391        391      R‐squared  0.157           0.119           0.065        23    Source: Authors estimates using small area estimates from Sohnesen 2014, 2015, initial characteristics  from 1994 population census, 2002 agricultural census, LEAP and administrative data.     Table 3: Growth, safety nets and infrastructure investments contributed to poverty reduction     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)        Weighting results by urban population  Annualized percentage change in p0  1996‐2011  1996‐2011  1996‐2011  1996‐2005  2000‐2011               Annualized percentage change in….                 Output per capita  ‐0.15*            (0.09)            Agricultural output per capita    ‐0.29**  ‐0.04  ‐0.25*  0.30      (0.14)  (0.20)  (0.14)  (0.32)    Manufacturing output per capita    ‐0.03  ‐0.47  0.16  ‐1.36*      (0.42)  (0.38)  (0.26)  (0.73)    Services output per capita    ‐0.04  0.04  ‐0.10  ‐0.17      (0.18)  (0.24)  (0.14)  (0.34)    Proportion of population in PSNP  ‐0.06**  ‐0.06*  ‐0.09**    ‐0.03    (0.03)  (0.03)  (0.04)    (0.05)    Distance to primary school  ‐0.08  ‐0.07  0.01  ‐0.25*  0.37**    (0.16)  (0.16)  (0.12)  (0.14)  (0.14)    Distance to public transport  0.18*  0.14  0.22***  0.16  ‐0.44    (0.10)  (0.11)  (0.08)  (0.10)  (0.37)  Constant  ‐0.02  ‐0.02**  ‐0.01*  ‐0.01  ‐0.04***  (0.01)  (0.01)  (0.01)  (0.005)  (0.01)      Observations  147  147  135  90  91  R‐squared  0.115  0.129  0.169  0.170  0.312  Number of zones  50  50  46  46  46  Zonal fixed effects included but not shown. Standard errors in parentheses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    Table 4: Weather is a good instrument for growth in the agricultural sector, but not other sectors  (1)  (2)  (3)  Agricultural  Manufacturing  Services  Annualized percentage change in…. output   output  output        Change in predicted rainfall induced crop‐loss  ‐0.001***  0.0001  0.0005    (0.0005)  (0.0002)  (0.0004)   Annualized percentage change in….            Agricultural output per capita    0.0283  0.180**    (0.0366)    (0.0847)    Manufacturing output per capita  0.231    0.181    (0.299)  (0.247)      Services output per capita  0.263**  0.0323      (0.124)  (0.0442)    Proportion of population benefiting from PSNP  0.00148  ‐0.00110  0.0231    (0.0246)  (0.00862)  (0.0202)    Distance to primary school  0.182  ‐0.0649  0.0273    (0.118)  (0.0414)  (0.0991)    Distance to public transport  ‐0.102  ‐0.0226  0.199***  24      (0.0748)  (0.0263)  (0.0590)  Constant  0.0140*  ‐0.00246  ‐0.00104  (0.00807)    (0.00286)    (0.00678)    Observations  147  147  147  R‐squared  0.161  0.044  0.163  Number of zones  50  50  50  Zonal fixed effects included but not shown. Standard errors in parentheses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    Table 5: Agricultural growth caused poverty reduction  Headcount  Poverty gap  Poverty severity  Annualized percentage change in:   poverty  index  index   Annualized percentage change in….          Agricultural output per capita  ‐1.660**  ‐2.690**  ‐3.205**    (0.704)  (1.134)  (1.401)    Manufacturing output per capita  0.196  0.565  0.790    (0.611)  (0.969)  (1.197)    Services output per capita  0.274  0.631  0.810    (0.297)  (0.464)  (0.573)    Proportion of population benefiting from PSNP  ‐0.0100  0.0903  0.157    (0.0502)  (0.078)  (0.0969)    Distance to primary school  0.0665  0.084  0.0270    (0.242)  (0.376)  (0.465)    Distance to public transport  ‐0.0245  ‐0.192  ‐0.274  (0.172)  (0.270)  (0.334)  Constant  0.0176  ‐0.007  ‐0.0360    (0.0870)  (0.136)  (0.168)          Observations  147  144  144  Zonal fixed effects included but not shown. Standard errors in parentheses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    Table 6: Heterogeneous effects of agricultural growth: agricultural growth was particularly poverty  reducing close to urban centers          Growth in agricultural output per capita Close to town of 50,000 plus ‐4.051** (1.617) Far from town of 50,000 plus ‐1.456 (1.003) Low illiteracy rates ‐1.874 (2.044) High illiteracy rates 10.94 (20.56) Food insecure ‐2.348 (1.428) Not food insecure ‐5.724 (8.537) Drought‐prone highlands ‐1.995 (1.281) 25    Moisture‐reliable cereals areas 7.680 (7.934) Moisture‐reliable enset areas ‐0.907 (2.332) Pastoral and moisture reliable lowlands ‐6.760 (13.94) Growth in manufacturing output per capita 0.259 0.456 ‐0.421 0.532 (0.762) (2.282) (1.623) (1.263) Growth in services 0.447 ‐0.469 0.324 ‐0.129 (0.346) (1.379) (0.535) (0.665) Constant ‐0.0133 0.0216 0.0292 0.0223 (0.119) (0.333) (0.191) (0.185) Observations 148 148 148 148 Number of zones 50 50 50 50 Zonal fixed effects included but not shown. Estimates of agricultural growth are instrumented with weather shocks. Standard  errors in parentheses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    Table 7: Drivers of agricultural growth and poverty reduction  Percentage  Growth in revenue  Percentage change  change in p0  from cereals  in p0  (1)  (2)  (3)  (4)  (5)   Annualized percentage change in:              Cereal output per capita  ‐0.35**          (0.16)            Cash crop output per capita  0.45            (0.54)            Proportion of land planted with improved seed    ‐0.026  ‐0.030  0.004  ‐0.007      (0.030)  (0.030)  (0.04)  (0.04)    Proportion of land applied with fertilizer    0.016    ‐0.01        (0.033)    (0.01)                     …in bad conditions      ‐0.026    0.001        (0.036)    (0.01)                   …in good conditions      0.154**    ‐0.04*        (0.062)    (0.02)    Weighted crop price index    0.124***  0.117**  ‐0.16  ‐0.14      (0.047)  (0.047)  (0.15)  (0.14)      Predicted rainfall induced crop‐loss    ‐0.005***  ‐0.004***  0.002***  0.002***      (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.001)    Manufacturing output per capita  0.02      ‐0.190  ‐0.14    (0.42)      (0.42)  (0.41)    Services output per capita  ‐0.09      ‐0.16  ‐0.15    (0.18)      (0.18)  (0.18)  Constant  ‐0.03**  0.064***  0.059***  ‐0.04**  ‐0.03**    (0.01)  (0.019)  (0.019)  (0.01)  (0.01)              Observations  147  452  452  143  143  R‐squared  0.141  0.039  0.054  0.225  0.254  Number of zones  50  38  38  49  49  Zonal fixed effects included but not shown. Standard errors in parentheses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    26    Appendix: Testing the robustness of results to addressing inflation     (1)  (2)  (3)  Estimating poverty  Adding year  Adding growth    using the CPI deflator  fixed effects  in the CPI   Annualized percentage change in….             Agricultural output per capita  ‐1.743**  ‐1.533*  ‐1.643*    (0.732)  (0.822)  (0.835)    Manufacturing output per capita  0.239  0.117  0.189    (0.637)  (0.613)  (0.625)    Services output per capita  0.322  0.207  0.271    (0.287)  (0.315)  (0.309)    Proportion of population benefiting from PSNP  ‐0.0627  ‐0.00429  ‐0.00482    (0.0522)  (0.0695)  (0.0722)    Distance to primary school  0.117  0.0807  0.0621    (0.249)  (0.250)  (0.257)    Distance to public transport  ‐0.0325  ‐0.0332  ‐0.0250    (0.171)  (0.164)  (0.170)  Constant  0.0190  0.0237  0.0195    (0.0907)  (0.0853)  (0.0867)          Observations  146  147  147  Standard errors in parentheses. All estimates instrument agricultural growth with the weather and include zonal  fixed effects. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    27    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 Fuchs, A., Del Carmen, G., Kechia Mukong, A., March 2018 146 Long-Run Impacts of Increasing Tobacco Taxes: Evidence from South Africa Hassine Belghith, N.B., Lopera, M. A., Etang Ndip, A., Karamba, W., March 2018 147 The Distributional Impact of the Fiscal System in Albania Davalos, M., Robayo-Abril, M., Shehaj, E., Gjika, A., March 2018 148 Analysis Growth, Safety Nets and Poverty: Assessing Progress in Ethiopia from 1996 to 2011 Vargas Hill, R., Tsehaye, E., March 2018 Updated on March 2018 by POV GP KL Team | 11 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 | 12